5月初， AI界顶流们在红杉资本的组织下召开了一个闭门会，并发布了产业的共识，即，AI的未来不是工具，而是为用户提供价值。其实，这个在自动化行业是一直被践行的。在很多企业在炫耀他们的AI工具（锄头）的时候，而贝加莱，却正在把AI集成到自动化系统，成为解决用户问题的“新工具”。它仍然是工具（因为简单），但已经被赋予了独特的工业属性。
AI的应用，在贝加莱已经有些年头了，最初它被作为“敲门砖”以体现开放架构的算法与模型能力。比如为轮胎的X光检测进行深度学习的缺陷分析，为液体的称重来做智能预测、为温度进行模型分析与预测。这些被称为“敲门砖”的项目费时耗力，虽然赢得了客户赞誉，但从现实的业务可复制性方面还是比较难的。因此，贝加莱的MITC早在2021年就开启了“AI产品化”的研发，并在2024发布了第一款AI产品-MDoctor。
在今年5月底的ABB集团AI Accelerator创新周上，贝加莱又推出了MHelp概念的AI产品，即，为机器提供助手，并经过行业用户测试形成基本原型。
机器制造商成为“服务业”？
有些新兴领域的行业，他们总是称他们其实是个“服务行业”，因为这些行业非常大的工艺变化，每次调整都需要设备制造商的工程师进行现场的调试服务。但是，另一方面，在相对成熟的包装、印刷领域，机器制造商也会抱怨服务太多。
为什么会出现这些情况？
仔细分析发现，这由以下些原因造成：
今天，随着个性化订单的增多，使得变化与调整成为了常态；
现场操作工非机电专业人士:显然，指望操作员是专业人士，那不大可能。
追求简单操作的HMI，却又使得很多必要的提示被隐藏；
很多时候，工程师们被迫要么在现场，要么在去现场的路上。
AI产品化
在大语言模型（LLM）如OpenAI、ChatGPT快速崛起的2024年，以及2025年初的DeepSeek引发的浪潮下。贝加莱的工程师们非常敏锐的观察到AI的潜能。最初，他们是为了测试贝加莱的X20 Edge的基本能力。偶然底，工程师想试试这种LLM能否被部署在X20 Edge上？
他们发现，这个处理器的运行虽然是慢了点，但这个技术链路是通的。可以换个强一点的PC，因为，贝加莱的PC它是支持Hypervisor技术。借助今天的多核处理器，可以支持Linux操作系统和Runtime系统的同时运行。并且多个PCIe插槽也为AI加速器的应用提供了可能，除了硬件可以直接插入，软件上，Linux平台对大模型、AI编程也很方便。
图1-贝加莱的APC4100工业PC
最初，他们进行了一些测试，比如把贝加莱的知识库，像中文的帮助文件作为内容让LLM来学习，并且进行交互—当控制系统报错时，AI会去调用相关的知识，告诉操作者这个错误是什么？并且，还检索到了之前怎么处理这个故障的说明文档，有图有真相。
接着，他们又进行了其它的测试，比如，能不能给机器操作人员提供一个机器更换ACOPOStrak动子的视频说明？刚好，这个视频以前拍过—太棒了，操作人员就可以去照着这个操作了。
他们将这个系统进行了多种测试，并觉得它能够带来很多好处。期间，有几位机器厂商的工程师参观贝加莱时候，路过并听他们讲述了随意堆放在工程师桌上的功能“震惊了”。原来“你们控制器还可以这么玩啊？”。他们很感兴趣，就谈到了他们遇到的困难，就是前面提到的现场服务的困难，甚至有时候他们也很无奈。
机器的研发工程师感兴趣的点
G工是一位来自制药设备行业的机电工程师，他说，如果真的是能够解决一些“疑难杂症”，为了客户跑一趟，他们也没有觉得有问题，还经常会有成就感。毕竟 “现场有神明”，现场会让他们学习到很多，让他们做的更好。
他继续说道“对我们来说，这个锅还是得我们背”，因为—你为什么没有给这些出错设计，包括给出指示应该如何处理。你们做软件的也知道—究竟有多少种潜在的风险，如果要穷举，这个程序的庞大就无法接受。而且，这里会出现来自于不同的厂商的硬件、涉及工艺、机械传动，我们很难做到对如此庞大的问题的掌控。而且，你知道，国内这个制造环境，客户都急着赚钱，迭代、优化这个事需要耗费功力，而我们经常都是只能应急打补丁，真的很难做到“谋定而后动”的理想状态啊！
AI必须产品化
那看来，这个能够给大家很大的帮助啊！CTO于博在项目会上做出了清晰的设定“必须做成一个标准化的产品，不能让用户觉得难用”。
就是把它做成一个像MDoctor一样，完整的软硬件搭建，以及HMI界面设计，这牵扯到必须模块化的设计应用架构。不过，得益于现在这种AI的优点，他们就可以快速的配置出架构，如图3所示。在软件方面，将贝加莱过去20余年积累的各种知识库进行深度蒸馏，并结合模型领域的微调实现工业级的场景适配。通过mappVIEW设计了基于Web的交互页面，实现产线工艺智能问答与设备调试指导的精准响应。
图2-MHelp软硬件一体化集成架构
这个产品将延续贝加莱M(机器-Machine)的系列命名，初步定义为MHelp-机器助手。
这对OEM机器制造商的好处：
服务量、出差量肯定得降低很多了
这个机器越来越聪明
给用户真正的“附加值”
对用户来说
能现场得到专业的问题解答，快速解决问题
还能积累自己的内部工程Know-How
MHelp 亮点
语音交互
告别以前的时代，可以直接语音交互了，甚至说，如果机器要出口，现在AI的翻译能力也超出想象。
知识推送
它能够把这个机器的很多知识推送给现场人员：
◆对常见问题的提示文档
◆对故障代码的解析
◆对实时故障的分析，借助于AI的推理能力，给出判断
◆调用视频指南、PDF图纸；
◆工艺问题的分析-给出启发
低成本架构
相对于那些动辄数十万的AI Agent，这个AI助手可算是“巨划算”，虽然不便公开透露价格，但肯定是一个经济型的好方案。尤其对于贝加莱的用户，已经在用APC来做控制器的，就更是如此。
MHelp 状态
当前，MHelp已经开始发布初代版本，已经进入了用户现场直接的运行-目前，在贝加莱的工程服务中，有一项这个“高级服务”，针对用户的行业属性，可以为其基于这个MHelp基础版，搭建自己的机器助手。
如果您想了解“高级服务”业务，可以直接联系贝加莱和您联系的销售负责人，或者您与“服务”业务部门取得联系，他们将为您提供这样的“定制”版机器助手的导入。
