3月23日，西門子董事會主席、CEO博樂仁（Roland Busch）在首屆西門子科技創(chuàng)新大會上發(fā)表主旨演講 圖源：西門子官網(wǎng)

盡管工業(yè)AI發(fā)展迅速，但要大規(guī)模實現(xiàn)在復(fù)雜場景中穩(wěn)定運行仍面臨重重挑戰(zhàn)

文｜《財經(jīng)》研究員 馬銘澤

編輯｜馬克

西門子董事會主席、總裁兼首席執(zhí)行官博樂仁（Roland Busch）在首屆西門子科技創(chuàng)新大會上表示：軟硬件一體的技術(shù)棧、行業(yè)知識、生態(tài)合作伙伴是工業(yè)AI的三大要素。

這場科技大會于3月23日至24日在北京召開，主題是“數(shù)字世界與現(xiàn)實世界融合”（Real Meets Digital），旨在呈現(xiàn)工業(yè)AI從概念走向落地的路徑。會上，西門子提出以數(shù)據(jù)、軟件、硬件構(gòu)成的技術(shù)棧為基礎(chǔ)，疊加行業(yè)知識與開放生態(tài)，加速AI在制造、能源、基礎(chǔ)設(shè)施等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用落地。

“工業(yè)AI革命正在中國轟轟烈烈地展開”， 博樂仁在主旨演講中說，這也是西門子將其首屆科技創(chuàng)新大會放在北京的原因。這家成立179年的德國工業(yè)巨頭已跨越三個世紀(jì)，截至2025年末有32萬名員工，其中3萬名在中國。

博樂仁認(rèn)為，使用AI模型解決現(xiàn)實世界的問題，并規(guī)�；瘧�(yīng)用到物理世界中，與表面上的熱鬧完全是兩碼事�！皩I帶入現(xiàn)實世界，不僅需要優(yōu)秀的模型，更需要工業(yè)AI操作系統(tǒng)：一個連接數(shù)據(jù)、軟件與智能硬件的技術(shù)棧�！�

博樂仁強調(diào)了數(shù)字孿生在工業(yè)AI體系中的重要地位。他介紹，西門子的軟件正在構(gòu)建具備物理精度的數(shù)字孿生，使工業(yè)系統(tǒng)能夠呈現(xiàn)在虛擬世界中。數(shù)字孿生技術(shù)早已有之，但在AI加持下已升級為具備推演能力的智能系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，從產(chǎn)品、設(shè)備到工廠，多個層級的數(shù)字孿生相互協(xié)作，形成完整的虛擬環(huán)境。

在這個高度真實的虛擬環(huán)境中，企業(yè)可以在實際生產(chǎn)之前就完成復(fù)雜系統(tǒng)的測試與調(diào)整，從而降低試錯成本。這一模式已在實踐中得到驗證，例如百事可樂通過整合多個數(shù)字孿生系統(tǒng)，三個月內(nèi)將單個工廠的生產(chǎn)效率提升20%。

隨著工業(yè)AI應(yīng)用不斷增加，對GPU算力的需求持續(xù)提升。西門子與英偉達(dá)展開合作，將英偉達(dá)的工具與GPU算力集成進(jìn)西門子芯片設(shè)計軟件，使其工作流程提速約10倍。同時，西門子借助英偉達(dá)的技術(shù)和AI能力，大幅提升仿真效率，仿真軟件提速百倍到千倍。除此之外，雙方還正在共同打造下一代數(shù)據(jù)中心。

盡管工業(yè)AI發(fā)展迅速，但要真正實現(xiàn)大規(guī)模落地并在復(fù)雜場景中穩(wěn)定運行，仍面臨重重挑戰(zhàn)。國機數(shù)科董事長王宇航認(rèn)為，目前工業(yè)AI落地存在“三脫節(jié)”，分別是技術(shù)和場景的脫節(jié)、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的脫節(jié)、投入和產(chǎn)出的脫節(jié)。

在工業(yè)領(lǐng)域，大語言模型已經(jīng)不能滿足實際需求。在大會圓桌討論環(huán)節(jié)，王宇航表示，工業(yè)知識不僅以文本形式存在，還涉及圖像、視頻、代碼以及各類工程數(shù)據(jù)，工業(yè)系統(tǒng)之間的交互也往往基于數(shù)據(jù)與代碼而非自然語言。因此在工業(yè)場景中，高質(zhì)量的多模態(tài)模型以及垂直領(lǐng)域的專用模型才能更好支撐具體應(yīng)用落地。

除此之外，王宇航格外重視工業(yè)AI的投入產(chǎn)出比。他認(rèn)為，如果公司花費在人工智能上的費用與降低成本所增加的收益不能夠形成閉環(huán)，那么工業(yè)AI實際上對工業(yè)生產(chǎn)沒有價值。

在北京數(shù)據(jù)集團副總經(jīng)理、北京國際大數(shù)據(jù)交易所董事李振軍看來，相比互聯(lián)網(wǎng)、金融等數(shù)據(jù)天然豐富的行業(yè)，工業(yè)領(lǐng)域由于數(shù)據(jù)需要在生產(chǎn)和運營過程中逐步采集，數(shù)據(jù)獲取難度更高，也使得AI落地更具挑戰(zhàn)。

他認(rèn)為工業(yè)AI破局有兩個破局要點：一，激活大型工業(yè)企業(yè)內(nèi)部的私域數(shù)據(jù)，尤其是生產(chǎn)制造和運營管理數(shù)據(jù)，通過更有效的方式釋放其價值；二，工業(yè)領(lǐng)域的信息化屬于輔助能力，應(yīng)圍繞明確的應(yīng)用場景推進(jìn)相關(guān)投入。在這一過程中，數(shù)據(jù)部門需要與業(yè)務(wù)部門緊密協(xié)同，逐步形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。