西门子肖松：工业AI下一站是“现场可用”
西门子肖松：工业AI下一站是“现场可用”
2026年11月09日 03:04
第九届中国国际进口博览会（简称“进博会”）期间，西门子大中华区总裁、西门子中国董事长肖松接受了记者专访。谈及工业 人工智能 ，他给出一个新判断：下一阶段工业AI的竞争，将越来越多地从“模型能做什么”，转向“能否在工业现场稳定、安全、经济地完成任务”。
前不久，中共中央、国务院印发的《关于发展新质生产力的意见》明确提出，全面实施“ 人工智能 +”行动。肖松认为，这将推动中国AI发展从技术突破走向产业应用，有助于打通从“技术可行”到“现场可用”，再到“规模推广”的路径，让更多创新成果真正转化为生产力。
肖松此前曾提出，中国是工业AI和孵化工业智能体的热土。此次采访中，他把这一判断落到了更具体的层面：中国拥有丰富的工业场景，企业对新技术保持积极的尝试和应用意愿，为工业AI和工业智能体的成长提供了良好土壤。随着更多真实场景开放，技术企业与制造企业可以共同定义问题、验证应用，让现场反馈持续推动模型和产品改进，形成应用与创新相互促进的循环。
“工业智能体已经开始进入代码生成、设备配置、工程检查等工作。”肖松介绍，今年7月在中国上市的西门子Eigen工程智能体，截至10月已服务数百家本土制造企业，应用涉及 汽车 、机械、电气、化工和生命科学等行业。
在江苏烽禾升智能科技有限公司，这套智能体仅需半天至一天时间，即可完成20余套PLC程序初筛，提前排查隐患，并能调用既有项目模板开发新的程序框架，以统一代码规范支撑海外项目交付与稳定运维。
肖松向记者列举了两个工业AI的应用案例。在奶粉生产的干燥环节，温度、湿度、进料量等参数变化很快，含水量容易波动，既影响产品一致性，也容易因过度干燥带来额外的能源消耗。传统人工调节，一次只能调整一个参数，很难同步控制多个变量。西门子为飞鹤构建了AI驱动的 数字孪生 方案，由模型对数据进行分析预测、输出产线调节参数建议，再通过工业边缘把3至4个关键参数的最优值直接下发至控制器，实现协同调节。方案落地后，产线 综合 能耗降低10%，单位时间产能提升3%。
在化工 新材料 企业 金发科技 ，随着 新能源 汽车 快速发展，“以塑代钢”成为轻量化的重要方向，但这类材料在 汽车零部件 上的应用，绝非简单的材料替换。以 汽车 前端框架为例，它既要承载散热器、冷凝器、大灯、保险杠等部件，又要兼顾安全、性能、轻量化和成本，过去完成一轮仿真验证需要4至6天。借助西门子无网格仿真能力，这一周期缩短至约1小时；将长期积累的历史仿真数据训练成面向特定工程场景的AI预测模型后，新设计方案可实现秒级预测。两项能力叠加，汽车前端框架研发项目时间从8天缩短至2天，缩短约75%。
肖松判断，工业AI的新空间，不只在新兴产业，也在传统产业的新解法里。 食品饮料 、化工、机械等行业积累了大量数据和工艺经验，围绕质量、能耗、设备运行等具体问题，仍有丰富的创新空间。但各行业、各企业的基础不同，需要选择适合自身的切入点，先验证成效，再逐步推广。
作为进博会的“全勤生”，西门子今年已是第九次参展。“进博会不仅是汇聚全球创新的窗口，更是推动创新协同融合、走进产业纵深、打开增长空间的重要平台。”肖松说。他将西门子的优势归结为“全球经验、本土创新、中国速度”。中国不仅是西门子重要的销售市场和制造基地，也日益成为西门子重要的创新源泉。目前，西门子在中国拥有2万余名员工，为各行各业的5万多家客户提供支持。
面向未来五年，西门子将在中国推进Growth 2.0（增长2.0）战略。“中国的经济增长模式已发生根本性变化，正从规模驱动转向创新驱动，要化市场变化的拐点为增长的支点。”肖松说，具体发力方向有三：一是持续深化本土创新，支持中国企业应对海外运营中的技术、合规及本地服务需求；二是加速推进工业AI在具体场景落地，响应 数据中心 、人形 机器人 等高增长赛道需求；三是通过西门子Xcelerator等平台深化产业生态合作，与产业链伙伴开展技术合作和场景共创。
谈及中国发展新质生产力对全球工业的意义，肖松认为，其价值不仅在于创造新的市场需求，更在于为产业升级提供新的技术、应用经验和合作空间。中国丰富的工业场景和快速迭代能力，与全球技术积累和行业经验相结合，有助于推动前沿技术落地、传统产业焕新。
他同时提醒，机遇并不会自动转化为生产力。如何跨越从技术突破到规模化应用的门槛，让新技术在工业现场安全可靠地运行、产生切实效益，是全球工业共同面临的挑战。西门子愿意发挥连接中国与全球的作用，将全球经验、本土创新和中国速度结合起来，与各方伙伴共同推动这一进程。
（文章来源：经济参考报）