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西門子布局揭秘,2024工業元宇宙來襲,92%制造企業響應

作者 | 物聯網智庫2024-02-08

這是我的第312篇專欄文章。

上篇文章，我提到西門子近期與AWS聯手，推動了生成式人工智能GenAI在工業軟件領域的普及。

工業軟件的GenAI應用涉及到徹底改變企業處理生成式人工智能程序的方式，通過將人工智能基礎模型服務Amazon Bedrock與西門子低代碼平臺Mendix的集成，只需點擊幾下，使用簡單的圖形界面和拖放指令，用戶就可以加速工業軟件的開發流程。

其實這是一套組合拳，生成式AI只是其中的一塊拼圖，從全局上看，西門子認為工業元宇宙在2024年即將爆發。

西門子的首席執行官Roland Busch和西門子數字化工業公司首席執行官Cedrik Neike共同強調：2024年工業元宇宙將向前邁出一大步。

他們認為：“借助生成式人工智能和工業元宇宙，我們可以兼顧速度和規模，加速創新、加速綠色低碳，并加速技術發展。”

雖然過去一段時間，圍繞“元宇宙”的熱度明顯減弱，尤其是Meta公司所倡導的“消費元宇宙”發展乏力，但是“工業元宇宙”卻有可能成為元宇宙的拯救者。

西門子、AWS、英偉達、索尼、德勤、麻省理工科技評論等企業或機構認為，工業元宇宙將是工業4.0的接力者，正在影響工業的工作模式和演進方向。

因此今天這篇文章，我們從西門子的布局入手，來探索工業元宇宙即將在2024年掀起的浪潮。

目標不是快2~3倍，而是快100萬倍

在生成式人工智能方面，西門子先后與微軟、AWS達成合作。這是工業元宇宙組合拳中的重要組成部分。

西門子與AWS將生成式AI服務平臺Bedrock與西門子的低代碼平臺Mendix實現深度融合。這一舉措將顛覆現有游戲規則，極大簡化AI應用開發。

通過與AWS聯手，西門子Xcelerator生態的應用開發者們能夠便捷訪問生成式AI的強大能力。Bedrock提供穩定可靠的大規模語言模型，開發者只需數次點擊，利用Mendix簡單的圖形界面與拖放組件，即可快速構建AI應用原型或最小可行性產品，讓用戶創造力無限釋放。

同時，人工智能不僅為工業元宇宙帶來炫酷的界面和交互形式，更能深度賦能設計和工程。

例如，借助AI生成設計算法，工程師可以快速探索和生成設計方案，優化重量、強度、材料使用等因素，遠超人力搜索出最佳解決方案。

為了構建完整的工業元宇宙版圖，西門子還與索尼合作，聚焦于共建沉浸式工程解決方案——將西門子Xcelerator軟件與索尼專業VR設備完美結合，實現前所未有的身臨其境。

這個嶄新的沉浸式工程平臺今年即將上市，它將引領工業元宇宙的新紀元，設計師和工程師可以在沉浸空間中毫無限制地創造和探索設計理念，透視每個部件的細節，開發、體驗數字孿生的真實感。

西門子數字化工業公司首席執行官認為：“工業元宇宙讓我們能夠比以往更快地‘測試’每一個選項。不是快兩倍或三倍，而是快一百萬倍。”

其實西門子在工業元宇宙的布局由來已久，去年6月，雖然全球經濟增長乏力，西門子卻宣布了一項大舉投資的計劃。西門子將投資20億歐元（約157億人民幣）以擴大其在全球各地的制造能力、建立尖端的創新實驗室和發展最先進的教育中心。

其他的舉措包括在新加坡投入2億歐元，興建一座新的硬件工廠，該工廠將使用“西門子領先的數字孿生和創新性智能硬件技術”進行建造，同時西門子還將對成都工廠新增1.4億歐元的投資，以提升和擴建這座數字化工廠。

可以說，西門子正在通過開放創新與生態共建，加速數字化轉型，以先進技術引領工業數字化時代的發展。其在元宇宙領域的持續布局投資，也昭示了新一輪科技革命與產業變革的到來。

工業元宇宙的3個關鍵構建模塊

市場研究機構Forrester Research曾經分析認為，工業元宇宙是一個高度復雜的系統工程，需要數字孿生、虛擬現實、機器人、自動駕駛、5G通信、云計算、大數據分析、人工智能、區塊鏈以及計算機圖形學等多項前沿技術的深度融合，才能共同構建起連接數字世界與真實世界的龐大基礎設施。

這些技術各司其職，數字孿生實現虛擬仿真，虛實結合提供沉浸體驗，各類智能機器人和系統支持無人化運營，云計算和大數據支撐分析決策，人工智能賦能各個環節，以實現從設計、規劃到生產、管理等全流程的數字化、智能化和可視化，打造真正意義上的數字化工廠和數字產業新格局。

然而避繁就簡，西門子認為打造工業元宇宙，只需要把握好下面的三個關鍵：

人工智能AI
數字孿生
軟件定義自動化

西門子提出的三大關鍵要素確實抓住了工業元宇宙的核心所在，我們依次來解讀：

人工智能：數字化的大腦

工業元宇宙的核心在于將數據轉化為行動導向的價值信息，將數字資產變為實際應用的生產力。

各類智能邊緣設備在車間中發揮著舉足輕重的作用，實時收集現場數據并識別關鍵模式。而人工智能技術是賦能這一過程的大腦，正以指數級的速度進化著工業智能。

以機器學習為代表的傳統AI，通過訓練學習制定業務規則，主要作用是進行結構化數據的模式識別與預測分析。而新興的生成式人工智能GenAI，則通過預訓練巨大的神經網絡模型，獲得理解語義并創造新內容的能力。借助GenAI，用戶可以通過自然語言或圖形界面，直接與機器人、數字孿生等進行交互，顯著降低了使用門檻。

以西門子開發的AI工業副駕為例，它與微軟投資的大語言模型ChatGPT深度集成，支持用自然語言編程和控制機器人，可作為數字環境中的虛擬助手，為用戶提供實時指導和幫助。工人可以簡單說出“優化加工參數”的指令，AI副駕便可以調用數字孿生的仿真能力，快速給出最佳的參數組合。

除協作外，人工智能還可深度賦能設計和決策。例如在工藝規劃中，GenAI系統可以快速生成多個設計方案，并進行優化；又如在預測性維護中，AI可以分析大量設備數據，識別故障模式并提前預警。

可以說，人工智能是連接并充分利用分布式數據的關鍵，也是工業元宇宙最大的生產力倍增器。

數字孿生：加速迭代的虛實引擎

設想這樣的場景：工程師身臨其境地沉浸在數字環境中，測試新型飛機設計的氣動性能。當她調整機翼形狀時，模擬會實時展示氣流變化和阻力大小，提供寶貴的優化洞察，而這些洞察在現實中需要耗費昂貴的風洞試驗和漫長的反復調試才能獲取。

同理，在工廠、建筑或列車中，數字孿生都可以準確模擬各種場景和流程，進行虛擬迭代和優化，大幅減少實際調試的風險和成本。我們甚至可以“回溯”到問題首次出現的場景，并由AI助手提供指導，避免問題再次發生。

可以說，數字孿生為工程師提供了一個快速試錯的沙箱環境。它打通了從設計、仿真到驗證的數字閉環，使整個研發制造流程實現“一次構建，隨處部署”，是工業4.0時代的關鍵基礎設施。構建數字孿生，我們才能加速創新迭代，以數字引領產業革命。

軟件定義自動化：工業元宇宙的關鍵所在

要實現工業元宇宙的真正潛力，就需要快速將數字世界的設計方案應用到實際生產中。為此，軟件定義的自動化系統尤為關鍵，特別是基于物聯網和虛擬可編程邏輯控制器PLC的自動化。

作為工廠的“大腦”，PLC正在從傳統的專用硬件擴展到軟件化的“虛擬”形式。這為集中管控和敏捷迭代帶來了巨大便利。以西門子與奧迪的合作為例，他們已在多個工廠應用虛擬PLC系統。通過這套系統，工程師可以遠程點擊鼠標，就實現全工廠的生產擴容或軟件升級，完全不需要現場操作。

西門子去年發布的Simatic S7-1500V虛擬PLC就是一例。它采用了Simatic S7-1500的產品編號，但實現了軟硬分離，不再依賴特定硬件，可以部署在各種IT基礎設施上，大幅提升了靈活性。

虛擬PLC超脫于傳統PLC的軟硬件強制綁定，實現了PLC的數字孿生。解耦之后，虛擬PLC可以通過云端完成部署和管理，遠程控制更加簡便。虛擬PLC更容易擴展，開放的數據接口意味著它可以輕松被集成到其它IT系統之中。

在虛擬PLC的背后，開放自動化正在成為主流。軟件“吞噬”世界的腳步從未停止，開放自動化是一個必然趨勢，這個趨勢逐步匯聚了一股力量：整合工業控制領域各種促進開放的力量，這種整合代表了新技術從獨立摸索走向商業化融合落地階段的轉變。

350名制造業高管中，92%在使用工業元宇宙

德勤對350名美國制造業高管進行的調研顯示，已有92%的企業開始應用元宇宙相關技術。平均而言，他們目前正在運行6個以上的應用。

例如，33%的公司已經采用了數字孿生和3D建模等工具。對大多數擁抱虛擬技術的制造商來說，提升生產效率是重中之重。

這一調研清楚表明，數字化轉型已成為制造業的廣泛共識。越來越多的企業將數字孿生、虛擬仿真等前沿工具引入生產過程，以提高產品設計質量，優化生產流程，實現敏捷迭代。這也充分展示了工業元宇宙在降本增效方面的巨大潛力。

調研發現，成本降低和效率提升是應用工業元宇宙技術的兩大收益。

在這次調研中，高管們被要求說明每個應用場景的主要效益。結果顯示，不論哪種應用，“降低成本”都是企業的核心考量。具體來說，對于虛擬招聘、工廠參觀和培訓等用例，工業元宇宙對于“提升員工吸引力和留存率”的效果最明顯；而在流程仿真、工廠仿真和供應鏈管理等場景中，提升運營效率是企業最看重的收益；此外，受訪高管認為，面向客戶的虛擬服務有助于增加收入。

可以看出，不管是內部管理還是外部服務，工業元宇宙技術為制造企業帶來的成本節約和效率提升效應令人鼓舞。