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  2011年，我第一次常驻北京，彼时中国正处在十二五规划的起始年。工厂里的DCS系统还在用90年代的进口设备，工程师们围着外国专家请教操作流程，先进产能这个词还未成为政策高频词。十五年后，中国即将迈入十五五规划，我在ABB负责过程工业全球业务，频繁往来于上海、沈阳、鄂尔多斯之间的工厂车间——中国的工业现场，已然换了一副模样。

  这篇文章，我想从一个亲历者的视角，聊聊中国工业政策演变如何重塑了自动化行业的游戏规则，以及ABB在这场变革中的角色转变。这不是ABB的PR稿，而是一个德国老兵对中国制造业三个五年周期的观察与反思。

  淘汰落后产能——2011年前后，这个词对很多外资自动化企业来说，是个坏消息。客户在整合，市场在萎缩，订单在消失。ABB的过程工业业务在中国市场也感受到了这波冲击。

  但我逐渐意识到：中国政府推进淘汰落后产能的力度，比大多数西方观察者预期的要大得多，也持久得多。这不是一次性的运动，而是一场持续至今的结构性手术。每一次产能出清，都为高效自动化解决方案创造了新的市场空间。

  以钢铁行业为例。2011年至2016年，中国削减了超过1亿吨钢铁产能。表面上看，上游设备投资在萎缩。但事实是，存活下来的钢企开始大规模投资技改：高效除尘系统、智能高炉控制、钢水质量实时监测——这些恰恰是ABB过程控制管理系统的强项。我们的高可用性控制器和过程自动化平台，反而在那几年迎来了在华增长最快的时期之一。

  逻辑很清晰：被淘汰的产能，往往是低效、高耗能、环境不达标的中小企业的产能；而活下来的企业，必须在效率上拉开差距，才能验证自己应该存活。这中间的差距，就是自动化技术的用武之地。

  后来我常跟团队讲：中国政府每推进一轮产能出清，就是在帮我们扫清一批低质竞争对手，同时为我们培育一批必须用最好的技术才能活下去的客户。这听起来有些机会主义，但这确实是ABB过去十五年在中国市场的真实感受。

  大型流程工业的自动化控制管理系统，是产能升级改造的核心装备。图为新嘉爱斯热电厂控制管理系统现场，高效能源管理是ABB在过程工业的核心优势领域。

  2023年，我在内蒙古一家大型煤矿调研时，遇到了一个有意思的场景：整个综采工作面，掘进机、皮带机、提升机全部实现了远程控制和中控室集中调度。操作员坐在150公里以外的鄂尔多斯城区，通过大屏幕监控井下作业状态，每班次下井人员从12人减少到3人。

  矿山无人化，在中国已经走过了从概念验证到规模化落地的关键一步。推动这一转变的，有三个关键变量的同步成熟：

  第一，算力大幅度的提高。边缘计算芯片成本的下降，使得井下机器人具备了实时处理高精度传感器数据的能力。以前的无人矿山方案，瓶颈在于本地算力不够——图像识别、障碍物检测、路径规划这些任务，传统的PLC根本没办法支撑。而现在，嵌入式AI加速器已能装进防爆箱里。

  第二，无线G专网的工业化应用，解决了矿山深处的通信难题。井下环境对通信的要求极为苛刻：抗干扰、抗电磁噪声、低时延、高可靠。传统的Wi-Fi或工业环网无法同时满足这些条件，而5G专网打开了新的可能。

  第三，网络安全标准与实践同步完善。矿山智能化长期面临的一个隐性障碍，是网络安全顾虑——无人化意味着更多设备联网，一旦遭遇攻击，后果不堪设想。近年来，国家矿山安全监察局发布了一系列网络安全技术规范，工控安全产品逐步在矿山场景普及，客户对工业网络安全的认知和接受度大幅提升。

  对中国矿山行业来说，无人化的核心驱动力不是技术炫技，而是现实压力——井下招工越来越难，安全监督管理越来越严，成本竞争越来越激烈。三个压力叠加，使得无人化从锦上添花变成了生死刚需。

  从ABB的视角看，中国钢铁行业的升级改造需求，将在十五五期间持续释放。原因很简单：行业集中度提升，中小产能继续退出，活下来的钢企必须在效率和质量上建立竞争壁垒。这正是高端自动化技术的用武之地。

  中国造纸行业的结构性升级，与限塑政策高度相关。从政策信号看，以纸代塑绝非短期行为，而是一个不可逆的趋势。这在某种程度上预示着造纸行业的中高端产能，将在未来五到十年间持续扩张。ABB在这一领域的订单增长，也印证了这一判断。五、工业知识库：让AI学会传承老工匠的经验

  将一线操作员的经验通过结构化的知识图谱和机器学习模型进行提炼，形成可复用、可传承的智能决策系统。

  ：ABB的过程 historians 和数据采集平台，实时记录设备正常运行数据、操作员调整记录、环境参数变化。这不是简单的SCADA数据归档，而是将操作员每一次干预的上下文完整保存——当时仪表盘上显示什么参数，操作员做了什么调整，调整后效果如何。

  ：ABB的数据科学团队与客户工艺专家联合工作，将大量历史操作数据转化为可解释的机器学习模型。这个模型能告诉工程师：在当前工况下，如果将某个参数提高5%，产出质量会提升多少，而能耗会增加多少。

  ：模型部署到ABB的工业物联网平台后，新手操作员可以在触摸屏上直接看到系统推荐的操作使用建议——不是冰冷的数值，而是一条条师父的建议，告诉他在当前条件下，该怎么样调整参数。

  这个框架已经在国内多家大型石化、冶金、造纸企业试点。从反馈看，操作员的接受度比预期高。原因可能在于：AI建议不是取代人的经验，而是让一个人的经验可以被一百个人使用。

  ABB将此视为工业AI在中国落地的最佳路径之一：不追求机器替代人的宏大叙事，而是先把老师傅的经验数字化，让下一代工人站在前辈的肩膀上。

  ABB在中国的研发，不是把欧洲的产品汉化后拿到中国卖，而是真正围绕中国工业客户的实际的需求做开发。比如，针对国内矿山行业的安全标准，我们专门开发了符合中国矿山安全规范的防爆控制模块；针对国内钢企的节能需求，ABB中国研发团队与宝武合作开发了高炉煤气回收优化算法。

  ABB的中国战略，用一句话概括就是：在中国，为中国，也为世界。我们在中国积累的解决方案，正在向东南亚、中东、非洲等其他新兴市场输出。七、三个五年规划的变与不变

  变化的是政策目标，不变的是对效率的永恒追求。无论是淘汰落后产能，还是推进数字化转型，政策工具不同，但底层逻辑一致——通过提升资源配置效率，让中国工业在全球竞争中占据更有利的位置。

  跟着政策走，但比政策看得更远一步。政府推动产能出清，我们就提前准备好高效能产品；政府推动智能化，我们就提前布局工业AI和边缘计算；当双碳目标写入规划，我们就提前研发节能控制解决方案。