夜雨聆风具备完整的技术栈所包含的所有要素，深厚行业知识与生态合作为工业AI落地提供了不可替代的三大根基。这三大支柱，共同撑起了工业AI操作系统的完整骨架。
2026年3月23日至24日，西门子首届RXD大会（Real Meets Digital）以“数字世界与现实世界融合”为主题的科技盛会，集中展示工业AI如何从试验探索走向在工厂、基础设施与工业供应链中的规模化部署与落地应用。
“工业AI革命正在中国轰轰烈烈地展开。“西门子董事会主席、总裁兼首席执行官博乐仁（Roland Busch）在主旨演讲中说。
“将AI带入现实世界，不仅需要优秀的模型，更需要工业AI‘操作系统’：一个连接数据、软件与智能硬件的技术栈。”博乐仁在主旨演讲中将这一理念进一步凝练为三大核心要素——软硬件一体的技术栈、深厚的行业知识、契合的生态合作伙伴。
要素一：契合的技术栈
技术栈涵盖软件、硬件、算力——尤其是搭载GPU的高性能算力，以及数据这一工业AI关键要素，它们共同构成了工业AI的基础。
第一步是要打破数据孤岛。西门子正在携手合作伙伴推进这项工作，其中九家合作伙伴共同建立了国际数据联盟，联盟成员对数据进行结构化处理，进而帮助客户和伙伴充分挖掘其价值，将数据转化为发展工业AI的“燃料”。
数据之后是软件，由AI赋能、提速的软件。依托西门子软件，工程师能够打造最复杂的数字孪生，兼具照片级真实感与物理精准性，并且实时运行。AI的加持，将数字孪生推向新的高度。从产品、设备到工厂，多个层级的数字孪生相互协作，形成完整的虚拟环境，企业可以在实际生产之前就完成复杂系统的测试与调整，从而降低试错成本。这一模式已在实践中得到验证——百事可乐通过整合多个数字孪生系统，三个月内将单个工厂的生产效率提升20%。
硬件层面，西门子将工业AI能力深度融入每一台终端设备，实现智能从云端向边缘侧的全面下沉。在本次大会上，西门子发布26款本土研发新品，覆盖智能制造自动化、运动控制、工业网络连接、配电与楼宇等多个方向，构建了连接数据、软件与智能硬件的工业AI“操作系统”。新一代可编程逻辑控制器S7-200 SMART G2在性能与存储容量方面实现显著提升，可作为设备的大脑对其进行实时协调与管理;SINAMICS S200紧凑型伺服系统可将数字指令精准转化为机器人与设备的高精度运动，同时降低系统复杂度与成本。
要素二：深厚的行业知识
但要让AI真正走进现实，来到物理世界，绝非仅靠更优的算法就能实现。在工业场景中，我们需要100%可靠的AI。
工业场景对AI的要求，与消费级场景有着本质区别。消费级AI也许可以容忍一定的错误率，而工业场景需要的则是100%的可靠性、毫秒级的实时响应，以及对物理世界的精准感知与可控执行。从奥迪的造车厂到宁德时代的电池工厂，这些对精度要求极高的场景，决定了工业AI从来不是单一算法的胜利，而是一套完整技术体系的协同。
深厚的行业知识是连接AI能力与实际工业应用的关键。西门子拥有极强的工业场景理解能力和庞大的现场设备部署经验，这让AI在现实工业场景中更可靠、更相关、更易规模化。
与此同时，行业参与者对工业AI落地的挑战也有着清醒的认识。国机数科董事长王宇航在大会圆桌讨论中直言，目前工业AI落地存在“三脱节”——技术和场景的脱节、业务和数据的脱节、投入和产出的脱节。他格外重视工业AI的投入产出比，认为如果花费在AI上的费用与降低成本所增加的收益不能形成闭环，那么工业AI对工业生产没有实际价值。在北京数据集团副总经理、北京国际大数据交易所董事李振军看来，工业领域数据获取难度更高，破局的关键在于激活大型工业企业内部的私域数据，并围绕明确的应用场景推进相关投入。
要素三：契合的合作伙伴
“独木难成林”——这句话贯穿了整场RXD大会的始终。工业AI的规模化落地，从来不是一家企业能够完成的事业，需要云厂商、算力提供商、制造企业、机器人公司、开发者群体的全产业链协同。
西门子的生态布局已经形成了“战略协同-场景落地-生态共创”的全链路矩阵。在本次大会上，西门子与阿里巴巴的战略合作成为标杆。西门子与阿里云整合各自的仿真产品组合与算力及基础设施，面向中国市场客户，提供以基础设施即服务（IaaS）模式交付的计算机辅助工程（CAE）能力。此外，双方还基于阿里巴巴千问大模型，为西门子产品生命周期管理软件的AI能力升级提供支持。
阿里巴巴集团主席蔡崇信在与博乐仁的对话中直言，西门子在制造业拥有海量客户，阿里巴巴则是软件、云服务与电商方面的领先企业，双方能力高度互补；而中国作为全球最大的制造业经济体，占据全球30%的工业产出，是工业AI的最佳试验场。
西门子还积极布局具身智能赛道，与宇树科技、银河通用、优必选等企业探讨更广泛的合作空间，利用西门子的数字孪生技术，先在虚拟世界中设计、仿真、测试人形机器人及其产线，再于现实世界落地，从而大大缩短开发周期。
