传统工业软件会被“智能革命”淘汰吗？
当德国提出工业4.0、中国发布“制造强国”战略时，全球制造业的智能化转型已势不可挡。但一个争议性问题始终存在：传统工业软件是否会被新一代智能技术彻底颠覆？从国产工业软件SugonRI2.0的崛起，到AI Agent在生产线上的落地，再到软件工厂的兴起，“智能驱动未来工业自动化软件开发新浪潮”正在改写规则。这场变革不仅是技术的迭代，更是工业体系从“人适应机器”到“机器理解人”的范式重构。
1. 低代码能否打破技术门槛？
传统工业软件开发高度依赖专业工程师，但智能驱动未来工业自动化软件开发新浪潮正在用“低代码”改写这一逻辑。以曙光网络2024年发布的SugonRI2.0为例，其底层开发平台通过编译器封装风险，允许工程师用C语言快速搭建控制逻辑，同时保障系统安全。这种设计使某汽车零部件厂商的产线调试周期从3个月缩短至2周。
更激进的案例来自珠海精实测控。其PRIME AI Agent在2025年CES展会上展示的“自然语言编程”功能，让工程师通过对话描述需求即可生成测试代码。在某车企外观检测项目中，该技术将缺陷识别准确率提升至99.7%，开发效率提高5倍。这种变革印证了IDC的预测：到2026年，40%的工业软件将通过低代码/无代码方式构建。
2. AI如何让机器更懂生产？
智能驱动未来工业自动化软件开发新浪潮的核心，在于让软件具备感知、决策和进化的能力。西门子工业AI团队开发的视觉检测系统，通过2万张PCB板图像训练模型，可实时识别0.1毫米级的焊接缺陷，误检率较人工降低90%。而工业4.0研究院的“软件工厂”项目更将数字孪生体与强化学习结合，在航空发动机叶片生产场景中实现工艺参数自优化，使良品率提升12%。
这种智能化不仅限于单一环节。精实测控的A²TP柔性测试平台，通过AI动态调整测试流程，使同一产线可兼容3类电子产品、5种规格的混线生产，设备利用率提高30%。数据表明，采用智能驱动的工业软件可使整体运营成本降低18%-25%，这正是制造业在人力成本上升背景下的破局关键。
3. 谁来定义工业软件的规则？
当智能驱动未来工业自动化软件开发新浪潮席卷全球，技术标准与生态协同成为决胜关键。曙光网络在SugonRI2.0中采用开放式架构，吸引300余家合作伙伴共建生态，其工业物联协议已接入85%的国产PLC设备。这种生态力量在汽车行业尤为明显：某新能源车企通过开放API接口，整合12家供应商的智能控制模块，实现整车OTA升级效率提升60%。
更深层的规则重构发生在标准领域。中国机电一体化协会主导的《工业自动化团体标准2025》明确提出，将AI模型安全、数据互操作性纳入强制认证范畴。而工业4.0研究院推动的“零信任开发框架”，则通过DataOps、TwinOps、DevOps的三位一体模式，解决跨平台协作的安全隐患。这些规则既保障了技术创新，又避免了生态碎片化。
未来如何行动？
对于制造业企业，建议分三步拥抱变革：
1. 工具选择：优先采用支持低代码开发、具备AI模块的工业软件（如SugonRI2.0或PRIME AI Agent），初期投入可控制在预算的15%-20%；
2. 生态参与：加入至少一个开源社区或产业联盟，通过API接口获取智能算法库（如工业4.0研究院的模型仓库）；
3. 人才储备：建立“工程师+数据科学家”的混编团队，重点培养既懂生产工艺又通晓机器学习的技术骨干。
这场智能驱动未来工业自动化软件开发新浪潮，本质是让软件从“执行工具”进化为“生产力伙伴”。当机器开始理解工程师的意图，当代码能够自主进化，工业文明的底层逻辑正在被重新书写。而那些率先拥抱变革的企业，已经在这场无声的竞赛中抢占了赛点。
