西门子联手英伟达：工业 AI 操作系统，进产线了

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（Roland Busch & 黄仁勋CES现场对话）

2026 年 CES 舞台上，西门子 CEO Roland Busch 没有讲产品，而是先讲了一个百年前的故事。

他说，当年电力出现，把黑夜变成白昼，让机器放大人的能力，把速度变成效率。而今天，工业正迎来另一次通用技术的代际更替。

他给出了一个明确的判断：

工业 AI 不再只是功能，而是将重塑下个世纪的力量。

这什么叫“力量”？

不是在传统流程末端装个算法插件、加个摄像头识别，而是从设计源头就开始重构整个工业的运转方式。

所以这次发布会，黄仁勋亲自登台。

西门子联手英伟达，这套“工业AI操作系统（Industrial AI Operating System）”，进产线了。

第一节｜为什么需要操作系统？

过去十年，工业 AI 一直在做的事情，本质上是“插件式优化”：在传统流程末端加个视觉识别，在生产线上装个预测性维护算法，在质检环节接入缺陷检测模型。

这些都有用，但都没有改变工业的运转方式。设计还是用传统软件画图，仿真验证还是要花好几天，制造系统还是按照预设的刚性流程执行。AI 只是在最后帮你优化一下，而不是从一开始就参与进来。

这就是为什么工业 AI一直停留在试点阶段，很难真正规模化落地。

那怎么破局？

Roland Busch 这次用一个案例来说明：如果要真正破局，该从哪里下手。

他选的不是工厂，不是机器人，而是芯片设计。

这个选择很关键。因为芯片设计是整个工业链条里最复杂、最依赖仿真、最吃算力的环节之一。如果工业 AI 连这个都能改，那它确实可能改所有东西。

拿 Nvidia 刚发布的新一代 GPU Vera Rubin 来说：功率 240 千瓦，内含 220 万亿个晶体管，由 6 种不同芯片、冷却网络、互连模块组成，整整重两吨，耗费 15 万工程人年才设计出来。

这样的硬件，传统方式已经跑不动了。更关键的是，传统方式是“设计完→验证→发现问题→人工修改”，这个流程太慢了。

黄仁勋给出的答案是：

“工程师的目标不是写 Verilog 代码，而是解决问题。未来会有 AI 设计师和人类设计师坐在一起，一起探索想法，一起迭代边界。”

这就是为什么他们要从设计软件开始动手。

如果连图纸怎么画都还是老方式，后面谈工厂数字孪生、谈AI制造，都是空中楼阁。

所谓“工业AI操作系统”，第一步就是要解决这个问题：让 AI 从设计的第一步就参与进来，而不是在最后一步帮你优化。

第二节｜完整技术栈，双方互用

如果工业 AI 要从单点工具变成操作系统，那它到底长什么样？

Roland Busch 和 黄仁勋在台上公布的，不是某个新产品，而是一套完整的技术栈。

这套技术栈分三层：

• 最底层是 GPU 算力。

传统工业软件是在 CPU上 运行，速度已经成为瓶颈。黄仁勋举了个例子：过去做风洞模拟，运行一次要好几天，现在迁移到GPU上，速度能快1000倍。这不是小幅优化，而是从"跑几十种方案"到"跑上万种方案"的质变。

• 中间层是设计和仿真软件。

这是西门子的核心能力。他们的EDA工具、Simcenter工程仿真套件，要全部用CUDA重写。更重要的是，这些软件不再只做验证，而是开始创造。AI 可以在海量数据上训练，主动提出新的设计方案，而不是等工程师画完图再去检查。

• 应用层是制造控制和运营管理。

这是西门子 50 年工业积累的价值。全球每三台制造机器就有一台运行着西门子的控制器。他们知道工厂怎么运转，知道哪些数据重要，知道什么样的决策应该留给人类，什么可以交给AI。

三层合在一起，才是“操作系统”。缺任何一层，都只是工具拼凑。

那这套操作系统怎么落地？

他们现场宣布了 5 个深化合作方向：EDA软件迁移GPU、工程模拟加速、自适应制造、AI工厂建设、相互使用技术。

但这不是5个独立项目，而是一条完整的链路。

1. 设计出来的芯片，能直接在数字孪生里进行热仿真；

2. 验证通过的工厂布局，能直接推送给产线AI调整；

3. 仿真出来的最优参数，能实时下发到边缘控制器。

整个流程不需要人工转换格式、不需要数据重新录入、不需要跨部门开会对齐。

而这套系统的第一个实体产品，叫Digital Twin Composer，数字孪生构建器。它能创建任何产品、工厂、流程的虚拟 3D 模型，连接实时数据。更关键的是，它不是孤立的仿真工具，而是能直接连到西门子的运营软件和硬件。

也就是说，你可以从虚拟环境中直接对现实世界做出改变：调整机器速度、改变温度参数、重新分配物料流转路线。

数字世界和物理世界之间，不再有那道看得见摸不着的墙。

这个产品已经上线到西门子自己的Xcelerator平台，不是演示版本，而是真实商用。

工业 AI 不是谁都能做的。

西门子和英伟达能做成，是因为各自拿出了关键能力。

• 第一，需要真正理解工业场景。西门子在30个工业垂直领域都有深厚积累，1500名AI专家，25万员工带来的行业知识。

• 第二，需要GPU算力革命。传统CPU根本运行不起来这个量级的仿真和模拟。Nvidia的CUDA生态、GPU架构、AI加速能力，是这套系统的算力基座。

• 第三，需要自己先用。

Roland 在现场明确说：

“我们会在 2026 年，在德国启动第一个完全AI驱动的自适应制造基地。我们自己的工厂，会用我们自己的技术。”

当一个做了 175 年工业的公司，把自己的工厂当作第一个试验场，这就是最好的背书。

黄仁勋也说：我们要一起加速西门子的 EDA 软件，这样我们就能更快地设计芯片，然后用这些芯片更快地加速西门子的软件。我们要一起优化 Simcenter 仿真工具，这样我们就能更快地设计 AI 工厂，然后用这些工厂制造更强大的AI。

这是一个正向循环。

而正向循环的起点，是双方都把对方的技术用在自己最核心的业务上。

完整技术栈、真实场景验证、正向循环加速，这个“工业AI操作系统”就是这么做成的。

第三节｜谁在用？百事可乐、劳斯莱斯、聚变能源

很多 AI 项目都死在“能做”和“能用”之间。演示视频里效果很好，到了真实产线就不灵了。

西门子自己要用，一批客户也已经在执行真实项目。

1、百事可乐是第一批客户

他们拿一座运营了 50 年的老仓库做测试。这个仓库已经满足不了高峰期需求，传统做法是扩建或新建，动辄几百万美元。

他们选择先在数字世界里重新设计。

用数字孪生模拟不同的货物流转方式、叉车路线、机器人走位，AI自动推演出几百上千种布局方案，找出最有效率的那个。

结果：三个月内，吞吐效率提升20%。

更关键的是，他们内部估算，整个运营链条的资本支出可能因此减少10%到15%。

2、另一个案例是劳斯莱斯

他们用这套工具优化航空发动机里的液压泵设计。把零件和制造机器都建成数字孪生，用AI模拟整个加工过程。

结果：CAN编程时间缩短80%，工厂整体生产力提升30%。

3、还有一个更远期的案例：聚变能源

Commonwealth Fusion Systems在用西门子的技术设计全球第一台商业聚变反应堆。目标是在弗吉尼亚州建造一台能产生 400 MW电力的商业聚变机组，Google已经签了购电协议。

这个项目的意义在于：黄仁勋提过，一个 AI 工厂需要 1 吉瓦的电，成本 500 亿美元。没有清洁、稳定、充足的能源，这些 AI 工厂根本建不起来。

而聚变能源从设计到工厂控制，全程用西门子的数字孪生和自动化系统，本身就是工业 AI 操作系统的完整验证。

4、再看更日常的场景：电网管理

西门子的 AI 能帮城市电网模拟：

• 加1 万辆电动车会不会崩溃？

• 能不能提前 0.5 秒预测负载？

• 让楼宇自动调整能耗稳定电网？

他们现在已经能做到：在不需要新增基础设施的情况下，将现有电网容量最大化 20 %。

从50年老仓库到航空发动机，从聚变反应堆到城市电网，这些案例覆盖的场景完全不同，但做法是一样的：用数字孪生把物理世界复制一遍，用AI在虚拟环境里找出最优方案，然后把结果同步回现实世界。

百事可乐的 20%，劳斯莱斯的 80%，电网的 20%。

这些数字背后，是工业 AI 从“功能”变成了“力量”。

不再是末端优化，而是源头重构。

不再是试点项目，而是真实产线。

西门子和英伟达，让工业 AI 操作系统真正落地了。

识自AI

本文由AI深度研究院出品，内容整理自西门子CEO Roland Busch在2026年CES演讲等网上公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原演讲材料。未经授权，不得转载。

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参考资料：

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

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵