霍尼韦尔发布三项创新成果，成立两大研究院
霍尼韦尔发布三项创新成果，成立两大研究院
9月4日-5日，以“AI共生韧性增长”为主题的霍尼韦尔科技创新峰会在贵阳举行。这家扎根中国90余年的工业巨头，在这场峰会上交出了自己的破局答卷。
峰会期间，霍尼韦尔（中国）有限公司安全管理研究院和工业自主运营研究院正式揭牌成立。同时发布了三款产品：Forge OnePlant工业应用生态平台、Forge Safettice®智安云平台、TrackWise®Evolution数字化质量运营平台。随着Forge智能互联平台今年7月落地中国，以及新解决方案的发布，霍尼韦尔科技在中国的工业AI布局正在从局部创新走向系统化部署。
三大瓶颈，工业AI规模化落地难在哪儿
霍尼韦尔科技此前面向1600家制造企业的调研显示，超过80%的企业已开始探索AI应用，但真正按原计划完成推广实施的仅占17%。当前行业对AI普遍存在一种矛盾心态：期待技术红利，又担忧落地效果与投入产出比。霍尼韦尔科技大中华区总裁余锋直言，工业AI规模化落地目前面临三个相互关联的瓶颈：
第一个是数据孤岛。许多企业的生产和质量数据分散在不同的系统和部门，形成了数据孤岛。数据是AI的重要基础，但“有数据”和“数据能用”是两回事。对于工业场景而言，当数据能够被带到现场并实时投入使用时，AI的价值才能真正发挥出来。
第二个是技术适配性。在流程工业中，生产过程的高度连续性与强约束性，决定了其对控制逻辑的严谨要求。传统静态流程难以匹配当下市场与客户需求的快速迭代。两年前尚且适用的工艺路线与生产节拍，如今未必能满足个性化、柔性化的交付要求。
第三个是人才。既懂AI技术又懂工业现场业务的复合型人才极为稀缺。这导致即使引进了先进的AI工具，企业也往往难以在其内部深度应用和持续迭代。更重要的是，AI在过程自动化中的定位是辅助决策与增强控制，最终的工艺判定与安全责任仍须由人承担。
可见，工业AI不能简单套用通用大模型的逻辑。工业场景追求的是精准、可靠，生产线容错率极低，一个误判就可能引发安全事故、造成整线停摆。所以工业AI必须建立在对行业工艺、安全规范、生产流程乃至责任边界的深度理解之上，这正是它区别于消费级AI的根本差异，也是横在众多企业面前的一道门槛。
落地实践：三款平台与两大研究院的系统布局
认清症结所在，只是破局落地的第一步，真正的考验是如何扎进工业现场，把技术变成实实在在的生产力。本次峰会集中发布了三项可直接落地、能为企业创造真实效益的创新成果。
三款平台均围绕让自主运营从理念变为现实这一目标打造，基于已完成中国本地化部署的Forge开放架构，将AI能力与深厚的工业知识相结合，把运营数据转化为实时、可执行的业务洞察。
具体来看，Forge OnePlant是Forge落地中国后专为本土市场打造的工业应用生态平台，支持统一部署、统一访问与统一体验，推动工业智能应用从“系统可用”迈向“人人可用”；
Forge Safettice®智安云平台以生产安全为核心，融合工业设备管理与能源管理能力，通过统一的数据底座和智能分析，将风险预警、运营优化和能耗管理融为一体，帮助企业从“被动响应”走向“主动预防”，从单点管理走向统一运营；
TrackWise®Evolution则面向生命科学、制药、精细化工及高端制造等行业，覆盖质量事件、偏差、CAPA、变更管理等全流程，推动质量管理从满足合规要求向创造运营价值升级。
然而，“没有经济效益的AI，只是昂贵的实验品。”在余锋看来，工业AI比拼的不是技术的新颖程度，而是持续创造价值的能力。技术方案能否真正降低事故率、提高设备利用率、优化能耗水平，能否为客户带来实实在在的经济回报，这才是检验标准。
余锋用盛虹石化的案例说明了这种逻辑的可行性。霍尼韦尔科技的操作导航智能决策系统应用在盛虹石化的一套丙烷脱氢装置上，实现了300%的年投资回报率、100%的装置自控率、50%的人工操作频次降幅，丙烷回收率提升超10%，能耗物耗节约可观，仅蒸汽一项年节约超千万元。
技术之外，霍尼韦尔科技还同步落子两大研究院，直指工业AI落地的另一重瓶颈，人才与治理体系。霍尼韦尔（中国）有限公司安全管理研究院将联合行业协会、高校及产业伙伴，共同开展前沿研究、最佳实践分享和能力模型建设，推动安全管理体系持续完善；霍尼韦尔（中国）有限公司工业自主运营研究院则围绕自主运营时代的人才、知识、组织、管理与运营能力建设，整合产业实践专家和科研资源，为企业自主运营转型提供系统化的人才培养和知识支撑。
“技术落地离不开人才与治理体系的支撑。”余锋认为，安全工作的核心在于“人防”。在“人防、物防、技防”三重体系中，据行业安全相关数据显示，约90%的安全问题源于人为因素。安全领域正是工业AI大有可为的方向，霍尼韦尔科技计划尽快把自身积累的工业知识与本土AI技术相结合，提供持续的安全预警与知识推送订阅服务。