西門子聯手英偉達：工業 AI 操作系統，進產線了

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（Roland Busch & 黃仁勛CES現場對話）

2026 年 CES 舞臺上，西門子 CEO Roland Busch 沒有講產品，而是先講了一個百年前的故事。

他說，當年電力出現，把黑夜變成白晝，讓機器放大人的能力，把速度變成效率。而今天，工業正迎來另一次通用技術的代際更替。

他給出了一個明確的判斷：

工業 AI 不再只是功能，而是將重塑下個世紀的力量。

這什么叫“力量”？

不是在傳統流程末端裝個算法插件、加個攝像頭識別，而是從設計源頭就開始重構整個工業的運轉方式。

所以這次發布會，黃仁勛親自登臺。

西門子聯手英偉達，這套“工業AI操作系統（Industrial AI Operating System）”，進產線了。

第一節｜為什么需要操作系統？

過去十年，工業 AI 一直在做的事情，本質上是“插件式優化”：在傳統流程末端加個視覺識別，在生產線上裝個預測性維護算法，在質檢環節接入缺陷檢測模型。

這些都有用，但都沒有改變工業的運轉方式。設計還是用傳統軟件畫圖，仿真驗證還是要花好幾天，制造系統還是按照預設的剛性流程執行。AI 只是在最后幫你優化一下，而不是從一開始就參與進來。

這就是為什么工業 AI一直停留在試點階段，很難真正規模化落地。

那怎么破局？

Roland Busch 這次用一個案例來說明：如果要真正破局，該從哪里下手。

他選的不是工廠，不是機器人，而是芯片設計。

這個選擇很關鍵。因為芯片設計是整個工業鏈條里最復雜、最依賴仿真、最吃算力的環節之一。如果工業 AI 連這個都能改，那它確實可能改所有東西。

拿 Nvidia 剛發布的新一代 GPU Vera Rubin 來說：功率 240 千瓦，內含 220 萬億個晶體管，由 6 種不同芯片、冷卻網絡、互連模塊組成，整整重兩噸，耗費 15 萬工程人年才設計出來。

這樣的硬件，傳統方式已經跑不動了。更關鍵的是，傳統方式是“設計完→驗證→發現問題→人工修改”，這個流程太慢了。

黃仁勛給出的答案是：

“工程師的目標不是寫 Verilog 代碼，而是解決問題。未來會有 AI 設計師和人類設計師坐在一起，一起探索想法，一起迭代邊界。”

這就是為什么他們要從設計軟件開始動手。

如果連圖紙怎么畫都還是老方式，后面談工廠數字孿生、談AI制造，都是空中樓閣。

所謂“工業AI操作系統”，第一步就是要解決這個問題：讓 AI 從設計的第一步就參與進來，而不是在最后一步幫你優化。

第二節｜完整技術棧，雙方互用

如果工業 AI 要從單點工具變成操作系統，那它到底長什么樣？

Roland Busch 和 黃仁勛在臺上公布的，不是某個新產品，而是一套完整的技術棧。

這套技術棧分三層：

• 最底層是 GPU 算力。

傳統工業軟件是在 CPU上 運行，速度已經成為瓶頸。黃仁勛舉了個例子：過去做風洞模擬，運行一次要好幾天，現在遷移到GPU上，速度能快1000倍。這不是小幅優化，而是從"跑幾十種方案"到"跑上萬種方案"的質變。

• 中間層是設計和仿真軟件。

這是西門子的核心能力。他們的EDA工具、Simcenter工程仿真套件，要全部用CUDA重寫。更重要的是，這些軟件不再只做驗證，而是開始創造。AI 可以在海量數據上訓練，主動提出新的設計方案，而不是等工程師畫完圖再去檢查。

• 應用層是制造控制和運營管理。

這是西門子 50 年工業積累的價值。全球每三臺制造機器就有一臺運行著西門子的控制器。他們知道工廠怎么運轉，知道哪些數據重要，知道什么樣的決策應該留給人類，什么可以交給AI。

三層合在一起，才是“操作系統”。缺任何一層，都只是工具拼湊。

那這套操作系統怎么落地？

他們現場宣布了 5 個深化合作方向：EDA軟件遷移GPU、工程模擬加速、自適應制造、AI工廠建設、相互使用技術。

但這不是5個獨立項目，而是一條完整的鏈路。

1. 設計出來的芯片，能直接在數字孿生里進行熱仿真；

2. 驗證通過的工廠布局，能直接推送給產線AI調整；

3. 仿真出來的最優參數，能實時下發到邊緣控制器。

整個流程不需要人工轉換格式、不需要數據重新錄入、不需要跨部門開會對齊。

而這套系統的第一個實體產品，叫Digital Twin Composer，數字孿生構建器。它能創建任何產品、工廠、流程的虛擬 3D 模型，連接實時數據。更關鍵的是，它不是孤立的仿真工具，而是能直接連到西門子的運營軟件和硬件。

也就是說，你可以從虛擬環境中直接對現實世界做出改變：調整機器速度、改變溫度參數、重新分配物料流轉路線。

數字世界和物理世界之間，不再有那道看得見摸不著的墻。

這個產品已經上線到西門子自己的Xcelerator平臺，不是演示版本，而是真實商用。

工業 AI 不是誰都能做的。

西門子和英偉達能做成，是因為各自拿出了關鍵能力。

• 第一，需要真正理解工業場景。西門子在30個工業垂直領域都有深厚積累，1500名AI專家，25萬員工帶來的行業知識。

• 第二，需要GPU算力革命。傳統CPU根本運行不起來這個量級的仿真和模擬。Nvidia的CUDA生態、GPU架構、AI加速能力，是這套系統的算力基座。

• 第三，需要自己先用。

Roland 在現場明確說：

“我們會在 2026 年，在德國啟動第一個完全AI驅動的自適應制造基地。我們自己的工廠，會用我們自己的技術。”

當一個做了 175 年工業的公司，把自己的工廠當作第一個試驗場，這就是最好的背書。

黃仁勛也說：我們要一起加速西門子的 EDA 軟件，這樣我們就能更快地設計芯片，然后用這些芯片更快地加速西門子的軟件。我們要一起優化 Simcenter 仿真工具，這樣我們就能更快地設計 AI 工廠，然后用這些工廠制造更強大的AI。

這是一個正向循環。

而正向循環的起點，是雙方都把對方的技術用在自己最核心的業務上。

完整技術棧、真實場景驗證、正向循環加速，這個“工業AI操作系統”就是這么做成的。

第三節｜誰在用？百事可樂、勞斯萊斯、聚變能源

很多 AI 項目都死在“能做”和“能用”之間。演示視頻里效果很好，到了真實產線就不靈了。

西門子自己要用，一批客戶也已經在執行真實項目。

1、百事可樂是第一批客戶

他們拿一座運營了 50 年的老倉庫做測試。這個倉庫已經滿足不了高峰期需求，傳統做法是擴建或新建，動輒幾百萬美元。

他們選擇先在數字世界里重新設計。

用數字孿生模擬不同的貨物流轉方式、叉車路線、機器人走位，AI自動推演出幾百上千種布局方案，找出最有效率的那個。

結果：三個月內，吞吐效率提升20%。

更關鍵的是，他們內部估算，整個運營鏈條的資本支出可能因此減少10%到15%。

2、另一個案例是勞斯萊斯

他們用這套工具優化航空發動機里的液壓泵設計。把零件和制造機器都建成數字孿生，用AI模擬整個加工過程。

結果：CAN編程時間縮短80%，工廠整體生產力提升30%。

3、還有一個更遠期的案例：聚變能源

Commonwealth Fusion Systems在用西門子的技術設計全球第一臺商業聚變反應堆。目標是在弗吉尼亞州建造一臺能產生 400 MW電力的商業聚變機組，Google已經簽了購電協議。

這個項目的意義在于：黃仁勛提過，一個 AI 工廠需要 1 吉瓦的電，成本 500 億美元。沒有清潔、穩定、充足的能源，這些 AI 工廠根本建不起來。

而聚變能源從設計到工廠控制，全程用西門子的數字孿生和自動化系統，本身就是工業 AI 操作系統的完整驗證。

4、再看更日常的場景：電網管理

西門子的 AI 能幫城市電網模擬：

• 加1 萬輛電動車會不會崩潰？

• 能不能提前 0.5 秒預測負載？

• 讓樓宇自動調整能耗穩定電網？

他們現在已經能做到：在不需要新增基礎設施的情況下，將現有電網容量最大化 20 %。

從50年老倉庫到航空發動機，從聚變反應堆到城市電網，這些案例覆蓋的場景完全不同，但做法是一樣的：用數字孿生把物理世界復制一遍，用AI在虛擬環境里找出最優方案，然后把結果同步回現實世界。

百事可樂的 20%，勞斯萊斯的 80%，電網的 20%。

這些數字背后，是工業 AI 從“功能”變成了“力量”。

不再是末端優化，而是源頭重構。

不再是試點項目，而是真實產線。

西門子和英偉達，讓工業 AI 操作系統真正落地了。

識自AI

本文由AI深度研究院出品，內容整理自西門子CEO Roland Busch在2026年CES演講等網上公開素材，屬評論分析性質。內容為觀點提煉與合理引述，未逐字復制原演講材料。未經授權，不得轉載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=R4Wm6YdoZSs

https://nvidianews.nvidia.com/news/siemens-and-nvidia-expand-partnership-industrial-ai-operating-system

https://news.siemens.com/en-us/digital-twin-composer-ces-2026/

https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-unveils-technologies-accelerate-industrial-ai-revolution-ces-2026

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈