年份：2024年

随着劳动力老龄化的加剧，劳动力供给的拐点已然出现，这给劳动密集型的制造业带来了挑战。为了应对人口红利下降和人力成本上升的问题，制造业急需通过自动化设备来替代部分人工操作，加快“机器换人”的进程。

20世纪60年代，第一代工业机器人诞生，开启了工业制造的“通用自动化”进程，机器人不仅大大提高了生产效率和产品质量，也补充了日益短缺的劳动力。作为制造大国，我国自改革开放，开始重视工业机器人的研究与开发。

我国是工业机器人的主要应用市场，并且，我国工业机器人密度的增长速度在全球范围内处于领先地位。尽管我国工业机器人产业持续发展，但与国际先进水平相比，仍然存在明显的差距。如何突破国外企业的技术壁垒，推动工业机器人产业实现由大到强的转变，成为当前中国亟待解决的问题。

成立于2010年的配天机器人技术有限公司，是国内最早原始创新和技术国产化“拓荒”的工业机器人公司之一，正向研发工业机器人技术超12年，现已实现了核心技术的全面自主可控，是中国工业机器人核心技术自主化程度领先的机器人品牌。

“拳头要实心握”

深耕领域实现核心技术自主化

核心技术只有自主原创才是公司未来发展的“永动机”。减速器、控制器、伺服系统作为工业机器人本体的三大关键零部件，直接影响机器人的性能和质量。工业机器人发展进程中，核心零部件的自主可控是发展的必经之路，只有自主原创开发，加速工业机器人的国产化，才能打破技术壁垒，为机器人产业提供持久生命力，让中国从工业机器人大国向工业机器人强国转变。

经过十四年的深耕，配天机器人在工业机器人领域已积累了丰富的技术底蕴。“自2010年起，我们始终致力于工业机器人的研发，走独立自主的正向研发之路，尤其是核心技术方面，”配天机器人CEO索利洋说道。在工业机器人的几大重要组成部分中，无论是控制系统、伺服驱动器，还是伺服电机，配天机器人都已拥有自主研发与制造的能力。掌握核心技术不仅提升了产品的性能与功能，更为装备制造业带来了新的视角。提及创业之初，索利洋表示，“在我国制造行业中，很多企业都是把国外的装备买过来，拆完就开始模仿。但是工业机器人传动的精密性和可靠性，拆后装出来的效果远远不如国外。只有通过正向设计，不断地摸索、改进，才能知道其中设计原理，才有可能设计得比国外更好。虽然正向设计投入资金大、回报周期长，但是一旦坚持下来，我们就能有完整的技术体系和技术架构，无论做新产品还是老产品的优化都是易如反掌。”

对工业机器人的应用，深入到制造业的各个环节，包括民品、军品及其他关键行业的生产。这些行业对于国家安全具有重要意义，因此在这些领域使用工业机器人时，必须确保信息安全和设备安全。若企业不掌握核心技术，仍依赖进口部件，则不能视为真正意义上的国产自主可控工业机器人。“对于核工业、航空航天等关键产业，许多已明确要求使用国产工业机器人，要求100%国产化。这凸显了掌握核心技术的重要性，以及其在产品安全、信息安全和使用安全方面的巨大优势。因此，掌握核心技术对于企业的长期发展和优化至关重要。”索利洋说道。

贴近场景

匹配需求的技术才是好技术

多年来，配天机器人以客户及场景应用需求为研发目标，从民用到军工、从农业到石油等多领域均有布局，产品已被广泛推广到3C电子、汽车及零部件、医疗、能源、钢铁行业等领域，可适用于分布焊接、抛光打磨、搬运、机床上下料、喷涂、装配等多种复杂的应用场景。其中，配天机器人小负载机器人的重复定位精度达±0.02mm。AIR6L-A及AIR7L-B整机防护等级达IP67。

配天机器人在特定行业，已经形成全面的智能工厂解决方案。基于医药行业、建筑行业，以及半导体行业的某些工艺，提供智能工厂解决方案，包括自动化产线、智能车间的定制化服务。

在工业焊接领域，配天工业机器人配备了高度成熟的焊接工艺包，以便与焊接机和焊接箱配合工作。索利洋说道，“此外，在工业机器人应用的所有特殊工艺中，如打磨、钣金折弯和压铸等，我们都提供了相应的成熟工艺包，以确保最终满足客户的需求”。

配天机器人在机器人打磨领域，积累了丰富的经验。索利洋提到，在打磨过程中的轨迹规划尤为复杂，以砂轮打磨平面为例，砂轮的轨迹需呈现出螺旋形或各种弧线形态。在机器人编程语言中实现这一复杂轨迹较为困难，因为需精准控制机器人以连续的螺旋线方式完成整个打磨过程。为了解决这一难题，配天机器人首创了打磨工艺包软件，并集成在机器人控制系统中，用户只需指定螺旋线的几个关键参数，如起点、中点、旋转半径等，软件即可自动生成复杂的螺旋线轨迹。这种方式极大地简化了打磨工艺的编程过程，提高了编程效率。

在众多行业中，机器人应用已普遍，提升了生产效率，但操作与维护仍需专业人才。索利洋认为，人才培养需借助社会力量，特别是学校支持。配天机器人长期专注于技术研发型人才和工程应用型人才的培养，参与各地工业机器人操作大赛，提升应用水平，并为学校和企业提供展示平台。

打牢根基扎实处

扬帆出海向未来

展会在机器人企业业务发展中起到了至关重要的作用。索利洋强调：“展会为我们提供了与众多客户建立联系的机会，使他们目睹并深刻记住我们的产品，为合作奠定坚实基础。”集成商作为机器人的重要购买者，在展会上选择机器人品牌并向终端用户推荐。然而，并非所有终端客户都会参与展会，如华为等，终端客户产线的集成服务由其他服务商负责。索利洋表示，机器人产业面临一个挑战：尽管下级集成商普遍了解机器人本体企业的品牌，但终端用户可能一无所知。以配天机器人为例，尽管集成商认可其品质，但大型终端客户对其了解有限。展会不仅是展示技术和产品的平台，也是观察行业趋势、了解竞争对手和捕捉用户需求的重要窗口。通过展会扩大影响力，吸引终端用户关注，有助于推动工业机器人产业持续发展。

配天机器人积极拓展海外市场，与国际企业如三星、戴森积极合作。“正是基于我们产品的高可靠性，赢得了客户的广泛认可，也为公司带来了可观的盈利。这一业务的成功开展，不仅证明了我们的实力，更凸显了产品可靠性在工业出海领域中的关键作用。”索利洋说道。除了产品可靠性，海外当地的服务与团队也十分重要。索利洋提到，配天机器人在韩国与渠道商紧密合作，推广产品并培训技术人员，能迅速解决现场问题，为海外市场稳健发展奠定基础。

当前，国内机器人在采购海外RV减速器、谐波减速器时面临长供货周期，影响生产进度。因此，培育国内供应链企业至关重要。配天机器人在多个层面与国内企业合作，提升国产线缆和连接器的性能，同时在上游供应链领域也取得进展。在提到核心零部件减速器时，索利洋感叹，“经过多年的努力，我国工业机器人产业链国产化已逐步实现。”配天机器人与苏州绿的谐波传动科技股份有限公司合作研发谐波减速器，产品性能的稳定性得到显著提升。同时，配天机器人与北京智同精密传动科技有限责任公司在RV减速器领域展开深度合作，共同解决了初期问题，持续优化迭代产品。

配天机器人成立于2010年，是一家专注于工业机器人、核心零部件及行业自动化解决方案的提供商、京城机电控股的国家级高新技术企业。公司业务包括工业机器人本体及核心部件（伺服驱动、伺服电机等）产品的研发、生产、销售、技术支持和培训，并提供机器人控制系统解决方案、成套柔性制造设备及系统和机器人应用行业自动化解决方案。在攻克装备制造业关键技术的基础上，配天机器人同时打造AI+机器人的前瞻性产业布局。公司拥有国内顶尖的高端装备和人工智能人才体系，始终致力于突破高端装备的技术瓶颈。

配天工业机器人产品负载范围涵盖 3 公斤至 280 公斤，已在多个行业和领域成功应用。在深耕国内市场的同时，公司积极拓展海外市场，产品远销欧洲、东南亚、韩国等地区，产品品质享誉国内外。

4月11日上午，智造大会2024主峰会在杭州成功召开，这是一场面向智能制造与商业流通领域的行业盛会。

浙江省人大常委会党组副书记、副主任高兴夫出席并致辞，中国工程院院士、国家智能制造专家委员会主任委员李培根作专家报告，海康机器人首席执行官贾永华、海康威视高级副总裁徐习明、海康机器人副总裁张文聪、吴永海出席，并作主题演讲。本届大会以“让机器更智能，让智能更普惠”为主题，来自吉利、一汽丰田、晶盛、中航光电、顺丰供应链、北自科技等企业500余位全球合作伙伴代表与会。

海康机器人副总裁吴尧担任活动主持人，在开场致辞中他表示，本届大会紧扣“普惠”主题，通过多种交流形式，和高校师生、各行业的集成商、设备商、终端用户，共同探讨智能制造的未来趋势，让智能化的成果能够广泛传播并惠及每一个角落，把智能制造的辐射范围越做越大。

浙江省人大常委会党组副书记、副主任高兴夫对大会举办表示祝贺，在致辞中他指出：在致力于打造世界级智能物联产业集群时，期待海康威视、海康机器人等代表性企业进一步激发智能制造的创新活力，推动浙江制造业在数字化转型的浪潮中勇立潮头。

AI+柔性智造+智能物联，在不确定性中破局而出

随着全球商业环境的不断变化，市场需求多样性日益凸显，应对不确定性已成为制造业常态。

在主峰会第一章节“共话智造”中，李培根院士首先发表主题演讲“AI+制造，趋势一二”。他指出，通过人工智能，可以洞察生产制造中高阶的、复杂的关联，推动企业转型。有条件的企业要做好智能化升级的准备。

为提升对不确定性的反应速度，让企业更具柔性变得尤为重要。海康机器人首席执行官贾永华带来“实践中的柔性智造”主旨演讲，强调了柔性理念在智能工厂中的核心地位。他指出，海康机器人将柔性的颗粒度细分成最小单元，让柔性的触角注入到每个部件、组件以及算法中。同时也将柔性传递给生产价值链中的每一个节点，形成单个设备的智能化以及复合设备的智能化，并逐步覆盖到单条产线、多条产线，再到车间以及整个智能工厂。未来，也将继续坚持开放共赢，与产业链上下游共同建设生态，加速各行各业的智造升级。

随后，海康威视高级副总裁徐习明以“智能物联推动制造业数字化转型”为主题发表主旨演讲，他表示，海康威视起步于视频监控，发展于综合安防，正全面布局智能物联。海康威视通过全栈智能物联技术赋能制造业运营技术（OT）的数字化，并推动制造业的产线、车间、工厂/园区、企业大连锁等各环节运营提升，助力制造业数字化转型。海康威视作为一个创新能力很强的企业，在智能制造领域不断创新，为用户提供更全面、更完整、更普惠的解决方案。

创新引领，赋能生态

大会第二章节“智造引擎”中，海康机器人副总裁张文聪首先带来“开放创新，共建生态”主题演讲。他指出，自2016年成立以来，海康机器人生态合作伙伴数量达200多家，成交客户达1.5万家以上。面对未来的不确定性，张文聪表示，海康机器人将紧跟技术发展趋势，持续拓宽产品宽度，为行业提供更简单、更开放的软硬件系统平台，长期坚持生态发展战略，持续推进生态合作计划，愿与合作伙伴携手并进，共赢未来。

包含今年大会同期发布会，海康机器人已连续8年举办机器视觉新品发布会，2D视觉、智能ID和3D视觉产品线持续输出创新产品。

海康机器人副总裁吴永海带来“夯实基础，开拓创新”分享，他提到，移动机器人业务已逐步完成硬件、软件、算法的全栈自研，夯实的产品力为后续赋能合作伙伴，建立健全生态和服务体系，奠定了良好基础。截至 2023年底，已累计交付超 8 万台移动机器人，服务客户有2000家以上。

深度对话，全景体验

除主峰会外，大会设置行业分论坛板块，涵盖汽车、锂电、光伏、3C、大流通和五大行业，来自吉利、先导、晶盛、中航光电、顺丰供应链、北自科技等企业代表莅临现场并做演讲，涵盖智能制造方案以及实践案例分享。

此外，大会还打造了总面积达3000平方米的智造现场板块，设置由A1、A2两大展区组成的多维度立体矩阵，聚焦智能制造全场景，涵盖上述五大行业在内的多个领域。真实场景化的环境呈现，让在场来宾感受到了智造生态链条的每一个环节，帮助更多人了解自身行业以外的智能制造方案，为不同行业智造升级带去了新思路。

培育新生力量，激发人才活力

4月11日下午，第二届“启智杯”机器视觉设计大赛决赛也同步进行。作为产学赛事的核心板块，大赛以培养人才、开放生态、实现共生共赢为宗旨，共有来自超过110家高校的320+团队报名。重点院校包括北京航空航天大学、电子科技大学、浙江大学等，赋能人数超过1000+。

在智能制造进入全新阶段的今天，海康机器人将继续秉承“让机器更智能，让智能更普惠”的理念，深耕智能制造领域，不断探索和创新，推动制造业的转型升级，助力各行各业实现更智能、更高效的生产和管理，与各界合作伙伴共生共赢。

关于智造大会2024

智造大会旨在打造一场面向智能制造与商业流通领域的行业盛会，大会共设置主峰会演讲、产品发布会、行业论坛、智造现场、产学赛事五大核心板块，涵盖20+主题演讲、多款新品发布和3000㎡展厅展示。海康机器人携手政、产、学、研、用各界代表以及不同行业代表企业，与行业专家及制造业同仁齐聚一堂，共同探讨智能制造的发展路径，推动创新成果惠及各行各业，促进智能制造进入全新阶段。

在全球制造业中，非标自动化技术正迅速成为一种关键的竞争优势。这种技术能够提供高度定制化的解决方案，以满足特定的生产需求，从而提高效率、降低成本，并增强产品质量。与传统的标准自动化相比，非标自动化在设计和实施上更为复杂，但它为应对快速变化的市场需求和生产挑战提供了无与伦比的灵活性。

良性发展的市场，需求只增不减

根据IDG的研究报告，非标自动化市场的规模在过去几年中已经显著增长，并预计在未来五年将继续保持7%左右的年均复合增长率继续扩大。这一增长主要由全球制造业对提升生产效率、减少人工成本和响应市场变化的需求驱动。非标自动化市场的地理分布呈现出明显的区域特征。亚洲市场，特别是中国和印度，由于庞大的制造业基础和对高效生产技术的迫切需求，成为增长最快的区域。欧洲和北美市场也保持着稳定增长，这得益于在汽车、航空和高科技制造业中的广泛应用。

回到国内市场，国内非标自动化行业主要分布在珠三角、长三角和华北这三个地区。这三个圈层在非标自动化行业的发展上具有较高的聚集度，拥有大量的企业和专业人才。在客户方面，非标自动化行业的主要客户是制造厂，而制造厂的主要客户主要集中在3C行业（包括电子产品制造）、半导体行业和汽车行业的to C端的国内大厂以及欧美客户。目前，这些欧美客户正在推动低端制造业向东南亚和墨西哥等地转移，国内生产需求疲软，国内终端客户因市场预期降低也对生产需求降低，这就给国内下游的制造厂和中游的非标视觉检测集成商们带来了极大的生存压力。

当然，非标自动化技术的应用跨越了多个行业，包括但不限于汽车制造、电子产品、食品和饮料、制药和医疗设备。在汽车行业，非标自动化用于高度定制化的组装线，以适应不同型号和配置的生产需求。在电子行业，精密的装配和测试要求推动了对非标自动化解决方案的需求。食品和饮料行业则利用非标自动化来提高包装的灵活性和效率。

非标自动化的发展得益于若干关键技术的进步，包括机器人技术、视觉识别系统、人工智能（AI）、机器学习和传感技术。机器人技术的进步使得机器人能够执行更复杂的任务，而AI和机器学习的应用则使这些系统能够自我学习和适应生产过程中的变化。视觉识别系统提供了精确的质量控制能力，而先进的传感技术则使得机器能够更好地与人类工人和其他机器互动。

例如，在食品行业中的典型案例，企业产线用于自动识别和包装不同大小和形状的食品产品。这套系统利用视觉识别技术来检测产品的尺寸和形状，并自动调整包装机械的设置，以适应不同的包装需求。这不仅大大提高了包装的效率和灵活性，还减少了物料浪费。

随着市场对个性化和定制化产品需求的增加，制造型企业面临着生产更多样化产品的挑战。非标自动化技术提供了解决这一问题的关键工具，使得生产线能够快速适应不同产品的生产，而无需进行昂贵和耗时的改造。

非标自动化市场仍然壁垒重重

虽说非标自动化是一个具备前景的市场，但是由于目前在底层技术、市场预期和多学科交叉方面具备一定门槛，所以非标自动化无论是对于供应商还是下游终端用户仍然存在一定的高壁垒。

首先，非标自动化项目通常需要大量的定制化设计和开发工作，包括但不限于专用硬件的设计制造、软件的定制开发以及系统集成等。这些工作不仅技术要求高，而且耗时耗力，因此成本相对较高。对于许多企业，特别是那些规模较小、资金相对有限的中小型企业来说，这样高额的前期投资无疑是一个重大的财务负担。此外，由于非标自动化项目的特殊性和复杂性，其预算往往难以精确预测，可能会在实施过程中出现超支的情况。

另一个挑战是投资回报周期的长期性和不确定性。由于非标自动化系统高度定制化，其效益和性能在很大程度上取决于特定的应用场景和生产流程。这意味着，非标自动化项目的投资回报不仅周期较长，而且存在较高的不确定性。企业需要在项目初期进行详尽的市场调研和成本效益分析，以评估项目的可行性和经济效益。然而，市场需求的变化、技术的迭代更新以及生产流程的调整都可能影响项目的最终效益，增加了企业在决策过程中的风险。

而且，伴随着机器人、人工智能、数据分析、机器视觉等多个技术领域的复杂融合，这种跨学科的技术复杂性要求企业不仅要有强大的技术研发能力，还需要具备丰富的行业经验和专业知识。为了保证非标自动化系统的高效运行和持续优化，企业需要在技术研发上进行持续的投入，并建立起一支跨学科的技术团队。

此外，随着技术的快速进步，非标自动化系统可能需要进行频繁的更新和升级，以适应新的生产需求和技术标准。这不仅增加了企业的运营成本，也对企业的技术团队提出了更高的要求。企业需要对员工进行定期的技术培训和知识更新，以确保团队能够掌握最新的技术动态和行业趋势。

总之，尽管非标自动化技术为制造业带来了巨大的潜力和机遇，但高昂的初始投资成本、长期和不确定的投资回报周期以及技术实施的复杂性也给企业带来了不小的挑战。企业在决定引入非标自动化技术时，需要全面考虑这些因素，制定周密的计划和策略，以最大化技术的应用效益，实现生产效率和经济效益的双重提升。

半导体工厂是现代工业皇冠上的明珠，其生产过程复杂精细，对效率和良率有着极高的要求。然而，传统的数据分析和经验传承模式已难以满足智能制造时代的需求，成为制约现代工厂发展的瓶颈。工程智能(EngineeringIntelligence,El)作为半导体工业软件体系的核心环节，正扮演着越来越重要的角色。

但在这个领域，国内长期处于无人区，以深圳智现未来工业软件有限公司为代表的国内 E1 厂商强势崛起，不仅打破了国外厂商垄断，更以人工智能的引入，为中国制造业智能化转型注入澎湃动力。

工程智能(EI)是制造智能化的必经之路

在半导体行业的早期，制造过程依赖于严格的物理控制和工程师的个人经验。当时，工艺的复杂度相对较低，晶圆厂的规模也较小，数据处理和分析的需求可以通过半手工方式或通用软件工具来满足。但随着集成电路(IC)的特性逐渐变得复杂，传统的方法开始显得力不从心。

随着计算机技术的进步，自动化开始进入半导体制造领域。晶圆厂开始利用计算机控制设备和制造执行系统(MES)来管理生产流程。数据采集系统(DCS)和统计过程控制(SPC)工具的引入，使得制造过程的监控变得越来越精准。

但是在现代制造业中，仅依靠制造执行系统(MES)、设备自动化系统(EAP)、高级计划排程系统(APS)、实时派工系统(RTD)等各种管理系统，还远远不够。这不仅考验工程师的经验积累、能力储备、责任心，还要求他们具有出色的复合能力。而且工厂的设备可能有成百上千的参数，这些参数可能以秒甚至毫秒级的周期波动，加上多个参数之间的相互关联，光靠工程师手动监控是不现实的。同时，这些海量的设备数据、工艺数据也是工厂最宝贵的资产，如何挖掘其价值以实现数据驱动的智能决策是必须面对的挑战。

于是，工程智能(EI)技术开始萌芽，通过集成软件、传感器网络和先进的数据处理能力，帮助制造过程实现了更高的自动化和智能化。人工智能技术(AI)的进步为 EI 技术的发展提供了基础和支撑。EI开始采用更为复杂的算法来优化制造参数，进行虚拟建模，实时监控设备状态，并预测维护需求辅助工程师决策。

工厂智能化制造的实现可以分为三个阶段:数字化、自动化和智能化。数字化是基础，通过物联网技术实现生产过程的数据采集和透明化;自动化是提高生产效率的关键步骤，通过程序控制和机器协同代替”人手”，以及运用生产调度系统来优化工艺流程;最后，智能化是目标，通过工程智能建立复杂的算法模型，将工程师的经验转化为数据驱动的智能分析，发现异常、精准定位问题根源，并提供及时的解决建议和反馈。

在制造业转型升级的路上，唯有制造自动化与工程智能化两者共同助力才能实现价值最优。如果将工厂比喻为一个人体，自动化系统(如MES等)就像是执行命令的“手臂”，直接控制生产线上的机械手臂和设备，确保生产过程的连续性和效率;而工程智能(EI)系统则相当于进行思考和决策的“大脑”涵盖了更广泛的数据分析和优化任务，如通过先进过程控制(APC)来提升制程的控制能力，通过建模实时监控和预测维护(FDC/PPM)来提高设备效率。

可以说，唯有工程智能这样的“大脑”，工厂才能实现真正的智能化。工程智能不仅是实现制造业智能化的必经之路，更是未来智能工厂的基石。

难如登山的工程智能软件

但开发工程智能软件却难如登山。纵观过去近50年，全球范围内仅有三家公司能够提供成熟且经过验证的工程智能软件产品:美国AMAT(AppliedMaterials)、美国PDF Solutions和韩国BISTel。它们的成功，并非偶然，而是有迹可循。

陪伴超大型客户从零到壹，是它们成功的关键因素。三家公司无一例外地在与超大型客户的共同成长和陪伴下，积累了宝贵的经验和数据

。AMAT:成立于1976年，Intel三杰Robert Noyce、Gordon Moore和Andy Grove是Applied Materials的创始人，长期以来AMAT是Intel的Tier1最佳供应商，双方合作积累了大量工艺经验和数据。

。PDF Solutions:成立于1991年，服务于稍晚起步的IDM和Fab，前两大客户长期占据其年收入超20%，甚至40%以上。

。BISTel:成立于2000年，部分核心成员来自三星电子，早在初期该公司尚未形成软件产品的时期，BISTel就服务于三星，并在三星的支持下打产品，三星和海力士都是其20多年的客户

他们在大厂的陪伴下工艺不断精进，积累了数十年的晶圆工艺和数据沉淀形成了极高的行业壁垒。

形容工程智能软件的难，可以将之比作是“冰山模型”。露在海面上的常见现象及应对策略只是冰山的一角，水面之下的经验模型算法才是制胜关键。比如说，有些偶发情况可能一年只发生一回，但这对于产线来讲都是不可接受的。即使经验丰富的工程师，也难以穷尽所有偶发状况。而经验沉淀和传递是另一道难题，工程师积累的经验，往往是隐性的、非结构化的，难以有效传递和共享。海量数据的价值也无法充分挖掘。如何应对这些未知的挑战?如何探寻异常背后的根因?这些问题，考验着工程智能软件的智慧和能力。

故而，工程智能系统的核心价值在于其深藏的经验、精细打磨的模型算法和久经考验的代码，新进的门槛极高，打磨成熟工程智能产品非常困难。

智现未来，为国产工程智能而生

在这样的背景下，2021年9月，智现未来通过收购韩国BISTel的知识产权，开启了100%全国产的本士的“工程智能之路”。智现未来不仅承接了原来BISTe的完整知识产权、重要核心人才队伍、所有的中国客户，还在强大的中国软件工程能力的支撑下，完成了产品技术的快速迭代和升级，并于2023年底发布了多款新产品和新版本，获得了更多新老客户的认可和信赖。

在短短两年多的时间内，智现未来已经取得了显著的成就，是中国本土唯一成功上线12英寸量产产线的国产工程智能系统供应商。智现未来工程智能系统的常年稳定运行，保障着中国顶尖晶圆代工厂10-12万片晶圆/月的稳定高效的生产。在国内顶尖的八家大硅片制造企业中，有五家选择了智现未来的EI系统，展现了其在行业中的广泛认可和应用。此外，智现未来在中国显示面板El市场还实现了100%全面覆盖。

目前智现未来形成了较为完善的产品矩阵，涵盖数据搜集、监测、分析、预测及自适应决策等环节，为泛半导体行业提供整体工程智能系统(EI)解决方案。

智现未来以EES(设备工程系统)为核心的工程智能系统，能够从数据收集(设备数据、量测数据、产线数据等)–>建模监测(FDC/DFD故障监测、R2R/APC 先进过程控制、SPC统计过程控制、RMS配方管理系统:MPA设备监控性能分析等)–>数据分析(YAS良率分析、TA追踪数据分析、CM装备腔体匹配等)–>预测(WQP晶圆质量预测、VM虚拟量测、PPM设备预测性维护等)–>最终以知识为核心，实现系统自我学习控制，助力全厂的工艺生产设备的全方位的精细化管控，

“灵犀”“大模型加持，“智”领未来

值得一提的是，在刚刚结束的业界盛会SEMICON CHINA 2024展会上，智现未来重磅呈现“灵犀”大语言模型的实际应用案例。“灵犀”大语言模型备受业内讨论和关注，是国内首个落地应用的半导体垂直类大语言模型。随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在各个领域展现出巨大的潜力。在半导体行业，大语言模型在帮助工厂内部解决数据层割裂、分析耗时、人才密度不足、数据价值未被充分挖掘等痛点方面颇有潜力，将有力推动高端制造业实现智能化转型与升级。

众所周知，今天大多数工厂采用的是传统中心控制的架构，各种各样的应用在数据层是割裂的，分析非常耗时，且高度依赖工程师的个人经验。为应对这些挑战，工厂开始打造大数据底座，实现数据集成，虽减少了数据对齐时间，却仍未摆脱对工程师个体经验的依赖。

而大语言模型的出现为这些难题提供了一个良好的机会。大语言模型一个已经验证的能力是把非结构化的数据结构化，一方面能够有效地把历史上积累的数据资产盘活，另一方面通过整合结构化和非结构化数据形成对工厂全貌的认识。

“灵犀”聚焦于提升行业效率和解决半导体领域的具体技术难题，是智现未来为半导体工厂打造的全新一代数字底座。依托先进的MOE(Mixture ofExperts)架构，“灵犀”能够整合不同领域的专家级模型，打造强大而灵活的整体解决方案。该架构的核心优势在于其多样性和专业性，能够针对各种具体任务，提供定制化的智能分析和处理能力，大幅提升半导体研发和生产效率。

目前，“灵犀”大模型在缺陷图像识别、Wafer Map失效自动分类、设备失效根因分析、良率预测等多个领域都已展现出巨大潜力，助力半导体行业智能化升级。以实际应用为例，在半导体生产过程中的多模态缺陷识别应用中，“灵犀“可将数百名工程师一年的工作量缩短至2-3个月完成，所用到样本数量减少2个数量级，分类准确率提升超过10%，大幅提高了生产效率，还显著降低了工程师的负担。

这些成功案例不仅展示了大模型技术在半导体实际应用中的巨大潜力，也证明了智现未来在这一前沿技术领域的领导地位和创新能力。

智现未来依托于EI(工程智能)，并使用A1(“灵犀“大语言模型)再次升级赋能，站在工业革新的前沿，为未来工厂的智能化转型提供强有力的支持

种种迹象表明，智现未来在本土化之后，不仅能够把国际领先的工程智能技术消化吸收，还能够根据中国本土企业的实际需求、以及巧用新的发展技术如大语言模型进行创新和应用，成功帮助本土客户解决工程智能软件“卡脖子”问题。

总结

过去，EI几乎是国外厂商的天下;现在，以智现未来为代表的国内E1厂商强势崛起，打破了国外厂商的垄断局面;未来已来，EI将在工厂中发挥越来越重要的作用，而大语言模型将成为未来工厂的基座和中枢，助力制造业转型升级。国内EI厂商必将大有可为，在推动制造业智能化转型中扮演重要角色。

我们也将持续关注和总结分享，智现未来“灵犀”作为国内首个落地应用的半导体垂直类大语言模型，为行业带来的新思路、新方法、新价值。

工程智能发展之路（一）：崛起中的中国力量半导体工厂是现代工业皇冠上的明珠，其生产过程复杂精细，对效率和良率有着极高的要求。然而，传统的数据分析和经验传承模式已难以满足智能制造时代的需求，成为制约现代工厂发展的瓶颈。工程智能（Engineering Intelligence, EI）作为半导体工业软件体系的核心环节，正扮演着越来越重要的角色。

但在这个领域，国内长期处于无人区，以深圳智现未来工业软件有限公司为代表的国内 EI 厂商强势崛起，不仅打破了国外厂商垄断，更以人工智能的引入，为中国制造业智能化转型注入澎湃动力。

工程智能（EI）是制造智能化的必经之路

在半导体行业的早期，制造过程依赖于严格的物理控制和工程师的个人经验。当时，工艺的复杂度相对较低，晶圆厂的规模也较小，数据处理和分析的需求可以通过半手工方式或通用软件工具来满足。但随着集成电路(IC)的特性逐渐变得复杂，传统的方法开始显得力不从心。

随着计算机技术的进步，自动化开始进入半导体制造领域。晶圆厂开始利用计算机控制设备和制造执行系统（MES）来管理生产流程。数据采集系统（DCS）和统计过程控制（SPC）工具的引入，使得制造过程的监控变得越来越精准。

但是在现代制造业中，仅依靠制造执行系统（MES）、设备自动化系统（EAP）、高级计划排程系统（APS）、实时派工系统（RTD）等各种管理系统，还远远不够。这不仅考验工程师的经验积累、能力储备、责任心，还要求他们具有出色的复合能力。而且工厂的设备可能有成百上千的参数，这些参数可能以秒甚至毫秒级的周期波动，加上多个参数之间的相互关联，光靠工程师手动监控是不现实的。同时，这些海量的设备数据、工艺数据也是工厂最宝贵的资产，如何挖掘其价值以实现数据驱动的智能决策是必须面对的挑战。

于是，工程智能（EI）技术开始萌芽，通过集成软件、传感器网络和先进的数据处理能力，帮助制造过程实现了更高的自动化和智能化。人工智能技术（AI）的进步为 EI 技术的发展提供了基础和支撑。EI开始采用更为复杂的算法来优化制造参数，进行虚拟建模，实时监控设备状态，并预测维护需求，辅助工程师决策。

工厂智能化制造的实现可以分为三个阶段：数字化、自动化和智能化。数字化是基础，通过物联网技术实现生产过程的数据采集和透明化；自动化是提高生产效率的关键步骤，通过程序控制和机器协同代替“人手”，以及运用生产调度系统来优化工艺流程；最后，智能化是目标，通过工程智能建立复杂的算法模型，将工程师的经验转化为数据驱动的智能分析，发现异常、精准定位问题根源，并提供及时的解决建议和反馈。

在制造业转型升级的路上，唯有制造自动化与工程智能化两者共同助力才能实现价值最优。如果将工厂比喻为一个人体，自动化系统(如MES等)就像是执行命令的“手臂”，直接控制生产线上的机械手臂和设备，确保生产过程的连续性和效率；而工程智能（EI）系统则相当于进行思考和决策的“大脑”，涵盖了更广泛的数据分析和优化任务，如通过先进过程控制（APC）来提升制程的控制能力，通过建模实时监控和预测维护（FDC/PPM）来提高设备效率。

可以说，唯有工程智能这样的“大脑”，工厂才能实现真正的智能化。工程智能不仅是实现制造业智能化的必经之路，更是未来智能工厂的基石。

难如登山的工程智能软件

但开发工程智能软件却难如登山。纵观过去近50年，全球范围内仅有三家公司能够提供成熟且经过验证的工程智能软件产品：美国AMAT (Applied Materials)、美国PDF Solutions和韩国BISTel。它们的成功，并非偶然，而是有迹可循。

陪伴超大型客户从零到壹，是它们成功的关键因素。三家公司无一例外地在与超大型客户的共同成长和陪伴下，积累了宝贵的经验和数据。

AMAT：成立于1976年，Intel三杰Robert Noyce、Gordon Moore和Andy Grove是Applied Materials的创始人，长期以来AMAT是Intel的Tier1最佳供应商，双方合作积累了大量工艺经验和数据。

PDF Solutions：成立于1991年，服务于稍晚起步的IDM和Fab，前两大客户长期占据其年收入超20%，甚至40%以上。

BISTel：成立于2000年，部分核心成员来自三星电子，早在初期该公司尚未形成软件产品的时期，BISTel就服务于三星，并在三星的支持下打磨产品，三星和海力士都是其20多年的客户。

他们在大厂的陪伴下工艺不断精进，积累了数十年的晶圆工艺和数据沉淀，形成了极高的行业壁垒。

形容工程智能软件的难，可以将之比作是“冰山模型”。露在海面上的常见现象及应对策略只是冰山的一角，水面之下的经验模型算法才是制胜关键。比如说，有些偶发情况可能一年只发生一回，但这对于产线来讲都是不可接受的。即使经验丰富的工程师，也难以穷尽所有偶发状况。而经验沉淀和传递是另一道难题，工程师积累的经验，往往是隐性的、非结构化的，难以有效传递和共享。海量数据的价值也无法充分挖掘。如何应对这些未知的挑战？如何探寻异常背后的根因？这些问题，考验着工程智能软件的智慧和能力。

故而，工程智能系统的核心价值在于其深藏的经验、精细打磨的模型算法和久经考验的代码，新进的门槛极高，打磨成熟工程智能产品非常困难。

智现未来，为国产工程智能而生

在这样的背景下，2021年9月，智现未来通过收购韩国BISTel的知识产权，开启了100%全国产的本土的“工程智能之路”。智现未来不仅承接了原来BISTel的完整知识产权、重要核心人才队伍、所有的中国客户，还在强大的中国软件工程能力的支撑下，完成了产品技术的快速迭代和升级，并于2023年底发布了多款新产品和新版本，获得了更多新老客户的认可和信赖。

在短短两年多的时间内，智现未来已经取得了显著的成就，是中国本土唯一成功上线12英寸量产产线的国产工程智能系统供应商。智现未来工程智能系统的常年稳定运行，保障着中国顶尖晶圆代工厂10-12万片晶圆/月的稳定、高效的生产。在国内顶尖的八家大硅片制造企业中，有五家选择了智现未来的EI系统，展现了其在行业中的广泛认可和应用。此外，智现未来在中国显示面板EI市场还实现了100%全面覆盖。

目前智现未来形成了较为完善的产品矩阵，涵盖数据搜集、监测、分析、预测及自适应决策等环节，为泛半导体行业提供整体工程智能系统（EI）解决方案。

智现未来以EES（设备工程系统）为核心的工程智能系统，能够从数据收集（设备数据、量测数据、产线数据等）——>建模监测（FDC/DFD故障监测、R2R/APC 先进过程控制、SPC统计过程控制、RMS配方管理系统、MPA设备监控性能分析等）——>数据分析（YAS良率分析、TA追踪数据分析、CM装备腔体匹配等）——>预测（WQP晶圆质量预测、VM虚拟量测、PPM设备预测性维护等）——>最终以知识为核心，实现系统自我学习控制，助力全厂的工艺生产设备的全方位的精细化管控。

“灵犀”大模型加持，“智”领未来

值得一提的是，在刚刚结束的业界盛会SEMICON CHINA 2024展会上，智现未来重磅呈现”灵犀”大语言模型的实际应用案例。“灵犀”大语言模型备受业内讨论和关注，是国内首个落地应用的半导体垂直类大语言模型。随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在各个领域展现出巨大的潜力。在半导体行业，大语言模型在帮助工厂内部解决数据层割裂、分析耗时、人才密度不足、数据价值未被充分挖掘等痛点方面颇有潜力，将有力推动高端制造业实现智能化转型与升级。

众所周知，今天大多数工厂采用的是传统中心控制的架构，各种各样的应用在数据层是割裂的，分析非常耗时，且高度依赖工程师的个人经验。为应对这些挑战，工厂开始打造大数据底座，实现数据集成，虽减少了数据对齐时间，却仍未摆脱对工程师个体经验的依赖。

而大语言模型的出现为这些难题提供了一个良好的机会。大语言模型一个已经验证的能力是把非结构化的数据结构化，一方面能够有效地把历史上积累的数据资产盘活，另一方面通过整合结构化和非结构化数据形成对工厂全貌的认识。

“灵犀”聚焦于提升行业效率和解决半导体领域的具体技术难题，是智现未来为半导体工厂打造的全新一代数字底座。依托先进的MOE（Mixture of Experts）架构，“灵犀”能够整合不同领域的专家级模型，打造强大而灵活的整体解决方案。该架构的核心优势在于其多样性和专业性，能够针对各种具体任务，提供定制化的智能分析和处理能力，大幅提升半导体研发和生产效率。

目前，“灵犀”大模型在缺陷图像识别、Wafer Map失效自动分类、设备失效根因分析、良率预测等多个领域都已展现出巨大潜力，助力半导体行业智能化升级。以实际应用为例，在半导体生产过程中的多模态缺陷识别应用中，“灵犀”可将数百名工程师一年的工作量缩短至2-3个月完成，所用到样本数量减少2个数量级，分类准确率提升超过10%，大幅提高了生产效率，还显著降低了工程师的负担。

这些成功案例不仅展示了大模型技术在半导体实际应用中的巨大潜力，也证明了智现未来在这一前沿技术领域的领导地位和创新能力。

智现未来依托于EI（工程智能），并使用AI（“灵犀”大语言模型）再次升级赋能，站在工业革新的前沿，为未来工厂的智能化转型提供强有力的支持。

种种迹象表明，智现未来在本土化之后，不仅能够把国际领先的工程智能技术消化吸收，还能够根据中国本土企业的实际需求、以及巧用新的发展技术如大语言模型进行创新和应用，成功帮助本土客户解决工程智能软件“卡脖子” 问题。

总结

过去，EI几乎是国外厂商的天下；现在，以智现未来为代表的国内EI厂商强势崛起，打破了国外厂商的垄断局面；未来已来，EI将在工厂中发挥越来越重要的作用，而大语言模型将成为未来工厂的基座和中枢，助力制造业转型升级。国内EI厂商必将大有可为，在推动制造业智能化转型中扮演重要角色。

我们也将持续关注和总结分享，智现未来“灵犀”作为国内首个落地应用的半导体垂直类大语言模型，为行业带来的新思路、新方法、新价值。

近期，科技巨头英伟达（NVIDIA）在人工智能和机器人领域再次掀起波澜。在最新的GTC大会上，英伟达发布了全球最强的AI芯片Blackwell B200，并推出了人形机器人通用基础模型Project GR00T。消息一出，不仅引爆了科技圈，更在工业领域激起广泛讨论。就连小编在上海的展会中都听到了不少自动化企业在讨论这一话题。

Project GR00T作为世界首款人形机器人通用基础模型，融合了英伟达在GPU、AI和机器人技术领域的最新研究成果，不仅拥有高度逼真的动作和表情，还能够进行复杂的语言交流、环境感知和自主决策。

当前，人形机器人市场正迎来前所未有的发展机遇。据KBV Research数据显示，2022年全球人形机器人市场规模为14亿美元，预计到2030年该市场规模将达到396亿美元，年均复合增长率（CAGR）高达51.86%。这一惊人的增长速度预示着人形机器人作为具身智能的重要载体，正步入一个快速发展的新时代。

在这一浪潮之下，众多企业纷纷投身人形机器人的研发和应用。国外巨头如波士顿动力、特斯拉，国内优秀企业如优必选、达闼机器人等都在积极布局，推动人形机器人技术的不断突破。

“打工人”进厂实习，重新定义产线工人

曾经大学生不爱进的工厂，现在站得稳、能小跑，且任劳任怨的新型“打工人”正在成为潮流。

随着技术的不断成熟，人形机器人在工业制造领域的应用场景也在逐步落地，替代更多真实一线操作人员。

优必选在今年2月公布的一段视频中展示了其最新迭代的人形机器人Walker S在蔚来合肥第二先进制造基地的“实习”经历。

在这段视频中，Walker S凭借搭载的41个高性能伺服关节以及多维力觉、多目立体视觉、全向听觉和惯性、测距等全方位的感知系统，精准完成了车门锁质检、安全带检测、车灯盖板质检以及贴车标等一系列复杂任务，展现了人形机器人在制造业中的巨大潜力和应用价值。

这些进厂的“打工人”并非个例。

今年1月，美国人形机器人企业Figure宣布与汽车巨头BMW达成一项重要协议，计划于今年在南卡罗来纳州斯巴达堡的BMW工厂开始部署Figure 01人形机器人，主要是胜任各种繁琐、危险的工作，提升生产效率，降低成本，并创造更安全、稳定的生产环境。

初期阶段，少量Figure 01机器人将执行薄板金属处理等五项特定任务，通过机器人在现场学习不断提高其技能。

后期，这些由AI驱动的人形机器人将加入更多的制造工作，包括箱子搬运、拾取和放置任务、托盘装载，以及汽车制造商一直难以留住人工工人的其他岗位。

虽然类似的应用案例已在制造业中应用。然而，人形机器人的研发和大面积推广并非易事。以特斯拉人形机器人Optimus（擎天柱）公布的相关数据来看，其全身拥有40个关节的复杂结构和高昂的BOM成本。其中，关节部件的成本大约为23563美元，占总成本的56.9%，显示了人形机器人在技术和成本上的挑战。

站在技术革新的十字路口，我们不禁也要抛出几个问题：什么时候人形机器人能够在制造业中发挥更大作用？成本如何逐渐降低？

如何搭上人形机器人的发展快车？

在回答这些问题之前，我们先来看看自动化厂商在人形机器人的浪潮中能够干些什么？

从定义来看，人形机器人是指外观和功能与人相似的智能机器人。相比一般机器人，它具有更加复杂的结构、传感、驱动和控制系统。

硬件部分，其关键部件包括各执行器关节、灵巧手等，零部件可分为减速器（如谐波减速器、行星减速器）、伺服电机（如无框电机、空心杯电机）、丝杠（如行星滚柱丝杠、滚珠丝杠）、传感器（如六维力矩传感器、柔性触觉传感器）以及肢体骨骼等。

软件方面，人形机器人涵盖了机器视觉、人机交互、机器学习、系统控制等多个领域。

随着人形机器人技术的不断成熟和应用场景的拓展，将为工业自动化厂商带来更多新的机遇和挑战。

首先，机器人运动控制的目的是使机器人能够按照人类的指令，完成复杂的动作任务和自主决策。 因此，运动控制是机器人研究中的核心所在。

硬件方面，工业自动化厂商可以凭借其在运动控制、伺服系统等领域的专业技术，为人形机器人提供高性能的关节驱动器和运动控制器。

关节驱动器作为机器人的“肌肉”，为机器人提供动力和执行动作的能力；而运动控制器则是机器人的“大脑”，负责接收指令并精确控制机器人的运动轨迹和姿态。这将确保机器人在执行各种复杂动作时具备精确、高效和稳定的特点。

比如我们熟悉的鸣志、科尔摩根、雷赛智能等厂商在运动控制、伺服系统等领域拥有深厚的技术积累，能够为人形机器人提供各种类型的减速器、伺服电机、传感器等关键零部件，确保人形机器人在运动过程中的精确性和稳定性。

随着机器人感知、决策、控制、交互能力的不断升级，软件系统与配套技术支持在产业链中的重要性日益凸显。

因此，在软件方面，工业自动化厂商也可以与英伟达等AI技术领导者合作，共同开发适用于人形机器人的先进算法和软件平台。通过结合人工智能和机器学习技术，可以实现机器人自主学习、智能决策和协同作业等功能，从而大幅提升生产效率和灵活性。

而在满足市场需求方面，工业自动化厂商需要密切关注行业动态，深入了解人形机器人在各个领域的应用场景和需求。针对不同行业的特点和痛点，量身定制解决方案，提供从硬件到软件的全方位服务。

此外，工业自动化厂商还需要关注人形机器人的安全性、可靠性和互操作性等问题。在保障安全的前提下，提升机器人的性能和自主性，使其能够更好地适应各种复杂环境和工作任务。

人形机器人商业化落地的关键

看完了工业自动化厂商在人形机器人发展的巨大机遇，我们再来回答一下上面提出的问题。

关于人形机器人在制造业中更大作用的时机，这取决于技术的成熟度、市场的接受度以及成本效益的综合考量。

随着人形机器人感知、决策、控制、交互能力的不断升级，以及工业自动化厂商对市场需求的深入理解，我们有理由相信，人形机器人在制造业中的商业化落地场景将增加。

然而，要准确判断人形机器人在制造业中发挥更大作用的具体时间点，我们仍需进一步观察市场动态和技术发展趋势。

只有当人形机器人技术达到足够的成熟度，且市场对其接受度提高，同时其成本效益达到企业可接受的范围时，人形机器人才能在制造业中发挥更大的作用。

而成本的降低，则涉及到研发、生产、市场推广等多个环节。根据调研，当人形机器人的生产量达到万台时，人形机器人的成本有望降低至20万。随着技术的进步和市场的发展，人形机器人的商业化的拐点将至。

今天晚上，小米汽车即将公布价格，虽然9.9万买不了一辆汽车，但说不准未来某一天，我们或许真的能以更亲民的价格购买到一台小米人形机器人呢？毕竟小米自研499一台的小型伺服电机已经用在了它的机器狗铁蛋2上。

市政自来水：

智能化管理：随着物联网(IoT)技术的发展，市政自来水系统正逐渐实现智能化，通过传感器和数据分析来优化水资源的分配和监控水质。

水质监测与提升：由于水源污染和水质标准提高，对水质的实时监测和处理技术的需求不断增长。

节能减排：在自来水处理和输送过程中，采用节能技术和设备，减少能源消耗和温室气体排放。

污水处理：

高级处理技术：为了应对越来越严格的排放标准，污水处理厂正在采用更高级的处理技术，如膜生物反应器(MBR)和先进氧化过程(AOPs)。

资源回收：污水处理不仅关注净化水质，还注重从污水中回收资源，如磷、氮等营养物质，以及能源回收。

去中心化处理：分散式或小规模的污水处理解决方案越来越受到重视，尤其是在偏远地区或小型社区。

水利工程(区域调水)：

气候变化适应：随着气候变化影响的加剧，水利工程需要更加灵活和可持续，以适应极端天气事件和水资源分布的变化。

跨区域合作：面对水资源分布不均的问题，跨区域甚至跨国界的水资源管理和调配项目变得越来越重要。

生态水利：在水利工程建设中，更加注重生态保护和恢复，避免对环境造成不可逆转的损害。

海水淡化：

能源效率提升：海水淡化是一个能源密集型过程，因此提高能源效率和降低成本是该领域的重要趋势。

技术创新：新型淡化技术，如膜技术、多效蒸馏和电渗析等，正在被开发和优化，以提高淡化效率和降低环境影响。

综合利用：海水淡化设施不仅提供淡水，还可以生产盐和其他有用的化学品，实现资源的综合利用。

这些趋势反映了水行业在全球范围内面临的挑战，包括人口增长、城市化、气候变化和环境保护等。为了应对这些挑战，水行业正在不断创新和改进，以实现水资源的可持续管理和利用。

今天，是第三十二届世界水日，也是第三十七届“中国水周”的开端，今年我国纪念“世界水日”与“中国水周”活动主题为：“精打细算用好水资源，从严从细管好水资源”。

随着全球人口不断增长，用水量也在不断增加，水行业在生产和提供清洁水以及处理污水方面需要消耗大量能源。据估算，水行业的耗电量占全球总耗电量的3.5%到4%。1 然而，如果采取正确的措施提高能源效率与回收能源，预计到 2040 年，该行业的能耗可减少15%。2

当下，全球水行业面临诸多挑战，如：气候变化、水资源短缺、基础设施老化、城市化快速发展和能源成本上升等。为了应对这些挑战，水务公司可利用数字化解决方案，改善运营，优化战略决策。

实时传感和监测技术的不断进步推动了智能系统的集成，智能系统可提高工艺效率和精度。这包括自动控制机制、先进的水质和流量监测，以及实施高效的水计量系统来管理用水量。

通过为变频器、电机和PLC的传动链设备集成智能传感器提供设备状态监测，水务公司可以对其管理的设备采取预防性措施，从而提高资产管理效率。然而，不同组织与地区对数据分析、云服务和自动化的应用水平仍不一致。

尽管目前许多水行业的企业仅将数字工具用于特定功能，但数字化改造整个行业的潜力是巨大的，以下三个领域尤其有望实现根本性的改进。

水质管理

传统的水质检测方法既耗时又费力，因此在饮用水和污水处理系统中保持持续稳定的水质一直是水务公司所面临的难题。通常，人工流程涉及样本抽取、实验室检测，待数日或数周检测结果出来后再分享给工厂操作员。

当出现总悬浮固体（TSS）含量过高等水质问题时，需要进行人工干预，随后还需进行再次检测以确认水质是否达标。这一方法不够快捷简便，可能会造成对严重水质问题响应不及时，或在此期间对可自然修复的水质问题进行不必要的干预。

在系统中安装数字水质传感器，可通过物联网（IoT）收集和共享准确、实时的数据。传感器一旦检测到任何异常，便会立即通知工厂操作员。

使用数字水质传感器的另一个优势在于，其与化学喂料系统之间更智能的通信能够实现水质自动调节，无需人工干预。例如，当pH值下降时，化学喂料系统可通过增加泵送的碱性物质来自动调节水质。此外，采用可自动调节泵电机速度和转矩的联网变频器，可优化碱性物质的流量控制，确保泵在最佳效率点（BEP）运行。

过程控制和维护计划

保持对水及污水处理应用性能的适当控制是该行业所面临的另一大挑战。例如，如果不对泵的压力进行调节，会导致损失巨大的泄漏事故，考虑到目前水资源匮乏和能源成本上升的现状，水务公司无法承受此类故障带来的后果。这种浪费往往是由于维护不当造成的。

为了解决这个问题，水务公司可以将控制应用的电机和变频器系统连接到云，实现远程状态监测，从而确保更佳的系统性能和效率。通过对变频器、电机和泵的数据进行综合分析，可以全面了解系统的整体健康状况和性能。

利用PLC实施状态监测系统（CMS）还可实现更广泛的状态监测。PLC平台通过云连接，利用可扩展的可靠组件，实现泵、变频器、传感器和其他应用的自动化流程。其他优势还包括可与现有控制系统无缝集成，即使在严苛条件下也能确保更优的可用性，同时支持高效的水务工程。

该解决方案使水务公司能够在功能故障发生前进行预防性维护，助力减少停机时间、优化维护成本、预防计划外停机以及节省备件库存成本。通过数字数据分析，专家可以利用传感器数据指导改进措施，从而延长设备的使用寿命。

CAFC是一家意大利水务公司，为 122 个城市提供服务。ABB 为 CAFC 的设备提供了数字化状态监测解决方案。通过智能化连接，该系统加强了对水务公司变频器和电机水泵的性能监测和设备维护能力。

在使用该解决方案前，CAFC 与 ABB 合作开展了数字化传动链试点项目，例如位于里维尼亚诺污水处理厂的项目。该项目涉及部署一个传动云连接助手盘，可实现即时云访问，且易于安装。

在变频器的调试过程中，即可同步配置云连接助手盘，安装简单快速。同时，云连接助手盘还预装了窄带物联网调制解调器、SIM卡和高容量天线，可自动连接信号最佳的可用网络。

目前，CAFC 每年对所有输水管网的电机和泵进行一次维护，仅需派一名电工和一名机械师即可完成作业。据CAFC预计，其未来对设备现场维护的次数将会持续减少，间隔周期将会更长。

节能增效

全球近三分之一的电机配备了变频器，以减少能源消耗。当这些电机和变频器应用实现联网时，便能传输有关能源消耗和能源效率的宝贵数据，这些数据可助力水务公司更清晰地识别能源浪费的潜在因素。

掌握了这些信息后，水务公司能够更准确地识别和解决之前可能被忽视的影响能效的问题。这些问题可能包括部件选型过大、电机能效等级较低、可变负载流程持续以最大产能运行或资产状况恶化等。

Saneago是位于巴西戈亚斯州的一家水务公司，通过实施该解决方案，该公司每年可节省约70万美元的 泵的能耗支出。Saneago在其四个进水泵站中安装了ABB的智能变频器、电机、传感器和远程调节工具，使用15 台高效低压电机和变频器来控制水泵的速度和转矩，能耗降低了 25%。

整体解决方案

这些案例充分表明，智能供水系统的应用不仅能够为用户提升效率、节省时间，还能有效减少财力与人力成本。然而，考虑到水循环涉及处理、分配、可持续性、消费以及基础设施管理等多个环节，水行业的数字化解决方案必须具备整体性。因此，水务公司必须放眼全局，不可只局限于某一功能的优化，而应综合考虑各个环节，以实现整体效益的更大化。

数字化解决方案为应对和管理多重挑战带来了新机遇。通过实现互联操作，数字化解决方案能够显著提升效率，有效应对各种挑战，这一点在能源和交通运输行业已得到验证。如今，全球水行业也迎来了实现这些优势的重要时刻。