2025世界人工智能大会 - 大会以"智能时代同球共济"为主题，聚焦人工智能全球治理和标准化国际合作 [1] - 发布人工智能赋能行业应用治理实践指南，分享全球标准化实践 [1] - 探讨人工智能与新型工业化融合发展的挑战与路径 [1] 国际人工智能标准体系 - ISO/IEC JTC 1框架下已发布多项基础性AI标准，包括管理体系、风险管理等 [3] - IEC重点推动工业自动化领域AI标准化，涵盖智能制造、预测性维护等 [3] - ITU通过"AI for Good"推进AI伦理、安全标准制定 [3] - 三大国际标准组织将联合举办首届"国际人工智能标准峰会" [2] 区域/国家标准体系 - 欧盟《人工智能法案》建立首个基于风险的AI监管体系，对工业场景设强制性要求 [4] - 德国发布《AI标准化蓝图》，将工业制造列为优先方向 [4] - 美国NIST发布《AI风险管理框架》，强调可信AI评价指标 [4] - 各国标准体系在风险导向、全生命周期管理等方面存在共识 [5][6] 工业AI应用案例 - 博世工厂应用AI技术缩短周期时间15%，提高效率10% [7] - 西门子开发工业AI工具平台，推动AI增强型数字孪生 [7] - 通用电气利用AI优化喷气发动机制造过程 [8] - 欧美加快AI与工业互联网、数字孪生等技术融合 [9] 工业赋能AI理念 - 强调以工业需求倒逼AI技术创新，而非盲目追求技术本身 [10][11] - 需评估AI技术适用性，聚焦提升生产效益等实际目标 [11] - 工业以太网标准化案例展示需求牵引对技术发展的重要性 [12] 中国发展策略 - 应建立符合国情的"技术—标准—法规"治理体系 [16][17] - 发挥产业优势打造工业AI示范项目，推动系统集成 [16] - 加强国际协作，参与全球AI治理规则制定 [17] - 坚持自主创新与开放合作并重的发展路径 [17]

西门子工业AI发展历程 - 1964年德国爱尔兰根西门子数据中心诞生世界首批计算机生成图像 由工业数学家Georg Nees通过Zuse Graphomat Z64绘图仪实现 [2][3][4] - 1965年全球首个算法艺术展览Computer grafik在斯图加特大学举办 Georg Nees为唯一参展艺术家 [4] - 1966年西门子设立爱尔兰根研究中心 该园区成为工业4 0技术孵化母体 [5] - 60年后该工厂部署超100项AI应用 数字孪生技术成为核心 机器人可识别陌生零件并完成微米级精密操作 [6][7] Industrial Copilot智能体系统 - 获2024年工业界奥斯卡赫尔墨斯奖 实现自然语言指令生成150行自动化代码 开发效率提升50% 代码部署时间缩短30% [11][14] - 系统架构包含前台Industrial Copilot（人机交互接口）与后台Orchestrator（任务调度中枢） 支持多智能体协同作业 [15][17] - 典型应用场景：自然语言指令触发订单生产全流程 包括设备状态检查、产线调整、物料核算、AGV路径规划等 全程可视化监控 [18][19][20][22] 工业基础模型(IFM)技术壁垒 - 基于150PB多模态工业数据构建 包含时间序列模型GTT（1240亿参数）等专项模型 深度理解工程语义与工业逻辑 [24][25][35] - 与通用大模型本质差异：专精机器语言解析（图纸几何/PLC代码/传感器时序） 严格遵循工业安全约束 [26][27][28] - 数据采集需兼容Modbus/OPC UA/CAN等协议 处理毫秒至小时级多频数据 解决缺失值/异常点等质量问题 [43][45][47] 西门子工业AI生态优势 - 覆盖CAD/EDA/CAE/PLM/MES等全品类工业软件 服务全球40+行业40万+客户 PLC控制器占全球工厂1/3份额 [36][37][40] - 拥有1500名AI专家（250人专注基础研究） 500+活跃AI专利家族 欧洲AI专利申请量第一 [64] - 2024年战略动作：百亿美元收购Altair强化工业仿真 并购Dotmatics拓展生物医药领域 [67][68] 历史积淀与未来布局 - 1973年取得首项AI专利 1990年代推出全球首个神经网络焊接系统 2023年快速接入ChatGPT/DeepSeek等前沿技术 [58][59][60] - 2025年WAIC中国首秀Industrial Copilot系统 展示自主生产场景 [72] - 核心竞争力：百年工程知识沉淀+行业know-how 构建25年内难以复制的护城河 [32][54]

世界人工智能大会2025概况 - WAIC 2025将于7月26日至28日在上海世博中心举办论坛，7月26日至29日在上海世博展览馆举办展览 [1] - 展览面积首次突破7万平方米，37家企业参展，展示超70种工业产业链展品 [16] - 聚焦新型工业化转型升级，从"听、看"双维度关注AI工业新生态 [3] 论坛矩阵与核心议题 - 设置7场重要论坛，深度探讨AI赋能新型工业化的三大方向：制造智能化、物理智能、工业生态创新 [3] - 重点议题包括：AI与高端制造融合、上合组织数字协作、AI推动6G演进、智能船舶产业链发展等 [3] - 分论坛包括：AI赋能海洋论坛、AI数算重构智造产链生态论坛、中国电信人工智能生态论坛等 [5][6][7] 参展企业与技术创新 - 西门子展示Industrial Copilot平台及数字孪生技术，实现全流程AI调度 [18] - 施耐德推出Eco Struxure边缘智能盒和Building GPT智能楼宇运维助手 [18] - 非夕展示AICO系列移动力控机器人平台，突破传统工业机器人局限 [19] - 魔法原子机器人科技发布集成多模交互功能的机器狗Magic Dog [19] 行业应用与生态构建 - 聚焦集成电路、船舶海工、航空航天、高端装备等重点行业典型场景 [4] - 推动"AI+制造"供需对接，展示工厂和基地建设成果与发展蓝图 [4] - 促进公共语料服务平台共建共享，打造标杆产品和示范工程 [4] 重要发布与合作 - 中国联通推出工业智能体平台，实现工业场景智能体高效部署 [14] - 上海工业智算云平台和工业语料公共服务平台为制造业AI应用提供支撑 [14] - 中船集团将发布多层面AI创新成果，发起智能船舶可信数据空间倡议 [5][14]

西门子工业AI战略布局 - 公司在中国成都建立首座数字化"双灯塔"工厂，部署近100个AI项目应用于质量检测、垃圾处理等场景[3] - 全球工厂网络包括南京、安贝格、埃尔兰根等基地，已落地数百台机器人和数千个AI应用[3][9] - 公司AI研发历史可追溯至20世纪70年代，2003年首创神经网络技术优化方案，2010年代突破工业场景AI应用密码[3] - 2023年推出首款工业级生成式AI产品Industrial Copilot，集成TIA博途平台实现自动化代码生成等功能[3] - 目前拥有1500名AI专家和3700项AI专利，数量位居欧洲第一[4] 工业AI技术演进路径 - 公司提出工业生产四阶段论：人工→自动化→自适应→自主生产，当前正推动行业向自适应生产转型[7] - 自适应生产典型案例：根据电价波动自动调节产能（高峰期30% vs 低谷期100%）[7] - Industrial Copilot可将工程效率提升10%-40%，运维效率提升25%[11] - 技术发展方向从生成式AI转向"代理型AI"，构建工业语言与人类语言的转换接口[12][13] - 采用多模型开放策略，已集成DeepSeek等大模型并实现快速部署（新模型上线仅需2-3天）[13][14] AI落地工业场景实践 - 埃尔兰根工厂两年内完成智能化升级：机器人从2台增至数百台，部署40-50个AI模型[9] - 物理感知机器人实现自适应抓取，无需预设编程[9] - 预测性质量检测系统使产品抽检率从100%降至目标样本，基于深度学习算法[10] - 锅炉气包温度控制等场景通过AI继承老师傅经验，形成万级经验数据库[8] - 包装机方案配置从1周缩短至即时生成，支持虚拟调试等复杂需求[8][9] 工业AI解决方案构建方法论 - 三大核心原则：创造可量化的商业价值（ROI＞1）、确保系统精确性与安全性、支持可持续发展目标[15][16] - 90%工作量集中于数据清洗、接口兼容和部署环节，仅10%涉及模型构建[18] - 提供全生命周期服务，包括模型重训练、漂移监测等工业级维护功能[17][18] - 通过低代码平台（如Mendix）降低AI应用门槛，案例显示非技术人员可快速构建交互界面[14] - 重点解决OT与IT协同难题，减少数据科学家与自动化人员的沟通成本[18] 人机协作与组织转型 - AI定位为"人类副驾驶"，承担重复性工作（如编程调试）和高危作业[19] - 实施大规模员工再培训计划，重点培养AI系统操作能力[19] - 文化认同被视为比数据安全更关键的AI落地障碍[19] - 知识传承体系：新工程师通过Industrial Copilot可快速掌握资深员工经验[11] - 生产设备综合效率（OEE）成为AI应用的核心评估指标[10]

工业技术发展趋势 - 汉诺威工业博览会成为全球工业技术交流平台，尽管存在政治摩擦，但各国企业仍寻求技术合作以应对关税问题[2] - 人工智能在工业领域加速渗透，42%德国工业企业已应用AI技术于机器监控、机器人控制及能源优化等领域[9] - 西门子Industrial Copilot获赫尔墨斯奖，该生成式AI工具可跨语言生成PLC代码，显著提升生产效率[7] 西门子成都工厂数字化成果 - 成都工厂实现"双料"认证：世界经济论坛灯塔工厂+可持续灯塔工厂，生产效率提升2.3倍，制造成本降低50%[4][12] - 每秒生产1个产品，每日数据量相当于20万人口县城手机流量，100秒采集16万条数据驱动MES系统[12] - 部署100+AI应用贯穿全生命周期，包括废弃物自动识别、模具供应链透明化等方案，已输出至德国及新加坡工厂[12] 中德工业协同创新 - 成都工厂与德国安贝格工厂从"母子厂"升级为"姊妹厂"，实现产品体系标准化与战略备份能力[15][21][22] - 工厂初期定位为德国工业4.0样板，现通过本土化创新反哺全球，如开发Tooling management platform工具[16][22] - 员工结构显著优化：一级操作员比例从58%降至22%，二三级技术员比例从17%升至62%，自主培养数字化人才[27] 制造业转型方法论 - 数字化转型需"决策下沉"，成都工厂通过一线员工主导开发AI应用，形成自下而上创新机制[25][28][31] - 中小企业转型核心在于文化建设，需全员参与而非仅依赖顶层设计，成都经验显示KPI驱动转向赋能型管理[29][30] - 工厂验证小步迭代模式，12年间在不增员情况下通过数字化改造实现产能跃升，为中小企业提供可复制路径[12][32][33] 技术应用前沿 - 西门子定义AI工业三大主战场：业务流程再造、产品研发与仿真优化、智能制造与生产管控[9] - 未来12-18个月柔性智能化车间将与生产线深度整合，生成式AI将重构传感器、云服务等传统技术应用场景[12] - 成都工厂首创混线柔性生产近100种产品，通过数据实时转化应对市场需求变化[12]

西门子AI工业应用布局 - 公司在成都高新区运营中国首座数字化"双灯塔"工厂，部署近100个AI项目应用于质量检测、垃圾处理等场景[2] - 全球范围内包括南京、安贝格等工厂已实现数百台机器人和数千个AI应用落地，其中埃尔兰根工厂两年内从2台机器人扩展到数百台并部署40-50个AI模型[3][13] - 公司AI专利达3700项位居欧洲第一，拥有1500多名专家及遍布欧美的实验室网络[4] Industrial Copilot技术进展 - 该产品集成TIA博途平台实现自动化代码生成和虚拟建模，预计提升工程效率10%-40%，运维效率提升25%[17] - 功能覆盖从方案配置到虚拟调试全流程，例如经济型包装机方案可即时生成系统配置并连接虚拟调试[10] - 技术演进路径从生成式AI向"代理型AI"发展，实现工业语言与人类语言的无缝转换[18][19] 自适应生产体系构建 - 公司通过Industrial Operations X技术推动从自动化向自适应生产转型，典型应用包括根据电价波动自动调节产能30%-100%[8] - AI系统可整合老师傅经验形成算法，例如锅炉气包温度控制实现305℃工况指标的精准参数调节[9] - 自适应生产场景下设备综合效率(OEE)显著提升，AI使质量检测成本降低同时保持最高标准[15] AI工业化实施方法论 - 解决方案遵循三大原则：盈利性验证(ROI测算)、工业级精确安全标准、符合可持续发展目标[24][26][27] - 实际部署中90%工作量集中于数据清理、接口兼容和部署环节，仅10%涉及模型构建[34] - 采用生命周期管理模式应对传感器漂移等问题，支持自动化人员通过点击操作完成模型重训练[31] 人机协作生态建设 - 公司投入大量资源对员工进行AI技能再培训，强调AI是处理重复任务的助手而非替代者[35] - 通过Mendix平台集成DeepSeek等大模型，为圣奥家具开发零代码AI交互界面实现知识库整合[20][21] - 内部建立SiemensGPT工具支持多模型灵活调用，DeepSeek发布72小时内即完成部署应用[22]