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【编者按】 在当前AI发展的关键节点，8日的CES 2025展会上的一场演讲引发了全球工业界的深度关注。西门子CTO首次披露了一组令人震撼的数据：全球170亿台智能设备中，80%的数据尚未被开发利用。这不仅是一个技术突破的信号，更预示着工业AI即将带来的深刻变革。
【核心要点预览】
工业场景的巨大机遇：全球170亿台智能设备，年增长率近20%.
价值洞察的关键时刻：80%的工业数据尚待开发，蕴含巨大商业价值.
AI赋能的系统方案：从单点智能到全流程数字化转型.
企业机遇：如何在新一轮工业革命中实现跨越式发展.
在一个熟练工人平均经验从20年骤降至3年的时代，制造业正面临前所未有的挑战。工业生产力下降10%，产品召回率上升33%，工作场所事故死亡率增加9%，这些数据背后是整个行业的转型阵痛。正是在这样的背景下，西门子公司首席技术和战略官 Peter Koerte 博士提出了"大步前进"的理念。这不是简单的技术叠加，而是对工业生产方式的根本性重构。
面对环境危机、地缘政治不稳定和熟练劳动力短缺等多重挑战，渐进式改良已经不足以应对。西门子通过工业副驾系统（Copilot）、边缘智能部署（Industrial edge）和全流程数字孪生（Physics-Based Digital Twin）三大技术突破，展现了其对工业智能化的系统思考。工业副驾就像一位经验丰富的同事，能够24/7全天候待命，协助设备操作、编程和故障排除。边缘计算的引入让高性能计算能力直达车间，而数字孪生技术则实现了从产品设计到工厂运营的全流程数字化。
同时，西门子的生态布局同样引人注目。通过与NVIDIA、IBM、埃森哲等科技巨头的深度合作，以及面向创新创业企业的扶持计划，西门子正在构建一个开放共赢的产业新生态。尤其值得关注的是，他们推出的"西门子初创企业计划"，为早期创新企业提供了显著的价格优惠和技术支持，展现了工业巨头对创新力量的重视。
一、工业AI拐点时刻
"人工智能是否被夸大了？"这是2025年初，每个人都在思考的问题。在CES 2025的演讲台上，西门子用一组触目惊心的数据给出了答案。
自2019年以来,美国制造业面临严峻挑战:
工业生产力下降10%; 产品召回率上升33%; 工作场所事故死亡率增加9%; 工人平均工作经验从20年骤降至3年.
这不是简单的效率问题,而是整个工业体系到了必须变革的临界点。
环境危机、地缘政治动荡和人才短缺构成了一个复杂的挑战矩阵。气候变化要求工业加速绿色转型，全球供应链的重组带来了前所未有的不确定性，同时大量熟练技术工人的退休造成了严重的经验断层。"在这种情况下，渐进式改良已经不够了，"西门子CEO在演讲中强调，"我们需要的是革命性的“大步前进”（Big Steps Forward）。"
然而，工业AI与我们熟知的消费级AI有着本质区别。正如西门子在演讲中指出的："如果普通AI对邮件的语气判断错误，那只是小问题。但如果工业AI在机器编程、医疗诊断或电网管理上出错，后果可能是灾难性的。"
这意味着工业AI必须具备三个关键特征:
安全性：零容忍致命错误 可靠性：7×24小时稳定运行 可信赖：决策过程可解释、可追溯
在工业领域，真正的瓶颈并非缺乏数据，而是数据未被充分利用。西门子透露了一个令人震惊的数据：目前全球拥有170亿个智能设备，是地球人口的两倍，且每年以近20%的速度增长。这些设备不断产生着海量数据，记录着产品使用状态、生产过程细节和环境变化等关键信息。然而，有高达80%的数据没有被充分利用，这些蕴含巨大价值的信息正被白白浪费。
正是基于对这一现状的深刻认识，西门子开始布局全新的工业AI架构。他们的目标不是简单地提升自动化水平，而是要从根本上改变工业运作方式。在他们看来，数据不仅是资产，更是重塑工业未来的关键要素。
二、西门子技术革新
"西门子实际上已经成为工业的操作系统。"在CES 2025演讲中，西门子引用了NVIDIA CEO黄仁勋的这句话。这个定位揭示了西门子的核心战略：不是提供独立的AI工具，而是构建一个完整的工业智能基础设施。
1、工业AI助手
工业副驾（Industrial Co-Pilot）的诞生源于一个现实困境：自2019年以来，美国制造业工人的平均工作经验从20年骤降至3年。这导致了一系列连锁反应：生产效率下降10%，产品召回率上升33%，工作场所事故死亡率增加9%。想象一个真实场景：一位工作经验仅有两周的新员工，在周日凌晨的夜班中突然遇到机器故障，导致生产线停摆。没有经验丰富的同事，没有现场主管，这种情况在当今制造业已成为常态。工业副驾正是为解决这类问题而生。
但工业副驾不仅仅是一个简单的智能助手。西门子与微软合作开发的这套系统具有三个关键特征：
专门针对工业环境优化，确保安全性和可靠性
提供全天候24/7支持，协助设备操作、编程和故障排除
支持多种部署模式，包括云端、本地和边缘计算
特别值得一提的是边缘计算版本。通过与NVIDIA的合作，西门子将高性能GPU计算能力直接带入车间。这意味着数据可以在工厂现场得到实时处理，既保障了数据安全，又显著降低了系统延迟，同时还降低了运营成本。
2、物理世界数字孪生
在西门子看来，要让工业AI真正可靠，物理驱动的数字孪生（Physics-Based Digital Twin）是必不可少的基础设施。这不是简单的3D建模，而是需要涵盖产品全生命周期的完整数字表达。
以他们与Jet Zero的合作为例，这家计划在2030年推出革命性混合翼飞机的公司，正在利用西门子的数字孪生技术进行从设计到制造的全流程优化。通过数字孪生，他们可以：
在工厂建设前进行全规模生产模拟；
优化飞机设计以减少50%的燃料消耗；；
实现全球团队的实时协作设计；
3、IBM和埃森哲的加入
随着产品中软件比重的增加，西门子意识到需要一个更强大的生态系统。通过与IBM和埃森哲的战略合作，他们正在构建一个面向软件定义汽车（Software-Defined Vehicles）的设计和验证环境。
这种合作的深度令人印象深刻。它不仅仅关注软件开发，更重要的是解决了软硬件协同开发中的关键挑战。例如，当一个硬件或软件组件发生变更时，系统可以准确追踪所有相关依赖，确保变更的安全性和可靠性。这种系统思维在索尼新一代头戴显示器的开发中得到了充分体现。当这款原本面向办公环境的设备需要适应工厂环境时，团队必须考虑：
工业噪声环境下的音频输出要求；
更高功率需求对电路设计的影响；
工业环境中的电磁干扰问题；
通过数字孪生和系统化的验证环境，这些潜在问题可以在早期设计阶段被发现和解决，避免了昂贵的后期修复成本。
西门子正从一家工业自动化公司，转变为工业智能化时代的基础设施提供商。正如文章开头引用的那句话：西门子正在成为工业的操作系统。
三、全球工业巨头棋局
"当你离开这里时，你可能会听到三星的消息，或者参加松下的主题演讲。"西门子在CES上透露了一个令人深思的事实："在本届CES发表主题演讲的每一家公司，要么是我们的客户，要么是我们的合作伙伴。"
这不是简单的商业吹嘘。事实上，西门子已经构建了一个令人惊叹的工业生态版图：全球每三台工厂设备中就有一台通过西门子的控制系统连接；全球十大消费品公司中有八家是他们的客户；全球十大电池供应商中有八家使用他们的解决方案；所有领先的汽车制造商，包括主要的电动车企业，都在使用西门子的Xcelerator平台。
1、重新定义工业
在100亿美元收购Altair Engineering之后，西门子展示了其对未来工业创新的全新思考。
传统观点认为，处理复杂性的方法是简化和标准化。但西门子提出了不同的视角：在产品和制造过程日益复杂的今天，复杂性本身可以成为竞争优势。关键在于如何驾驭这种复杂性。
以Jet Zero的混合翼飞机项目为例。这家雄心勃勃的初创公司计划在2030年实现首飞，这个时间表在航空业堪称激进。但通过西门子的数字平台，他们可以：
在虚拟环境中验证设计方案；
在工厂建设前模拟整个生产流程；
让全球分布的团队进行实时协作；
这种创新模式使得一家初创公司也能挑战航空制造业的技术极限。正如Jet Zero的CEO所说："唯一能让我们缩短时间表的方法就是工业AI。"
2、"初创企业计划"
在宣布与众多科技巨头合作的同时，西门子也推出了面向初创企业的重要计划。这个计划提供了相当慷慨的条件：第一年优惠90%，第二年80%，第三年70%。合作伙伴AWS还将为参与者提供5,000美元的云计算积分。
这个举措的意义不仅在于扶持创新创业。更重要的是，西门子认识到：在工业智能化时代，创新不再是大公司的专利。从Arc Boats的海洋电气化，到Spinover的可持续纺织，再到Desert Control的土地改良，初创企业正在各个领域推动工业变革。
3、工业AI的三重优势
在工业AI领域，西门子展现出独特的竞争优势：
首先是数据优势。 通过工业设备和软件系统，西门子积累了海量的真实工业数据。而在工业场景中，数据的质量和相关性比数量更重要。
其次是行业深度。 目前西门子服务于超过25个行业，包括汽车、航空航天、制药、半导体等。这种跨行业的经验积累，让他们能够更好地理解和解决复杂的工业问题。
最后是技术积累。 西门子在AI领域的投入可以追溯到几十年前。目前他们拥有1,500多名AI专家和超过3,000项AI专利，涵盖从生成式AI到神经网络的各个领域。
这种全方位的布局，正如一位业内专家所说："西门子不只是在卖工业软件，他们在构建下一代工业的操作系统。"
四、新工业革命机遇
在分析完西门子的全球战略后，一个关键问题浮现：这场工业智能化变革对中国制造业意味着什么？
1、工业数据的价值
西门子的演讲揭示了一个重要事实：当全球都在担忧AI训练数据即将耗尽时，工业领域却坐拥一座数据金矿。170亿台智能设备、每年20%的增长率，这些数字背后是巨大的机遇。
作为全球最大的制造业基地，中国拥有世界上最丰富的工业数据资源。但和全球趋势类似，这些数据中有80%尚未被充分利用。如何激活这些数据的价值，将成为决定未来竞争力的关键。
2、人才断层的对策
全球制造业普遍面临的技术工人经验断层，在中国可能表现得更为急迫。从2019年到2025年，美国工厂工人的平均工作经验从20年下降到3年。中国制造业同样面临着技术工人老龄化和新生代招工难的双重挑战。
西门子的工业副驾系统提供了一个解决思路：不是简单地用AI替代人工，而是构建一个能够保存和传承工业知识的智能系统。这种方案特别适合中国制造业的实际情况：
可以快速培养新员工；
降低对专家经验的依赖；
实现工业知识的标准化和规模化传播；
3、到"制造强国"的跨越
在西门子展示的众多案例中，Jet Zero的故事特别值得中国企业关注。这家初创公司正在挑战航空制造业的技术极限，他们依靠的不是传统的渐进式创新，而是借助数字孪生等新技术实现"大步前进"。
这种模式对中国制造业具有重要启示。在全球产业链重组的背景下，中国制造业面临着转型升级的紧迫需求。通过数字化和智能化手段，实现技术能力的快速跨越，将是一条可行的路径。
西门子的"初创企业计划"展示了工业巨头的生态思维。通过降低准入门槛，他们正在构建一个更加开放和创新的工业生态系统。对企业来说，这种思维同样重要。随着工业互联网的发展，单个企业或单个平台已经难以应对日益复杂的市场需求。构建开放、协作的产业生态，将成为推动工业智能化的重要支撑。
4、突破口：三类机会
基于西门子的实践，我们可以看到工业智能化的三个重要突破口：
首先是能源转型领域。西门子已经证明，通过AI技术可以提高30%的电网容量，并更好地管理可再生能源的波动性。作为全球最大的新能源市场，国内在这一领域有巨大的应用空间。
其次是建筑智能化。数据显示，通过AI管理制冷系统，可以减少30%的能源使用和碳排放。考虑到国内庞大的建筑存量，这将是一个巨大的市场。
第三是工厂智能化。面对人口老龄化和劳动力成本上升，制造业比以往任何时候都更需要智能化升级。西门子的实践表明，系统性的智能化解决方案可以有效应对这些挑战。
五、工业智能化新范式
在过去的几年里，我们热衷于讨论ChatGPT等消费级AI的进展。但正如西门子在CES 2025的演讲所揭示的，真正的AI革命可能正在工业领域悄然展开。
当NVIDIA的CEO黄仁勋说"西门子实际上已经成为工业的操作系统"时，他点出了一个关键趋势：工业AI不再是独立的工具，而是正在成为新型工业基础设施。这种转变体现在三个层面：
深度方面，AI正从外围应用延伸到核心生产环节。就像西门子展示的工业副驾系统，它不只是一个简单的辅助工具，而是深度介入到设备操作、生产规划和故障处理等核心环节。
广度方面，应用场景从单点突破扩展到全流程覆盖。通过数字孪生技术，实现了从产品设计、生产制造到运营维护的全流程数字化。
高度方面，技术创新从提升效率转向重塑生产方式。正如Jet Zero的例子所示，数字技术不仅在提高效率，更在从根本上改变产品的设计和制造方式。
在这场变革中，一种新型的工业能力正在悄然成形。最引人注目的是企业对复杂性的全新理解和应对方式。传统工业时代追求简化和标准化，而在数字时代，企业开始学会拥抱复杂性，并将其转化为竞争优势。通过数字孪生等技术，企业得以在虚拟环境中从容应对各种复杂场景，这极大地降低了创新风险，也扩展了创新边界。同样值得关注的是工业知识传承方式的革新。在技术工人代际更替的大背景下，人工智能正在成为连接过去与未来的桥梁。它不只是被动地记录和存储工业经验，更重要的是能够将这些经验转化为智能化的决策支持和操作指导，让宝贵的工业知识焕发新生。
更深层的变化体现在产业协作方式上。当前的技术创新和产业升级已经超出了任何单个企业的能力范围。西门子的实践很好地诠释了这一点：他们既与NVIDIA、IBM、埃森哲等科技巨头展开深度合作，又通过扶持计划扶植创新创业企业。这种开放共生的生态体系，正在成为工业智能化时代的制胜法宝。
最后，
工业智能化不是简单的技术叠加，而是一场深刻的产业变革。在这场变革中，成功的关键不在于技术本身，而在于如何将技术、产业和生态统一起来，构建新的竞争优势。
正如西门子所说："面对环境危机、地缘政治不稳定和熟练劳动力短缺，我们不需要一步一步的前进，而是需要大步向前。"现在，这个"大步向前"的时刻已经来临。
【往期回顾】
参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=bl_35QzVsGU&ab_channel=Siemens
来源：官方媒体/网络新闻
编辑：深思
主编: 图灵