2026 世界人工智能大会盛大启幕，各类通用大模型、消费级智能应用集中亮相，持续引燃人工智能产业热度。不同于消费端技术侧重概念创新，实体经济的智能化升级更注重落地实效与产业安全。在大会同期举办的中金投融资论坛上，霍尼韦尔科技大中华区总裁余锋发表主旨演讲，依托多年深耕实体制造业的一线经验与行业调研数据，深度剖析当下工业 AI 落地的核心痛点、选型标准与发展趋势，为制造业智能化高质量转型提供务实参考。

余锋在演讲中引用公司调研数据表示，国内制造业智能化已进入快速渗透期，超八成制造企业已开展工业 AI 试点探索，但行业普遍存在 " 试点易、规模化难 " 的困境，多数智能化方案仅能应用于局部场景、示范产线，难以实现全厂区、全流程复制落地。在他看来，这一问题的根源，是制造生产场景与互联网消费场景存在本质的容错逻辑差异。消费端智能算法偏差仅影响用户体验，无实质性安全隐患；而化工、电力、冶金、制药等流程制造行业，具备全天候连续生产、工序高度联动的特性，智能系统一旦出现误判，极易引发产品品质波动、设备非计划停机，甚至诱发安全生产事故，这也大幅抬高了工业 AI 的落地门槛。

基于工业场景的严苛属性，余锋指出，制造企业的智能化选型已彻底回归理性，摒弃了盲目追逐大模型、高算力的跟风心态。当下企业更看重智能系统的运行稳定性与决策可追溯性，对缺乏工艺机理支撑、逻辑模糊的 " 黑箱式 " 智能决策始终保持审慎态度。他强调，安全可控、稳定可靠是工业 AI 落地的核心底线。数十年自动化产业发展，始终以保障生产安全、高效、稳定为核心，人工智能只是赋能产业升级的技术工具，无法改变实体生产的底层逻辑。工业智能赛道的核心竞争力，不在于技术概念的新颖度，而是在严守安全底线的前提下，将数字化能力转化为可落地、可衡量的真实生产价值。

" 没有经济效益的 AI，只是昂贵的实验品。" 这是余锋本次分享的核心观点。他坦言，当前工业 AI 赛道资本热度高涨，但大量项目深陷概念化试点困境，缺乏成熟的投入产出体系，无法为企业实现降本、增效、控险的实际价值，最终难以持续迭代和规模化推广。国内海量的规模以上制造企业，是新质生产力发展的核心载体，唯有让智能技术深度扎根生产场景、创造实体价值，才能真正激活制造业数字化转型的内生动力。

为直观佐证工业 AI 务实落地的可行性，余锋分享了与盛虹石化产业集团合作的智能化改造标杆案例。该企业落地适配本土生产工况、融合专业工艺机理的智能操作系统，有效简化一线人工操作流程，减少人为操作偏差，显著提升原料回收利用率。这套方案凭借稳定的节能降耗成效与生产效率提升，帮助企业每年节约可观运营成本，短时间内实现正向投资回报，顺利在多套核心生产装置复制落地，为制造业智能化规模化应用提供了优质范本。

针对智能技术与产业经验的关系，余锋提出了辩证且贴合产业实际的观点。他认为，人工智能可以整合生产数据、放大一线实操经验，加速生产决策优化，但无法替代行业长期积累的工艺认知、生产规律和现场运维经验。通用大模型擅长挖掘数据表层关联，却难以吃透细分制造领域的专属工艺逻辑与安全约束，脱离产业实操的纯算法应用，落地复杂工厂工况极易水土不服，这也是多数智能试点难以普及的核心原因。

谈及行业未来发展，余锋判断，制造业正从传统设备自动化，迈向高阶自主化运营新阶段。目前国内制造企业自动化硬件基础已基本完善，但生产调度、质量管控、问题闭环等核心环节，仍高度依赖资深技师的个人经验。未来智能化转型的核心，是将碎片化的一线实操经验，沉淀为标准化、可复制、可迭代的数字化运营体系，实现从设备升级到全厂运营能力的全方位提升。同时他表示，工业智能规模化落地无法依靠单一主体完成，需自动化服务商、科技企业、科研机构跨界协同，共建开放产业生态，破解行业转型瓶颈。

当前，霍尼韦尔科技已完成重大战略重构，将原有集团主体分拆为霍尼韦尔科技、霍尼韦尔航空航天等独立专业化运营主体。其中，霍尼韦尔科技聚焦工业自动化与制造数字化核心赛道，专注助力制造企业实现从自动化到自主化的升级。依托品牌百余年深耕实体产业的工艺积淀、安全技术体系与本土化服务能力，霍尼韦尔科技持续优化技术布局，联动本土科研与科技资源，融合成熟自动化底座与前沿智能技术，补齐通用算法在垂直制造场景的应用短板，精准适配国内制造企业的差异化转型需求。

如今人工智能行业已褪去概念泡沫，产业重心全面回归实体价值，智能化转型已然成为制造企业高质量发展的必经之路。依托深厚的实业积淀与清晰的战略定位，霍尼韦尔科技将持续扎根实体经济，以安全、务实、高效的智能化解决方案，助力工业 AI 从单点试点走向全域规模化落地，陪伴制造业完成高质量数字化、自主化升级。