★本刊記者/文曉

貝加萊工業自動化（中國）有限公司技術傳播經理 宋華振

在數字經濟加速滲透的今天，數字基建已成為制造業轉型升級的核心支撐。作為工業自動化領域的領軍企業，貝加萊始終立足IT與OT融合前沿，以技術創新破解行業痛點，為數字基建落地提供全流程解決方案。貝加萊工業自動化（中國）有限公司技術傳播經理宋華振表示，從AI工程化與產品化的雙輪驅動，到柔性制造技術的行業突破；從聚焦應用落地破解行業痛點，到技術融合賦能未來發展；從全鏈路安全防護到開放協同的生態構建，貝加萊始終以客戶需求為中心，以技術創新為引擎，推動數字基建在制造業的深度落地。

全流程數字化布局：從硬件基礎到AI應用產品化

談及貝加萊在數字基建領域的核心布局，宋華振首先明確了自身對數字基建的深刻理解：“對于制造業而言，數字基建涵蓋基礎采集、傳輸、信息安全、數字化設計、應用軟件開發、運營管理與維護的全流程數字化產品、工具及應用系統。”依托數十年在工業自動化領域的技術積淀，貝加萊以硬件和通信技術為根基，持續推進IT與OT深度融合，近年來更是聚焦客戶需求，打造了多層次、全場景的數字基建解決方案。

在AI技術落地方面，貝加萊構建了“工程化開發+產品化應用”的雙輪驅動模式。針對機器和產線應用開發者的效率痛點，貝加萊推出Automation Studio Copilot版，支持AIGC編程功能，能夠幫助開發者快速搭建程序框架，實現代碼模板與注釋的標準化，大幅降低開發門檻。

在AI應用產品化層面，貝加萊專注機器制造領域，打造了專屬“M系列”AI應用產品。2023年推出的MDoctor，聚焦預測性維護場景，能夠提前感知設備運行異常，降低停機風險；2025年全新發布的MHelp，則聚焦現場機器交互式服務，為一線操作人員提供實時技術支持。

此外，貝加萊將AI能力深度集成于柔性輸送線的設計與運行監控中。通過自動路徑優化、運行分析與決策支持功能，實現產線間距、速度、位置等參數的動態調整，讓柔性制造從概念走向現實。“柔性輸送線的數字化升級，是連接硬件設備與智能管理的關鍵紐帶，也是我們數字基建解決方案的重要組成部分。”宋華振補充道。

核心優勢凸顯：行業深耕與柔性制造技術突破

在競爭激烈的數字基建領域，貝加萊的核心競爭力源于長期的行業深耕與技術創新。宋華振表示：“貝加萊最突出的優勢在于垂直行業解決方案的積累，在塑料、印刷、包裝、新能源、電子半導體等機器制造領域，我們已形成成熟且深厚的技術沉淀。”而近兩年，貝加萊柔性制造解決方案在這些行業領域的技術突破與市場應用，成為數字基建落地的典型標桿。

貝加萊的ACOPOStrak柔性輸送軌道系統與ACOPOS6D平面磁懸浮輸送系統，看似是硬件產品創新，實則通過“電磁”轉換原理，徹底解決了傳統機械產線難以數字化的行業痛點。“通過軟件定義產線的在制品加工間距、速度、位置、加速度等關鍵參數，我們實現了真正意義上的‘數字化制造’。”宋華振解釋道，這一創新讓產線從設計、開發到運行的全環節都能納入數字化管理體系，甚至OEE分析、排程優化、節拍調整等管理工作都可在線實時完成。

目前，這一柔性制造解決方案已在多個重點行業實現規模化應用。在消費品包裝領域，覆蓋咖啡包裝、白酒、乳制品等食品飲料后道加工，以及香水、化妝品等個人護理產品的個性化制造產線；在制藥及醫療器械領域，成功應用于GLP-1注射筆、醫美注射筆生產及生物疫苗微灌注等高精度場景；在電池制造領域，為圓柱電池生產、電池檢測、PACK線等環節提供柔性化支持。“不同行業的應用實踐，既驗證了我們技術的通用性與可靠性，也讓我們積累了更多場景化的數字化解決方案經驗。”宋華振表示。

洞察行業趨勢：聚焦應用落地，破解“基建強、應用弱”難題

談及數字基建行業的發展現狀，宋華振指出了當前行業的核心矛盾：“數字基建的基礎設施建設推進迅速，但實際應用落地不足，尤其是‘可移植’‘拿來即用’的應用產品稀缺。”他用生動的比喻闡釋這一現象：“當前行業更多聚焦于‘移動基站、手機’等基礎設施的打造，比如控制器與驅動升級、AI軟件與工程平臺集成等，但真正能為用戶創造價值的，是像手機APP一樣的具體應用，只有豐富的應用才能讓基礎設施發揮最大效用。”

作為技術引領者，貝加萊選擇以“應用級創新”破局。宋華振強調：“我們的客戶主要是裝備制造商，他們對AI的需求不同于終端生產企業和商業應用場景，更強調快速響應、可靠穩定、可解釋性與易用性。”基于這一精準定位，貝加萊將核心重點放在“AI工程化”與“AI產品化”上：通過AI工程化，讓用戶端工程師能夠簡單快速配置搭建應用；通過AI產品化，讓用戶無需配備AI專家團隊，就能直接獲得特定場景的AI解決方案。

“M系列AI應用產品的推出，正是我們應對這一行業痛點的核心舉措。”宋華振介紹，MDoctor與MHelp兩款產品，分別聚焦預測性維護與現場服務兩大高頻場景，無需復雜的二次開發，開箱即用，有效降低了裝備制造商的智能化轉型門檻。未來，貝加萊還將持續圍繞工藝優化等核心需求，推出更多場景化的AI應用產品，推動數字基建從“基礎設施層”向“價值應用層”深度延伸。

技術融合賦能：AI大模型與數字孿生的創新實踐

隨著人工智能、數字孿生等新一代信息技術與傳統基礎設施的深度融合，數字基建的功能體系日益復雜，賦能能力持續提升。宋華振認為，大模型（LLM）、多智能體等技術的發展，為數字基建帶來了巨大的應用潛力，尤其在碎片化知識的分析、推理與輸出方面，展現出獨特優勢。

貝加萊將大語言模型的技術優勢與工業場景深度結合，打造了MHelp機器助手。通過導入TXT/Word、PDF等歷史技術文檔與故障案例，MHelp能夠為現場機器提供“有問必答”的交互式服務。“在故障定位與排查場景中，它能向用戶清晰解析故障含義、潛在原因、排查步驟，甚至提供參考圖紙與過程指導視頻，極大提升了現場問題的解決效率。”宋華振介紹道。

對于AI技術的未來應用，貝加萊有著更長遠的布局。宋華振透露，目前公司本地研發團隊正聚焦控制領域的長期難題——“參數尋優”與“狀態估計”。“在高速機器系統中，機械、電氣控制與工藝之間存在強耦合關系，如何針對不同生產條件與機械狀態，找到最佳工藝參數，是制造業長期面臨的挑戰。”他表示，大語言模型提供了優秀的“狀態估計器”，而基于物理約束的神經網絡（PINN）則為參數辨識與狀態估計提供了新路徑，能夠在不確定環境下挖掘非線性模糊參數。“相信在未來1年內，我們就會推出AI在控制領域的突破性應用，為數字基建賦能智能制造帶來新的可能。”

作為工業自動化領域的先行者，貝加萊憑借數十年的技術積淀、精準的行業洞察與持續的創新實踐，在數字基建領域構建了從基礎設施到應用落地的全鏈條解決方案。采訪最后，宋華振表示：“未來，貝加萊將繼續深耕數字基建領域，持續推進AI與工業控制的深度融合，豐富應用級產品矩陣，為裝備制造商提供更簡單、更可靠、更具價值的數字化解決方案，助力制造業實現高質量轉型，為數字經濟發展注入強勁動力。”

摘自《自動化博覽》2025年10月刊