一个约2米高的金属框架内，144个伺服电机分列两侧，这是一台搭载施耐德电气EcoStruxure开放自动化平台（EAE）的智能翻牌机，工作人员在远程终端输入颜色与形状指令，平台瞬间将指令转换为控制信号，精准调度144个伺服电机，让翻牌机快速拼出指定图案。

而在水处理展区，整合EAE与AVEVA系统平台打造的数智水厂模型更直观呈现着技术落地场景，从原水净化到管网调度，全流程通过软件定义的自动化系统管控，贯穿市政净水全流程工艺，大幅提升工程效率、降低运维成本。

在中国国际工业博览会上，施耐德电气以“了不起的未来工业”为主题，在七大主题展区全面展示其在不同行业应用场景中的创新实践，包括采油与炼化、精细化工与新材料、消费品制造、包装与物流、水处理与环保、垃圾/余热发电以及公用工程与建筑等产业价值链关键环节，为制造业的“数智化+绿色化”提供可复制的实践样本。

打破硬件束缚 用软件定义自动化

在工业自动化领域，“软件定义”早已不是抽象的概念，而是切实改变生产逻辑的核心力量。

据《IT时报》记者了解，EAE已在多个行业完成了“从试点到规模化”的跨越。“在交通、污水处理、物流、精细化工、新能源等多个领域，一方面我们实现了成熟应用的规模化，另一方面也新增了更多创新应用案例。我们正联合生态伙伴把这些成熟经验快速复制到更多场景。”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说。

软件定义的价值，在技术落地时被具象化了。以智能翻牌机为例，“过去要实现这样的调度，需要按硬件型号编写复杂程序，还要用大量硬件模块做通讯转换，调试周期可能长达数月。现在通过EAE，先‘所见即建模’，把翻牌机的电机、传动结构做成可视化模型，通过编排技术下发指令。”施耐德电气工业自动化行业及战略中心负责人乔锃解释，不仅降低了技术门槛，更让工业控制具备了“柔性调整”的可能。

在工博会上，施耐德电气发布的全新一代机器运动控制“黄金四件套”，强调可控成本和高性能。一方面，相较于施耐德电气过往同类产品，“黄金四件套”更具备成本优势，能更好适配客户成本控制需求；另一方面，产品性能表现优异，可满足工业场景下对运动控制精度、响应速度等核心指标的高要求。

“‘黄金四件套’并非单一产品的简单叠加，而是通过产品间的协同设计，实现了‘1+1大于2’的差异化价值。在设备连接层面，产品支持直连模式，比如Modicon M310M运动控制器和Lexium 18ME伺服驱动之间不需要第三方设备，极大地简化了系统部署流程，帮助客户快速让设备投入运转。”施耐德电气工业自动化中国区产品市场总监程晓莉说，施耐德电气还为“黄金四件套”准备了大量的TVDA（验证、测试、归档和固化架构）。这些TVDA是经过施耐德电气提前验证的成熟方案架构，客户可直接无缝调用，无需从零开发；同时，TVDA还能根据不同行业的工艺需求进行灵活适配，助力客户在现有基础上进一步优化机器运行流程，提升整体生产效率。

破解AI工业痛点 锚定场景价值

随着AI技术在工业领域的渗透，“如何避免AI幻觉”“如何适配不同行业需求”成为企业普遍面临的难题，施耐德电气的解法是：聚焦到具体场景，用“AI+工业软件”的融合模式确保精准性。

乔锃坦言，“工业控制需要‘输出1就是1’的精准，而AI输出是逐步逼近目标的。例如要求输出‘1’时，AI可能从0.85开始缓慢趋近。”

目前，施耐德电气正在为一家半导体行业的客户打造工厂能源管理系统，该系统除具备常规的报表生成、数据采集功能外，核心价值在于依托AI技术构建节能解决方案：通过重点监控非生产区空调运行状态，实现适度节能。考虑到半导体工厂生产区（尤其是洁净室）对气、风、水、电的供应稳定性要求极高，不允许出现任何波动，施耐德电气暂未在这类核心工作区域开展AI干预尝试。而在非生产区域，如生活区、物流照明区及外围能源站，已通过AI技术完成协同优化的初步实践。该能源管理系统项目正处于执行阶段，且已初见成效。

在流程工业的实践中，施耐德电气正是通过“AI分析+软件决策”的模式，帮助客户优化工艺，既发挥了AI在数据分析上的效率优势，又依托工业软件保障了控制精度。

数据基础薄弱，则是AI落地的另一大挑战。丁晓红表示，中国部分制造企业虽已部署数据采集系统，但数据质量参差不齐，进而阻碍AI技术在工业场景中的深度落地与价值释放，而AI模型的训练与精准运行，高度依赖连续、完整、规范的高质量数据。

针对这一行业痛点，施耐德电气从技术布局层面提出了针对性解决方案，采取“全球协同+本土创新”的策略。施耐德电气在全球设立了AI Hub人工智能中心，同时在中国落地AI创新实验室，专门结合中国客户的需求，把AI融入设备预测性维护、能源优化等场景。

未来工业的发展方向，“数智化与绿色化的融合”是必然趋势。企业转型不能只追求效率提升，还要兼顾可持续发展。

从工博会的展示来看，施耐德电气已勾勒出未来工业的轮廓：以“软件定义的自动化”打破技术壁垒，以AI为工具释放场景价值，以生态为纽带链接产业资源，而这，或许正是“了不起的未来工业”的核心要义。