西門子RXD大會(huì)揭秘：AI闖進(jìn)工廠，勝負(fù)手不在算法｜甲子光年

軟硬協(xié)同決定成敗。

作者｜田思奇

編輯｜王博

過去幾年，人工智能的進(jìn)展主要發(fā)生在數(shù)字環(huán)境中。技術(shù)演進(jìn)的路徑大多指向同一個(gè)方向：讓算法在虛擬環(huán)境中變得更好用。

隨著這一輪技術(shù)熱潮進(jìn)入中段，更現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)業(yè)問題浮現(xiàn)：當(dāng)人工智能進(jìn)入充滿噪聲和物理約束的工廠與電網(wǎng)時(shí)，它還能保持“智能”嗎？

在工業(yè) AI 從試驗(yàn)走向規(guī)模化部署、虛實(shí)融合加速深化的背景下，西門子于2026年3月23-24日在北京召開RXD大會(huì)（Real meets Digital），讓AI走出數(shù)字環(huán)境、在復(fù)雜物理場景中穩(wěn)定可靠運(yùn)行。

作為同時(shí)貫通電氣化、自動(dòng)化、數(shù)字化到智能化，并具備工業(yè)軟件與工程經(jīng)驗(yàn)的百年工業(yè)巨頭，西門子在本次大會(huì)上集中探討了AI深度進(jìn)入生產(chǎn)流程后的工程挑戰(zhàn)、系統(tǒng)協(xié)同與規(guī)模化路徑，試圖給出一種更接近現(xiàn)實(shí)的方案：當(dāng)AI進(jìn)入真實(shí)世界，軟件與硬件的結(jié)合不再是配合關(guān)系，而是決定成敗的前提。數(shù)字能力必須通過設(shè)備與系統(tǒng)工程，才能真正轉(zhuǎn)化為物理世界的價(jià)值。

1.直面真實(shí)生產(chǎn)深水區(qū)

全球AI產(chǎn)業(yè)的競爭重心，正在轉(zhuǎn)移。

如今在真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境里，技術(shù)參數(shù)不再是唯一的通行證。能否在制造環(huán)境中7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行、實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的降本增效，才是拉開企業(yè)差距的關(guān)鍵。

畢竟，工業(yè)場景是高度耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，每一道指令都受到嚴(yán)苛的物理法則約束，任何決策必須在安全底線、運(yùn)行穩(wěn)定與生產(chǎn)效率之間找到極窄的平衡點(diǎn)。

IIoT World與HiveMQ聯(lián)合發(fā)布的《2026工業(yè)AI就緒度報(bào)告》戳破了行業(yè)此前過于樂觀的預(yù)期。在這份基于272位工業(yè)專業(yè)人士的調(diào)研中，54%受訪者將數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性列為頭號障礙，48%受制于遺留系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)孤島，43%擔(dān)憂AI決策的可解釋性與可信度不足。在不夠了解“為什么”的情況下，沒有人敢讓機(jī)器完全接管。

西門子RXD這一命名，也對應(yīng)著產(chǎn)業(yè)階段的變化。單點(diǎn)技術(shù)已無法支撐產(chǎn)業(yè)演進(jìn)，眼下更需要跨系統(tǒng)、跨區(qū)域的協(xié)同機(jī)制，是數(shù)字世界與物理世界相互承載技術(shù)突破的節(jié)點(diǎn)。

「甲子光年」觀察發(fā)現(xiàn)，行業(yè)已形成共識：AI邁入物理世界后，軟件價(jià)值依舊突出，但硬件與系統(tǒng)工程的價(jià)值迎來強(qiáng)勢回歸，成為工業(yè)AI落地的核心支撐。

在西門子RXD大會(huì)的主旨演講中，西門子股份公司董事會(huì)主席、總裁兼首席執(zhí)行官博樂仁點(diǎn)出了核心：“當(dāng)AI進(jìn)入物理系統(tǒng)，它便不再是一項(xiàng)功能，而是一股力量。一股能夠影響現(xiàn)實(shí)世界的力量，一股能夠改變世界運(yùn)行方式的力量。”

在他看來，不妨將工業(yè)AI操作系統(tǒng)視為一個(gè)“智能層”：它貫穿整個(gè)工業(yè)價(jià)值鏈，連接硬件、軟件與數(shù)據(jù)。這一層正在改變工業(yè)設(shè)備與基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)、工程及運(yùn)營方式。

西門子股份公司董事會(huì)主席、總裁兼首席執(zhí)行官博樂仁

博樂仁同時(shí)強(qiáng)調(diào)，要讓AI真正走進(jìn)現(xiàn)實(shí)，來到物理世界，絕非僅靠更優(yōu)的算法就能實(shí)現(xiàn)。在工業(yè)場景中，我們需要100%可靠的AI。而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要依賴契合的技術(shù)棧、深厚的行業(yè)知識以及合作伙伴之間的協(xié)同。

順著這一邏輯，跨界協(xié)同成為工業(yè)AI落地的必然選擇，比如西門子與阿里巴巴的合作，就是能力互補(bǔ)的典型案例。阿里巴巴集團(tuán)主席蔡崇信在西門子RXD大會(huì)現(xiàn)場表示，阿里巴巴深耕軟件與電商服務(wù)，西門子扎根制造業(yè)、擁有海量產(chǎn)業(yè)客戶資源，“雙方能力高度互補(bǔ)”。

蔡崇信進(jìn)一步指出，“工業(yè)人工智能”和“人工智能+制造”的最佳試驗(yàn)場就在中國——中國占全球工業(yè)產(chǎn)出的30%，是全球最大制造業(yè)經(jīng)濟(jì)體。這也意味著中國擁有海量的工業(yè)數(shù)據(jù)，“這是我們合作落地、迭代優(yōu)化、打磨模型的絕佳土壤。我非常期待與西門子持續(xù)合作，讓工業(yè)人工智能真正落地。”

這種互補(bǔ)優(yōu)勢已轉(zhuǎn)化為實(shí)打?qū)嵉穆涞爻晒何鏖T子與阿里云聯(lián)手，將整合西門子仿真產(chǎn)品組合與阿里云的算力及基礎(chǔ)設(shè)施，面向中國市場客戶，提供以基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）模式交付的計(jì)算機(jī)輔助工程（CAE） 能力；同時(shí)將西門子的全球技術(shù)優(yōu)勢與中國本地創(chuàng)新有機(jī)融合，賦能工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、自動(dòng)化以及AI應(yīng)用等多個(gè)方向。

從雙方實(shí)踐不難看出，工業(yè)AI并非單一技術(shù)的線性升級，而是扎根真實(shí)產(chǎn)業(yè)場景的系統(tǒng)能力，核心是打通數(shù)據(jù)、軟件與設(shè)備的閉環(huán)運(yùn)行體系——這也正是西門子布局硬件、深耕軟硬協(xié)同的核心原因。

2.軟件之外，硬件回歸

面對工業(yè)AI落地的現(xiàn)實(shí)阻礙，西門子并未跟隨以模型參數(shù)優(yōu)先的發(fā)展路徑，而是依托近180年的制造積淀，全力打通電氣化、自動(dòng)化、數(shù)字化與智能化全棧技術(shù)，讓虛擬算力穩(wěn)定、持續(xù)地驅(qū)動(dòng)物理生產(chǎn)。

在西門子RXD大會(huì)上，這一邏輯被進(jìn)一步具象化。圍繞工業(yè)AI的落地路徑，博樂仁將“硬件”的重要性提到了一個(gè)更高的位置。“談到現(xiàn)實(shí)世界，就不能不談?dòng)布@是技術(shù)棧的另一要素。當(dāng)前的硬件，變得前所未有的重要。”在他看來，模型訓(xùn)練在云端，而智能應(yīng)用則在生產(chǎn)一線，實(shí)時(shí)響應(yīng)，統(tǒng)籌調(diào)控一眾工業(yè)控制器。一旦有設(shè)備偏離既定目標(biāo)，就會(huì)被工控機(jī)發(fā)現(xiàn)，并自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，保障設(shè)備與整套系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行——“模型不僅解讀數(shù)據(jù)，更能實(shí)時(shí)觸發(fā)行動(dòng)，而且是全天候、無間斷地實(shí)時(shí)響應(yīng)。”

例如，在奧迪的造車廠，西門子的工業(yè)AI以每分鐘2000次的速度檢測焊縫質(zhì)量。這項(xiàng)工作若由人工完成，將耗費(fèi)數(shù)天。如今，僅在確實(shí)需要專家介入時(shí)，AI才會(huì)即刻發(fā)出提醒。

在這套軟硬一體的體系中，數(shù)據(jù)、軟件與硬件不再是相互割裂的模塊，而是共同組成工業(yè)AI的核心技術(shù)棧，讓智能真正融入生產(chǎn)全流程、實(shí)現(xiàn)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。

這種“軟件定義、硬件承載”的核心能力，在西門子RXD大會(huì)發(fā)布的新品矩陣中得到集中體現(xiàn)。西門子一次性推出26款本土化研發(fā)新品，覆蓋邊緣計(jì)算、自動(dòng)化領(lǐng)域、AI應(yīng)用等多個(gè)層級，搭建起從數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)響應(yīng)到精準(zhǔn)執(zhí)行的完整落地鏈路。

西門子RXD大會(huì)新品展示區(qū)

例如，新一代可編程邏輯控制器S7-200 SMART G2在性能與存儲能力上的提升，使其能夠承擔(dān)更復(fù)雜的任務(wù)，成為設(shè)備側(cè)的“決策大腦”；S200緊湊型伺服系統(tǒng)則負(fù)責(zé)將數(shù)字指令轉(zhuǎn)化為高精度運(yùn)動(dòng)控制，在保障性能的同時(shí)降低客戶成本，助力提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。

與此同時(shí)，AI能力也開始直接嵌入生產(chǎn)過程。預(yù)測性維護(hù)軟件SiePA Pro能夠基于設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)識別異常趨勢，在故障發(fā)生前進(jìn)行干預(yù)，減少停機(jī)損失。這類應(yīng)用不再停留在分析層，而是直接參與生產(chǎn)節(jié)奏的調(diào)節(jié)。

為什么硬件與控制系統(tǒng)重新變得關(guān)鍵？在大會(huì)圓桌中，西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松給出了更直白的解釋：“軟件是大腦，硬件是手腳。”只有當(dāng)兩者形成緊密耦合，才能完成從感知、決策到執(zhí)行的閉環(huán)。工業(yè) AI 是座金礦，但要挖出金礦里的真金并非易事。

西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松

高端制造的嚴(yán)苛場景，更是印證了軟硬協(xié)同的必要性。寧德時(shí)代首席制造官、工程與研發(fā)體系聯(lián)席總裁倪軍也在西門子RXD大會(huì)現(xiàn)場指出，電池是他數(shù)十年職業(yè)生涯中最復(fù)雜、最難制造的產(chǎn)品之一。因?yàn)殡姵氐纳a(chǎn)是一個(gè)連續(xù)的過程，必須嚴(yán)格保障安全性、一致性、性能與使用壽命。“從工程師的設(shè)計(jì)階段，到生產(chǎn)制造，再到售后市場，我們都在運(yùn)用大數(shù)據(jù)和AI 模型，確保出廠，才能保證產(chǎn)品達(dá)到最高標(biāo)準(zhǔn)。”

在這一邏輯下，工業(yè)AI的落地依賴兩大關(guān)鍵能力。

首先是高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)供給。不同于互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)，工業(yè)數(shù)據(jù)源于設(shè)備長期運(yùn)行、生產(chǎn)流程實(shí)時(shí)產(chǎn)生，具備明確的時(shí)序特征和物理含義，直接關(guān)聯(lián)生產(chǎn)決策。肖松在西門子RXD大會(huì)主持的圓桌進(jìn)一步將數(shù)據(jù)問題與場景階段綁定：在成熟場景中，關(guān)鍵是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過有限但高價(jià)值的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)能力泛化；而在初級場景中，則需要先建立數(shù)據(jù)規(guī)模，通過持續(xù)積累為系統(tǒng)能力打基礎(chǔ)。

這也意味著，數(shù)據(jù)問題本質(zhì)上不是獨(dú)立問題，而是場景問題。西門子的優(yōu)勢在于，其長期沉淀于設(shè)備與控制系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)本身就嵌入在真實(shí)生產(chǎn)流程中，使其能夠在具體場景中持續(xù)生成并被直接用于決策。

其次是工程經(jīng)驗(yàn)與行業(yè)know-how的結(jié)構(gòu)化能力。在大會(huì)現(xiàn)場，博樂仁的一個(gè)數(shù)據(jù)分享似乎帶來了更直觀的沖擊，體現(xiàn)西門子行業(yè)知識累積深厚的底蘊(yùn)：全球1/3的制造設(shè)備搭載了西門子控制器，近70%的電力流經(jīng)由西門子軟件規(guī)劃或優(yōu)化的電網(wǎng)。

這背后是強(qiáng)大的專家資源——西門子擁有1500名AI專家與數(shù)萬名工程師，深耕虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界。他們身處行業(yè)前沿，最清楚哪些數(shù)據(jù)具備價(jià)值、如何分類歸集，也最懂哪些AI應(yīng)用行之有效。

3.開放協(xié)作為何是必選項(xiàng)

博樂仁在大會(huì)上多次強(qiáng)調(diào)，想要實(shí)現(xiàn)工業(yè)AI規(guī)模化落地，我們還需要強(qiáng)大的合作伙伴。生態(tài)在工業(yè)AI中的角色正在發(fā)生變化。它不再只是技術(shù)合作的補(bǔ)充，而是系統(tǒng)能夠成立的前提。關(guān)鍵不在于參與者數(shù)量，而在于是否存在一套機(jī)制，能夠?qū)⒎稚⒌募夹g(shù)能力與產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)接入同一條運(yùn)行鏈路。

西門子RXD大會(huì)展區(qū)布局印證了這一趨勢。「甲子光年」觀察發(fā)現(xiàn)，40余家合作伙伴并非孤立展示產(chǎn)品，而是按云計(jì)算、工業(yè)軟件、機(jī)器人、裝備制造及數(shù)據(jù)中心等職能分布，共同拼湊出一條完整的技術(shù)鏈路。

當(dāng)這一鏈路被串聯(lián)起來，工業(yè)AI規(guī)模化落地的難點(diǎn)便不再是模型能力本身，而在于能否在這一整條鏈路中穩(wěn)定運(yùn)行。

在西門子RXD大會(huì)現(xiàn)場與博樂仁對談中，宇樹科技創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官王興興將這一難點(diǎn)說得更為直接。在他看來，人形機(jī)器人的移動(dòng)和基礎(chǔ)動(dòng)作問題基本已經(jīng)攻克，但抓取、操作尤其是觸覺相關(guān)的技術(shù)難題還未突破。想要解決這個(gè)問題，就需要海量不同物品的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來補(bǔ)齊短板，但目前這部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練還未完全攻克。

博樂仁（圖右）與宇樹科技創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官王興興（圖左）對談

這印證了具身智能落地的關(guān)鍵判斷：真實(shí)工業(yè)場景的復(fù)雜性無法被單一技術(shù)覆蓋，必須依托多層能力協(xié)同運(yùn)行，系統(tǒng)才能持續(xù)優(yōu)化。

正如肖松所言，要破局工業(yè)AI，場景，數(shù)據(jù)，軟件，硬件，人才缺一不可。唯有建立強(qiáng)大的生態(tài)，才能真正釋放AI的無限的潛能。

4.結(jié)語

Fortune Business Insights預(yù)測，2026年制造業(yè)AI市場中，硬件相關(guān)板塊占比將達(dá)45.89%，與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)占比近乎持平，足以證明工業(yè)AI早已不是單點(diǎn)技術(shù)延伸，而是多層技術(shù)協(xié)同的系統(tǒng)工程。

西門子正是這一系統(tǒng)路徑的標(biāo)桿，依托西門子Xcelerator開放平臺，它把工業(yè)軟件、自動(dòng)化系統(tǒng)、硬件設(shè)備與生態(tài)伙伴能力整合為統(tǒng)一接口，實(shí)現(xiàn)多方技術(shù)高效協(xié)同，也讓自身從技術(shù)參與者升級為工業(yè)AI生態(tài)的系統(tǒng)組織者。

回望過去，算法浪潮曾讓人確信，所有行業(yè)將被輕易顛覆。工業(yè)現(xiàn)實(shí)卻證明，當(dāng)代碼指令轉(zhuǎn)化為機(jī)械轟鳴，那些看似傳統(tǒng)的工程經(jīng)驗(yàn)、自動(dòng)化控制系統(tǒng)與硬件壁壘不僅未消亡，反而成為決定技術(shù)落地的關(guān)鍵護(hù)城河。

RXD（Real meets Digital），這一大會(huì)命名本身就直指工業(yè)AI的核心命題：當(dāng)AI走出數(shù)字空間、扎根工廠車間與能源基建，決定成敗的早已不是算法強(qiáng)弱，而是現(xiàn)實(shí)世界與數(shù)字世界能否高效打通、深度融合。

這場從虛擬計(jì)算走向?qū)嶓w生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)變革才剛剛啟幕，唯有敬畏物理世界規(guī)律、深耕系統(tǒng)工程建設(shè)、堅(jiān)守軟硬協(xié)同理念的企業(yè)，才能跨越落地鴻溝，真正抓住工業(yè)智能化的時(shí)代紅利。

（封面圖及文中配圖來源：西門子RXD大會(huì)）