在人工智能技术飞速发展的今天，AI从实验室走向工业实际应用的道路依然充满挑战。Gartner的研究表明，高达85%的AI项目未能成功跨越实验室与规模化部署之间的鸿沟，无法真正转化为业务价值。尽管AI在编写代码、设计等领域展现出强大能力，但在复杂的工业生产环境中，其表现却常常不尽如人意。
某电子厂曾尝试引入AI技术降低质检成本并提高准确率，然而仅三个月后，随着产品批次更换，系统误报率从0.5%飙升至15%，最终不得不恢复人工质检。这一案例凸显了AI技术的概率性与工业生产对确定性要求的矛盾。工业发展的历史表明，每一次重大技术跃迁都伴随着生产方式的彻底变革，而AI尚未找到将不确定性转化为可预测、可控制系统的有效方法。
在西门子RXD大会上，公司董事会主席博乐仁指出，当AI融入物理系统时，其角色将超越单纯的技术功能，成为能够重塑现实世界运行方式的变革力量。然而，这一转变不会自然发生。作为多次工业革命的关键参与者，西门子此次面临的是如何让AI真正融入物理世界的难题。
工业AI的落地面临多重障碍。某电解铝工厂试图使用时序大模型优化生产参数，却因AI无法解释建议而遭到工区长抵制。这反映出单一技术模型难以满足复杂工业流程的需求，尤其是缺乏可解释性。西门子中国董事长肖松认为，工业AI虽潜力巨大，但挖掘其价值并非易事。工业场景覆盖产品全生命周期，涉及设计、制造、质检、运维等多个环节，其复杂性远超文本或图像生成。
国机数科董事长王宇航在圆桌讨论中总结了AI在工业中落地缓慢的三大原因：技术与场景脱节、业务与数据脱节、投入与产出脱节。当前的大语言模型难以直接理解工业图纸、照片等知识，而企业产生的海量数据也因缺乏提炼方法而难以利用。工业AI部署成本高昂，企业需权衡投入与收益，尤其在排产、库存等复杂系统优化中，局部最优可能导致整体失衡，数据耦合性进一步增加了挑战。
工业场景的数据具有多元异构、多模态、时空耦合等特征，且需保持时间基点的关联性。即便头部企业也未能系统性解决数据质量与正确性问题。工厂了解自身需求却缺乏技术能力，AI公司掌握技术却难以深入理解工业场景，双方合作困难重重。肖松强调，工业AI的成败不在于模型，而在于数据。西门子通过构建贯通硬件、软件与数据的技术栈，将AI引入物理世界。
在RXD大会发布的26款新品中，多数聚焦硬件领域，涵盖自动化、运动控制、AI基础设施等品类。肖松认为，随着AI加速融入物理世界，硬件的重要性日益凸显。软件方面，西门子推出基于物理规律的数字孪生系统，为决策优化提供虚拟仿真环境，降低试错成本。其Digital Twin Composer工具支持产线全流程虚拟验证，进一步提升了工业AI的可行性。
西门子的核心优势在于长期积累的工业数据资产。大模型落地需算力、模型与数据三要素，而数据是决定模型能否落地的关键。企业生产数据如同地下矿产，需经过标注、清洗、加工才能用于模型训练。北京数据集团副总经理李振军指出，工业数据采集难度大，且具有易腐、离散等特征，许多工厂为节省成本仅存储短期数据，导致模型训练缺乏历史样本。工业门类细分，每家工厂都是独立孤岛，难以形成规模效应。
数据的使用同样面临高门槛。工业企业流程复杂，非经验丰富者难以找到、理解并利用有价值的数据。数据需转化为可理解的信息，并与实际场景深度绑定，同时确保企业投入能形成正向收益。肖松认为，突破数据门槛需聚焦特定行业，选择预测性维护、质量视觉检测等成熟场景，这些领域数据相对充分，价值可量化。而具身智能等初级场景则需通过合成数据、仿真数据补充，突破时间更长。
西门子之所以能沉淀大量工业数据资产，得益于其近180年的持续积累。目前，西门子的工业软件与硬件产品已服务全球40多个行业、40多万家客户。其软件版图覆盖产品全生命周期，深入汽车制造、食品加工、化工流程等复杂系统；硬件体系则实现从设备控制到数据采集、处理的完整闭环，将生产动态转化为可采集、推理的数据。这些积累使西门子训练工业基础模型IFM的高质量数据达150PB，构筑了其在工业AI领域的护城河。
西门子的技术已助力多家中国制造企业实现转型升级。泸州老窖基于西门子工厂仿真软件完成整厂级数字孪生建模，推动酿造生产向数智化方向迈进。在新能源、高端制造、数据中心等领域，大量企业通过使用西门子中国研发的智能硬件与软件产品，缩短工程周期、提升良品率、降低能耗。西门子在AI领域的投入始于1973年，即便在科技互联网泡沫破灭时期，仍坚持探索AI在质量检测、故障诊断等环节的应用。
2022年，西门子推出面向工业、楼宇、电网、交通领域的Xcelerator平台，简化企业数字化转型。今年1月，公司宣布将打造工业AI操作系统，推动AI更安全、高效、规模化地落地。目前，西门子在AI领域拥有超过1500名专家，专利持有量居世界前列。随着工业AI使用门槛的降低，西门子正从技术提供者转向启蒙者与产业升级共建者，持续引领工业技术变革。
