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錨定工業AI‘操作系統’,西門子在京發布新技術并拓展伙伴合作
來源: 西門子(中國)有限公司作者: 西門子(中國)有限公司時間:2026-03-23 23:02:38點擊:997

● 與阿里巴巴深化合作,推動先進工業仿真能力上云

● 發布26款全新邊緣、自動化與控制技術,以執行工業領域人工智能驅動的決策

● 推出新一代電氣化與AI賦能制冷技術,響應高密度智算中心與AI基礎設施需求

 

人工智能正迅速從數字世界走向實體經濟。西門子RXD大會(Real Meets Digital)今天在京舉辦,匯聚2,000余名客戶、合作伙伴、開發者與行業領袖,集中展示工業AI如何從試驗探索走向在工廠、基礎設施與工業供應鏈中的規模化部署與落地應用。


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西門子RXD大會在京開幕


在大會主旨演講中,西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執行官博樂仁(Roland Busch)與阿里巴巴集團主席蔡崇信、宇樹科技創始人、董事長兼首席執行官王興興,以及寧德時代首席制造官、工程與研發體系聯席總裁倪軍同臺對話。

 

“將AI帶入現實世界,不僅需要優秀的模型,更需要工業AI‘操作系統’:一個連接數據、軟件與智能硬件的技術棧,”博樂仁表示。“在北京,我們正在展示這一體系如何通過更深層次的伙伴合作,以及圍繞客戶真實需求打造的新產品持續演進。依托開放式數字商業平臺西門子Xcelerator,我們將這些能力匯聚在一起,讓工業AI能夠以規模化方式被獲取并落地應用。”


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西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執行官博樂仁(Roland Busch)在西門子RXD大會發表主旨演講

 

為推進這一愿景,西門子發布26款全新產品,并深化與阿里巴巴的戰略合作,將西門子的全球技術優勢與中國本地創新有機融合,覆蓋工業基礎設施、自動化以及AI賦能應用等多個方向。

 

“西門子早已成為中國工業生態不可或缺的一部分,”西門子中國董事長、總裁兼首席執行官肖松表示。“邁入工業AI時代,讓我們愈加深刻地意識到,唯有強大的生態才能真正釋放AI的無限潛能。西門子將全球技術優勢,和中國的創新速度、產業規模和豐富場景深度融合,賦能中國和全球客戶高質量增長。”


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西門子中國董事長、總裁兼首席執行官肖松在西門子RXD大會主持尖峰對話

 

擴大對先進仿真和工業AI的訪問


為進一步推動先進工程技術與 AI 能力的落地,西門子與阿里云宣布進一步深化雙方合作伙伴關系。雙方將整合西門子仿真產品組合與阿里云的算力及基礎設施,面向中國市場客戶,提供以基礎設施即服務(IaaS)模式交付的計算機輔助工程(CAE) 能力。


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西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執行官博樂仁(Roland Busch)與阿里巴巴集團主席蔡崇信宣布深化合作

 

通過此次合作,西門子計劃在阿里云上驗證并部署其CAE云解決方案,為客戶提供包含虛擬仿真設備和高性能計算(HPC)集群在內的可擴展云仿真環境,助力工程團隊更加高效地運行復雜仿真任務,同時可充分借勢阿里云基礎設施的彈性與靈活擴展能力。

 

此外,雙方還將開展聯合探索,基于阿里巴巴千問大模型,為西門子產品生命周期管理(PLM)軟件的 AI能力升級提供支持,為 AI工程工作流與智能化產品研發開辟全新可能。

 

構建AI時代的基礎設施


與此同時,西門子技術也在為AI經濟背后的基礎設施提供支撐,其中包括阿里云張北數據中心等大型數據中心。為滿足這類關鍵場景的需求,西門子推出面向新一代AI基礎設施的新技術。


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西門子RXD大會科技展區

 

這些技術包括面向工業互聯與工業數據的解決方案,用以支撐智能化工業運營所需的數據流與系統集成。

 

此外,西門子還推出基礎設施防護技術,為關鍵算力環境提供保障,支持承載大規模AI工作負載的系統穩定可靠運行。

 

新一代本土研發直流(DC)斷路器SENTRON 3VD可為高性能智算中心提供可靠的直流配電保障,幫助運營方更高效應對快速增長的能量密度需求。

 

AI也正在提升高能耗環境的制冷效率。全新AI賦能的制冷解決方案Turing Cooling AI Box智冷魔方可對制冷運行進行分析并持續優化,在提升效率的同時降低能耗。

 

強化AI賦能制造執行層


現代制造要實現規模化升級,需要既能生成智能、又能在車間一線執行智能的系統能力。在本次大會上,西門子通過推出新的邊緣、自動化與AI相關技術與應用應對這一挑戰,把全球技術領導力與中國本地創新相結合。

 

例如,新一代可編程邏輯控制器S7 200 SMART G2在性能與存儲容量方面實現顯著提升,可作為設備的大腦對其進行實時協調與管理。

 

車間一線的精準執行則依托先進運動控制技術實現,例如S200緊湊型伺服系統可將數字指令轉化為高精度的機器人與設備運動,同時降低系統復雜度與成本。

 

除先進自動化技術外,西門子還推出新型AI賦能應用,用于優化工業運營。例如,預測性維護軟件SiePA Pro可分析關鍵資產的運行數據,提前識別異常并避免代價高昂的停機。

 

這些創新共同強化了工業AI的執行層,讓智能系統能夠在現代生產環境中將數字洞察轉化為可靠行動。


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