近期，“AI教父”杰弗里·辛頓發(fā)出警告，稱未來30年內，AI的進步可能導致人類滅亡的概率高達10%至20%。但在過去一年，有關“AI威脅論”屢見不鮮，被“嚇”到現在已經不足為懼了。

不得不承認的是，生成式AI的飛速發(fā)展依舊改變著各行各業(yè)的格局，這種入侵之勢不可抵擋。根據IDC調研，企業(yè)每投入1美元于生成式AI，便能獲得3.7倍的回報，AI使用率在2024年已提升至75%。更重要的是，未來兩年內，大多數企業(yè)正在加速以Copilot和AI Agent為代表的定制化AI解決方案建設，推動技術向行業(yè)深度應用拓展。

技術先行，利益在前，對于自動化行業(yè)而言，AI的引入已不再是選擇題，而是必然之路。西門子、ABB、羅克韋爾自動化、施耐德電氣等巨頭已經先發(fā)制人，而他們在上述領域的布局有共性、亦有個性。那么當前這些巨頭在生成式AI方面的成效究竟如何？下文將簡要探討一下。

四大巨頭布局生成式AI

殊途同歸

過去幾年，自動化巨頭在生成式AI領域均有先行布局，發(fā)展至今不難窺見其中的共通之處。在合作商方面，大部分都繞不開微軟和英偉達，而巨頭們將成果正式投入使用的第一站，大多數都與PLC優(yōu)化編程有關。

西門子

談到西門子和微軟的合作，就不得不提及今年工博會上展示的首款用于工業(yè)環(huán)境工程設計的生成式AI產品Industrial Copilot。在公布這款產品時，西門子表示，借助西門子Industrial Copilot，用戶將能夠快速生成、優(yōu)化和調試復雜的自動化代碼，并顯著縮短仿真時間，幾分鐘即可完成以前耗時數周的任務。

而在去年漢諾威工業(yè)博覽會期間，西門子正式展示了這款產品。西門子Industrial Copilot現已與TIA博途打通，能夠幫助工程團隊為可編程邏輯控制器（PLC）生成基礎的虛擬化任務和代碼，并自動處理重復性任務，在大幅減少工程團隊工作量的同時保證復雜任務的工程設計不易出錯，從而縮短開發(fā)時間、提高質量和生產率。通過將Industrial Copilot與TIA 博途無縫連接，西門子成為首家為全球工業(yè)企業(yè)提供面向工程的生成式人工智能產品的公司。

在官方所展示的視頻可以看出，Industrial Copilot能夠根據工程師通過自然語言描述的需求，該產品有助于通過自然語言輸入自動編寫/生成 PLC 編程代碼，工程師只需要對代碼進行檢查及微調就能使用。

同年的工博會期間，這款產品迎來在中國的首度亮相。彼時，西門子中國數字化工業(yè)集團、工廠自動化事業(yè)部戰(zhàn)略產品管理部總監(jiān)Nicholas Hansen表示，這款軟件還無法立即在中國落地，主要是本土化相關的工作尚需一定時間。西門子想為中國本土的需求打造一款適合本地用戶的生成式AI解決方案，因此Industrial Copilot for Engineering這款軟件在中國目前還正在與本地的大語言模型的合作伙伴進行溝通，也在不斷地與各廠商在做技術方案上的最終確認。

在西門子與微軟的合作中，西門子提供了海量的工業(yè)相關數據，微軟提供大語言模型的算法。而在國內落地，需要既有工業(yè)基礎，又有大模型功底的公司達成合作，我們很期待最終合作伙伴的揭曉。

而西門子布局生成式AI另一大合作伙伴則是英偉達，雙方將生成式AI用于增強數字孿生方面。去年3月，西門子表示，全新解決方案將西門子 Xcelerator與英偉達Omniverse Cloud API相連接，依托生成式 AI技術，實現基于物理世界的實時可視化。同時將在Teamcenter X推出基于云的產品生命周期管理（PLM）軟件，由英偉達Omniverse 技術提供支持，幫助工程團隊創(chuàng)建直觀逼真、基于物理世界的實時數字孿生，避免在工作流程中可能產生的浪費和錯誤。

ABB

就在上個月，ABB宣布與微軟聯合推出一款生成式人工智能解決方案ABB Ability? Genix Copilot。據介紹，ABB Ability Genix Copilot是針對工業(yè)應用定制的GPT-4等大型語言模型，通過對大量數據進行情境化并以直觀的方式提供可操作的見解，幫助能源、公用事業(yè)和其他行業(yè)提高效率、生產力和可持續(xù)性。

根據官方資料，Genix Copilot 利用 GPT-4 等大型語言模型，針對工業(yè)用例進行定制。與主要處理文本的傳統(tǒng)自然語言處理不同，Genix Copilot 使用來自生產環(huán)境的真實數據，提供可立即實施以改善工業(yè)運營的見解。

若要將其成效量化，或可參考這組數據。在2023年7月，ABB宣布攜手微軟將Azure OpenAI服務整合到ABB Ability? Genix工業(yè)分析和AI套件時曾提到，這款應用有望將資產生命周期延長高達20%，并將意外停機時間減少多達60%。

對于ABB而言，他們對于生成式AI的應用的另一大領域是機器人。作為全球工業(yè)機器人領域的代表性企業(yè)之一，ABB結合市場對生成式AI的需求，將AI嵌入全線業(yè)務，同時推進100個AI與機器人結合的項目。

施耐德電氣

全球執(zhí)行副總裁，首席數字官彼得·韋愷哲（Peter Weckesser）曾表示，施耐德電氣關注兩種類型的AI技術，一種是通過分析結構化數據來生成洞察的傳統(tǒng)機器學習，另一種是從非結構化的數據中產出新內容的生成式AI，并在這兩方面同時發(fā)力。

基于此，施耐德電氣在去年漢諾威工業(yè)展上展示了其 Automation application copilot（自動化應用助手）解決方案，這款自動化應用助手利用生成式人工智能Gen AI的強大功能，來提高工程效率，為控制工程師提供輔助，以處理整個應用程序生成的任務流，包括應用程序架構、從相關庫創(chuàng)建資產，以及代碼/文檔/測試用例的生成。

雙方共創(chuàng)的Automation application copilot結合了施耐德電氣在工業(yè)領域的深度技術專長與微軟前沿的生成式人工智能（AI）技術，能夠助工程師為可編程邏輯控制器（PLC）快速編寫高質量、經過測試和驗證的代碼。這款自動化應用助手，能夠實現重復任務的自動化并提供智能化代碼建議，從而縮短編程時間。

另一方面，施耐德電氣與英偉達也建立了合作伙伴關系，不過二者的成果集中在數據中心方面，可以說也為生成式AI打下了基座。施耐德電氣在今年第一季度宣布與英偉達建立合作伙伴關系，雙方致力于攜手優(yōu)化數據中心基礎設施，共同推進人工智能（AI）和數字孿生技術的創(chuàng)新變革，推出了面向智算中心的首個參考設計等。

羅克韋爾自動化

羅克韋爾自動化在和微軟的合作產品，對于強化PLC代碼編寫和用戶管理方面已有成效。羅克韋爾已拓展了旗下 FactoryTalk Design Studio SaaS（軟件即服務）設計軟件組合，在其中加入了與微軟合作開發(fā)的全新 GenAI（生成式人工智能）輔助工具。最新功能以 Microsoft Azure OpenAI Service 為依托，讓工程師能夠使用自然語言指令來執(zhí)行各類任務，如產品引導、代碼生成、故障排除和代碼解釋，讓系統(tǒng)設計更快速、更直觀。無需下載或安裝，FactoryTalk Design Studio 可從 Web 瀏覽器訪問。這創(chuàng)造了一個協作式、多用戶的環(huán)境，實現了集成式版本控制，并能持續(xù)更新、納入新功能，以此提高工業(yè)自動化系統(tǒng)設計的生產力和效率。

此外，羅克韋爾的 FactoryTalk Optix 食品和飲料模型（由羅克韋爾的數字和服務組合提供支持）將會加入微軟的 AI 模型目錄。這款模型能夠直接為制造車間帶來 AI 和 GenAI 的強大力量。這款隨需應變的 AI 模型利用了微軟的小型語言模型 (SLM) Phi-3，能夠為機器操作員提供 AI 引導式指示，助力操作員們在熟悉的 FactoryTalk Optix 界面上開展過程和裝置操作。有了經過專門訓練的模型，員工就能輕松獲取經過情景化處理的 AI 指引，以提高生產力、減少錯誤、加速決策。

自動化與AI交融之中，

中國廠商誰能對標微軟？

上文可以看出，在中國巨頭布局的生成式AI中成果中，PLC編程是一大重點方向。在此方面，除上述大廠外，倍福與微軟開發(fā)的TwinCAT Chat聊天機器人同樣具有代表性。在工博會的演示中可以看到，該產品可以根據自然語言自動生成PLC代碼，自動生成HMI畫面，能夠優(yōu)化、續(xù)寫或者補全已有的程序代碼，增添代碼注釋，并根據PLC代碼反向推薦合適的I/O模塊，自動選型。

當下選擇投身生成式AI在PLC編程方向的巨頭們，對于提高生產效率、減少錯誤，并簡化編程效率等方面有著較高的預期。這也是自動化巨頭們搶占先機，推出自動化代碼生成的原因。

而面對這類AI“沖擊”，中國工控網也詢問了來自多個細分行業(yè)的工程師們如何看待。多數工程師表示，目前的PLC編程仍需要人作為決策者，談不上“替代”二字，AI、工程師和項目本身之間的磨合還有很長的路要走。恰如其“Copilot”的定位，這些工具起到的是輔助作用，真正做決策的還是技術人員本身。

當然，這不代表工程師們沒有焦慮情緒，工程師們正感覺到，需要快速學習外界的新知識，行業(yè)在逼著工程師們成為全能型人才，不及時了解先進產品的操作，也會有被淘汰的風險。

我們上述列舉的行業(yè)巨頭基本都是國外的大廠，這些應用在國內推廣尚需時日。國內同樣有中控技術、東土科技等先行者們在此方面有所布局，具體的使用效果還需等待驗證才可出真知。

目前，對于國內外的廠商來說，生成式AI在工業(yè)領域的應用都還處于早期，對于數據質量、投入應用之后的磨合都需要時間。巨頭們如今的投入并非單純地借助生成式AI提高生產效率，更是在構建未來的自動化生態(tài)系統(tǒng)。

將編程等工作簡單化，將工人推至更有作用、效率更高的決策地位，讓自動化的生產模式變得更加靈活，這都是生成式AI會影響未來自動化的未來發(fā)展方向。在清洗積累多年的工業(yè)數據，并將積淀的行業(yè)經驗數字化的過程中，巨頭們或許都繞不開微軟和英偉達這類參與者。

在思考中國工程師們何時能夠應用到這些成果之前，我們也需要思考，中國同類廠商中，是否有能對標微軟，成為巨頭們合作伙伴的廠商呢？抑或是，工業(yè)中生成式AI在中國的落地，要走出一條不同尋常的道路？

華為、阿里、百度、科大訊飛等公司在工業(yè)和大模型方面都有堅實的技術基礎，這其中會誕生自動化技術AI領域本土化落地的栽培者么？我們拭目以待。或許今年的工博會便有所揭曉。