不拼参数，拼认知：工业AI的边界与深水区 | 甲子光年

主要观点总结

本文介绍了西门子在工业AI领域的布局与实践，包括其大小模型协同、场景应用、工业基础模型研发等方面的进展，以及Siemens Xcelerator平台在推动AI在产业中落地的作用。文章强调西门子的工业AI思路是“AI for Real”，注重解决工业现场痛点，创造价值。

关键观点总结

关键观点1: 西门子通过深度了解工业流程，利用AI技术解决实际问题。

西门子在工业AI领域有着长期的积累和布局，通过深度融合AI技术与工业流程，提供了一系列实践解决方案，如智慧能碳管理、设计优化、沉浸式设计等，旨在解决工业现场的实际问题，提高效率、降低成本、节能减排。

关键观点2: 西门子推动AI模型在工业场景中的协作与落地。

西门子通过推出Industrial Copilot智能体系统等产品，将AI模型应用到工业场景中，实现各环节的效率提升、决策分析和流程优化。同时，西门子还注重推动AI模型之间的协作，提高整个工业流程的智能化水平。

关键观点3: 西门子注重打造工业基础模型，以推动AI在工业领域的广泛应用。

为了更深入地理解工业语言，西门子正在加速打造工业基础模型（Industrial Foundation Model），旨在打通跨模态的语义壁垒，提高模型的泛化能力。这一模型不仅可以理解CAD图纸、设备控制逻辑等，还能融合多种信息生成智能建议，推动AI在人机协作、自动优化等场景中的进一步落地。

关键观点4: 西门子构建开放式数字商业平台Siemens Xcelerator，以推动AI技术的规模化落地。

Siemens Xcelerator平台汇聚了领先的工业人工智能解决方案，让工业AI技术更易获取和规模化落地。该平台目前已有超过45万注册用户和260多家生态合作伙伴，为更多企业提供了即插即用的AI解决方案。

免责声明