当前，工业自动化领域正经历一场深刻的技术革新。传统工业自动化系统囿于 ISA95 分层架构所带来的系统孤岛、技术栈差异、数据割裂等痛点，已难以满足制造业日益增长的敏捷性、灵活性和智能化需求。为应对这些挑战，工业自动化正朝着平台化、敏捷化、智能化三大方向迈进，勾勒出未来智能制造的宏伟蓝图。

趋势一：平台化——构建一体化、可复用的“新基建”

“平台+应用”模式已成为工业软件演进的主流。借鉴软件定义一切的理念，未来工业软件将从分散的单体应用转向统一的数据底座与服务接口，彻底打破传统分层架构的壁垒。

• 软件定义的智能制造基础平台： 核心在于打造一个以模型为驱动的统一数据底座，实现工业应用的“模型化”与“组态化”开发。通过“模型+数据+服务+工具”的模式，使得数据不再沉睡于各个孤岛，而是成为可被有效整合、统一管理的核心资产。

• 分布式智能调度： 借助分布式服务中间件，基于服务契约机制，规范各层级服务间的交互，实现应用层面的灵活接入、快速集成、按需替换与升级。这极大降低了系统的耦合度，使得应用开发与部署更具弹性，不再需要对底层架构进行颠覆性调整。

• 内生型安全管控： 新一代平台在系统的每一个生命周期环节，从设计到部署，都将安全视为关键要素，确保系统与数据的端到端安全。

趋势二：敏捷化——加速响应，赋能创新

敏捷化旨在通过技术手段，大幅提升工业应用的开发、部署与迭代效率。

• 全生命周期应用工具链： 提供一套覆盖应用开发、工程配置、集成调试到运行维护的完整工具链，让工程应用流程更加顺畅，显著提升效率。

• 虚拟化PLC（可编程逻辑控制器）： IT与OT（运营技术）的融合，使得控制逻辑的编写、调试和优化能够远程进行，极大地缩短了生产过程的迭代周期。未来，生成式AI更有望自动化创建虚拟化PLC应用，进一步提速。

• 低代码/无代码开发： 借助生成式AI，编程门槛大幅降低，甚至非技术背景的人员也能开发出实用的工业应用。这将显著降低IT工作负荷，并加快需求响应速度。

趋势三：智能化——数据驱动，决策优化

智能化是工业自动化发展的终极目标，其核心在于深度挖掘和利用数据价值。

• 多源异构数据融合： 通过整合不同来源、不同格式的工业数据，实现对产品质量、产量、能耗、排放等关键指标与生产全流程的机理知识、经验及数据的深度关联。这将为产品设计、生产管理、计划调度及设备管理等提供更精准、有效的支持。

• 工业AI智能体（Agent）： 专为工业场景设计和优化的AI智能体，能够满足工业应用在确定性、可信性、适用性、可控性和工程化等方面的严格要求。它们还能协同产业链上下游，优化整体生产效率和资源配置。

• 生产全过程仿真与智能优化： 面对日益复杂多变的生产需求，通过仿真技术预演生产过程，并结合AI进行智能优化，是评估和提升制造业智能化水平的关键。

对制造业企业的启示：拥抱变革，抓住机遇

工业自动化的进阶，本质上是生产关系与生产力的持续重构，从“设备管人”到“数据赋能人”，从“经验驱动”到“智能决策”。中国制造业正站在“自动化补课”和“智能化超车”的关键路口。

在此背景下，制造业企业应全面拥抱“开放、智能、融合”的智能制造软硬件平台，并遵循以下核心建议，抓住技术变革带来的效率提升机会：

1. 战略先行、整体规划： 制定企业数字化转型的整体战略，重视平台化趋势，构建“数据、平台、应用”一体化体系。平台层应具备“工具+服务+生态”的中台架构，数据层建立统一的数据模型和标准，实现“数据即资产”的标准化管理。应用层则快速构建场景化应用，支持敏捷开发和弹性扩展。

2. 分段投资、聚焦价值： 坚持“痛点优先、价值导向”的原则，优先解决高成本、高风险的场景。例如，预测性维护可快速降低运维成本，APC/RTO可实现能耗优化。利用平台弹性能力，支持“小步快跑”的迭代模式，规避一次性巨额投资。

3. 全面拥抱AI、融入开放生态： 重视AI场景落地，从“工具级AI”升级为“系统级AI”。积极利用外部工业互联网平台的AI能力，快速开发应用场景，构建“数据-算法-应用”的闭环，并与开发者社区协同创新。

4. 磨练团队、拥抱变革： 打造兼具工业经验与数字技能的复合型团队，培养员工拥抱新技术、新模式的能力。设置数据资产管理员、工业AI算法工程师等新岗位，并引导公司文化向“我要变”转型。同时，建立敏捷组织架构和“试错容错”机制，鼓励在非核心场景进行技术试验。

 展望2030年，智能制造行业将迎来翻天覆期的发展。通过全面融合构建“人机协同、数据驱动、持续进化”的智能生态，积极挖掘“工业智能+人工智能”的潜力，让每一台设备成为数据节点，每一个流程实现智能决策，每一次创新源于生态协同，中国制造业企业必将在不确定性中激流勇进，持续引领生产力发展的新高度。