西門子數(shù)字化工業(yè)軟件總裁兼首席執(zhí)行官Tony Hemmelgarn在現(xiàn)場

制造業(yè)全流程管理遠(yuǎn)比想象中復(fù)雜，而軟件的不斷進(jìn)化則加劇了這種復(fù)雜性。

6月初，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件在底特律召開了一年一度的用戶大會。西門子數(shù)字化工業(yè)軟件總裁兼首席執(zhí)行官 Tony Hemmelgarn 用“復(fù)雜性即競爭優(yōu)勢”的核心觀點來概括當(dāng)前競爭激烈的市場環(huán)境。

Tony認(rèn)為，當(dāng)前制造業(yè)面臨的復(fù)雜性存在于生產(chǎn)優(yōu)化、數(shù)據(jù)完整性、低代碼開發(fā)等多個方面。以汽車行業(yè)的生產(chǎn)優(yōu)化為例，汽車制造商每天需要處理大量訂單，并實時規(guī)劃40周左右的生產(chǎn)周期，以確保零部件按時到位，這要求企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)具備高效的預(yù)測和計劃能力。

他判斷，AI新技術(shù)也正加速滲透制造業(yè)，并悄無聲息地推進(jìn)制造業(yè)變革。而這種變革，幾乎是在一夜之間發(fā)生的，恰似竹子在扎根后的爆發(fā)性生長。如果企業(yè)能夠抓住機(jī)會，將制造業(yè)的復(fù)雜性與AI做結(jié)合，將對制造業(yè)的高度自動化產(chǎn)生助力。

22個月，完成電動卡車全流程開發(fā)

Workhorse是美國一家零排放車輛制造商。不久前，該公司在電動車開發(fā)領(lǐng)域創(chuàng)造了一個驚人的奇跡：僅用22個月，完成下一代電動車從設(shè)計到生產(chǎn)的全流程開發(fā)。相比傳統(tǒng)的開發(fā)模式，Workhorse大大縮短了開發(fā)周期。

據(jù)統(tǒng)計，通過使用相關(guān)工具，Workhorse將電動車IT成本降低了50%，同時工程效率也得到極大提升。Workhorse CIO Jeff Mowry表示，能夠做到這樣的成績，一個重要原因是對西門子 Xcelerator 的采用，“以前，我們的多 CAD 環(huán)境成本高昂，并且需要額外的資源。與西門子合作，我們消除了這些低效率問題，可以專注于更有效地制造復(fù)雜的電動卡車。”

據(jù)悉，在產(chǎn)線擴(kuò)展方面，軟件的靈活性使得Workhorse能夠快速適應(yīng)市場需求的變化，及時調(diào)整生產(chǎn)計劃。

赫拉克利特曾說：“人不能兩次踏進(jìn)同一條河流。”這句話在制造業(yè)中有著深刻的隱喻。在當(dāng)今快速發(fā)展的時代，制造業(yè)也面臨著不斷的變革。AI技術(shù)的出現(xiàn)，就如同一條奔騰不息的河流，正在重塑制造業(yè)的數(shù)據(jù)管理、仿真與制造流程。

為了應(yīng)對不斷變化的市場需求，2025年年初，西門子以100億美元高價完成了對仿真領(lǐng)域先進(jìn)企業(yè)Altair的收購，以補(bǔ)足西門子Xcelerator 的產(chǎn)品版圖。

高計算（HPC）與云負(fù)載平衡技術(shù)是Altair收購帶來的重要成果，有效解決了工程仿真中的痛點。在傳統(tǒng)的工程仿真中，計算資源的不足往往限制了仿真的精度和效率。

而Altair的HPC技術(shù)能夠提供強(qiáng)大的計算能力，實現(xiàn)更復(fù)雜的仿真任務(wù)。云負(fù)載平衡技術(shù)則可以將計算任務(wù)合理分配到不同的計算節(jié)點上，提高計算資源的利用率。

這次收購為西門子帶來了非線性計算的突破，將西門子的仿真技術(shù)擴(kuò)展至多物理場、HPC及AI優(yōu)化領(lǐng)域，并推動“全面數(shù)字孿生”落地。依托Altair，西門子能夠更準(zhǔn)確地模擬產(chǎn)品在各種復(fù)雜情況下的性能，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，加速像Workhorse一樣的先進(jìn)制造業(yè)的研發(fā)設(shè)計流程。

工業(yè)Agent落地，是務(wù)實還是炒作？

AI是制造業(yè)變革的催化劑而非目的。

在用戶大會現(xiàn)場，一場"工業(yè)級Copilots推動運(yùn)營效率”的圓桌展開了對工業(yè)級Copilot實際價值的討論，人們普遍的考量是工業(yè)級Copilot能否真正深入業(yè)務(wù)，以及未來在工業(yè)中的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

從西門子的實踐來看，去年西門子PLM軟件Teamcenter上線了Industrial Copilot工具，Teamcenter Copilot能夠自動定位缺陷部件、生成變更請求、模擬供應(yīng)鏈風(fēng)險。

在實際應(yīng)用中，某汽車制造企業(yè)使用Teamcenter Copilot，當(dāng)系統(tǒng)檢測到某個零部件存在潛在質(zhì)量問題時，它會迅速分析市場來源信息，定位問題部件，并生成變更請求。同時，它還能模擬供應(yīng)鏈風(fēng)險，提出最佳替代方案。整個過程高度自動化，大大提高了響應(yīng)速度。

“利用Teamcenter Copilot，在簡單的聊天界面中，一個新人也可以快速上手復(fù)雜系統(tǒng)，無需深入了解所有技術(shù)細(xì)節(jié)便可生成虛擬現(xiàn)實展示，這大大降低了操作門檻。”Tony在演講中表示。

但工業(yè)級的Copilots目前尚處于初級階段，由于涉及企業(yè)的核心數(shù)據(jù)，其開發(fā)和部署對任何一個制造型企業(yè)來講都是一項高度復(fù)雜的任務(wù)。它不僅需要結(jié)合企業(yè)的具體業(yè)務(wù)流程，還需要與現(xiàn)有的IT和OT系統(tǒng)無縫集成。工業(yè)環(huán)境中的實時性要求較高，Copilot需要能夠在毫秒級響應(yīng)時間內(nèi)提供可靠的建議或決策支持。

同時，當(dāng)前的通用人工智能模型雖然在廣泛任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，但它們普遍缺乏針對特定工業(yè)領(lǐng)域的深度智能。在制造業(yè)中，工業(yè)級Copilot需要能夠理解復(fù)雜的制造工藝、設(shè)備運(yùn)行邏輯以及特定行業(yè)術(shù)語。這種領(lǐng)域?qū)I(yè)性無法通過通用模型直接實現(xiàn)，必須基于制造行業(yè)的專有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

但問題在于，制造業(yè)中的數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)和部門中，形成“數(shù)據(jù)孤島”。這種現(xiàn)象阻礙了工業(yè)級Copilot對全局?jǐn)?shù)據(jù)的整合和分析能力。

以西門子工業(yè)軟件的主營業(yè)務(wù)之一仿真來說，其對于Copilot的應(yīng)用目前也僅僅處于嘗試層面，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件仿真高級副總裁Sam Mahalingam與西門子數(shù)字化工業(yè)軟件仿真和測試解決方案高級副總裁 Jean-Claude Ercolanelli都表示，讓Copilot直接完成制造業(yè)中的仿真模擬，目前來看還是太“先進(jìn)”了。“雖然已經(jīng)在嘗試，理論上你可以在人工智能深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，以便快速做出預(yù)測，改變它們的幾何形狀。”

所有挑戰(zhàn)對于工業(yè)級copilot的規(guī)模化落地都是考驗，如何讓工業(yè)級copilot更加務(wù)實，而非停留在PPT中的泡沫？

Gartner分析師Sudip Pattanayak認(rèn)為，西門子的“工程基因”使其能夠避免AI泡沫。“工業(yè)級Copilot的潛力是巨大的。”Sudip Pattanayak說。據(jù)他此前的調(diào)研信息，西門子有海量數(shù)據(jù)儲備，完全具備開發(fā)此類模型的優(yōu)勢條件。

“需與客戶合作獲取非核心、非知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)以有效訓(xùn)練模型。這項任務(wù)雖復(fù)雜，但西門子Industrial Copilot在西門子生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用前景非常可觀。”Sudip表示。

SaaS轉(zhuǎn)型與中國“戰(zhàn)場”

“SaaS轉(zhuǎn)型”是Tony關(guān)注的關(guān)鍵問題之一。

公開信息顯示，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件集團(tuán)的SaaS轉(zhuǎn)型始于2021年，彼時，集團(tuán)同步推出核心平臺“Xcelerator即服務(wù)”（Xcelerator as a Service）。這一戰(zhàn)略旨在通過云服務(wù)降低企業(yè)使用工業(yè)軟件的門檻，提升靈活性和可擴(kuò)展性。

據(jù)了解，Xcelerator as a Service整合了西門子旗下PLM（產(chǎn)品生命周期管理）、MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、低代碼開發(fā)（Mendix）等能力，通過云服務(wù)實現(xiàn)跨領(lǐng)域協(xié)同設(shè)計、制造優(yōu)化和閉環(huán)分析，覆蓋從芯片設(shè)計到工廠控制的全鏈條。

在中國本土化方面，2021年提出SaaS戰(zhàn)略的一年后，2022年8月，西門子宣布與亞馬遜云科技合作，于當(dāng)年秋季面向中國客戶推出“Xcelerator即服務(wù)”，同時針對僅需國內(nèi)云服務(wù)的企業(yè)，與騰訊云、阿里云建立合作，確保數(shù)據(jù)合規(guī)存儲于中國境內(nèi)。

西門子數(shù)字化工業(yè)軟件全球銷售和服務(wù)執(zhí)行副總裁 Bob Jones 把“Xcelerator即服務(wù)”這種將傳統(tǒng)許可證收入到SaaS訂閱收入的轉(zhuǎn)變，比喻為“ swallowing the fish”（吞魚）。

即，傳統(tǒng)上，軟件公司通過銷售永久許可證可以在交易完成時立即確認(rèn)全部收入；而在SaaS模式下，收入需要在整個合同期限內(nèi)按月確認(rèn)。這種轉(zhuǎn)變導(dǎo)致了一段時間內(nèi)收入看似下降，因為不能提前確認(rèn)大額交易，而是要逐漸實現(xiàn)，形態(tài)類似“魚”的輪廓。

這一過程的挑戰(zhàn)在于“魚的壽命有多長，魚的深度有多深”。“過去幾年我們一直在解決這個問題，現(xiàn)在我們已經(jīng)解決了這些問題。”Bob表示。

數(shù)據(jù)顯示，截至2025財年第二季度（截至2025年3月31日），西門子數(shù)字工業(yè)集團(tuán)（含PLM）營收為43億歐元，PLM的云服務(wù)收入占年度經(jīng)常性收入（ARR）的45%，公司計劃2025財年將SaaS占ARR比例提升至50%。Bob在用戶大會現(xiàn)場披露，西門子工業(yè)軟件的年度經(jīng)常性收入增長率保持在14%到15%之間。

而對于在中國的業(yè)務(wù)進(jìn)展，Tony提到了兩家企業(yè)——比亞迪和寧德時代。

“我們在中國擁有非常強(qiáng)大的業(yè)務(wù)，最好的例子之一是BYD（比亞迪），它在所有業(yè)務(wù)中廣泛使用我們的軟件。”Tony表示。比亞迪利用西門子的軟件工具實現(xiàn)了更快的產(chǎn)品開發(fā)周期，并將其生產(chǎn)成本降低了25%。這使得比亞迪相較于傳統(tǒng)汽車制造商具有顯著的競爭優(yōu)勢。“我們?yōu)榇烁械津湴痢！盩ony說。

此外，他透露，西門子與來自中國的全球電池巨頭CATL（寧德時代）以及不少其他中國公司也有業(yè)務(wù)往來，許多中國汽車行業(yè)公司也都是西門子Teamcenter客戶。

對于中國公司對新技術(shù)采用的熱潮，負(fù)責(zé)西門子仿真和測試相關(guān)業(yè)務(wù)的Jean 也深有同感，他上個月剛剛到訪中國合肥，他的一個感受是中國制造業(yè)在數(shù)字孿生、仿真領(lǐng)域的發(fā)展速度讓他大為驚嘆。

“如果誰說中國的數(shù)字孿生不夠領(lǐng)先，我會反駁這個觀點，中國企業(yè)對此的部署速度是相當(dāng)驚人的，他們在產(chǎn)品生命周期的各個階段，一直在使用相關(guān)技術(shù)。”Jean表示。（本文首發(fā)鈦媒體APP 作者 |秦聰慧）?