从18世纪中叶的机械化,到20世纪初的电气化,再到20世纪70年代的自动化,人类工业文明的每一次飞跃,都源于一项“通用技术”的诞生。蒸汽机重塑了体力与距离,电力照亮了现代生活的基础设施,信息技术则将物理世界编织成网。
如今,我们正站在第四次工业革命的潮头。这一次,驱动变革的不再是能源或简单的计算,而是智能。人工智能,这项被无数人寄予厚望的通用技术,正以前所未有的速度从数字世界溢出,渗入工厂、电网、交通枢纽和供应链的每一个毛孔。当AI开始“理解”物理定律,当算法能够直接驱动机器,一场比电气化更深刻、更广泛的产业变革已然拉开序幕。
在这场变革的“奇点”时刻,全球工业巨头西门子,这家曾参与并定义了电气时代的百年企业,在北京举行了西门子RXD大会(Real Meets Digital)。会上,西门子董事会主席、总裁兼首席执行官Roland Busch宣告:西门子正在构建工业人工智能的“操作系统”,试图在工业AI时代,扮演如同当年在电力时代那样的引领者角色。

西门子董事会主席、总裁兼首席执行官Roland Busch
从“电力”到“智能”:一场被预言的革命
“让我们跳回到过去,在电力出现之前,那时我们用马来拉近距离,用蒸汽驱动机器。”Roland在主旨演讲中,以一段历史回溯开篇。他提醒人们,电力曾是19世纪末的“新质生产力”,而西门子正是那个时代的开拓者——规模化应用电力,在全球建造发电厂和电信设施,将新的动力带入生活。
历史总是惊人的相似。如今,另一项通用技术已经到来。Roland断言:“人工智能将像当年的电力一样具有变革性,甚至可能更加强大。”它将改变生活与工作的方式,重塑生产与消费的链条,使整个系统——无论是城市还是全球经济——更具适应性、自主性和高效性。
这场革命的特殊性在于,它不仅仅是算法的升级,更是对物理世界的重构。Roland指出,强大的AI模型固然重要,但“使用它们、集成它们、将它们应用于现实世界的问题、扩展到物理世界,这完全是另一回事”。这正是工业AI区别于消费AI的核心所在。当人工智能进入物理系统,它不再只是一个功能,而是一种能够改变系统运行方式的力量。
为此,西门子将这场变革定义为“工业人工智能革命”,并坚信中国将是这场革命的核心发生地。在北京举办这场汇聚2000余名客户、合作伙伴与行业领袖的大会,本身就是一种宣示:西门子希望通过本地化的创新与合作,深度参与并推动这一进程。
工业AI“操作系统”:一个智能层,三个支柱
如果说工业AI是新的电力,那么西门子试图构建的,就是一个能将这种电力输送到每个工厂、每台机器的“电网”。Roland将其形象地比喻为一个“智能层”——一个连接工业价值链中硬件、软件和数据的操作系统。
这个“操作系统”的构建,依赖于三个核心支柱:完整的技术栈、深度行业knowhow、以及强大的生态关系。
1. 完整的技术栈:从数据孤岛到数字孪生的闭环
工业AI的基础是数据。然而,在传统制造业中,数据往往被禁锢在孤岛中。西门子做的第一步,就是打破这些孤岛。通过建立国际数据联盟,对数据进行结构化处理,将其转化为工业AI的“燃料”。
在此基础上,西门子利用其软件能力构建了最全面的、基于物理的数字孪生,而且是实时的。人工智能的介入,将数字孪生提升到了新的高度。大会展示了西门子与富士康的合作案例:在建造下一代数据中心即AI工厂之前,一切——从电力、冷却到峰值负载运行——都在西门子的软件中进行了预先模拟。这种“先模拟后建造”的模式,正在改变设计与工程的逻辑。
从设计走向运营,西门子的思路是将多个数字孪生体包括产品、机器和工厂像管弦乐队一样结合起来,在一个逼真的模拟环境中运行。Roland提到了百事可乐的试点案例:通过在一个集成系统中结合多个数字孪生,百事可乐在短短数周内将单个工厂的效率提升了20%。这正是工业AI对现实世界产生直接影响的例证。
Roland强调,在工业AI时代,“硬件比以往任何时候都更重要”。智能硬件是直接收集数据、执行决策的“手脚”。西门子将工业AI带入每个设备,Roland在现场展示了一个典型的例证是一款集成了强大的英伟达芯片的工业PC产品。
这款被称为“边缘推理”的设备,能够在车间现场实时运行AI模型。在一家汽车制造商的工厂里,它每分钟检查2000个点的质量,并自动调整参数,使生产线保持正轨。在成都的西门子工厂,类似的硬件帮助机器人从杂乱堆中拣选正确零件,完成了对人类而言简单、对机器却极具挑战的任务。
这正是工业AI的独特之处:模型不仅解释数据,还能在边缘实时、持续地触发行动。它不再是一个云端的大脑,而是一个分布式的、能够即时反应的神经网络。
2. 深厚行业经验:无法被复制的护城河
技术栈是骨架,而工业领域的专业知识则是灵魂。西门子的底气来自于其深厚的行业积累:全球三分之一的制造机器运行在西门子控制器上,全球约70%的电力流经使用其软件进行管理的系统。西门子拥有1500名AI专家和数万名跨越现实与数字两个世界的工程师,覆盖30个工业垂直领域。
这种独特的优势,让西门子能够开发出专门的工业AI助手,旨在将复杂的工程从PLC编程到配置进行转型。这些助手能够自动化完成重复性任务、减少错误,使工程师专注于高价值工作,在工程阶段实现高达40%的效率提升。
3. 开放生态:共同推动工业AI从技术概念走向真实场景
工业AI必须通过生态合作,才能真正形成规模化落地。人工智能时代的到来为西门子与中国客户之间的进一步合作创造了空间和机遇。西门子正积极与阿里巴巴、宁德时代、宇树科技等中国顶尖科技企业探讨合作,希望可以在模型共研、场景共创等方面开展深度合作,将AI真正带到工业领域,创造切实价值。
西门子已为40多个垂直行业提供最新的技术和服务,在中国的客户数量多达5万多家。在高端包装行业,西门子Rapidminer帮助苏州昆岭薄膜工业有限公司(简称SKFI)解决了高端包装研发周期长、产品缺陷率高和最小起订量大的痛点。SKFI成功将AI应用于从辅助研发到数据驱动的流程管理,帮助SKFI成为中国软包装行业的首个生产效率“灯塔工厂”,引领了行业的数字化转型;而在汽车制造行业,西门子与中科摩通携手研发的新能源汽车EMB智能装配设备。西门子以开放式数字商业平台西门子Xcelerator为纽带,连接中国创新力量赋能全产业链转型升级。目前已在中国已链接超过55万用户,其中AI相关的企业占比超过60%,AI相关共创解决方案占比超过1/3。
中国速度与全球技术的“化学反应”
如果说技术栈和行业知识是西门子的“内功”,那么在中国市场的深度布局和开放合作,则是其“外功”。
此次大会上,西门子发布了26款全新的“在中国,为中国”设计的产品,覆盖工业基础设施、自动化以及AI赋能应用。西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松强调:“迈入工业AI时代,让我们愈加深刻地意识到,唯有强大的生态才能真正释放AI的无限潜能。”

西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松
深化与阿里巴巴的战略合作是此次大会的一大亮点。双方将整合西门子的仿真产品组合与阿里云的算力及基础设施,面向中国市场提供以基础设施即服务(IaaS)模式交付的计算机辅助工程(CAE)能力。这意味着中国客户可以更加便捷地获得可扩展的云仿真环境,高效运行复杂仿真任务。此外,双方还将基于阿里巴巴的千问大模型,探索为西门子的产品生命周期管理软件进行AI能力升级。
这种“全球技术+本地创新+本地生态”的模式,正在加速工业AI的落地。例如,西门子推出的新一代直流断路器SENTRON 3VD,以及AI赋能的制冷解决方案“Turing Cooling AI Box智冷魔方”,正是为了响应中国高密度智算中心和AI基础设施的迫切需求。这些技术不仅服务于中国的AI工厂,也为全球的AI经济提供基础设施支撑。
规模化落地的最后一步:执行层
工业AI的价值闭环最终要体现在执行层。如果大脑和神经系统已经完备,那么四肢必须能够精准执行。
西门子在本次大会上推出的一系列新产品,正是为了强化这一环节。新一代可编程逻辑控制器S7 200 SMART G2在性能与存储容量上显著提升,成为设备的大脑;S200紧凑型伺服系统则将数字指令转化为高精度的机械运动;预测性维护软件SiePA Pro可分析关键资产的运行数据,提前识别异常并避免代价高昂的停机。
这些创新共同指向一个目标:让智能系统能够在现代生产环境中,将数字洞察转化为可靠行动。正如Roland所言,这一切“不是愿景,已经在这里,已经可用”。
从赋能者到定义者
回顾西门子的历史,它曾是电气时代的赋能者,定义了现代工业的基础设施。如今,站在工业AI的“奇点”时刻,西门子正试图再次扮演定义者的角色。
工业AI操作系统的构想,并非简单的技术叠加,而是一种系统性的重构。它将数据、软件、硬件、行业知识和合作伙伴整合为一个有机体,旨在解决工业场景中最棘手的问题:可靠性、实时性、复杂性和规模化。
Roland在演讲中多次强调“合作伙伴关系”。在西门子Xcelerator这一开放式数字商业平台上,已有超过百万用户注册,其中近三分之二的产品与AI相关。西门子深知,在这个由智能驱动的时代,没有一家企业能够独自完成所有事。
对于中国而言,西门子的战略无疑提供了一种可借鉴的路径:如何将全球化的技术积淀与本土的创新速度、产业规模和丰富场景相结合。当工业AI从“试验探索”走向“规模化部署”,那些能够提供完整“操作系统”的企业,将不仅仅是技术的供应商,更是新工业文明的构建者。
从蒸汽到电力,从电力到智能,工业革命的浪潮从未停歇。这一次,西门子选择站在潮头,以工业AI为笔,试图在物理世界与数字世界之间,绘制一幅全新的蓝图。这幅蓝图能否实现,取决于技术的迭代、生态的繁荣,以及它能否真正回应客户在现实世界中的痛点。但至少,在北京的那个春天,我们看到了一个百年巨头在新时代的清晰航向。
来源: 与非网,作者: 高扬,原文链接: https://www.eefocus.com/article/1978552.html
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