在CES 2026的舞台上，工业AI正经历从技术演示到产业落地的历史性转变。西门子与英伟达的深度合作，标志着AI开始在实体经济中扮演“关键操作员”角色。

2026年1月，全球科技界的目光再度聚焦拉斯维加斯。在CES展台上，一场关于工业AI的深刻变革正在上演。西门子全球CEO罗兰·布施与英伟达创始人黄仁勋同台亮相，共同展示了工业AI操作系统的初步框架，这标志着人工智能正从消费级的“对话伙伴”转型为工业级的“生产力引擎”。

正如西门子全球执行副总裁肖松博士所言：“工业AI的时代窗口已打开。中国广阔而多样的产业体系，正成为AI最具活力的应用场景，也为中国工业实现新一轮生产力跃升打开了想象空间。” 而在这个转型过程中，工业AI的发展水平仅相当于自动驾驶的L1阶段，前面还有漫长的道路要走。

01 从模型性能到系统可靠性的转变

工业AI与消费级AI正走上截然不同的发展路径。消费级AI面向个人用户，依赖大规模通用数据，追求模型性能和交互体验；而工业AI更考验基本功，对可靠性的要求极高。

肖松博士在钛媒体“对话世界”论坛上指出两者本质区别：“消费端很讲究交互体验，工业端讲究可靠性。消费端出一个错误，最多是客户不满意而已；在工业里面，如果AI应用或解决方案不完善的话，有可能就是停线，或者生产出来一大批不符合要求的产品。”

这种对可靠性的极致要求，使得工业AI必须跨越更高的技术门槛。在进博会上，西门子展台的“工易魔方·妙一空间”平台展示了工业AI的新范式：多个AI大模型同时展开“脑力竞赛”，在虚拟空间中预演所有可能路径，仅将经过严格验证的“最优解” 转化为机器指令。

这种“预测性维护”不仅仅是技术的进步，更是工业思维的根本变革。工业AI系统不能出现“幻觉”，必须保证决策的准确性和可靠性，这是其在工业生产环境中得以应用的基本前提。

02 数字孪生：工业AI的核心引擎

数字孪生技术成为连接虚拟与现实的关键桥梁。西门子推出的Digital Twin Composer软件解决方案，将全面数字孪生、基于NVIDIA Omniverse库搭建的仿真系统以及实时采集的工程实景数据集于一体，实现了虚拟世界与现实世界的数据闭环。

肖松博士解释道：“任何产品的生产，都可以在虚拟世界里通过数字孪生建立一个虚拟的世界。同时，虚拟世界和现实世界产品在进行生产、设计和生产的时候，它会实时和虚拟世界进行沟通，让虚拟世界里的高质量数据能够得到不断的累积。”

数字孪生技术的成熟，使得工业AI能够在虚拟环境中进行大量试错和优化，大幅降低了实体生产中的风险和成本。以百事公司为例，其使用西门子Digital Twin Composer对美国工厂升级进行仿真，成功在物理部署前识别并解决了90%的潜在问题。

黄仁勋在CES演讲中强调：“数字孪生可以设计工程的方方面面。不仅仅是CAD，还包括计算、电子系统，所有的一切都集成并构建在数字孪生中。” 这种全面的数字孪生能力，为工业AI提供了丰富的训练环境和测试场景。

03 物理AI：下一个主战场

英伟达创始人黄仁勋在CES 2026上提出的“物理AI”概念，指向了AI与物理世界交互的新前沿。物理AI不仅关注数字空间中的智能，更强调AI在物理世界中的感知、决策和执行能力。

在这方面，人形机器人成为工业AI落地的重要载体。海克斯康AEON人形机器人工程师居怡洲指出：“汽车制造等传统工厂的作业环境，本质上都是以人为尺度构建的。最经济的方案，就是让机器人直接适配现有环境——这也是人形机器人最具优势的领域。”

然而，物理AI面临的技术挑战不容小觑。从固定场景的简单动作，到复杂工业环境中的灵活操作，人形机器人需要具备更强的环境适应性和任务执行能力。数字孪生技术通过虚拟训练场景，为物理AI的发展提供了重要支撑。

肖松博士表示：“数字孪生怎么能够对具身智能的发展有更好的支持和支撑？这是一个非常好的话题。” 虚拟训练环境可以加速物理AI的学习过程，降低实体验错成本，是推动工业AI规模化应用的关键。

04 工业AI的实施挑战

尽管前景广阔，工业AI的大规模应用仍面临多重挑战。肖松博士坦言：“工业AI是一个非常难啃的骨头，多变量、场景复杂，而且高质量的数据也缺少，对行业知识要求非常高。”

数据碎片化是工业AI面临的首要难题。不同来源、不同格式的数据难以互通互联，形成了数据孤岛。西门子股份公司可信赖人工智能负责人索尼娅·齐尔纳指出：“工业级的AI标准不仅仅只是符合监管，还要符合不同国家环境的要求。我们要有高级别的精度和质量，保证各国的要求都能够得以满足。”

工业AI的另一个核心挑战是技术与场景的匹配。肖松博士强调：“在工业AI领域里面最重要就是需要卷应用，而非大模型参数。” 每个垂直行业的需求和工艺参数不同，对AI的要求也各异，通用解决方案往往难以满足特定场景的需求。

此外，工业AI的投入产出比也是企业必须考虑的现实问题。肖松博士表示：“工业AI是一个非常难啃的骨头，但是又是一个非常有价值去探索的地方。” 西门子计划在未来三年投入10亿欧元用于工业AI发展，但如何平衡投入与产出，仍是行业共同面临的挑战。

05 中国在工业AI浪潮中的机遇

中国丰富的工业场景，为AI应用提供了广阔试验场。肖松博士认为，在应用层面，中国有条件走在前面，原因在于三个“度”：制造业的广度全球少有，产业链深度也是少有的，而且对新事物包括AI的态度非常积极。

国务院发展研究中心企业研究所副所长马源指出，我国工业体系完备，应用场景类型多，数据资源丰富，在工业AI应用方面大有可为。从产业链环节看，呈现出“微笑曲线”，即产业链两端研发设计和市场营销、客户服务等环节落地较快，但在生产制造等中间环节相对缓慢。

中国政府已经意识到场景开放的重要性，正推动制造业企业梳理共性痛点，形成“AI+工业”应用场景需求清单。这种自上而下的场景开放政策，与自下而上的企业创新实践相结合，形成了中国工业AI发展的独特优势。

中兴通讯股份有限公司高级副总裁王翔表示：“人工智能其实不是一个新概念，它会随着科技的进步以及技术的进步，会产生一波波周期的变化。对产业来说，我们更关注的是它如何和产业结合，为社会创造价值。” 这种务实的态度，有助于中国工业AI企业在应用落地上取得突破。

06 人与AI的新协作范式

在工业AI时代，人类角色正从“操作者”转变为“定义者”和“决策者”。肖松博士强调：“人不会被AI替代，但会被掌握AI的人淘汰。” 这一观点揭示了工业AI时代人机关系的基本走向。

工业AI不是要取代老师傅，而是要传承老师傅的经验。肖松博士分享了一个案例：“我们和中国十五冶金建设集团有限公司合作，炼铜的参数怎么调，完全是凭老师傅几十年下来的经验。我们根据老师傅的经验设计了一个算法，把这个算法和很多参数用到真正的实践当中去，最后效果非常好。”

在工业AI系统中，人类专注于更高层次的决策和优化，而AI则负责执行重复性、标准化的任务。这种人机协作模式，既能发挥人类的创造性和灵活性，又能利用AI的计算能力和精度，实现整体效率的最大化。

肖松博士总结道：“AI是不可能完全代替人的，但是AI会让人的价值有可能得到更进一步的挖掘。” 工业AI的最终目标不是取代人类，而是增强人类能力，实现人与机器的协同进化。

工业AI正从单点技术突破走向系统级应用。西门子与英伟达的合作，预示着工业AI操作系统时代的来临；数字孪生与物理AI的融合，则将虚拟世界的智能与物理世界的执行紧密结合。

对于中国企业而言，工业AI的道路刚刚开始。正如肖松博士所言：“如果真正要从L0到L5进行量化比较的话，我认为现在还仅仅是在L1阶段。”但这也意味着，工业AI的广阔前景才刚刚展开。