工业 AI ，没有新王，光而无耀，静水深流。要说生成式 AI 是当下话题之王，没有人会反对。简单几句话，就能让兵马俑「复活」唱秦腔，特朗普说上脱口秀。 情绪价值拉满之余，你敢不敢想象更酷的事情，如动动嘴皮子就能造出想要的东西。 AI 不仅能够生成一段视频，更能构建一个沉浸式、高仿真、遵循物理规律的虚拟空间，只需自然语音输入指令，它就能将其转化为专业的工业语言，再交由现实工厂的智能化产线变成「实物」。
如此美妙未来或许看似遥远，但在西门子的描绘下，它早已不是空中楼阁，AI 在工业领域的应用正迈向一个崭新阶段。
今年 4 月，西门子展示了其全球第一款工业工程设计生成式 AI 产品 Industrial Copilot，这款工具已经在德国舍弗勒的产线上启用；在刚刚结束的阿赫玛展会上，西门子首次推出多款面向绿氢行业的全新软件工具，通过应用生成式 AI 提升氢气产量；西门子首个工业时序数据基础模型也在开发训练中，未来还会基于西门子万亿级数据集持续优化迭代……
工业人工智能「驾驭」工厂
想象一下，你走进了世界最大的汽车供应商之一德国舍弗勒的生产车间，环顾四周，各种自动化设备正在有条不紊地运作着。
「我想在 band 中添加一个新的图形块(graph block)，并将其命名为 210 sequence。」一位设备操作人员打开西门子 Industrial Copilot 对话框，用简单的自然语言输入要求。很快，虚拟助理回答，「我已经在 0210 (Band) 中添加了一个 S7-Graph 块。」
此时，另一位操作员使用自然语言指导虚拟助手，要求产线的机械臂进行抓取，系统调用了机器人功能库中相应的模块，机械臂便抓起了流水线上的物品。
除了代码生成和优化，舍弗勒工厂的工程团队还能使用自然语言访问相关文档、指南和手册，在设备突然停止工作时快速识别潜在的错误原因并找到解决方案。
相比体验感拉满的消费端产品，企业级软件的交互体验仍然极为复杂，由此也降低了产品开发效率。西门子率先利用生成式人工智能技术重构工业软件体验，大幅提升了工程师的工作效率。在刚结束的 2024 世界人工智能大会 WAIC 上，Industrial Copilot 还荣获「SAIL（Super AI Leader，卓越人工智能引领者奖）之星」奖项。
然而，西门子并不仅满足于提供 Industrial Copilot 这样的人工智能创新产品，它更是工业人工智能的使用者和践行者。在西门子自有工厂里，大量人工智能技术与场景的有机结合早已成为呼吸一般的存在。
在成都高新区，西门子建立了其在中国的首座数字化工厂。走进车间，全自动化生产线上，几乎看不到多少操作工，只有少数工人在生产线后，操作鼠标、键盘，发出指令。
这座「灯塔工厂」已经部署了近 100 个 AI 项目，应用在了质量检测、垃圾处理等多个场景中。
产线上配备了自动光学检测（AOI）设备检测电路板焊接点质量，但严格的标准设置带来大量「假阳性」，需要大量人工复检。在 AOI 设备之后添加一个 AI 系统进行二次检查，工厂成功过滤掉了 90% 以上的「质量有问题」图片，大大降低了工人的工作量。
对于工厂来说，工业垃圾的处理是一个不大不小的麻烦。前端生产线每天 24 小时不停，工厂每天就会产生数千箱的工业垃圾。现在，AI 分拣机器人的危废品识别率达到 100% ，制成品等其他物料识别率达 94% ，综合识别率超过 96% ，已经完全不需要人工处理垃圾。
高质量工业数据让 AI 释放生产力
西门子掌门人博乐仁（ Roland Busch ）曾表示，人工智能这项技术单独存在是没有任何意义的，你只有把它放到各个行业中去，才会产生巨大效益。
然而，工业数据的质量和可得性一直制约着当前 AI 规模化应用。在中国大量的工业制造现场，数据种类纷繁复杂，质量参差不齐，只有大量且高品质的工业数据才能训练出可靠的工业模型，而这些合格的工业「养料」从采集到使用并不是一件易事。
凭借庞大市场份额沉淀下海量工业数据资源，成为其在数字化时代的核心竞争力。
正在开发和训练的西门子首个时序数据的基础模型 GTT 1.0 就是这一天然优势的集中体现。
而这些优势，都深植于西门子在工业硬件和软件领域的全面布局与深度融合。
西门子的硬件产品线极其广泛。其工控系统作为传统企业数字化的基石，控制器（ PLC ）在全球三分之一的工厂中得到使用。
例如，西门子 Industrial Edge 边缘计算平台可以部署在靠近数据源头的位置，实现数据的采集、处理和分析。
西门子深度参与了现场总线、工业以太网等通信协议的制定，使其能够以极高的颗粒度和准确性采集现场层数据。
同样，在软件领域，西门子也展现出强大实力。西门子逐渐构建起一个全面的工业软件生态系统，使得不同层级（如设备层、车间层、企业层）、不同系统（如MES、PLM）、不同部门（如设计、生产、服务）之间的不同类型数据的集成和协同成为可能，形成西门子独有的数据优势。
这种「知行合一」的经验，加之「软硬兼施」的全面布局，最终构筑起西门子无以伦比的数据生态优势。
打通任督二脉
行业知识的充分浇灌让 AI 学会工作
由于工业数据的复杂性远超一般认知，除了常见的图像和文本数据，工业领域还包含了诸如逻辑控制类、时序数据以及各种图像和 3D 模型等多种模态的数据。理解和利用这些数据需要丰富的工业背景和经验。
「 AI 要从消费走向工业，就必须深度结合工业场景，打通数字和机理的任督二脉，以安全、可靠、可信的工业级 AI，实现生产力的飞跃，」西门子全球执行副总裁、西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松在 2024 WAIC 产业发展全体会议上的发言中谈到。
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