在汉诺威工业博览会 2026 的展馆里，有一个再熟悉不过的画面：机械臂从杂乱的料箱中抓取零部件，快速定位、调整路径，然后精准放置到下一道工序。
类似的演示，几乎每一届工业展会上都能看到；但今年，这一场景的“意义”发生了变化。变化不在动作本身，而在动作背后的“决策逻辑”。过去，这些操作依赖预先编排好的程序路径；而现在，越来越多的设备开始在现场自主判断、动态调整，并直接执行任务。换句话说，机器不再只是“按指令行动”，而是在流程中“理解并参与”。
这正是为什么，“物理 AI”（Physical AI）成为本届本届汉诺威工博会最核心的关键词之一。
过去几年，笔者每年都会追踪汉诺威工博会的最新风向，如果连续观察这三年的变化，会清晰的看见 AI 是如何在工业界掀起浪潮的——
2024 年：生成式 AI 在工业领域初步崭露头角，有 30% 聚焦于编码领域，其中 PLC 编程是最常见的应用场景；
2025 年：生成式 AI 在工业软件领域实现全面嵌入，几乎所有领先的软件厂商都展示了集成 GenAI 的功能，多数为聊天机器人和助手类工具，用于提升代码生成、数据分析和用户支持等任务的效率；
2026 年：AI 不再停留在生成代码或者是辅助决策的软件层，而是开始进入生产系统本身，成为可以直接作用于物理世界的“行动者”。
要理解这一转变，首先需要回答一个问题：什么是“物理 AI”？在本届汉诺威工业博览会上，主办方将其定义为：能够直接与物理世界交互的人工智能系统——包括机器设备、生产线以及各类机器人。这一概念看似简单，但其背后代表的是工业 AI 范式的根本升级。传统意义上的工业 AI，本质上仍属于“认知型 AI”。它主要完成的是分析与预测：例如质量检测、设备维护预测、生产优化建议等；而物理 AI 则不同，它强调的是一个完整闭环：
西门子管理委员会成员 Cedrik Neike 对此有一个形象的比喻：“如果 AI 没有进入现实世界，它就只是一个‘瓶中之脑’。”换言之，当 AI 真正连接传感器、设备与执行系统时，这个“脑”才获得了“身体”。
为了展示“脑”和“身体”的协同，西门子在本届展会的创新中心带来一条基于增材制造的鞋底柔性生产线，在这一案例中，AI 贯穿整个生产链，其具体流程为：用户在 AI 聊天界面输入个性化定制需求→后台 AI 系统自动统筹调度设计工具→AI 智能体（AI Agents）自主管控生产流程→人形机器人在产线间穿梭转运→最后由 AI 控制的机器人完成包装。
而在更早之前，西门子就曾与英伟达宣布拓展战略合作，致力于将 AI 技术落地现实世界，并以德国爱尔兰根的西门子工厂作为首个示范样本启动实施。基于英伟达物理 AI 堆栈构建的 Humanoid 轮式人形机器人 HMND 01 Alpha，在埃尔兰根的物流作业中实现了自主周转箱搬运，达成每小时 60 个料箱、超过 8 小时正常运行及 90% 以上取放成功率等生产目标。英伟达的 Blackwell 架构更将人形机器人开发周期从约 18 个月压缩至仅 7 个月。西门子称此为“物理 AI 在制造业的曙光”，而 Humanoid 首席执行官索科洛夫则断言，人形机器人已准备好在现实工业环境中部署。
这一趋势并非孤立，埃森哲联合 Vodafone Procure & Connect 与 SAP，也在汉诺威工业博览会 2026 上展示了于仓储环境中试点应用人形机器人的成果。
此外，雄克公司的 GROW 自动化单元以标准化、可部署的形式将物理 AI 引入生产，借助英伟达 Omniverse 库和 Isaac 仿真框架，机器人的行为可以在单元投入运行之前进行仿真、训练和验证；Wandelbots 公司的 NOVA 平台将仿真与生产现场连接起来，实现持续优化；海克斯康使用英伟达的物理 AI 技术栈加速机器人的训练、验证与部署，成果已初显——AEON 即将在宝马莱比锡工厂执行装配作业，这标志着人形机器人在德国生产环境中的首批部署之一。
这些趋势，都证明了本届汉诺威工博会释放出的最重要信号之一：工业 AI，正在从“认知层”走向“执行层”。
除了物理 AI，代理型 AI （Agentic AI）是汉诺威上另一个热门话题。去年，在一文中，笔者提及：AI 经历了感知 AI、生成式 AI 阶段后，进入了代理型 AI （Agentic AI）阶段，2025 年，则是被诸多科技大佬们视为 Agentic AI 元年。不过，对于“保守严谨”的工业界而言，Agentic AI 仍更多体现为“愿景”，而非“现实”。不少主流软件或云供应商在其汉诺威展位宣传中都强调了“代理型”功能。然而，大多数演示都停留在相对简单的自动化阶段，例如自主数据检索或预定义工作流执行，而非真正基于代理的自主性。
今年的情况则发生了明显变化，如果说过去几年，AI 在工业中的角色更像“副驾驶”（Copilot），而在本届工博会上，一个明显趋势是 AI 开始承担“主驾驶”（Autopilot）角色。
以多 Agent 系统为代表的架构，正在成为工业 AI 的重要形态：一个主 Agent 负责拆解复杂任务，子 Agent 负责执行具体操作，系统持续监控并动态调整策略。这种结构，使 AI 不仅能“分析”，还能“组织行动”，它标志着AI从“工具”走向“行动单元”。
在 2026 年汉诺威工业博览会上，SAP展示了其 AI 代理如何帮助制造商和运营商缩短价值实现时间、稳定运营并在提升服务水平，包括但不限于：
生产计划与运营智能体：使计划员能够使用自然语言下达生产订单，同时自动验证物料可用性、产能及排程约束条件。智能体会提供建议，例如替代组件或重新排程选项，供计划员审核与批准，从而减少人工工作量，使生产计划与实际情况保持一致（预计于 2026 年第二季度正式发布）。
警报处理智能体：可利用过往事件、解决方案及上下文信号来丰富运营警报，并推荐清晰、数据驱动的行动方案，帮助团队更快解决问题，提升运营可靠性（预计于 2026 年第三季度正式发布）。
出库任务编排智能体：可实时检测并解决拣货与包装问题，通过编排纠正措施来保障准时、准确交付，从而维护客户服务水平（预计于 2026 年第二季度正式发布）。
另一边，西门子在汉诺威工业博览会期间正式发布 Eigen Engineering Agent——一个让工业 AI 从“辅助决策”直接迈向“自主执行”的超级智能体。据介绍，目前 Eigen Engineering Agent 已在全球 19 个国家、超过 100 家企业进行了试点应用，成功帮助多个工程任务中实现提速：包括西门子可编程逻辑控制器（PLC）编程、人机界面（HMI）可视化开发及设备配置等。
通过与微软合作，施耐德电气也展示了自主式软件如何将工程时间缩短多达 50%。由微软 Azure AI 驱动的施耐德工业 Copilot，已为早期采用者（如印度绿色氢能供应商 h2e POWER）带来了显著的投资回报。h2e POWER 取得的显著成果包括：6,000 小时的稳定自主运行、氢气平准化成本降低 10%，以及估计节省 50 万欧元（约合 58.8 万美元）。
在展会现场，与会者还能看到基于英伟达 Metropolis 库以及 Nemotron 和英伟达 Cosmos开放模型构建的视觉 AI 智能体如何变革工业运营——通过将多种数据流与现有摄像头基础设施相结合，在质量控制、运营效率和工人安全方面达到全新水平。
Invisible AI正在推出其视觉执行系统（Vision Execution System），这是一套利用智能体实时捕获、结构化分析工厂车间每一个生产周期的视觉 AI 系统。这些自主 AI 智能体能够在问题恶化之前直接向操作员呈现可执行的洞察，这类生产智能已在全球一些最大的汽车制造工厂（如丰田）实现了可量化的成效。
如果说过去十年，工业 4.0 的主线是“数字化工厂”——即通过数据让生产过程更可见、更可控；那么现在，一个更深层次的转变正在发生：AI 不再只是帮助人理解工厂，而是开始“亲自参与”工厂运行。从这个意义上看，今年汉诺威工博会所展示的，并不是某项单一技术突破，而是一个更本质的变化——工业系统，正在从“自动化系统”，迈向“自主系统”。
当 AI 具备感知、决策与执行能力，当机器人开始承担通用任务，当工厂变成一个持续进化的系统，工业体系本身，由此被重新定义……
2025汉诺威十大工业物联技术风向:生成式AI全面融入,代理型AI初露头角——物联网智库返回搜狐，查看更多