【导读】面对劳动力紧张、利润空间压缩的双重挑战，工业机械制造商的数字化转型，早已不是可选项，而是关乎生存的必答题。恰逢中国向“制造强国”迈进，“新质生产力”又添一把力，AI与全面数字孪生正是这场变革的核心动力。从大语言模型的轻量化应用、自有AI模型的深度融入，到虚拟调试规划、协作机器人升级及软件定义自动化的创新，数字化正以低门槛、渐进式的方式，助力各类企业和存量工厂完成升级。本文就来聊聊这些技术如何重塑生产、优化人机协同，为行业智能化升级理清思路。
AI 与全面数字孪生：让数字化转型成为“普及”之选
现阶段的工业机械领域变革动力，源于 AI 在设计、运营和供应链中的深度融合。随着 AI 能力的加速迭代，“技术普惠”变得至关重要。无论是行业巨头，还是中国庞大的“专精特新”中小企业（SMBs），又或者是亟待升级的存量工厂（Brownfields），都在寻求现代化转型，越来越多低门槛、渐进式的 AI 与自动化解决方案，正在帮助企业逐步迈出关键一步。
以大语言模型（LLM）为例，近一年来，很多制造企业将其引入到自己的工程与运维场景，用于填补知识断层、辅助决策。从这些“轻量级”的应用起步，不仅为工程师争取了适应新技术的时间，也帮助企业逐步明确自身真正需要的 AI 能力，从而有序演进。
当企业逐步识别出高价值应用场景后，便可开始训练自有 AI 模型。对于设备制造商而言，这意味着可以将生成式 AI 与智能体深度嵌入工程与制造流程，用于自动生成工程内容、优化工艺方案，甚至实现复杂流程的自动化闭环。
从规划开始：用数字孪生构建“可验证的自动化”
在不确定性持续加剧的全球环境下，打造具备高度自动化能力的工厂，必须从清晰、可验证的规划开始。数字孪生在虚拟调试（Virtual Commissioning）中的作用正日益凸显。
通过工厂数字孪生，OEM 企业可以在虚拟环境中验证新设备、新工艺在既有流程中的适配性，避免在现实产线上“试错”的高成本风险。数字孪生所构建的是一个实时、精准、跨学科可访问的虚拟工厂，使工程、生产、运维等团队能够在同一语境下协同决策。
在中国制造业迈向高端化、智能化的过程中，这种“先在虚拟世界中跑通，再落地到现实工厂”的模式，正成为推动新一轮工业机械升级的重要引擎。
通过数字化协调人类、机器人和自动化
值得强调的是，数字化并不意味着推倒重来。在大量存量工厂中，许多设备依然稳定可靠。越来越多 OEM 通过引入协作机器人（Cobots），在不颠覆原有流程的前提下，实现自动化能力的快速提升。Cobots 能在原有工序中“即插即用”，把自动化精准嵌入人工环节，无需颠覆成熟产线。借助它们，一家“棕地”工厂可在几周内完成“体检 + 升级”，摇身变为现代化基地。
若整座工厂已全面部署数字孪生，再叠加 AI，便可把运营推入“超速档”。设备商可在虚拟空间 1:1 复刻物理产线，打造沉浸式“训练场”，让机器人在几小时内完成原本需要数月乃至数年的编程与调试。
数字孪生与 AI 的结合，还为下一波趋势铺做好准备：人形机器人。它们即将在未来几年迈入车间，重新定义“劳动力”。届时，基于数字孪生的虚拟调试将成为人机和谐共处的核心：提前预演人类与 Cobots、智能机械、人形伙伴的有效互动，能够让问题止于云端，把高效写进现实。
从硬件到软件：工业自动化的数字迁移
在技术加速演进的同时，工业制造业还面临技能短缺、供应链波动以及资源效率与可持续发展压力。向自主化、软件化转型，已成为应对这些挑战的必由之路。
软件定义自动化（Software-Defined Automation, SDA）正在取代传统以硬件为中心的自动化模式。通过软件实现功能控制、扩展与更新，SDA 同时兼具 IT 的灵活性与 OT 的稳定性。对于中国数量庞大的存量工厂而言，这一点尤为重要，SDA 能够将传统设备连接至现代数据驱动服务，逐步构建自身的数字主线，实现跨越式升级。
工业机械行业的数字化转型，从来不是单一技术的堆砌，而是全价值链的系统性重构。AI与数字孪生的协同应用，打破了虚拟与现实的边界，让自动化从“试错落地”走向“可验证迭代”；软件定义自动化则为存量工厂提供了低成本升级路径，协作机器人与人形机器人的普及，更重塑了人机协同的全新生态。这场转型不仅是应对技能短缺、供应链波动的现实之举，更是中国制造拥抱新质生产力、迈向高端化的必由之路。
