文 / 老一枝

“今天你出來，不談人工智能就落伍了?！痹诠げF(xiàn)場上，一位正在參觀的企業(yè)家如是感慨道。他經(jīng)營著一家小型五金零部件制造廠。

在他的經(jīng)歷中，無論是行業(yè)峰會還是招商洽談，人工智能已成繞不開的話題。

另一位汽車零部件領(lǐng)域的采購商的態(tài)度則更顯激進(jìn)：“只要能讓產(chǎn)線轉(zhuǎn)得快一點(diǎn)、庫存壓少一點(diǎn)、訂單接得多一點(diǎn)，借錢也要上（人工智能）?！?/p>

與上述擔(dān)心信息差的企業(yè)家相比，另一些企業(yè)家對人工智能的認(rèn)知已經(jīng)進(jìn)入到新的階段，他們的提問尖銳而務(wù)實(shí)：“這套系統(tǒng)能識別我生產(chǎn)線上的次品嗎？”“能預(yù)測設(shè)備故障周期嗎？”“庫存周轉(zhuǎn)能加快多少？”“能幫我降低多少成本？提高多少效率？”

9月23日至27日，第二十五屆中國國際工業(yè)博覽會在上海舉辦。這場大會幾乎可以說是國內(nèi)工業(yè)領(lǐng)域最重要的一場經(jīng)貿(mào)盛會，是唯一以國家命名、歷史最長的國際級工業(yè)展會，匯聚了28個國家和地區(qū)的3000家展商。

今年的展商們所面對的，是帶著困惑和問題而來的企業(yè)家們，后者的目標(biāo)專注而統(tǒng)一：從企業(yè)到意識，尋找一個適合自己的“AI腦”。

工業(yè)AI，一切從問題出發(fā)

今年5月，吳老師走訪了西門子成都數(shù)字工廠。參觀結(jié)束后，他與西門子全球執(zhí)行副總裁，西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松博士交流時感慨：“消費(fèi)級AI出現(xiàn)在頭版頭條，工業(yè)AI在搶占產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)。”

肖松博士與吳老師

與聚光燈下的消費(fèi)級AI相比，工業(yè)AI的舞臺在產(chǎn)業(yè)一線，在看不見的隱蔽之處，如“工業(yè)人工智能”概念的提出者，美國工業(yè)人工智能中心的創(chuàng)始主任李杰在《工業(yè)人工智能》一書中所說：“過去的人工智能應(yīng)用更關(guān)注從數(shù)據(jù)的視角出發(fā)，尋找數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系和應(yīng)用機(jī)會；而工業(yè)更需要從問題出發(fā)，是以解決問題為導(dǎo)向的價值創(chuàng)造?！?/strong>

工業(yè)制造領(lǐng)域普遍性的問題是如何提質(zhì)、增效、降本、減存。從這樣的討論來歸納，工業(yè)AI的價值落地自然需要具備解決工業(yè)制造在品質(zhì)提升、效率優(yōu)化、成本控制、庫存削減方面的能力。

穿梭在工博會的展館里，從占據(jù)中心位置的大展臺，到通道轉(zhuǎn)彎處、靠墻排列的小展位，若要抓取一個貫穿全場的關(guān)鍵詞，“工業(yè)AI解決方案”絕對當(dāng)仁不讓。

這一關(guān)鍵詞恰好鏈接了工博會上兩類主要角色。

一類是方才提到的“尋路者”，即正處數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期的企業(yè)，帶著明確需求而來，想找到適配自身的AI方案。

另一類是“搭臺者”，以西門子為代表，帶來全套方案，覆蓋從自動化升級到?jīng)Q策智能的全鏈條。比如西門子與中科摩通合作的智能裝配設(shè)備，靠AI助手把程序開發(fā)和調(diào)試周期各縮短30%。

這種供需對接，也勾勒出工業(yè)AI落地的真實(shí)路徑。工業(yè)人工智能的發(fā)展不是技術(shù)的單向輸出，而是“尋路者”與“搭臺者”在具體場景中，共同定義工業(yè)智能化的下一站。

西門子亮相2025工博會

尋路者：壓力與意志驅(qū)動的雙重奏

在工博會中穿梭的“尋路者”們，其迫切尋求AI解決方案的背后，是兩股交織的驅(qū)動力：一是清晰可見的競爭生存壓力，二則是更深層次的、主動求變以贏得未來的戰(zhàn)略意志。

企業(yè)對人工智能的追求，一方面源自商業(yè)競爭驅(qū)動。今時今日，AI對效率提升、成本壓縮的價值早已顯而易見。

9月16日，中國物流與采購聯(lián)合會公布的數(shù)據(jù)顯示，目前我國物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用滲透率已經(jīng)超過37%，其中運(yùn)輸場景的人工智能應(yīng)用滲透率達(dá)到了78%，倉儲與安全管理的滲透率也分別達(dá)到47.27%和52.73%。

圖源：中物聯(lián)采購與供應(yīng)鏈專業(yè)委員會

其應(yīng)用成效是采用智能采購供應(yīng)鏈的企業(yè)，采購效率可以提高30%以上，采購周期可以縮短50%以上。

所以當(dāng)AI驅(qū)動成了企業(yè)經(jīng)營中降本增效的核心手段，不擁抱AI的企業(yè)至少會在成本和效率方面，陷入競爭劣勢。

然而，比被動壓力更為強(qiáng)勁的，是中國企業(yè)主動求變的意志。中國無疑是全球范圍內(nèi)人工智能技術(shù)最激進(jìn)的一個試驗(yàn)場。

激進(jìn)之具體表現(xiàn)至少有兩點(diǎn)。第一是當(dāng)前中國在AI領(lǐng)域的成就。5月，摩根士丹利在一篇《中國人工智能：沉睡的巨人覺醒》的研究報(bào)告中指出：目前全球頂尖AI研究人員47%在中國，超過半數(shù)AI專利由中國持有。

圖源：《中國人工智能：沉睡的巨人覺醒》

第二則是中國企業(yè)對AI應(yīng)用的領(lǐng)先意識。埃森哲于近期發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)研顯示，目前53%的中國企業(yè)正在通過AI連接和融合多個流程，這一應(yīng)用數(shù)據(jù)比全球水平高11個百分點(diǎn)，甚至有部分領(lǐng)先的中國企業(yè)（18%）正在以AI為核心重新設(shè)計(jì)端到端的流程。

中國企業(yè)對技術(shù)的態(tài)度一貫存在“實(shí)用主義式的擁抱”的特點(diǎn)，即相比糾結(jié)技術(shù)的理論先進(jìn)性，更關(guān)注技術(shù)能否解決實(shí)際問題。

所以當(dāng)人工智能在工業(yè)場景中解決問題的能力不斷被驗(yàn)證，對企業(yè)而言，AI就不再是一個可供觀望的選項(xiàng)，而是關(guān)乎生存與發(fā)展的必然選擇。

搭臺者：如何交付一顆可靠的“AI腦”

但當(dāng)AI成了必選項(xiàng)，一個更關(guān)鍵的問題就此浮現(xiàn)，即人工智能究竟能對工業(yè)制造進(jìn)行怎樣的改造？換個角度來講，即這些尋找AI解決方案的企業(yè)，需要怎樣的“AI腦”。

這個問題，也是工博會上許多企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)問題。

在工博會現(xiàn)場，肖松博士表達(dá)了這樣一個觀點(diǎn)，即工業(yè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用，如同自動駕駛的分級，存在從初級到高級的演進(jìn)。

肖松博士在工博會現(xiàn)場發(fā)表講話

初級應(yīng)用，是替代“工業(yè)肢體”，實(shí)現(xiàn)自動化升級。其核心是用AI承接重復(fù)性、高精度的人工操作，直接解決“人眼累、人手慢、人判斷不準(zhǔn)”的痛點(diǎn)，這相當(dāng)于“器官替代”的初級階段。

高級階段，則是成為工業(yè)的“第二大腦”，主導(dǎo)認(rèn)知、決策，核心是整合生產(chǎn)全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，生成或輔助決策，實(shí)現(xiàn)“決策智能化”。

具體來看，AI的能力包括收集產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等多維度信息，通過建模推演分析數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，優(yōu)化生產(chǎn)排程，預(yù)測設(shè)備故障，調(diào)整工藝參數(shù)。

例如，AI可以根據(jù)訂單波動預(yù)測未來產(chǎn)能需求，提前調(diào)整原材料采購量；通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)判故障風(fēng)險(xiǎn)并推送維護(hù)建議，避免非計(jì)劃停機(jī)。

然而與可以快速試錯的消費(fèi)級應(yīng)用不同，工業(yè)場景的特殊性在于，試錯成本高到無法承受。一個未經(jīng)充分驗(yàn)證的算法建議，若直接下達(dá)至物理產(chǎn)線，可能導(dǎo)致整批次產(chǎn)品報(bào)廢、設(shè)備停機(jī)甚至安全事故。

因此從“AI決策”到“工業(yè)實(shí)踐”，必須解決“如何驗(yàn)證決策可靠性”的問題。

電影《鋼鐵俠》里有個經(jīng)典設(shè)定：主角托尼?斯塔克有個人工智能管家“賈維斯”。賈維斯內(nèi)置了鋼鐵戰(zhàn)甲的全維度數(shù)字模型，能實(shí)時同步戰(zhàn)甲的材質(zhì)強(qiáng)度、能源消耗、武器性能等數(shù)據(jù)。

每當(dāng)托尼要設(shè)計(jì)新戰(zhàn)甲，或是優(yōu)化作戰(zhàn)方案，不用直接在實(shí)體戰(zhàn)甲上反復(fù)拆解改裝。他只需在虛擬模型里，測試飛行軌跡、武器威力，甚至極限環(huán)境下的抗損性。AI會即時算出“過載可能”“部件疲勞點(diǎn)”等風(fēng)險(xiǎn)，直到生成完美方案，再落地制造。

這個科幻設(shè)定，恰好指明了從AI決策到工業(yè)落地的可行路徑——“數(shù)字孿生+AI”融合的解決方案。

所謂數(shù)字孿生，就是在數(shù)字世界里，建一個和物理產(chǎn)線1∶1對應(yīng)的虛擬模型。這個模型能實(shí)時同步物理設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)。當(dāng)“AI腦”生成決策方案，比如調(diào)整工藝參數(shù)、優(yōu)化產(chǎn)線布局時，會先在數(shù)字孿生模型里模擬執(zhí)行。系統(tǒng)會顯示方案落地后的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品合格率、設(shè)備損耗等效果，還能算出可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。

這種技術(shù)和實(shí)現(xiàn)路徑，正是西門子在此次工博會上展示的核心能力之一。能力錨定的目標(biāo)和價值也很明確，就是“一次正確”——企業(yè)先在數(shù)字世界中進(jìn)行試錯，以此去實(shí)現(xiàn)物理世界中的“一次正確”。

在工博會上，任何一個走進(jìn)西門子展位的參觀者大概率都會被種下“一次正確”的心智。偌大展廳頂部的桁型金屬框架上，掛著各類和“一次正確”相關(guān)的標(biāo)語：一次服務(wù)正確、一次低碳正確、一次選型正確等等。

西門子展位：AI賦能的EMB裝配設(shè)備

而從西門子和參觀者的表達(dá)中，這種“一次正確”的解決方案，于供需雙方在價值認(rèn)可上至少達(dá)成了兩點(diǎn)共識：

其一，極大地減輕了隱性的試錯成本，使得過去因風(fēng)險(xiǎn)過高而不敢嘗試的深度優(yōu)化成為可能。

其二，解決了工業(yè)制造里“經(jīng)驗(yàn)難復(fù)制”的痛點(diǎn)。據(jù)一位深耕工業(yè)自動化多年的技術(shù)人員介紹，“過去的工業(yè)制造”高度依賴“手搓”——即憑借老師傅或技術(shù)專家的個人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷和決策。這種方式固然有價值，但本質(zhì)上是高度個體化的，難以復(fù)制和推廣到所有場景。

AI模型一旦訓(xùn)練成熟，便能將這種“專家能力”固化下來，快速部署到十臺、百臺設(shè)備或整個工廠，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化的智能決策。這從根本上改變了企業(yè)提升效率的模式，從依賴個體工匠式的經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)向依賴可復(fù)制、可迭代的系統(tǒng)性智能。

總結(jié)而言，這種能力為企業(yè)提供了“低成本試錯、高效率優(yōu)化、標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)制”的方法。

這種技術(shù)應(yīng)用就悄然解決了工業(yè)人工智能的最大挑戰(zhàn)，即將以個人為中心的算法思維，轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)工程，并由此實(shí)現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域?qū)I應(yīng)用的三個關(guān)鍵要求：系統(tǒng)性、快速性以及可傳承性。

“人機(jī)再分工”

十多年前互聯(lián)網(wǎng)興起時，有句話廣為流傳：“所有行業(yè)都值得用互聯(lián)網(wǎng)再做一遍?！?

后來的事實(shí)印證了這一點(diǎn)：線上零售取代傳統(tǒng)貨架，社交平臺重構(gòu)人際連接，移動支付重塑交易流程?；ヂ?lián)網(wǎng)把信息傳遞成本壓到近乎零，徹底改寫了商業(yè)底層邏輯。

如今人工智能浪潮來襲，這句話有了新表達(dá)——所有行業(yè)都值得用人工智能再做一遍。

而工業(yè)AI帶來的根本性變革，是一場深刻的“人機(jī)再分工”。未來企業(yè)的管理對象，將從純粹的人力，擴(kuò)展到人力與算力的協(xié)同。企業(yè)的競爭力，也將取決于能否有效組織與調(diào)度這兩種截然不同的資源。

從全球產(chǎn)業(yè)升級路徑來看，人機(jī)再分工的核心邏輯很明確：即AI接管重復(fù)任務(wù)，人聚焦復(fù)雜決策。

在這場重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)力的變革中，西門子這樣的企業(yè)扮演著領(lǐng)航者的角色。他們很早就洞察到人機(jī)協(xié)同的必然趨勢，并在自身實(shí)踐中持續(xù)迭代，為全球工業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)升級提供可落地的解決方案。

鮮為人知的是，西門子其實(shí)是人工智能領(lǐng)域的早期探索者，其AI布局最可追溯至20世紀(jì)70年代，當(dāng)時西門子就已投身于交互式、自動化及自然語言問答系統(tǒng)的研究。

1973年，西門子獲得了首項(xiàng)AI相關(guān)專利。進(jìn)入2010年代，西門子加快AI在工業(yè)場景的落地，尤其在汽車、光伏等領(lǐng)域展開深入探索。

2022年后，生成式AI迎來爆發(fā)，西門子迅速推出面向工業(yè)工程的生成式AI產(chǎn)品——Industrial Copilot，并憑借該產(chǎn)品榮獲有“工業(yè)界奧斯卡”之稱的赫耳墨斯獎。

赫爾墨斯獎領(lǐng)獎現(xiàn)場

在肖松博士看來，“工業(yè)AI的真正落地，始于對需求場景的精準(zhǔn)捕捉，成于技術(shù)、數(shù)據(jù)與行業(yè)知識的深度融合”。

這也體現(xiàn)了西門子在推進(jìn)工業(yè)AI過程中的核心思路：即西門子所提供的工業(yè)AI解決方案，是基于其在工業(yè)領(lǐng)域長期積累的經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過自身實(shí)踐驗(yàn)證后的答案。

在一位參展人員看來，西門子“六個一次正確”的口號在工博會中是響亮的，但背后卻是對流程精準(zhǔn)度、系統(tǒng)協(xié)同性和數(shù)據(jù)一致性的高要求。這意味著，“一次正確”的實(shí)現(xiàn)必然是一個很難的事情。

但西門子的底氣在于，相關(guān)技術(shù)已率先在自身工廠中經(jīng)過驗(yàn)證，確認(rèn)可行且有效后，才作為標(biāo)準(zhǔn)化解決方案推向客戶。他們所推廣的，是一套已經(jīng)在自己身上被證明有效的方法。

《供應(yīng)鏈攻防戰(zhàn)》的作者林雪萍參觀完西門子的展位后，講了這樣一句話：“AI技術(shù)的意義不在于由工程師研發(fā)出來交給別人用，而在于它的平權(quán)化——每個人都應(yīng)該把AI變成自己的助手?！?/p>

這也清晰地指向了工業(yè)AI的終極價值：它并非追求全無人化的“黑燈工廠”，而是通過人機(jī)協(xié)同，幫助企業(yè)平衡短期生存與長期競爭力。其核心在于提升系統(tǒng)效率，將人員從重復(fù)繁瑣的工作中解放出來，使之更專注于創(chuàng)新與決策，從而推動制造企業(yè)從價格競爭轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)的發(fā)展。