從“質疑”到“標配”：AI Copilot如何重構工業自動化新格局？

最初，生成式AI在工業自動化領域的應用并未獲得太多關注。業界對AI幻覺、工業數據分散且難以獲取、實際工業場景的適用性、兼容性問題，以及生成式AI固有的非確定性特征普遍持謹慎態度。然而，短短幾年間，情況已發生顯著變化。

如今，AI Copilot正變得越來越普及。工人們利用基于大語言模型（LLM）的技術進行調研、文本生成與編輯、內容總結、代碼編寫等工作。在工業自動化領域，Copilot不僅被員工用于各類分散任務，主流企業也開始將其作為產品推向市場，幫助終端用戶提升效率、增強生產力、實現實時可視化等目標。以下是自動化領域的一些典型案例及其Copilot的核心功能。

國際巨頭布局
ABB

與榜單上其他企業類似，ABB通過與微軟合作推出了其AI Copilot。ABB Genix™ Copilot采用針對工業應用場景定制的GPT-4等大語言模型，通過一個易于使用的平臺，讓用戶能夠實時獲取海量數據和可執行的洞察，從而提升效率、生產力和可持續性。

據ABB介紹，Genix Copilot旨在幫助客戶在工業組織的各項職能中做出更快、更基于數據的決策——無論是董事會的高管、分析績效指標的專家，還是排查設備故障的工程師。該工具可用于資產管理、關鍵事件匯總、提供上下文分析和建議、增強客戶支持，以及提供關于能源消耗的可執行洞察。

羅克韋爾自動化

羅克韋爾自動化的FactoryTalk® Design Studio™ Copilot主要旨在幫助工人們更快地構建和部署項目，它利用生成式AI處理自然語言，以輔助生成PLC代碼。這一基于云的設計環境允許用戶通過提問來生成和調試代碼，利用生成式AI技術解釋不同的項目元素，并將項目從云端部署到邊緣端。

FactoryTalk Design Studio Copilot還提供協作工具，以支持可擴展的團隊和不同技能水平的成員。羅克韋爾自動化最近還宣布整合了NVIDIA Nemotron Nano——一款專為FactoryTalk Design Studio優化的小語言模型，據稱將為工業團隊帶來即時洞察和控制能力。

施耐德電氣

參加過2025年Automate展會的觀眾可能已經注意到施耐德電氣在該年度展會上的首次亮相，該公司在其名為EcoStruxure Automation Expert Platform的軟件定義生態系統中推出了Industrial Copilot。與其他Copilot類似，該工具旨在提升生產力和效率，同時消除重復性任務。這款Copilot融合了施耐德電氣的工業自動化專業知識與Microsoft Foundry（一個統一的Azure平臺即服務產品，旨在加速AI應用和智能體的構建、優化與管理）。施耐德電氣表示，在美國工業勞動力亟需新工具以保持競爭力的當下，該工具將簡化流程并增強工人信心。

西門子

西門子認為生成式AI有潛力徹底改變工業生產環境。該公司推出的Industrial Copilot旨在優化工作流程，增強人機協作，從而推動各行各業的創新與生產力提升。這些Copilot旨在讓生成式AI對各類規模的企業都變得可訪問且實用。此外，西門子在2025年Automate展會上宣布擴展其工業AI產品組合，推出可在西門子Industrial Copilot生態系統中協同工作的新型AI智能體。這一進展使終端用戶能夠部署一套專業化AI智能體工具箱，以解決整個工業價值鏈中的復雜任務。

中國頭部企業動態：本土化創新與場景深耕
在國際廠商加速布局的同時，中國科技企業亦在工業AI助手領域展開差異化探索，聚焦本土場景適配與產業鏈協同：

華為：盤古大模型+工業大腦，打造"云-邊-端"協同智能
華為依托盤古大模型3.0的工業微調能力，聯合海爾卡奧斯、樹根互聯等工業互聯網平臺，推出面向設備預測性維護、工藝參數優化、質量缺陷檢測等場景的AI Copilot方案。其核心優勢在于：

多模態融合：支持文本、圖像、時序數據聯合推理，適配復雜工業場景
邊緣部署：通過昇騰AI芯片+MindSpore框架，實現低時延邊緣推理
行業Know-how注入：聯合頭部制造企業共建行業知識圖譜，提升模型專業性

阿里云：通義大模型+工業大腦，賦能中小企業智能化轉型
阿里云將通義千問大模型與工業大腦平臺深度整合，推出"通義·工業助手"，聚焦中小制造企業的輕量化需求：
低代碼交互：支持自然語言指令生成工藝卡片、設備點檢清單等標準化文檔
成本優化：通過模型蒸餾與量化技術，降低中小企業算力投入門檻
生態協同：聯合釘釘、瓴羊等阿里系產品，實現"管理-生產-供應鏈"全鏈路智能協同

百度：文心大模型+開物平臺，聚焦設備運維與能耗管理
百度智能云將文心大模型4.5與開物工業互聯網平臺結合，推出設備運維Copilot與能耗優化助手：
故障診斷：基于設備歷史數據與故障知識庫，實現自然語言問答式排障引導
能效優化：通過多目標強化學習，動態調整產線能耗策略，平衡產量與碳排
知識沉淀：自動萃取專家經驗形成可復用知識單元，降低人員流動帶來的技術斷層風險

科大訊飛：工業語音+大模型，打造"聽得懂、會執行"的智能助手
科大訊飛依托工業語音識別與大模型融合技術，推出面向嘈雜車間環境的語音交互Copilot：
抗噪識別：在85dB工業噪聲環境下實現95%+的語音指令識別準確率
多輪對話：支持復雜任務拆解與上下文記憶，實現"一句話啟動多步驟操作"
安全合規：內置工業安全規則引擎，確保語音指令執行符合SOP與安規要求

新時達/埃斯頓：機器人+AI，實現"感知-決策-執行"閉環
在機器人領域，新時達與埃斯頓等企業將AI Copilot能力嵌入運動控制與視覺系統：
工藝自學習：通過示教數據與大模型結合，實現焊接、打磨等工藝的自適應參數優化
異常預判：基于時序預測模型，提前識別設備異常趨勢并生成維護建議
人機協作：支持自然語言指令調度多機器人協同作業，降低編程門檻

技術趨勢展望：從單點賦能到生態協同
展望未來3-5年，工業Copilot技術演進將呈現三大趨勢：
多模態融合：文本、視覺、時序、3D點云等數據聯合推理，支撐更復雜場景理解
邊緣智能：輕量化模型+專用芯片，實現低時延、高可靠的邊緣側實時決策
生態開放：通過API標準化與低代碼平臺，降低第三方開發者集成門檻，加速場景創新

未來幾年，工業Copilot的進展及其在簡化工業流程方面的應用前景值得關注。就在幾年前，這一概念似乎還遙不可及，但隨著AI的快速進步，這些由生成式AI驅動的Copilot如今已在工廠車間以多種方式創造價值。下一個突破將是什么？我們拭目以待。