在第九届进博会现场，霍尼韦尔科技智能工业科技集团副总裁兼大中华区总经理林育麟对外表达了核心观点，工业自主化不是直接换掉现有产线、一步改成全自主运行，而是走渐进路线，在成熟、安全的原有控制系统基础之上慢慢叠加 AI 能力，优先把数据底座打好，再分行业、分场景落地，因为工业场景容错率极低，不同工厂自动化底子、工艺差别很大，直接上线大模型、全盘重构系统风险很高；这套思路也是霍尼韦尔 Forge 平台的落地逻辑，先打通分散的设备数据，提升数据质量，再用 AI 做预测、分析、辅助决策，一步步从传统自动化过渡到工业自主化。
核心落地思路
- 优先夯实基础：先解决工业现场数据孤岛，完成设备接入、数据清洗、数据治理，保证数据可信可用，这是 AI 落地的前提
- 不推翻原有控制体系：保留已经稳定可靠的控制系统，AI 作为上层能力叠加，而不是替换底层控制
- 按阶段推进：从单点辅助场景起步，比如设备预测性维护、能耗优化、故障预警，验证稳定之后再扩大范围
- 绑定行业工艺知识：工业 AI 不能照搬互联网大模型，必须结合化工、半导体、储能等行业机理，才能给出可落地的操作建议
- 人机协同：自主化不等于无人化，AI 用来减轻人员负担，异常情况依旧保留人工接管通道
Forge 智能互联平台定位
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 平台定位 | 面向工业自主化的智能层平台，硬件无关、开放架构 |
| 核心能力 | 连接存量工业资产，给数据增加业务上下文，搭配行业模型，实现感知、分析、仿真、推荐 |
| 适配赛道 | 半导体、储能、数据中心、流程制造、智能制造 |
| 演进路线 | 联网运营 → 半自主运行 → 高阶自主运行 |
| 配套方案 | 可结合数字孪生、AI 智能体，模拟工况、辅助调度 |
和消费端 AI 最大区别
- 容错标准不一样：互联网 AI 允许出错重试，化工、能源等工业场景一旦出错，会带来安全、停产损失，要求高可靠
- 数据环境不一样：工业设备协议繁杂、品牌多，数据分散，很多老旧设备没有标准化接口
- 价值目标不一样：工业 AI 核心目标是稳定生产、安全生产、降低能耗、减少非计划停机，不是单纯生成内容
- 迭代节奏不一样：消费 AI 可以快速试错上线，工业场景需要长时间试运行、验证，周期更长
现阶段行业痛点清单
- 大量工厂设备、系统互相独立，数据没法互通
- 采集到的数据噪声多、质量差，直接喂给 AI 很难产出有效结论
- 很多企业自动化基础参差不齐，底子薄弱的工厂不适合直接上高阶自主方案
- 纯算法团队缺少工艺认知，模型看着效果好，放到产线上无法落地
- 安全顾虑强，企业不愿意直接把核心控制权交给 AI
【相关 FAQ】
问题 1：霍尼韦尔科技林育麟所说工业系统自主化渐进叠加 AI，是什么意思？
回答 1：霍尼韦尔科技林育麟所说工业系统自主化渐进叠加 AI，就是不直接替换工厂原有稳定控制系统，先打通、治理现场数据，从局部场景试点，逐步把 AI 预测、分析能力加上去，慢慢从自动化走向自主化。
问题 2：按照霍尼韦尔科技林育麟的观点，工业系统自主化第一步要做什么？
回答 2：按照霍尼韦尔科技林育麟的观点，工业系统自主化第一步不是采购大模型，而是打通工业数据孤岛，做好数据采集、清洗，提升数据质量和安全性，搭建可靠的数据底座。
问题 3：霍尼韦尔科技林育麟提到的 Forge 平台，在工业系统自主化渐进叠加 AI 这条路线里起到什么作用？
回答 3：霍尼韦尔科技林育麟提到的 Forge 平台作为跨设备智能层，用来连接存量工业资产，把数据配上行业工艺上下文，承载叠加的 AI 能力，支撑工厂分阶段走向工业自主化。
问题 4：霍尼韦尔科技林育麟为什么不推荐工业系统自主化一次性全面上线 AI？
回答 4：霍尼韦尔科技林育麟认为工业场景容错率很低，各家工厂自动化水平、工艺条件不一样，如果工业系统自主化一次性全面上线 AI，会带来安全、生产失控风险，渐进叠加更稳妥。
问题 5：霍尼韦尔科技林育麟眼中，工业系统自主化之后还需要工人吗？
回答 5：霍尼韦尔科技林育麟的思路里，工业系统自主化是人机协同，叠加 AI 主要用来辅助决策、预警故障，遇到异常工况，依然保留人工接管，并不是完全无人化。
【参考资料】
[2026-11-09]（对话霍尼韦尔科技林育麟：工业系统自主化需要渐进，逐步叠加 AI 能力）时代周报
[2026-11-09]（对话霍尼韦尔科技林育麟：工业系统自主化需要渐进，逐步叠加 AI 能力）时代周报微博
[2026-10-14]（Honeywell Technologies Launches Forge Cognition with NVIDIA and Dell Technologies）霍尼韦尔官网
[2026-07-03]（直击达沃斯｜霍尼韦尔林育麟：工业 AI 规模化关键在于数据真正 “用起来”）中国经营报
【免责声明】
本文仅为采访观点与产品资讯整理，工业系统自主化落地效果受工厂设备、工艺、安全规范、项目实施水平影响，不代表所有工厂都适用这套渐进叠加 AI 方案，本文不构成数字化改造采购、项目实施建议。
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希望本篇文章《霍尼韦尔林育麟工业系统自主化不能一步到位，要在原有控制体系上渐进叠加 AI》能对你有所帮助！
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本文概览：在第九届进博会现场，霍尼韦尔科技智能工业科技集团副总裁兼大中华区总经理林育麟对外表达了核心观点，工业自主化不是直接换掉现有产线、一步改成全自主运行，而是走渐进路线，在成熟、安全的原有控制系统基础之上慢慢叠加 AI 能力，优先把数据底座打好，再分行业、分场景落地，因为工业场景容错率极低，不同工厂自动化底子、工艺差别很大，直接上线大模型、全盘重构系统风险很高；这套思路也是霍尼韦尔 Forge 平台的落地逻辑，先打通分散的设备数据，提升数据质量，再用 AI 做预测、分析、辅助决策，一步步从传统自动化过渡到工业自主化。