盡管消費級人工智能應用已在全球范圍內掀起熱潮，但制造業這一占據全球GDP近16%的龐大領域，AI技術的滲透速度卻遠低于預期。麥肯錫的調研顯示，全球僅有約20%的工業企業將AI技術規模化應用于核心業務，多數企業仍停留在試點或局部應用階段。工廠中的數據分散在各個信息孤島中，算法與生產線之間存在難以逾越的鴻溝，即便最先進的大模型也無法直接完成生產操作。工業AI，這個被寄予厚望的領域，正面臨“叫好不叫座”的困境。
3月23日至24日，西門子在北京首都國際會議中心舉辦了全球旗艦級科技大會RXD（Real Meets Digital）。這場被西門子中國董事長肖松稱為“盛況空前”的活動，吸引了千余名產業領袖、技術專家和開發者參與，線上直播觀看人數近200萬。值得注意的是，這是西門子首次將這一全球性大會放在中國舉辦，這一選擇本身就傳遞出強烈信號：中國正在成為全球工業AI創新的重要策源地和試驗場。
在大會首日的尖峰對話環節，肖松提出了一個關鍵問題：工業AI要真正落地，需要突破哪些障礙？這一提問背后，是西門子對工業AI發展現狀的深刻洞察。與消費級AI不同，工業AI面對的是高度復雜、非標準化且碎片化的物理世界。從設計、生產到運維，每個環節都涉及海量專業知識和特定場景需求。波士頓咨詢的報告指出，高達60%的企業在AI應用上陷入“試點煉獄”，核心挑戰在于如何將實驗室中的算法模型穩定、可靠地部署到復雜多變的生產環境中，實現從概念驗證到價值創造的跨越。
國機數科董事長王宇航在對話中指出，工業AI的落地不僅是一次技術革新，更是一場管理再造、流程重組和企業內部結構變革的“革命”，因此必須是“一把手工程”。技術層面，工業需要的是融合圖像、音頻、視頻、代碼、公式等多模態知識的垂直領域專用模型，而非通用大語言模型。最終，任何投入都必須以清晰的投資回報率（ROI）來衡量。Gartner的分析也印證了這一點，指出工業AI項目失敗的首要原因往往是“業務目標與技術能力錯配”以及“投資回報率難以證明”。
北京數據集團副總經理李振軍從數據角度揭示了工業AI的獨特困境。與互聯網、金融等天生數字化的行業不同，工業數據需要隨著生產管理運營過程采集生成，物理世界的數據采集難度更大、治理成本更高，且大量數據是非結構化、非標準化的。銀河通用機器人聯合創始人張直政則從技術演進角度提出更深層思考：大模型驅動的工業AI將引發生產關系和生產方式的體系化變革，這需要行業具備全新的認知。
肖松對此深表認同。他將破局的關鍵歸納為場景與數據的融合，并提出了三個衡量維度：場景中是否有可獲取的數據；創造的價值是否可量化、實現降本增效；基于數據的優化結果是否可泛化。他坦言，數據是工業AI需要跨越的重要門檻之一。
面對認知、數據、場景、價值等多重挑戰，西門子提出了全棧能力、軟硬融合、生態共建三大破局策略。肖松在對話中強調：“當AI加速融入物理世界時，軟件依然重要，但硬件比過去更重要。軟硬融合的能力將釋放無限潛能與價值。”他比喻道：“軟件是大腦，硬件是手腳。”要實現從感知、決策到執行的工業智能閉環，讓AI產生真實的降本增效，軟硬融合是必經之路。
這一判斷直擊當前工業AI發展的關鍵瓶頸。過去幾年，業界往往更關注算法和算力，忽視了硬件在物理世界中的決定性作用。但在工業場景中，AI的價值最終要通過設備、產線和工廠來實現。西門子股份公司董事會主席博樂仁在主旨演講中進一步闡述，工業場景需要的是“100%可靠的AI”，這依賴于將AI直接嵌入硬件，在邊緣側進行實時“推理”并觸發行動。他舉例，在奧迪工廠，西門子的工業AI以每分鐘2000次的速度檢測焊縫質量；在西門子成都工廠，AI通過3D影像實時引導機器人從雜亂堆中精準抓取零件。這些案例表明，硬件是AI走向物理世界、產生直接價值的關鍵通道。
這一理念也體現在西門子此次發布的26款本土研發新品中。例如，專為數據中心和“AI工廠”設計的SENTRON 3VD直流塑殼斷路器，體積減小20%，安裝時間節省30%；SIMATIC S7-200 SMART G2是西門子專為中國市場打造的第二代高性價比小型PLC。這些產品基于西門子的全球經驗，在中國完成研發和創新，并計劃服務本土后走向全球市場，是“全球經驗，本土創新，規模躍遷”的典范。肖松透露，西門子2024年特別組建了“中國創新產品事業部”，推動產品從定義、研發到生產服務的全價值鏈本地化。
肖松深知，僅靠西門子一家企業的力量遠遠不夠。他在對話中反復強調“生態”的重要性：“在工業AI時代，全棧式科技能力、行業知識和生態都至關重要。只有建立強大的生態，才能釋放工業AI的無限潛能。”西門子Xcelerator開放平臺的戰略正從“共享”優先轉向“共創”優先，倡導與伙伴共同創造解決方案。
在大會現場，阿里云不僅展示了全棧AI能力，更與西門子深化合作，將西門子CAE仿真軟件以IaaS模式部署上云，服務中小企業。雙方還在探討基于阿里千問大模型支持自動化工程。宇樹科技的人形機器人與西門子的SIMOVE智能調度平臺協同，探索AGV與人形機器人的統一調度。英偉達與西門子的合作則深入芯片設計軟件加速、仿真提速百倍以及共同打造下一代“AI工廠”數據中心。與超過40家生態伙伴的聯動，呈現出跨技術棧協同與應用共創的生態圖景。
肖松解釋了選擇中國作為首屆RXD大會舉辦地的四個理由：工業體系的廣度、產業供應鏈的深度、創新與市場化的速度以及對新技術開放的態度。他用四個“度”概括中國的創新優勢：中國擁有聯合國產業分類中最完整的工業體系，這是“廣度”；在深圳，半小時車程內可找齊組裝機器人的所有零件，在長三角，四小時可裝出一臺新能源汽車，這體現了供應鏈的“深度”；西門子SENTRON 3VD直流塑殼斷路器的開發周期從常規的18個月縮短至9個月，這是“速度”；中國市場對于產品和新技術保持開放態度，樂于采用快速迭代的“軟件思維”，這是“態度”。這四個“度”相輔相成，構成了中國無可替代的創新土壤。
西門子正在將中國市場的定位從“最重要的市場之一”深化為“核心的創新策源地”。此次發布的26款產品全部由中國團隊研發，正是“以中國速度加快本土創新，推動更多中國創新走向全球”這一戰略的集中體現。肖松對中國市場的前景保持樂觀，他引用數據稱，中國在“十五五”期間將有約30萬億人民幣的經濟增量，這為技術創新提供了廣闊的結構性機會。
更具前瞻性的是，西門子正積極布局具身智能這一未來賽道。肖松透露，公司正與宇樹科技、銀河通用、優必選等企業探討，利用西門子的數字孿生技術，先在虛擬世界中設計、仿真、測試人形機器人及其產線，再于現實世界落地，從而大幅縮短開發周期。同時，西門子覆蓋40多個行業的全球客戶網絡與知識積累，也能為具身智能企業提供寶貴的場景和數據。肖松預測，人形機器人執行簡單工廠任務（如搬運、擰螺絲）可能在一兩年內實現，但要高可靠地深度融入核心產線，承擔復雜精密工作，仍需5-10年的技術積累與生態共建。
在大會首日的演講中，西門子股份公司董事會主席博樂仁與阿里巴巴集團主席蔡崇信、宇樹科技創始人王興興、寧德時代首席制造官倪軍共話AI時代的開放合作與產業躍遷。這場跨越國界、跨越行業的高級別對話，象征著工業AI需要多方協作的特質。肖松在大會期間多次強調：“工業AI的時代，唯有建立強大的生態，才能真正釋放AI的無限潛能。”他認為，工業AI目前仍處起步探索階段，突破將是點狀的。西門子的策略是在不同點上與伙伴合作尋找突破，逐步連點成線，最終匯集成面。
工業AI的落地是一場需要長期堅持的長跑。從數據到場景，從算法到硬件，從單點突破到生態共建，其成功不僅依賴于技術的先進性，更取決于能否構建一個涵蓋硬件供應商、軟件開發者、數據服務商、系統集成商和最終用戶的繁榮生態。在這場深刻變革中，沒有孤膽英雄，只有攜手并進的生態伙伴，才能穿越重重迷霧，抵達價值創造的彼岸。
