在“新质生产力”成为国家战略主线的当下，工业软件正从幕后走向台前，成为驱动制造强国建设的关键引擎。2025年7月，艾普工华在武汉光谷，以一场面向未来的战略发布会，重磅发布其AI驱动的工业软件新一代范式，这不仅是一家企业的跨越式升级，更标志着国产工业软件加速迈入以AI“破局”，以创新“立势”的新时代。
战略升级，开启未来“智造”密码
制造业的核心竞争力，正从“制造能力”迈向“智造能力”。驱动这一跃迁的，不再是单点技术突破，而是产品底层逻辑的系统性重构。工业软件作为制造系统的“核心中枢”，其架构先进性、智能化水平、自主可控能力，将决定制造体系是否具备真正的柔性响应与持续进化能力。
然而，现实中，中国制造企业在工业软件落地过程中仍面临多重掣肘：系统孤岛林立、数据价值沉睡、实施门槛高企。ERP、PLM、SCM等系统各自为政，生产现场数据碎片化严重，难以沉淀为可调用的智能资产；以MES/MOM为代表的核心系统部署周期长、使用门槛高，难以支撑复杂制造场景下的动态调度与个性化响应。更关键的是，核心工业软件的国产化水平偏低，关键系统受制于人，智能水平与本土工艺适配能力不足，直接制约产业链安全与高质量发展。
从头部企业的数据孤岛困境，到中小企业的转型焦虑症；从设计环节的参数黑箱，到生产环节的经验主导——中国制造正迫切需要一套能真正扎根本土、面向未来、具备“智能基因”的工业软件系统。
艾普工华正是从这一时代断点切入，提出：工业软件不应只是企业的辅助工具，而必须成为其认知、决策与协同的操作系统。因此，此次艾普工华全新AI工业软件战略的发布，不仅是产品矩阵的扩容，更是一次智能中枢逻辑的重构。作为成长于华中科技大学的国产工业软件引领者，艾普工华正以AI为内核，为中国制造装上真正可成长、可迭代、可协同的“智能内核”。
艾普工华全新产品体系
精耕·破局，打通智造“任督二脉”
任何技术范式的演进，都建立在长期的产业积淀之上。早在“AI+工业”成为热词之前，艾普工华便已深耕制造场景十余年，服务数百家大型制造企业，沉淀出可复用的行业KnowHow与工程落地能力。通过持续迭代与市场验证，艾普工华在MOM领域构建了覆盖不同企业规模与产业链层级的核心产品体系，打通智造“任督二脉”，成为中国制造走向智能化跃迁的中枢支点。。
1.适配不同体量，构筑全场景MES/MOM运营中枢
深耕MES/MOM，构筑全场景产品矩阵
中国制造业的复杂性源于企业规模悬殊、行业特征各异，衍生出多层级、多维度的管理挑战。
对于大中型及集团型企业：它们面临多工厂协同、供应链一体化、数据资产化等复杂场景。艾普工华基于“天璇”平台打造的UniMax® MOM系统，全面覆盖制造运营核心环节，为企业构建从计划、执行到仓储、物流、监控的一体化运营中枢。
艾普工华UniMax® MOM：打造大型企业制造运营中枢
例如在复杂装备制造等典型行业中，UniMax® MOM系统能够深度整合数据采集、自动化控制、车间物流和工序调度等复杂功能，实现多工厂、多车间、多产线间的精益协同。通过FPS与MES系统协同优化生产计划与排程；配合PCT生产控制塔，为管理层提供实时决策驾驶舱，显著提升运营效率。
对于中小型企业：普遍存在预算有限、技术基础薄弱、实施能力不足等现实障碍，难以承接传统工业软件的复杂性与高成本。为此，艾普工华结合多年智能制造咨询与实施经验，基于统一平台底座“天璇”，推出面向中小企业的UniSmart“轻智造”解决方案，填补了成长型企业在数字化转型中的结构性空白。
UniSmart“轻智造”解决方案：中小企业的智能化加速器
艾普工华UniSmart系列产品坚持“小投入、大产出”的设计理念，采用模块化架构、低代码配置和AI助手简化使用流程，覆盖生产、质量、设备等11大核心场景，实施周期压缩至1-3个月，整体成本仅为传统方案的1/3。该方案不仅精准响应国家“中小企业数字化赋能专项行动”的政策导向，更将国产化红利注入产业链 “毛细血管”，激发中小企业数字化转型的内生动力。
2.从制造优化到全链打通：构建智能制造生态系统
在此次发布会上，艾普工华释放出一个重要信号：加速从“单点优化”迈向“系统协同”，全面构建面向未来的智能制造生态体系。其产品战略正从工厂内部的“制造优化”延伸至更前端的“设计优化”，视野由制造向全生命周期纵深拓展，意在打通设计、仿真、制造、服务的全流程数据链路，构建全链路贯穿的智能化闭环。
构建更完整的智能制造生态系统
TOPlus智慧结构拓扑优化系统：用AI重写设计逻辑
在艾普工华深度服务的航空航天、精密机床等高端制造领域，零部件结构设计直接决定整机性能与制造成本。然而传统设计高度依赖工程师经验，优化效率低、迭代周期长、创新空间受限。
针对这一难题，艾普工华联合华中科技大学共同打造了TOPlus智慧结构拓扑优化系统，基于AI算法对零件结构进行智能演化，在满足强度、工艺等关键约束条件下，自动生成最优拓扑形态。该系统可提升材料利用率20%-50%，研发周期缩短达40%，帮助企业建立科学、高效的结构设计能力，显著加快产品创新进程。这款产品让结构设计从“经验驱动”走向“数据驱动”，为高端制造注入可持续创新的新引擎。
Factory Simulation：从规划到运营的智能仿真系统
在工厂规划与运营阶段，艾普工华打造的Factory Simulation解决方案，正在将工厂从建完后再优化带入设计之初即智能推演的新阶段。
在规划/设计阶段，系统可构建虚拟工厂模型，设定设备布局预测产能并识别瓶颈，提前进行决策优化；在运行阶段，通过数字孪生技术实现“数字工厂+物理工厂”的双重伴行，配合仿真+AI算法实现生产计划预演，绩效预测、资源调度优化与风险预警，真正实现从计划到执行的动态闭环。
艾普工华Factory Simulation
艾普工华深刻洞察到“设计决定成本与质量的80%”这一工业铁律。其战略延伸的背后，是将制造运营中积累的大量真实数据反哺至设计环节，形成“设计-制造-迭代”的智能闭环。这不仅打破了制造链条中“前后断裂”的协同困境，更重塑了产品开发与生产制造的认知方式。
艾普工华的雄心，已经不仅仅是成为智能制造的“执行者”，而是在AI时代，成为引领智能创造范式的“赋能者”。
立势·重构——人机共生，AI重塑智造基因
如果说MOM产品矩阵是艾普工华构筑的“坚固盾牌”，那么此次发布的AI战略，则是其引领制造范式变革的“锋利长矛”。随着AI全面渗透制造业主战场，智能化的本质，正在从流程优化转变为系统认知的重构。艾普工华敏锐地洞察到，AI不只是提升效率的外部工具，而正在演化为企业智能中枢与组织形态的塑造力量。
在AI驱动下，工业软件的逻辑基础正在发生根本变化：人机、机机、企业间的的交互协作不再单由流程驱动，而是由智能体（Agent）协同推动；任务分配与执行不再依赖人为调度，而由自主学习与多智能体博弈决策完成；组织不再是线性层级，而是被构建成以智能节点为核心的动态网络结构。
面对这场深刻变革，艾普工华没有止步于简单的AI功能模块化嵌入，而是全面拥抱AI，以人机共生为系统性理念，对MOM系统进行全面重构，并率先推出AI MOM与艾问（EpicWise）产品矩阵，重新定义制造运营管理的边界。
艾普工华制造管理领域AI架构与主要应用方向
1.AI MOM，让工业软件长出“智能神经中枢”
AI智能体深度渗透业务场景。传统MOM系统以流程驱动为主，难以应对柔性生产和动态协同的需求。而艾普工华基于“艾问”大模型平台推出的AI MOM体系，以智能体即服务（AaaS）为核心模式，将AI深度嵌入生产全流程，让工业软件从操作工具升级为具备“感知-决策-协同”的智能中枢。
例如，在生产调度环节，基于“魔豆智造调度大模型”智能体，可实时解析订单优先级、设备产能、物料库存等动态数据，自动生成最优排程，并在订单变更、设备故障等突发情况下实现快速响应和方案重构；在质量管控环节，缺陷检测智能体结合视觉识别与工艺参数分析，自动识别产品缺陷并精确溯源；在设备管理环节，设备维修智能体通过振动波形与故障模型识别，可提前预警刀具磨损、电机异响等潜在问题。
AI赋能场景化深度应用。艾普工华AI MOM不仅是智能体的组合，更是面向制造现场构建的一整套认知型工作流引擎。当前，系统已构建涵盖“理解-检索-执行-决策-生成”的AI闭环，广泛应用于高复杂度场景。
以工业设备图纸识别为例，工业图纸存在专业性和规范性强、信息密度高等特点。人工分析和解读耗时耗力，且容易出现看错、遗漏等问题。而AI模型可在数秒内完成信息提取，准确识别关键参数与标准规范。系统自动将离散PDF图纸结构化、知识化，沉淀为可复用的工业知识库，实现图纸快速检索与经验传承。更进一步，AI MOM还可将设计阶段的设备图纸与制造阶段的工序指导书动态关联，工艺文档的自动生成与变更维护。通过大模型理解能力，系统可在查看图纸时同步调用维护手册、关键部件规程，为一线员工提供边看边查的智能助手体验。
低代码平台实现敏捷交付。依托天璇（BPP）业务平台，AI MOM支持拖拽式低代码/无代码开发方式与可视化流程配置，将系统部署周期大幅压缩。同时，系统支持“插件化集成”，可对接PLM、ERP 等第三方平台，打破传统工业软件“烟囱式建设”所导致的信息孤岛。
灵活部署方式适配多元需求。针对制造企业的规模差异与安全需求，AI MOM提供三种部署模式：公有云版本适合中小配套企业，支持按订单付费与弹性扩展；私有化部署则可满足大型企业数据主权要求；混合模式部署则兼顾核心系统稳定性与AI服务灵活性，平衡数据安全与算力需求。
2.边缘智能OS，打通AI时代的工业数据“神经末梢”
如果说云端的大模型是制造系统的“智能大脑”，那么边缘侧的实时计算与控制能力，则构成了高度敏捷的“神经末梢”。在复杂多变的工业现场，数据的碎片化与异构性常常成为是智能化落地的最大障碍。为破解数据采集“最后一公里”难题，艾普工华推出了专为工业场景定制的边缘智能OS产品。该产品通过Sirius天狼星工业数据引擎，实现了设备级数据的快速采集、协议适配与智能转化。Sirius采用“协议自由”技术适配200+品牌设备，通过“五步配置法”快速完成数据接入，再由AI引擎分析转化为决策洞察。它不只让数据“流动”，而是让数据具备“认知力”。Sirius使智能不再局限于云端的分析，而成为现场设备实施感知与自主响应的内生能力，是让产线真正“自主思考”的智能内核。
Sirius天狼星工业数据引擎
3.艾问（EpicWise）产品矩阵，让数字员工走上制造一线
为了让AI真正嵌入生产一线、贴近操作实景，艾普工华打造了艾问（EpicWise）智能产品矩阵，包括“艾问智能助手”“艾问数字员工”等一系列轻量化智能体工具。其中，“艾问智能助手”以自然语言为交互界面，让一线工人通过语音即可查询工艺指导、上报异常，实现人机交互从“命令输入”到“语义理解”的范式转变。
艾问（EpicWise）产品矩阵
而更具突破性的，是艾普工华在制造管理场景中推出的“数字员工”系统。这些数字员工由“专业智能体 + 行业知识库 + 岗位职责引擎”三部分组成，具备岗位感知、自主推理与智能执行能力。其行为模式已从“感知-推理-行动”单循环，进化为“多智能体协同”的网络式智能结构。这些角色型AI（如“生产主管”、“设备工程师”）不仅可以独立完成计划下达、设备预测性维护等管理任务，还能与其他系统进行协同决策，实现制造管理从流程指令驱动向智能体角色协同的根本跃迁。
制造管理类数字员工
这种“人机共生”的新范式，正在重构工业软件的交互逻辑。艾问以对话驱动复杂任务执行，大幅降低使用门槛，未来将让每一位工人、工程师和管理者都能借助AI高效协作——真正让AI MOM成为制造企业的“智能大脑”和“数字助手”。
协同·远谋——以生态思维开辟自主可控新路径
在全球技术博弈加剧、供应链安全日益成为核心议题的当下，工业软件，尤其是高端工业软件，已成为国家战略自主的关键支点。从“可替代”到“可信赖”，再到“可引领”，国产工业软件正经历一场从补位到重构的深刻变革。自创立之初，艾普工华便将“技术自主”确立为发展底色。艾普工华始终坚信，真正意义上的“自主可控”，不仅是代码层的独立性，更是技术路线、产品范式与生态逻辑的自主创新。
此次全栈式产品体系的发布，标志着艾普工华已在MOM平台、智能设计与仿真、AI智能体、边缘智能OS等核心层级实现全面突破，初步建立起以“AI+生态”为内核的新一代平台级工业软件体系。这一系统化升级，既是公司自身的战略跃迁，也为国产工业软件在高端制造领域的纵深落地提供了实践路径与产品样本。
国产化进程从来不是孤军奋战，而是一项需要产学研用协同推动、长期积累的系统工程。艾普工华的“立势”之道，不仅体现在对底层技术的持续投入、构建覆盖全场景的产品矩阵，也体现在打造开放式、进化型的协同生态。通过具备平台能力的系统架构，艾普工华正在为国产工业软件构建具备成长性与韧性的生态土壤，以系统合力夯实产业根基。
实现真正意义上的“自主生态”，需要突破“点状创新”的局限，建立“技术共研、标准共建、价值共享”的协作机制。在这一方向上，艾普工华已初步走出一条可持续的协同路径：一方面，通过与国家智能设计与数控技术创新中心的深度联动，确保核心技术演进与国家战略保持一致；另一方面，与华中科技大学建立成果转化机制，加速打通“从技术源头到工业现场”的关键通道，形成“产学研用”一体化落地的高效路径。
与此同时，中国制造业广阔的场景复杂性与规模优势，为工业软件的国产化积累了丰厚的实践土壤。艾普工华立足高端装备、汽车零部件、轨道交通、航空航天等领域，服务200余家行业龙头企业，将典型场景转化为可复用的知识库，持续反哺产品进化。这种以“场景-技术-产品”构成的正向闭环，正在夯实国产工业软件生态的系统根基，也成为艾普工华持续成长的内在驱动力。
结语：智造新局，未来已来
从底层技术的持续突破，到开放生态的系统构建，艾普工华“破局·立势”的战略升级，不仅是一家企业的能力跃迁，更映射出国产工业软件自主进化的时代轨迹。面对全球产业格局的深度调整，中国制造正处于从“要素驱动”迈向“智能主导”的转型关键期，而工业软件作为“新质生产力”的核心引擎，其价值边界也在持续被拓展与重塑。
艾普工华以AI为内驱动力，以生态为战略根基，在MOM平台、智能设计与仿真、AI智能体、边缘智能等关键领域实现系统性升级，推动工业软件从“管理工具”演进为企业的智能中枢。这不仅重塑了软件的能力结构，也为制造企业打造面向未来的“智造大脑”提供了可能。这场发布会，不只是一次产品体系的更新，更是一次面向未来制造能力的系统演进。对中国制造企业而言，它所释放的，是通往高质量发展的现实路径，更是激发产业信心的内在力量。一个更加智能、更加敏捷、更加可持续的工业软件时代，已悄然启幕。
