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6 月 24 日，在天津夏季達沃斯論壇“AI+ 時代”分論壇中，西門子股份公司董事會成員、首席技術官兼首席戰(zhàn)略官 Peter Koerte 和行業(yè)領袖們就 AI 的普及和應用趨勢，AI 應用差異化對行業(yè)的影響等進行了探討。期間，Peter Koerte 首發(fā)工業(yè) AI 署名文章，分享其對 AI 發(fā)展的更多洞察和思考，如下為全文。

6 月 24 日，Peter Koerte 在夏季達沃斯論壇

當我們每一次呼吸時，數(shù)以萬計的病原體便會悄然潛入我們的肺部。但對于大多數(shù)人來說，人們往往并未感受到免疫系統(tǒng)正在默默戰(zhàn)斗，全力抵御這些“入侵者”。因為在大多數(shù)情景之下，這樣的“戰(zhàn)斗”在人們身體的每一個角落不斷上演 — 從捍衛(wèi)我們的皮膚，到守護我們的骨骼，為健康消除隱患，為生命保駕護航。值得一提的是，人類的免疫系統(tǒng)也在不斷學習和進化，從而讓我們的身體愈發(fā)強壯。

而人工智能之于工業(yè)

正如免疫系統(tǒng)之于人體那么將畫面拉回我們所處的科技領域。如今我們也正在從零開始構建這樣一個免疫系統(tǒng)，可以說正確搭建并高效運作這樣的系統(tǒng)勢在必行且意義非凡。如此一來，我們所創(chuàng)造的先進技術不僅能長久留存，更能持續(xù)發(fā)展和演化。在當今的數(shù)字世界，我們需要一個快速、靈活且具備韌性的系統(tǒng)，而人工智能 (AI) 正是關鍵所在。只要目標明確穩(wěn)步推進，AI 能為工業(yè)領域塑造強韌的“免疫系統(tǒng)”，就好比免疫系統(tǒng)造福人們的身體健康 — AI 將讓我們的行業(yè)更加強大、更有智慧、更具韌性。接下來，讓我們來看幾個案例。

01Industrial Copilots為人機交互構筑溝通橋梁

AI 已誕生超過半個世紀。然而直到生成式 AI 的出現(xiàn)，它才真正顛覆了發(fā)展軌跡，實現(xiàn)了人機之間的自然語言交互。人們可以向大型語言模型 (LLM) 詢問任何問題，并在短短幾秒內(nèi)獲得答案。這樣的交流在工業(yè)領域?qū)⑨尫懦鼍薮鬂摿Α脑O計師、工程師到生產(chǎn)線專家，價值鏈上的每一個環(huán)節(jié)都將從中獲益，每個人都可以隨時調(diào)用 industrial copilots 來高效工作。

截止目前，已有 200 多家企業(yè)部署了西門子 industrial copilots ，用以輔助設備安裝、程序調(diào)試及故障排除。這些數(shù)字助手能夠通過深度分析數(shù)據(jù)精準定位問題根源，自動生成解決方案并編寫控制代碼，原本耗時數(shù)小時的任務如今在幾分鐘內(nèi)就能完成，而操作人員僅需監(jiān)督，無需過多干預。

這和我們?nèi)梭w免疫細胞的運作機制頗為相似：免疫細胞在體內(nèi)持續(xù)巡邏，精準識別異常情況，一旦發(fā)現(xiàn)問題，便會迅速召喚支援部隊進行精準修復，這樣的團隊智慧高效、行動迅捷、決策精準，甚至可以通過自主學習積累經(jīng)驗，持續(xù)強化機體自愈的能力。這也昭示著工業(yè) AI 的未來發(fā)展方向 — 一個由 AI 智能體參與塑造的未來。

02AI 智能體發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、記錄沉淀

實際上，使用 AI 智能體的意義絕非單純獲得輔助。它更像是把一項任務交給一支專業(yè)的專家團隊，而這樣的場景也已走進現(xiàn)實。西門子已經(jīng)與德國公司 EPLAN 展開合作，共同開發(fā)一款 AI 智能體，助力工廠實現(xiàn)自我升級。

比如當一臺機器擁有約 20,000 個零部件的情況下，確保這些零部件的實時更新是一項繁瑣而艱巨的工作。而我們的這款 AI 智能體能夠在線上數(shù)字系統(tǒng)提醒相關負責人，及時替換老舊的零部件，從而確保我們能在現(xiàn)實世界的工廠車間高效完成這一過程。這不僅節(jié)省了時間，降低了人為錯誤的風險，還保障了機器的順暢運行。

我們相信，未來 AI 智能體將會成為數(shù)字市場上可供購買的商品。然而，僅靠訓練 AI 智能體還不足以滿足需求，就像特種部隊之所以能夠發(fā)揮強大效力并確保行動安全，其關鍵在于通過準確無誤的數(shù)據(jù)進行精準決策。

03工業(yè)基礎模型 (IFM)鑄就工業(yè)智策的脊梁

談及多發(fā)性硬化癥、1 型糖尿病、類風濕關節(jié)炎這類疾病時，我們知道一旦免疫系統(tǒng)失控，轉(zhuǎn)而攻擊其本應守護的身體組織，后果將不堪設想。受制于人體免疫系統(tǒng)的復雜性，這類病情帶來的挑戰(zhàn)也許很難預防。但在工業(yè)領域，我們擁有截然不同的掌控力。作為工業(yè)“免疫系統(tǒng)”的架構師，我們能夠決定如何對其進行訓練，以及選擇何種數(shù)據(jù)加以利用，而這些正是確保工業(yè) AI 安全、可信且可靠的基石所在。

單靠生成式 AI 無法滿足工業(yè)需要，因為其主要擅長生成和理解人類的語言。然而，機器的語言通常是數(shù)值型的，更聚焦在溫度、電壓、時間序列等數(shù)值，這些模態(tài)往往很難用文字來準確描述。

正因如此，我們研發(fā)了工業(yè)基礎模型 (IFM)。該模型能夠處理從二維、三維圖紙到時間序列數(shù)據(jù)等各類信息，有望成為 AI 解決方案的核心架構。這一模型能否取得成功，關鍵在于我們工業(yè)界每一位從業(yè)者的積極參與和攜手共創(chuàng)。

04工業(yè)數(shù)據(jù)嚴選優(yōu)用，共益共利

工業(yè)基礎模型（IFM）的質(zhì)量與用于訓練的數(shù)據(jù)密切相關，僅依賴單一來源的數(shù)據(jù)遠遠不夠，它需要汲取和整合來自不同公司和行業(yè)的信息，匯聚整個工業(yè)界的豐富知識積淀。

這并不代表需要公開所有私域數(shù)據(jù)，而是有選擇性地共享工業(yè)領域的用例信息，特別是那些未來有望借助 AI 加以處理的用例。通過為復雜問題提供更多情境信息，從而撥開工業(yè)系統(tǒng)的認知迷霧。

如今，還有很多未知數(shù)據(jù)有待我們?nèi)ネ诰颉９I(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)利用率僅有 20%，剩余 80% 的數(shù)據(jù)被鎖在各自的孤島中，尚未被充分挖掘和重視。而工業(yè)行業(yè)的眾多伙伴，正是幫助這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)撥云見日的關鍵力量。這些數(shù)據(jù)能夠助力不同系統(tǒng)實現(xiàn)更高效的協(xié)作，也能讓 industrial copilots 更具洞察力，并賦能 AI 智能體更快解決問題。通過共享這些數(shù)據(jù)，我們可以將那些從機器、工廠乃至行業(yè)層面獲得的寶貴經(jīng)驗進行規(guī)模化復制，實現(xiàn)跨機器、跨工廠、跨行業(yè)的乘數(shù)效應。

人類的身體就好比一個“超級工廠”，沒有數(shù)據(jù)共享，將寸步難行。試想，如果大腦無法與心臟溝通、脊椎無法與雙腿協(xié)作、肺部無法與口鼻聯(lián)結(jié)，那么人們的心臟會停止跳動、身體機能會瓦解、呼吸也會受到阻礙。因此，無論是生物還是商業(yè)，協(xié)作都是最明智的選擇。

AI 之于工業(yè)，恰似免疫系統(tǒng)之于人體 — 它隱于血肉，卻護山河無恙。當我們在工業(yè)領域談論 AI 時，可以暢想它能：讓我們更強大、更智慧、更具韌性。AI 的到來，將幫助我們的工業(yè)行業(yè)在這劇變的時代游刃有余，行穩(wěn)致遠。

工業(yè) AI 的故事未完待續(xù)

西門子將現(xiàn)身世界人工智能大會 (WAIC)

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