在经历了充满挑战的 2025 年——一个被关税不确定性、去库存压力和宏观经济波动笼罩的年份后，工业自动化行业正站在一个令人兴奋的结构性拐点上。2025 年 11 月，在德国纽伦堡举行的智能生产解决方案博览会（SPS 2025）不仅是一场技术的盛宴，更是行业复苏的号角。
超过 55,000 名参与者（同比增长 9%）和 1,175 家参展商（同比增长 5%）齐聚一堂。最引人注目的是，中国供应商的参与度激增了 41%，这预示着全球自动化的版图正在重构。在这场“如果没参展，你就等于不存在”的盛会上，我们捕捉到了定义 2026 年及未来的十大核心趋势。
趋势 1：市场复苏的号角已经吹响
2025 年上半年，许多 CEO 还在为关税和高利率愁眉不展，但到了下半年，风向变了。
复苏的微观证据：
- 西门子数字化工业（Siemens DI）：2025 财年第四季度实现 9% 的同口径增长，季度营收冲上 50 亿欧元大关。其中自动化收入增长 10%，软件增长 8%。他们预测 2026 财年将实现 5%～10% 的持续增长。
- 倍福（Beckhoff）：在经历 2024 年 33% 的业绩重挫后，2025 年实现 7%～10% 的强势反弹。
- 德国电气电子行业协会（ZVEI）：数据显示 9 月份订单反弹显著，为 2026 年奠定了建设性的基调。
这不仅仅是数字的回归，更是一种信心的回归。制造业正从“观望模式”切换到“结构性投资模式”。
趋势 2：软件定义自动化（SDA）从愿景走向现实
“软件定义一切”的浪潮终于拍到了自动化的岸边。SDA 的核心在于解耦——让控制软件摆脱专有硬件的束缚。
技术三支柱：
- 虚拟化控制器（vPLC）：不再是铁盒子，而是运行在边缘服务器上的代码。西门子推出入门级 CPU 1511V 虚拟控制器，奥迪在工厂测试中证明其 100% 在线率。
- 工业边缘（Industrial Edge）：作为标准化的软件基础设施，管理应用分发。
- IT 化工程：引入面向对象编程（如 Simatic AX），让自动化工程师像硅谷开发者一样使用 Git 和版本控制。
罗克韦尔自动化也不甘示弱，计划在 2026 年 Q4 推出 “Logix Edge”，让运动控制直接在工业电脑（IPC）的隔离负载中运行。
趋势 3：智能体 AI（Agentic AI）开始“接管”工作流
如果说 2024 年我们还在惊叹于 AI 能写代码摘要，那么 2026 年则是“智能体”独立行动的时代。不同于被动回答的 Copilot，智能体（Agents）能自主规划、执行并验证任务。
施耐德电气的“黑科技”：在 SPS 展会上，施耐德展示了集成在 EcoStruxure 平台内的“自主工程智能体”。你只需给它一份自然语言的技术规范（Spec），它就能：
- 自动生成控制逻辑
- 同步创建数字孪生模型进行仿真
- 在虚拟环境中跑通测试，最后推送到物理设备
这种能力通过“技能（Skills）”模块实现，比如给 AI 挂载一个 “OEE 分析技能” 或 “能效优化技能”，它就能在生产线中像专家一样思考和行动。
趋势 4：边缘 AI 的“感官革命”
以前，边缘 AI 几乎等于“工业视觉”。现在，它正在向声音、振动和复杂的实时传感器数据延伸。
- NPU 的全面普及：IPC（工业电脑）和控制器开始标配神经处理单元（NPU）。这让实时推理无需经过云端，规避了延迟和隐私风险。
- 博世力士乐（Bosch Rexroth） 的 ctrlX CORE 集成 Hailo-8 模块，让 AI 任务与实时控制任务并驾齐驱。
- 万可（WAGO） 展示了同一台 IPC 既跑虚拟 PLC，又处理 AI 视觉流，实现平台融合。
“全感官”AI 能通过分析电机电流的微弱波动，预测潜在机械磨损，而无需昂贵的额外传感器。
趋势 5：边缘 AI 软件栈终于“熟了”
工业界不再满足于零散的 AI 模型，而是需要一套成熟的流水线。焦点正从“算力盒子”转向“模型生命周期管理”。
关键特征：
- 容器化交付：用 Docker 等技术，让 AI 应用在各种 IPC 和边缘服务器间无缝迁移。
- 本地持续学习：研华（Advantech）展示“自学习”边缘流，模型可本地标注和重训，无需回传敏感数据。
- 低门槛化：倍福 TwinCAT Machine Learning Creator 让 PLC 工程师一键训练时间序列模型。
趋势 6：工业 DataOps 与统一命名空间（UNS）
没有好的数据治理，AI 就是无本之木。DataOps 和 UNS 正成为打通 IT 与 OT 数据的“数字底座”。
UNS 的核心思想是建立逻辑上的“单一事实来源”。无论数据来自西门子的 PLC 还是施耐德的仪表，在 UNS 架构下，它们都遵循统一的语义层级（如：/工厂/车间/产线/电机/电流）。HighByte 和罗克韦尔的 DataMosaix 正通过这种架构，让跨系统的数据互操作变得像发邮件一样简单。
趋势 7：物理人工智能（Physical AI）与具身智能的曙光
这是 SPS 展会上最玄幻也最前瞻的议题。AI 正从屏幕后走出，进入拥有双腿或轮子的物理躯壳。
机器人的进化：
- 特斯拉 Optimus Gen 3：身高 1.73 米、体重 56 公斤，已能完成洗衣、叠织物等精细动作，手部 22 个自由度适应非结构化环境。
- NEURA Robotics：展示带轮子的 4NE1 人形机器人，面向医院和仓储场景。
- 梅赛德斯-奔驰：已在工厂试点部署人形机器人，作为现有自动化车队的补充。
Sim-to-Real 的跨越：利用西门子 Process Simulate 等高保真仿真工具，机器人在进入真实工厂前已在数字孪生世界里练习了数百万次，大幅降低碰撞和损耗风险。
趋势 8：通信的“光纤时刻”——SPE 与 Ethernet-APL
底层物理层正在洗牌。单对以太网（SPE）和 Ethernet-APL 正在统一工厂的神经末梢。
为什么重要？
- 提速：10 Mbit/s 比传统 4–20mA 模拟信号快 300 倍以上
- 远距：支持长达 1000 米的无缝传输
- 安全：符合本质安全标准，可在易燃易爆化工危险区部署
这意味着传统 I/O 柜和隔离机柜将逐渐消失，现场仪表将直接成为互联网的一个 IP 节点。
趋势 9：工业 OEM 的新增长极——AI 数据中心
由于生成式 AI 对算力的饥渴，数据中心成了工业巨头们的超级大客户。
“10 倍挑战”：AI 服务器带来了 10 倍功耗、10 倍热量、10 倍线缆复杂度。
- 施耐德电气：签下价值 19 亿美元大单，为数据中心巨头 Switch 提供“AI 工厂”基础设施。
- 液冷技术（Liquid Cooling）：芯片发热量巨大，风冷已到极限，液冷正成为标配。
工业巨头们正在利用配电、制冷和控制的百年积淀，定义下一代 AI 工厂形态。
趋势 10：OT 安全“重心的转移”
网络攻击日益频繁，传统“防火墙围墙”模式已失效。防御必须内置到资产本身。
- 内置防御：西门子 S7-1500 新固件集成完整性检查和访问保护，试图在控制层拦截非法指令。
- 零信任架构：通过深度包检测（DPI）和微分段技术，即使攻击者进入内网，也无法横向渗透。
防御手段正在从网络边缘下沉到每一个 PLC、每一个传感器。
结语：工业自动化的“iPhone 时刻”到了吗？
从 SPS 2025 的表现来看，工业自动化已经跨越了单纯的数字化门槛，正在进入一个高度自主、软件驱动、物理智能的新纪元。2026 年将是这些趋势大规模落地的一年：虚拟化让工厂更灵活，AI 智能体让工程师更轻松，而物理 AI 则给了机器理解世界的能力。
对于每一位制造业从业者来说，这不仅是技术的更新，更是生存法则的重写。未来的赢家，将是那些能把这些互联趋势串联起来，转化为实际生产力红利的企业。
你准备好了吗？
关于作者：本报告基于 IoT Analytics 分析团队在 SPS 2025 现场的实地调研、行业领袖访谈及 2026 年市场深度预测总结而成。