作者：金旺
人工智能正以史无前例的速度重塑全球工业格局。
在过去十年里，工业企业面临的最大挑战不再是产能扩张，而是如何在系统复杂度指数级增长、产品上市周期不断压缩的压力下，维持创新与效率的双重领先。
传统工程验证流程中，工程师每天需耗费超过10小时处理数据清理、模型连接和报告生成，一次多物理场仿真可能需要数周时间，而物理原型迭代成本也尤其高昂。人工智能技术的介入，正在将这一“碎片、低效”的流程转向了“全生命周期智能闭环”。
正因如此，西门子数字化工业软件全球高级副总裁、大中华区董事总经理梁乃明在2026西门子大中华区Simcenter仿真与试验技术峰会上指出，工业AI堪比又一次工业革命，一次继蒸汽动力、电力、自动化、数字化之后的第五次工业革命。
在这样的背景下，西门子在2025年官宣完成了对Altair的收购，以此补齐仿真计算科学短板。梁乃明指出，“收购Altair之后，西门子成了市场上能力最全面的仿真解决方案提供商。”
这也成了西门子针对第五次工业革命进行的一次重要部署。
01 面向工业AI，西门子的转变
在这波科技变革浪潮中，人工智能是诱因，也是关键，西门子也在将人工智能技术融入到各个产品体系中，这其中就包括各类工业软件。
梁乃明指出，“现实世界的复杂性，决定了未来工业创新必须现在虚拟世界中发生，由此，仿生成为了工程创新的第一现场。”
从这次峰会中，我们了解到，西门子面向工业AI的转变体现在四个方面：
第一个转变：从传统制造流程到AI嵌入全链路工程创新。
过去，企业研发依赖物理样机反复试错。西门子将AI嵌入每一个工作流程与工程创新理念，以此实现“虚拟世界与真实世界的精准对应”，这一转变让创新速度从以“周”为单位缩短到以“小时”为单位。
典型案例是西门子与百事可乐的合作，通过数字孪生与AI重新设计工厂物流与生产线，百事可乐识别出了90%潜在问题，产能提升了20%，同时大幅降低了能源浪费。
与此同时，西门子自身也在建设元宇宙工厂，在这一项目中，西门子投资了5亿欧元、部署超过100个AI应用，目标是将能耗降低50%。
对此，梁乃明指出，这正是西门子作为工业AI“实践者”的定位——不只是卖软硬件，更是把AI变成企业增长的动力。
第二个转变：从单一产品更新到跨界融合与生态共享。
西门子正在打破行业壁垒，将AI与仿真、自动化、数字化深度融合，并通过Xcelerator平台打造开放生态。
与阿里合作，将工业基础大模型上云，正是这一转变的体现，基于此，企业无需再自己构建底层能力，即可调用西门子沉淀了有150多年的制造领域的know-how。
这样的转变，让中小企业也能低成本接入AI能力，真正实现技术普惠。
第三个转变：从仿真短板到PhysicsAI与计算科学的融合跃升。
西门子清醒地认识到了自身在仿真领域的短缺，并在2025年战略收购了Altair，从而强化了西门子在仿真计算科学与人工智能融合能力上的短板，这一转变让AI从辅助工具升级为核心决策引擎。
梁乃明在大会上也特别指出：“因为我们的制造业已经做了150多年，唯有西门子真正能在工业AI领域里面为大家助以一臂之力。”
第四个转变：从组织碎片化到“One Tech Company”与AI全家桶赋能。
2025年11月，西门子正式提出"ONE Tech Company"计划，面向一体化科技集团转型在这之后成了西门子全球战略的一个主色调。
这一转变让AI不再是孤立模块，而是贯穿全业务的“family”，无论是低碳化、电气化还是智能化转型，企业都能获得端到端支持。中国制造业从“逆向工程”到“正向研发”的跨越，正得益于这一转变。
在西门子与比亚迪的合作项目中，通过Teamcenter数据源与数字孪生，新车研发周期从48个月缩短到了18-24个月，数据可靠性提升至95%-99%。
面向工业AI，西门子的这四个转变共同指向同一目标，让AI成为企业穿越周期、摆脱内卷的核心引擎。
02 收购Altair为西门子带来了什么？
2026西门子大中华区Simcenter仿真与试验技术峰会，也是西门子完成对Altair战略性收购后的首次合体亮相。
西门子数字化工业软件执行副总裁、仿真业务部主管Sam Mahalingam在接受媒体采访时，将这次收购为西门子带来的变化总结为三个维度：全面数字孪生、人工智能（PhysicsAI）、计算。
全面数字孪生：补齐全生命周期工具链。
西门子和Altair双方产品布局几乎零重叠，Sam也指出：“我们能够整合技术、战略与核心平台，双方合体后，我们能够提供产品全生命周期内构建数字孪生的全部工具，覆盖结构、流体、电磁等多物理场，精准填补客户需求的短板。”
PhysicsAI：20年积累的差异化竞争力。
Sam曾在Altair任职20余年，他强调，Altair在Physics AI领域的深厚布局是合并最大亮点。“PhysicsAI基于物理定律、几何形状、材料属性、约束条件构建，无法取代基础物理方法，但能够严格遵循真实物理边界条件，加速产品部署。”
传统机器学习模型容易产生偏差，而PhysicsAI可实现实时多学科优化，这一能力让西门子在工业场景中保障“百分之百准确性”成为可能。
不过他也指出，AI作为执行助手，最终验证仍由人类专家把关，以此实现可追溯、可验证。
可扩展计算：HPC与AI的范式重构。
计算是AI落地的基础设施，Altair成熟的HPC解决方案支持本地、云端、边缘多场景部署，实现CPU/GPU/内存全品类资源管理与容器化负载调度。
Sam指出：“AI模型训练需要强大的计算集群支撑，在多学科创新与设计探索中，需要对自主循环进行并行处理。”
西门子Xcelerator平台进一步实现了“点选即部署”，客户无需计算机科学家即可在云端搭建HPC集群，显著降低中小企业门槛。
在这方面，西门子正筹划与阿里云合作云化部署，由此进一步推动技术普惠。
正是基于这样一次收购，西门子加强了AI方面的能力，也让西门子有了从“工业软件领先者”跃升为“最全面仿真+工业AI解决方案提供商”的可能。
03 第五次工业革命的起点
时至今日，我们藉由AI步入第五次工业革命。
对此，身在大潮中的梁乃明深有体会，梁乃明在大会上指出，前四次工业革命中，西门子引领三次（电力化、自动化、数字化），这一次，西门子也将会再次引领第五次工业革命。
在这一过程中，我们看到，西门子在今年年初再次与英伟达合作，打造工业AI操作系统，并基于工业AI操作系统构建全智能化的工业元宇宙工厂，实现实现工厂运行、监测、维护的全流程自主管控。
西门子这样的工业AI操作系统，目前仍在构建中，不过，在此次大会上，我们看到了西门子构建的AI Fabric，AI Fabirc也将是西门子工业AI操作系统的重要组成部分。
关于AI Fabirc，Sam解释称，它不是一个平台，因为它无法涵盖我们生态系统所提供的全维度赋能能力，我们将其定义为一个生态系统。
这一生态系统在知识图谱层针对不同行业应用场景中沉淀了大量专业知识，能够为不同行业的客户提供开箱即用的数据模型，与此同时，这套系统采用开放式架构，不仅能适配西门子自有产品，还能兼容SAP等不同的产品数据管理系统。
在打造工业AI操作系统过程中，中国市场也正在成为西门子工业AI落地的最佳土壤。梁乃明指出：“中国制造业已经完成了从逆向工程到正向研发的转型，在AI应用层面已经实现了对诸多国家的超越。”
而西门子与比亚迪等的深度合作，以及与DeepSeek等本土大模型的快速对接，印证了其“在中国 为中国”的战略落地，西门子工业软件开放架构，也可无缝融入本土AI能力，加速中国企业从“内卷红海”走向差异化创新。
实际上，西门子看到的第五次工业革命，也正在这里悄然发生。
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