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今年以來，以深度融合人工智能與物理世界為特征的“物理AI”，成為全球科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)。人工智能正加速走向生產(chǎn)現(xiàn)場，走進(jìn)工廠、車間和產(chǎn)線，賦能以制造業(yè)為代表的實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

中國“十五五”規(guī)劃綱要明確提出，“加快數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新”“全面實(shí)施‘人工智能+’行動(dòng)”。面向新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，加快推進(jìn)工業(yè)AI的廣泛應(yīng)用，已成為產(chǎn)業(yè)界的一道必答題。

西門子中國董事長、總裁兼CEO國際智能制造聯(lián)盟副主席肖松

中國工業(yè)門類的廣度、制造業(yè)體系的深度、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的速度、對(duì)新技術(shù)的開放態(tài)度，成為發(fā)展工業(yè)AI的獨(dú)特優(yōu)勢。但要將這一獨(dú)特優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，必須破解工業(yè)AI落地過程中模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)供給之間銜接不足的結(jié)構(gòu)性難題，工業(yè)場景需要采集足夠多的數(shù)據(jù)，尤其是負(fù)樣本的數(shù)據(jù)，通過這樣的方式訓(xùn)練模型才能夠更加有效和精準(zhǔn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量是工業(yè)AI成功的關(guān)鍵。破題在于抓住“場景”這一核心牽引。

工業(yè)場景是人工智能應(yīng)用的“深水區(qū)”。它價(jià)值巨大，但門檻極高。工業(yè)生產(chǎn)強(qiáng)調(diào)零容錯(cuò)，對(duì)確定性、可靠性和安全性要求嚴(yán)苛，而工業(yè)現(xiàn)場又受設(shè)備、工藝、人員、環(huán)境等多重因素影響，系統(tǒng)高度復(fù)雜，且不同行業(yè)、不同生產(chǎn)模式和不同制造工藝差異明顯。這使得工業(yè)AI不能追求全覆蓋式的發(fā)展方式，而是必須要從具體的業(yè)務(wù)場景入手，以可追溯、可驗(yàn)證、可控制為前提穩(wěn)步推進(jìn)。

首先，要找準(zhǔn)高價(jià)值場景。真正值得優(yōu)先投入的，不是概念最熱的場景，而是那些同時(shí)具備四個(gè)特征的場景：痛點(diǎn)夠高頻，數(shù)據(jù)可獲取，價(jià)值可量化，并且具有推廣復(fù)制和進(jìn)一步泛化的潛力。

質(zhì)量檢測就是典型的高價(jià)值場景，人工智能的應(yīng)用成效能夠通過效率和成本等指標(biāo)直觀衡量。西門子開發(fā)的Smart Detection智能檢測平臺(tái)，已經(jīng)在南京和儀征等多家工廠部署。數(shù)據(jù)顯示，該平臺(tái)可將硬件成本降低90%，項(xiàng)目交付周期從“周級(jí)”縮短至“小時(shí)級(jí)”。

其次，以場景為牽引，才能有效建設(shè)工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)并非天然完備、現(xiàn)成可用，而是廣泛分散在不同設(shè)備、系統(tǒng)和流程中，呈現(xiàn)出無序化、碎片化、多源異構(gòu)和多模態(tài)等特征。與此同時(shí)，大量影響生產(chǎn)質(zhì)量和效率的關(guān)鍵知識(shí)，常常沉淀于工藝規(guī)范、操作經(jīng)驗(yàn)以及一線工程師和“老師傅”的長期實(shí)踐之中。未經(jīng)治理、整合與標(biāo)注，難以支撐大模型、智能體的訓(xùn)練使用。

只有以具體場景為牽引，數(shù)據(jù)梳理才能有的放矢，數(shù)據(jù)采集才能不失焦，數(shù)據(jù)治理才能抓住重點(diǎn)。只有這樣，數(shù)據(jù)才能真正從“無序積累”走向“有序生產(chǎn)”，分散的數(shù)據(jù)和隱性的知識(shí)也才能逐步轉(zhuǎn)化為可用、可靠、有效的模型訓(xùn)練資產(chǎn)，從而實(shí)現(xiàn)“場景-數(shù)據(jù)-模型”的良性循環(huán)，讓人工智能真正“有用、好用”，可以“放心用”。

銅冶煉就是一個(gè)典型例子。在這一場景中，原料礦石含銅量不穩(wěn)定、一線經(jīng)驗(yàn)人才儲(chǔ)備不足、高溫工況復(fù)雜多變等問題相互交織，僅靠單一數(shù)據(jù)或單點(diǎn)模型難以有效應(yīng)對(duì)，必須圍繞具體工藝場景整合設(shè)備數(shù)據(jù)、工藝知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)。西門子與“十五冶”合作，整合11個(gè)工藝段的設(shè)備數(shù)據(jù)，以及來自行業(yè)文獻(xiàn)、工藝規(guī)范和“老師傅”口口相傳的行業(yè)知識(shí)和一手經(jīng)驗(yàn)，打造出煉銅行業(yè)首個(gè)下沉到邊緣的智能體，使影響銅成品質(zhì)量和爐體壽命的關(guān)鍵指標(biāo)——冰銅品位穩(wěn)定性提升了15%。

第三，軟硬融合的系統(tǒng)能力是場景價(jià)值兌現(xiàn)的關(guān)鍵。工業(yè)AI落地不是單一模型部署的問題，而是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要與工業(yè)軟件、邊緣計(jì)算設(shè)備、執(zhí)行裝備以及工藝流程深度結(jié)合。尤其在多代際設(shè)備并存、多協(xié)議交織的工業(yè)現(xiàn)場，人工智能如果不能嵌入復(fù)雜異構(gòu)系統(tǒng)，就很難真正發(fā)揮作用。

工業(yè)AI不僅要能夠理解現(xiàn)場，輸出推理結(jié)果，還要能夠讓新舊設(shè)備之間實(shí)現(xiàn)協(xié)同，讓指令能夠準(zhǔn)確執(zhí)行，讓異常處置具備安全兜底，并通過運(yùn)行數(shù)據(jù)的持續(xù)回流形成閉環(huán)。只有打通感知、決策、執(zhí)行、反饋的全鏈路，工業(yè)AI才能從技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。

這一趨勢已在新一代工業(yè)智能體產(chǎn)品中有所體現(xiàn)。西門子近期發(fā)布的Eigen工程智能體，是全球首批正式商用、可自主規(guī)劃執(zhí)行工業(yè)自動(dòng)化工程任務(wù)的AI系統(tǒng)之一，它讓人工智能不再只是停留在對(duì)話框里，而是真正可以嵌入到自動(dòng)化開發(fā)的關(guān)鍵工作流，完成PLC編程、HMI可視化、設(shè)備配置等任務(wù)，幫助工程師把工作做得更快、更準(zhǔn)、更可靠。

最后，工業(yè)AI不可能靠單個(gè)企業(yè)關(guān)起門來做成。它要真正走向規(guī)?；?，必須堅(jiān)持開放式創(chuàng)新，必須建立在場景開放和生態(tài)協(xié)同的基礎(chǔ)之上。從這個(gè)意義上看，開放不是附加項(xiàng)，而是工業(yè)AI普及應(yīng)用的必要條件。當(dāng)前，已有企業(yè)開始通過開放場景、協(xié)同試點(diǎn)等方式，加快相關(guān)技術(shù)在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中的驗(yàn)證和優(yōu)化。西門子也正主動(dòng)向生態(tài)伙伴開放多個(gè)中國工廠場景，圍繞具身智能開展應(yīng)用試點(diǎn)。 工業(yè)AI不是一蹴而就的事，需要在質(zhì)檢、設(shè)備運(yùn)維、工藝參數(shù)優(yōu)化、工藝排產(chǎn)優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化、降低能耗、生成式設(shè)計(jì)等真實(shí)場景中長期投入、持續(xù)積累、耐心打磨，智能體應(yīng)用將會(huì)越來越廣泛，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的智能化，大幅度提升業(yè)務(wù)運(yùn)營和決策效率。西門子愿意繼續(xù)與中國眾多伙伴攜手，將自身行業(yè)知識(shí)、數(shù)據(jù)積淀與技術(shù)創(chuàng)新深度融合，讓人工智能扎根場景，從單點(diǎn)實(shí)效走向生產(chǎn)力躍遷。我們也呼吁進(jìn)一步推動(dòng)場景開放與數(shù)據(jù)流通，共創(chuàng)、共享、共贏工業(yè)AI的時(shí)代紅利。