為期五天的2024工博會已經接近尾聲，據官方會前預測數據顯示，本次展會將有2600展商參展，超18萬國內外專業觀眾參會。
在工博會開展首日，我們在現場也得以一睹展會盛況，其中人氣最盛的並非今年熱度空前的機器人展區，而依舊是更為硬核的工業自動化展區，在這裡，我們看到了不少國內外工業巨頭現場宣講他們的工業自動化產品，展示他們最新的數字化解決方案。
作為歷屆工博會的常駐嘉賓，也是本屆展會中人流量最大的展台之一，我們也在現場參觀了西門子的展台。
在西門子展台上，最奪目的當屬佇立在展台中央的「鑽耀之心」，通過這一板塊，西門子完整地展示了企業現在在工業現場層、設備層、操作層、管理層、雲端層的五層架構布局。
從電磁流量計、智能電機管理系統、工業以太網交換機，到雲端物聯網應用，通過這一整套設備、軟體和系統，西門子正在幫助企業打IT、OT壁壘，逐步實現數字化轉型。
我們在現場也看到了西門子面向中小企業低碳化、數字化轉型的數字商業平台Xcelerator，以及西門子面向工業AI打造生成式人工智慧——Industrial Copilot for engineering。
值得注意的是，這次也是西門子首次在國內展出其Industrial Copilot產品，相較於更多用於實現自然交互的大模型，Industrial Copilot現場展示了如何通過生成式AI生成PLC代碼和HMI界面。
而更多關於西門子在人工智慧領域思考和布局，在媒體溝通會上，西門子（中國）有限公司執行副總裁、西門子大中華區數字化工業集團總經理王海濱和西門子(中國)有限公司數字化工業集團、工廠自動化事業部戰略產品管理部總監Nicholas Hansen進行了更為詳細的解讀。
讓生成式AI成為工業新質生產力
人工智慧的爆發式增長，將加速工業元宇宙的實現，這是西門子對於人工智慧在工業領域發展趨勢的一個判斷。
正因如此，當生成式AI、大模型浪潮來襲時，西門子選擇與微軟合作，面向工業領域推出了生成式AI產品——Industrial Copilot。
這不是人工智慧第一次迎來技術突破，也不是西門子第一次將人工智慧技術應用到工業領域。
「人工智慧技術發展的不同階段，實際上體現的是算法的疊代演變，」王海濱在媒體溝通會上如是說。
他將AI算法在工業領域的應用分為三個階段：
早期AI算法在工業領域的應用主要體現在工業產品質量檢測上，在這一階段，我們需要為算法提供大量標記過的照片，告訴它哪些是合格產品，哪些是次品。
當樣本數量足夠多時，算法逐漸擁有了識別能力，當它再接觸到新的圖像時，就能判斷出產品是否合格，而這樣的識別能力源自於背後諸如神經網路、卷積計算等算法的出現。
如今，這類AI算法在工業控制、自動控制領域的質量檢測自動尋優等場景中得到了廣泛應用，例如，西門子成都數字化工廠（SEWC）已經應用了超過100個人工智慧應用。
不過，早期這類解決工業產品質量檢測的AI算法，依然無法具備工廠中老師傅所獨有的經驗，以太陽能多晶矽為例，多晶矽的生產工藝中有一個生長爐，矽材料在生長爐中會慢慢長出單晶矽或多晶矽，在這個生長過程中會涉及到溫度、時間、壓力等諸多參數，但這一工藝參數背後的數學邏輯，人們還沒有完全掌握，此前主要依賴經驗豐富的老師傅憑藉多年工作經驗來微調參數。
如今人工智慧技術的發展已經可以將這些參數和結果進行大數據分析和建模，並以此提煉出AI算法，這個算法不僅能夠複製老師傅的經驗，還能不斷優化。
這就是現在工業領域設備故障預測性維護、健康狀況診斷等應用的工作原理，西門子的SiePA就是一款這樣的設備預測性維護系統。
而我們現在正在邁入的是第三種人工智慧，即生成式AI階段。
在這一階段中，數據變得更加重要，以ChatGPT為例，ChatGPT正是基於網際網路上海量數據進行訓練後形成的人工智慧，它可以像人一樣回答每個人對它提出的各種問題。
但生成式AI在工業領域的應用目前尚處於早期，其中一個主要原因是工業領域的有效數據量還遠遠無法與ChatGPT的數據量相提並論，這也使得大家對於生成式AI在工業領域的應用還處於早期探索階段。
西門子的Industrial Copilot正是在這一背景下，西門子在生成式AI領域的探索。
據悉，西門子Industrial Copilot已經擁有兩項獨特能力，其一是用於諸如預測性維護場景，提升工業AI的故障預測能力，其二是用作生產力工具，生成PLC代碼和HMI界面。
據王海濱介紹，「我們現在已經可以讓電腦編寫一個PLC邏輯程序 ，例如告訴它『請寫一個PID閉環控制的電腦程序』，西門子Industrial Copilot即可生成相應的應用程序，我們的工程師將這些代碼下載到PLC中進行測試和驗證後發現，這樣的應用程序在大多數情況下是可以直接使用的。」
據Nicholas Hansen介紹稱，西門子Industrial Copilot是西門子首款能夠在整個工程環境中與西門子TIA博途做全集成的生成式AI產品。
這款產品能夠快速生成複雜的PLC代碼、形成HMI圖形化界面，幫助自動化工程師減少重複性工作、提高生產能力、縮短開發時間，它將來也會有更多的一些新的工程集成技術會被不斷的疊代進來。
據悉，在2023年對外發布後，西門子與汽車供應商舍弗勒合作，將西門子Industrial Copilot集成到了舍弗勒的生產設備，幫助舍弗勒的自動化工程師加速PLC代碼編程。
Nicholas Hansen也媒體溝通會上也表示，「為了更適應中國的市場和中國的工業環境，西門子現在也在努力與本土大語言模型合作夥伴在共同探討如何打造出一款更適用於中國本土客戶的生成式AI輔助解決方案。」
百年出海經驗，助力中國企業出海
隨著中國經濟快速發展和全球市場的不斷變化，出海已經成為中國企業發展的一個重要趨勢，越來越多企業開始將業務拓展到海外，積極開拓海外市場。
在這樣的出海大潮下，綠色出海成了如今頗具時代特性的需求，如何讓自己的產品和業務實現綠色出海，成了中國企業出海過程中遇到的一個難題。
西門子成立於1847年，在公司成立不久後，就開始走出國門，在海外市場開展業務，如今的西門子業務遍布全球200多個國家和地區，在「出海」方面有著超百年的豐富經驗積累。
據王海濱透露，「西門子的CEO經常在德國慕尼黑總部接待中國企業，他們談到最多的話題正是西門子作為一家業務遍布全球的跨國企業，國際化是如何做的？全球公司治理架構是怎樣的？到一個陌生的國家和地區開展業務，西門子有什麼樣的做法、經驗和教訓？」
結合西門子國際化經驗，王海濱將企業「出海」過程總結為三個階段：
先是「國際」到「本土」，然後是「本土」到「國際」，最後則是「在當地、為當地」。
而面對如今全新的綠色出海環境，數字化技術開始成為企業全流程綠色出海的強大支撐技術。
在西門子於賽迪研究院聯合發布的《「碳」索之路——企業綠色出海深度洞察報告（2024-2025）》中，將數字化技術助力企業全流程綠色出海劃分為四個方面：
第一，在研發設計階段要實現綠色設計，優化資源利用並降低環境影響。
第二，要實現綠色供應鏈管理，利用數字化平台提升供應商評估和協作效率，推動供應鏈協同脫碳。
第三，利用數字化技術助力綠色生產，提升能源效率和流程優化，支持智能化管理和可持續電氣化轉型。
第四，通過透明的價值鏈數據共享、精準的碳排放核算與可信的第三方認證，滿足全球氣候合規報告要求，增強企業在國際市場的競爭力。
華新精科成立於2002年，作為新能源汽車驅動電機鐵芯規模型生產企業之一，華新精科多年來一直深耕於精密製造領域，為響應低碳產品供應鏈管理的號召，華新精科開始推動供應鏈綠色低碳轉型。
然而，由於自行收集供應鏈原始數據的成本高昂，數據來源與質量難以核實，為實現去碳化目標，華新精科需要跨環節、跨組織、跨行業的竭誠合作，但在這個過程中，部分參與者對數據共享的安全存在擔憂。
通過應用西門子的西碳跡進行產品碳足跡在線建模與計算，華新精科實現了供應鏈上下游進行產品碳足跡資訊的可信安全交換共享，也是藉由此，華新精科實現了供應鏈綠色管理，降低了供應鏈風險，提升了供應鏈核心競爭力。
就西門子而言，他們正在通過這樣的數字化技術和百年出海經驗，助力中國企業綠色出海。
