汇川技术亮相2026工博会：以智融实共赴新型工业化
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2026年是“十五五”规划开局之年。在即将举行的第二十六届中国国际工业博览会上，汇川技术将以“以智融实，共赴新型工业化”为主题，展示其面向新型工业化的工业架构及在真实制造场景中的实践。
长期扎根工业自动化领域，汇川技术见证了制造企业的需求从设备提效，逐步延伸至产线协同和工厂整体优化。面对这一变化，汇川也在持续拓展能力：以控制、驱动、执行等现场技术为基础，贯通数据连接、跨系统协同与智能决策，推动技术能力在设备、产线和工厂中形成合力。
“过去，客户更多关注一台设备能不能更快、更准；现在，很多问题涉及多台设备、多道工序，甚至整个工厂的协同。”汇川技术全球垂直解决方案中心总监徐铝洋接受采访时表示，新型工业化对工业技术企业提出的新要求，是既要夯实现场能力，也要与客户和产业伙伴一起解决更复杂的系统问题。
新型工业化的时代坐标：两个深层变化正在交汇
在汇川技术看来，新型工业化国家战略的提出，恰逢制造业两个深层变化的交汇点。
需求端，终端消费者的选择更加多样，产品更新速度加快，推动制造企业向多品种、小批量、快响应的生产模式转变。技术端，人工智能、数字化等技术加快进入工业领域，为企业调整生产方式提供了新的可能。
两方面变化交汇，制造企业需要解决的问题也随之改变。一条产线效率不高，未必是其中某台设备性能不足，还可能是前后工序节拍不匹配、换型流程耗时过长，或是生产信息无法及时传达到现场。单个环节的改进，难以保证系统整体达到更好的状态。
工业自动化企业的能力边界因此不断延伸。徐铝洋介绍，汇川技术早期更多围绕设备侧的控制、驱动和执行，为客户提升效率和品质。随着制造业需求变化，汇川技术逐步贴近终端生产场景，将技术和解决方案从设备侧延伸到产线、工厂，关注不同环节怎样连接、协同并形成持续优化的能力。
这种延伸意味着工业技术企业要回答更完整的问题：设备怎样稳定运行，数据怎样被准确获取，不同系统怎样理解彼此，智能分析形成的判断又怎样可靠地落实到生产中。
AI进入工业现场，还需跨过两道门槛
人工智能正在成为制造业关注的技术方向。但徐铝洋认为，工业现场对AI的要求，与一般的信息处理场景存在差异。
第一道门槛，是概率性判断与确定性控制如何衔接。AI可以根据数据分析问题、提供建议，而生产设备需要按照工艺要求稳定、准确地运行。模型提出的建议能否采纳，何时可以作用于控制系统，出现异常后如何保障生产安全，都需要结合具体场景建立可靠机制。
第二道门槛，是工业数据基础。一些数据还分散在设备与系统中，既难以形成完整的生产过程信息，也难以与质量、能耗等结果建立对应关系。缺少准确、连续且与工艺相关的数据，AI就难以作出可信判断。
徐铝洋观察到，部分企业已经开始利用AI辅助管理和业务分析，但这些能力要进一步进入生产制造，还需要打通现场数据与控制环节。让AI了解生产问题，需要数据能够从现场准确地上来；让AI参与解决问题，则需要判断能够通过可靠的工业系统回到现场。
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这正是汇川技术此次展示新型工业架构的出发点：从设备和工艺出发，向上建立连接、协同和决策能力，再让有效的判断回到生产过程，形成可以不断验证和改进的闭环。
四层架构亮相：从执行层到决策层的完整路径
汇川技术此次在工博会呈现的架构，包含现场执行、敏捷连接、高效协同和可靠决策四个层面。四者各有作用，又相互依赖；AI能力可结合不同环节的实际需求，参与感知、分析、协同和优化，并非只存在于最上层。
现场执行层，是整套架构的根基。控制器、驱动系统、机器人等设备直接参与生产，既要准确完成动作，也要提供可靠的现场信息。本届工博会，汇川技术将展示汽车制造中的视觉与机器人协同、多轴运动控制，以及面向高可靠要求场景的安全与冗余控制等应用。这些展项的共同点，是让新的智能能力落实到具体生产动作中。
敏捷连接层，解决数据如何稳定流动的问题。当生产涉及更多设备和工序，通信的实时性、可靠性直接影响协同效果。徐铝洋介绍，汇川技术将在现场展示INO AIR无线多轴同步方案，以128轴同步演示直观呈现多设备协同控制能力。面向更大范围的生产连接，还需要工业网络与5G等技术相互配合，让不同层级的数据能够按业务需要流动。
高效协同层，解决不同系统如何理解彼此的问题。生产现场有设备语言，企业管理有业务语言；同一项任务在不同系统中的表达也可能不同。仅仅把数据连接起来，还不足以让系统协同工作。汇川技术正在探索通过信息模型和语义解析，建立跨设备、跨系统的共同表达，让生产状态能够被理解，让业务要求能够逐步传达到现场。
可靠决策层，则要将工业机理、现场数据与模型能力结合起来。系统不仅要识别异常，还要结合工艺约束和生产目标辅助判断，提出可以在现场验证的优化方向。决策在上层形成，效果仍需回到设备、产线和质量结果中检验。
由此，四层架构形成一条双向通路：现场数据经过连接与协同，为决策提供依据；经过验证的判断再传回执行环节，生产结果继续反馈给系统。汇川技术希望通过这条通路，让AI与自动化、数字化相互结合，逐步从辅助分析走向解决实际生产问题。
从产品能力走向场景能力
支撑架构落地，需要工业技术企业自身能力的持续扩展。
徐铝洋介绍，汇川技术一方面从服务设备制造商，向更深入理解行业终端客户的生产场景延伸；另一方面，继续完善从现场控制、标准化开发到工厂数字化的软件能力，并布局工业网络和无线通信等技术。
这些能力如果只是分别存在，仍然难以解决客户的综合问题。关键在于把它们放进具体场景，找到制约生产的环节，再决定控制、连接、软件和智能技术怎样配合。
与此同时，汇川技术也在探索语义协同、工业AI等新能力。徐铝洋表示，面对涉及通信、算法、工业机理和具体工艺的复杂问题，仅靠一家企业难以完成所有工作。汇川技术希望在夯实核心工业技术能力的基础上，与客户、科研机构和其他技术伙伴共同验证解决路径。
这也是“以智融实”的另一层含义：技术需要走进真实场景，与不同专业的知识结合，并在实际生产中反复检验。
不同场景，检验同一套价值逻辑
汇川技术服务的客户覆盖40多个行业。不同行业对智能化的需求各异，架构的价值也需要放到具体场景中衡量。
在汽车等离散制造场景中，产品迭代加快，对产线柔性提出了更高要求。新车型导入时，企业不仅要调整某一台设备，还要协调机器人、工位、工艺和生产节拍。如何缩短调整周期、控制投入，同时保持质量稳定，是这类客户关注的问题。
在金属线缆制造场景中，挑战则体现为生产过程的数据连续性。徐铝洋介绍，从拉丝到成缆，如果关键工序的数据存在断点，企业可能只能通过阶段性抽样判断质量；当产品在后续使用中出现问题，也难以对应到具体生产环节。汇川技术正与行业客户合作，推动原料、工序与成品信息关联，让质量状态更容易追踪，问题原因更容易定位。
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一个场景关注快速换型，一个场景关注过程追溯，解决方法并不相同，但都需要设备、数据和生产管理相互衔接。徐铝洋认为，工业解决方案最终要回到客户的价值闭环：是否提升了效率和品质，是否节约材料、人力、空间和能耗，是否更好地保障设备资产与人员安全。这也是汇川技术所说的“两提四节双安全”。
邀请更多伙伴共同验证
面向未来三至五年，徐铝洋认为，工业AI仍处于持续探索和验证的阶段。谁能在复杂场景中找到有效路径，让智能技术稳定解决生产问题，谁就能为新型工业化提供更有价值的实践。
对汇川技术而言，下一步既要继续夯实设备和现场的技术基础，也要在连接、语义协同和可靠决策等层面积累更多实践，让架构在不同行业中接受检验，并逐步完善与生态伙伴协作的方式。
“今年的工博会，我们希望向行业发出一个邀请。”徐铝洋表示，汇川技术愿意将已经形成的思考和实践带到现场，也期待制造企业提出真实问题、开放应用场景，与产业伙伴一起验证、迭代，让智能技术在更多生产环节创造可以衡量的价值。
编辑：王钊
审核：李昌怀
