时间：2027年6月16～18日      

地点：上海国家会展中心

联系人：李成I3I-2287-0856

工业计算机是智能制造的现场硬件载体，工业软件是产线运行的核心逻辑，二者软硬协同，共同构成工业数字化转型的底座体系。区别于商用计算机与通用软件，工业场景对宽温运行、抗干扰、实时控制、长期稳定性、数据安全有着严苛标准，随着国内制造业升级、自主可控需求提升以及工业 AI 的落地带动，整个行业进入快速迭代、生态重构的关键阶段。

工业计算机包含工控机、嵌入式整机、边缘计算网关、工业平板等品类，长期服务于自动化产线、机床、新能源装备、轨道交通、电力等场景。传统工控机以 x86 架构为主，侧重数据采集、人机交互、设备监控，功能偏向稳定可靠。在边缘智能浪潮推动下，新一代工业计算机开始融合算力模块，兼顾实时控制与 AI 推理，能够本地完成视觉检测、故障预判等任务，减少云端传输延迟与数据风险。国产芯片生态持续成熟，越来越多整机厂商推出适配国产处理器的工控产品，在重点行业项目中逐步落地，国产替代从外围设备向核心控制单元延伸。同时市场需求结构发生变化，标准化通用机型需求平稳，面向细分场景的定制化嵌入式计算机、小型边缘智算单元增速更快，适配机器人、电池产线、半导体设备等精密制造装备。

工业软件覆盖研发设计类、生产控制类、运维管理类三大板块，CAD、CAE、PLC 编程软件、MES、SCADA、数字孪生平台等共同贯穿产品全生命周期。过去国内工业软件市场长期由海外品牌占据高端份额，研发设计类软件短板尤为突出。经过多年持续投入，本土厂商在生产管控、过程监控、车间 MES 等领域已经形成成熟产品，大量应用于新能源汽车、锂电、光伏等新兴制造赛道，贴合国内工厂的生产习惯与管理模式。工业软件不再是孤立工具，逐步走向平台化、模块化，依托工业互联网底座打通设备、工序、仓储、质检数据，打破传统车间的数据孤岛，实现生产全流程可视化追溯。AI 正在深度改造工业软件，将工艺知识、产线历史数据融入算法，形成工艺参数自优化、设备预测性维护、缺陷智能识别等功能，软件从被动记录数据转向主动参与生产决策。

行业发展依旧面临多重挑战。工业计算机方面，国产芯片配套的驱动、固件生态仍不完善，跨架构适配调试工作量大，高端高可靠整机验证周期漫长，在高精密、高安全等级场景的验证积累不足。工业软件的难点集中在底层内核、求解器、几何引擎等基础根技术，研发投入巨大、试错成本高，软件的稳定性、仿真精度和行业知识库积累与国际头部产品仍有差距。另外工业场景碎片化特征明显，不同行业工艺差异巨大，一套软硬件方案很难大规模复制，项目制交付模式拉高服务商成本，制约产品标准化发展。OT 与 IT 融合过程中，工控网络安全、权限管控、数据合规也成为不可忽视的问题。

产业协同化已经成为行业主流发展方向，工业计算机厂商、工业软件企业、芯片厂商、装备制造企业联合开展适配验证，打造一体化软硬解决方案，降低终端工厂的选型和集成难度。新能源、半导体、自动化装备等赛道旺盛的智能化需求，持续拉动工控硬件与配套软件订单增长。长远来看，工业计算机会持续向轻量化、低功耗、边缘智算方向演进，工业软件朝着智能化、模型化、开放生态升级，软硬一体的边缘智能方案将成为主流形态。这个赛道的成长节奏紧密绑定制造业转型升级，既是自主可控的重点领域，也为自动化装备、工业 AI、工业芯片技术落地提供广阔的应用土壤，市场长期发展空间充足。