以場景為牽引，推動工業AI從單點實效邁向生產力躍遷

近年來，以人工智慧與物理世界深度融合為核心的「物理AI」正迅速崛起，成為全球科技與產業發展的焦點。這股浪潮正加速進入生產現場，深入工廠、車間與產線，為以製造業為核心的實體經濟注入新動能。配合中國「十五五」規劃綱要明確提出「加快數智技術創新」與「全面實施『人工智能+』行動」，如何加快推動工業AI規模化落地，已成為產業界亟需回答的關鍵命題。中國擁有全球最完整的工業門類、深厚的製造業體系、活躍的產業創新動能，以及對新技術高度開放的態度，這些都是發展工業AI的獨特優勢。然而，要將這些優勢轉化為實際生產力，必須克服工業AI在落地過程中的結構性障礙，特別是模型訓練與數據供給之間的銜接不足。

工業場景需要採集足夠數量且高品質的數據，尤其是負樣本數據，模型才能訓練得更有效、更精準，因此數據品質是工業AI成功的核心關鍵。業界普遍認為，解題的鑰匙在於緊緊抓住「場景」這個核心牽引。工業場景被視為AI應用的「深水區」，雖然價值巨大，但門檻極高。工業生產要求零容錯，對確定性、可靠度與安全性有極嚴苛的要求，同時現場受到設備、工藝、人員、環境等諸多因素影響，系統高度複雜，不同行業、生產模式與製造工藝之間也存在明顯差異。這意味工業AI不能採取全面覆蓋的發展路徑，而必須從具體的業務場景切入，以可追溯、可驗證、可控制為前提，一步步穩健推進。首要任務是找出高價值場景。

真正值得優先投入的，並非概念最熱門的領域，而是那些同時具備四項特徵的場景：痛點高頻出現、數據能夠取得、價值可以量化，並且具備推廣複製與進一步泛化的潛力。品質檢測正是這樣典型的場景，AI的應用成效能透過效率與成本等直觀指標衡量。西門子開發的Smart Detection智能質檢平台，已在其位於成都、南京、蘇州等地的多家工廠實現規模化部署，數據顯示該平台能將硬體成本降低90%，專案交付週期從「週級」大幅縮短至「小時級」。其次，以場景為牽引，才能有效建構工業高品質數據集。工業領域的數據並非天然完備、現成可用，而是廣泛分散於不同設備、系統與流程中，呈現無序、碎片化、多源異構與多模態等特徵。

與此同時，大量影響生產品質與效率的關鍵知識，往往沉澱在工藝規範、操作經驗以及一線工程師和「老師傅」的長期實務中。這些未經治理、整合與標註的資訊，無法有效支撐大模型與智能體的訓練。唯有以具體場景為導向，數據梳理才能有明確方向，數據蒐集不會失焦，數據治理也能抓住重點，從而使數據從「無序累積」走向「有序生產」，分散的數據與隱性知識逐步轉化為可用、可靠、有效的模型訓練資產，形成「場景—數據—模型」的良性循環，讓AI真正變得「有用、好用」，也能讓人「放心用」。銅冶煉就是其中的典型案例。在這場景中，原料礦石含銅量不穩定、一線經驗人才不足、高溫工況複雜多變等問題相互交織，僅靠單一數據或單點模型難以應對。

西門子與「十五冶」合作，整合了11個工藝段的設備數據，以及行業文獻、工藝規範與「老師傅」口耳相傳的行業知識與一手經驗，打造出煉銅行業第一個下沉至邊緣的智能體，使影響銅成品品質與爐體壽命的關鍵指標——冰銅品位穩定性提升了15%。第三，軟硬融合的系統能力是場景價值實現的關鍵。工業AI落地並非只是部署單一模型，而是一項複雜的系統工程，必須與工業軟體、邊緣運算設備、執行裝備以及工藝流程深度結合。尤其在多代際設備共存、多種通訊協定交織的工業現場，AI如果不能嵌入複雜的異構系統，就很難真正發揮作用。

工業AI不僅要能理解現場、輸出推理結果，還要能使新舊設備之間協同運作，讓指令精準執行，異常處置具備安全備援，並透過運行數據的持續回饋形成閉環。唯有打通感知、決策、執行、反饋的完整鏈路，工業AI才能從技術能力轉化為實際生產力。這樣的趨勢已在新一代工業智能體產品中浮現。西門子近期發表的Eigen工程智能體，是全球首批正式商用、可自主規劃執行工業自動化工程任務的AI系統之一。它讓AI不再只是停留在對話框內，而是能真正嵌入自動化開發的關鍵工作流程，執行PLC程式設計、HMI可視化、設備配置等任務，幫助工程師把工作做得更快、更準、更可靠。最後，工業AI不可能靠單一企業封閉研發就能成功。

要實現規模化應用，必須堅持開放式創新，建立在場景開放與生態協同的基礎上。從這個角度來看，開放並非附加項，而是工業AI普及應用的必要條件。當前已有企業開始透過開放場景、協同試點等方式，加速技術在真實工業環境中的驗證與優化。西門子也正主動向生態夥伴開放多個中國工廠場景，圍繞具身智能開展應用試點。工業AI並非一蹴可幾，需要在品質檢測、設備維護、工藝參數優化、生產排程優化、供應鏈優化、節能減碳、生成式設計等真實場景中長期投入、持續累積、耐心打磨。隨著智能體應用越來越廣泛，業務流程將逐步實現智能化，大幅提升營運與決策效率。

西門子表示將持續與中國眾多夥伴攜手，把自身行業知識、數據積累與技術創新深度融合，讓人工智慧扎根場景，從單點實效走向生產力躍遷，同時也呼籲進一步推動場景開放與數據流通，共創、共享、共贏工業AI時代的紅利。