1965年，德国斯图加特大学的研究画廊举办了全球首个在爱尔兰根西门子公司数字计算机上通过算法生成的图形作品展览Computer grafik（算法艺术），Georg Nees 是唯一参展的艺术家，这是当时展出的作品之一。 一段代码、一卷纸带、一组图形库，借由 ALGOL 语言缓缓运行。方格、曲线，轮廓与空白——工业数学家的灵魂在矩形与曲线中悄然跃动，没有人会想到，它会成为人工智能与工业融合的漫长序章。 60 年过去，城市依旧宁静，工厂早已焕然一新。在西门子爱尔兰根工厂中，超 100 项人工智能应用嵌入制造流程，数字孪生技术成为理解现实的镜像。 在德国蒂森克虏伯工厂的一隅，电池测试机静静运转着。玻璃箱里，电池单元在传送带上缓缓滑过，红绿灯交替闪烁，传感器与摄像头捕捉每一刻的细节。 如今，只需一句自然语言指令，Copilot 便可生成 150 行自动化代码，并无缝对接 TIA 博途系统。开发效率提升近一半，代码部署时间缩短三成。 从设计、规划，到工程、运营和服务，西门子工业智能体正悄然贯穿整个工业脉络。而这套工业智能体系统的灵魂，在于一套如「指挥中心」的「指挥家」（ Orchestrator ）—— 显然，它不只是一个「超级助理」，更是一个能运筹帷幄的「工业现场指挥家」。而真正的认知核心，是被西门子称作「工业基础模型」（Industrial Foundation Model，IFM ）的新事物—— 它并非单一模型构成的孤峰，而是一组模型汇聚而成的群山（ industrial foundation models ），扎根于 150PB 经过验证的工业数据，浇筑于西门子百年来积淀的工程知识之上。 这些模型各有所长。时间序列基础模型 GTT 精于预测性维护、异常检测与工艺调优。另有模型擅长图纸和 3D 模型，有的通晓 PLC 编程。但都共通一理：深谙工程语义，工业逻辑推理，可嵌入真实生产流程，接受工业的约束。 图纸上的几何结构、流程图中的控制逻辑、PLC 发出的电压脉冲、传感器记录下的时间序列……它们无声，却自有严密的语法和秩序。 因此，西门子试图突破文本范式的边界，构建一种能读懂机器语言、能适应严苛工业约束的模型——这，正是工业基础模型（ IFM ）的出发点，也是它与生俱来的宿命。 这一切，靠的不是聊天机器人。至少不是当下这些通用模型所能胜任的。无论是 ChatGPT，还是市面上各类 AI 助手，都无法触及西门子所展现的这些能力。 高达150PB 的优质工业数据，像一条贯穿时空的脉络，横越产物设计、仿真、制造等多个阶段，从 CAD 图纸到控制逻辑、从传感器序列到操作日志的多模态输入。 作为全球领先的工业软件供应商之一，西门子的版图几乎囊括了 CAD、EDA、CAE、PLM、MES/MOM 等所有关键工业软件品类，打通从设计、仿真到制造、运维的完整生命周期。 而且，西门子的工业软件早已深入流程工业、离散制造等多个垂直场景，包括食品加工、化工流程、生物制药等对行业 know-how 要求极高的复杂系统。 从 PLC 控制器、SCADA 系统到工业边缘计算设备，它能够将车间里的每一丝动态都转化为可被采集、可被推理的数字信号。其中，仅 PLC 控制器就运行于全球三分之一的工厂。 但，光有数据还不够。整个 AI 模型生命周期中，最被津津乐道的「建模」，其实不过是十分之一的工作。真正耗时且关键的，是那九成隐藏在背后的工作：数据清理、接口调试、部署与运维。相比于互联网应用，这套流程要复杂得多，需要极为深厚的行业 know-how。 就说构建工业智能体，第一步就是拆解具体任务。而这一步，就已经高度依赖非公开、非通用的工业 SOP 知识；训练 GTT 捕捉多变量之间的动态关系，你也得明白模具温度、电机电流、注射压力和成型时间之间，存在动态耦合。 有的直接从 PLC 拉数，有的依赖传感器实时回传，还有的要通过边缘设备汇总上传；而数据的刷新频率，更是从毫秒级的实时采集，到分钟级、小时级的周期性采集，差异极大。 怎么把模型部署到产线中？怎么确保它能稳定运行十年？更重要的是，客户能不能在无需数据科学家介入的前提下，自行维护、使用、调优？ 比如，一个任务可能需要多个模型协同完成：异常检测、状态分类、时间预测……它们使用的算法不同，数据处理逻辑各异，部署门槛高。 三个月后，你可能会发现某个模型突然「罢工」了：传感器产生了微小漂移、环境温度波动、机械老化……这些变化会导致数据分布偏移，模型的预测准确率急剧下降。 西门子提供贯穿整个 AI 应用价值链或生命周期的服务，让数据科学家以一种兼容工业环境的方式，将某些软件包集成到模型中。如果监控系统发现模型性能不够好，工厂的自动化工程师只需通过几次点击，就可以在已经收集到的数据上重新训练模型。 像 Industrial Copilot 和工业基础模型（ IFM ）这样令人惊叹的技术成果，也绝非凭空出现，而是沿着一条数十年未曾中断的路径生长而出——其根系，深植于上世纪对神经网络的执着探索中。 当许多西方公司还在激烈争论「是否使用」时，西门子已默默完成切换——发布不到半年，几乎每一位员工都能在安全合规的边界下自由使用 ChatGPT 。DeepSeek 发布后两三天，西门子便已投入使用。 如今，西门子正投入大量资源，为员工和一线工人提供系统性的技能再培训，努力让人与 AI 并肩同行。AI 的最大挑战不在于数据安全，而在于文化认同，西门子数字化工业集团 CEO 奈柯曾说，如果公司文化无法接纳 AI ，AI 就无法真正发挥作用。 超过 1,500 名 AI 专家，其中 250 人专注于基础研究，辅以大量经验丰富的数据科学家，共同构建起一座通往下一代工业文明的「大脑」。而这背后，是一套早已被时间验证的技术版图—— 500+ 活跃的 AI 专利家族，不仅代表着技术积累，更彰显算法、工业方法论与系统集成的可变现能力，构筑起西门子在 AI 深水区的坚实护城河。 原 AWS 生成式 AI 副总裁 Vasi Philomin 加盟西门子，担任执行副总裁，全面负责 AI 与数据技术战略，推动包括工业基础模型（ IFM ）在内的核心能力建设。西门子正以更强势的姿态，抢占技术制高点。 它不擅编织炫目的童话，却将智能深植于原子与代码的土壤——让算法穿透自动化表层，叩响自决策的大门；使封闭的系统学会呼吸，令尘封的经验获得传承；让未来更加激动人心。 在这条「长坡厚雪」的征程上，西门子每一步都带着时间的沉淀。当浮躁的科技喧嚣退去，唯有对行业的深刻理解才能定义真正的制造未来。
