软件定义自动化:物理 AI 缺失的关键纽带

Overview

相较于大型供应商主导的行业大会，规模精简、主题聚焦的小型活动往往更清晰地折射新兴产业趋势 —— 这类活动能够让真实落地案例、市场洞察与技术研讨深度交融。由初创企业 Xentara 举办的2026 连接日（Connection Day 2026）正是如此。Xentara 致力于打造面向软件定义自动化的开放式实时边缘平台。整场论坛围绕工业自动化、人工智能、边缘计算、设备层级落地展开多场分享，一条核心主线愈发清晰：只有智能能力能够在异构设备上实现确定性、实时执行，工业 AI 才能规模化落地。

核心观点摘要

软件定义自动化，是打通工业 AI 愿景与设备实时执行的可行桥梁。

物理 AI、边缘推理、智能体工作流，离不开确定性控制、规范化数据模型与具备全生命周期支撑能力的系统架构。
技术优先落地场景，大概率集中在存量产线改造、设备级应用；这类场景凭借灵活性、标准化能力、更低集成成本，能够创造可量化业务价值。
制造企业应当将软件定义自动化同时视作技术架构与数字化转型路线图，从项目初期统筹 IT、OT、功能安全与网络安全。

软件定义自动化：通往物理 AI 的桥梁

当前制造企业面临一道持续扩大的鸿沟：AI 技术带来大量智能分析能力，而存量自动化设施需要安全、稳定、经济地执行 AI 决策。传统自动化架构面向确定性控制、长设备生命周期、厂商封闭工程环境设计，并不适配模型持续迭代、语义数据模型、本地推理、智能体流程，以及跨设备、产线的快速集成。新一轮工业转型，需要同时兼具两类能力。

多位演讲嘉宾将这一议题上升至企业竞争力层面。罗兰贝格 Patrick Ruthardt 提出：人工智能的下一前沿，是能够在物理世界完成感知、决策、执行的系统。这已经超越传统机器学习范畴，需要构建闭环架构，打通数据、模型训练、部署、推理、监控与执行机构。其核心观点并非 AI 将取代自动化，而是物理 AI 依靠软件定义制造，才能实现规模化商用落地。

Xentara 的 Andreas Geiss 进一步强化竞争视角：AI / 机器学习、IT/OT 融合、边缘计算三大趋势相互放大，而非简单叠加。欧洲深厚的工业底蕴仍是战略优势，但必须提升迭代速度。软件定义架构可以在保留行业知识与工程严谨性的同时，缩短设备改造、数据集成、智能应用部署与规模化复制的周期。

边缘 AI 与实时控制必须深度融合

万可（WAGO）的边缘 AI 分享点明一项现实痛点：AI 推理通常运行在云端，控制逻辑部署在 PLC。在工业场景中，这种分离架构会引发不可接受的延迟、系统行为不可预测、集成难度高等问题。现场演示验证，本地 AI 推理、C++ 控制程序、MQTT 通信、EtherCAT 输出可整合至同一边缘架构，端到端闭环周期低于 50 毫秒。这带来更深层启示：边缘 AI 只有与确定性控制深度绑定，才能真正具备工业实用价值。

研华（Advantech）Umar Ahmad 围绕边缘 AI 性能基准展开论述，警示行业不要单纯依赖 TOPS 算力这类芯片指标。工业边缘性能取决于推理时延、吞吐量、能效、散热约束、内存带宽、软件框架、数据格式与开发工具链。制造企业选型边缘 AI 硬件，不能只看加速芯片参数，需要结合完整应用场景综合评估，包括控制闭环要求、软件依赖、生命周期支持、部署约束。

Prognostica 的 Kristina Krebs 以榛子分拣案例，把这套架构逻辑落地到真实产线。该应用需要相机采集、AI 推理、决策逻辑、设备执行形成完整链路。案例核心结论：行业知识至关重要；数据科学搭建行业知识与算法模型的桥梁；设备必须能够支撑关键决策；平台负责管理数据与模型，保障实时决策。AI 的价值不在于孤立演示，而在于嵌入设备系统，匹配产线良品率、产能、可维护性与执行时序要求。

从概念样机走向可规模化部署架构

软件定义自动化正从理念走向落地，但行业普遍采用定向场景试点、渐进集成路线，而非全盘替换现有系统。BenThor Automation 的激光加工单元案例，印证了存量产线与专用装备领域蕴藏巨大机会。传统方案需要多套控制与工艺系统、专属软件，高度依赖单一供应商，系统灵活性受限。全新方案旨在统一设备架构、减少软件授权、提升硬件通用性，增强专用机械设备的市场竞争力。

该案例极具参考价值：绝大多数制造企业不会从零新建智慧工厂，转型起点往往是单台设备、单个工作站，或是某一处集成痛点。优质早期落地场景，通常能够依靠标准化、灵活性、便捷数据获取与更低工程投入，创造可量化运营收益。ARC 咨询机构认为，具备实际成效的落地案例，远比开放平台的抽象宣传更有说服力；尤其在制造业市场，系统可靠性、功能安全、全生命周期责任是客户采购的核心考量。

Studio Fluffy 带来的科学计算议题提供了新视角：软件定义系统需要配套分析工作流，让复杂工艺过程可计算、可复用。DashSet 定位为面向数据分析、高性能计算、仿真、机器学习与实时数据的工作流辅助工具。其预测性维护案例同时展现技术潜力与潜在风险：即便模型能够有效区分设备工况，若故障样本稀缺，依然难以成为稳定可靠的早期预警系统。这也呼应本次论坛核心观点：算法模型必须与业务场景、效果验证、结果解读、全生命周期管理深度绑定。

ValueMiner 的 Michael Weber 进一步将讨论范畴从设备执行延伸至意图驱动工作流。核心思路：人类业务意图、企业业务背景、知识图谱、治理规范与物理实时控制，可串联形成完整执行链路。尽管该愿景仍处于发展初期，但清晰指明行业演进方向：工业系统正在融合认知层与执行层。若要在生产环境可靠运行，权限管控、安全边界、审计追溯、确定性执行、人在回路管控，必须在架构设计之初纳入考量。

对制造企业与自动化厂商的启示

对于制造企业，应当将软件定义自动化视作赋能未来工业 AI 的基础能力，而非单纯替代传统控制运行时。短期商业价值清晰可见：减少大量定制化集成开发、打通数据访问渠道、简化系统升级、硬件选型更加灵活、支持本地 AI 推理、降低对各类封闭单点解决方案的依赖。长期战略价值更为关键：依托软件定义底座，更容易部署物理 AI、智能体工作流、设备级优化以及跨产线协同调度。

但技术落地需要有序推进。参考软件定义汽车发展历程，制造企业将经历漫长转型周期，混合架构会长期存在。转型最艰难、同时最重要的阶段包括：存量设备接入改造、重新梳理 IT 与 OT 权责边界、搭建网络安全与功能安全体系、依靠小范围高价值场景建立业务信心。优先落地的数据驱动应用，需要确保决策逻辑能够直接联动设备动作、产生明确运营价值。

自动化设备厂商面临清晰的市场信号：客户越来越需要能够兼容异构资产、支持确定性实时控制、保障联网安全、赋能边缘 AI 的一体化平台。如果厂商仅仅将软件定义自动化理解为控制功能虚拟化，将会错失更大市场机遇。未来竞争赛道涵盖：语义数据模型、部署工具链、全生命周期服务、AI 集成能力、安全治理体系，同时兼顾存量产线改造与全新设备架构两大方向。

本次论坛主办方平台多次被提及，但释放出更广泛的行业信号，超越单一企业范畴。ARC 观察到，整个自动化生态正在热烈探讨同一个核心命题：如何在不牺牲确定性、安全性、可维护性、现有资产价值的前提下，让 AI 真正在工业场景落地运行。该议题已经成为工业数字化下一阶段转型的核心。

结语

2026 连接日清晰勾勒工业自动化发展方向：物理 AI、边缘推理、软件定义控制、数字孪生、科学计算、智能体工作流、AI 硬件基准评测，都指向同一需求 —— 一套能够以工业级速度与可靠性打通智能决策与实体执行的系统架构。软件定义自动化，既是赋能底层，也是一套完整转型路线图。它不会取代行业知识、严谨工程规范、安全管理机制与全生命周期责任体系，但能够放大这些优势，助力制造企业从 AI 试点项目，迈向规模化生产级智能应用。

如需本篇ARC Insights PDF英文版，请发邮件到rliu@arcweb.com

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