2025 年 3 月，位于德国的 Hannover Messe 吸引了数万工业专家，DaoAI 团队也亲赴现场，与全球同行聚焦智慧制造的最新趋势与技术突破 。
展会期间，AI 技术已全面融入制造流程，深刻影响工厂运作。智能制造时代真正来临，我们看见 AI 不再只是概念，而是实实在在地提升了生产力与效率。
奥迪与西门子的合作亮点之一，是将 PLC 控制器部署至远程数据中心，通过 AI 模型实时控制机器人臂动作，借助传感器数据动态调整操作。这成果显著提高了生产准确度，同时降低了设备维护需求。
展会上大量展示将深度学习与高分辨率图像结合的视觉 AI 系统：用于 PCB、晶圆检测，或结合 3D 技术识别表面缺陷。这些系统显著提升了质检效率与精度，是制造品质控制的重要利器。
Delta 展区展示了搭载 NVIDIA Omniverse 平台的 D‑Bot 协作机器人系列，支持自然语言指令控制机器人操作。此创新降低了自动化门槛，提升了生产线的适应性与效率 。
作为本届展会的合作国家，加拿大的 Maple Advanced Robotics 凭借 MARI AARS 项目荣获 2025 ROBOTICS AWARD。该系统具备直观图形接口与自动路径生成能力，支持快速部署机器人，实现高质量生产输出 。
展会还聚焦可持续发展，多个展商展示了基于 AI 的实时能耗管理与碳排放监测方案，帮助制造业在追求生产效率的同时实现环保与减碳目标。
从效率提升、品质保障到运营成本优化，再到可持续发展，AI 的实际价值在展会上得到全面验证。未来制造业的竞争力，将越来越依赖 AI 驱动的智能制造方案。
什么是视觉 AI，与传统图像处理有何区别？
视觉 AI 借助深度学习模仿人类视觉感知，从大规模数据训练中学习并做出智能决策，而非依赖传统的预定义规则。
视觉 AI 在 2025 年的关键应用有哪些？
智慧制造：自动光学检测 (AOI)、质量保障与设备监控
医疗影像：诊断与治疗辅助分析
自动驾驶与交通监控：实时风险检测与调度优化
零售与安防：人数统计、产品追踪与行为检测。
什么是“虚拟 PLC”？工业上如何应用？
虚拟 PLC 是将传统硬件 PLC 转为基于 AI 的软件系统，通过云端部署，实现实时控制。例如 Audi 与 Siemens 的合作案例，通过 AI 管理机器人臂动作，提升精度并降低停机率。
如何评估视觉 AI 系统性能？
主要从以下指标评估：预测准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、处理速度（Processing Speed）和系统稳定性（Reliability）等。
如何在工业环境中实现自然语言控制？
如 Delta 所展示的协作机器人，结合 NVIDIA Omniverse 和生成式 AI，允许操作者使用文字或语音命令控制机器人，简化操作流程并降低技术门槛 。
Hannover Messe 2025 给我们呈现了一个智能制造的全景，通过真实案例展示 AI 如何推动产业变革。面对竞争格局的升级，制造企业必须拥抱 AI，把智能化转型作为实现运营优化、质量提升与可持续发展的核心路径。