軟硬協(xié)同決定成敗。

作者｜田思奇

編輯｜王博

過去幾年，人工智能的進展主要發(fā)生在數(shù)字環(huán)境中。技術(shù)演進的路徑大多指向同一個方向：讓算法在虛擬環(huán)境中變得更好用。

隨著這一輪技術(shù)熱潮進入中段，更現(xiàn)實的產(chǎn)業(yè)問題浮現(xiàn)：當人工智能進入充滿噪聲和物理約束的工廠與電網(wǎng)時，它還能保持“智能”嗎？

在工業(yè) AI 從試驗走向規(guī)�；渴�、虛實融合加速深化的背景下，西門子于2026年3月23-24日在北京召開RXD大會（Real meets Digital），讓AI走出數(shù)字環(huán)境、在復雜物理場景中穩(wěn)定可靠運行。

作為同時貫通電氣化、自動化、數(shù)字化到智能化，并具備工業(yè)軟件與工程經(jīng)驗的百年工業(yè)巨頭，西門子在本次大會上集中探討了AI深度進入生產(chǎn)流程后的工程挑戰(zhàn)、系統(tǒng)協(xié)同與規(guī)�；窂�，試圖給出一種更接近現(xiàn)實的方案：當AI進入真實世界，軟件與硬件的結(jié)合不再是配合關(guān)系，而是決定成敗的前提。數(shù)字能力必須通過設備與系統(tǒng)工程，才能真正轉(zhuǎn)化為物理世界的價值。

1.直面真實生產(chǎn)深水區(qū)

全球AI產(chǎn)業(yè)的競爭重心，正在轉(zhuǎn)移。

如今在真實的生產(chǎn)環(huán)境里，技術(shù)參數(shù)不再是唯一的通行證。能否在制造環(huán)境中7×24小時穩(wěn)定運行、實現(xiàn)規(guī)�；慕当驹鲂�，才是拉開企業(yè)差距的關(guān)鍵。

畢竟，工業(yè)場景是高度耦合的復雜系統(tǒng)，每一道指令都受到嚴苛的物理法則約束，任何決策必須在安全底線、運行穩(wěn)定與生產(chǎn)效率之間找到極窄的平衡點。

IIoT World與HiveMQ聯(lián)合發(fā)布的《2026工業(yè)AI就緒度報告》戳破了行業(yè)此前過于樂觀的預期。在這份基于272位工業(yè)專業(yè)人士的調(diào)研中，54%受訪者將數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性列為頭號障礙，48%受制于遺留系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)孤島，43%擔憂AI決策的可解釋性與可信度不足。在不夠了解“為什么”的情況下，沒有人敢讓機器完全接管。

西門子RXD這一命名，也對應著產(chǎn)業(yè)階段的變化。單點技術(shù)已無法支撐產(chǎn)業(yè)演進，眼下更需要跨系統(tǒng)、跨區(qū)域的協(xié)同機制，是數(shù)字世界與物理世界相互承載技術(shù)突破的節(jié)點。

「甲子光年」觀察發(fā)現(xiàn)，行業(yè)已形成共識：AI邁入物理世界后，軟件價值依舊突出，但硬件與系統(tǒng)工程的價值迎來強勢回歸，成為工業(yè)AI落地的核心支撐。

在西門子RXD大會的主旨演講中，西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執(zhí)行官博樂仁點出了核心：“當AI進入物理系統(tǒng)，它便不再是一項功能，而是一股力量。一股能夠影響現(xiàn)實世界的力量，一股能夠改變世界運行方式的力量�！�

在他看來，不妨將工業(yè)AI操作系統(tǒng)視為一個“智能層”：它貫穿整個工業(yè)價值鏈，連接硬件、軟件與數(shù)據(jù)。這一層正在改變工業(yè)設備與基礎設施的設計、工程及運營方式。

西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執(zhí)行官博樂仁

博樂仁同時強調(diào)，要讓AI真正走進現(xiàn)實，來到物理世界，絕非僅靠更優(yōu)的算法就能實現(xiàn)。在工業(yè)場景中，我們需要100%可靠的AI。而要實現(xiàn)這一點，需要依賴契合的技術(shù)棧、深厚的行業(yè)知識以及合作伙伴之間的協(xié)同。

順著這一邏輯，跨界協(xié)同成為工業(yè)AI落地的必然選擇，比如西門子與阿里巴巴的合作，就是能力互補的典型案例。阿里巴巴集團主席蔡崇信在西門子RXD大會現(xiàn)場表示，阿里巴巴深耕軟件與電商服務，西門子扎根制造業(yè)、擁有海量產(chǎn)業(yè)客戶資源，“雙方能力高度互補”。

蔡崇信進一步指出，“工業(yè)人工智能”和“人工智能+制造”的最佳試驗場就在中國——中國占全球工業(yè)產(chǎn)出的30%，是全球最大制造業(yè)經(jīng)濟體。這也意味著中國擁有海量的工業(yè)數(shù)據(jù)，“這是我們合作落地、迭代優(yōu)化、打磨模型的絕佳土壤。我非常期待與西門子持續(xù)合作，讓工業(yè)人工智能真正落地。”

這種互補優(yōu)勢已轉(zhuǎn)化為實打?qū)嵉穆涞爻晒何鏖T子與阿里云聯(lián)手，將整合西門子仿真產(chǎn)品組合與阿里云的算力及基礎設施，面向中國市場客戶，提供以基礎設施即服務（IaaS）模式交付的計算機輔助工程（CAE） 能力；同時將西門子的全球技術(shù)優(yōu)勢與中國本地創(chuàng)新有機融合，賦能工業(yè)基礎設施、自動化以及AI應用等多個方向。

從雙方實踐不難看出，工業(yè)AI并非單一技術(shù)的線性升級，而是扎根真實產(chǎn)業(yè)場景的系統(tǒng)能力，核心是打通數(shù)據(jù)、軟件與設備的閉環(huán)運行體系——這也正是西門子布局硬件、深耕軟硬協(xié)同的核心原因。

2.軟件之外，硬件回歸

面對工業(yè)AI落地的現(xiàn)實阻礙，西門子并未跟隨以模型參數(shù)優(yōu)先的發(fā)展路徑，而是依托近180年的制造積淀，全力打通電氣化、自動化、數(shù)字化與智能化全棧技術(shù)，讓虛擬算力穩(wěn)定、持續(xù)地驅(qū)動物理生產(chǎn)。

在西門子RXD大會上，這一邏輯被進一步具象化。圍繞工業(yè)AI的落地路徑，博樂仁將“硬件”的重要性提到了一個更高的位置。“談到現(xiàn)實世界，就不能不談硬件，這是技術(shù)棧的另一要素。當前的硬件，變得前所未有的重要。”在他看來，模型訓練在云端，而智能應用則在生產(chǎn)一線，實時響應，統(tǒng)籌調(diào)控一眾工業(yè)控制器。一旦有設備偏離既定目標，就會被工控機發(fā)現(xiàn)，并自動調(diào)整參數(shù)，保障設備與整套系統(tǒng)穩(wěn)定運行——“模型不僅解讀數(shù)據(jù)，更能實時觸發(fā)行動，而且是全天候、無間斷地實時響應�！�

例如，在奧迪的造車廠，西門子的工業(yè)AI以每分鐘2000次的速度檢測焊縫質(zhì)量。這項工作若由人工完成，將耗費數(shù)天。如今，僅在確實需要專家介入時，AI才會即刻發(fā)出提醒。

在這套軟硬一體的體系中，數(shù)據(jù)、軟件與硬件不再是相互割裂的模塊，而是共同組成工業(yè)AI的核心技術(shù)棧，讓智能真正融入生產(chǎn)全流程、實現(xiàn)持續(xù)運轉(zhuǎn)。

這種“軟件定義、硬件承載”的核心能力，在西門子RXD大會發(fā)布的新品矩陣中得到集中體現(xiàn)。西門子一次性推出26款本土化研發(fā)新品，覆蓋邊緣計算、自動化領(lǐng)域、AI應用等多個層級，搭建起從數(shù)據(jù)采集、實時響應到精準執(zhí)行的完整落地鏈路。

西門子RXD大會新品展示區(qū)

例如，新一代可編程邏輯控制器S7-200 SMART G2在性能與存儲能力上的提升，使其能夠承擔更復雜的任務，成為設備側(cè)的“決策大腦”；S200緊湊型伺服系統(tǒng)則負責將數(shù)字指令轉(zhuǎn)化為高精度運動控制，在保障性能的同時降低客戶成本，助力提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。

與此同時，AI能力也開始直接嵌入生產(chǎn)過程。預測性維護軟件SiePA Pro能夠基于設備運行數(shù)據(jù)識別異常趨勢，在故障發(fā)生前進行干預，減少停機損失。這類應用不再停留在分析層，而是直接參與生產(chǎn)節(jié)奏的調(diào)節(jié)。

為什么硬件與控制系統(tǒng)重新變得關(guān)鍵？在大會圓桌中，西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松給出了更直白的解釋：“軟件是大腦，硬件是手腳。”只有當兩者形成緊密耦合，才能完成從感知、決策到執(zhí)行的閉環(huán)。工業(yè) AI 是座金礦，但要挖出金礦里的真金并非易事。

西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松

高端制造的嚴苛場景，更是印證了軟硬協(xié)同的必要性。寧德時代首席制造官、工程與研發(fā)體系聯(lián)席總裁倪軍也在西門子RXD大會現(xiàn)場指出，電池是他數(shù)十年職業(yè)生涯中最復雜、最難制造的產(chǎn)品之一。因為電池的生產(chǎn)是一個連續(xù)的過程，必須嚴格保障安全性、一致性、性能與使用壽命�！皬墓こ處煹脑O計階段，到生產(chǎn)制造，再到售后市場，我們都在運用大數(shù)據(jù)和AI 模型，確保出廠，才能保證產(chǎn)品達到最高標準�！�

在這一邏輯下，工業(yè)AI的落地依賴兩大關(guān)鍵能力。

首先是高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)供給。不同于互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)，工業(yè)數(shù)據(jù)源于設備長期運行、生產(chǎn)流程實時產(chǎn)生，具備明確的時序特征和物理含義，直接關(guān)聯(lián)生產(chǎn)決策。肖松在西門子RXD大會主持的圓桌進一步將數(shù)據(jù)問題與場景階段綁定：在成熟場景中，關(guān)鍵是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過有限但高價值的數(shù)據(jù)實現(xiàn)能力泛化；而在初級場景中，則需要先建立數(shù)據(jù)規(guī)模，通過持續(xù)積累為系統(tǒng)能力打基礎。

這也意味著，數(shù)據(jù)問題本質(zhì)上不是獨立問題，而是場景問題。西門子的優(yōu)勢在于，其長期沉淀于設備與控制系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)本身就嵌入在真實生產(chǎn)流程中，使其能夠在具體場景中持續(xù)生成并被直接用于決策。

其次是工程經(jīng)驗與行業(yè)know-how的結(jié)構(gòu)化能力。在大會現(xiàn)場，博樂仁的一個數(shù)據(jù)分享似乎帶來了更直觀的沖擊，體現(xiàn)西門子行業(yè)知識累積深厚的底蘊：全球1/3的制造設備搭載了西門子控制器，近70%的電力流經(jīng)由西門子軟件規(guī)劃或優(yōu)化的電網(wǎng)。

這背后是強大的專家資源——西門子擁有1500名AI專家與數(shù)萬名工程師，深耕虛擬世界與現(xiàn)實世界。他們身處行業(yè)前沿，最清楚哪些數(shù)據(jù)具備價值、如何分類歸集，也最懂哪些AI應用行之有效。

3.開放協(xié)作為何是必選項

博樂仁在大會上多次強調(diào)，想要實現(xiàn)工業(yè)AI規(guī)�；涞�，我們還需要強大的合作伙伴。生態(tài)在工業(yè)AI中的角色正在發(fā)生變化。它不再只是技術(shù)合作的補充，而是系統(tǒng)能夠成立的前提。關(guān)鍵不在于參與者數(shù)量，而在于是否存在一套機制，能夠?qū)⒎稚⒌募夹g(shù)能力與產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)接入同一條運行鏈路。

西門子RXD大會展區(qū)布局印證了這一趨勢�！讣鬃庸饽辍褂^察發(fā)現(xiàn)，40余家合作伙伴并非孤立展示產(chǎn)品，而是按云計算、工業(yè)軟件、機器人、裝備制造及數(shù)據(jù)中心等職能分布，共同拼湊出一條完整的技術(shù)鏈路。

當這一鏈路被串聯(lián)起來，工業(yè)AI規(guī)�；涞氐碾y點便不再是模型能力本身，而在于能否在這一整條鏈路中穩(wěn)定運行。

在西門子RXD大會現(xiàn)場與博樂仁對談中，宇樹科技創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官王興興將這一難點說得更為直接。在他看來，人形機器人的移動和基礎動作問題基本已經(jīng)攻克，但抓取、操作尤其是觸覺相關(guān)的技術(shù)難題還未突破。想要解決這個問題，就需要海量不同物品的訓練數(shù)據(jù)來補齊短板，但目前這部分數(shù)據(jù)訓練還未完全攻克。

博樂仁（圖右）與宇樹科技創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官王興興（圖左）對談

這印證了具身智能落地的關(guān)鍵判斷：真實工業(yè)場景的復雜性無法被單一技術(shù)覆蓋，必須依托多層能力協(xié)同運行，系統(tǒng)才能持續(xù)優(yōu)化。

正如肖松所言，要破局工業(yè)AI，場景，數(shù)據(jù)，軟件，硬件，人才缺一不可。唯有建立強大的生態(tài)，才能真正釋放AI的無限的潛能。

4.結(jié)語

Fortune Business Insights預測，2026年制造業(yè)AI市場中，硬件相關(guān)板塊占比將達45.89%，與機器學習技術(shù)占比近乎持平，足以證明工業(yè)AI早已不是單點技術(shù)延伸，而是多層技術(shù)協(xié)同的系統(tǒng)工程。

西門子正是這一系統(tǒng)路徑的標桿，依托西門子Xcelerator開放平臺，它把工業(yè)軟件、自動化系統(tǒng)、硬件設備與生態(tài)伙伴能力整合為統(tǒng)一接口，實現(xiàn)多方技術(shù)高效協(xié)同，也讓自身從技術(shù)參與者升級為工業(yè)AI生態(tài)的系統(tǒng)組織者。

回望過去，算法浪潮曾讓人確信，所有行業(yè)將被輕易顛覆。工業(yè)現(xiàn)實卻證明，當代碼指令轉(zhuǎn)化為機械轟鳴，那些看似傳統(tǒng)的工程經(jīng)驗、自動化控制系統(tǒng)與硬件壁壘不僅未消亡，反而成為決定技術(shù)落地的關(guān)鍵護城河。

RXD（Real meets Digital），這一大會命名本身就直指工業(yè)AI的核心命題：當AI走出數(shù)字空間、扎根工廠車間與能源基建，決定成敗的早已不是算法強弱，而是現(xiàn)實世界與數(shù)字世界能否高效打通、深度融合。

這場從虛擬計算走向?qū)嶓w生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)變革才剛剛啟幕，唯有敬畏物理世界規(guī)律、深耕系統(tǒng)工程建設、堅守軟硬協(xié)同理念的企業(yè)，才能跨越落地鴻溝，真正抓住工業(yè)智能化的時代紅利。

（封面圖及文中配圖來源：西門子RXD大會）