當AI進入物理世界：西門子科技大會要回答一個關鍵問題?|?甲子光年

虛實融合的下半場。

作者｜田思奇

在數字世界里，一次算法升級可以通過云端迅速完成。但當人工智能真正進入現實世界，情況則完全不同。

對于工廠產線、電網系統或大型基礎設施，新技術上線之前，都必須接受生產現場的嚴格檢驗。設備是否穩定運行，復雜流程能否持續協同，這些現實約束決定了，當AI走出虛擬環境、進入物理系統時，軟件能力仍然是核心驅動力，并與硬件與系統工程形成更加緊密的協同關系。

這也是當前產業最關心的問題：當人工智能開始深入制造、能源和基礎設施體系，數字世界與物理世界將如何融合？

針對這些產業焦點，2026年3月23日至24日，西門子將在北京舉辦科技大會。作為西門子旗艦科技盛會，本次大會將系統呈現人工智能進入現實工業系統后的技術結構。從電氣化、自動化、數字化到智能化，這家工業企業將首次在中國集中展示其貫穿軟硬件的全棧能力，并探討AI如何真正融入現實世界的生產體系。

近180年以來，從電網與交通基礎設施，到制造設備與工業軟件平臺，西門子的解決方案廣泛嵌入現代工業體系。隨著人工智能開始進入真實生產環境，這家公司希望給出一種更貼近物理世界運行邏輯的答案。

1.新階段：人工智能進入真實生產

在互聯網應用中，人工智能通常以軟件工具的形態出現。算法可以快速部署，系統迭代往往發生在虛擬環境之中。但當AI進入真實工業系統，就不能只是讓機器理解語言或生成內容，而是要在真實生產環境中參與決策，并通過自動化系統影響設備運行。

一個看似矛盾的現象正源于此：產業投入持續升溫，但規模化回報仍然有限。

IDC預計，到2028年，中國工業企業在AI領域的支出規模將接近900億元人民幣，年復合增長率超過30%。但AI的商業化應用仍在探索階段。麥肯錫的一項調研顯示，近80%的企業在部署AI后尚未實現凈利潤提升，超過九成的生成式AI試點項目仍停留在實驗階段。

與此同時，工業環境本身也在變化。過去十年，中國制造業經歷了顯著的數字化升級。工信部數據顯示，目前全國已建成數萬家智能工廠，重點平臺工業設備連接數超1億臺（套）。越來越多生產流程被納入數字系統，生產現場正在從單純依賴機械運行，演變為數據持續流動、系統不斷聯動的運行環境。

這為人工智能進入現實生產體系提供了重要基礎。設備數據可以用于模型訓練，數字孿生可以完成虛擬驗證，而自動化系統則能夠把算法決策轉化為真實設備動作。軟件持續發揮核心作用，硬件與系統工程的價值在這一過程中被進一步放大，共同支撐系統運行。

越來越多企業的關注點，也正從單一模型能力轉向系統能力：算法如何與自動化系統和工程軟件協同運行，數字仿真如何縮短開發周期，AI又如何真正嵌入生產體系，成為可以長期運行的一部分。

即將舉行的西門子科技大會，將圍繞這些現實問題展開。大會首日，西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執行官博樂仁博士將發表主旨演講，探討當人工智能進入真實工業系統之后，軟件、設備與工業系統如何重新形成新的技術結構。

隨后，三位來自不同產業領域的企業領袖——阿里巴巴集團主席蔡崇信、宇樹科技創始人、董事長兼首席執行官王興興以及寧德時代首席制造官、工程與研發體系聯席總裁倪軍——將與西門子博樂仁展開對談。

「甲子光年」注意到，這三家公司恰好對應人工智能進入物理世界的三條關鍵路徑：阿里云代表云端算力與模型基礎設施，宇樹科技代表能夠在真實環境中行動的智能體，寧德時代對應高度自動化的大規模制造體系。從云端算法到機器人執行，再到復雜產線與能源系統，這些能力正好覆蓋AI從數字空間走向真實生產的核心環節。

這場對談也因此更加值得期待：當AI真正進入工廠與設備系統，云端軟件、智能硬件與工業流程之間，究竟需要怎樣的協作結構，才能形成穩定、高效、可規模化的運行體系？

大會還將舉行70多場專題活動與7場行業論壇，議題延伸至更多現實產業場景，例如AI工廠的生產組織方式、仿真技術在汽車研發中的應用、新能源產業鏈與零碳園區的數字化能源管理。這些討論最終都指向同一個問題：當人工智能從數字世界走向真實工業系統，軟件與硬件的協同關系將被如何重新定義。

這正是西門子科技大會試圖回答的核心命題。

2.新坐標：中國成為創新實踐場

西門子把科技大會放在北京，本身也極富象征意義。

這家總部位于德國的工業企業，此次打破常規把大會落地中國，背后的趨勢在于：當人工智能開始進入真實世界，技術必須在復雜的物理場景中完成驗證。算法需要設備數據進行訓練，系統需要在真實流程中持續運行，技術方案也需要在不同產業環境中反復打磨。制造體系規模越大、產業鏈越完整，技術迭代的空間就越廣闊。

中國恰好提供了所需的環境。

從消費電子到新能源汽車，從裝備制造到能源系統，中國擁有全球規模最大、鏈條最完整的制造體系。工信部數據顯示，目前全國已建成超過數萬家智能工廠，聯網設備數量突破1億臺（套）。大量生產系統設備密集、工藝流程復雜、運行節奏緊湊，為虛實融合提供了理想的試驗場。這里既有復雜的硬件運行環境，也有活躍的數字化創新生態，當軟件能力與硬件場景在同一片土地上碰撞，技術迭代的節奏自然加快。

西門子與中國制造業的淵源，也遠比外界認知更為深厚。

早在1872年，西門子便將指針式電報技術帶入中國；1904年，公司在上海設立首個辦事處，成為最早扎根中國市場的國際企業之一。從電力系統、軌道交通，到工業自動化與數字化工廠，西門子的技術深度參與并見證了中國工業現代化的關鍵歷程。

這份跨越百年的產業同行，在今天的技術周期中進入新階段。如今的中德工業合作，早已告別單向技術輸出的舊模式。中國不再只是龐大的工業品消費市場，而是成長為牽引全球產業鏈升級的重要創新力量。

正是在這一背景下，西門子向世界釋放出清晰的信號：實體經濟智能化轉型的核心動力，正加速向擁有頂尖制造能力的市場匯聚。

大會期間，西門子將發布26款本土研發新品，展示面向中國市場及更廣泛市場的工業創新成果。這些產品覆蓋智能制造自動化、運動控制、工業網絡連接、配電與樓宇等多個方向。

從工業技術發展的歷史來看，新技術往往先在具體產業環境中成熟，再逐步向更廣闊的市場擴散。擁有龐大制造規模與豐富工業場景的中國，正成為這一過程的重要土壤。通過扎根本土產業需求，這些技術也有機會在更多工業體系中持續發揮價值。

3.新生態：從單點技術到系統協作

隨著人工智能逐漸從數字世界走向現實生產系統，一個更具體的問題開始浮現：誰來把模型、算力、軟件與設備真正組織成一套可運行的技術體系。

在互聯網產品中，一家公司可以同時完成算法研發、產品設計與平臺運營等職責。但當AI進入真實世界，技術鏈條被迅速拉長。模型需要算力支撐，軟件系統承擔建模與仿真，控制系統負責調度，設備與機器人在現場執行。只有這些環節被整合進同一體系，AI能力才可能轉化為穩定的生產效率。

在這一背景下，西門子選擇了一條不同于通用AI公司的路徑。公司并不開發大語言模型，而是依托硬件、軟件、行業知識等重要元素將AI嵌入真實運行環境。

本屆西門子科技大會，正是這一思路的集中呈現。約3000平方米的展區被劃分為科技區（Tech Zone）與生態區（Eco Zone），整體結構并非按產品分類，而是圍繞從數字能力到現實執行的路徑展開。

在科技區，這條路徑被拆解為幾個關鍵環節。依托貫穿全工業價值鏈的深厚累積，西門子正與生態伙伴把AI從算法與算力推進到可部署、可驗證、可規模化的真實應用：從云與開發者生態打通開放接口與應用共創，到加速計算與AI基礎設施夯實工業AI落地底座，再到具身智能與機器人探索AI與硬件、控制及真實環境的協同路徑，共同加速AI走向真實世界。

與此同時，一些展區內容也體現出AI對傳統工業能力的重塑。在制造、能源與數字孿生等場景中，原本分散的加工、調度與仿真能力，開始在數據與算法的驅動下形成聯動，并直接作用于實際運行過程。

生態區的設置，進一步補充了這一結構。40余家企業分布在數據中心、制造業與流程工業等領域，對應從基礎設施到行業應用的不同層級，強調不同能力之間的銜接。

整體來看，這場大會所呈現的，并不是某一項技術突破，而是一種正在形成的工業AI“操作系統”。西門子處在這些能力與真實生產系統的連接位置——既向上連接數字能力，也向下連接設備與工藝流程。

對于關注人工智能走向現實世界的人來說，西門子這場大會，或許正是觀察下一代技術體系如何形成的重要時刻。

（封面圖來源：西門子）