当前，工业AI正从单点技术验证逐步迈向规模化落地。数据孤岛打通、场景价值沉淀、可复制路径，这些都成为摆在整个工业自动化行业面前的共同命题。2026工博会作为观察产业技术演进的核心窗口，正是各家企业交出实践答卷的重要场合。
作为能源科技领域的全球引领者，施耐德电气以“智·在其间”为主题，携开放自动化、工业AI及能源管理领域全栈创新成果，围绕流程与混合行业、市政、数据中心、离散制造四大核心场景，系统呈现了其对工业数智化下一程的判断与实践。
带着对工业AI落地路径、开放自动化价值、存量市场转型机遇等问题的思考，工控网在施耐德电气2026工博会媒体见面会上，与施耐德电气集团董事、高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红及多位业务负责人进行了深入交流。
“智·在其间”，三层融合勾勒智能落地路径
“‘智·在其间’，意味着过去大家在不同层级和不同环节已经有很多智能化应用，现在需要让这些应用进一步融会贯通，走向融合。”施耐德电气集团董事、高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红在接受媒体采访时解读了主题背后的含义。
在丁晓红看来，工业智能不应停留在单点、单层面的零散应用，而要实现三个维度的深度融合。一是架构融合。施耐德电气进一步迭代了EcoStruxure三层架构：底层是实现互联互通的接入适配，中间是基于软件定义自动化的运营控制，顶层是管理优化，借助工业AI、先进分析与数字化软件平台，为能源管理、生产运营和资产管理提供更加智能的决策支持。二是全生命周期的融合。从仿真、设计、建造，到运营和维护，工业智能要贯穿每一个阶段，而不是只作用于生产运营的单一环节。三是场景融合，包括能源与自动化的结合、驱动与控制的结合等，都需要通过融合为客户提供更完整的价值。
这也正是“智·在其间”的核心要义，让工业智能融入不同应用场景、不同层级和不同架构之间，为客户创造更多价值。这一理念在此次展会上也得到了具体呈现。比如，在施耐德电气的流程与混合行业展区，聚焦化工、冶金和生命科学等领域，展示了从现场感知、过程控制到运营优化的全栈能力，推动过程控制、安全控制与能源管理协同优化。
在离散行业展区，聚焦半导体行业及物流、包装、锂电等领域应用的产品和解决方案，展示了从运动控制、数字孪生到软件定义自动化的创新实践，包括智慧工厂解决方案、EcoStruxure开放自动化平台（EAE）、机器运动控制“黄金四件套”整体解决方案、EcoStruxure机器专家数字孪生软件（EMET）等，助力行业用户构建柔性、高效、敏捷的智能制造体系。
开放自动化，从概念探索走向广泛共识
“智·在其间”要落地，首先需要一个开放的底座。EcoStruxure开放自动化平台（EAE）自2020年推向国内市场至今已六年。这六年间工业界对软硬件解耦和开放自动化的认知，已经从最初的概念探索走向广泛共识，而AI技术的爆发，更是为开放自动化赋予了全新的价值定位。
从落地层面看，EAE积累的变化更为具体。施耐德电气工业自动化技术架构和流程行业负责人刘文从客户、生态和行业能力三个层面做了梳理。客户侧，EAE在水务、市政等行业已经实现了较大规模应用，并逐步拓展到数据中心领域；生态侧，开放自动化生态的参与者越来越多，包括国际化组织、高校以及行业伙伴，目前施耐德电气与生态伙伴联合高校和行业伙伴，共同开发了包括EcoPredict预测性维护边缘系统、EcoPumping智能泵组边缘系统、EcoBatch柔性批次管理组件在内的多款解决方案；行业侧，施耐德电气依托自身行业能力推动在中国的业务发展，通过上海普陀灯塔工厂的实践验证，将成熟能力向外复制推广。例如，在离散行业的实际项目中，施耐德电气与合作伙伴利用EAE开展项目，通过能力和模块复用，节省60%以上开发时间。
面向未来，施耐德电气工业自动化业务通用行业负责人金石表示，施耐德电气将从生态共创、行业模块复用和AI创新三个方面推动EAE迭代。“目前，施耐德电气已经在物流、包装、水务等行业积累了相关能力和模块。这些能力可以供合作伙伴和客户复用，进一步降低客户的使用成本和开发成本，也能帮助系统集成商更容易地掌握相关技能，实现更快速的项目交付。”
工业AI规模化落地，场景复制是关键
软件定义自动化让系统更灵活、更敏捷，为工业AI应用提供了开放底座。工业AI则深入生产、运维、能源管理等关键环节，推动企业从经验驱动走向数据驱动和智能决策。
工业AI的规模化落地，可以说是本届工博会行业讨论的核心话题。从当前用户应用情况来看，工业AI落地的挑战，最根本的还是数据治理。“客户通常经历了较长的发展周期，数据能否融会贯通本身就是很大的问题。在企业的不同发展阶段都会形成数据孤岛。进入工业AI阶段以后，除了结构化数据，还有大量非结构化数据，如何把这些数据真正用好，是必须解决的问题。”丁晓红同时强调，未来还有一个很重要的概念，就是数据的“业务上下文”，即把一个设备、一座工厂的“前世今生”联系起来，才能更好地理解现状并预测未来。
在推进工业AI规模化应用方面，施耐德电气主要在三个方面发力：第一，在组织和人才方面做好储备，施耐德电气在全球范围内设有AI Hub人工智能中心，工业自动化业务也组建了聚焦AI应用场景的团队，通过人才赋能推动AI落地；第二，在产品研发和自身运营中先用好AI，再把成功经验复制给客户，推动经验在不同行业之间复用；第三，发展新的AI生态，与AI初创企业和成熟企业开展共研共创，依靠整个生态推动应用落地。
关于工业AI能够率先实现规模化的场景，丁晓红也给出了清晰判断。她认为，能源优化和预测性维护是已经具备广泛应用基础、可以进一步普及的两个方向。这一判断已被大量落地案例验证，例如钢铁冶金球团先进控制使关键参数波动偏差降低20%以上；石油化工APC参数闭环周期从2小时缩短至15分钟；冷站泵组实现15%以上节能。
目前，施耐德电气在中国拥有四座灯塔工厂，AI应用主要围绕安全、质量、能源管理、设备绩效和生产优化五个维度展开。例如，上海普陀工厂新增“智能领班”，通过查看系统仪表盘，优先前往存在问题的区域，再完成日常巡检；无锡工厂的AI视觉应用则用于HMI组装过程，识别零部件装配是否正确、齐全。这些“小而美”的应用投入可能并不大，但效果直接，能帮助一线员工解决工作中的实际痛点，也正因如此，更容易在存量市场中复制推广。
安全与合规始终是工业AI规模化落地不可逾越的底线。施耐德电气工业自动化产品市场部负责人程晓莉介绍，施耐德电气在全球层面建立了AI使用、信息安全、决策安全等内部规范，在工业场景中尤其强调AI不能产生不可控的“幻觉”，必须确保决策合理、系统稳定，这是所有项目落地的前提。而在AI解决方案的标准化与个性化的平衡上，施耐德电气坚持标准化是规模化的基础，将更多成熟能力进行标准化封装，降低开发者与集成商的使用门槛。同时结合工业场景的复杂性，联合生态伙伴共同完成客户的个性化定制。
顺势应变，协同共创赋能长远发展
当前，自动化市场正在经历结构性调整。企业资本支出不再集中于大规模新建产线，而是更多转向存量产线运维效率提升，以及AI产业链和出口导向型行业。以流程行业为例，传统炼化企业开始从石油炼化向下游精细化工转型，更加重视高附加值产品。同时，越来越多企业走向东南亚、非洲，布局镍矿、铝矿等大型矿业资源。
从宏观层面来看，中国已经进入高质量发展阶段，未来存量市场的重要性会进一步提升。施耐德电气设有专门服务存量市场的团队，重点研究如何帮助客户进行升级改造，以及如何利用AI更好地赋能高质量发展和产业升级。与此同时，对于新兴项目以及企业出海，施耐德电气也将通过“扶上马、送一程”的方式支持中国客户走向全球。
丁晓红表示：“工业数智化不仅是技术升级，更是产业协同创新的过程。施耐德电气将持续深化开放生态建设，推动开放自动化、工业AI与行业场景深度融合，与客户和合作伙伴共同探索可复制、可推广的数智化实践，助力中国工业高质量发展。”
从本届工博会上释放的信号，我们可以清晰地看到，施耐德电气正在以“智·在其间”的理念，为工业数智化升级提供一条可落地、可复制、可推广的实践路径。当AI真正融入架构的每一层、场景的每一环，“从点点微光到熠熠星河”的产业愿景，也将加速成为现实。
当前，工业AI正从单点技术验证逐步迈向规模化落地。数据孤岛打通、场景价值沉淀、可复制路径，这些都成为摆在整个工业自动化行业面前的共同命题。2026工博会作为观察产业技术演进的核心窗口，正是各家企业交出实践答卷的重要场合。
作为能源科技领域的全球引领者，施耐德电气以“智·在其间”为主题，携开放自动化、工业AI及能源管理领域全栈创新成果，围绕流程与混合行业、市政、数据中心、离散制造四大核心场景，系统呈现了其对工业数智化下一程的判断与实践。
带着对工业AI落地路径、开放自动化价值、存量市场转型机遇等问题的思考，工控网在施耐德电气2026工博会媒体见面会上，与施耐德电气集团董事、高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红及多位业务负责人进行了深入交流。
“智·在其间”，三层融合勾勒智能落地路径
“‘智·在其间’，意味着过去大家在不同层级和不同环节已经有很多智能化应用，现在需要让这些应用进一步融会贯通，走向融合。”施耐德电气集团董事、高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红在接受媒体采访时解读了主题背后的含义。
在丁晓红看来，工业智能不应停留在单点、单层面的零散应用，而要实现三个维度的深度融合。一是架构融合。施耐德电气进一步迭代了EcoStruxure三层架构：底层是实现互联互通的接入适配，中间是基于软件定义自动化的运营控制，顶层是管理优化，借助工业AI、先进分析与数字化软件平台，为能源管理、生产运营和资产管理提供更加智能的决策支持。二是全生命周期的融合。从仿真、设计、建造，到运营和维护，工业智能要贯穿每一个阶段，而不是只作用于生产运营的单一环节。三是场景融合，包括能源与自动化的结合、驱动与控制的结合等，都需要通过融合为客户提供更完整的价值。
这也正是“智·在其间”的核心要义，让工业智能融入不同应用场景、不同层级和不同架构之间，为客户创造更多价值。这一理念在此次展会上也得到了具体呈现。比如，在施耐德电气的流程与混合行业展区，聚焦化工、冶金和生命科学等领域，展示了从现场感知、过程控制到运营优化的全栈能力，推动过程控制、安全控制与能源管理协同优化。
在离散行业展区，聚焦半导体行业及物流、包装、锂电等领域应用的产品和解决方案，展示了从运动控制、数字孪生到软件定义自动化的创新实践，包括智慧工厂解决方案、EcoStruxure开放自动化平台（EAE）、机器运动控制“黄金四件套”整体解决方案、EcoStruxure机器专家数字孪生软件（EMET）等，助力行业用户构建柔性、高效、敏捷的智能制造体系。
开放自动化，从概念探索走向广泛共识
“智·在其间”要落地，首先需要一个开放的底座。EcoStruxure开放自动化平台（EAE）自2020年推向国内市场至今已六年。这六年间工业界对软硬件解耦和开放自动化的认知，已经从最初的概念探索走向广泛共识，而AI技术的爆发，更是为开放自动化赋予了全新的价值定位。
从落地层面看，EAE积累的变化更为具体。施耐德电气工业自动化技术架构和流程行业负责人刘文从客户、生态和行业能力三个层面做了梳理。客户侧，EAE在水务、市政等行业已经实现了较大规模应用，并逐步拓展到数据中心领域；生态侧，开放自动化生态的参与者越来越多，包括国际化组织、高校以及行业伙伴，目前施耐德电气与生态伙伴联合高校和行业伙伴，共同开发了包括EcoPredict预测性维护边缘系统、EcoPumping智能泵组边缘系统、EcoBatch柔性批次管理组件在内的多款解决方案；行业侧，施耐德电气依托自身行业能力推动在中国的业务发展，通过上海普陀灯塔工厂的实践验证，将成熟能力向外复制推广。例如，在离散行业的实际项目中，施耐德电气与合作伙伴利用EAE开展项目，通过能力和模块复用，节省60%以上开发时间。
面向未来，施耐德电气工业自动化业务通用行业负责人金石表示，施耐德电气将从生态共创、行业模块复用和AI创新三个方面推动EAE迭代。“目前，施耐德电气已经在物流、包装、水务等行业积累了相关能力和模块。这些能力可以供合作伙伴和客户复用，进一步降低客户的使用成本和开发成本，也能帮助系统集成商更容易地掌握相关技能，实现更快速的项目交付。”
工业AI规模化落地，场景复制是关键
软件定义自动化让系统更灵活、更敏捷，为工业AI应用提供了开放底座。工业AI则深入生产、运维、能源管理等关键环节，推动企业从经验驱动走向数据驱动和智能决策。
工业AI的规模化落地，可以说是本届工博会行业讨论的核心话题。从当前用户应用情况来看，工业AI落地的挑战，最根本的还是数据治理。“客户通常经历了较长的发展周期，数据能否融会贯通本身就是很大的问题。在企业的不同发展阶段都会形成数据孤岛。进入工业AI阶段以后，除了结构化数据，还有大量非结构化数据，如何把这些数据真正用好，是必须解决的问题。”丁晓红同时强调，未来还有一个很重要的概念，就是数据的“业务上下文”，即把一个设备、一座工厂的“前世今生”联系起来，才能更好地理解现状并预测未来。
在推进工业AI规模化应用方面，施耐德电气主要在三个方面发力：第一，在组织和人才方面做好储备，施耐德电气在全球范围内设有AI Hub人工智能中心，工业自动化业务也组建了聚焦AI应用场景的团队，通过人才赋能推动AI落地；第二，在产品研发和自身运营中先用好AI，再把成功经验复制给客户，推动经验在不同行业之间复用；第三，发展新的AI生态，与AI初创企业和成熟企业开展共研共创，依靠整个生态推动应用落地。
关于工业AI能够率先实现规模化的场景，丁晓红也给出了清晰判断。她认为，能源优化和预测性维护是已经具备广泛应用基础、可以进一步普及的两个方向。这一判断已被大量落地案例验证，例如钢铁冶金球团先进控制使关键参数波动偏差降低20%以上；石油化工APC参数闭环周期从2小时缩短至15分钟；冷站泵组实现15%以上节能。
目前，施耐德电气在中国拥有四座灯塔工厂，AI应用主要围绕安全、质量、能源管理、设备绩效和生产优化五个维度展开。例如，上海普陀工厂新增“智能领班”，通过查看系统仪表盘，优先前往存在问题的区域，再完成日常巡检；无锡工厂的AI视觉应用则用于HMI组装过程，识别零部件装配是否正确、齐全。这些“小而美”的应用投入可能并不大，但效果直接，能帮助一线员工解决工作中的实际痛点，也正因如此，更容易在存量市场中复制推广。
安全与合规始终是工业AI规模化落地不可逾越的底线。施耐德电气工业自动化产品市场部负责人程晓莉介绍，施耐德电气在全球层面建立了AI使用、信息安全、决策安全等内部规范，在工业场景中尤其强调AI不能产生不可控的“幻觉”，必须确保决策合理、系统稳定，这是所有项目落地的前提。而在AI解决方案的标准化与个性化的平衡上，施耐德电气坚持标准化是规模化的基础，将更多成熟能力进行标准化封装，降低开发者与集成商的使用门槛。同时结合工业场景的复杂性，联合生态伙伴共同完成客户的个性化定制。
顺势应变，协同共创赋能长远发展
当前，自动化市场正在经历结构性调整。企业资本支出不再集中于大规模新建产线，而是更多转向存量产线运维效率提升，以及AI产业链和出口导向型行业。以流程行业为例，传统炼化企业开始从石油炼化向下游精细化工转型，更加重视高附加值产品。同时，越来越多企业走向东南亚、非洲，布局镍矿、铝矿等大型矿业资源。
从宏观层面来看，中国已经进入高质量发展阶段，未来存量市场的重要性会进一步提升。施耐德电气设有专门服务存量市场的团队，重点研究如何帮助客户进行升级改造，以及如何利用AI更好地赋能高质量发展和产业升级。与此同时，对于新兴项目以及企业出海，施耐德电气也将通过“扶上马、送一程”的方式支持中国客户走向全球。
丁晓红表示：“工业数智化不仅是技术升级，更是产业协同创新的过程。施耐德电气将持续深化开放生态建设，推动开放自动化、工业AI与行业场景深度融合，与客户和合作伙伴共同探索可复制、可推广的数智化实践，助力中国工业高质量发展。”
从本届工博会上释放的信号，我们可以清晰地看到，施耐德电气正在以“智·在其间”的理念，为工业数智化升级提供一条可落地、可复制、可推广的实践路径。当AI真正融入架构的每一层、场景的每一环，“从点点微光到熠熠星河”的产业愿景，也将加速成为现实。
