西門子數字化工業軟件：共創工業AI，數智賦能、引領未來

在當今汽車行業，市場格局風云變幻，傳統車企與新勢力品牌競相角逐。消費者對于汽車的需求不再局限于基本出行功能，對智能化配置、新能源技術以及個性化定制的追求愈發強烈。

在這一背景下，人工智能技術正以前所未有的速度重塑行業格局，為汽車的生產、研發和銷售等各個環節帶來深刻變革，成為推動汽車產業高質量發展的關鍵驅動力。

與此同時，行業面臨著諸多挑戰:一方面，研發設計環節面臨著周期漫長、成本高企的困境，復雜的設計流程與反復的試驗驗證，嚴重拖慢了新品推向市場的速度；另一方面，生產制造端也受到因市場不確定性帶來的排產波動大、生產效率低下、質量管控難度大等問題的困擾。

汽車行業發展至今，已經進入“快魚吃慢魚”的時代，而非“大魚吃小魚”的時代。數字化轉型成為企業的關鍵出路，而數字化與智能化的深度融合，更是車企在激烈競爭中脫穎而出的重中之重。

如何借助數字技術提升產品研發速度、充分重用數字知識資產、開展創成式探索，成為了當下汽車行業亟待解決的熱點問題。在汽車行業的智能化轉型浪潮中，西門子數字化工業軟件憑借深厚的工業底蘊與前沿的人工智能技術，與領先AI公司攜手共創工業AI生態，樹立起行業標桿。

日前，2025西門子數字化工業軟件大中華區汽車行業高峰論壇在廣西南寧舉行，全面展示了其通過數字化融合AI在工業AI領域做出的創新成果與戰略布局，將數字化與AI理念深度融合，為汽車企業加速數字化轉型、提升競爭力提供了全方位的賦能支持，助力企業引領未來，贏在智能出行新時代。

工業AI潮起:數智化轉型的必然之路

在激烈的市場競爭中，那些能夠迅速適應數字化變革、將人工智能融入業務流程的企業，往往能夠在競爭中脫穎而出，搶占市場份額。可見，數字化轉型已成為企業在這一競爭激烈的環境中生存與發展的關鍵。

AI的崛起進一步推動了工業化應用的熱潮。隨著生成式AI技術的突破，其在工業領域的應用迅速擴展。全球頭部企業紛紛布局AI工廠，通過數據閉環重構生產流程。這場變革不僅改變了設備交互方式，更重新定義了工業價值鏈——誰掌握AI與實體經濟的融合能力，誰就能在下一輪產業升級中占據制高點。

正如西門子數字化工業軟件在論壇上提及，預計到2028年全球生成式人工智能的市場規模達到2842億美元，五年復合增長率為63.8%；85%的企業認為在未來24個月對生成式人工智能進行投資很重要或者說至關重要；生成式AI和自動化無處不在，2026年將推動1萬億美元生產力提升；80%企業員工的工作方式受到生成式AI的影響。這幾組數據已經深刻說明，工業AI“奇點”已經到來，在2025年掀起工業AI的數字化浪潮。

從產品研發到供應鏈優化，整個產品全生命周期都在被AI化。這也說明，AI已經不再是企業的一道選擇題，而是一道必答題。工業AI也不再是企業發展中錦上添花的工具，而是為了延續生命的剛需。

同時，汽車制造商也意識到了數字化是工業AI的底座，紛紛加大在相關領域的投入。各大車企積極與科技公司合作，引入先進的數字化和AI技術解決方案，對生產制造、供應鏈管理、產品研發等環節進行全面升級。

AI正在成為制造業數字化轉型的核心驅動力之一。比如，在汽車智能工廠中，AI通過機器學習和深度學習算法，從海量數據中學習規律，能夠對生產進行優化控制、質量檢測以及預測設備故障等，實現“以數據驅動決策”，而高效的數據生成和捕獲離不開企業的數字化深入。

從預測性維護到質量控制，基于現有數字系統借助AI正在加速優化生產線、降低成本并減少排放等復雜性問題。例如，AI可以實時監控設備狀態，提前預警潛在故障，避免昂貴的停機；也可以通過視覺檢測迅速發現產品缺陷，提升質量一致性。

在生產制造環節，通過數字化技術實現生產過程的實時監控和優化，提高生產效率和產品質量；在供應鏈管理方面，利用AI算法預測需求、優化庫存，降低成本和風險；在產品研發階段，借助數字化仿真和AI輔助設計工具，縮短研發周期，推出更具創新性的產品。

此外，如今AI大模型已具備強大的認知和推理能力，能夠充當智能助手角色:它可以理解自然語言指令，將復雜問題轉化為可執行方案，這讓一線工程師和管理者更容易獲取洞察。

總體來看，AI是汽車制造業數字化轉型不可或缺的引擎，為實現“智造”提供了強大動力。

要做企業數智化轉型的賦能者

當然，我們也需要清晰地認識到，AI應用的基礎在于企業數字化轉型。這場轉型并非簡單的技術升級，而是對整個企業運營模式、生產方式和價值鏈的重塑。

根據谷歌研究調查，超過80%的組織認為生成式AI將顯著改變其所處行業，他們期望借助AI減少停機時間、提高產量、節省成本，并提升終端客戶的滿意度。

AI在制造業中扮演著越來越重要的角色，不僅提高現有環節的效率，還催生新的業務模式和價值。尤其是像DeepSeek這樣的高性價比大模型的出現，證明AI技術正變得更加普惠，這將加速AI在傳統制造領域的滲透，推動生產效率提升和商業模式創新。

在這樣的大背景下，西門子數字化工業軟件將自身定位為數字化轉型的推動者，在工業AI領域積極布局，致力于通過“數字化+AI技術解決方案”助力企業在數字化浪潮中穩健前行。值得一提的是，其工業AI戰略是建立在西門子50余年的行業深耕基礎上:40多個重點行業服務經驗、40多萬客戶實踐積累、1500多名AI專家團隊和3700多項AI專利構成了其獨特優勢。西門子在汽車行業的工業AI實踐，通過深度賦能汽車行業，幫助企業向數智化邁出第一步，構建未來前行之路，提升了企業核心競爭力和市場價值。

西門子數字化工業軟件對工業AI的理解深刻而獨到。工業AI并非僅僅是實驗室中的高級技術，而是要緊密貼合工業生產的實際需求，解決企業在研發效率、精益制造、質量控制、設備維護、供應鏈管理等方面的痛點問題。

比如，當一線業務人員采用西門子工業AI軟件時，直接將自己的改善想法轉化為數字化產品，創新效率呈幾何級數提升。因此，某主機廠僅三個月內，業務團隊就自主開發了4個應用，工作效率提升20%-40%。這說明，西門子在工業AI領域的實踐，賦予了一線部門開展數字化精益改善的工具，使工廠數字化不再依賴大投資的長周期項目。

在汽車行業“數字化+AI技術解決方案”的發展道路上，西門子數字化工業軟件將繼續積極與外界開展合作，共同探索工業AI的前沿技術和發展模式，不斷挖掘工業AI的應用潛力和價值創造空間。

生態合作，加速AI賦能產業發展

工業AI技術體系龐大復雜，涵蓋機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等眾多分支。工業AI需要形成完整的生態體系，匯聚眾多企業的專業能力和行業經驗，為不同用戶提供真實需求的定制化AI解決方案。

為了推動工業AI的廣泛應用，西門子數字化工業軟件積極構建廣義的工業AI生態，為客戶提供全方位的支持和服務。在具體生態協同方面，西門子整合了豐富的工業軟件產品組合，覆蓋了產品生命周期管理、仿真、設計、制造等關鍵領域，形成了完整的技術鏈條和解決方案體系。

總體來看，西門子數字化工業軟件秉持開放合作的態度，不斷拓展其AI生態的邊界，不斷探索新的應用場景和商業模式，為AI賦能產業發展注入源源不斷的動力。

總結:通往工業智能化的西門子路徑

西門子在汽車行業的數字化轉型中扮演著至關重要的角色，其工業AI領域全方位解決方案，正在為汽車行業帶來深刻變革。通過不斷提升產品與服務的智能化水平，不僅幫助企業實現了生產效率的提升、成本的降低與質量的優化，更為企業創造了新的業務模式與增長機會。

汽車行業的實踐已經驗證了這一模式的價值:從縮短25%的開發周期到提升95%的數據準確性，從實現模塊化設計到構建供應鏈數字主線。隨著工業AI技術的發展，西門子數字化工業軟件正助力汽車行業進入“虛實融合、自主決策”的新階段。