智能融合：AI驱动MES重塑装备制造新生态
2026年，装备制造业的转型升级迈入关键转折点：人工智能已不再局限于展会或报告中的概念，而是真正渗透到机床、装配线和质检工位等生产现场，深度整合进MES制造执行系统，形成推动装备产业提质、降本、增效的全新生产力核心。工程机械、精密机械、新能源装备和专用车辆等装备制造领域，普遍面临多品种、小批量、定制化订单频繁、工序链条冗长、设备投资高昂、质量管控严格等行业挑战。传统MES仅能承担工单记录、数据采集和流程追溯，作为一种被动的“台账记录工具”；而AI与MES深度融合后，系统具备了感知、预判和自主优化能力，能够
AI驱动工业互联网加速落地
6月底在北京落幕的2026工业互联网大会，将工业AI融合与智能体规模化应用推至行业核心。大会明确倡导工业互联网与人工智能深度融合，并发布工业本体建模相关标准，破解工厂数据孤岛、AI与生产脱节等关键难题。如今，工业智能已快速渗透至化工、能源等实体厂区，例如无需人工值守、可自主调度生产的数字员工已成现实。但要实现工业智能体稳定运行，仍需依赖底层工控系统与工业软件支撑，深【中控技术】正是关键力量。公司核心源于DCS集散控制系统，堪称连续化工厂的“大脑”，全面管控温度、压力与物料流转，国内市占率连续十五年居首，化
工业AI迎来新纪元：从Copilot辅助到Autopilot自主生产
工业人工智能正在经历重大变革。两年前流行的工业Copilot（AI副驾），本质上只是协助人类工作的辅助手段；而在2026年，行业正式步入Autopilot自主驾驶阶段——AI不再仅提供建议，而是掌控工厂常规生产的全流程，真正实现无人化自主生产。一、通俗易懂地理解两代工业AI的区别✅ Copilot 辅助阶段（过去式）核心机制：人为主导，AI执行依赖人工主动操作和提问，AI仅负责排查故障、编写代码、生成报表、提供建议，不具备任何设备控制权限。所有生产决策、参数调整、设备启停，均需人工确认后执行。长处：提高岗
人工智能应用爆发时代，资本如何精准布局？
7月7日，国家发展改革委在上海市政府新闻发布会上，系统披露了人工智能产业“十五五”期间的五条工作主线——加快自主创新、强化应用牵引、深化生态协同、坚持开放共赢、确保安全可控。同日，工信部透露，今年人形机器人全年整机产量有望突破10万台，我国规上工业企业人工智能应用普及率已超30%。从顶层设计到车间落地，政策框架与产业数据共同指向一个结论：AI应用已跨过概念验证期，进入规模化普及的加速阶段。对投资者而言，真正值得回答的问题只有一个——应用的爆发将沿哪些路径展开，资金应当流向何处？应用现状：从“盆景”到“风景
力维智联参访开启，共话工业AIoT转型新机遇
点击上方蓝色字体，关注本账号。为加速制造行业向数字化、智能化转变，消除工业互联网与人工智能应用中的障碍，并搭建制造企业、AI技术服务商及产业资本之间的精准对接平台，大东时代智库（TD）联合深圳市工业互联网行业协会推出了重磅的“AI赋能深度行”标杆企业参访系列活动。本期活动将探访国内AIoT全域智能运维的领军企业——深圳力维智联技术有限公司，现向全产业链开放闭门参会名额！走进力维智联：AIoT全域智能运维行业的标杆企业深圳力维智联技术有限公司是一家国家级高新技术企业，也是全国首批5A级人工智能企业。该公司牵
制造企业引入AI前,先搞清楚这5类数据再做决定
近年来，智能制造领域几乎离不开AI的身影。客户常问：我们工厂能上AI吗？管理层会问：AI能否帮我们降本增效？方案中频繁出现：智能诊断、预测维护、能耗优化、质量分析、AI助手等术语。这些概念都没问题。但回到工厂实际场景，第一步往往不是采购大模型，也不是搭建华丽的大屏展示。更务实的做法是：先弄清楚数据在哪里。数据不清晰，AI就只能在PPT中展示。数据不连贯，模型就难以判断趋势。数据缺少业务含义，分析结果就无人敢用。数据无法指导现场操作，项目就难以产生实际价值。工业AI的真正难点，往往不在于“模型是否足够先进”
工业AI迈向物理世界，研华生态峰会聚焦边缘智算
本期导读7 月 2 日，以 “边缘智算・共创未来” 为核心主题的2026 研华工业 AI 生态伙伴峰会于苏州圆满举办。本次大会汇聚600多位产业领袖、行业专家、产业链上下游伙伴与终端用户，围绕边缘智算、工业AI Agent和Physical AI的最新发展，深入智能制造、智慧能源、机器人、智能设备、智慧城市等行业的落地实践展开交流，共同探讨工业AI从试点验证到规模化落地的可行路径。研华董事长刘克振表示：“进入AI时代，产业发展的重点正逐步转向平台化能力与生态协同。面对这一趋势，研华持续推进"Edg
M150UB边缘智能网关：社交控物，AI直连工业现场
EDGE COMPUTING GATEWAYM150UB边缘计算智能网关社交即控制•技能自生长•随处可部署一台专为恶劣现场设计的边缘计算智能网关。内置 AI Agent 智能体引擎，搭载 1TOPS NPU 与四核处理器，整机仅 4W 功耗。让复杂的人工智能摆脱屏幕，与实体工业现场深度融合。2.0GHz处理器主频1TOPSAI 算力 (INT8)4W整机超低功耗350g整机净重-20~60℃工业宽温运行概 · OVERVIEW电脑擅长办公，却无法走进车间、站在基站旁、或嵌入配电柜中。M150UB 正是为此
AI未来最具前景的五大专业方向
结合2026年行业趋势、人才缺口与高校布局，人工智能领域以下方向最具长期发展价值：一、核心技术类方向1、人工智能专业这是最直接对口的核心方向，系统覆盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理等前沿内容，毕业生是AI算法研发的中坚力量，从互联网大厂到传统行业智能化部门都有旺盛需求，顶尖院校的相关人才更是行业争抢的重点。2、计算机科学与技术（AI方向）作为信息学科的基石，它能为学生打下扎实的编程、算法基础，后续可灵活切入各类AI细分赛道，即便行业技术迭代，强大的底层能力也能快速适配新方向，是容错率极高的稳健选择
WAIC现场：西门子Eigen工程智能体首发，工业AI从愿景走向实践
当 AI 深入工业领域，其意义早已超越"更快速地响应提问"。真正令人期待的是：人工智能是否能够读懂工程语境，与各类工程工具协同配合，深度参与自动化任务的策划、实施与核验环节，从而让技术人员摆脱繁琐的配置调整、代码维护、资料检索以及多平台协调工作，将宝贵精力倾注于方案构思、品质把控与项目落地。这正是工业 AI 从蓝图变为现实的重要跨越。2026 世界人工智能大会 WAIC 期间，西门子将主办"工业AI迈进现实"创新论坛暨 Eigen 工程智能体发布会，携手业界伙伴、技术权威与行业精英，探讨工业 AI 如何切
施耐德电气31亿美元收购工业AI平台Cognite，加速智能布局
工业自动化与能源管理巨头施耐德电气今日宣布，将以31亿美元全现金方式收购挪威工业AI软件公司Cognite。目前，此次交易尚待监管部门审批，预计将于未来几个季度内完成。该交易将成为近期工业智能领域规模最大的并购之一，也标志着施耐德电气在工业数据与AI软件领域的战略布局再度提速，顺应了全球制造业向自动化与人工智能深度转型的大趋势。当前，工业AI正迈向高度自主化，能够独立做出决策并自动化执行，工业级Agent已经开始商业化部署。资本市场对此次收购也反应积极。过去一年间，受益于AI基础设施建设浪潮中投资者的强烈
AI智能体入厂：2026年岗位更迭真相，谁被取代谁又新生
2026年，人工智能在制造领域的定位正迎来本质飞跃。由国家网信办、发改委与工信部三部门联合发布的《智能体规范应用与创新发展实施意见》指出，智能体现已拥有自主感知、记忆、决策、交互及执行功能，正化身为产业一线能承担复杂任务的“硅基劳动力”。综合多家招聘平台监测信息，2026年春季招聘期间，制造业基础质检员的招聘规模同比显著萎缩，生产统计文员的岗位需求同样在缩减。相反，AI工业运维岗位的需求同比激增，工业AI训练师的供需比例持续攀升。围绕“AI是否剥夺人类工作”的争议，舆论往往走向两极。要么制造“失业潮”的恐
波士内智能科技亮相第十届橡尚论坛，探讨AI驱动橡胶业转型升级
【2026年6月27日，天津】6月27日，由青岛科技大学主办，青岛科技大学高分子科学与工程学院及橡塑材料与工程教育部重点实验室承办的“第十届橡尚论坛（天津）2026橡胶技术交流会”在天津南站鹏瑞利酒店群圆满落幕。本届论坛以“津韧致远，橡聚新篇——橡胶产业的高质量发展”为主题，吸引了来自国内外橡胶产业链的知名专家学者、企业代表及政府领导数百人齐聚一堂，共同探讨橡胶产业的前沿趋势与创新路径。在大会报告环节，上海波士内智能科技有限公司总经理李红受邀发表了题为《AI for 新材料研发和制备工艺优化》的主题演讲。
国家战略高度下人工智能与先进制造深度融合探究
点击上方 [鸾矶智能为制造企业赋能] 关注我们AI与先进制造的深度交融，正成为打造制造强国的关键动力。当前，尽管政策与技术维度的融合步伐显著加快，但依旧受制于技术壁垒与人才匮乏的困境。锚定自主化、协同化、绿色化及标准化方向，借由强技术、育人才、建标准、保安全等多元路径，化解产业演进痛点，进而驱动制造业全链路、全维度的数智化蜕变，共筑制造强国进阶之路。1. 顶层规划：确立总体发展脉络与量化指标以《“十四五”智能制造发展规划》为根本遵循，锚定新一代信息技术与先进制造深度融合主线，设定2025年阶段性量化指标：
能碳洞察|日常AI与工业节能AI，本质是两码事
01两类AI认知鸿沟“AI节能产品，跟ChatGPT是一回事吗？”这样的疑问情有可原。近两年，「AI」已被大语言模型彻底重塑。在公众印象中，AI就是能对话、能撰稿、能作图的工具集合。人们日常接触的，正是这样一类AI。然而工业节能所依托的AI，遵循的是另一套逻辑。它的使命并非产出文本，而是执行控制决策。风机转速几何、冷机何时启停、水泵频率几何——这些输出不是文字，而是直接作用于设备运转的指令。工业现场无需AI寒暄，只求AI降能耗、保稳定。02信息型物理型通用AI的根基在于模式识别与概率推演。用户输入语句，它