西门子：工业AI是如何真正落地的？

中国首个 Industrial Copilot 试点应用项目正式揭幕，其与中科摩通合作优化新能源汽车 EMB 装配线，实现了程序开发效率、产线调试周期“双 30%”的提升，人工与物料损耗降低 10%。

这还并非孤例，从超 1200°C 的冶炼车间到高能耗的制冷机房，从汽车零部件生产到铜冶炼行业，西门子工业 AI 正以 “看得见、摸得着” 的成果，在真实工业场景中释放变革力量。

图源：西门子中国官微

工业场景的复杂性与严苛性，一直是 AI 技术落地的 “试金石”。西门子凭借对产业的深刻理解，让 AI 不再是实验室里的理论模型，而是解决实际问题的 “生产力工具”。

在铜冶炼领域，高温环境下的工艺调控曾是行业难题——如何1200°C 的冶炼线参数瞬息万变，人工调控难以兼顾稳定性与效率。

西门子与中国十五冶合作，打造了铜冶炼行业首个下沉到边缘的 AI 智能体，其能实时解读参数变化并给出最优调控建议，最终使关键质量指标（冰铜品位稳定性）提升 15%，让 “炼铜成金” 从比喻变为现实。

在能耗管控领域，制冷机房作为工业与商业场景的 “用电大户”，常因控温精度不足造成能源浪费。

西门子通过 “智冷魔方” AI Box，将制冷机房的温度控制精度提升至 0.1°C，同时结合机器学习预判负荷、优化冷冻出水温度，最终实现暖通节能 26%，让“电费刺客” 变身 “节能标兵”。

而在柔性制造场景，工厂环境的动态变化常导致作业流程冗长。西门子 AI 技术通过自主规划与协同执行能力，将原本需要数小时的作业压缩至数分钟。

在与舍弗勒的合作中，Industrial Copilot 更是通过自动化处理重复性任务、减少停机时间，让工程资源得以聚焦高价值工作，重新定义生产运营效率。

工业AI要真正落地，除了AI之外，还需要对工业深刻的理解。

西门子工业 AI 的 “落地能力”，并非一蹴而就，而是源于数十年在技术、数据与产业经验上的系统积累，形成了支撑 AI 规模化应用的 “真底气”。

其一，跨行业经验沉淀。西门子深耕工业领域多年，业务覆盖 40 余个行业，服务超 40 万家客户。这些遍布全球的项目实践，不仅让其摸清了不同行业的生产逻辑与痛点，更积累了海量 “接地气” 的现场经验与行业知识 —— 这正是 AI 模型 “懂工业” 的前提。

其二，高质量数据支撑。AI 的核心是数据，工业 AI 尤其需要贴合生产实际的数据训练。西门子基于 150PB 的工程数据，构建并持续优化工业基础模型（IFM），让模型从诞生之初就具备 “工业基因”，而非脱离实际的 “空中楼阁”。

其三，全价值链软硬件实力。作为全球十大软件公司之一，西门子拥有端到端的软硬结合产品及解决方案。从底层的传感器、控制器，到中层的工业软件，再到顶层的 AI 智能体，其软硬件生态的协同性，确保了 AI 技术能无缝融入工业全流程，避免 “数据孤岛” 或 “技术断层”。

若说 “底气” 是西门子的根基，那么 “全栈技术能力” 就是其工业 AI 的 “核心引擎”。不同于单一环节的 AI 应用，西门子构建了从基础模型到工业智能体的完整技术链条，让 AI 具备 “感知、决策、执行” 的全流程能力。

在底层，多模态工业大模型扮演着 “智慧中枢” 的角色。它不仅能理解工业图纸、识别设备运行的时间序列趋势，更能洞察多源工业数据（如设备参数、生产进度、能耗数据）间的复杂关联，相当于“工业现场的指挥家”—— 能根据生产需求与环境变化，自主协调跨系统资源，制定应对策略。

在中层，Industrial Copilot 智能体系统是技术落地的 “关键载体”。依托 50 余年的 AI 研发经验、全球 1500 余名 AI 专家的智慧，以及 3700 余项相关专利，该系统具备 “感知敏锐、决策自主、执行精确” 的工业级特性：它能听懂工程师的自然语言指令，自动生成自动化代码；能结合设备数据进行专家级诊断，提前预警故障；还能协同不同环节的系统，实现任务的自主推进。

工业 AI 的价值，最终还是体现在对产业价值链的优化上。西门子 Industrial Copilot 并非局限于某一环节，而是贯穿设计、生产、运维、管理的全流程，让 AI 价值渗透到工业的每一个 “毛细血管”。

包括设计研发环节、生产制造环节、运维管理环节。据悉截至目前，西门子 Industrial Copilot 已在全球超 200 家客户中落地，在研发、制造、运维等关键环节实现任务自主执行，部分场景下生产效率最高可提升 50%。

当下，工业企业的竞争力，正越来越取决于 “核心能力与 AI 技术的融合程度”。从积淀跨越周期的技术与产业经验，到构建覆盖全链的软硬件生态，再到推动 AI 在真实场景中规模化落地，西门子的实践证明：工业 AI 的价值，不在于 “炫技”，而在于 “实用”—— 在于能否解决企业的实际痛点，能否提升生产效率，能否助力产业实现可持续发展。