以场景牵引 推动工业AI生产力跃迁

背景

今年以来，以深度融合人工智能与物理世界为特征的“物理AI”成为全球科技和产业发展的热点。人工智能正加速走向生产现场，走进工厂、车间和产线，赋能以制造业为代表的实体经济。中国“十五五”规划纲要明确提出“加快数智技术创新”“全面实施‘人工智能+’行动”，产业界需要加快推进工业AI的广泛应用。中国工业门类广度、制造业体系深度、产业创新速度以及对新技术的开放态度，构成了发展工业AI的独特优势。但要将这一优势转化为生产力，必须解决工业AI落地中模型训练与数据供给衔接不足的结构性难题——工业场景需要采集足够多的数据，尤其是负样本数据，才能训练出有效精准的模型，数据质量是成功的关键。破题在于抓住“场景”这一核心牵引。

核心内容

工业场景是人工智能应用的“深水区”，价值巨大但门槛极高。工业生产强调零容错，对确定性、可靠性和安全性要求严苛，同时受设备、工艺、人员、环境等多重因素影响，系统高度复杂，不同行业、生产模式和制造工艺差异明显。因此，工业AI不能追求全覆盖式发展，必须从具体业务场景入手，以可追溯、可验证、可控制为前提稳步推进。

首先，要找准高价值场景。真正值得优先投入的场景应同时具备四个特征：痛点够高频、数据可获取、价值可量化、具有推广复制和进一步泛化的潜力。质量检测就是典型的高价值场景——AI应用成效可通过效率和成本等指标直观衡量。西门子开发的Smart Detection智能质检平台已在成都、南京、苏州等多家西门子工厂实现规模化部署，可将硬件成本降低90%，项目交付周期从“周级”缩短至“小时级”。

其次，以场景为牵引才能有效建设工业高质量数据集。工业领域的数据并非天然完备可用，而是广泛分散在不同设备、系统和流程中，呈现无序化、碎片化、多源异构和多模态特征。大量关键知识沉淀于工艺规范、操作经验及一线工程师和“老师傅”的长期实践中，未经治理、整合与标注，难以支撑大模型和智能体的训练。只有以具体场景为牵引，数据梳理才能有的放矢，采集才能不失焦，治理才能抓住重点，使数据从“无序积累”走向“有序生产”，将分散的数据和隐性知识转化为可用、可靠、有效的模型训练资产，实现“场景-数据-模型”的良性循环，让人工智能真正“有用、好用、放心用”。铜冶炼是一个典型例子：原料矿石含铜量不稳定、一线经验人才储备不足、高温工况复杂多变，仅靠单一数据或单点模型难以应对。西门子与“十五冶”合作，整合11个工艺段的设备数据，以及行业文献、工艺规范和“老师傅”口口相传的知识与经验，打造出炼铜行业首个下沉到边缘的智能体，使冰铜品位稳定性提升了15%。

第三，软硬融合的系统能力是场景价值兑现的关键。工业AI落地不是单一模型部署的问题，而是复杂的系统工程，需要与工业软件、边缘计算设备、执行装备及工艺流程深度结合。尤其在多代际设备并存、多协议交织的工业现场，AI如果不能嵌入复杂异构系统，就很难真正发挥作用。工业AI不仅要能理解现场并输出推理结果，还要让新旧设备协同、指令准确执行、异常处置具备安全兜底，并通过运行数据持续回流形成闭环。只有打通感知、决策、执行、反馈的全链路，工业AI才能从技术能力转化为现实生产力。西门子近期发布的Eigen工程智能体，是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统之一，能够嵌入自动化开发的关键工作流，完成PLC编程、HMI可视化、设备配置等任务，帮助工程师更快、更准、更可靠地工作。

最后，工业AI不可能靠单个企业关起门来做成，必须坚持开放式创新，建立在场景开放和生态协同的基础之上。开放不是附加项，而是工业AI普及应用的必要条件。当前已有企业通过开放场景、协同试点等方式加快技术验证与优化。西门子正主动向生态伙伴开放多个中国工厂场景，围绕具身智能开展应用试点。工业AI需要长期投入、持续积累、耐心打磨，在质检、设备运维、工艺参数优化、工艺排产优化、供应链优化、降低能耗、生成式设计等真实场景中逐步实现智能化，提升业务运营和决策效率。西门子愿意与中国众多伙伴携手，将行业知识、数据积淀与技术创新深度融合，让人工智能扎根场景，从单点实效走向生产力跃迁，并呼吁进一步推动场景开放与数据流通，共创、共享、共赢工业AI的时代红利。

关键要点

• 工业AI必须从具体业务场景入手，以可追溯、可验证、可控制为前提稳步推进，不能追求全覆盖。
• 高价值场景应同时具备四个特征：痛点高频、数据可获取、价值可量化、具有推广复制和泛化潜力。质量检测是典型场景，西门子Smart Detection平台可将硬件成本降低90%，交付周期从“周级”缩短至“小时级”。
• 以场景为牵引才能有效建设工业高质量数据集，解决数据无序、碎片化、多源异构等问题，将隐性知识转化为模型训练资产。铜冶炼案例中，西门子与“十五冶”合作打造边缘智能体，使冰铜品位稳定性提升15%。
• 软硬融合的系统能力是场景价值兑现的关键，工业AI需要打通感知、决策、执行、反馈全链路，嵌入复杂异构系统。西门子Eigen工程智能体是典型产品，可完成PLC编程、HMI可视化、设备配置等自动化工程任务。
• 工业AI必须坚持开放式创新，开放场景、协同生态。西门子正开放多个中国工厂场景，围绕具身智能开展应用试点。
• 工业AI需要长期投入、持续积累，在质检、设备运维、工艺优化、排产优化、供应链优化、能耗降低、生成式设计等真实场景中耐心打磨，逐步实现业务流程智能化。

意义与影响

本文系统阐述了以场景为牵引推动工业AI落地的核心逻辑，为中国制造业在“十五五”期间加速数智化转型提供了可操作的路径指引。其所强调的“场景-数据-模型”良性循环，切中了当前工业AI从实验室走向生产现场的关键瓶颈——数据质量与模型训练之间的衔接问题。通过具体案例（Smart Detection、铜冶炼智能体、Eigen工程智能体）展示了工业AI在质量检测、工艺优化、自动化工程等领域的实际价值，证明了从单点实效到生产力跃迁的可行性。同时，呼吁场景开放与生态协同，有助于打破企业间的数据孤岛，推动工业AI从单点示范走向规模化应用。这一思路对于其他行业（如能源、交通、物流）的AI落地也具有借鉴意义，即通过聚焦高价值场景、系统整合软硬件能力、开放合作，实现AI技术的真正落地与价值释放。