★ 文/顧碩

西門子以“數實融合，新智增長”為主題亮相第25屆中 國國際工業博覽會。作為工業AI應用領域的先行者與創新推動 者，西門子依托久經驗證的數實融合能力、深厚的行業積累和 來自工業現場的高質量數據，積極推進AI技術與工業場景深度 融合。

“工業AI的真正落地，始于對需求場景的精準捕捉，成 于將技術、數據與行業機理深度融合。”西門子全球執行副總 裁、西門子中國董事長、總裁兼首席執行官肖松博士表示， “這正是西門子的優勢所在——以深度行業know-how喚醒沉 睡數據，攜手生態創新伙伴，助力萬千中國工業企業收獲工業 AI的真價值、真效益。

 生成式AI落地中國，詮釋“一次正確”理念

工博會現場，西門子攜手中科摩通打造的新一代新能源汽車EMB智能裝配設備正式揭幕。該設備是西門子生成式工業人 工智能助手Industrial Copilot在中國市場的首次試點應用。在 該設備的調試過程中，Industrial Copilot輔助工程師進行自動 化程序開發，大幅減少重復工作，有效提高程序開發效率、降 低因設備錯誤操作造成的生產損失。結合西門子標準化解決方 案及機器人庫，Industrial Copilot助力中科摩通將程序開發時 間減少30%，產線現場調試周期縮短30%，人工與物料損耗降 低10%，充分證明了工業AI在復雜制造環境中的真實價值。

中科摩通作為以AI為創新引擎的國家級“小巨人”企 業，致力于運用AI技術，構建柔性自動化大模型，打造自動化 裝配、性能檢測、智能倉儲物流等應用的數字化智能工廠。西 門子與中科摩通將進一步深化戰略合作，為其未來的智能裝備 整體解決方案提供堅實的數字化底座。

西門子與中科摩通的合作案例完整詮釋了其所倡導的“一 次正確”理念。王海濱對展臺上的這一大亮點進行了詳細講 解：“對于中科摩通這類非標設備制造商，每個項目都具獨特 性，傳統定制流程從開發、調試到交付及售后均耗時費力。如 今在AI技術賦能下，我們能夠在虛擬環境中充分驗證設計方 案，自動生成代碼并完成測試驗證。‘一次正確’并非絕對不 犯錯，而是將試錯過程前置到虛擬仿真階段，大幅降低實際投 入中的成本與風險，待設計的原理、代碼與調試均在仿真環境 中驗證通過后，再落地實施，從而實現高效率、高確定性的落 地成果。這一理念也呼應了今年我們‘數實融合 新智增長’ 的展示主題，具備高度的客戶價值與實踐意義。

多場景AI深度融合，破解工業應用瓶頸

 今年西門子重點展示了工業人工智能的多個應用場景：首先是基于其自有知識庫的AI助手，專注于技術知識管理、 問答與檢索。西門子（中國）有限公司執行副總裁、西門子 大中華區數字化工業集團總經理王海濱表示，盡管當前已有 ChatGPT等通用AI工具可檢索公共信息，但在工業領域，尤 其是工廠自動化等專業范疇，其知識覆蓋的完整性與準確性仍 顯不足。西門子憑借百年積累的行業知識與經驗，能為客戶提 供更專業、可靠的解答。第二項應用聚焦自動化工程開發環 境，例如在TIA博途平臺中集成AI助手。傳統PLC編程需工程 師逐條編寫代碼，而現在借助AI能力，不僅能自動生成如PID 調節等程序，還可實現程序正確性的自動化驗證。第三，在工 廠運營場景中，AI被用于工藝參數優化。傳統做法依賴資深 工程師的經驗判斷，而現在其通過整合歷史數據、挖掘運行規 律，實現工藝的持續優化。

王海濱也闡述了工業場景中AI應用的難點有哪些，他認 為：一是高質量、多來源的工業數據獲取。盡管數據可獲得 性近年來已有顯著提升，但對大多數企業而言，這仍是首要 挑戰。二是數據背后的函數關系建模問題。我們可以將許多 工業問題抽象為 y=f(x) 的數學關系，其中x是自變量，y是因 變量，而f是隱藏的規律。AI的核心任務就是從海量數據中找 出這一函數關系f。一旦f被準確建模，我們便能實現預測性維 護、工藝參數優化等高級應用。此外，工業數據的治理同樣關 鍵——數據所代表的物理含義（如壓力、溫度、流速等）、其 結構化處理與存儲方式，都直接影響后續建模效果。目前許多 生產場景仍依賴老師傅的經驗，正是因為其經驗中蘊含了尚未 被量化的f，而AI的目標正是將這些隱性知識轉化為可復用的 模型。

據記者了解，針對工業智能體落地面臨的部署成本高、 專業人才缺乏和技術成熟度不足等多重挑戰，西門子通過全方 位的技術和生態布局提供系統化解決方案：在確保安全可靠方 面，西門子將百年工業知識沉淀為安全規范與工藝模型，內 嵌于智能體決策邏輯中，并通過數字孿生在數字世界進行測 試驗證，確保其在物理世界中的運行安全與可靠性；西門子 Industrial Copilot通過自然語言交互大幅降低使用難度，工 程人員無需專業編程技能即可完成設備組態、PLC編程等復雜 任務，有效降低應用門檻及對專業人才的要求；此外，通過開 放式數字商業平臺西門子Xcelerator，西門子在中國已鏈接53 萬用戶，匯聚300多個生態伙伴，其中超60%與AI相關，構建 起開放共贏的創新生態。

構建全棧產品體系，夯實工業AI底座

工博會現場，西門子全景呈現了其全棧軟、硬件產品及解 決方案，能夠為企業打通IT與OT之間的壁壘，讓數據在企業 產品、生產、運營、決策等各個環節自由流動。海量高質量工 業數據，為工業AI的精準訓練提供了“語料”。西門子產品家 族的最新成員也亮相工博會，十余款新品進一步夯實軟硬件基 石，包括：

（1）全新基本型分布式I/O系統SIMATIC ET 200BL在 TIA博途環境中開發，無需復雜配置即可快速部署，顯著降低 工程實施難度和投資成本。（2）精彩面板全新系列SMART LINE PLUS在完全兼容SMART LINE V5所有功能的基礎上， 新增多項功能，大幅提升連接靈活性和工程效率。（3）超低 壓機電一體化解決方案SIMOTICS E直流伺服，包含1EE1無 刷內轉子電機、1EV1無刷外轉子電機和ArgoDrive驅動轉向 系統。（4）FMT020新一代電磁流量變送器專為中國市場設 計，不僅能夠測量體積流量和介質流速，還可同時監測電導 率。（5）BFC百數達3.0工業IoT連接軟件致力于打破OT與IT 數據壁壘，具備多品牌設備兼容能力。（6）5S COM智能終 端配電新品集成智能檢測、無線通信和遠程控制功能。

這些創新產品為工業AI的應用提供了堅實基礎。對此， 王海濱進一步闡述：“工業AI是跨學科的復雜領域，要求企業 既懂工藝與行業知識，又具備數據科學與IT能力，這對傳統制 造企業而言難度較大。西門子在推進AI落地方面，采取的是從 基礎到高階的漸進路徑。我們通過全員培訓提升‘工業+數據 +AI’的融合意識，并在成都、南京等工廠中實踐AI在質量檢 測、物流調度等場景的應用。同時，我們也致力于降低AI應用 門檻。例如，通過低代碼平臺Mendix，使工藝專家無需深厚 IT背景也能開發應用；通過收購Altair并引入RapidMiner等 工具，為客戶提供數千種預置模型與自動化建模能力，大幅簡 化數據建模過程。

當前制造業正探索著“AI智能體”，其核心在于不僅能 生成初始版本，還能持續自我提升，這代表著AI發展的新階 段。此次工博會上我們不難看出，西門子的目標正是通過技 術、平臺與生態的整合，幫助廣大工業企業克服AI落地的障 礙，賦能其在數字化與智能化轉型中實現新突破。我們也將 拭目以待。

摘自《自動化博覽》2025年9月刊