今天，各家厂商都在大张旗鼓地布局AI。大模型、智能体，概念层出不穷。但怎样才能真正让AI发挥价值？特别是在容错率极低的工业制造领域，如何让用户真正通过拥抱AI技术赢得实实在在的价值？
西门子Realize LIVE大中华区用户大会在深圳成功举办
今年8月，西门子在深圳举办了Realize LIVE大中华区用户大会，让这个问题的答案变得更加清晰。从大会的案例展示和高管的现场交流中，可以清晰地看到，面对工业AI的落地难题，西门子用贯穿整条数字主线的软件组合，提供了一条让用户“步步为赢”的畅行之道。
三大能力支柱，解决工业用户真实痛点
在媒体沟通会上，西门子数字化工业软件总裁兼首席执行官Tony Hemmelgarn将西门子在工业软件领域的战略理念精炼地概括为全面数字孪生、全生命周期智能和自适应能力三大支柱。在他看来，这三大支柱并非技术概念构建的空中楼阁，而是直接对应了工业客户在复杂化转型中最迫切的痛点需求。
首先，全面数字孪生，已经成为工业用户面对日益复杂的产品和工艺流程时的必然选择。在这一背景下，各个设计环节割裂、制造端与设计端脱节，几乎成为了工业用户面临的共性痛点。而全面数字孪生提供的价值，正是在一个统一框架内解决这种复杂性。
西门子数字化工业软件总裁兼首席执行官Tony Hemmelgarn
例如，通过西门子与制造业用户的需求沟通，可以看到像现代这样的大型船舶制造企业不再仅仅关注设计环节，而是更加关注制造过程的数字化，并寻求通过西门子的Tecnomatix工艺规划和仿真解决方案解决挑战。
再如，在方兴未艾的人形机器人领域，美国企业Apptroniky已经用西门子的全套软件栈替换了其他竞品。其原因在于，要实现降本、节能、轻量化等价值点，就必须将所有组件纳入统一框架进行协同设计。而西门子的解决方案不仅可以仿真机器人本体，还可以仿真完整的制造工艺流程，从而推动实现整体的优化。这，正是全面数字孪生能力无可替代的差异化优势。
其次，全生命周期智能，则成为了助力用户应对复杂工程挑战的利器。现代工业产品早已不是纯机械的集合体，而是集成了设计、电子产品、PCB 乃至集成电路，所有要素必须无缝协同。在这一需求背景下，PLM和EDA的结合正日益成为大势所趋。
对待这一趋势，Tony Hemmelgarn指出，PLM与EDA 的结合并非可选项，而是由工业用户需要解决的复杂工程问题的本质决定的。为此，西门子已经将Teamcenter的强大功能应用到了EDA业务中，推出了“半导体生命周期管理”解决方案，专门用于管控集成电路的全开发流程。目前，Micron、Intel、Rapidus、GlobalFoundries等知名半导体企业已纷纷采用 Teamcenter管理集成电路全开发流程，恰恰反映出业界对这一趋势的真实回应。
最后，随需而变、灵活适配的自适应能力，则着眼于消除企业面对成长与变化时的“能力焦虑”。企业在不同发展阶段，对软件需求的侧重点也会随之发生变化。而企业最担心的，则是被特定的平台“锁定”，或在成长过程中由于系统扩展而遭遇数据孤岛等瓶颈问题。
Tony Hemmelgarn谈到：“我们从不强迫客户经历颠覆式变革，并努力确保我们的产品无论是在桌面端与云端，面向中小企业或大企业时，都能以相同的方式运行，消除数据孤岛。无论部署环境如何变化，我们都确保各领域之间的兼容性。”
因此，无论是大企业还是中小企业，都能在西门子的产品矩阵中找到平滑演进的路径。例如，对于中小企业，西门子推出了云端产品组合，像Designcenter X就可以将Teamcenter功能直接嵌入，并内置数据管理功能，让客户可以快速启动。而即便是跨代升级，西门子也能提供过渡方案，让用户可以享受到顺畅无忧的升级体验。
三大AI赋能，将智能转化为真实生产力
在上述三大战略支柱的基础上，如何让AI真正在工业场景中发挥作用？西门子给出的答案是：围绕“更快的引擎速度、更智能的执行、交付可信成果”三个方向，将AI技术的赋能嵌入整个产品组合，助力用户将抽象的“智能化”转化为真实具体的生产力跃升。
首先，工业AI的落地，并不是替代现有的物理工具，而是为其赋予更快的引擎速度，让工作流“插上腾飞的翅膀”。
在这方面，西门子数字化工业软件PLM产品执行副总裁 Joe Bohman分享的一组真实数据让人叹为观止：在Designcenter中，使用AI生成图纸的速度提高了50%；而在Teamcenter中，查找反复制造的零件效率更是提升了10倍之多。
西门子数字化工业软件PLM产品执行副总裁 Joe Bohman
在仿真领域，效率的提升则更为惊人。劳斯莱斯使用Simsolid模拟整个发动机的完整气流，将速度提升了180倍；而汽车零部件企业Megna利用基于物理的AI和求解器中集成的神经网络，将非线性碰撞仿真的速度提升了5000倍。这些来源于真实行业的惊人数字，无疑揭示了AI在效率提升方面的巨大潜能。
其次，则是更智能的执行，这一方向与当前广受关注的工业智能体密不可分。这意味着，AI要能实际参与到智能的工作流程当中。
为此，西门子在智能执行层面推出了Copilot和智能体。Joe Bohman谈到：“西门子在 Designcenter Copilot 上已深耕七年，凭借所有这些经验，我们现在能以94%的准确率预测用户在Designcenter中的下一步操作。这意味着，资深工程师的经验可以被系统学习并传承，让新人快速掌握高效的工作范式。”而且，仅在最近一个月间，这项功能就被确认使用了50万次，而且使用量每月都在极速攀升。
这意味着，AI已经真正嵌进了工程师的日常工作流，而非停留在概念验证阶段。与此同时，Teamcenter Copilot则让每位工程师都能安全、即时地访问企业全量知识体系，并将文档库转化为可交互的智能知识库。
最后，则是交付可信成果的挑战，它的实现有赖于将各种数据汇聚在一起，并产生实际价值。为此，西门子提供了层层相扣的三层架构：底层通过一个开放平台集成了最新的前沿模型，旨在提供更快的引擎速度和AI服务；中间层则包括了Designcenter、Simcenter、Teamcenter、Opcenter、Calibre、Tessent等一系列AI原生应用，每个应用都添加了Copilot和智能体；而顶层，则是西门子寄予厚望的重磅新品——Intelligence Center X（ICX）。
ICX的推出，正是用于汇聚数据并驱动智能体运行。为此，其包含了Graph Studio以及Mendix等核心能力平台。例如，面对企业内部繁杂多样的数据来源，Graph Studio可以将来自PLM的工程数据、ERP中的供应链信息以及CRM中的客户信息和保修记录等数据汇聚在一起，并创建出知识图谱，让客户能够在工厂的全量数据上进行统计、分析和学习。与此同时，Mendix则扮演着一流智能体平台的角色，并管理和驱动产品组合中所有的智能体。
在业界看来，ICX的推出无异于为数据和AI创造了一个新的产品品类，它的诞生直指工业用户在AI时代的重重挑战——AI应用场景广泛却难创造实质工业价值、企业数据储备充足但工程知识分散割裂、单点试点项目居多却难以实现规模化推广。只有破解了这些难题，才真正意味着企业在AI时代迈出了具有实际商业意义的步伐。
坚持技术本质，回归财务收益：AI时代的价值破局之道
今天，各家厂商都在讲AI故事，但要让AI在企业繁复的工作流和价值链当中真正走通一条完整路径，并创造出实际收益，仍然并非易事。西门子之所以能树立一个优秀范例，是因为它并没有孤立地谈AI技术，或是在几个特定的场景下炫技，而是凭借着持续迭代和完善的产品组合，把AI的智能价值一点点、一步步深度融入到了从设计、电子、制造到运营的全生命周期数字主线中，让AI真正成为企业可用、好用且可信的价值利器。
其实，AI时代的游戏规则并无本质变化。只要坚持将技术融入具体的流程、工艺和场景，让价值目标回归客户的财务收益，就必定能赢得市场和用户的热切目光。这，正是西门子在工业AI时代的价值破局之道。
