随着科技加速迭代，人工智能AI正深度渗透各行各业，重塑产业格局。从金融行业智能客服的广泛应用，到医疗领域借助AI实现精准影像诊断，再到物流园区通过智能算法优化仓储配送，AI持续改写不同行业的运作模式与竞争格局，成为推动产业变革的核心力量。

在工业领域，从生产流程优化到能源效率提升，AI正成为驱动转型的技术引擎。在近日举办的2025世界人工智能大会上，施耐德电气向与会者展示了AI在工业领域的前沿应用成果，其中包括融合全新一代以软件为中心的EcoStruxure™开放自动化平台（EAE）与AI算法的智能翻牌机。该设备依托分布式控制与多轴并发技术，通过4台控制器精准调度144台电机，既确保翻牌动作完美同步，又能高效绘制复杂图案。这一创新应用充分展现了EAE与AI融合在复杂自动化产线中提升效率和质量的潜能，为工业级应用开辟了新视野。

面向未来，随着AI创新能力与工业场景的深度融合，自动化生产将加速向自主化运营（autonomous operations）升级——依托先进技术实现无人化常态运营，推动效率、安全与可持续性全方位革新，并加速能源转型。施耐德电气认为，向自主化运营转型过程中，实现IT与OT深度协同、积极应用创新技术是关键支撑。

剑指工控 仪表客厅

PROFINET over Ethernet-APL 控制系统

以太网是一种局域网规范，工业以太网是应用于工业控制领域的以太网技术，过程现场网络（PROcess FIeld NET，PROFINET）是一种在工业以太网上运行的实时技术规范。

引言

在现代工业自动化领域，传感器如同设备的神经末梢，源源不断地将物理世界的信息（温度、压力、流量等）转化为电信号。而 PLC（可编程逻辑控制器）的核心任务之一，就是精准解读这些电信号。西门子标准库中的LBC_AnalogInput_v2功能块，正是承担这一重任的。它高效地将原始模拟量信号（如 4-20mA 电流或 0-10V 电压）转换为具有实际工程意义的数值（如 0-100℃的温度），并进行智能监控与报警，是构建稳定可靠自动化系统的基石。

1  程序代码（官方LBC库）

下面是完整的 PLC 程序代码(代码基于 TIA 平台的 SCL 语言)：

中国上海，2025年7月26日——2025世界人工智能大会（WAIC 2025）首日，产业技术的全球领导者施耐德电气重磅发布软硬件一体化的智能边缘控制设备——EcoStruxure™边缘智能盒（EcoStruxure™ AI BOX Solutions），凭借在边缘侧卓越的数据采集、管理、实时计算与智能决策能力，为工业自动化和能源管理场景带来灵活、安全、高效的全维价值，助力产业“智”变升级。

清晨六点，上海某垃圾发电厂的中控室大屏突然弹出预警：3号炉火线位置持续走高，有脱料风险。在搭载AI视觉识别的控制系统调节下，未等值班人员到场，系统自动执行补料操作，负荷炉温和氧量快速回归最优区间——这是施耐德电气和合作伙伴正在探索的AI方案落地场景。这一方案将通过融合AI视觉识别技术和先进控制系统，实现对燃烧的精准控制。

“这个项目是施耐德电气与生态伙伴联合推动AI应用的实践。”施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人熊宜表示：“借助施耐德电气‘创赢计划’平台，双方正通过OT和IT融合，为用户打造联创解决方案，推动AI在垃圾焚烧发电这一具体场景中实现价值。”

Artificial Intelligence

AI问答凭借即时交互、深度响应的特性迅速成为行业转型升级的焦点。从制造业的设备故障诊断到互联网行业的代码优化，各行各业都在积极引入AI能力，AI不仅以智能算法重构传统作业流程，实现效率的指数级提升；更凭借深度学习的独特优势，在尖端技术攻坚中开辟新路径，推动行业向智能化纵深发展。

如何让机器"懂"工业场景？

日常工作中，你是否存在这样的困惑：大家都在吹捧AI智能，为什么我用AI提问总得不到想要的答案？

要解决这个问题，需先理解AI问答的底层逻辑——机器是如何“理解”自然语言的。

 AI问答系统基于大语言模型，其工作流程分为四步：

01 数据处理

将专业文本分割并转化为语义向量存储；

02 输入解析

将用户问题拆解为词汇单元并转换为向量；

03 语义匹配

比对问题向量与数据库向量，提取相关文档并组合成结构化提示；

04 回复生成

早在8000年前，中国就出现了曲糵酿酒，公元前7000年的古巴比伦时代开始酿造啤酒。历经几千年的酿造工艺进化，各种微生物的发酵已经被很好的驯化和使用。时至今日，当我们品味一杯琥珀色的黄酒，一抹醇厚的啤酒泡沫，或是一缕威士忌的烟熏香气的时候，背后的需求开始变得更加不同。从白酒、黄酒、啤酒到威士忌，从传统调味品到新兴低度酒饮，消费者对稳定一致的品质和更多样化的口味的极致追求，正驱动着酿造企业对生产质量、效率、成本与灵活性的极致思考——培育酿造领域新质生产力已成为时代命题，其中以数字化技术为代表的智能制造正在重新定义“古法酿造”的新内涵。

60%项目不及预期

30%长期延期

20%彻底失败

这组扎心数据背后，是千万级投资打水漂的残酷现实。当制造业冲向智能化转型的浪潮，为何多数企业成了“陪跑者”？答案藏在被忽视的咨询环节里。