運(yùn)籌帷幄的“超級指揮家”與精通樂器的“智能樂手”，正譜寫工業(yè)AI協(xié)奏曲。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

在AI對話機(jī)器人剛出來的時(shí)候，還沒有多少人把它與“車間班組長”聯(lián)系在一起。但今天，這件事正在發(fā)生。

如今的AI，正在被拆解、精調(diào)、深度嵌入工業(yè)流程的每一環(huán)。從設(shè)計(jì)、仿真，到制造、運(yùn)維，再到能碳管理，AI已經(jīng)滲透到整個(gè)工業(yè)體系的毛細(xì)血管中。

在智能化進(jìn)程的最前線，工業(yè)是最難啃的骨頭，也是含金量最高的戰(zhàn)場。

這里面的挑戰(zhàn)在于，工業(yè)世界容不得“差不多”。AI的一次“幻覺”，可能就意味著產(chǎn)線乃至工廠停產(chǎn)，動(dòng)輒百萬級損失，甚至造成人身傷害。因此，我們需要的是“聽得懂工業(yè)語言”的AI，不但“會(huì)聊天”更要“能干活、可擔(dān)責(zé)”的AI。

這條路太難，難到多數(shù)AI玩家望而卻步。

而有一位低調(diào)的實(shí)力派，卻已早早入局。2025年世界人工智能大會(huì)（WAIC）期間，西門子憑借深耕工業(yè)底層的百年沉淀和引領(lǐng)AI前沿的強(qiáng)大實(shí)力，向我們證明：是的，AI可以改變工業(yè)！

1.工業(yè)AI的深水區(qū)

事實(shí)上，AI并不是今天才進(jìn)入工業(yè)。

早在大模型崛起之前，一批專為單一任務(wù)訓(xùn)練的小模型，已經(jīng)悄然在產(chǎn)線上扎根：基于機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別等技術(shù)，它們能夠完成電機(jī)溫度控制、焊點(diǎn)缺陷檢測、設(shè)備故障預(yù)警等任務(wù)，在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)效果顯著。

這些“輕量智能”模型雖然功能相對專一，但在實(shí)際部署中穩(wěn)定性高、成本可控，是許多工業(yè)企業(yè)最早接觸AI的切口。

如今，隨著大模型能力的增強(qiáng)，手機(jī)里妙語連珠、善解人意的AI，正帶著它們的“腦力”進(jìn)入工業(yè)場景。大模型憑借更高級的認(rèn)知能力和更強(qiáng)大的泛化能力，在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢，尤其是在需要綜合分析多種因素做出決策的情況下，能夠有效地輔助人類判斷，這在研發(fā)設(shè)計(jì)和運(yùn)維管理階段尤為凸顯。

于是，此時(shí)的工業(yè)AI出現(xiàn)了一個(gè)新格局——“大小協(xié)同”：大模型支持策略，小模型執(zhí)行落地，優(yōu)勢互補(bǔ)、場景互補(bǔ)，一起形成了智能制造的“雙引擎”。

圖片來源：中國信息通信研究院人工智能研究所

然而現(xiàn)實(shí)卻要復(fù)雜得多。

工業(yè)并非一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度高、結(jié)構(gòu)統(tǒng)一的技術(shù)平地，而是高度碎片化、專業(yè)化的復(fù)雜系統(tǒng)，與金融、電商等較為成熟的B端場景不同。

任何希望“用AI改變工業(yè)”的嘗試，都必須直面以下挑戰(zhàn)：

• 場景復(fù)雜且異構(gòu)嚴(yán)重：同一流程在不同企業(yè)、不同設(shè)備、不同工況下存在巨大差異，難以標(biāo)準(zhǔn)化建模。

• 數(shù)據(jù)孤島仍普遍存在：設(shè)備、系統(tǒng)、部門之間存在物理斷點(diǎn)和數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一的問題，無法實(shí)現(xiàn)完整語義鏈條。

• 時(shí)序特征與物理約束：工業(yè)過程中的變量之間不僅存在強(qiáng)時(shí)序關(guān)聯(lián)，還要滿足物理、熱力、電氣等多重耦合關(guān)系。

要想在工業(yè)領(lǐng)域成功落地AI技術(shù)，深厚的行業(yè)積累和豐富的領(lǐng)域知識不可或缺。這也是AI創(chuàng)業(yè)公司難以在工業(yè)B端實(shí)現(xiàn)快速突破的根本原因。

少數(shù)真正有機(jī)會(huì)穿透工業(yè)壁壘的AI玩家，都有一個(gè)共通點(diǎn)：既懂技術(shù)，又懂現(xiàn)場。

西門子便是其中之一。

作為一家擁有近180年歷史的老牌科技公司，西門子聚焦40多個(gè)重點(diǎn)行業(yè)，服務(wù)40多萬家客戶，積累了豐富的行業(yè)知識和高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)。覆蓋全價(jià)值鏈的軟硬件布局更讓它擁有了在工業(yè)領(lǐng)域不可撼動(dòng)的地位。從設(shè)備控制器到制造系統(tǒng)，從虛擬仿真到現(xiàn)實(shí)優(yōu)化，西門子早已構(gòu)建出完整的工業(yè)知識圖譜與數(shù)據(jù)協(xié)同體系。

而這樣一位人們印象中的工業(yè)巨頭，其實(shí)早在70年代就獲得了第一個(gè)AI專利，研發(fā)“具有自適應(yīng)能力的控制系統(tǒng)”，實(shí)現(xiàn)類似“學(xué)習(xí)”的功能。這與當(dāng)時(shí)主流的符號AI不同，更接近現(xiàn)代工業(yè)AI的雛形。因此，說西門子是工業(yè)AI的先驅(qū)毫不夸張。

從AI萌芽到歷經(jīng)寒冬，從技術(shù)復(fù)興再到當(dāng)下的爆發(fā)式發(fā)展，西門子始終致力于打造安全、可靠、可信的工業(yè)級人工智能，如今全球擁有1500多位AI專家，AI相關(guān)專利申請數(shù)量超過3700 項(xiàng)，位居歐洲之首。

在這場智能革命中，只有長期主義者，才能穿過喧囂，恒守價(jià)值。

2.讓工業(yè)AI真實(shí)可用

真正的價(jià)值創(chuàng)造體現(xiàn)在一個(gè)又一個(gè)生動(dòng)具體的實(shí)踐場景中。

在氫能產(chǎn)業(yè)，一座新式氫能工廠從研發(fā)、設(shè)計(jì)到運(yùn)維，西門子高度集成的數(shù)字化解決方案提供從襁褓到成年的全方位保姆式服務(wù)。在運(yùn)維階段，其自研系統(tǒng)SiePA承擔(dān)著預(yù)測性維護(hù)的核心功能，基于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建起流程工業(yè)中智能預(yù)測與故障診斷一體化體系，防患于未然，避免關(guān)鍵設(shè)備損壞或非計(jì)劃性停機(jī)帶來的損失，提升生產(chǎn)效率與安全性。

而在能碳管理方面，西門子打造了一款基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的智慧能碳管理平臺Smart ECX。通過深度學(xué)習(xí)的智能預(yù)測算法和微電網(wǎng)調(diào)優(yōu)算法，實(shí)現(xiàn)對光伏發(fā)電和車間能耗的動(dòng)態(tài)預(yù)測。此外，平臺還結(jié)合大模型和領(lǐng)域知識搭建了能碳管理智能體，可以根據(jù)需求調(diào)用內(nèi)外部工具，完成復(fù)雜電費(fèi)賬單識別和能源審計(jì)工作。用戶還能直接輸入自然語言進(jìn)行功能切換、數(shù)據(jù)查詢等操作。

西門子智慧能碳管理平臺Smart ECX

這兩個(gè)分別誕生于流程工業(yè)與基建管理垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用，走出了截然不同的演化路徑，卻都在實(shí)質(zhì)上推動(dòng)工業(yè)邏輯的重塑：SiePA像一臺精密的工業(yè)聽診器，實(shí)時(shí)感知設(shè)備的運(yùn)行“心跳”；Smart ECX則像一位反應(yīng)敏銳的能源管家，在毫秒級響應(yīng)中不斷調(diào)節(jié)效率與可持續(xù)性之間的微妙平衡。最終目標(biāo)一致——讓AI真正賦能企業(yè)，實(shí)現(xiàn)降本增效、節(jié)能減排。

這樣的理念同樣貫穿西門子的工業(yè)設(shè)計(jì)流程。在西門子Designcenter產(chǎn)品演示中，一位工程師只需一句自然語言指令：“展示自行車把的最新數(shù)據(jù)”，系統(tǒng)界面便即刻彈出所需數(shù)據(jù)。進(jìn)一步提出“生成兩種替代把手設(shè)計(jì)，優(yōu)化空氣動(dòng)力學(xué)和可調(diào)節(jié)性”，Copilot智能助手不僅快速響應(yīng)，還標(biāo)注出不同方案的性能差異與設(shè)計(jì)亮點(diǎn)。在AI的加持下，設(shè)計(jì)工程師只需要?jiǎng)觿?dòng)嘴，AI會(huì)隨即生成模型，工程師要做的事情就是決策。

西門子Designcenter的Copilot智能助手功能演示

Designcenter中，XR技術(shù)讓沉浸式設(shè)計(jì)和協(xié)同工作成為現(xiàn)實(shí)。借助索尼頭戴式顯示器，工程師得以沉浸在虛擬實(shí)境中觀察車輛運(yùn)行效果，提出修改建議。XR沉浸式環(huán)境中生成的模型與物理世界高度一致，這樣更多問題在早期設(shè)計(jì)階段就得到解決，在實(shí)際制造之前完成部件驗(yàn)證 ，減少反復(fù)修改的時(shí)間。據(jù)用戶反饋，沉浸式設(shè)計(jì)可以將設(shè)計(jì)效率提升30%以上。

WAIC 2025展出的西門子Designcenter沉浸式設(shè)計(jì)體驗(yàn)

不僅在于設(shè)計(jì)端，這種“嵌入流程而非懸浮表面”的AI思路，在西門子工業(yè)AI全布局中深刻映射。

如今，西門子生成式AI助手Industrial Copilot已完成從點(diǎn)到面的延展，覆蓋從設(shè)計(jì)規(guī)劃、工程實(shí)施到運(yùn)維服務(wù)的工業(yè)價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)。Industrial Copilot作為西門子推出的首款生成式工業(yè)AI產(chǎn)品，融合大語言模型與西門子行業(yè)know-how，能夠幫助一線工程師協(xié)同處理從訂單輸入、需求預(yù)測、設(shè)備控制到物流調(diào)度等全流程任務(wù)，成功打造了“生成式AI+垂直場景”的實(shí)踐典范。

這類產(chǎn)品矩陣的有效運(yùn)行，正是依賴于西門子在工業(yè)軟件方面的強(qiáng)大實(shí)力。AI能力不是被外置或附加的功能，而是深度集成在NX CAD、TIA 博途等核心平臺中。

「甲子光年」獲悉，西門子Industrial Copilot預(yù)計(jì)今年內(nèi)在中國正式落地，標(biāo)志著其全球協(xié)同正在加速。

工業(yè)系統(tǒng)與智能技術(shù)的融合勢不可擋，Industrial Copilot也正經(jīng)歷從生成式AI助手向AI Agent智能體系統(tǒng)的升級。AI的角色從“被動(dòng)響應(yīng)”走向“自主執(zhí)行”，智能體在實(shí)際場景中具備持續(xù)感知、問題識別、方案生成與自動(dòng)執(zhí)行的閉環(huán)能力，且無需人工干預(yù)。

例如在西門子與德國公司EPLAN的合作案例中，AI Agent被用于設(shè)備部件的全流程更新管理。面對由多達(dá)2萬個(gè)零件組成的復(fù)雜設(shè)備系統(tǒng)，AI Agent可自動(dòng)識別過時(shí)部件，推薦可替代型號，完成設(shè)計(jì)模型的替換，并同步更新采購系統(tǒng)。這不僅節(jié)省了時(shí)間，還降低了人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)，保障了機(jī)器的順暢運(yùn)行。

西門子與德國公司EPLAN合作案例：AI Agent用于設(shè)備部件的全流程更新管理

在今年世界人工智能大會(huì)上，西門子Industrial Copilot智能體系統(tǒng)首次亮相中國，展示了從訂單、生產(chǎn)到分揀、物流的工業(yè)過程中，Copilot、Agents以及軟件工具之間協(xié)同作業(yè)的實(shí)際效果。

西門子Industrial Copilot專家向「甲子光年」等媒體表示，Copilot的核心定位并不是助理，而更像一個(gè)運(yùn)籌帷幄的“工業(yè)現(xiàn)場指揮家”。智能體系統(tǒng)集成多個(gè)Agents，它們就像精通樂器的樂手，樂器則是西門子工業(yè)軟件產(chǎn)品。Copilot指揮每個(gè)Agent去使用對應(yīng)的軟件工具，自動(dòng)執(zhí)行特定任務(wù)：排產(chǎn)智能體規(guī)劃生產(chǎn)節(jié)奏，維護(hù)智能體預(yù)警設(shè)備故障，物流智能體規(guī)劃場內(nèi)動(dòng)線……

這樣的協(xié)同作業(yè)形成了一個(gè)精密且完備的智能體系，正蓄勢待發(fā)，即將釋放出改變未來制造的巨大能量。

西門子Industrial Copilot智能體系統(tǒng)：Copilot、Agents以及軟件工具之間協(xié)同作業(yè)

可以看出，不論是“專域”還是“通用”，西門子并未將AI模型生搬硬套到工業(yè)場景中，而是推動(dòng)AI在不同工業(yè)任務(wù)中形成協(xié)作，讓每一次優(yōu)化都落在真實(shí)的工業(yè)流程上，逐步卡準(zhǔn)工業(yè)現(xiàn)場的核心節(jié)奏。這正是西門子不同于概念驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的關(guān)鍵。

但要想規(guī)?；涞睾椭厮墚a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，工業(yè)世界還需要另一種AI，一種“更懂工業(yè)語言”的基礎(chǔ)模型。

3.基礎(chǔ)模型，讀懂全工業(yè)

大模型為AI產(chǎn)業(yè)帶來拐點(diǎn)——從感知走向生成，從專用走向通用。而當(dāng)通用大模型進(jìn)入工業(yè)世界，雖然為各個(gè)環(huán)節(jié)帶來效率提升、決策分析、流程優(yōu)化等諸多助益，但仍然會(huì)“水土不服”，處理專業(yè)領(lǐng)域問題時(shí)顯得力不從心。

一方面，“幻覺”問題可能帶來安全隱患。通用大模型的生成能力雖強(qiáng)，卻難以保障穩(wěn)定性和可靠性。而在工業(yè)系統(tǒng)中，安全始終是第一要?jiǎng)?wù)。

另一方面，它對工業(yè)模態(tài)的理解能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。工業(yè)領(lǐng)域不僅僅包含自然語言，還有大量的時(shí)間序列、圖紙參數(shù)、工藝配方、三維建模等多模態(tài)的“工業(yè)語言”。

其中，時(shí)間序列是最具代表性的“工業(yè)語言”之一。設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、能耗曲線、故障信號都在隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化。針對這一類數(shù)據(jù)，西門子自研了時(shí)間序列基礎(chǔ)模型(GTT - General Time Transformer）——以千億級高質(zhì)量跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，專注預(yù)測、分類、異常檢測、優(yōu)化等高頻工業(yè)任務(wù)，涵蓋離散制造、流程工業(yè)、能源、交通、樓宇等多領(lǐng)域。

不同于傳統(tǒng)單變量模型，GTT采用多變量輸入架構(gòu)，能同時(shí)處理多個(gè)影響因子和預(yù)測變量，在復(fù)雜的工業(yè)場景，譬如空氣質(zhì)量、設(shè)備健康、能耗預(yù)測等任務(wù)中展現(xiàn)出更強(qiáng)的通用性和準(zhǔn)確性。

另一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是“即插即用”。例如，西門子智冷魔方AI BOX是一款高效制冷機(jī)房解決方案，能夠動(dòng)態(tài)優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，節(jié)能降碳最高可達(dá)35%。搭載GTT后，憑借零樣本預(yù)測能力，AI BOX的使用無需長時(shí)間采集歷史數(shù)據(jù)，也無需數(shù)據(jù)科學(xué)家對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，大幅降低了對專家的依賴和部署實(shí)施的難度，同時(shí)帶來了更好的預(yù)測效果。

可見，時(shí)間序列基礎(chǔ)模型與工業(yè)產(chǎn)品的融合能夠事半功倍，價(jià)值升級。前面提到的世界人工智能大會(huì)上展出的西門子Industrial Copilot智能體系統(tǒng)，也同樣集成了GTT，以及另一款西門子自研的基礎(chǔ)控制模型。它們與Plant Simulation、MioVerse等西門子工業(yè)產(chǎn)品深度融合，絲滑實(shí)現(xiàn)訂單預(yù)測、設(shè)備預(yù)警、質(zhì)量控制、動(dòng)線優(yōu)化等效果，真正把“更懂工業(yè)語言”的AI嵌入數(shù)字化工業(yè)流程中。

WAIC 2025展出的西門子Industrial Copilot智能體系統(tǒng)

當(dāng)然，工業(yè)世界的數(shù)據(jù)不僅有時(shí)間維度，還涉及圖像、語音、邏輯關(guān)系等多模態(tài)復(fù)雜結(jié)構(gòu)，這對AI的理解能力提出更高要求。

為此，西門子正在加速打造工業(yè)AI的底層基石——工業(yè)基礎(chǔ)模型（Industrial Foundation Model）。它打通跨模態(tài)的語義壁壘，具有更強(qiáng)的泛化能力，不僅可以“看懂”CAD圖紙、“理解”設(shè)備控制邏輯，還能將工藝配方、傳感器數(shù)據(jù)、文本手冊等信息融合解讀，生成可靠的智能建議，推動(dòng)AI在人機(jī)協(xié)作、自動(dòng)優(yōu)化等場景中進(jìn)一步落地。未來，時(shí)間序列基礎(chǔ)模型也會(huì)融入工業(yè)基礎(chǔ)模型。

西門子的這些探索，正在突破通用AI工業(yè)化過程中的關(guān)鍵瓶頸，使其兼具泛化性和專業(yè)性，既要全面覆蓋，也要縱深突破，讓工業(yè)級AI真正 “用得好、用得久”。

4.AI for real，不靠炫技

從通用大模型工業(yè)化，到工業(yè)基礎(chǔ)模型研發(fā)；從對話框中的Copilot助手，到多個(gè)Agents協(xié)同的人機(jī)新模式；從為企業(yè)省下真金白銀的智慧能碳管理平臺，到賦能工廠價(jià)值重構(gòu)的智能制造體系……西門子的工業(yè)AI布局，始終圍繞一個(gè)核心理念：AI for Real。

這意味著，工業(yè)AI不靠炫技，不搶流量，而是要真正解決痛點(diǎn)、創(chuàng)造價(jià)值。在車間產(chǎn)線上，它負(fù)責(zé)調(diào)控參數(shù)，保障產(chǎn)品質(zhì)量；在排產(chǎn)系統(tǒng)中，它調(diào)度訂單資源，動(dòng)態(tài)優(yōu)化節(jié)奏；在樓宇系統(tǒng)中，它預(yù)測能耗走勢、節(jié)能減排……

在西門子的工業(yè)AI架構(gòu)中，我們看到可協(xié)作、可驗(yàn)證、可規(guī)?；腁I系統(tǒng)，它們深入一線流程，因?yàn)槔斫猬F(xiàn)場而留在現(xiàn)場。這些AI能力絕非憑空而來，其底層依托的西門子 “工業(yè)AI底座”：百年如一日的領(lǐng)域知識、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、工業(yè)數(shù)據(jù)積累，以及軟硬結(jié)合的全棧技術(shù)能力。

為了保障AI系統(tǒng)的可控性與安全性，西門子也構(gòu)建了多重冗余機(jī)制。每一次判斷、每一次執(zhí)行，都在“可信邊界”內(nèi)運(yùn)行，有跡可循、可驗(yàn)證、能追責(zé)——像工業(yè)界應(yīng)有的樣子。

這一切能力，正通過西門子構(gòu)建的開放式數(shù)字商業(yè)平臺——西門子Xcelerator持續(xù)釋放。它匯聚了領(lǐng)先的工業(yè)人工智能解決方案，讓工業(yè)AI技術(shù)更易獲取，也更易規(guī)?；涞?。平臺目前已經(jīng)鏈接超過45萬注冊用戶與260多家生態(tài)合作伙伴。其中AI相關(guān)伙伴比例超過60%，AI共創(chuàng)解決方案占比超過1/3。

這意味著，西門子Xcelerator能讓更多企業(yè)可以“即插即用”，更快、更穩(wěn)地把AI引入自己的工廠，自己的流程，自己的業(yè)務(wù)邏輯中。

藏在工業(yè)肌理里的AI，很難成為聚光燈下的技術(shù)符號，而是像水電煤一樣，成為每個(gè)行業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的 “隱形基礎(chǔ)設(shè)施”。

這或許就是 “AI for Real” 最動(dòng)人的地方：在千萬個(gè)不顯眼的細(xì)節(jié)里，托舉著產(chǎn)業(yè)向前的每一步。

*參考資料：

瞿江, 張義. 人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例分析及路徑研究[J]. 信息通信技術(shù)與政策, 2024, 50(12): 51-57.

（封面圖和文中未說明圖片來源：西門子）