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随着人工智能技术迅猛攀升，还伴随着物联网等技术急速发展，智能控制技术正历经着深度变革，它从传统的程序执行起始，朝着具备自主感知能力挺进，再往拥有决策能力前行，进而迈向具备协同能力的更高层面向前演进。这种转变不单单是技术的一种升级，更是整个工业自动化范式的重新塑造，它会给制造业带来前所未有的效率提升，也能为能源领域带来运营模式创新，还会给交通等众多领域带来运营模式创新。如今，智能控制的发展展现出与AI深度融合的特征，呈现出注重群体协同的特性，并且朝着绿色方向迈进，朝着自主可控方向迈进 。

智能控制如何与人工智能融合

被智能控制与人工智能融合所改变的是工业控制系统的实质逻辑，并不是简单表面的增减。传统形式的控制系统着重仰仗预先设定完成的编程以及人工积累下来的经验，然而，混合于其中的AI所塑造的新系统呈现出具备以“感知-决策-执行-反馈”为一体的自主闭合反馈回路。而且这些新系统能够积极主动地经由适应产品、工艺以及环境的多种改变，达成全流程相互配合协调的控制。举例来说，多模态大模型已经能够完成从工艺设计草图以及控制代码的全自动转变，这一转变大幅度地削减了工程实施所需的成本以及时间。

“意图驱动智能”这一前沿方向体现出了这种融合，这意味着系统不再只是被动地响应指令，而是开始试着去理解、构建以及实现人类设定的多层次目标与价值，一台农业喷洒机器人就是如此，它的任务不只是“喷药”，还需要自主去权衡“保护幼苗”这一价值诉求，在复杂环境里做出更智能的决策，这标志着智能控制开始朝着具备因果推理和深层理解的认知型智能演进。

智能控制为何需要边缘计算

在智能控制体系里头，边缘计算起着极为关键的作用，它身为连接物理设备跟上层系统的桥梁之时，不但能够有效处理实时性问题，还能处理数据延迟以及网络带宽等方面的问题。于实时决策场景当中，像过程优化以及高级控制这类情况下，边缘计算既是IIoT传感器的数据收集设备嘛，同时呢又是跟PLC，并与DCS以及SCADA系统集成起来、且执行高级机器学习模型的接口。如此这般就确保了关键控制指令能够做到即时回应、做出响应。

与此同时，边缘计算对数据的高效处理以及分析起到了助力作用，它降低了原始数据朝云端传输的需求，能够于本地开展快速分析以及事件检测，像异常识别以及事件诊断，这不但减轻了云端的计算压力，还强化了对数据隐私以及安全的保护举措，特别适用于时间较为敏感且安全性要求极为高的工业运营场景，为预测性维护以及本地自动化控制奠定了坚固牢靠坚实的技术基础 。

智能控制怎样实现预测性维护

智能控制于运维服务环节存在着核心应用，其一便是预测性维护。它的实现得依靠对设备运行数据展开持续采集，以及进行智能分析。借助部署IIoT传感器与边缘计算节点，系统可以实时收集设备的振动方面数据，还能收集温度方面数据，也可收集噪声等多维度数据。这些数据给后续的分析提供了原材料，这么一来，从大量数据当中洞察设备健康状态趋势，进而识别潜在故障模式就成为了可能。

从数据分析角度而言，人工智能以及机器学习算法属于关键所在，它们可以从历史数据跟实时数据里研习，精确预估设备兴许出现的故障点以及剩余使用期限。根据实践所呈现，由AI驱动的预测性机务方案能够把设备使用期限延长百分之二十，与此同时把维护成本削减百分之四十。这种依照状态的自主性维护，充分减少了非计划性停机时长，避免了损耗高昂的突发性故障，全方位强化了企业运营的韧性加上连续性。

智能控制面临哪些安全挑战

智能控制系统愈发开放互联起来，网络安全已然变成最为首要的关切所在。在把数字技术掺和进现有的SCADA或者工控系统架构之际，兼容性方面存在的问题以及安全技能的缺口老是会展露出来。好多传统系统于设计之时并没有全面考量当下严峻的网络安全造成的威胁这件事，设备衰老陈旧并且缺少维护保养，致使它成为数字化转型进程里的薄弱之处，相当容易遭受攻击。

为了去应对种种挑战，全栈防护对应着隐私治理的理念正处于普及的状态。这一情况需要安全措施从唯一的“单点防护”朝着覆盖设备、网络、数据和应用的体系化防御方向来进行升级处理。具体的技术手段涵盖采用零信任安全架构来开展动态身份验证，运用加密通信以及虚拟专用网络去保护数据传输，还有引入联邦学习等隐私计算技术，达成“数据可用不可见”的目标，在挖掘数据价值之际保障用户隐私， 。

智能控制如何赋能绿色制造

帮助企业在生产里显著降低能耗与碳足迹的智能控制技术，是致使绿色制造目标得以达成的核心推动力量，它借助精细化的能源管理以及过程优化来达成这一效果。高效的工控解决办法，像智能化的能源管理系统，在保证能维持生产的状况下，能够对产线、照明、空调等设备的运行情形进行实时监控，还能够做出调整，从而实现能效的最大化。预计到2025年的时候，此类绿色工控解决办法的市场渗透率将会超过60%。

作为衡量企业竞争力关键指标的ESG（环境、社会及治理）理念正逐渐形成。智能控制系统能够为企业给予准确的环境合规数据支持以及碳足迹管理。比如说，在智慧楼宇场景里，借助把空调、照明、安防等设备数据聚拢到数据中台，AI能够自动剖析并产生最优的节能方案，进而提高整体管理效率，削减运维成本，以支撑企业的可持续发展战略 。

智能控制的未来应用场景有哪些

正不断拓展的是智能控制未来的应用场景，被视作前沿方向以及技术制高点的是具身智能机器人，这些机器人获得语言理解能耐系通过大量模型赋予能量，还获得视觉泛化以及常识推理的能量，正推动智能制造、医疗康复、特种作业等场景发展提速，有专家表明未来的机器人将不再是冰冷的机器，它们会通过加入表情与意图领会能耐而后变得“有温度、能共情”，进而更妥善地融入家庭跟社会。

另外一个极具潜力的领域是低空经济，无人机以及电动垂直起降飞行器也就是eVTOL的兴起，正在促使工控设备于轻量化设计以及能源管理技术方面进行迭代，预计在2025年相关工控技术的市场规模将会突破百亿，与此同时，在“机器人+”应用行动的推动之下，工业机器人与人形机器人将会优先在焊接、装配、喷涂、搬运等细分场景实现落地，并且会进一步在采矿、民爆等复杂恶劣环境里提升智能作业水平。

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