审视当前制造业竞争，终端用户不仅需要面对传统的成本、速度与效率问题，更要解决稳定性、复杂性和智能化升级的新挑战，AI技术被寄予厚望的同时，也存在诸多质疑。如何依托数据、模型、智能体和应用平台，真正实现聚焦工业场景的规模化应用，加速工业AI的价值落地？日前，在深圳举办的2026 西门子大中华区 Realize LIVE大会上，西门子展示了与不同行业典型用户的成功应用，将数字孪生技术完整覆盖全生命周期，通过进一步的AI融合，形成覆盖设计、仿真、制造和运营全流程的工业软件产品组合，彰显基于AI技术的可评估，可量化的价值收益。从实施路径，到工具方法，再到成果复用，基于AI新思维的工程逻辑重构，将对制造业产生深远影响，值得产业同仁深入思考与探究。

 西门子 Realize LIVE 大中华区用户大会

此次大会以“让数字化转型智驱未来”为主题，全方位展示西门子以软件产品与方案组合引领工业AI变革，将智能深度融入进客户从设计、电子、仿真、制造、运营和现场信息管理的每一条数字主线中，涵盖软件定义的产品、工厂、生产和流程。该大会是美国底特律、荷兰阿姆斯特丹和印度班加罗尔之后的第四站，超过1400名中国制造业用户、技术专家、标杆企业代表和行业合作伙伴参会，设置5大数字主线分会场和5大产品AI分会场，以现场实训课堂的8场培训为来宾提供AI动手体验场景。在解决方案中心展示中，针对制造、设计与仿真等重要环节，设置了20余个主题展台，涵盖AI热点话题。会议演讲内容，有25%为客户发言，现身说法点评应用实效。会议期间，中国首发的Intelligence Center X（ICX）企业级智能体平台，实现了智能集成与AI编排，打通系统的数据孤岛，让数据辅助智能决策，具有里程碑式的重要意义。

三大战略推进智能转型

西门子数字化工业软件总裁兼首席执行官 Tony Hemmelgarn强调，西门子数字化工业软件以全面数字孪生、全生命周期智能和自适应能力三大战略推进智能转型。数字孪生正为西门子开辟全新业务增量；生命周期智能正加速 Teamcenter 增长； “自适应能力”战略确保客户永不陷入数据孤岛，而是与西门子共同成长。在执行层面，西门子提出以更快的引擎速度、更智能的执行以及交付可信成果为三个明确目标，并将此理念嵌入整个产品组合中，始终坚持以物理模型和工程真实性为基础，通过仿真技术和数字孪生对实际数据加以验证，确保 AI 能力的落地既强大又可靠。

可信智能成果的关键在于数据必须是经过管理和配置，成为可理解、可追溯的单一可信数据源。这也正是 Teamcenter 迎来爆发式增长的根本原因。作为智能交互的基础，它具备的核心特性优势明显。 首先，数据始终是实时更新的，不是数据快照。在制造和工程领域，必须确保拥有最新的、经过配置的数据。其次是安全级别可以将权限细化到属性级和个人级。西门子将其作为一个产品而非项目来构建的，这意味着可以重复部署，而无需依赖大量驻场工程师实施交付。目前，无论离散制造还是流程工业，Teamcenter 正实现增长。关于“自适应能力”， Tony Hemmelgarn指出，这一领域的价值常被外界低估。西门子付出了巨大努力，确保产品无论是在桌面端与云端，面向中小企业或大企业时，都能以相同的方式运行，消除数据孤岛。无论部署环境如何变化，西门子都确保各领域之间的兼容性。

三层架构开启新阶段

西门子数字化工业软件 PLM 产品执行副总裁 Joe Bohman指出，源于客户需求，西门子明确三大战略支柱——更快的引擎速度，以更强算法驱动 AI 性能跃升；更智能的执行，通过智能体与 Copilot 加速工程师工作流；交付可信成果，基于数据与 AI 支撑更优决策。

对于“更快的引擎速度”。西门子在 Designcenter 中，使用 AI 生成图纸的速度提高了 50%，按下按钮，AI 就能生图纸初稿，满足了客户对“消除繁琐流程”的诉求。对于 Teamcenter，许多客户抱怨在零件上花费太多，想要找出那些反复制造的零件，使用该功能后效率提升了 10 倍。“更智能的执行”则涉及西门子的Copilot 和智能体。通过在 Designcenter Copilot 七年的经验积累，西门子现在能以 94% 的准确率预测用户在 Designcenter 中的下一步操作。这意味着资深工程师的经验可被系统学习并传承，让新人快速掌握高效工作范式。AI 领域的“POC（概念验证）”这个词，但这绝不是概念验证。仅在一个月的时间，该功能就被确认使用了 50 万次，而且使用量每月都在极速攀升。而通过 Teamcenter Copilot，用户公司的每位工程师都能安全、即时地访问企业全量知识体系，将文档库转化为可交互的智能知识库。 

 “交付可信成果”将所有数据汇聚在一起。通过三层架构，在底层提供“更快的引擎速度”和 AI 服务，这是一个开放平台，集成了最新的前沿模型，中间层是 AI 原生应用：Designcenter、Simcenter、Teamcenter、Opcenter、Calibre、Tessent 等，每个应用都添加了 Copilot 和智能体。顶层则是此次大会发布的新品——Intelligence Center X。Intelligence Center X 用于汇聚数据并驱动智能体运行，其核心能力之一是  Graph Studio将来自多个来源的数据汇聚在一起，创建知识图谱。作为 AI Studio 的重要组成部分，它让客户能在工厂全量数据上执行统计学习。例如统计过程控制，AI Studio 现在提供一站式平台，可以收集所有工厂的信息，在其上运行分析并进行学习。

原生仿真提升创新效率

通过对 Altair有效整合，西门子拥有完整的仿真产品组合：流体、热学、机械建模与可视化、一维电磁仿真等，构建全面融入 AI 的完整解决方案。其核心理念是同样的：更快的引擎速度（深入求解器，用 AI 使其加速）、更智能的执行（通过智能体和 Copilot 实现）、交付可信成果。

劳斯莱斯面临的挑战之一是模拟整个发动机的完整气流，使用 Simsolid 和无网格仿真理念，解决了客户在网格划分上耗费过多时间的痛点,将速度提升了 180 倍。而Megna 的碰撞测试案例中，利用之前提到的基于物理的 AI 和求解器中集成的神经网络，其非线性碰撞仿真的速度提升了5000倍。Simsolid 和基于物理的 AI 是西门子在向客户大力推广的技术。对于 Simcenter则是仿真、AI 和高性能计算（HPC）融合的市场定义者，客户现出了极大的兴趣。

对于AI 原生 EDA。在更快的引擎速度方面：利用 AI 优化核心算法。并将布局布线的时间从数周缩短至数天；验证时间从数天缩短至数小时。在更智能的执行方面：西门子引入了智能体和 Copilot 来消除繁琐工作。在交付可信成果方面：EDA 领域产生海量数据，西门子能够对这些数据进行综合分析。以散热问题为例，从芯片到封装，到电路板，到刀片服务器，再到数据中心，贯穿所有这些层级，需要全面数字孪生技术来处理不同层级的问题，这正是更智能执行的体现。AI 原生工厂同样遵循更快的引擎速度、更智能的执行、交付可信成果这一理念。在创建 CNC 路径等常见任务中，通过使用 AI，西门子已将这项工作的耗时减少了 80%。

结束语

西门子工业软件中国董事长及总经理梁乃明强调，数据是推进工业AI落地的基础，通过数据训练工业智能体，而对于智能价值的整合，则需要西门子 Intelligence Center X 的系统性架构，从小处开始，由点及面，推进企业级AI应用的落地，让价值收益成为持续创新的源动力。