出品｜虎嗅智庫(kù)

作者｜冀玉潔

頭圖丨西門子

當(dāng)身處成都高新區(qū)西門子工廠車間，在全自動(dòng)化生產(chǎn)線上，幾乎看不到多少操作工，只有少數(shù)工人在生產(chǎn)線后，操作鼠標(biāo)、鍵盤，發(fā)出指令。

這是西門子在中國(guó)的首座數(shù)字化工廠，也是WEF評(píng)選的數(shù)字化和可持續(xù)“雙燈塔”工廠。這座“燈塔工廠”已經(jīng)部署了近 100 個(gè) AI 項(xiàng)目，應(yīng)用在了質(zhì)量檢測(cè)、垃圾處理等多個(gè)場(chǎng)景中。

成都工廠并非孤例。在西門子的南京工廠、安貝格、埃爾蘭根工廠，有數(shù)百臺(tái)機(jī)器人穿梭其中，還有成千個(gè)不同的AI應(yīng)用落地。

西門子早在20世紀(jì)70年代就已經(jīng)開始布局AI領(lǐng)域，深度參與研究交互式、自動(dòng)、自然語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng)，這比今天的很多人工智能公司成立時(shí)間都要早。2003年，西門子創(chuàng)造性地用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幫助企業(yè)進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化。2010年代起，西門子破譯了AI在工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用的復(fù)雜“密碼”，加速AI落地千行百業(yè)：在汽車領(lǐng)域，西門子幫助北京奔馳將AI與專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)；在光伏領(lǐng)域，西門子將AI與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了貫穿光伏電站全生命周期的智能化運(yùn)維管理……

2022年之后，生成式AI得到空前關(guān)注，西門子也在探索如何將其落地工業(yè)場(chǎng)景。去年在漢諾威工博會(huì)上，西門子正式推出首款面向工業(yè)工程的生成式AI產(chǎn)品Industrial Copilot，深度集成TIA博途平臺(tái)，支持自動(dòng)化代碼生成、虛擬建模等功能。而在今年3月底剛過(guò)去的德國(guó)漢諾威工業(yè)展上，進(jìn)一步完善的Industrial Copilot，也斬獲了有“工業(yè)界奧斯卡獎(jiǎng)”之稱的赫耳墨斯(Hermes)技術(shù)革新獎(jiǎng)。

如今西門子在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)深耕數(shù)十年，擁有1500 多名 AI 專家，AI 專利申請(qǐng)數(shù)量達(dá)到 3700 項(xiàng)，位居歐洲第一，AI 和數(shù)字化實(shí)驗(yàn)室更是遍布?xì)W洲、美國(guó)和中國(guó)，這些雄厚的科研資源與實(shí)力為西門子探索工業(yè) AI 的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

“在人機(jī)協(xié)作時(shí)代，人工智能就像你身邊的 ‘副駕駛’。現(xiàn)在西門子正全面融入AI，以確保它不僅是一個(gè)概念，而是真正能付諸實(shí)踐并取得成效。”西門子數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)首席執(zhí)行官奈柯表示。

Industrial Copilot會(huì)給工業(yè)流程帶來(lái)哪些改變？未來(lái)的智能化工廠長(zhǎng)什么樣？工業(yè)AI解決方案落地的最大難關(guān)是什么？

圍繞以上問(wèn)題，在漢諾威工業(yè)展西門子展位旁，虎嗅智庫(kù)與西門子數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)首席執(zhí)行官奈柯、西門子AI技術(shù)發(fā)展負(fù)責(zé)人Robert Lohmeyer、數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)工廠自動(dòng)化事業(yè)部產(chǎn)品管理總監(jiān)王江濤等進(jìn)行了對(duì)話，以下是對(duì)話摘要，我們?nèi)鐚?shí)呈現(xiàn)，希望對(duì)業(yè)內(nèi)有所啟發(fā)。

IndustrialCopilot可能是未來(lái)工業(yè)環(huán)境中，人類的最強(qiáng)輔助

虎嗅智庫(kù)：工業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段，西門子現(xiàn)在處在哪個(gè)階段？在不同生產(chǎn)階段下，西門子對(duì)AI的應(yīng)用是怎么樣的？

王江濤：整體工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷了從勞動(dòng)密集型的人工生產(chǎn)到自動(dòng)化生產(chǎn)階段，再到自適應(yīng)生產(chǎn)，未來(lái)會(huì)發(fā)展至自主生產(chǎn)階段，比如工業(yè)元宇宙等。

自26 年前，西門子提出TIA概念（全集成自動(dòng)化生產(chǎn)）后，西門子就逐漸從人工生產(chǎn)邁入自動(dòng)化生產(chǎn)階段。如今，西門子將成熟的TIA概念擴(kuò)展至Industrial OperationsX（通過(guò)先進(jìn)的IT技術(shù)，包括用IT賦能OT等來(lái)增強(qiáng)當(dāng)前的自動(dòng)化）希望引領(lǐng)工業(yè)企業(yè)邁向下一階段“自適應(yīng)生產(chǎn)”。

自適應(yīng)生產(chǎn)意味著整個(gè)產(chǎn)線和設(shè)備，不是單純按照人的需求去運(yùn)行，而會(huì)考慮多方面因素。比如，電價(jià)在高峰期要兩塊錢，而在低谷期可能只要5毛錢或者一塊錢，那系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)電價(jià)的調(diào)整來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)流程，在電價(jià)高峰期產(chǎn)能保持30%，而在電價(jià)低谷期，產(chǎn)能達(dá)到100%，這就是一個(gè)很典型的自適應(yīng)生產(chǎn)場(chǎng)景。自適應(yīng)生產(chǎn)最大的目的就是提高效率，減少浪費(fèi)，然后把設(shè)備的性價(jià)比發(fā)揮到極致。

那AI在其中作用是什么呢，我舉一些很落地的例子。以鍋爐氣包溫度控制為例，需要精準(zhǔn)調(diào)節(jié)三個(gè)參數(shù)才能達(dá)到305℃工況指標(biāo)，這通常依賴?yán)蠋煾禂?shù)十年的操作經(jīng)驗(yàn)。但老師傅退休后怎么辦呢？隨著人才的缺乏，工業(yè)必須朝著人工智能方向發(fā)展。

當(dāng)然，老師傅的邏輯靠的是經(jīng)驗(yàn)，AI的邏輯也一樣。當(dāng)AI里有一萬(wàn)個(gè)老師傅的經(jīng)驗(yàn)，把它們集中在一起，就產(chǎn)生了算法，進(jìn)而產(chǎn)生新的解決方案。面對(duì)新的問(wèn)題，AI能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)立刻找出最佳的解決方案，讓它達(dá)到理想的參數(shù)配置，這就是一個(gè)很典型的AI 應(yīng)用。

以做工程為例，以往工程師要編程、調(diào)試等，都是根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)，在系統(tǒng)里做配置，整體過(guò)程可能需要一周時(shí)間。但有了IndustrialCopilot就不一樣了，當(dāng)需要配置一個(gè)經(jīng)濟(jì)型包裝機(jī)的方案，IndustrialCopilot立刻就能把系統(tǒng)、控制器、字符等配置好，還能根據(jù)工藝需求快速調(diào)整。

如果要求每分鐘包裝100個(gè)產(chǎn)品的工藝需求配置，IndustrialCopilot不僅能把程序都寫好，還能連接虛擬調(diào)試。要知道這個(gè)過(guò)程可能需要十幾個(gè)工程師去編程、調(diào)試，支持客戶不同的改動(dòng)。未來(lái)，當(dāng)IndustrialCopilot引入到工業(yè)過(guò)程中后，這一切都不需要了。

甚至如果我是老板，我跟IndustrialCopilot說(shuō)要投資一個(gè)包裝的設(shè)備，年產(chǎn)值要達(dá)到兩千萬(wàn)，它還能夠給出一系列供應(yīng)商材料等全都可以出來(lái)。當(dāng)然這是一個(gè)非常理想的狀態(tài)，要一步一步去實(shí)現(xiàn)。

很快IndustrialCopilot會(huì)集成在TIA博途軟件里面，接下來(lái)西門子的V20版本就會(huì)集成一些簡(jiǎn)單的應(yīng)用，逐步向前發(fā)展。

虎嗅智庫(kù)：AI在工廠的哪些環(huán)節(jié)和場(chǎng)景已經(jīng)真實(shí)落地，帶來(lái)了生產(chǎn)效率和質(zhì)量的切實(shí)提升？

奈柯：當(dāng)大家去實(shí)地探訪西門子的成都、安貝格、埃爾蘭根或南京工廠時(shí)，就會(huì)看到我們有數(shù)百臺(tái)機(jī)器人，還有成千個(gè)不同的AI應(yīng)用。比如搭載物理感知的AI抓取機(jī)器人。我們不需要編程讓它做完全相同的事情。機(jī)器人自己會(huì)根據(jù)實(shí)際情況重新編程，識(shí)別出需要做什么，每次的抓取動(dòng)作中，也都會(huì)做自適應(yīng)性調(diào)整。

以埃爾蘭根工廠為例，兩年前廠內(nèi)只有兩臺(tái)機(jī)器人和一兩臺(tái)自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）。但如今，工廠里已有數(shù)百臺(tái)機(jī)器人、40-50個(gè)AI模型以及大量的自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）。在很短的轉(zhuǎn)型時(shí)間里，這個(gè)工廠就實(shí)現(xiàn)了快速智能化的升級(jí)。

此外，西門子還有基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性質(zhì)量檢測(cè)體系，也就是利用AI來(lái)確定哪些產(chǎn)品需要測(cè)試。在過(guò)去，我們需要無(wú)一例外地測(cè)試每一個(gè)產(chǎn)品，但現(xiàn)在AI可以根據(jù)所有收集到的數(shù)據(jù)判斷這個(gè)產(chǎn)品是否可能存在需要測(cè)試的問(wèn)題，或者沒(méi)問(wèn)題不需要測(cè)試。

這些都主要圍繞設(shè)備綜合效率（OEE）展開。同時(shí)，人工智能也正在被用于使生產(chǎn)流程更具靈活性，例如在一些實(shí)踐案例中，它能以更低的成本實(shí)現(xiàn)最高標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)。

虎嗅智庫(kù)：西門子關(guān)于應(yīng)用生成式AI是從何時(shí)開始的？關(guān)于Industrial Copilot的目前進(jìn)展如何，能夠達(dá)到怎樣的應(yīng)用效果？

Robert：ChatGPT大約是2022年11月底發(fā)布的，到2023年3月，西門子已實(shí)現(xiàn)讓每個(gè)員工均能在安全的數(shù)據(jù)環(huán)境內(nèi)使用ChatGPT，這背后西門子的IT同事們付出了很大努力。

當(dāng)然，聊天助手只是冰山一角，我們沒(méi)有止步于此，并很快意識(shí)到，這些模型雖然功能強(qiáng)大，但并不是無(wú)所不知，因?yàn)椴皇撬行畔⒍家晕谋拘问酱嬖谇夷茉诨ヂ?lián)網(wǎng)上找到，而且很多信息需要結(jié)合語(yǔ)境來(lái)理解。

所以，我們想到要打造IndustrialCopilot，將自身的專業(yè)知識(shí)或客戶的行業(yè)知識(shí)整合起來(lái)并使其能夠被有效利用。在兩年前漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上，西門子第一次展示了一個(gè)小的樣品。如今Industrial Copilot for Engineering已經(jīng)是一個(gè)完整成熟的產(chǎn)品，預(yù)計(jì)能幫助客戶將工程進(jìn)度與效率提升10%到40%。同時(shí)，西門子的IndustrialCopilotforOperations，也能提供系統(tǒng)運(yùn)行情況的全面洞察，預(yù)估能將運(yùn)維效率提升25%。

除了直接提升生產(chǎn)力之外，研發(fā)IndustrialCopilot的另一個(gè)重要原因，也是為了讓專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虻玫絺鞒校龅阶屝鹿こ處熑肼毜牡谝惶炀脱杆偕鲜帧?strong>我覺(jué)得IndustrialCopilot應(yīng)該也是未來(lái)人們學(xué)習(xí)如何操作物理設(shè)備和工業(yè)環(huán)境的方式。

當(dāng)下，西門子已經(jīng)在整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域開發(fā)并推出了多種Industrial Copilot。當(dāng)你輸入一句話的指令，就能得到大約150行代碼，不需要復(fù)制粘貼，它會(huì)自動(dòng)導(dǎo)入到TIA博途，并在PLC（可編程邏輯控制器）上使用，這讓工程師工作效率大幅提升。

Industrial Copilot發(fā)展下一步是“代理型人工智能”（Agentic AI）。當(dāng)我們今天談到Agentic AI時(shí)，通常只會(huì)想到不同的大語(yǔ)言模型相互交流。其實(shí)，通過(guò)分析型AI構(gòu)建的系統(tǒng)，也可以被視為“代理”。例如，圖像識(shí)別模型告訴你“剎車片上有故障”，或者時(shí)間序列模型告訴你“裝瓶機(jī)可能很快就會(huì)出故障”。這些其實(shí)也是“代理”，只是它們與人類交流起來(lái)更加困難，因?yàn)槿祟愋枰斫鈹?shù)據(jù)語(yǔ)言。但如果我的界面是一個(gè)聊天機(jī)器人，它能夠用直白的人類語(yǔ)言向我報(bào)告，一切就變得更好理解了。

我認(rèn)為在工業(yè)領(lǐng)域，分析型人工智能為特定領(lǐng)域提供可靠的解決方案，而聊天機(jī)器人這類“數(shù)字伙伴”雖然在可靠性方面有所欠缺，容易出現(xiàn)“幻覺(jué)”，且不夠?qū)Ｗ⒂谔囟I(lǐng)域，但它為我們提供了訪問(wèn)這些解決方案的接口，并負(fù)責(zé)人類語(yǔ)言與工業(yè)語(yǔ)言之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而這正是西門子正在努力的方向。

虎嗅智庫(kù)：聽到您數(shù)次提到DeepSeek，能否詳細(xì)介紹一下DeepSeek在現(xiàn)有業(yè)務(wù)中的參與情況如何？

奈柯：西門子在產(chǎn)品中深度集成AI的同時(shí)保持開放性，不局限于使用哪種大型語(yǔ)言模型（LLM）。例如，西門子低代碼應(yīng)用開發(fā)解決方案(Mendix)集成DeepSeek為辦公家具制造商圣奧（Sunon）帶來(lái)了一款解決方案。圣奧的需求是將DeepSeek與圣奧的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行集成，并構(gòu)建一個(gè)易于使用的界面，從而讓產(chǎn)品經(jīng)理能夠更便捷地為客戶提供最佳解決方案，同時(shí)確保任何人都可以輕松與人工智能進(jìn)行交互。

基于客戶需求，我們?yōu)槭W提供了網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用程序、移動(dòng)應(yīng)用程序和聊天機(jī)器人等多種工具，這些工具能夠幫助他們快速且輕松地構(gòu)建與人工智能交互的界面，并且無(wú)需學(xué)習(xí)任何編程語(yǔ)言即可靈活調(diào)整界面。

在西門子內(nèi)部，我們也開放使用DeepSeek，當(dāng)然員工們也可以靈活選擇不同的模型。比如我們有一個(gè)名為“SiemensGPT”的內(nèi)部工具。這個(gè)工具可以自由選擇大模型進(jìn)行接入，在DeepSeek發(fā)布后的兩三天內(nèi)，西門子已經(jīng)將其投入使用。因此，我們既可以使用DeepSeek，也可以在業(yè)務(wù)中靈活運(yùn)用其他模型。

西門子的開發(fā)人員和團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在產(chǎn)品和解決方案中積極試驗(yàn)多種不同的模型，并且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了不同模型之間的靈活交換與整合。特別是在軟件領(lǐng)域，許多DeepSeek模型已經(jīng)被成功應(yīng)用在軟件產(chǎn)品中，西門子也在考慮將其應(yīng)用于邊緣計(jì)算等場(chǎng)景，正在開發(fā)DeepSeek在硬件上的應(yīng)用方式。

AI解決方案的重點(diǎn)并非構(gòu)建模型，90%的工作是清理數(shù)據(jù)、確保接口兼容以及部署

虎嗅智庫(kù)：一個(gè)好的工業(yè)AI產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)是什么？西門子構(gòu)建AI解決方案的原則有哪些？

Robert：人工智能產(chǎn)品并不是簡(jiǎn)單地說(shuō)：“給你一個(gè)人工智能模型，你想怎么用就怎么用”，這并不是技術(shù)真正的工作方式。

它的一部分是模型，這些模型隨后需要根據(jù)客戶的需求進(jìn)行定制和微調(diào)，換句話說(shuō)，就是調(diào)整到最適合客戶的使用場(chǎng)景。還有一些是服務(wù)，幫助客戶構(gòu)建自己的模型，并且讓這個(gè)過(guò)程更加便捷。

有些內(nèi)容甚至并不直接涉及AI模型本身，而是關(guān)于支持AI在工業(yè)環(huán)境中（比如生產(chǎn)車間）開發(fā)、更重要的是部署和維護(hù)的基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案。所以當(dāng)我們談?wù)揂I產(chǎn)品時(shí)，很多時(shí)候我們關(guān)注的是AI的工業(yè)化應(yīng)用，而不是AI模型本身。西門子擁有眾多AI專家，也有出色的數(shù)據(jù)科學(xué)家。以目前的技術(shù)水平來(lái)看，幾乎沒(méi)有哪種AI解決方案是我們無(wú)法構(gòu)建的。西門子始終希望成為AI工業(yè)化的合作伙伴，這才是我們的角色。

西門子構(gòu)建的每一個(gè)AI解決方案都必須遵循三大原則，第一，它必須創(chuàng)造價(jià)值，必須具有盈利性。這對(duì)我們的客戶來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，他們需要確保投資所帶來(lái)的回報(bào)高于其投入的成本。

但在人工智能領(lǐng)域，這并非易事。通常情況下，解決方案的成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于收益，因此，提前評(píng)估客戶如何投資更為有效這也是我們支持客戶的方式之一。當(dāng)然，對(duì)西門子來(lái)說(shuō)解決方案也必須是盈利的。

第二，確保系統(tǒng)的精確性和安全性。不確定性的技術(shù)在工業(yè)流程中是完全不可接受的。工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)意味著更大的挑戰(zhàn)，它需要滿足工業(yè)解決方案的所有標(biāo)準(zhǔn)和要求。

第三，所有的AI解決方案都應(yīng)當(dāng)支持我們的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，人工智能是推動(dòng)可持續(xù)性轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力。AI對(duì)實(shí)現(xiàn)相關(guān)目標(biāo)很有幫助。

虎嗅智庫(kù)：在這些AI應(yīng)用案例落地過(guò)程中遭遇過(guò)哪些挫折和挑戰(zhàn)，西門子是如何解決的？

Robert：在我們開展AI項(xiàng)目之前，有一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，就是評(píng)估這個(gè)項(xiàng)目是否真的值得投入。因?yàn)闃?gòu)建一個(gè)完整的AI解決方案并將其應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境，并不是一件低成本的事情。

客戶能夠輕松地將這一解決方案部署到其他制造場(chǎng)所，并且能夠自行進(jìn)行維護(hù)，而無(wú)需每次遇到問(wèn)題都聯(lián)系數(shù)據(jù)科學(xué)部門，這才是我們所理解的好的工業(yè)AI應(yīng)用。

以某個(gè)車間應(yīng)用案例來(lái)看，在整體項(xiàng)目落地流程中，建模只是第二步。構(gòu)建了AI模型之后，還需要將模型打造成一種能夠與工業(yè)環(huán)境相匹配的形式，并將其部署到實(shí)際應(yīng)用中。這通常就是一個(gè)令人頭疼的環(huán)節(jié)，因?yàn)镺T人員不喜歡這樣做，因?yàn)檫@需要他們暫停生產(chǎn)。所以，理想的情況是能夠快速完成部署，甚至無(wú)需任何停機(jī)時(shí)間。

接著，還需要將傳感器和執(zhí)行器連接到模型上，確保其能夠正常運(yùn)行并經(jīng)過(guò)測(cè)試，然后才能開始所謂的推理和數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)節(jié)。

但即便到此，仍然沒(méi)有完成全部工作。因?yàn)槿齻€(gè)月后，這個(gè)模型可能就無(wú)法正常工作了。考慮到現(xiàn)實(shí)世界，傳感器會(huì)發(fā)生漂移，環(huán)境溫度會(huì)發(fā)生變化，所有這些因素都可能導(dǎo)致現(xiàn)在收集到的數(shù)據(jù)與三個(gè)月前用來(lái)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)大相徑庭。

因此，西門子提供貫穿整個(gè)AI應(yīng)用的價(jià)值鏈或生命周期的服務(wù)，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家以一種兼容工業(yè)環(huán)境的方式，將某些軟件包集成到模型中等。這樣一來(lái)，AI工程師就無(wú)需擔(dān)心上述發(fā)生的情況。

在模型重新訓(xùn)練這一步驟，工業(yè)環(huán)境中的自動(dòng)化人員也可以自行完成，如果監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)模型的性能不夠好，只需通過(guò)幾次點(diǎn)擊，就可以在已經(jīng)收集到的數(shù)據(jù)上重新訓(xùn)練模型。

此外，對(duì)于許多工業(yè)領(lǐng)域的客戶來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)家與自動(dòng)化人員之間的反復(fù)溝通也一直是一個(gè)難題，通常還需要一個(gè)具備軟件專業(yè)知識(shí)的中間人來(lái)協(xié)調(diào)。而西門子的產(chǎn)品組合正是致力于減少這種對(duì)中間人的依賴，以及降低反復(fù)向數(shù)據(jù)科學(xué)家求助的需求。在漢諾威展臺(tái)西門子也展出了這些產(chǎn)品組合。

這一點(diǎn)，對(duì)于剛剛開始涉足AI領(lǐng)域、正在構(gòu)建第一個(gè)概念驗(yàn)證的客戶來(lái)說(shuō)，可能還無(wú)法理解。因?yàn)樵S多小型企業(yè)剛開始接觸AI時(shí)，往往認(rèn)為AI是即插即用的，只要有了數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出模型后就萬(wàn)事大吉了。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)科學(xué)家和自動(dòng)化工程師之間的緊密合作是至關(guān)重要的。

事實(shí)上，在構(gòu)建AI解決方案的過(guò)程中，90%以上的工作其實(shí)并不在于構(gòu)建AI模型本身，而是在清理數(shù)據(jù)、確保接口的兼容性以及進(jìn)行部署等環(huán)節(jié)。

虎嗅智庫(kù)：當(dāng)企業(yè)迎接AI應(yīng)用落地時(shí)，如何讓團(tuán)隊(duì)做到敏捷適配？在智能工廠中，AI系統(tǒng)與產(chǎn)業(yè)工人的技能如何協(xié)同進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)人類經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器智能的融合？

奈柯：西門子正投入大量資金對(duì)員工及工廠工人進(jìn)行技能再培訓(xùn)。以工廠為例，LLM（大語(yǔ)言模型）就是一個(gè)典型案例，西門子的團(tuán)隊(duì)不僅引入了機(jī)器人，還同步部署了AI技術(shù)。

西門子并非將AI視為工人的對(duì)手，而是視作幫手。因?yàn)锳I擅長(zhǎng)處理重復(fù)枯燥的任務(wù)，而機(jī)器人則能承擔(dān)高難度的作業(yè)。因此，我們?cè)谕七M(jìn)員工再培訓(xùn)的同時(shí)，也在引入AI技術(shù)。事實(shí)上，AI技術(shù)的最大挑戰(zhàn)不僅在于數(shù)據(jù)安全，更在于文化認(rèn)同。如果企業(yè)文化無(wú)法接納AI，AI就難以取得成功。

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