智东西
过去几年，AI正以前所未有的速度席卷整个世界。大模型不断迭代、Agent工具层出不穷、AI编程快速普及，越来越多的人开始把AI融入日常工作和生活，越来越多的行业逐渐接纳甚至依靠AI。
但有一个行业对AI的态度始终很谨慎——工业。原因很简单，在自己的电脑上，AI出错、出幻觉，重来即可，但在生产线上，AI任何一次错误指令，都可能会造成经济损失甚至引发生产事故。
基于数字世界广袤而庞杂的数据训练出来的通用大语言模型，在进入工业场景后往往会陷入“失灵”的境地，它们懂知识，却不懂工业协议，不懂工艺机理，更不知道物理规律，这让看起来能回答任何问题的AI，却在工业场景里变得不稳定不可靠了。
尽管工业对AI测算准确度的要求极为严苛，但如今的工业AI并不是空中楼阁：
在薯片生产过程中，AI和数字孪生模拟并优化了面团加工和薯片灌装流程，让产线废弃物减少了13%，产能提升10%；
新能源汽车制造领域，通过基于AI的软件与硬件产品组合，对从设计到制造的全流程进行数字化改造，使设计数据准确率提升95%，车辆开发周期缩短25%。
在这些已经实现高度自动化的成熟产线上，经由海量工业数据训练出的工业大模型，足以在生产的某个环节发挥作用，帮助企业持续提升生产效率，但工业AI不可能永远停留在“帮忙”这一步。
工业AI的上一个阶段，是从“没法用”到“部分可用”，证明AI可以进入工业现场，那下一阶段，应该是集合无数生产环节中的AI能力，打造一个全流程可用，甚至好用的工业AI产品，去证明企业可以把一项完整任务交给AI，西门子正是这条路上的前行者。
一、从实验室到辅助企业生产，工业AI迈进现实在打造“全流程好用”的工业AI产品这条路上，西门子并非一蹴而就，在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，西门子举办了“工业AI迈进现实——西门子Eigen工程智能体发布会”。会上，西门子全球执行副总裁，西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松博士直言，“工业AI不是在实验室里‘想’出来的，而是在真实项目中做出来、磨出来、验证出来，并一步步走向规模化的。”
西门子，正是这样践行的。
正如肖松博士所说，工业AI的规模化落地，不是一套能力的简单复制粘贴，每个行业都有其在流程以及工艺等方面的独特要求，同行业中不同企业的生产场景也截然不同，以往只能适配某个生产环节的AI产品，显然不能满足规模化落地的需求。
工业AI要真正规模化落地，需要跨过两道门槛：一是经过足够多真实场景的验证，二是从“辅助”走向“自主”，也就是先做到“不会出错”，再抵达“可以交付”。
西门子在WAIC现场并没有简单陈列产品，而是以多个“行业岛”串联起近年来西门子AI在研发、生产、质量与能效管理等多个环节的落地实践，将自己对于工业AI抵达下一阶段——自主交付的部分回答，隐藏在这些展台之中。
在研发环节，工业AI减少了企业的试错成本。生命科学领域，西门子Dotmatics利用AI技术对基因、分子、细胞等数据进行整合、分析，同时结合数字孪生，辅助研发人员快速验证配方工艺，有望将整体实验周期缩短约30%，前期研发投入降低约20%。
进入生产环节，工业AI开始帮企业优化工艺。消费品行业岛重点展示了西门子通过AI与数字孪生，实现精准的自主参数调节。飞鹤奶粉的干燥工艺段在部署相关解决方案后，产线综合能耗降低了10%，单位时间产量提升3%。
工艺优化之外，质量管理同样是AI在工业中的重要落点。汽车行业岛上覆盖整车制造全流程的数字化方案，能够显著提升产品良率，并帮助企业降低非计划停机风险。
当AI深度融入生产环节，其价值边界还在持续拓展：从单条产线延伸至整座工厂，进一步覆盖楼宇、园区和智算中心等基础设施。例如，在上海颖奕皇冠假日酒店，西门子将智冷魔方AI BOX接入原有制冷系统，实现了3天快速部署，并额外带来7%的节能效果。
这些行业岛展示的，是西门子过去几年在真实产业场景中的落地积累。正是这些持续迭代的实践，为工业AI迈向规模化应用打下了扎实的场景基础。
从研发到生产，再到质量管理和基础设施运营，不同行业落地方式各不相同，但背后的共同目标其实只有一个：把依赖经验判断的环节，逐步变成依赖数据和AI持续优化的操作模式。这意味着，工业AI带来的价值已经不仅是优化某一道工序，而是在研发、制造、运营等各个环节中持续降低成本、提升质量，并把工程师从大量重复性的工作中释放出来。
工业AI已经证明了自己，能在生产的某些环节为企业提升效率、创造价值。
肖松博士在回顾西门子过往的落地实践时，坦言这就是西门子所说的“工业AI迈进现实”，他在演讲中说：“这些具体改善，才是工业AI真正产生实效，真正成为生产力的地方。这也体现了西门子一直坚持的方向和百年产业能力的积淀——做真正面向工业现场、面向客户痛点、面向结果交付的AI。这就是我们的AI for Real。”
但对于整个行业而言，“不出错”仍然只是开始。真正成熟的工业AI，不应该分散在研发、质检、工艺优化等不同环节，而是能够把这些能力整合起来，贯穿一项完整工程任务，从“优化某一个步骤”走向“完成整个流程”。
西门子在WAIC上交出了自己的答案：Eigen工程智能体。这款于今年4月推出的工业AI产品，不仅仅是西门子这些年落地实践的结晶，更在推动工业AI从“会帮忙”的助手进化到“能干活”的AI员工。
二、AI智能体“真正上岗”，化身AI员工WAIC大会上，西门子正式在中国市场发售其全球首款面向工业自动化工程的AI智能体——Eigen工程智能体。它并不是只会提出参考意见的辅助工具，而是生产线上，自动化工程师可靠的 “AI员工”。
发布会的开场致辞环节，肖松博士对Eigen工程智能体充满了信心：“从Eigen开始，我们看到的，不是一个新的工具，更是一条工业智能的发展路径——从单点突破产生实效，走向规模化落地实现生产力跃迁。”
继4月刚刚在德国汉诺威工业博览会上发布后，尽管才短短几个月，但Eigen工程智能体已经历经了全球19个国家、上百家企业真实生产线的考验，它能够理解项目需求、编写PLC代码，从硬件配置与网络搭建、程序开发与调试，到HMI人机交互设计、驱动参数配置，再到项目理解与部署，核心功能几乎覆盖了自动化工程的完整工作链路。
Eigen工程智能体的出现，不仅意味着工程效率的提升，也意味着工业AI跨过了规模化落地的第二道门槛，实现“既可靠，又可交付”。
在自动化工程中，PLC代码的编写和测试是工程师最繁重的任务，其中包括太多重复、精细的操作，对于资深工程师来说，这些工作或许不难，但足够磨人。
而Eigen工程智能体的核心功能之一，正是PLC代码开发与测试，具体而言，Eigen工程智能体可以独立完成PLC代码的编写，通过稳定的编程能力、测试生成以及代码验证、代码库迁移和复用、老旧代码重构与升级，承担起让工程师头疼的繁琐任务。
除了代码编写，Eigen工程智能体还可以根据控制逻辑自动生成HMI（人机交互）页面，在驱动配置方面，它支持SINAMICS单轴驱动参数的批量配置，面对体量庞大、语言复杂的项目文档，Eigen工程智能体能依托TIA Portal实现高质量、安全的翻译与项目理解。
Eigen工程智能体的出现，深刻改变了工程师的工作方式，过去工程师需要把大量时间花在代码编写、参数配置、文档理解等重复性工作上；如今，这些任务可以交给Eigen工程智能体完成，工程师则能够把更多精力放在方案设计、复杂问题决策等更有价值和创造性的工作中，人机协同也从“AI辅助工程师”逐渐变成“工程师和AI一起完成项目”。
相比于人工工作流程，Eigen工程智能体降低了整体自动化工程的时间成本，在执行速度上可以达到2到5倍的提升，比如在实际应用中，对PLC中66个程序块的批量参数修改需要人工花费6分钟才能搞定，而Eigen工程智能体仅需1.5分钟，200行SCL代码分析与文档编写从35分钟缩减到11分钟。
在美国Prism Systems工程师的实际使用中，Eigen工程智能体将原本需要20分钟的功能模块开发时间缩减至不到1分钟，9秒钟生成完整可用、文档齐全的代码，修改仅需15秒，速度远超手动。
除了Eigen工程智能体，西门子全新工业AI编排软件Intelligence Center X 也迎来了中国首展。
不同于Eigen工程智能体这个生产线上的AI员工，西门子希望通过Intelligence Center X，将AI从问答，拓展至参与企业核心制造场景，提升制造业经营能力，帮助客户构建一个集数据上下文、智能执行、调度和治理于一体的一站式平台。
实际效果上，巴西玻璃制造商Vivix用Intelligence Center X打造了“AI虚拟工程师”，生产问题处置效率提升85%，全年节省约6000小时人工，客户投诉处理时间从5天缩短至1天；IT解决方案分销商与数字化转型服务商Axiz将其用于端到端定价场景，实现人工投入减少 95%，数据摄取准确率达到100%。
对西门子而言，把Eigen工程智能体和Intelligence Center X带到中国，不只是把产品带到一个市场，更是要在各种工业环境中持续验证和迭代AI能力，毕竟，实验室造不出可靠的工业AI，它需要在真实工厂里经历“锤炼”。
放眼全球，中国拥有全球最丰富的制造业场景，也意味着拥有最复杂、最多样的工业问题。这不仅是工业AI最大的应用市场，也是推动工业AI持续进化最重要的训练场。
结语：摆脱“辅助定位”：工业AI规模化落地的真正分水岭当AI进入工业场景，竞争规则已然改变，不再是谁的模型参数更多、能力更强，企业需要的，是一个能够理解项目、参与工程、承担任务，并且值得信任的“AI员工”。
肖松博士在演讲中提到一个观点——“消费AI创造头条，工业AI产生实效。”他认为，工业AI最核心的价值，不在于概念多新，而在于是否能真正走进研发、生产、运营等关键流程，在真实场景中解决看得见的问题，带来算得清的回报。
Eigen工程智能体的发布，正是对这个观点的进一步印证与延伸，或许，工业AI迈向规模化落地的真正分水岭，正是摆脱“辅助定位”。当企业开始愿意把一项完整任务交给AI，工业AI才算完成了从实验室走进生产线的最后一步。
这一步迈出，未来几十年，工业AI变革的，将会是制造业的组织方式。工程师不再只是亲手完成一项项任务，而是管理一群能独立工作的AI；
企业竞争，也不再局限于自动化水平，构建属于自己的工业AI体系，将会成为取得优势的重要因素。
这也正是Eigen工程智能体、Intelligence Center X等西门子工业AI产品不断演进的方向：不是打造几个独立的AI产品，而是构建一个能够支撑制造业持续进化的工业AI体系，推动整个工业体系迈向更加智能、自主、高效的发展阶段。
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