西门子正利用这项技术帮助工程师为机械设备编程、实现生产自动化，并解决制造业面临的最大难题之一：熟练工人的严重短缺。

这家工业巨头预估，全球人才短缺造成了高达8.5万亿美元的难题，阻碍了许多企业充分利用AI、自动化及其他变革性技术。

其给出的解决方案是利用AI增强员工能力，这一战略的核心是与Microsoft联合开发的Industrial Copilot，以及由英伟达提供技术支持的先进数字孪生技术。

而这已经带来了实打实的成效，百事公司表示，该技术在三个月内帮助其生产力提升了20%，同时，西门子也在自身的工厂中全面部署该技术，致力于打造其所描述的全球首个完全由AI驱动的自适应制造基地。

那么，西门子的实践能为我们揭示AI驱动的制造业未来走向何方?其他企业领导者又能从中汲取哪些经验?

西门子做了什么?

西门子于2023年首次推出Industrial Copilot，将其作为生成式AI助手直接嵌入到TIA Portal软件框架中，该框架在全球范围内被广泛用于管理工业自动化任务。

这使得工程师能够用自然语言描述他们的意图，例如“检测到卡料时传送带应自动停止”或“当工作温度超过安全水平时发出警报”。

据西门子介绍，目前已有100多家公司在使用这些功能，其中包括Krause Automation(前身为ThyssenKrupp)，该公司利用它在其全球基地协助生产电池和车辆动力总成。通过自动生成控制自动化机械的代码，它将过去需要几个小时的任务缩短到了30秒左右。

最近，西门子宣布推出基于NVIDIA AI技术构建的Digital Twin Composer平台，这让制造商能够构建工厂、生产线和车间完整的虚拟副本，从而在进行任何物理改造之前模拟和测试变更。

借助该平台，百事公司对其在美国的生产设施进行了模拟，使其能够在现实世界出现问题之前捕获高达90%的潜在隐患，并大幅提升了其Gatorade工厂的生产效率。

西门子不仅对外推广，还在自己的工业版图中全面部署了这项技术。2026年，西门子公布了其埃尔兰根电子工厂(Erlangen Electronics Factory)的规划，在该工厂中Industrial Copilot保持24/7全天候运行，旨在成为全球首个完全由AI驱动的自适应制造基地，这表明西门子能够在真实工业环境中大规模部署自身技术并取得实质性成效。

西门子的AI战略揭示了工业与制造业的什么未来?

通过Industrial Copilot，西门子证明了生成式AI仅凭简洁的自然语言提示词就能生成自动化工厂生产所需的代码。

这实质上降低了工厂自动化的门槛，让资深工程师能够覆盖更广泛的工作，也让初级工程师能够更快上手。在无需大幅增加人员编制的情况下，可进行编程、升级和维护的机器数量显著增加。

这就是为什么这一转变被定位为“增强”而非“替代”，人类依然需要审查和微调代码，同时也依然需要技术人员去落实物理层面的变更。

与此同时，凭借其数字孪生战略，西门子让工业客户(以及自家的工厂管理者)能够在实施物理变更前评估并掌握风险，这降低了试错成本，增强了对变更能否达到预期效果的信心。

这种“降低技能门槛”与“提高创新效率”的结合，才是西门子战略的核心价值主张，这意味着企业无需等待新一代工程师和专家完成培训与部署，就能实现大规模决策测试、优化与落地。

企业领导者能学到什么?

西门子始于解决影响自身及客户业务的真实痛点：熟练工人短缺，以及通过招聘和培训填补这一缺口所需的漫长周期。

随后，西门子将Industrial Copilot无缝无痕地嵌入到TIA Portal中，这是其工程师用于对工厂机械进行编程和配置的默认工具。AI没有要求员工学习全新的套件，而是直接融入现有工作流，从而减少了引入新工具和新流程时常出现的阻力，提高了员工接纳和推广的成功率。

第三个重要经验是，西门子在自己的主场——埃尔兰根工厂验证了解决方案，这意味着它可以在自身早已洞察的真实挑战中对方案进行测试，这座前沿的AI驱动工厂是一个活生生的生产环境，成功或失败一目了然，这与直接交付给客户、依赖客户在不受控环境中提供反馈有着天壤之别。

当然，并非每家企业都拥有西门子这样的设施和规模来做到这一点，但真正的启示在于：彻底理清问题并对解决方案拥有全盘掌控力，才是制定出能落地于现实世界、而非仅停留在试点和演示阶段的AI战略的关键所在。

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