西门子数字化工业软件全球高级副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明先生介绍，仿真技术始终是西门子在工业软件领域的核心业务，也是西门子整体数字化战略中至关重要的一环。中国制造业正在发生巨变，从过往的引进、消化和吸收，到强调针对明确市场需求的正向设计，中国已从全球制造工厂转型为具备完整产业链、持续推进自主创新的智能制造基地，而在创新驱动的时代，仿真技术正是核心关键技术。通过仿真技术在数字世界中完成先期测试与验证，提升效率，降低成本，强化创新价值落地，目前仿真业务已跃居西门子中国区软件产品营收首位。

西门子数字化工业软件全球高级副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明先生

西门子提前预判了AI技术在仿真领域的融合趋势，选择收购Altair，成为市场上能力最全面的仿真解决方案提供商。通过整合Altair，西门子正在描绘AI时代的全新蓝图。西门子数字化工业软件执行副总裁兼仿真业务部主管Sam Mahalingam先生指出，全面数字孪生、人工智能（AI）和计算将是下一阶段的三个核心关键词。

首先，以全面数字孪生技术覆盖确立西门子工业软件的竞争优势。通过对过往互补性技术与产品进行有效整合，提升战略与核心平台（比如 Simcenter），提供产品全生命周期内构建数字孪生所需的全部工具，覆盖结构、流体动力学等多个领域，精准填补客户需求的短板，提供具有针对性的解决方案。而在人工智能（AI）方面，Altair 在physics AI领域投入了大量研发资源与布局，结合用户需求，聚焦以physics AI为核心的解决方案。此外，可拓展、大规模的计算部署对AI至关重要，AI模型训练需要强大的计算集群支撑；在多学科创新与设计探索中，需要对自主循环进行并行处理，这就必须以高性能计算（HPC）作为关键基础设施。Altair在这一领域已拥有成熟的解决方案，无论是本地设备还是云端部署，都能实现同等的高性能处理。

西门子数字化工业软件执行副总裁兼仿真业务部主管 Sam Mahalingam先生

Sam Mahalingam先生强调，physics AI不只是单纯的数据驱动模型，而是能够理解物理定律、几何形状、材料属性、约束条件与边界条件，能够全面适配各类负载场景的模型。physics AI基于这些核心工业参数构建，无法取代基础物理方法，但能够严格遵循真实物理边界条件，加速产品部署与制造流程，缩短研发周期。比如在多方案设计探索环节，physics AI模型就能辅助CAE工程师完成海量方案验证，输出更优的设计结果。physics AI的核心价值，在于它以基础物理定律为核心进行推理，无需消耗超长的时间与海量的计算资源，就能直接从环境中完成感知与分析，这也是基于物理的仿真技术能够驱动核心创新的关键原因。

技术层面的整合得以大幅提速。西门子整合Insights Hub工业操作系统、Polarion需求数据与Simcenter的全量数据，通过语义层构建有实际业务价值的AI应用，让分散在不同系统中的数据具备语义背景，真正为客户创造商业价值。HPC与AI的融合，Altair多年来始终在进行多维资源管理，包括CPU、内存、GPU等全品类算力资源，不限制GPU品牌，同时支持GPU分片管理，可通过调用部分GPU算力提升资源利用率。西门子还实现了对容器化工作负载的全流程管理，这对AI和HPC而言都是核心环节。结合西门子Xcelerator平台，能够帮助客户快速搭建各类AI应用场景，包括智能助手Copilot与各类智能体，让客户的能力边界不再局限于HPC本身，而是能够自主搭建适配自身业务的AI 应用体系。

基于“在中国为中国” 战略落地，去年西门子与国内一家头部综合家电企业合作了本地私有云项目，将NX Design嵌入人工智能大模型，重构了整体工程流程，大幅提升了创新效率。该项目落地后，行业内大量企业都提出了同类合作需求，足以见得中国市场对AI技术的敏感度与技术储备，都领先于其他国家。

西门子与比亚迪开展了全方位合作，覆盖工业软件多条产品线。比亚迪落地的第一个西门子系统就是Teamcenter，通过该系统构建了单一数据源，实现了全量数据的可追溯，系统化沉淀了工艺、仿真相关的技术知识，将设计BOM、工程BOM、制造BOM到服务BOM的全链条数据完成了整合。数据可靠性是AI应用的根基，经过多年的体系化建设，比亚迪的数据可靠性已经提升至95%~99%以上，直接大幅缩短了新产品研发周期。在没有完成数据体系化建设、数据高度分散的阶段，传统新车从设计到量产需要4-5年的时间；而通过西门子的数字孪生技术与高可靠性数据体系，比亚迪将新车研发周期从48个月缩短到24个月，甚至18个月，这也是比亚迪新车型迭代速度领先行业的核心原因。在AI领域的前瞻布局，让西门子能够与客户并肩成长、协同创新。

用户的核心需求发生了变化，更关注能否通过自动化方式在应用程序中完成构建，关注系统的动态性、交互能力，以及信息呈现的易用性与可操作性。西门子正以动态化的方式，为客户提供交互界面与全系列必要工具，帮助客户搭建适配自身业务的交互性应用程序与界面，助力AI在企业内部的落地与运行。核心目标是打破界面壁垒与企业内部的数据孤岛，让制造、营销与产品等全维度数据，都能快速响应业务需求，支撑高效决策，这也是西门子针对用户核心痛点给出的解决方案。

西门子AI Fabric是可以提供全维度赋能能力的生态系统。AI Fabric的第一层核心内涵，是知识图谱层。西门子在不同行业的应用场景中沉淀了大量专业知识，能够为不同行业的客户提供开箱即用的数据模型。这些数据模型的底层逻辑与数据关联体系，不仅能适配工业应用领域，还能覆盖第三方各类场景，这是西门子正在构建的核心价值。

西门子在工业应用领域拥有深厚的专业积累与自有制造工厂的实践经验，能够为客户提供高价值的开箱即用工具、数据模型与行业实践沉淀，形成适配全量数据的单点高性能分析查询网络，Fabric是动态的，即便生态系统中的某一个线程出现故障，其他部分的结构与功能依然完整，能够为正常运行的线程持续提供结构支撑与能力保障。这套系统采用开放式架构，不仅能适配西门子自有产品，还能兼容SAP等不同的产品数据管理系统。通过数字孪生技术帮助其完成业务体系搭建，西门子给客户提供的核心价值，是让他们能够基于西门子提供的工具与数据，自主构建应用程序、完成业务创新，是 “授人以渔”，而非提供一个静态的单点工具。

文章来源：现代制造

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