白水简介：
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大家好，我是白水。
近日，据国外媒体报道：2026 年汉诺威工业博览会：人工智能变革工厂的速度超出预期！
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图源：www.sap.cn
引言
在 2026 年的汉诺威工业博览会上，“具身人工智能”（Physical AI）成为热门词汇。
产品发布和演示表明，各大公司已将这项技术融入到其工业流程中。
SAP 展示了一款能够监控包装机状态、并在出现问题时自动介入的智能体。
该系统可以自动指派维修技术人员进行维修，包括故障诊断和系统信息。
SAP 还在开发用于收货和仓储的数字化员工。
正文
近年来，人工智能 (AI) 在汉诺威工业博览会上拥有专属舞台。
而今年，它已不再需要专属舞台——AI 已成为工业流程不可或缺的一部分。
无论是机器人、制造业、还是能源领域，AI 都已渗透到各个应用领域。
作为全球最大的工业贸易展览会，汉诺威工业博览会首次全面展示了企业如何将这项技术深度融入到其工业流程中。
“具身人工智能”是今年汉诺威工业博览会的热门词汇。
这类 AI 系统能够感知环境、做出决策并自主行动——直接应用于工厂车间。
Neura Robotics 和亚马逊网络服务 (AWS) 就是很好的例子。
两家公司宣布建立战略合作伙伴关系，旨在加速这种所谓的认知机器人技术在工业实践中的应用。
AWS 将作为中央云提供商，托管“Neuraverse”平台：该平台能够实时处理数据，并将其提供给整个联网工业机器人群。
具身人工智能：重塑产业
例如，“Neura Gym”平台旨在通过 Amazon SageMaker 等机器学习平台加速训练过程，从而使模型能够更快地迁移到各种不同的机器和应用程序中。
具身人工智能，是重塑全球产业的催化剂。
陈兆鹏，敏捷机器人（Agile Robots）CEO
这一发展趋势几乎在每个展厅都显而易见。
例如，总部位于慕尼黑的机器人公司 Agile Robots 推出的“Agile One”人形机器人就备受瞩目。
这款机器人代表了自动化发展的下一个阶段：系统足够灵活，能够在不断变化的生产环境中运行。
在展会上，他展示了精准的装配工作，并能灵活适应不同的任务——这些技能以前都是由人工完成的。
首席执行官陈兆鹏认为整个行业正在经历一场变革：“具身人工智能是重塑全球产业的催化剂——对我们而言，它已经成为现实。”
使用 AI 智能体的压力巨大
多年来，人工智能已被用于工厂和仓库的某些特定任务。
例如，在预测性维护中，算法会分析机器数据以发现异常情况。
然而，一些软件公司正在致力于实现整个工作流程的自动化。
这些在很大程度上自主运行的程序被称为 AI 智能体（AI Agent）。
在汉诺威工业博览会上，SAP 展示了一款能够监控包装机状态并在出现问题时自动介入的智能体。
该系统可以自动指派维修技术人员进行维修，包括故障诊断和机器相关信息。
这家软件公司还在开发用于收货和仓储的数字化员工。
此类自动化链十分复杂：它们需要系统联网并收集机器数据，以便为持续运营做出决策。
因此，其实施仍处于早期阶段。首批客户已在使用 SAP 智能体，预计未来将有更广泛的应用。
DAX 指数上市公司 SAP 供应链管理市场营销主管哈根·霍伊巴赫（Hagen Heubach）表示，客户面临着部署此类智能体的巨大压力：“供应链的复杂性不断增加，因为我们的客户需要重新规划运输路线或实时监控风险。”
“人工智能可以帮助解决这些问题。”
预计到本十年末，人工智能在制造业的年增长率将达到 30%。
对于传统机械制造商而言，这意味着其商业模式的深刻变革。
他们需要发展软件专业知识并建立合作伙伴关系。
与此同时，人工智能的集成也开辟了新的收入来源，例如数字服务或数据驱动的优化。
市场研究人员预计，人工智能将带来相应的增长。
市场研究公司 Markets and Markets 预测，到本十年末，人工智能在制造业的全球年增长率将超过 30%。
“人工智能已经进入制造业，” IT 服务提供商 Adesso 的董事会成员贝内迪克特·邦曼证实道。
预测性维护、视觉质量检测和自适应生产线等应用如今不仅在创新实验室中运行，也在常规生产运营中得到应用。
挑战：数据共享
其经济效益显而易见。
Adesso 的一位客户通过人工智能辅助的故障排除，每年每条生产线可节省约 50 万欧元。
“这在当前的市场环境下至关重要，并直接影响着控制，”邦曼说道。
这一发展表明，“人工智能不再局限于分析和规划，而是越来越多地积极介入工业流程。”
在此背景下，今年展会的主题定为“具身人工智能”也就不足为奇了。
顾问指出，制造企业在采用人工智能时面临三大关键挑战：
数据：许多工厂中，各种IT系统与独立机器并行运行。如果无法实现无缝集成，人工智能将始终停留在试点阶段。
规模化：在单个工厂实施应用案例很快，真正的挑战在于如何将其推广到多个地点、国家和工厂。
人员：只有员工信任人工智能，它才能发挥全部潜力。
尤其在小型企业中，第一点和第三点仍未得到充分落实：即在价值链上进行关键的数据交换，这对于人工智能的应用至关重要。
电气行业的小型企业尤其如此——据行业协会 ZVEI 称，近 80% 的企业尚未共享数据。
协会主席冈瑟·凯格尔警告说：如果数据共享不足，人工智能的潜力将无法得到充分发挥，与中国的差距也将进一步扩大。
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