在人工智能技術飛速發展的今天，AI從實驗室走向工業實際應用的道路依然充滿挑戰。Gartner的研究表明，高達85%的AI項目未能成功跨越實驗室與規?；渴鹬g的鴻溝，無法真正轉化為業務價值。盡管AI在編寫代碼、設計等領域展現出強大能力，但在復雜的工業生產環境中，其表現卻常常不盡如人意。
某電子廠曾嘗試引入AI技術降低質檢成本并提高準確率，然而僅三個月后，隨著產品批次更換，系統誤報率從0.5%飆升至15%，最終不得不恢復人工質檢。這一案例凸顯了AI技術的概率性與工業生產對確定性要求的矛盾。工業發展的歷史表明，每一次重大技術躍遷都伴隨著生產方式的徹底變革，而AI尚未找到將不確定性轉化為可預測、可控制系統的有效方法。
在西門子RXD大會上，公司董事會主席博樂仁指出，當AI融入物理系統時，其角色將超越單純的技術功能，成為能夠重塑現實世界運行方式的變革力量。然而，這一轉變不會自然發生。作為多次工業革命的關鍵參與者，西門子此次面臨的是如何讓AI真正融入物理世界的難題。
工業AI的落地面臨多重障礙。某電解鋁工廠試圖使用時序大模型優化生產參數，卻因AI無法解釋建議而遭到工區長抵制。這反映出單一技術模型難以滿足復雜工業流程的需求，尤其是缺乏可解釋性。西門子中國董事長肖松認為，工業AI雖潛力巨大，但挖掘其價值并非易事。工業場景覆蓋產品全生命周期，涉及設計、制造、質檢、運維等多個環節，其復雜性遠超文本或圖像生成。
國機數科董事長王宇航在圓桌討論中總結了AI在工業中落地緩慢的三大原因：技術與場景脫節、業務與數據脫節、投入與產出脫節。當前的大語言模型難以直接理解工業圖紙、照片等知識，而企業產生的海量數據也因缺乏提煉方法而難以利用。工業AI部署成本高昂，企業需權衡投入與收益，尤其在排產、庫存等復雜系統優化中，局部最優可能導致整體失衡，數據耦合性進一步增加了挑戰。
工業場景的數據具有多元異構、多模態、時空耦合等特征，且需保持時間基點的關聯性。即便頭部企業也未能系統性解決數據質量與正確性問題。工廠了解自身需求卻缺乏技術能力，AI公司掌握技術卻難以深入理解工業場景，雙方合作困難重重。肖松強調，工業AI的成敗不在于模型，而在于數據。西門子通過構建貫通硬件、軟件與數據的技術棧，將AI引入物理世界。
在RXD大會發布的26款新品中，多數聚焦硬件領域，涵蓋自動化、運動控制、AI基礎設施等品類。肖松認為，隨著AI加速融入物理世界，硬件的重要性日益凸顯。軟件方面，西門子推出基于物理規律的數字孿生系統，為決策優化提供虛擬仿真環境，降低試錯成本。其Digital Twin Composer工具支持產線全流程虛擬驗證，進一步提升了工業AI的可行性。
西門子的核心優勢在于長期積累的工業數據資產。大模型落地需算力、模型與數據三要素，而數據是決定模型能否落地的關鍵。企業生產數據如同地下礦產，需經過標注、清洗、加工才能用于模型訓練。北京數據集團副總經理李振軍指出，工業數據采集難度大，且具有易腐、離散等特征，許多工廠為節省成本僅存儲短期數據，導致模型訓練缺乏歷史樣本。工業門類細分，每家工廠都是獨立孤島，難以形成規模效應。
數據的使用同樣面臨高門檻。工業企業流程復雜，非經驗豐富者難以找到、理解并利用有價值的數據。數據需轉化為可理解的信息，并與實際場景深度綁定，同時確保企業投入能形成正向收益。肖松認為，突破數據門檻需聚焦特定行業，選擇預測性維護、質量視覺檢測等成熟場景，這些領域數據相對充分，價值可量化。而具身智能等初級場景則需通過合成數據、仿真數據補充，突破時間更長。
西門子之所以能沉淀大量工業數據資產，得益于其近180年的持續積累。目前，西門子的工業軟件與硬件產品已服務全球40多個行業、40多萬家客戶。其軟件版圖覆蓋產品全生命周期，深入汽車制造、食品加工、化工流程等復雜系統；硬件體系則實現從設備控制到數據采集、處理的完整閉環，將生產動態轉化為可采集、推理的數據。這些積累使西門子訓練工業基礎模型IFM的高質量數據達150PB，構筑了其在工業AI領域的護城河。
西門子的技術已助力多家中國制造企業實現轉型升級。瀘州老窖基于西門子工廠仿真軟件完成整廠級數字孿生建模，推動釀造生產向數智化方向邁進。在新能源、高端制造、數據中心等領域，大量企業通過使用西門子中國研發的智能硬件與軟件產品，縮短工程周期、提升良品率、降低能耗。西門子在AI領域的投入始于1973年，即便在科技互聯網泡沫破滅時期，仍堅持探索AI在質量檢測、故障診斷等環節的應用。
2022年，西門子推出面向工業、樓宇、電網、交通領域的Xcelerator平臺，簡化企業數字化轉型。今年1月，公司宣布將打造工業AI操作系統，推動AI更安全、高效、規模化地落地。目前，西門子在AI領域擁有超過1500名專家，專利持有量居世界前列。隨著工業AI使用門檻的降低，西門子正從技術提供者轉向啟蒙者與產業升級共建者，持續引領工業技術變革。
