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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”，成為全球科技和產業(yè)發(fā)展的熱點。人工智能正加速走向生產現場，走進工廠、車間和產線，賦能以制造業(yè)為代表的實體經濟。

中國“十五五”規(guī)劃綱要明確提出，“加快數智技術創(chuàng)新”“全面實施‘人工智能+’行動”。面向新一輪科技革命和產業(yè)變革，加快推進工業(yè)AI的廣泛應用，已成為產業(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、產業(yè)創(chuàng)新的速度、對新技術的開放態(tài)度，成為發(fā)展工業(yè)AI的獨特優(yōu)勢。但要將這一獨特優(yōu)勢轉化為生產力，必須破解工業(yè)AI落地過程中模型訓練與數據供給之間銜接不足的結構性難題，工業(yè)場景需要采集足夠多的數據，尤其是負樣本的數據，通過這樣的方式訓練模型才能夠更加有效和精準，數據質量是工業(yè)AI成功的關鍵。破題在于抓住“場景”這一核心牽引。

工業(yè)場景是人工智能應用的“深水區(qū)”。它價值巨大，但門檻極高。工業(yè)生產強調零容錯，對確定性、可靠性和安全性要求嚴苛，而工業(yè)現場又受設備、工藝、人員、環(huán)境等多重因素影響，系統(tǒng)高度復雜，且不同行業(yè)、不同生產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)務場景入手，以可追溯、可驗證、可控制為前提穩(wěn)步推進。

首先，要找準高價值場景。真正值得優(yōu)先投入的，不是概念最熱的場景，而是那些同時具備四個特征的場景：痛點夠高頻，數據可獲取，價值可量化，并且具有推廣復制和進一步泛化的潛力。

質量檢測就是典型的高價值場景，人工智能的應用成效能夠通過效率和成本等指標直觀衡量。西門子開發(fā)的Smart Detection智能檢測平臺，已經在南京和儀征等多家工廠部署。數據顯示，該平臺可將硬件成本降低90%，項目交付周期從“周級”縮短至“小時級”。

其次，以場景為牽引，才能有效建設工業(yè)高質量數據集。工業(yè)領域的數據并非天然完備、現成可用，而是廣泛分散在不同設備、系統(tǒng)和流程中，呈現出無序化、碎片化、多源異構和多模態(tài)等特征。與此同時，大量影響生產質量和效率的關鍵知識，常常沉淀于工藝規(guī)范、操作經驗以及一線工程師和“老師傅”的長期實踐之中。未經治理、整合與標注，難以支撐大模型、智能體的訓練使用。

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

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

第三，軟硬融合的系統(tǒng)能力是場景價值兌現的關鍵。工業(yè)AI落地不是單一模型部署的問題，而是一個復雜的系統(tǒng)工程，需要與工業(yè)軟件、邊緣計算設備、執(zhí)行裝備以及工藝流程深度結合。尤其在多代際設備并存、多協(xié)議交織的工業(yè)現場，人工智能如果不能嵌入復雜異構系統(tǒng)，就很難真正發(fā)揮作用。

工業(yè)AI不僅要能夠理解現場，輸出推理結果，還要能夠讓新舊設備之間實現協(xié)同，讓指令能夠準確執(zhí)行，讓異常處置具備安全兜底，并通過運行數據的持續(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才能從技術能力轉化為現實生產力。

這一趨勢已在新一代工業(yè)智能體產品中有所體現。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)自動化工程任務的AI系統(tǒng)之一，它讓人工智能不再只是停留在對話框里，而是真正可以嵌入到自動化開發(fā)的關鍵工作流，完成PLC編程、HMI可視化、設備配置等任務，幫助工程師把工作做得更快、更準、更可靠。

最后，工業(yè)AI不可能靠單個企業(yè)關起門來做成。它要真正走向規(guī)?；?，必須堅持開放式創(chuàng)新，必須建立在場景開放和生態(tài)協(xié)同的基礎之上。從這個意義上看，開放不是附加項，而是工業(yè)AI普及應用的必要條件。當前，已有企業(yè)開始通過開放場景、協(xié)同試點等方式，加快相關技術在真實工業(yè)環(huán)境中的驗證和優(yōu)化。西門子也正主動向生態(tài)伙伴開放多個中國工廠場景，圍繞具身智能開展應用試點。 工業(yè)AI不是一蹴而就的事，需要在質檢、設備運維、工藝參數優(yōu)化、工藝排產優(yōu)化、供應鏈優(yōu)化、降低能耗、生成式設計等真實場景中長期投入、持續(xù)積累、耐心打磨，智能體應用將會越來越廣泛，實現業(yè)務流程的智能化，大幅度提升業(yè)務運營和決策效率。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、數據積淀與技術創(chuàng)新深度融合，讓人工智能扎根場景，從單點實效走向生產力躍遷。我們也呼吁進一步推動場景開放與數據流通，共創(chuàng)、共享、共贏工業(yè)AI的時代紅利。