中国经济网北京6月20日讯（记者 马常艳 李月华） “中国不仅是公司增长的关键市场，更是技术创新和验证的重要土壤，还是工业智能跃迁的‘极佳试验场’。”霍尼韦尔大中华区总裁余锋在接受中国经济网记者专访时，谈及他对中国市场的深刻洞察。
之所以将中国定义为工业智能跃迁的“极佳试验场”，余锋的依据是：这里汇聚了难以复制的综合优势，包括规模足够大、门类足够全、节奏足够快。这一独特组合，使AI在物理世界的落地同时具备了需求牵引、数据支撑和规模验证的条件。
中国制造业增加值占全球比重约30%，总体规模连续16年稳居世界第一。余锋表示，中国工业对新技术的接受速度快、应用规模大，意味着AI系统能在短时间内获得大量真实反馈，从而快速迭代，这也恰恰是物理AI从实验室走向工业现场的关键土壤。
“一项工业智能技术若能在中国的实际工况中站稳脚跟，通常意味着它也具备应对极端复杂环境的能力。”余锋说。
余锋进一步表示，中国工业体系的最大特点，是既拥有大规模连续生产的流程工业，如石化、电力、钢铁，也拥有高精度、高离散度的先进制造，如电子、汽车、装备。这两类场景对智能化的需求不同，但都指向同一个方向——从“自动化”走向“自主化”。
基于这一分析，余锋相信，中国工业智能的未来潜力主要集中在四个领域：一是以炼油、化工、电网为代表的高风险流程工业，AI以“数字辅助人”的角色可助力提前识别风险、优化参数等，提升安全与稳定水平；二是汽车、电子等复杂离散制造，通过标准化作业、缺陷识别和预测性维护，实现降本增效；三是能源管理与碳流优化，围绕“双碳”目标推动能耗监测与跨系统协同优化；四是跨工厂知识复用与运营协同，通过平台化手段沉淀和共享经验，提升整体运营效率。
作为一名在工业领域干了几十年的“老兵”，当AI走进物理世界，余锋更关心的不是它有多聪明，而是它能否对现实结果负责。“在互联网场景中，AI犯错或许只是一次搜索偏差。但在炼油厂、化工厂、电网等工业现场，AI对温度、压力、流量等关键参数的微小误判，都可能引发灾难性后果。”
余锋告诉中国经济网记者，这也是霍尼韦尔推动“从自动化走向自主化”的出发点，让智能建立在确定性与可控性之上。
霍尼韦尔自1935年进入中国，深耕中国市场超过90年，已为200多座机场、40多个城市的250多条轨道交通线路、以及2400多家酒店和上千家医院提供智慧和安全解决方案。这些实践表明，霍尼韦尔是在复杂工业场景中持续验证并塑造物理AI应用路径的参与者。
余锋认为，进入智能化时代，AI赋予工业系统新的能力，不再只是被动执行预设逻辑，而是主动感知环境、作出判断、参与行动，并在运行中持续迭代。
那么，未来谁最有机会定义下一代制造入口？余锋认为，这一重要机会将属于那些能够深度嵌入真实物理系统、拥有长期工业积累，并且在“不容有失”的环境中持续交付确定性结果的参与者。
“中国拥有丰富且具有挑战性的工业应用场景，每天都在产生大量真实、复杂的运行数据，为算法和模型提供天然的‘压力测试’与‘价值验证’机会。”余锋说，霍尼韦尔将充分发挥自身在工业领域的积累和技术优势，继续深化本土研发，推动创新技术落地应用，并依托中国丰富的工业场景，开展联合验证与应用孵化，促进技术、人才与产业生态的协同发展。
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