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過去兩年，生成式AI的狂飆突進讓人們見識到了算法在數字世界的魔力——從吟詩作畫到生成以假亂真的視頻，大模型似乎無所不能。然而，當狂歡的潮水逐漸褪去，產業(yè)界開始冷靜地審視一個更為硬核的命題：AI究竟如何跨越虛實的鴻溝，真正進入物理世界，成為驅動實體經濟運轉的底座？

2026年3月23-24日，北京首都國際會議中心，首屆西門子RXD大會（Real Meets Digital）給出了他們的系統(tǒng)性解答。

1場主論壇、7場行業(yè)專題論壇、32場技術精講、3,000+平米會展區(qū)，吸引2000余名行業(yè)領袖、工程師、開發(fā)者和觀察者擠進會場，這是一場關于工業(yè)AI如何落地的產業(yè)預演。在這里，沒有花哨的表演機器人，取而代之的是能夠在微米級精度下控制動力電池涂布的算法，是能夠自主規(guī)劃路徑并協(xié)同作業(yè)的人形機器人，以及無縫銜接IT與OT的工業(yè)算力網。

“AI像當年的電力一樣具有變革性，甚至力量更為強大。它將改變我們的生活與工作、生產與消費。”西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執(zhí)行官博樂仁（Roland Busch）在大會主旨演講中，將AI定義為新一輪工業(yè)革命的通用技術。但他也敏銳地指出，強大的 AI 模型是一回事；而真正使用它、集成它，用其解決現實世界的問題，并規(guī)模化應用到物理世界中 —— 則完全是另外一回事。

面對這“另外一回事”，西門子正試圖扮演那個鋪設電網的人——打造一套貫穿硬件、軟件與數據的工業(yè)AI“操作系統(tǒng)”。在電氣化時代，西門子曾搭建過這樣一套基礎設施，今天他們還想再做一次。

工業(yè)AI的底層邏輯

長期以來，制造業(yè)對新技術的接納往往是點狀的，比如引入視覺檢測替代人工質檢，或是增加幾個傳感器進行簡單的預測性維護。但在西門子看來，由大模型和智能體（Agent）驅動的工業(yè)AI，絕非對單一工種的替代，而是對整個生產關系和生產方式的系統(tǒng)性重塑。

要承載這種重塑，僅靠云端的通用大語言模型是遠遠不夠的。博樂仁在大會上勾勒出了工業(yè)AI操作系統(tǒng)的三大核心要素：契合的技術棧、深厚的行業(yè)知識以及強大的合作伙伴。

技術棧的重構是第一步。在大會現場，西門子展示了從云端到邊緣、從算力到執(zhí)行的完整鏈路。當AI進入物理系統(tǒng)，硬件的價值被前所未有地放大。模型可以在云端訓練，但推理和執(zhí)行必須在生產一線全天候、無間斷地實時響應。

例如，博樂仁現場展示的搭載NVIDIA GPU的高性能工控機BX 59A，完美適配了汽車制造等復雜工業(yè)場景；而全新發(fā)布的新一代S7-200 SMART G2系列PLC，在性能與存儲容量方面實現顯著提升，充當著工業(yè)設備的“智能大腦”；與之配合的S200緊湊型伺服系統(tǒng)，則將高維的數字指令轉化為高精度的物理運動。這種“感知-決策-執(zhí)行”的硬核閉環(huán)，是任何純軟件互聯(lián)網公司都難以輕易跨越的護城河。

此外，未來工業(yè)AI或無處不在、變革生產，但破局需要多要素協(xié)同，建立強大生態(tài)。正如西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松所言：“場景、數據、軟件、硬件、人才缺一不可，唯有強大的生態(tài)，才能真正釋放AI的無限潛能。”

工業(yè)煉金術的壁壘與破局

如果說軟硬件技術棧是骨骼，那么數據就是流淌在工業(yè)AI操作系統(tǒng)中的血液。然而，工業(yè)數據的提取與利用，堪稱一場艱難的煉金術。

在大會的尖峰對話環(huán)節(jié)，多位行業(yè)大咖直擊工業(yè)AI落地的核心痛點。國機數科董事長王宇航犀利地指出了當前工業(yè)AI面臨的“三脫節(jié)”，包括技術與場景脫節(jié)、業(yè)務與數據脫節(jié)、投入與產出脫節(jié)。

與互聯(lián)網行業(yè)天生自帶海量結構化數據不同，工業(yè)現場的數據高度碎片化、多模態(tài)且往往缺乏標注。北京數據集團副總經理李振軍將傳統(tǒng)的工業(yè)數據處理形容為小作坊模式：“大量的工業(yè)企業(yè)內部實際上是有生產但沒數據采集，有采集不存儲，邊采邊丟。或者是采集完后，加工處理能力不夠，無法處理成標準化的數據，只有結構化數據才能運用到模型訓練中。”

這種數據的匱乏與低效，直接鎖死了工業(yè)AI的上限。為此，破局的關鍵在于構建高質量的場景數據。

寧德時代首席制造官倪軍的分享，為高價值場景提供了一個極好的注腳。電池制造被稱為復雜度最高的產品之一，容錯率要求達到驚人的十億分之一（ppb）級別。在厚度僅5微米、寬達1.5米、以每分鐘100米速度飛馳的銅箔極片上涂覆100 微米的電極材料，任何微小的擾動都可能導致災難性后果。在這種極限工況下，通用AI模型完全無能為力，必須依賴與OT知識深度融合的工業(yè)級專有模型。這些模型不僅需要消化設備的設備時序數據、視覺數據，還要吸收工程師的“隱性經驗（Know-how）”。

西門子長達170多年、覆蓋數十個垂直領域的工業(yè)底蘊，在此時就顯現出不可替代的威力。畢竟，全球三分之一的制造設備搭載西門子控制器，這些在物理世界中日夜運轉的設備，構成了世界上最龐大的工業(yè)數據集的潛在來源。通過西門子工業(yè)軟件和邊緣計算平臺，這些沉睡的數據正在被喚醒，轉化為驅動AI進化的優(yōu)質燃料。

具身智能的Sim2Real跨越

本次大會上，最吸引眼球的莫過于那些穿梭在展區(qū)、與自動化設備協(xié)同作業(yè)的機器人。具身智能作為AI進入物理世界的終極形態(tài)，正在迎來屬于它的奇點時刻。

宇樹科技創(chuàng)始人王興興在對話中分享了令人振奮的技術躍遷：從最初依靠傳統(tǒng)數學建模，到2021開始，公司全線機器人產品都轉向AI控制路線。2023年首款人形機器人H1，完全依靠端到端AI訓練訓練實現走路、跑步等動作。AI讓實體機器人的運動控制迎來了顛覆性巨變。曾經在地上笨拙爬行的機器人，僅需在模型中微調參數并經過一夜的訓練，第二天上機測試，就能迎來質的飛躍，表現遠超傳統(tǒng)算法。

然而，機器人的“小腦”（運動控制）雖然進化神速，但其在復雜工業(yè)環(huán)境中的“大腦”（任務泛化與操作執(zhí)行）仍面臨挑戰(zhàn)。銀河通用聯(lián)合創(chuàng)始人張直政則指出，具身智能所需的數據量遠超傳統(tǒng)的大語言模型，且數據必須與具體的硬件本體和物理場景強綁定。

如何低成本、大規(guī)模地獲取這些高價值的長尾數據？答案指向了仿真與數字孿生。

這正是西門子的強項。在西門子高保真的虛擬環(huán)境中，企業(yè)可以構建出兼具照片級真實感與物理精準性的數字孿生工廠。在現實中難以復刻的數百萬種抓取姿態(tài)、邊緣工況、甚至是故障場景，都可以在虛擬空間中以極低的成本進行千萬次的并發(fā)訓練（Sim2Real）。

王興興透露，預計在未來六個月內，通過大模型與豐富動作庫的結合，機器人將實現自由、絲滑的任意動作生成與組合。結合西門子的工易魔方——一個能夠讓開發(fā)者以拖拽方式輕松構建柔性生產線工作流的平臺，未來工廠中“人類下達模糊指令，機器集群自主規(guī)劃并協(xié)同執(zhí)行”的科幻場景，已近在咫尺。

生態(tài)的力量

獨木難成林。在極其非標、長尾的工業(yè)自動化市場，沒有任何一家企業(yè)能包攬一切。構建一個開放共贏的生態(tài)，是工業(yè)AI走向規(guī)模化的唯一路徑。

在此次大會上，西門子與阿里巴巴深化戰(zhàn)略合作的消息引發(fā)了業(yè)界的高度關注。可以說，這是一次極具互補性的強強聯(lián)合，阿里巴巴擁有強大的阿里云基礎設施和千問大模型，是典型的“云與數據基因”，而西門子則掌握著最深厚的工業(yè)軟件、自動化硬件及工廠現場的Know-how。

阿里巴巴集團主席蔡崇信在對話中深刻闡述了AI智能體的突破性意義：“以往大模型像百科全書，現在的智能體則具備規(guī)劃、推理、記憶能力，是真正的虛擬知識員工。”

西門子正在將這種能力引入車間。其打造的Industrial Copilot，已經能夠通過“問題解決智能體”、“設備狀態(tài)智能體”等多智能體協(xié)同，實現在產線上自動排查故障、甚至直接生成數控代碼操作設備。未來，西門子的仿真產品組合將部署到阿里云，以基礎設施即服務（IaaS）模式惠及眾多中國企業(yè)；同時，基于千問等大模型，結合西門子獨有的工業(yè)數據進行微調，還將誕生出更具殺傷力的工業(yè)專屬大模型。

不僅是阿里，西門子與NVIDIA在加速仿真與算力上的深度綁定，與宇樹科技、銀河通用在具身智能調度上的協(xié)同，以及通過西門子Xcelerator平臺匯聚的超50萬中國注冊用戶和400多家本土合作伙伴，共同編織了一張龐大的工業(yè)AI生態(tài)網。

全球最大試驗場的雙向奔赴

值得注意的是，西門子將首屆RXD大會的舉辦地選址北京，并在此一口氣發(fā)布了26款由中國團隊研發(fā)、專為中國市場打造的全新本土產品，這背后也有一層更現實的邏輯。

“中國是工業(yè)AI最佳的試驗場”，蔡崇信在大會現場的這句話點出了核心。

作為占全球工業(yè)產出30%的最大制造業(yè)經濟體，中國不僅擁有全球最完整的工業(yè)體系和海量的工業(yè)數據，更有著對新技術無比渴望且極具創(chuàng)新活力的企業(yè)群體。

無論是面向高密度智算中心的新一代直流斷路器SENTRON 3VD，還是能夠通過AI分析持續(xù)優(yōu)化數據中心能耗的智冷魔方，西門子的本土創(chuàng)新正精準切中中國產業(yè)升級的時代脈搏。在這里，技術不再高高在上，而是迅速下沉到預測性維護、機器視覺質檢、柔性排產、零碳園區(qū)管理等一個個真實而棘手的工業(yè)現場痛點中。

通過本地化研發(fā)+全球化技術底座的模式，西門子不僅在幫助中國企業(yè)打通數據孤島、實現降本增效，更在賦能寧德時代、宇樹科技這樣的領軍企業(yè)走向世界，以統(tǒng)一的高標準數字化體系支撐其全球產能布局與綠色出海。

西門子用170多年積累了理解工業(yè)肌理的能力，現在它要把這些能力系統(tǒng)化地注入AI，再用AI反哺工廠。這個循環(huán)能否真正轉動，還需要時間檢驗。但可以確定的是，這次在北京，西門子至少交出了一份目前為止最完整、也最扎實的答卷框架——以及許多已經在車間里跑通的真實案例。

這或許是"AI如何進入物理世界"這個問題，迄今最系統(tǒng)的一次公開作答。