《IEEE Industrial Electronics Magazine》：IES Industry Forum 2025: Connecting Innovation, Industry and Impact [News in Industry Activities]
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本文提供了可能包括新闻、综述或技术札记在内的学会信息，内容面向从业者与研究人员并具有参考价值。第30届IEEE新兴技术与工厂自动化国际会议（ETFA 2025）于2025年9月9—12日在葡萄牙波尔图大学（University of Porto）工程学院举行。
本文提供了可能包括新闻、综述或技术札记在内的学会信息，内容面向从业者与研究人员并具有参考价值。第30届IEEE新兴技术与工厂自动化国际会议（ETFA 2025）于2025年9月9—12日在葡萄牙波尔图大学（University of Porto）工程学院举行。作为IEEE工业电子学会（Industrial Electronics Society, IES）工厂自动化技术委员会的旗舰会议以及IES的重要学术活动之一，本次会议由波尔图大学主办，赞助方包括UniversalAutomation.org、TechSphere以及SYSTEC fct República Portuguesa。大会主席为Luis Almeida（波尔图大学，葡萄牙）与Marina Indre（都灵理工大学，意大利）。
产业论坛（Industry Forum）主席为Bruno Iafelice（TVLP Institute，美国）与Gil Gon?alves（波尔图大学）。产业论坛于2025年9月9—10日举行，包含两场产业论坛专题会议，以及由两个产业圆桌组成的第三场会议。文中对各项报告内容进行了系统总结。
ETFA 2025产业论坛汇聚了欧洲制造业领军企业、初创企业、科研机构与投资方，围绕工业转型中的关键挑战以及正在重塑工厂自动化的新兴技术展开讨论。论坛由Bruno Iafelice与Gil Gon?alves共同主持，设置两大专题会议，分别聚焦创新采用障碍以及推动制造业未来发展的突破性技术。
第一场会议由Gil Gon?alves主持，主题为“初创企业解决产业挑战：工业转型的关键障碍”。会议识别了阻碍欧洲制造业竞争力提升的基础性问题，并探讨了通过产业—初创企业协作实现务实解决方案的路径。Pedro Rocha在“碎片化作为系统性挑战”的报告中指出，能力、投资与价值链的碎片化构成限制创新与市场机会的关键障碍。PRODUTECH集群通过PRODUTECH R3项目，以1.67亿欧元投资在产品定制、自适应生产、可互操作生产系统、新型生产技术与先进材料、资源与能源效率等五大领域部署80余项先进生产技术方案，展示了战略协同的价值。
Antoni Pijoan在“劳动力与数字化转型挑战”中指出，欧洲制造业面临技能缺口、劳动力老龄化、多样性不足、可持续转型压力以及数字竞争力差距等五大问题。EIT Manufacturing通过企业创新挑战、STRADA领导力发展项目以及创业构建计划加以应对。Jo?o Reis在“科研—产业转化鸿沟”中介绍了ARISE（先进生产与智能系统联合实验室），该机构联合240名博士研究人员，覆盖新材料与元件、先进生产系统与过程、可持续能源系统、智能系统与机器人、数字生态系统与风险管理等五条主题线。尽管葡萄牙2023年仅制造业研发（R&D）投资就达到9.4亿欧元，但其创新者、关联度与知识资产等维度表现仍接近或低于欧盟（EU）平均水平，反映出科研成果商业化转化仍面临持续性障碍。
在“初创解决方案的实际应用”部分，Diogo Teixeira结合Vista Alegre Atlantis的实践，展示了传统制造企业面对全球竞争、欧盟绿色协议（EU Green Deal）脱碳目标、数字化压力以及劳动力结构问题时的转型路径，包括传统窑炉向电窑转换、智能照明、计算机视觉（computer vision）质量控制、CO2减排与光伏部署。Carlos Mesquita则从“初创生态系统需求”出发，指出工业生态中初创企业验证与规模化面临极高失败率，并提出工程能力、市场理解、战略导航、管理聚焦与分阶段资金支持五项成功要素。
随后，多家初创企业展示了针对具体产业痛点的解决方案。EvoWorkforce提出“机器人劳动力”概念，通过人工智能（Artificial Intelligence, AI）平台统一编排四足机器人与人形机器人。Inklusion利用基于扩展现实（extended reality）的岗位指导系统，将虚拟现实培训、AI数字培训师和增强现实引导结合，用于缓解汽车制造熟练工短缺。Follow Inspiration以自主移动机器人（autonomous mobile robot）解决工作场所安全与运营低效问题。Azitek Technology通过物联网（Internet of Things, IoT）跟踪提升资产可视性。SCEMAI的EMA则打造工业虚拟助手，以通用集成和高级分析支持制造数据向可执行决策的转化。
第二场会议主题为“新兴技术与前沿应用”，聚焦智能机器人、边缘计算（edge computing）、AI集成与自主系统的融合。Jo?o Pereira从投资视角指出，机器人、AI与自动化的融合构成了继互联网向云/移动转型之后的新一轮基础设施变革，物理—数字融合正成为潜在的高回报投资方向。Cristina Cristalli围绕“工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）与人本技术”指出，工业IoT不应仅用于产生数据，更应赋能操作人员。U-Sense.IT开发的G3F传感系统融合激光轮廓测量（laser profilometry）、边缘计算与边缘AI语义分割（semantic segmentation），并基于LinkNet卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）架构与NXP神经处理单元（neural processing unit, NPU）实现部署，体现出工业硬件创新长周期、重兼容、重可扩展性的典型特征。
Michael Olschimke在“AI驱动的业务转型”中区分了数据驱动组织与AI驱动企业，并介绍了生成式AI（generative AI）系统Flow.BI，其可模仿人工数据建模师生成企业数据系统逻辑模型，从而推动数据建模流程向AI增强型工作流演进。Teresa Concei??o则系统阐述了“物理AI（physical AI）与工业机器人”，将AI发展概括为感知AI、生成式AI、代理型AI（agentic AI）与物理AI四阶段，并介绍Nvidia围绕训练、仿真与部署建立的三类计算平台。研究人员特别强调，物理AI面临训练数据不足问题，因此需要依赖互联网视频预训练、人工示教后训练，以及通过物理仿真中的合成数据与强化学习（reinforcement learning）实现测试时扩展。Nvidia的Isaac GR00T基础模型、Isaac Lab与Omniverse等工具链展示了如何将少量人工示教扩展为海量训练样本，并缩小仿真到现实（sim-to-real）差距。Marlos Silva则介绍了MC Sonae在零售自动化中的实践，包括集装箱卸载机器人、动态拣选、野生鱼类接收与质检视觉系统、店内补货自动化、自主移动机器人及Sensei无人商店概念。
论坛综合讨论提出若干关键共性议题。其一，生态系统协同是产业成功转型的基础，无论是PRODUTECH式集群、Portugal Ventures所代表的投资生态，还是MC Sonae与Vista Alegre展示的研发合作，均表明单一组织难以独立完成转型。其二，人本技术范式正在替代单纯“替代劳动”的自动化逻辑，成功技术更强调增强操作人员能力。其三，工业AI面临数据瓶颈，需要真实数据、仿真与智能增强相结合。其四，技术成熟度与采用之间仍存在显著鸿沟。其五，可持续性与效率正同时成为监管与市场双重驱动因素。
第三场“推进工业自动化”产业圆桌聚焦IEC 61499在分布式工业控制系统中的应用。第一场圆桌“IEC 61499的实践：实施技术经验交流”指出，IEC 61499自2005年首次发布以来，其去中心化、事件驱动（event-driven）与软硬件解耦理念愈发契合工业4.0与IIoT需求。与会专家认为，该标准能够支持高可靠性、端到端可追溯性与高灵活性；同时，基于厂商无关、可复用的软件组件的编程方式可显著简化工程实施、降低开发风险并加快部署。此外，IEC 61499还可通过互操作层与传统遗留系统共存，为渐进式现代化改造提供路径。
第二场圆桌“基础设施控制架构：桥接OT与IT”围绕IEC 61499如何促进运行技术（Operational Technology, OT）与信息技术（Information Technology, IT）融合展开。与IEC 61131-3相比，IEC 61499支持分布式智能、厂商无关与事件驱动控制，更符合IT逻辑。讨论指出，IT与OT正在边缘侧汇聚，工业边缘平台需要远程配置、补丁管理、高可用性与网络安全能力，而IEC 61499为此类基于边缘的IT解决方案进入OT提供了理想条件。与会者进一步提出，IEC 61499能够推动“软件定义自动化（software-defined automation）”，使计算、网络与运行时从特定设备中解耦，并支持与开放过程自动化标准（Open Process Automation Standard, OPAS）等框架衔接。最终，与会者一致认为，IEC 61499通过模块化、事件驱动与厂商无关架构，为未来自动化奠定了基础，但其全面价值实现仍取决于产业采用速度与基础设施成熟度。
该文发表于《IEEE Industrial Electronics Magazine》，本质上是一篇面向产业动态与技术交流的综述性新闻文章，系统总结了ETFA 2025产业论坛及其两场产业圆桌的核心内容。文章围绕欧洲制造业和工业自动化领域正在经历的数字化、智能化与可持续化转型展开，重点讨论创新扩散障碍、工业场景中的新兴技术、人本技术路线，以及IEC 61499在未来工业控制架构中的作用。
从研究背景看，当前欧洲制造业正处于深刻重构阶段。一方面，制造系统面临全球竞争加剧、产品个性化需求提升、脱碳约束增强、劳动力老龄化与技能缺口扩大等多重压力；另一方面，人工智能（AI）、工业物联网（IIoT）、边缘计算（edge computing）、智能机器人和软件定义自动化等技术正在快速发展，为工业升级提供新的技术基础。然而，原文指出，技术进步并未自然转化为产业影响，行业中仍普遍存在研发能力碎片化、研究成果商业转化不足、技术成熟度评估困难、遗留系统兼容复杂以及市场进入路径受限等问题。正因如此，围绕“如何连接创新、产业与影响力”的讨论成为此次论坛的核心命题。这项工作之所以重要，在于其并非单一技术展示，而是从产业生态、投资机制、技术架构与应用案例多个层面，为欧洲制造业转型提供横向诊断与实践参照。
研究人员围绕ETFA 2025产业论坛的三部分内容进行了归纳：第一部分聚焦“初创企业解决产业挑战”，讨论工业转型中的结构性障碍与可操作方案；第二部分聚焦“新兴技术与前沿应用”，展示AI、边缘智能、工业机器人和零售自动化等方向的最新实践；第三部分则通过两场产业圆桌讨论IEC 61499在实际工业控制、IT-OT融合以及软件定义自动化中的应用前景。综合全文可以看出，研究人员得出的核心结论是：工业自动化前沿技术已逐步由实验室走向真实生产环境，并产生可量化成效；但成功实施并不只依赖技术先进性，更依赖跨主体协同、人本化设计、数据基础设施、与遗留系统兼容的工程路径，以及清晰的商业价值主张。该文发表在《IEEE Industrial Electronics Magazine》，其意义在于为工业电子与自动化领域读者提供了关于产业趋势、应用进展与标准演化的高浓缩全景解读。
就主要技术方法而言，文章采用的是会议论坛总结与案例归纳的方法框架，核心材料来源于ETFA 2025产业论坛报告和两场产业圆桌讨论。内容组织上主要包括：对产业挑战与生态瓶颈的专题报告归纳；对初创企业、制造企业和投资机构案例的对比式总结；对AI、IIoT、边缘计算、计算机视觉（computer vision）、语义分割、合成数据、强化学习、自主移动机器人等关键技术路径的提炼；以及对IEC 61499、OPAS和IT-OT融合架构的经验性归纳。样本来源并非实验队列，而是论坛中来自高校、企业、投资机构、系统集成商与标准推广组织的演讲与讨论内容。
以下按照原文主体结构解读研究结果。
The Industry Forum Sessions
这一部分集中呈现了产业论坛前两场专题会议的主要内容。文章首先指出，论坛汇集了欧洲制造业领军企业、初创公司、研究组织与投资方，共同讨论工业转型的主要障碍及重塑工厂自动化的关键技术。由此得出的总体结论是：工业转型并非单点技术替换，而是涉及创新协同、组织能力、数据系统和人才结构的系统性变革。
Start-Ups Solving Industry’s Challenges: Critical Barriers to Industrial Transformation
这一小节通过多位报告人的发言揭示了欧洲制造业转型的核心阻碍。Pedro Rocha关于“碎片化作为系统性挑战”的报告说明，制造业能力、资金与价值链分散导致创新难以形成规模效应；PRODUTECH的集群实践则表明，跨机构协同可通过集中投资和技术部署提升产业响应能力。Antoni Pijoan的报告从劳动力和数字化转型角度指出，技能缺口、老龄化、多样性不足、可持续压力与数字竞争力不足相互叠加，已经成为欧洲制造体系升级的重要约束。Jo?o Reis则进一步从科研体系角度说明，尽管制造业研发投入显著，但创新绩效并未同步提升，凸显科研成果向产业价值转化仍存在明显断裂。由这些报告可归纳出一个明确结论：工业转型的难点并不只是技术缺失，而更在于创新链、人才链与产业链之间缺乏高效衔接机制。
Start-up Solutions in Action
这一小节通过企业案例说明，针对明确痛点的场景化创新比泛化的“数字化转型”叙事更易落地。Vista Alegre Atlantis的案例显示，传统高能耗制造企业可通过窑炉电气化、智能照明、视觉检测和光伏部署实现能耗与CO
2排放双重优化。Carlos Mesquita则从创业生态角度总结出初创企业规模化所需的五项关键条件，强调工程能力、市场认知与持续融资缺一不可。随后介绍的EvoWorkforce、Inklusion、Follow Inspiration、Azitek Technology与EMA五家企业分别针对劳动力短缺、技能培训、安全与运营效率、资产可视化以及工业数据分散等问题提出解决方案。原文借此说明：初创企业之所以能够在工业场景中形成价值，在于其直接对接具体业务痛点，并能够给出可验证、可量化的回报逻辑。
Emerging Technologies and Frontier Applications
第二场专题会议进一步展示了前沿技术如何进入真实工业与零售环境。Jo?o Pereira从风险投资视角指出，机器人、AI与自动化的融合正形成新的基础设施级机会，这表明资本市场已开始将工业智能化视为长期价值创造方向。Cristina Cristalli关于U-Sense.IT的介绍表明，IIoT和人本技术并非单纯数据采集，而是借助边缘计算、NPU与轻量化神经网络实现对一线操作人员的支持，这一逻辑与工业5.0（Industry 5.0）强调“以人为中心”的方向一致。Michael Olschimke展示的Flow.BI说明，AI正在从分析工具走向企业数据建模与流程组织层面，推动业务逻辑向AI增强型架构迁移。Teresa Concei??o有关物理AI的报告则是全文技术密度最高的部分，明确提出物理AI已成为继感知AI、生成式AI与代理型AI之后的新阶段，并指出其瓶颈在于训练数据稀缺，因此需借助互联网视频、人工示教、仿真合成数据与强化学习联合扩展训练规模。Marlos Silva展示的MC Sonae案例则说明，零售自动化已覆盖仓储、门店补货、质检、自主移动机器人与无人商店等多个环节。通过这一系列案例，研究人员总结出：新兴技术的价值正在从“可展示”转向“可部署”，其成败关键在于可扩展性、与既有流程兼容性以及对现场人员工作的适配程度。
Convergent Themes and Strategic Implications
原文随后对论坛前两场会议进行综合提炼，提出若干战略主题。首先，生态协同是工业转型的必要条件，技术提供者、制造企业、科研机构与资本必须形成联动。其次，人本技术成为重要范式，成功的自动化方案更多是增强操作人员而非替代操作人员。再次，工业AI面临数据瓶颈，因此真实数据、仿真与智能增强构成必要的混合路径。此外，技术成熟度与产业采用之间仍存在鸿沟，许多方案失败并非因为算法不足，而是由于客户需求理解不充分、市场通路不足或投资回报不清晰。最后，可持续发展已从附加目标转变为工业创新的重要驱动力。以上概括说明，未来制造业升级必须在技术能力、组织变革与生态机制之间建立更强耦合。
The Industry Panel Sessions
第三场会议聚焦IEC 61499标准及其对未来工业控制架构的意义，属于全文关于标准与系统架构层面的核心内容。原文将其定位为“从愿景走向运行”的关键节点，说明IEC 61499已不再只是学术或理念性框架，而是开始进入实际部署与经验积累阶段。
First Industry Panel: IEC 61499 in Practice: Experience Exchange About Implementing the Technology
这一圆桌讨论围绕IEC 61499在实践中的价值展开。与会者指出，在高度灵活、数字化互联的工业系统中，传统专有自动化方案难以满足高可靠性、端到端可追溯性与快速变更需求。IEC 61499由于支持分布式、事件驱动和厂商无关的软件组件化设计，因此能够显著简化工程实施并提高系统复用性。系统集成商分享的经验表明，该标准不仅适用于新建项目，也可通过互操作层与遗留系统并存，从而支持渐进式改造。该小节形成的结论是：IEC 61499为未来工业提供了一种更灵活的控制工程方法学，其优势既体现在技术层面，也体现在工程组织与生命周期管理层面。
Second Industry Panel: Infrastructural Control Architecture: Bridging OT and IT
这一部分进一步将IEC 61499放入IT-OT融合的大背景中考察。原文指出，IEC 61131仍是工业主流标准，但面对软件、AI与高度网络化系统时，其所支持的专有控制系统逐渐显露局限。相较之下，IEC 61499以分布式智能、事件驱动机制和厂商无关组件为基础，更接近IT逻辑，因此更易支撑边缘计算、多租户平台、远程运维、网络安全和软件定义自动化。圆桌中来自Barbara、Penguin Solutions、Advantech、Yokogawa和Aimirim的发言，共同说明了一个趋势：工业控制系统正从“硬件定义”转向“软件定义”，而IEC 61499可作为这一转变的关键使能标准。原文最终得出的结论是，IEC 61499通过简化OT与IT集成、支持分布式智能与模块化架构，为未来自动化系统的灵活性与可扩展性提供基础，但其广泛应用仍取决于基础设施完备性与行业采纳速度。
讨论部分的核心在于，文章并未将工业智能化描绘为单向度的技术乐观叙事，而是强调真正的产业转型需要同时解决组织协同、工程兼容、数据供给、技能适配和市场机制等现实问题。论坛展示出前沿技术已经具备进入生产环境并产生业务成效的能力，但从实验室成果到行业基础设施仍需跨越采用鸿沟。葡萄牙制造业“高研发投入、较弱创新转化表现”的例子，正是这一矛盾的具体体现。因此，原文整体讨论的重点可归纳为：工业自动化未来的发展方向，是以人本化、开放化、模块化和软件定义为基本特征，通过产业生态协同，将AI、机器人、边缘智能与标准化控制架构共同嵌入真实制造系统。
研究结论部分可译为：随着制造业通过数字化与AI集成经历关键转型，前进路径要求先进技术与制造商需求、可扩展性考量以及最终将操作这些系统的人类劳动力之清晰价值主张保持一致。ETFA 2025产业论坛既对当前挑战进行了全面诊断，也有力表明，依托初创企业、成熟企业、研究机构和投资社群的协同行动，切实可行的解决方案正在不断涌现。
