人工智慧正以史無前例的速度重塑全球工業格局。
在過去十年裡，工業企業面臨的最大挑戰不再是產能擴張，而是如何在系統複雜度指數級增長、產品上市周期不斷壓縮的壓力下，維持創新與效率的雙重領先。
傳統工程驗證流程中，工程師每天需耗費超過10小時處理數據清理、模型連接和報告生成，一次多物理場仿真可能需要數周時間，而物理原型疊代成本也尤其高昂。人工智慧技術的介入，正在將這一「碎片、低效」的流程轉向了「全生命周期智能閉環」。
正因如此，西門子數字化工業軟體全球高級副總裁、大中華區董事總經理梁乃明在2026西門子大中華區Simcenter仿真與試驗技術峰會上指出，工業AI堪比又一次工業革命，一次繼蒸汽動力、電力、自動化、數字化之後的第五次工業革命。
在這樣的背景下，西門子在2025年宣布完成了對Altair的收購，以此補齊仿真計算科學短板。梁乃明指出，「收購Altair之後，西門子成了市場上能力最全面的仿真解決方案提供商。」
這也成了西門子針對第五次工業革命進行的一次重要部署。
01 面向工業AI，西門子的轉變
在這波科技變革浪潮中，人工智慧是誘因，也是關鍵，西門子也在將人工智慧技術融入到各個產品體系中，這其中就包括各類工業軟體。
梁乃明指出，「現實世界的複雜性，決定了未來工業創新必須現在虛擬世界中發生，由此，仿生成為了工程創新的第一現場。」
從這次峰會中，我們了解到，西門子面向工業AI的轉變體現在四個方面：
第一個轉變：從傳統製造流程到AI嵌入全鏈路工程創新。
過去，企業研發依賴物理樣機反覆試錯。西門子將AI嵌入每一個工作流程與工程創新理念，以此實現「虛擬世界與真實世界的精準對應」，這一轉變讓創新速度從以「周」為單位縮短到以「小時」為單位。
典型案例是西門子與百事可樂的合作，通過數字孿生與AI重新設計工廠物流與生產線，百事可樂識別出了90%潛在問題，產能提升了20%，同時大幅降低了能源浪費。
與此同時，西門子自身也在建設元宇宙工廠，在這一項目中，西門子投資了5億歐元、部署超過100個AI應用，目標是將能耗降低50%。
對此，梁乃明指出，這正是西門子作為工業AI「實踐者」的定位——不只是賣軟硬體，更是把AI變成企業增長的動力。
第二個轉變：從單一產品更新到跨界融合與生態共享。
西門子正在打破行業壁壘，將AI與仿真、自動化、數字化深度融合，並通過Xcelerator平台打造開放生態。
與阿里合作，將工業基礎大模型上雲，正是這一轉變的體現，基於此，企業無需再自己構建底層能力，即可調用西門子沉澱了有150多年的製造領域的know-how。
這樣的轉變，讓中小企業也能低成本接入AI能力，真正實現技術普惠。
第三個轉變：從仿真短板到PhysicsAI與計算科學的融合躍升。
西門子清醒地認識到了自身在仿真領域的短缺，並在2025年戰略收購了Altair，從而強化了西門子在仿真計算科學與人工智慧融合能力上的短板，這一轉變讓AI從輔助工具升級為核心決策引擎。
梁乃明在大會上也特別指出：「因為我們的製造業已經做了150多年，唯有西門子真正能在工業AI領域裡面為大家助以一臂之力。」
第四個轉變：從組織碎片化到「One Tech Company」與AI全家桶賦能。
2025年11月，西門子正式提出"ONE Tech Company"計劃，面向一體化科技集團轉型在這之後成了西門子全球戰略的一個主色調。
這一轉變讓AI不再是孤立模塊，而是貫穿全業務的「family」，無論是低碳化、電氣化還是智能化轉型，企業都能獲得端到端支持。中國製造業從「逆向工程」到「正向研發」的跨越，正得益於這一轉變。
在西門子與比亞迪的合作項目中，通過Teamcenter數據源與數字孿生，新車研發周期從48個月縮短到了18-24個月，數據可靠性提升至95%-99%。
面向工業AI，西門子的這四個轉變共同指向同一目標，讓AI成為企業穿越周期、擺脫內卷的核心引擎。
02 收購Altair為西門子帶來了什麼？
2026西門子大中華區Simcenter仿真與試驗技術峰會，也是西門子完成對Altair戰略性收購後的首次合體亮相。
西門子數字化工業軟體執行副總裁、仿真業務部主管Sam Mahalingam在接受媒體採訪時，將這次收購為西門子帶來的變化總結為三個維度：全面數字孿生、人工智慧（PhysicsAI）、計算。
全面數字孿生：補齊全生命周期工具鏈。
西門子和Altair雙方產品布局幾乎零重疊，Sam也指出：「我們能夠整合技術、戰略與核心平台，雙方合體後，我們能夠提供產品全生命周期內構建數字孿生的全部工具，覆蓋結構、流體、電磁等多物理場，精準填補客戶需求的短板。」
PhysicsAI：20年積累的差異化競爭力。
Sam曾在Altair任職20餘年，他強調，Altair在Physics AI領域的深厚布局是合併最大亮點。「PhysicsAI基於物理定律、幾何形狀、材料屬性、約束條件構建，無法取代基礎物理方法，但能夠嚴格遵循真實物理邊界條件，加速產品部署。」
傳統機器學習模型容易產生偏差，而PhysicsAI可實現實時多學科優化，這一能力讓西門子在工業場景中保障「百分之百準確性」成為可能。
不過他也指出，AI作為執行助手，最終驗證仍由人類專家把關，以此實現可追溯、可驗證。
可擴展計算：HPC與AI的範式重構。
計算是AI落地的基礎設施，Altair成熟的HPC解決方案支持本地、雲端、邊緣多場景部署，實現CPU/GPU/內存全品類資源管理與容器化負載調度。
Sam指出：「AI模型訓練需要強大的計算集群支撐，在多學科創新與設計探索中，需要對自主循環進行並行處理。」
西門子Xcelerator平台進一步實現了「點選即部署」，客戶無需電腦科學家即可在雲端搭建HPC集群，顯著降低中小企業門檻。
在這方面，西門子正籌劃與阿里雲合作雲化部署，由此進一步推動技術普惠。
正是基於這樣一次收購，西門子加強了AI方面的能力，也讓西門子有了從「工業軟體領先者」躍升為「最全面仿真+工業AI解決方案提供商」的可能。
03 第五次工業革命的起點
時至今日，我們藉由AI步入第五次工業革命。
對此，身在大潮中的梁乃明深有體會，梁乃明在大會上指出，前四次工業革命中，西門子引領三次（電力化、自動化、數字化），這一次，西門子也將會再次引領第五次工業革命。
在這一過程中，我們看到，西門子在今年年初再次與英偉達
合作，打造工業AI作業系統，並基於工業AI作業系統構建全智能化的工業元宇宙工廠，實現實現工廠運行、監測、維護的全流程自主管控。
西門子這樣的工業AI作業系統，目前仍在構建中，不過，在此次大會上，我們看到了西門子構建的AI Fabric，AI Fabirc也將是西門子工業AI作業系統的重要組成部分。
關於AI Fabirc，Sam解釋稱，它不是一個平台，因為它無法涵蓋我們生態系統所提供的全維度賦能能力，我們將其定義為一個生態系統。
這一生態系統在知識圖譜層針對不同行業應用場景中沉澱了大量專業知識，能夠為不同行業的客戶提供開箱即用的數據模型，與此同時，這套系統採用開放式架構，不僅能適配西門子自有產品，還能兼容SAP等不同的產品數據管理系統。
在打造工業AI作業系統過程中，中國市場也正在成為西門子工業AI落地的最佳土壤。梁乃明指出：「中國製造業已經完成了從逆向工程到正向研發的轉型，在AI應用層面已經實現了對諸多國家的超越。」
而西門子與比亞迪等的深度合作，以及與DeepSeek等本土大模型的快速對接，印證了其「在中國 為中國」的戰略落地，西門子工業軟體開放架構，也可無縫融入本土AI能力，加速中國企業從「內卷紅海」走向差異化創新。
實際上，西門子看到的第五次工業革命，也正在這裡悄然發生。
