去年6月，和利時首次發布XMagital智能系統，以“X代表無限拓展、Magital融合Magic+Digital”的產品內核，以原生融合、可自由定義的“工業樂高”架構打破傳統ISA金字塔壁壘。發布一年間，XMagital已落地480余個項目，覆蓋能源、化工、制藥、汽車、電子、軌道交通十余個行業，充分驗證了開放架構與用戶自由定義的戰略價值。

時隔一年，和利時在西安再次召開XMagital工業AI生態伙伴大會，主題定為“自由定義 自主運行”。如果說1.0解決的是用戶可以自由搭建應用，那么此次大會發布的2.0要實現的是系統能夠自主完成閉環。支撐這一跨越的核心，正是XWorld工業世界模型。

從自由定義到自主運行，打造工業專屬世界模型

要理解XMagital 2.0的迭代，首先需要來看下1.0的定位。2025年發布的XMagital 1.0以“原生融合、開放生態、全面智能”為核心，通過整合工藝專家、工程人員與運營管理者的專業知識，將這些專業知識轉化為軟件應用，并結合AI技術形成全流程智能制造能力。

XMagital 2.0的關鍵是在1.0的基礎之上，增加了以XWorld工業世界模型為核心的認知層。XWorld深度融合時序模型、機理模型、本體模型、決策模型、大模型與工業知識庫，打造可推演、可交互、可進化的工業數字孿生，為工業應用的“自由定義”和工業系統的“自主運行”提供了堅實的技術底座。在此基礎上，2.0提供了基于大模型的智能體編排和多智能體實時協同機制，進一步放大了“可自由定義”的邊界。和利時中央研究院總工程師朱毅明強調，XMagital 2.0完全兼容1.0，升級的智能體開發和編排工具以及增加的XWorld相關接口和服務，不會影響現有應用和第三方開發者的接入成本。

解讀XWorld的底層設計，我們可以發現工業智能理解工業世界，繞不開四個維度，即存在什么、發生了什么變化、為什么變化、該往哪里去。本體、時序、機理、決策四個模型分別對應這四個問題。

本體模型：回答工業存在什么，整合P&ID圖紙、設備臺賬、工藝文檔，統一多元異構數據，構建AI友好語義知識圖譜，從源頭降低模型幻覺；

時序模型：回答工業發生什么變化，基于基礎模型和設備運行數據，實現工況實時感知和趨勢預測；

機理模型：回答變化背后的原因，沉淀行業工藝知識，設置安全邊界圍欄，所有AI的決策必須經過仿真校驗才可下發；

決策模型：指明最優處置方向，綜合前三類模型輸出，輸出可解釋、可驗證的生產優化、異常處置方案。

之所以選擇自研XWorld這條技術路線，根源在于通用大模型與工業場景天然存在適配鴻溝。特別是通用大模型落地工業時，無法讀懂千行百業獨有的工藝機理，安全性、確定性和可解釋性存在疑問，無法直接用于生產控制、過程優化等核心生產場景。對此，朱毅明在接受gongkong采訪時表示，通用大模型本質是基于概率的語言大模型，缺乏因果關系認知；采用的工業長窗口時序狀態數據樣本，也不能保證狀態的遍歷性，一旦出現錯誤決策，將直接引發安全事故與生產損失。

基于這一判斷，和利時選擇了知識和數據雙驅動的技術模式，融合數據驅動的多模態大模型/時序模型和知識驅動的因果機理模型/本體語義模型，用數據實現泛化，用知識形成可解釋、因果與邊界約束，形成“黑箱+白箱”的混合驅動系統。朱毅明表示，XWorld模型的核心是將工業機理、知識、經驗與數據深度融合，用機理補全數據的短板，用數據優化機理的適配性，最終實現可解釋、可驗證、可控制、可落地的工業AI認知能力。這一路線不僅解決了通用大模型在工業場景的適配難題，更能大幅降低算力需求與落地成本，讓工業AI真正具備規模化應用的基礎。

扎根流程工業核心場景，打通技術到價值的轉化路徑

技術路線的正確性，最終要接受工業現場的檢驗。能源化工、生物制藥、新材料等流程工業被公認為AI落地的“深水區”，其顯著特點是強工藝、強安全、強合規，同時全鏈條、長產線、深耦合也為智能化升級帶來更大的挑戰。和利時流程工業總裁劉桐杰強調：“對于流程工業來說，AI升級的首要前提是提升工藝和管理，夯實基礎是轉型的第一步。” 

但夯實基礎之后，如何解決工藝的關鍵卡點的突破以及生產過程的全局復雜性的應對，實現全域優化？劉桐杰認為，技術層面的核心是要做到四個清楚，即描述清楚對象、提煉清楚問題、解析清楚邏輯、構建清楚關系，而XWorld正是破局關鍵。他進一步解釋道：“XWorld的本體模型定義設備與工藝屬性，時序模型梳理時空關系，機理模型解析物理化學反應邏輯，決策模型輸出全局優化方案四個模型綜合解決認知問題，再結合Xbase工業數據底座匯聚的全域過程數據，做好結構化與非結構化數據的AI友好性轉型處理，技術實現革命性突破，生產要素完成創新重構，產業的深度升級將是一種必然的結果。”

和利時工業AI總裁劉棟表示，作為XMagital智能系統的認知內核，XWorld工業世界模型在深度扎根化工、制藥、能源、電力等核心賽道的生產現場，針對多元異構數據治理、機理與AI融合、連續生產上線風險、碎片化場景的復用瓶頸以及可信準入能否閉環五大共性工程卡點，逐步沉淀出一套可復制、可落地的攻堅方法論，打通了工業世界模型從技術原型到規模化應用的“最后一公里”。

針對市場普遍關心智能化改造收益如何量化的問題，劉棟表示：“效益量化不能靠籠統的降本增效表述，必須拆解到具體業務場景，用可追溯的生產數據完成對標核算。”他以60萬噸煤制烯烴項目為例，平臺落地后從生產運行、安全管理、設備資產、運營管理、產品質量五大維度形成可追溯量化成果：氣化爐有效氣含里提升2.1%，烯烴綜合收率提升1.8%，噸烯烴綜合能耗下降4.2%；裝置非計劃停車次數下降42%；年度設備維修費用降低18%；單班操作崗監盤負荷下降60%；產品優等品率從96.2%提升至99.1%。

平衡標準化與定制化，覆蓋離散制造多元需求

與流程工業不同，半導體、電子、機械裝備等離散行業，呈現小批量、多品種、產線換型頻繁、工藝迭代快的特點，數字化轉型核心目標是實現柔性生產與經驗固化。

當前離散行業推進智能工廠建設，在市場端普遍面臨訂單波動劇烈，急單、插單、改單頻發。此外，工業電子生產等領域的工藝迭代速度快，新產線部署周期承壓。生產端，一線操作、故障排查高度依賴人工經驗，難以體系化傳承；現場新舊異構設備與系統并存，升級改造無法中斷生產。

圍繞這些行業共性難題，XMagital平臺形成了體系化的應對方案：搭載APS智能排產模塊，靈活響應訂單動態變化；依托三十年控制技術積累，聯合客戶快速攻關新工藝；將人工經驗沉淀為平臺知識庫，實現經驗固化與自主進化；憑借全協議兼容與仿真驗證技術，支持不停機分步改造，充分復用原有數字化資產。

針對離散行業業態復雜、需求差異化大的特點，和利時離散工業總裁陳盈提出"錨定半導體、電子、機械裝備三大方向，70%標準化+30%定制化的布局模式。在汽車、電子、半導體等領域，側重裝備端小模型的深度應用，聚焦設備控制、工藝切換、參數自適應等場景。“我們用70%的標準化平臺覆蓋主流通用場景，剩余30%的個性化需求，依托低代碼架構實現輕量化二次開發，無需從底層重構。隨著平臺迭代，標準化場景覆蓋范圍還在持續擴大。”陳盈說道，“我們賣給客戶的是定制化的結果，實現路徑是標準化的方法，標準化的根基是和利時擁有從控制層到平臺層的完整技術棧。”

這套模式與方案的可行性與實際價值，首先在和利時自有工廠完成了打磨和驗證。和利時西安智能工廠作為電子裝聯行業首個國家卓越級智能工廠，同時也是XMagital在離散領域的試驗和驗證工廠。和利時離散工業副總裁趙赫男詳細介紹了項目落地情況，工廠分兩期建設，一期完成IT與OT原生融合，打破數據孤島，實現黑燈生產與全域物流調度。二期全面落地 XMagital 2.0與XWorld模型，實現AI驅動的自主運行。目前工廠正在開展產品質量智能預測、設備預測性維護、工況智能預警、工藝參數自主調優的場景試驗驗證。“我們先在自有工廠打磨產品、驗證價值，再對外輸出解決方案，幫助客戶規避落地風險。”

gongkong觀點

縱觀全球頭部自動化廠商的工業AI布局，均摒棄了純通用大模型的落地思路。從1.0以“自由定義”打破傳統架構壁壘，到2.0結合XWorld模型實現“自主運行”，和利時XMagital不是在工廠外面“加”AI，而是在工業控制的基因里“長”出了AI能力。

當然，XMagital 2.0才剛剛發布，XWorld在更多行業的驗證以及閉環效果，還需要時間檢驗。工控網也將持續跟蹤XMagital平臺與XWorld工業世界模型的落地進展，見證工業AI從技術突破到規模化應用的全過程，推動工業智能化行業的高質量發展。