对话西门子张先宏：在AI与新能源浪潮中重构“新”竞争力

当下，全球汽车产业正站在一个前所未有的十字路口。电动化、智能化、软件定义汽车（SDV）已从概念走向量产落地；AI大模型、具身智能、世界模型等前沿技术正加速渗透制造底层逻辑。与此同时，行业价格战与消费升级的双重挤压，让车企对效率、柔性与成本控制提出更高要求。

那么，在这场波及全产业链的深刻变革中，传统工业巨头如何调整航向？又该如何构建面向未来的体系竞争力？作为工业数字化领域的巨头，西门子的业务调整方向与战略布局，不仅关乎其自身市场地位，更折射出全球汽车产业的变革逻辑。

近日，西门子数字化工业软件汽车和交通运输行业副总裁张先宏博士在接受《汽车观察》采访时，系统阐述了西门子在汽车领域的战略演进路径。

在张先宏博士看来，西门子并未抛弃燃油车时代积累的技术“家底”，而是以“全面数字孪生 + 端到端数字主线 + 工业AI”为三大核心支柱，推动业务重心向新能源汽车高价值场景深度倾斜，同时通过平台化复用技术，实现燃油车与新能源车业务的协同共生、双向赋能。

在面对AI与具身智能等新一代技术浪潮，西门子则以“技术融合+生态整合”双轮驱动，构筑下一代工业软件护城河。这一战略不仅体现了西门子对产业趋势的精准判断，更揭示了工业软件企业在全球汽车价值链重构中的新角色：从工具提供者，升级为生态赋能者与数据中枢。

这份角色蜕变的背后，藏着西门子的三重破局路径，张先宏博士对此作出了深度拆解。

重心转移

从“全链覆盖”到“新能源高价值场景聚焦”

过去二十年，西门子凭借Teamcenter（产品生命周期管理）、Simcenter（仿真）、Opcenter（制造执行）和Designcenter（多学科设计）四大核心解决方案，在汽车研发、制造、供应链等领域建立了深厚壁垒。

然而，随着新能源汽车渗透率达到47.9%（中汽协2025年数据），产业逻辑发生根本性转变：电池成为新“发动机”，电子电气架构取代机械底盘成为创新主战场，软件迭代速度远超硬件更新周期。

对此，张先宏博士指出：“伴随新能源汽车的崛起，西门子在保持原有优势的基础上，重点强化数字孪生与工业AI在新能源核心场景的应用深度。”

具体而言，西门子的业务重心已向四大高价值方向倾斜：

其一，电池与电驱全周期数字化。电池是新能源汽车的“心脏”，其性能、安全与寿命直接决定整车竞争力。传统试错式开发模式成本高昂、周期漫长。而西门子则通过构建从材料、电芯、模组到电池包的全生命周期数字孪生，整合电化学仿真、热管理仿真与工业AI，实现“虚拟先行、物理验证”。

张先宏博士举例说明，借助Simcenter平台，西门子可对电池热失控展开多物理场耦合仿真，再结合工业AI算法精准预判不同工况下的电池衰减规律，不仅能缩短电池开发周期，还能同步提升能量密度与循环寿命，实现降本增效与性能升级的双重突破。

其二，轻量化设计与新材料落地。续航焦虑仍是当下新能源车用户的核心痛点。西门子将Altair拓扑优化技术与Designcenter深度融合，在满足碰撞安全与结构强度的前提下，对车身、底盘等关键部件进行“减重不减强”的智能优化，以此直接提升新能源汽车续航表现。

其三，电子电气架构与SDV支撑。“软件定义汽车”已进入深水区。主机厂不再满足于功能叠加，而是追求“硬件预埋、软件迭代”的敏捷开发模式。西门子整合EDA（电子设计自动化）、ALM（应用生命周期管理）与Mendix低代码平台，构建软硬协同开发环境。

尤为关键的是，其工具链支持AUTOSAR标准的自动化代码生成，大幅降低ECU软件集成复杂度。这使得Tier1供应商能快速响应主机厂的OTA升级需求，形成“开发-测试-部署”闭环。

其四，能源智能制造升级。新能源车型迭代快、配置多、个性化强，对生产线柔性提出极高要求。西门子通过Opcenter 的生产精准管控与 Simcenter 的前置仿真能力，满足新能源汽车产品迭代快、个性化需求高的生产特性，提升生产线柔性与响应速度。通过这种虚拟调试技术，不仅能缩短调试周期，更重要的是省下高昂的调试成本。

由此可见，西门子的调整并非简单“押注新能源”，而是将数字主线能力精准注入新能源产业链中最复杂、最昂贵、最易出错的环节，以技术杠杆撬动客户价值的最大化。

协同发展

数字主线打通燃油车与新能源车的“任督二脉”

在新能源汽车快速渗透的同时，燃油车仍将在全球市场长期占据一定份额，如何实现燃油车业务与新能源车业务的协同发展，成为西门子必须破解的战略课题。

事实上，西门子并未将燃油车视为“夕阳业务”。相反，张先宏强调：“在燃油车与新能源车的协同发展上，西门子依托数字主线的平台化优势实现高效联动。”这种协同体现在三个层面：

一是核心技术平台的共享。无论是内燃机还是电驱系统，其研发流程都遵循“需求-设计-仿真-验证-制造”的基本逻辑。西门子的Teamcenter+Opcenter+Simcenter架构具有高度通用性。比如同一套MES（制造执行系统），可调度变速箱装配线，也能适配电池包合装线。这种核心技术平台共享能极大降低技术复用的成本。

二是知识经验的复用。燃油车时代积累了海量工程数据：材料疲劳曲线、NVH数据库、碰撞安全标准、供应链协同规则等等，这些“隐性知识”若不能迁移至新能源领域，将是巨大浪费。

西门子通过PLM系统中的知识图谱与AI推荐引擎，将历史项目中的最佳实践自动关联到新能源新项目中，从而加速新品开发。

三是模块化与平台化生产。面对“油电同堂”的过渡期，车企普遍采用MEB、E-GMP等模块化平台。西门子的生产数字孪生能力，使同一物理产线可灵活切换燃油与电动车型，并且能共享核心部件与工艺，既降低企业转型成本，也显著提升研发与制造的整体效率，更重要的是，能让车企在市场需求波动时，具备快速响应能力。

这种“平台统一、数据贯通、经验迁移”的协同模式，正是西门子区别于纯新能源软件服务商的核心优势。它不做颠覆，而是进化；不另起炉灶，而是赋能现有体系平滑升级。

构建新一代体系竞争力

AI不是点缀，而是底层操作系统

如果说新能源是业务重心的“横向迁移”，那么AI、大数据、具身智能等技术则是西门子构建长期竞争力的“纵向深挖”。

张先宏坦言：“面对技术迭代浪潮，西门子通过前沿技术深度融合 + 战略收购补强双路径，构建新一代体系竞争力。”

具体来看，西门子正在四个维度重塑工业软件范式：

首要维度，深度融合工业AI、大数据与物理模型，升级数字主线的智能化水平。例如，通过工业AI驱动生成式设计、智能仿真与生产动态优化，让数字孪生从“还原物理世界”升级为“预判物理世界、优化物理世界”。

其次，通过战略收购补强核心能力。比如收购Altair、Dotmatics 等行业领军企业。前者强化了多物理场仿真与AI驱动的优化算法，后者则打通了从实验室数据到工程仿真的“最后一公里”。这种“内生研发+外延并购”策略，使西门子能大幅提升数字孪生的精准度与应用场景覆盖。

再者，构建工业元宇宙基础设施。“全面数字孪生”不仅是技术概念，更是未来协作模式的基础。西门子正利用其Xcelerator数字化开放式平台，支持跨地域团队在虚拟空间中协同评审整车设计、联合调试产线、远程诊断设备故障。据了解，目前西门子已为多家中国车企在德国、墨西哥、泰国的工厂部署了统一的数字主线，实现一处开发、全球部署。

最后，赋能具身智能与自主生产单元，提升工厂柔性与自动化水平，适配未来生产需求。例如，通过给机械臂加载物理仿真模型与强化学习算法，使其能在零件位置极小偏差的情况下，自主调整抓取姿态，大幅提升柔性制造能力。

尤为关键的是，西门子在激进投入的同时，始终关注成本控制。张先宏提出：“我们坚持平台化、可复用、模块化的发展路径，通过工业基础模型（IFM）等核心技术的复用，降低自身研发与客户应用成本。”

这意味着，西门子并非盲目追逐技术热点，而是以可规模化、可商业化为前提，确保每一分技术投入都能转化为客户可衡量的价值。

做生态的“数字基石”，而非孤岛式的赢家

在采访最后，张先宏对汽车生态格局作出判断，他认为，主机厂是生态的定义者与集成者，Tier1/Tier2是专业化模块提供者，新兴软件公司是创新者，而西门子将以数字主线为核心数据纽带，成为生态不可或缺的数字化基石。

这一自我定位极具战略智慧。在软件定义汽车的时代，单一企业无法掌控全部技术栈。西门子选择不做整车、不造芯片、而是专注打通数据流、保障一致性、提升协同效率。这种“连接者”角色，恰恰是当前碎片化、烟囱式汽车软件生态中最稀缺的能力。

对中国车企而言，西门子的价值更显突出。一方面，其本地化研发团队深谙中国市场需求；另一方面，其全球网络可助力车企出海时实现“数字主线一致性”。国内设计的数字孪生模型可直接在海外工厂部署，规避合规风险，缩短爬坡周期。

站在2026年的节点回望，西门子的汽车业务转型并非被动应对，而是一场主动的战略升维。它没有被新能源或AI的浪潮裹挟，而是以深厚的工业know-how为锚，以开放的数字平台为帆，在变局中稳稳掌舵。

对于整个产业而言，这或许正是最值得借鉴的“长期主义”样本：真正的竞争力，不在于追逐风口，而在于构建让所有参与者都能高效创新的基础平台。

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