当工业互联网与人工智能深度融合，工厂正在发生一场从“设备联网”到“智能决策”的变化。
2026全球工业互联网大会于9月8日至10日在辽宁沈阳举行。大会以“智改数转 AI兴工”为主题，集中展示工业互联网与人工智能融合发展的新技术、新产品和新方案，工业大模型、具身智能、智能机器人等应用成为关注焦点。
过去，工业数字化更多聚焦设备联网、数据采集和生产信息上云。如今，随着人工智能不断进入生产现场，工业系统开始具备分析订单、判断库存、识别缺陷、调整工艺和优化能源配置等能力。
这意味着，机器不仅能够执行指令，也开始参与生产决策，制造业智能化升级由“看得见、连得上”逐步迈向“会分析、能判断、可协同”。
在传统工业生产中，设备联网主要解决数据采集和远程监控问题。企业可以通过平台查看设备运行状态、生产进度和能耗数据，但如何根据订单变化调整排产，仍然需要依靠人工经验。
人工智能的加入，正在改变这一模式。
依托工业大模型和工业智能体，生产系统可以综合分析订单数量、原材料库存、设备状态和交付期限，辅助企业制定更加灵活的生产计划。当设备出现异常、订单发生变化或供应链出现波动时，系统也能够及时提供调整建议。
北京邮电大学教授吕廷杰表示，以工业智能体为核心的工业互联网技术体系，是推动制造业柔性生产和降本增效的重要抓手。
从“人盯机器”到“机器盯订单”，工业生产的管理方式正在发生变化。数据不再只是被记录和展示，而是进一步参与生产组织、资源配置和经营判断。
人工智能赋能工业互联网，最直观的变化之一体现在工业机器人身上。
过去，机器人完成一个简单动作，往往需要工程师提前编写详细程序，对机械臂的移动距离、运行路径和抓取力度作出明确设定。面对不同形状、不同位置的物体，机器人通常需要重新调试。
随着视觉识别、触觉感知和智能控制技术发展，机器人开始具备更强的环境感知和动态调整能力。
沈阳新松机器人自动化股份有限公司相关负责人介绍，机器人可以通过视觉传感器识别目标位置，并根据现场情况实时调整机械臂路径和抓取力度。这样的变化，让机器人从固定动作执行者，逐渐转向能够适应复杂场景的智能作业设备。
在焊接、装配、搬运、分拣和检测等环节，机器人与人工智能结合后，能够减少对重复编程和人工操作的依赖，提升生产过程的稳定性和灵活性。
对于制造业而言，机器人“会干活”只是第一步。未来，机器人能否理解生产任务、适应复杂环境并与其他设备协同，将成为衡量智能工厂水平的重要指标。
AI技术正在从展会上的演示场景，逐渐进入真实工厂和生产车间。
通用技术沈阳机床已经建设多条无人化柔性生产线和“黑灯工厂”，并在智慧安防、能耗管理、设备数据采集等场景推进人工智能应用。
在传统生产模式下，工人需要持续关注设备运行状态和订单进度，而在智能化生产体系中，系统能够通过数据分析，对生产过程进行实时监控和动态调整。
这不仅减少了对人工经验的过度依赖，也使企业能够更加准确地掌握设备利用率、生产节拍和订单完成情况。
对于多品种、小批量和订单变化频繁的制造企业而言，柔性生产尤其重要。通过智能排产和设备协同，企业可以根据市场需求快速调整生产计划，降低换线成本，提高设备使用效率。
工业智能化的价值，也由单一设备的效率提升，逐步扩展到整个工厂的生产组织优化。
质量检测是人工智能在工业领域的重要应用场景。
过去，部分产品缺陷主要依靠人工目检，检测结果容易受到人员经验、疲劳程度和工作环境影响。面对高速生产线和复杂产品结构，传统检测方式也可能出现效率不足或漏检问题。
在2026全球工业互联网大会现场，相关企业展示了将视觉系统与场景化AI智能体结合的解决方案。系统能够根据预设标准识别产品瑕疵，并对生产过程进行实时判断。
在焊接等专业要求较高的工序中，智能体还可以辅助生成作业轨迹并执行操作，使原本依赖工程师经验的部分环节实现标准化和自动化。
AI的作用并不只是“发现问题”，还在于帮助企业追溯问题来源。通过关联设备参数、生产批次、工艺流程和操作记录，企业可以进一步分析缺陷产生的原因，推动质量管理从事后检验转向全过程控制。
这将有助于提升产品一致性，减少返工和废品损失，并为企业建立更加完善的质量管理体系。
工业互联网也正在改变企业的服务模式。
过去，制造企业更多通过销售设备和产品获取收入，设备交付后，售后服务主要依靠人工巡检、现场维修和电话支持。
随着远程监测、故障预警和工业数据平台不断完善，企业可以对分布在不同地区甚至不同国家的设备开展全天候管理。
东软医疗等企业通过远程服务平台，对影像设备进行状态监测、故障预警和远程排障。设备制造商由单纯销售产品，逐渐转向提供“产品+服务”的综合解决方案。
这种模式一方面能够帮助客户减少停机时间，另一方面也有利于制造企业积累设备运行数据，进一步改进产品设计和服务流程。
从长远来看，设备联网带来的数据价值，不仅体现在生产环节，也体现在产品全生命周期管理之中。
节能降碳是人工智能赋能工业互联网的另一重要方向。
在钢铁、化工、建材和能源等行业，风机、窑炉、压缩机等设备往往具有较高能耗。传统生产模式下，部分设备需要长时间保持运行状态，能源消耗与实际生产需求之间存在一定偏差。
通过人工智能分析生产节奏、设备负荷、环境参数和能源价格，企业可以动态调整用能方案，让高耗能设备根据实际需求运行。
例如，系统可以根据订单进度和生产计划，优化设备启停时间，减少无效运行；也可以通过对历史能耗数据的分析，识别异常消耗并及时进行调整。
这类技术有助于在保障产能的同时降低能源浪费，推动制造业向更加精细化、绿色化的方向发展。
工业互联网的进一步发展，不能只停留在单个企业内部。
当前，越来越多龙头企业开始通过工业互联网平台连接供应商、经销商和终端门店，推动研发、制造、供应链和营销等环节实现数据协同。
赛轮集团自主研发的“橡链云”平台，已经连接大量供应商、经销商和门店，将产业链上下游纳入统一数字化体系。通过平台协同，企业可以更及时地掌握市场需求、原材料供应和产品销售情况，提升产业链响应速度。
这种“链主企业引领、平台体系赋能”的模式，意味着制造业数字化转型正在从单个工厂的智能化，逐步走向产业生态的智能化。
当供应商、制造商、物流企业和销售终端能够共享必要的数据资源，企业之间的协作效率将进一步提高，产业链也将具备更强的抗风险能力和市场响应能力。
从大会释放的信息来看，人工智能与工业互联网的融合正在进入更加注重落地和推广的新阶段。
辽宁将人工智能及新一代信息技术产业集群、工业互联网产业链纳入现代化产业体系建设，并持续推进传统产业“智改数转”。大会期间还发布了多项相关成果，推动工业互联网创新应用与产业发展进一步衔接。<Cite refs={["turn0search2","turn0search9"]} />
对于企业而言，数字化转型不再只是建设一套平台、购买一批设备，而是要围绕实际生产需求，解决排产、质量、能耗、运维和供应链协同等具体问题。
对于产业而言，人工智能也不只是单点技术，而是推动制造模式、管理方式和产业组织方式共同变化的重要力量。
未来，随着工业大模型、工业智能体、机器人和数据基础设施不断成熟，更多制造企业有望实现从设备互联、数据贯通到智能决策的逐级升级。
工业互联网的下一站，不只是让工厂更加自动化，更是让工厂具备持续学习、快速响应和自主优化的能力。AI正在为中国制造业打开一条更加智能、高效和绿色的发展路径。