场景牵引成工业 AI 落地关键 西门子推动单点实效向生产力跃迁
工业AI要从单点实效走向生产力跃迁，关键在于以场景为牵引破解数据与模型的衔接难题。
工业AI落地面临数据碎片化、场景复杂等难题。西门子提出以具体场景为牵引，通过高质量数据集、软硬融合、生态协同，从质检、铜冶炼等单点突破，逐步实现生产力跃迁。
正文摘录
今年以来，以深度融合人工智能与物理世界为特征的“物理 AI”，成为全球科技和产业发展的热点。人工智能正加速走向生产现场，走进工厂、车间和产线，赋能以制造业为代表的实体经济。 中国“十五五”规划纲要明确提出，“加快数智技术创新”“全面实施‘人工智能+’行动”。面向新一轮科技革命和产业变革，加快推进工业 AI 的广泛应用，已成为产业界的一道必答题。 中国工业门类的广度、制造业体系的深度、产业创新的速度、对新技术的开放态度，成为发展工业 AI 的独特优势。但要将这一独特优势转化为生产力，必须破解工业 AI 落地过程中模型训练与数据供给之间衔接不足的结构性难题，工业场景需要采集足够多的数据，尤其是负样本的数据，通过这样的方式训练模型才能够更加有效和精准，数据质量是工业 AI 成功的关键。破题在于抓住“场景”这一核心牵引。 工业场景是人工智能应用的“深水区”。它价值巨大，但门槛极高。工业生产强调零容错，对确定性、可靠性和安全性要求严苛，而工业现场又受设备、工艺、人员、环境等多重因素影响，系统高度复杂，且不同行业、不同生产模式和不同制造工艺差异明显。这使得工业 AI 不能追求全覆盖式的发展方式，而是必须要从具体的业务场景入手，以可追溯、可验证、可控制为前提稳步推进。 首先，要找准高价值场景。真正值得优先投入的，不是概念最热的场景，而是那些同时具备四个特征的场景：痛点够高频，数据可获取，价值可量化，并且具有推广复制和进一步泛化的潜力。 质量检测就是典型的高价值场景，人工智能的应用成效能够通过效率和成本等指标直观衡量。西门子开发的 Smart Detection 智能质检平台，已经在成都、南京、苏州等多家西门子工厂实现规模化部署。数据显示，该平台可将硬件成本降低 90%，项目交付周期从“周级”缩短至“小时级”。 其次，以场景为牵引，才能有效建设工业高质量数据集。