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告别“点状突破”,工业AI全面普及仍需跨越三道门槛

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来源:界面新闻

界面新闻记者 | 田鹤琪

“我们已经迈入工业AI革命的时代。有一点我们确信无疑:当前,这场工业AI革命正在中国轰轰烈烈地展开,已然形成规模。”

近日,在西门子首届RXD大会(Real Meets Digital)上,西门子全球CEO博乐仁做出了上述判断。

一系列官方数据印证,中国工业AI已从试点示范迈入规模化落地阶段。

今年1月,工业和信息化部新闻发言人、信息通信发展司司长谢存曾在国新办新闻发布会上表示,目前,人工智能(AI)已渗透领航工厂70%以上的业务场景,沉淀了超6000个垂直领域模型,带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用,形成一批具备感知、决策和执行能力的工业智能体,推动智能制造从“自动化”向“自主化”演进。

从产业体量看,中国AI发展具备规模化基础。3月5日,在十四届全国人大四次会议首场“部长通道”采访活动上,工业和信息化部部长李乐成称,2025年,中国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元,企业数量超过6200家,中国企业推出的开源大模型下载量全球第一。

“不仅是国家层面上非常重视,且有非常多有活力的AI初创企业成长起来。”肖松西门子大中华区总裁兼首席执行官肖松在接受界面新闻等媒体采访时表示,中国市场对布局工业AI的企业而言,具有很大吸引力。

他同时指出,工业AI时代必须构建强大生态,才能真正释放技术价值。当前全球及中国工业AI仍处于起步探索阶段,需要一道道跨越技术、场景、数据等现实门槛。

数据、软件、硬件,是工业AI的三大核心要素。如何将这些核心要素转化为现实生产力,成为大会探讨的核心议题。

在大会期间举行的《破局工业AI》的圆桌讨论上,国机数科董事长王宇航直言,对于工业AI的落地,从企业层面和社会层面要从三个方面去解决。

第一是管理局。王宇航表示,工业AI的落地不是一次简单的技术革新,是一次管理再造,流程再造。是一次企业内部的结构重组和管理革命。因此它不是技术部门的事情,它一定是主要领导乃至是一把手的事情。

其二,技术局。在工业领域,需要的不是大语言模型,而是多模态模型。因为工业知识不仅是以文字的形式存在,它还包括图像、音频、视频、代码乃至各种公式。

“以大语言模型为代表的‘文科的大模型’,对于工业生产的现场场景、问题和目的的实现,作用并不是特别的明显。因此就需要有高质量的多模态的产业的专用模型或者垂直领域的专用模型。”他说。

其三,成本局。在王宇航看来,任何一个企业都要关注自己的投入产出。如果企业的投入大于产出,或者说其花在人工智能上的费用比降低的成本增加的收益,不能够形成一个闭环的话,这样的工业AI实际上对工业生产是没有价值的。

肖松补充表示,工业AI要真正产生价值,必须深入生产现场、走进车间、贴近设备。

他区分了两种场景:一种是在视觉检测、质量管控等数据基础较好的成熟场景,已具备规模化落地条件;而在人形机器人、具身智能等数据相对不足的初级场景,则需先夯实数据基础,结合仿真数据、合成数据逐步突破。

数据作为工业AI的“燃料”,其重要性不言而喻。肖松指出,工业数据涉及合规、分类、共享机制、行业属性等复杂问题,必须在监管框架下有序推进价值挖掘。

西门子正在力推数据生态的建设。2025年9月于汉诺威机床展(EMO)期间,西门子与多家欧洲机床与装备企业达成工业数据联盟。本次大会上,西门子表示也将在中国推进相关工作,以解决工业AI规模化应用的数据挑战。

3月27日,西门子与北京国际大数据交易所在中关村论坛正式签署战略合作框架协议,双方将在工业数据领域展开合作。

“当前工业AI更多是点状突破,我们与不同中国企业在不同的点上开展合作。当这些单点在未来这几年都有突破之后,就会形成一个面。”肖松对界面新闻称,行业不能期望工业AI在一到三年内实现全面普及,更需要坚持长期主义。

本次大会上,西门子推出了面向中国市场研发的26款产品。肖松表示,在全球战略与中国定位方面,西门子很重视本土化发展,基于中国市场的独特优势,战略会根据市场变化持续优化调整。

作为传统工业巨头的西门子,正在转型为一家科技公司。博乐仁于2021年出任CEO后力推工业AI战略,2025年开启多项重磅并购。

上个月,西门子宣布收购Canopus AI,一家主攻计算和AI驱动的量测解决方案的创新企业。

2025财年,西门子净收益同比增长15.6%至104亿欧元(约合人民币827.37亿元),连续第三年创历史新高。

“我们将像当年推动电力普及一样,推动AI这项通用技术的规模化发展。”博乐仁在大会首日主旨演讲中总结道。

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