这篇 LinkedIn Pulse 文章《Industrial Predictions 2026: From Information to Control》是作者 Niels Erik Andersen（LNS Research 分析师/研究总监）对制造业/工业数字化在 2026 年的 8 条预测。
核心主线：从“信息可视化”走向“可控的闭环”
作者把 2026 的预测分成两大主题：“AI 现实检验”与“新的运营模型”，并强调 2026 会奖励“精准”而不是“炒作”：不要迷信万能 AI，也不要只买工具；真正拉开差距的是把系统做成能稳定产出结果的“闭环”。
第一部分：AI 现实检验（1–3）
- AI 不会变成 AGI，但会比多数人预期创造更大价值：企业应把目标从“追 AGI”转为在具体、边界清晰的问题上落地；同时要清楚 LLM 的局限（不是事实引擎/推理引擎），并用“概率 AI + 确定性软件（代码/流程）”的方式组合成可用系统。
- 人形机器人将遭遇现实：作者认为“像人一样走路”更多是审美/叙事，不是工厂约束下的最优解；短期可能出现交付困难甚至失败，但相关投资会外溢出视觉、传感、执行器、AI 等能力，反而推动更贴合工厂真实需求的机器人（尤其是内部物流/搬运/最后一米配送）。
- 制造业会学会“在哪些边界条件下信任 AI”，而不是争论“能不能信任 AI”：作者提出“安全运行包络（safe operating envelopes）”——定义 AI 可自主运行的边界，以及必须人工介入的触发条件，把“信任”从二元判断变成工程化的风险管理。
第二部分：新的运营模型（4–8）
- 软件行业会剧变：一切走向“意图/规格驱动（intent & specification-driven）”。开发速度从“月/年”压缩到“天/小时”，导致过去“软件昂贵→要押注长期系统”的默认前提崩塌；未来更重要的是可发现的接口、清晰的结果定义、最佳实践文档。
- 最重要的技能将是“创建并组织规格/规范（specifications）”：会写代码不再稀缺，稀缺的是把业务需求翻译成结构化、可执行的规格；甚至更进一步，“组织别人如何更有效地构建”（作者用“像设计编程语言那样”去类比）。
- 2026 是“运营控制”之年，而不只是“运营信息”之年：仅有看板（知道发生了什么）不够，要把信息系统、决策系统、行动系统串起来，形成缩短“洞察→行动”的反馈闭环，让结果变得可预测、可持续改进。
- 架构与接口比单个应用更重要：赢家不是“买到最好 AI 应用”的工厂，而是“搭好信息共享架构”的工厂——因为应用会被替换，但架构决定接入速度与复制效率；应用中心化会带来很长的集成与组织变更周期。
- “决策延迟（decision latency）”会成为关键运营指标：不仅度量结果（质量/产量/成本），还要度量从“信号出现”到“采取行动”的时间；因为这更能解释为何会发生、瓶颈在哪里、该优化什么。
给制造业读者的落地提示
- 选 AI 项目时，不问“是不是最先进”，先问：问题边界是否清晰？能否定义安全包络？能否接入闭环？
- 把投入从“做更炫的看板/更多应用”转到：接口与数据/事件架构、规格体系、自动化反馈回路、决策延迟这些“系统能力”。
- 人才上，重点培养/引入能把现场业务翻译成“可执行规格”的人，而不只是“会用工具的人”。