相比中控技术（SUPCON）在 2026 年大张旗鼓地推行“AI 换代”和 TPT 工业大模型，横河电机（Yokogawa）的动作显得更加谨慎、务实，且带有典型的日系“安全至上”色彩。
横河电机并没有试图用一个通用大模型去取代控制逻辑，而是将 AI 定位为**“工业自主化的催化剂”**。
1. 核心战略：从“自动化”向“自主化（IA2IA）”跃迁横河电机在 2026 年的 AI 动作紧紧围绕其 IA2IA（Industrial Automation to Industrial Autonomous） 愿景。
动作： 他们并没有发布类似于 ChatGPT 那样的对话框，而是推出了 FKDPP（Factorial Kernel Differential Private Processor） 强化学习算法的升级版，并将其深度嵌入到其 OpreX 自动化平台中。
差异点： 中控更强调“生成式”和“理解力”，而横河更强调**“控制精度”**。
横河的 AI 已经在不需要人工干预的情况下，自主控制化学反应釜长达数千小时，这是目前工业 AI 领域的最高稳定纪录。
2. 与科技巨头的“借力策略”横河电机深知自己在底层算法研发上不如硅谷公司，因此采取了深度结盟的策略。
与 Google Cloud 合作： 横河利用 Google 的 Gemini 工业版 模型，为其全球客户提供云端预测性维护。
与微软 (Azure AI) 合作： 在 2025-2026 年，横河在其分布式控制系统（DCS）中集成了微软的 Copilot，主要用于自动生成维护手册和故障诊断建议，而不是直接接管生产线。
3. 重点动作：自主操作 AI 的商业化横河电机在 2026 年最实质性的动作是实现了 “AI 现场控制器” 的规模化交付：
动作： 发布了内建 AI 推理芯片的边缘控制器。
解决痛点：
解决了流程工业中最头疼的“滞后性控制”问题（即调节阀门后，反馈数据要很久才回来）。
横河的大模型（基于机理模型的增强学习）可以提前预判未来 10 分钟的趋势并自动微调。
5. 为什么横河电机的动作看起来“慢”？这与横河服务的客户群有关。横河的客户多为超大型炼油厂、液化天然气（LNG）接收站和核电配套。
风险规避：
对于这些客户，大模型偶尔产生的“幻觉”是不可接受的灾难。
数据主权：
很多顶级石油公司不愿将生产数据传给 AI 训练。因此，横河在 2026 年重点研发的是**“联邦学习”和“私有化小模型”**，这种动作在公关宣传上远不如中控的“通用大模型”来得吸睛。