当AI进入物理世界：西门子科技大会要回答一个关键问题 | 甲子光年

虚实融合的下半场。

作者｜田思奇

在数字世界里，一次算法升级可以通过云端迅速完成。但当人工智能真正进入现实世界，情况则完全不同。

对于工厂产线、电网系统或大型基础设施，新技术上线之前，都必须接受生产现场的严格检验。设备是否稳定运行，复杂流程能否持续协同，这些现实约束决定了，当AI走出虚拟环境、进入物理系统时，软件能力仍然是核心驱动力，并与硬件与系统工程形成更加紧密的协同关系。

这也是当前产业最关心的问题：当人工智能开始深入制造、能源和基础设施体系，数字世界与物理世界将如何融合？

针对这些产业焦点，2026年3月23日至24日，西门子将在北京举办科技大会。作为西门子旗舰科技盛会，本次大会将系统呈现人工智能进入现实工业系统后的技术结构。从电气化、自动化、数字化到智能化，这家工业企业将首次在中国集中展示其贯穿软硬件的全栈能力，并探讨AI如何真正融入现实世界的生产体系。

近180年以来，从电网与交通基础设施，到制造设备与工业软件平台，西门子的解决方案广泛嵌入现代工业体系。随着人工智能开始进入真实生产环境，这家公司希望给出一种更贴近物理世界运行逻辑的答案。

1.新阶段：人工智能进入真实生产

在互联网应用中，人工智能通常以软件工具的形态出现。算法可以快速部署，系统迭代往往发生在虚拟环境之中。但当AI进入真实工业系统，就不能只是让机器理解语言或生成内容，而是要在真实生产环境中参与决策，并通过自动化系统影响设备运行。

一个看似矛盾的现象正源于此：产业投入持续升温，但规模化回报仍然有限。

IDC预计，到2028年，中国工业企业在AI领域的支出规模将接近900亿元人民币，年复合增长率超过30%。但AI的商业化应用仍在探索阶段。麦肯锡的一项调研显示，近80%的企业在部署AI后尚未实现净利润提升，超过九成的生成式AI试点项目仍停留在实验阶段。

与此同时，工业环境本身也在变化。过去十年，中国制造业经历了显著的数字化升级。工信部数据显示，目前全国已建成数万家智能工厂，重点平台工业设备连接数超1亿台（套）。越来越多生产流程被纳入数字系统，生产现场正在从单纯依赖机械运行，演变为数据持续流动、系统不断联动的运行环境。

这为人工智能进入现实生产体系提供了重要基础。设备数据可以用于模型训练，数字孪生可以完成虚拟验证，而自动化系统则能够把算法决策转化为真实设备动作。软件持续发挥核心作用，硬件与系统工程的价值在这一过程中被进一步放大，共同支撑系统运行。

越来越多企业的关注点，也正从单一模型能力转向系统能力：算法如何与自动化系统和工程软件协同运行，数字仿真如何缩短开发周期，AI又如何真正嵌入生产体系，成为可以长期运行的一部分。

即将举行的西门子科技大会，将围绕这些现实问题展开。大会首日，西门子股份公司董事会主席、总裁兼首席执行官博乐仁博士将发表主旨演讲，探讨当人工智能进入真实工业系统之后，软件、设备与工业系统如何重新形成新的技术结构。

随后，三位来自不同产业领域的企业领袖——阿里巴巴集团主席蔡崇信、宇树科技创始人、董事长兼首席执行官王兴兴以及宁德时代首席制造官、工程与研发体系联席总裁倪军——将与西门子博乐仁展开对谈。

「甲子光年」注意到，这三家公司恰好对应人工智能进入物理世界的三条关键路径：阿里云代表云端算力与模型基础设施，宇树科技代表能够在真实环境中行动的智能体，宁德时代对应高度自动化的大规模制造体系。从云端算法到机器人执行，再到复杂产线与能源系统，这些能力正好覆盖AI从数字空间走向真实生产的核心环节。

这场对谈也因此更加值得期待：当AI真正进入工厂与设备系统，云端软件、智能硬件与工业流程之间，究竟需要怎样的协作结构，才能形成稳定、高效、可规模化的运行体系？

大会还将举行70多场专题活动与7场行业论坛，议题延伸至更多现实产业场景，例如AI工厂的生产组织方式、仿真技术在汽车研发中的应用、新能源产业链与零碳园区的数字化能源管理。这些讨论最终都指向同一个问题：当人工智能从数字世界走向真实工业系统，软件与硬件的协同关系将被如何重新定义。

这正是西门子科技大会试图回答的核心命题。

2.新坐标：中国成为创新实践场

西门子把科技大会放在北京，本身也极富象征意义。

这家总部位于德国的工业企业，此次打破常规把大会落地中国，背后的趋势在于：当人工智能开始进入真实世界，技术必须在复杂的物理场景中完成验证。算法需要设备数据进行训练，系统需要在真实流程中持续运行，技术方案也需要在不同产业环境中反复打磨。制造体系规模越大、产业链越完整，技术迭代的空间就越广阔。

中国恰好提供了所需的环境。

从消费电子到新能源汽车，从装备制造到能源系统，中国拥有全球规模最大、链条最完整的制造体系。工信部数据显示，目前全国已建成超过数万家智能工厂，联网设备数量突破1亿台（套）。大量生产系统设备密集、工艺流程复杂、运行节奏紧凑，为虚实融合提供了理想的试验场。这里既有复杂的硬件运行环境，也有活跃的数字化创新生态，当软件能力与硬件场景在同一片土地上碰撞，技术迭代的节奏自然加快。

西门子与中国制造业的渊源，也远比外界认知更为深厚。

早在1872年，西门子便将指针式电报技术带入中国；1904年，公司在上海设立首个办事处，成为最早扎根中国市场的国际企业之一。从电力系统、轨道交通，到工业自动化与数字化工厂，西门子的技术深度参与并见证了中国工业现代化的关键历程。

这份跨越百年的产业同行，在今天的技术周期中进入新阶段。如今的中德工业合作，早已告别单向技术输出的旧模式。中国不再只是庞大的工业品消费市场，而是成长为牵引全球产业链升级的重要创新力量。

正是在这一背景下，西门子向世界释放出清晰的信号：实体经济智能化转型的核心动力，正加速向拥有顶尖制造能力的市场汇聚。

大会期间，西门子将发布26款本土研发新品，展示面向中国市场及更广泛市场的工业创新成果。这些产品覆盖智能制造自动化、运动控制、工业网络连接、配电与楼宇等多个方向。

从工业技术发展的历史来看，新技术往往先在具体产业环境中成熟，再逐步向更广阔的市场扩散。拥有庞大制造规模与丰富工业场景的中国，正成为这一过程的重要土壤。通过扎根本土产业需求，这些技术也有机会在更多工业体系中持续发挥价值。

3.新生态：从单点技术到系统协作

随着人工智能逐渐从数字世界走向现实生产系统，一个更具体的问题开始浮现：谁来把模型、算力、软件与设备真正组织成一套可运行的技术体系。

在互联网产品中，一家公司可以同时完成算法研发、产品设计与平台运营等职责。但当AI进入真实世界，技术链条被迅速拉长。模型需要算力支撑，软件系统承担建模与仿真，控制系统负责调度，设备与机器人在现场执行。只有这些环节被整合进同一体系，AI能力才可能转化为稳定的生产效率。

在这一背景下，西门子选择了一条不同于通用AI公司的路径。公司并不开发大语言模型，而是依托硬件、软件、行业知识等重要元素将AI嵌入真实运行环境。

本届西门子科技大会，正是这一思路的集中呈现。约3000平方米的展区被划分为科技区（Tech Zone）与生态区（Eco Zone），整体结构并非按产品分类，而是围绕从数字能力到现实执行的路径展开。

在科技区，这条路径被拆解为几个关键环节。依托贯穿全工业价值链的深厚累积，西门子正与生态伙伴把AI从算法与算力推进到可部署、可验证、可规模化的真实应用：从云与开发者生态打通开放接口与应用共创，到加速计算与AI基础设施夯实工业AI落地底座，再到具身智能与机器人探索AI与硬件、控制及真实环境的协同路径，共同加速AI走向真实世界。

与此同时，一些展区内容也体现出AI对传统工业能力的重塑。在制造、能源与数字孪生等场景中，原本分散的加工、调度与仿真能力，开始在数据与算法的驱动下形成联动，并直接作用于实际运行过程。

生态区的设置，进一步补充了这一结构。40余家企业分布在数据中心、制造业与流程工业等领域，对应从基础设施到行业应用的不同层级，强调不同能力之间的衔接。

整体来看，这场大会所呈现的，并不是某一项技术突破，而是一种正在形成的工业AI“操作系统”。西门子处在这些能力与真实生产系统的连接位置——既向上连接数字能力，也向下连接设备与工艺流程。

对于关注人工智能走向现实世界的人来说，西门子这场大会，或许正是观察下一代技术体系如何形成的重要时刻。

（封面图来源：西门子）