AI恐惧席卷华尔街,却暴露了一个最大的认知偏差
作者：微信文章过去几个交易日，美股血流成河。导火索是几家科技巨头的财报透露出一个信号：AI正在从“概念”加速走向“落地”。而市场对此的解读，是一种前所未有的焦虑——这一轮，AI要取代的不仅是客服、翻译、初级码农，甚至是律师、金融分析师、创意人员。
替代的范围，正在从“蓝领”蔓延至“白领”；从“重复劳动”逼近“知识劳动”。这是资本市场的真实恐惧的，当AI能够读合同、写代码、做设计、分析财报时，还有哪个行业是安全的？当市场把所有行业都放进了“被替代”的篮子里审视，却提出了一个更底层的问题，那就是AI要替代人，首先得“感知”世界。感知这件事，谁来替它做？
二、没有感知，AI活在空中楼阁
大模型是人类智慧的巅峰，却也是物理世界的婴儿。它懂微积分，懂法律条文，懂代码语法，但它不知道化工厂的反应釜压力是多少，不知道油田管道的流量是否正常，更无法感知核电站的核心温度，除非，有人替它装上眼睛、耳朵和手脚。感知物理世界是AI与生俱来的盲区。它处理的是符号，不是现实；它活在云端，不在车间。而填补这片盲区的，正是工业自动化企业。它们生产的传感器、变送器、执行器，是AI进入物理世界的唯一入口。没有这些遍布工厂、管道、电网、码头的感知节点，AI再聪明，也只是个困在服务器里的小精灵。AI越发达，需要的感知节点就越多、越密、越智能，这是一个被恐慌掩盖的基本事实。电气化时代需要更多电机，信息化时代需要更多终端，智能化时代必然需要更多传感器。这不是替代关系，这是配套升级，而且是刚性、不可跳过的配套。
三、工业自动化的身份跃迁
传统认知里，工业自动化是周期行业，跟着资本开支走，挣的是硬件的辛苦钱。但AI正在重塑这个行业的商业逻辑。当传感器具备边缘计算能力，能够就地诊断、提前预警。当执行器能够自学习、自优化，它们就不再是被动的零件，而成为工业操作系统的神经末梢。与此同时，下游客户的需求正在从“买一批仪表”升级为“建一座黑灯工厂”。这意味着工业自动化企业的角色正在发生根本跃迁。正在从卖零件到卖系统，从硬件交付到硬件+软件+模型的一体化方案。行业先行者的财报已经验证了这种跃迁的价值，打包交付模式的综合利润率，远超单纯设备制造。这不是技术迭代，这是商业模式的重构。
四、数据主权与安全信任是工业自动化行业最深的护城河
工业AI与消费AI有一个本质区别，它构成了这个赛道最坚固的壁垒。消费场景可以开放给任何技术供应商，谁的算法好就用谁。但能源、化工、核电、军工等关键基础设施的运行数据，不可能接入境外云平台，也很难完全交给纯民营科技公司。数据主权，正在成为工业AI时代的核心命题。这意味着，工业自动化领域的头部企业，不仅是技术供应商，更是安全供应商。谁有资格进入核电站的控制室、电网的调度中心、战略储备库的监控系统？技术能力是门槛，但安全信任是门票。这种由国家战略背书的市场准入壁垒，比任何专利组合都更稳定、更长期。
五、正在展开的政策窗口
市场容易高估短期的情绪扰动，却容易低估长期的制度红利。从工信部“智能制造示范工厂”的评审标准，到各地密集出台的新型工业化行动方案，释放了一个清晰的信号，“AI+工业”正在从企业的自发探索，上升为国家主导的系统性工程。70%的AI场景渗透率，这不是试点指标，是验收底线。每一个达标工厂背后，都是数以百万计的感知节点、控制回路和执行机构。这是工业自动化行业从未面对过的增量空间，不是自然增长，而是政策驱动的系统性替换。美股这轮暴跌，本质上是市场把AI简单理解为“替代者”。这个逻辑在某些行业是成立的，但在工业自动化领域，它完全颠倒了过来。AI不是来抢工业自动化饭碗的，而是来给这个行业发增量订单的。那些被焦虑笼罩的职业，大多是可编码的重复劳动，而工业自动化企业所代表的，是不可替代的物理接口。每一轮技术革命，最大的受益者往往不是淘金客，而是那些为淘金修筑基础设施的人。今天，当AI试图从数字世界走向物理世界，谁在为它铺设感知的血管、搭建控制的神经？答案写在产业的底层逻辑里。恐慌终将过去，而基础设施，会一直在那里。
页:
[1]