当下，AI的角色正在随着应用的落地而发生着变化，不再是单纯的模型比拼，而是转向系统场景落地，演进为真正的智能协作体，聚焦在 “最后一公里”的应用。其中，消费级AI面向个人用户，依赖大规模通用数据，追求模型能力和交互体验。对比之下，工业AI更考验基本功，对可靠性的要求也更高。 需要指出的是，虽然AI目前在消费端能产生流量，但真正创造价值的还是在产业端。美西时间1月5日，在CES 2026正式开展前一天，英伟达创始人黄仁勋的演讲，开启了“物理AI”全面落地的“ChatGPT时刻”，联动各产业去做AI工业体系的系统集成。不仅如此，英伟达与西门子的合作，更是成为加速工业AI革命的新起点。 工业AI的价值潜力巨大，是值得挖掘的金矿，这是不容置疑的事实。但就目前的发展来说，仍处于起步阶段。北京时间1月7日，在钛媒体「Talk to the World Forums·对话世界」系列论坛上，西门子全球执行副总裁、西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松博士与钛媒体集团联合创始人、联席CEO刘湘明就工业AI驱动下的产业技术革命进行了深入探讨。 肖松博士指出，AI的真正价值将在工业端得到充分释放，但工业AI是一个难啃的骨头，AI和产业结合的拐点还没有到，但客户的接受度在逐步提高。如果真正要从自动驾驶L0到L5进行量化比较的话，现在还仅仅是在L1阶段。而在工业AI的这波浪潮中，中国在应用上有条件走在前面。 虽然是第一次参加CES，但肖松博士一直都在持续关注CES上的产业动向。在他看来，CES在发生一个根本性的转变，不仅在消费行业继续深耕，也在逐渐转向产业的智能化和数字化，都在探讨AI怎么融入到软硬件里面去。 在对话中，肖松博士与刘湘明针对工业AI的价值属性达成了共识，认为其已不再只是一个功能，而是重塑未来百年工业形态的关键力量。不仅如此，在面对AI与人类之间的竞争话题时，肖松博士强调称，老师傅的价值不减反增，人不会被AI替代，但会被掌握AI的人淘汰，人类角色将 从“操作者”转变为“定义者”和“决策者”。 作为被黄仁勋认可的工业AI最好、最适合、最优的合作伙伴，西门子在CES上给出了工业AI的最新思考，发布了多项技术，加速工业AI革命。比如Digital Twin Composer，将西门子全面数字孪生、基于NVIDIA Omniverse库搭建的仿真系统，以及实时采集的工程实景数据集于一体。 肖松博士表示，Digital Twin Composer软件解决方案意味着我们任何产品的生产，都可以在虚拟世界里通过数字孪生建立一个虚拟的世界。同时，虚拟世界和现实世界产品在进行生产、设计和生产的时候，它会实时和虚拟世界进行沟通，在一定程度上让虚拟世界里的高质量数据能够得到不断的累积。 “对于从事工业的人来讲，这是非常激动人心的。我们希望看到未来我们能够给客户的每一个产品、每一台设备、整个工艺流程都能够通过数字孪生介入，使它的效率大大地提升，质量能够大大地提高，最后产生的就是一个生产力的跃迁。”据悉，目前百事公司（PepsiCo）已使用西门子Digital Twin Composer对其美国工厂升级进行仿真，并计划在全球范围内推广。 作为一家拥有170多年的行业知识积累和高质量数据的公司，就像当初电力彻底改变世界一样，西门子正在借助AI的力量去领导和驱动工业领域的变革，去啃下产业端AI应用的硬骨头。从CES上数千家企业落地的产品应用来看，AI的进程要远超多数人的想象。但工业AI急不来，多变量、场景复杂，需要参与者共同蓄力。 在肖松博士看来，每一个垂直行业的需求不一样，对AI的要求也不一样，工业AI领域里面最重要的是卷应用而非大模型参数。一步想做成理想的工业大脑，风险还是很大的。 “所以说我们现在希望：第一，建立一个工业基础模型，为工业AI大规模落地奠定基石；第二，让更多的生态合作伙伴在这一工业基础模型基础上去打造不同的AI Agent，也就是Industry AI Agent。” 生态的共创以及和客户一起创造价值，是西门子不变的经营理念。对工业AI的看好和押注，让西门子在未来三年里投入10亿欧元去做产业生态的拓展。“不管大客户、中型客户、小客户，我们都要走进他们，有些是我们提供解决方案，有些是和他们共同创造能解决客户痛点的方案。” 另外，中国丰富的工业场景，也让AI在中国的应用有条件可以跑在前面。肖松博士进一步指出，“我相信西门子未来在中国制造业巨大市场里能发挥更大作用，特别是在AI时代。” 肖松：CES虽然是第一次来，但我在20多年以前，还在汽车行业从业的时候，就知道CES了。那个时候为什么我们与CES也有关系呢？是因为我们原来在西门子VDO的时候，还有福特Vision，也是做汽车行业的时候，我们的收音机和导航系统要到CES来和观众进行一些交流和沟通。 知道CES但是一直没有来，为什么我今年来了？因为我看到了CES也在发生一个根本性的转变。不仅在消费行业继续深耕，它逐渐转向了产业的智能化和数字化。所以可以说是西门子和CES的一个双向奔赴吧，西门子前年作为开幕式的主讲嘉宾参加了CES，每年我们都会有西门子的董事会成员来到CES，今年我们的全球CEO又做了一次主旨演讲。我认为现在从事工业的人士，你要面向未来的话，你也不得不来CES，这是我自己的一个感想。 肖松：毫无疑问就是AI。在今天上午开幕式的时候，CES总裁Gary Shapiro就在讲"AI is Everywhere."这我觉得是CES目前非常有亮点的一个主题。我们今天早上西门子的一个主旨演讲也聚焦在工业AI未来的发展，还请了很多客户，首先出场的是黄仁勋，他谈到英伟达怎么和西门子深化合作，以及我们在三年以前就已经签署了一个战略性合作，在过去三年发生了什么，而且我们在今年的CES上也展示了一些最新的融入AI技术的数字孪生技术。 肖松：我没有很具体的提纲，但是我脑海里面毫无疑问就只有一条线：AI怎么深度融入到软硬结合当中去。我想今年作为CES的话，应该会是一个趋势，大家都在探讨AI怎么融入到硬件里面去。 我们西门子今年展示的叫digital twin composer软件解决方案，这个产品的发布，意味着我们任何产品的生产，都可以在虚拟世界里通过数字孪生建立一个虚拟的世界。同时，虚拟世界和现实世界产品在进行生产、设计和生产的时候，它会实时和虚拟世界进行沟通，在一定程度上让虚拟世界里的高质量的数据能够得到不断的累积。 黄仁勋在演讲中也提到，西门子毫无疑问是工业自动化领域的市场和技术领导者，因为数字孪生已经在其运营中实际运行。因此大家可以想象，未来可以实时看到虚拟世界与现实世界的交互，真实世界的数据不断充实虚拟世界的数据库，让模拟仿真的质量更高、速度更快。所以我希望大家有时间可以去西门子展台，看看我们今年的Digital Twin Composer在不同行业的应用。 刘湘明：您是不是觉得AI真正能让这个概念火起来？因为原来好像大家一直没想明白，我们为什么要在现实世界中花那么大力气再搞一个虚拟的，您觉得这到了一个解锁的时刻了？ 肖松：对。我认为现在AI出现了，特别是现实世界和虚拟世界能够有深度的融合，这样的话，虚拟世界的价值就会越来越大。很简单，今天上午黄仁勋也在和我们CEO沟通的时候谈到一件事情：任何的产品都可以在虚拟世界里面，从设计、工程、生产、使用，整个端到端都可以进行模拟。也就是说你这个产品没生产出来，我就可以在虚拟世界设计出来“生产”出来。你真正生产出来了之后，这些现实世界的数据我还可以不断地去让我的虚拟世界的数据更加的完善，这就是形成了一个良性的高质量数据交互闭环。我认为对于从事工业的人来讲，这是非常激动人心的。 刘湘明：因为原来大家对这个数字孪生的概念，就是我们在虚拟世界里把现实的整个流程设备都模拟一下，但是一直没搞明白它真正的价值在哪里。AI出来之后，一下把这个价值放大出来了。原来是只是一个简单的模拟，现在等于虚拟世界可以跑在物理世界前面，极大地提高了效率，降低了成本。 肖松：我再举个很简单的例子。大家都知道，常规的汽车研发是需要很长时间的，研发出来之后要改动，成本非常高。不管是车身设计还是所有零部件，在我们叫做validation（验证）的时候要改动，这个成本非常之高。最后大家都认为设计定型之后要去做撞击试验的时候，这个是很贵的。 现在整个流程全部可以在虚拟世界完成。你在撞击之前、生产之前，就都已经给你设计好了，把问题也找到了。今天早上我们还邀请了百事可乐的客户进行分享，他就用了我们的digital twin composer设计它的仓储，因为它做食品饮料的，对仓储要求是很高的。 他们现在对仓储整个设计到最后完工之前，都已经做了非常细致的一些优化，甚至在某些细节上的一些改进，大大提高了——就是说缩短了工期，大大减少了成本，也大大提高了物流运营的效率。 刘湘明：去年CES大家还在讨论大语言模型，而今年黄仁勋提出的"物理AI"概念，我认为对西门子这样的厂商而言是巨大的机遇，不知您是否也认同这一观点？ 肖松：肯定是的。黄仁勋之所以如此重视与西门子的合作，是因为他看到了AI的最终价值必须在工业端实现。虽然AI目前在消费端能产生流量，但真正创造价值的还是在产业端。而产业端的AI应用是非常难啃的硬骨头，西门子拥有170多年的行业知识积累和高质量数据，他认为我们是未来工业AI最好、最适合、最优的合作伙伴。 肖松：可以这么讲，数字孪生这个话题，就像您刚才讲的，这不是一个很新的话题。现在AI的助力可以让数字孪生上升到一个更高的高度，可以放在一个真正的三维空间。我们原来更多谈论工业元宇宙，就是数字孪生的一个升级版，在一个三维空间里面去设计产品、定义生产流程。可以这么讲，AI这一轮大模型的快速发展毫无疑问对数字孪生在工业界的大规模使用和推广起到了一个非常重要的作用。 刘湘明：为什么我对数字孪生这个事情这么感兴趣？因为它里面很多的限定条件，其实都是物理的，物理AI需要考虑的就是我自己觉得整个这个数字孪生这套系统完全可以成为未来物理AI的一个非常强大的预训练库。 肖松：现在你看刚才谈到的，原来数字孪生更多的就是有实体模型的时候做一些模拟，都是以测试为主的。数字孪生未来要转向的就是以数字孪生来驱动设计，要走到所有的前面，要从数字软件走到所有的前面。 从这个角度来讲，我们希望看到未来我们能够给客户的每一个产品、每一台设备、整个工艺流程都能够通过数字孪生介入，使它的效率大大的提升，质量能够大大的提高，最后产生的就是一个生产力的跃迁。 刘湘明：您觉得今年大家都在谈AI的融合吗？您也在说软件、硬件都在融合，您觉得2026年AI跟产业的结合会发生哪些根本性的变化？ 肖松：我倒认为AI和产业在2026年不一定有根本性的变化，我更多的认为它还处在蓄积力量的阶段。大家在积累经验，因为工业是一个非常难啃的骨头，多变量、场景复杂，而且高质量的数据也缺少，对行业知识要求非常高。 所以，我认为在2026年是有可能有更多的单点突破，就是AI在一些产品的设计，或者说产品的测试，或某个工艺段的单点突破。因为上一轮以深度学习为代表的AI飞速发展，很多创新创投企业最后都没有活下去。 但是，这一轮大模型AI出来了之后，他们至少又开始活下来了。但是我仍然认为工业AI是一个非常难啃的骨头，但是又是一个非常有价值去探索的地方。这就是为什么西门子我们愿意在这个领域里面，我们在未来这三年要投十个亿欧元在工业AI这个领域里面。 肖松：现在大家更多卷的是大模型的参数，但是最后我觉得在工业AI领域里面最重要就是需要卷应用，而且在一些点上。你刚才提到了十个亿欧元是不是够的问题，我们在这个工业领域里面，更多要走以开发生态合作去共建工业AI的未来。 大家都知道，每一个垂直行业的需求和工艺参数都是不一样的，对AI的要求也不一样。所以说我们现在希望：第一，建立一个工业基础模型，为工业AI大规模落地奠定基石。第二步，让更多的生态合作伙伴在这一工业基础模型基础上去打造不同的AI Agent，就是说industry AI Agent。 刘湘明：您的回答我觉得特别西门子，非常稳健和严谨！那我刚才您也谈到了工业AI，其实跟原来针对消费的AI是很大的不同。那您能不能再跟观众分享一下，在您看来，工业AI的技术，包括应用和这种标准要求上跟消费的AI到底有哪些异同？ 肖松：我们首先是谈不同。消费端很讲究交互体验，工业端讲究什么？可靠性。消费端出一个错误，最多是客户不满意而已；在工业里面，如果AI应用或解决方案不完善的话，有可能就是停线，或者生产出来一大批不符合要求的产品。所以说对容错率的要求是不一样的，这是很清楚的两点不一样。 现在我们也从消费级AI学到了很多东西，例如大模型这个话题。我在几周之前去调研了一家初创企业，他的解决方案就把Transformer架构用到汽车产品的测试用例编写上，原来需要20个工程师去编写测试用例，现在通过大模型可以完成。当测试用例形成之后，它还要根据测试用例进行编程，这些都可以利用大模型的Transformer技术进行优化。 我还看到另外一家和西门子合作的公司，我们西门子有一款软件NX，用于模具设计，原来必须进入这个3D的状态进行设计。现在这家初创公司利用大模型技术，根据基本参数就可以把模具大致设计先做出来，然后再放在我们的NX里面，这样也大大提高了整个效率。所以说我们也希望未来西门子要和这些初创企业合作，能够把生态做得越来越丰富，去解决客户最终的痛点。 刘湘明：说到这儿，我觉得应该会有一个比较大的挑战。因为西门子给我们的印象都是非常的稳重可靠严谨，德国公司，历史很长。但是现在整个不管是AI还是中国的创业环境，尤其是您说要跟这种创业公司更多合作，那就意味着要面对很多不确定性，需要快速反应。这对西门子的文化会不会是有一个很大的冲击？包括对您来说可能更大挑战是，作为全球执行副总裁，怎么跟全球的CEO、全球的董事会去沟通这样的变化，他们是否理解？ 肖松：不知道你关注到没有，西门子在过去这几年已经发生了根本性的变化。它本来就是一个科技公司，在过去每一个时代，都是科技公司。我们现在更多的是要聚焦在工业、交通以及基础设施，提供高科技的解决方案为客户创造价值。我们现在有个新的program叫One Tech Company Program，就是要以更快的创新、更聚焦客户来实现更高的增长。在中国也一样，我们很多产品的决策都可以根据中国客户的需求而制定。我们的不同业务都建立了中国创新产品事业部，针对性地根据中国市场的需求、客户的要求定义、设计、研发、生产产品，这将在速度上和技术上为客户提供更多价值。我相信这个路子是对的，最重要的就是能够给客户带来更多价值。 刘湘明：对，但说起来也是我感兴趣的话题，未来西门子的商业模式会不会也带来一些改变？因为整个AI包括您说跟创业公司的生态合作。 肖松：我们在三年以前，在中国都已经启动了西门子Xcelerator这个平台，这完全是一个新的模式。这个平台不仅有西门子技术和产品，也有我们和客户共创的产品，以及合作伙伴的产品和解决方案，可以和我们的解决方案形成一个联合解决方案，都放在这个平台上。这样我们这个平台可以给中国特别是中小型企业进行分享，这完全也是一个业务模式的创新。 我坚信这个平台，特别是为我们中国上千万的中小型企业带来价值，为它们的数字化转型带来价值。所以说我们也希望更多中国的中小型企业和西门子进行共创，把一些数字化的、智能化的AI解决方案，甚至AI Agent放在这个平台上，这就是一个模式上的变化。 肖松：我首先讲这是我们共创、共赢、共享数字化时代的一个新机会。因为我们充分认识到，西门子在过去100多年对于工业和基础设施等行业的经验积累，能够给大家带来价值，以及我们全球40多万客户建立的信任能够带来价值，而且我们在100多个国家都有客户和解决方案，我相信这都能给中国中小型企业带来价值。 刘湘明：您说得非常有吸引力。然后我很好奇，前两天一个业界很大的新闻，郭士纳去世了，他最重要的就是让IBM这样的大象跳舞。我刚才听您分享，觉得西门子这头大象其实也在跳舞。作为您——中国区总裁、CEO，是怎么让这么大、这么古老、有自己固有文化的企业开始这么轻快地舞动起来？有什么诀窍跟大家分享？ 肖松：我们首先要让组织认识到时代的革命性改变，我们内部提出了"增长2.0 "战略。我们认为，过去改革开放40多年中国经济高速增长，整个世界是一个全球一体化的世界。现在走向的是新的全球化阶段，从市场和竞争态势来讲，已经发生根本性变革，这就是增长2.0时代。 大家要清醒认识到这一点，怎么在增长2.0时代能够跟上时代、不掉队？首先我觉得还是要有更快的本地创新，要根据中国客户和市场需求。第二个我们要更加聚焦客户，就像刚才刘总谈的，大家印象中西门子都是高大上，好像从上往下看。所以我们现在要和不管大客户、中型客户、小客户，我们都要走进他们。有些是我们提供解决方案，有些是和他们共同创造能解决客户痛点的方案。所以说我相信通过"增长2.0"战略，西门子未来在中国制造业巨大市场里能发挥更大作用，特别是在AI时代。 刘湘明：您讲得非常好，有吸引力。我可不可以代表您潜在的客户，再问您一个问题？如果说您是一个要找西门子合作的中小客户，您会跟西门子要什么样的资源，能够就用现在的这种流行的话讲就是怎么能够好好地薅一薅西门子的羊毛？ 肖松：如果我想和西门子合作，我首先想到的是怎么能够和西门子的优势互补，为最终端的客户解决痛点、产生价值。我相信西门子现在最希望看到的就是很多中小型企业，他们离客户很近，对客户的痛点了解非常清晰，他们能够直接给我们提需求："西门子，我就想和你在某个领域、针对某个行业进行合作。"我们是非常欢迎、非常高兴的。我们希望共同的解决方案可以放在西门子Xcelerator这个平台上，在中国分享，甚至在中国以外的世界进行分享。我想这是一个宏伟的计划，也是一个美好的愿景。 刘湘明：您讲得非常好。我刚才也了解到，您的博士专业是搞机械的，管理的这些问题我们都问的差不多了，还是听听您作为一个工业专家，未来怎么看AI在工业领域的一些大趋势。现在都在谈工业大脑，在高复杂度、容错率低的工业世界里，您觉得到底需要什么样的AI大脑？对工业制造会带来什么样的改变？ 肖松：在过去这段时间，我也和很多物理AI领域的专家甚至创业者做了很多沟通。最后我们需要的是什么？以具身智能为例，它要求不简单，头脑要发达，四肢还要灵活，这个要求还是很高的。 所以我在想一个问题：数字孪生怎么能够对具身智能的发展有更好的支持和支撑？你刚提了这个问题之后，我就在思考这件事情。因为具身智能发展未来也会遇到很大挑战。现在更多的是一个固定场景、很简单的动作。真正要让人形机器人在产业里面有更大规模推广和使用的话，这个路还很长。 我也在思考：我们的数字孪生是不是对具身智能能够加速它的推广？虚拟的训练场景，在虚拟世界，我先进行所有场景的模拟，把这些问题找出来，这是非常好的一个话题。刚才通过跟你沟通，又提了新的问题，我回去要把这个问题带回去和我们的专家沟通。因为我已经看过中国的几个具身智能头部企业，今天通过跟你这么沟通之后，我想到这么一个问题：我们数字孪生如何助力具身智能？ 刘湘明：对，的确是这样的。因为我一直在听黄仁勋讲物理AI，当时准备跟您的对话时我就在想，这好像变成了西门子天然的一个主战场。我觉得有非常大的想象空间，未来可能就是您这些场景数据，包括您刚才谈到的digital twin数字孪生本身，我觉得对物理AI都是非常有强大吸引力和实际价值的。 肖松：整个今后AI行业的使用，都可以更好更高效地用好数字孪生这个技术。这为什么我刚才提到我们今年推出的digital twin composer这个软件解决方案，它可以对不同行业、不同产品都有非常好的助力的作用。 刘湘明：因为我觉得您谈到了西门子170年的历史。我觉得过去这些年的积累，在AI时代最大的价值和资产可能就是这些数据和经验。 肖松：你说得对，这也是现在工业AI要进一步推广的瓶颈，就是怎么找到高质量的数据。你要找到高质量的数据，首先必须要有深厚的行业知识，这是一个关键。我相信在这个领域里面，我们也在思考怎么能够扩大和生态伙伴的合作。甚至我们也在思考，基于我们的行业经验，是否可以对高质量数据也进行模拟？ 刘湘明：因为前几年国内很热门的一个词叫"数据资产"，西门子有非常强的数据资产。但是这部分数据资产，包括您谈到的数据、场景、经验，怎么打开去给合作伙伴使用，也是一个很大的挑战。 肖松：对，现在特别是在工业AI领域里面，对高质量数据的定义，现在也有不同的一些认识或者不同的一些观点。但是我们作为在不同行业深耕这么多年的，我们对数据的要求和质量是有很清晰的认识的。所以说我刚才也谈到，尽管有可能在某些场景下这些数据是缺乏的，我们是否也可以考虑通过数字孪生的服务模式去产生这些数据？ 刘湘明：刚才我们也谈到了经验，谈AI绕不开的一个话题就是AI和人的关系。工业领域我相信西门子也是这样，大家原来对这种老师傅非常的依赖，尤其是德国公司的老师傅都是全世界都很著名的。您觉得未来这种AI从思考慢慢进入实操，包括对这些经验的沉淀，您觉得未来的人和AI的关系会有什么样的变化？尤其是对这些老师傅来说意味着什么？ 肖松：关于人和AI这个关系，我觉得我们都看到了有很多讨论。是否AI会代替人？我的观点一直是：AI是不可能完全代替人的，但是AI会让人的价值有可能得到更进一步的挖掘。所以说我觉得人的潜力，是不是在AI这个时代还能够挖掘得更深？这是第一点。 至于我们经常提到的，这些老师傅的经验还需不需要？老师傅的经验是我们很多行业经常遇到的一个问题，如果老师傅的经验一旦断代了之后，我们这个技术就断代了。而AI能够带来的价值就是：我们可以根据老师傅提供的一些经验，在数据上进行模拟。 比如我们和中国十五冶金建设集团有限公司（简称：中国十五冶）合作，炼铜的参数怎么调，完全是凭老师傅几十年下来的经验。我们现在就是根据老师傅的经验设计了一个算法，把这个算法和很多参数用到真正的实践当中去，最后效果非常好，这个算法还不断地进行完善。 所以这个问题首先解决了：如果说老师傅这一代经验的传递出现问题了之后，我就没有问题了，这也是AI能够带来价值的地方。 我觉得AI有可能在今年、明年或者未来这三年里面，真正能够产生价值的地方是：第一，在质量上可提升；第二，降本增效，这两个地方是能够马上见效的。做企业的人首先要看到我的效果在哪里，我为什么要用AI？ 所以说我的观点就是：要花三年的时间，有很多点的突破的时候，才有可能会有面的一个突破。工业还是非常值得挖掘的一个市场，是非常有价值的地方。 刘湘明：我也是特别认同，就是星星之火可以燎原。因为工业其实大家追求的还是把很多的不确定性转化成确定性，才有可能再形成一个更大的确定性。一步想做成我们理想的工业大脑，我觉得是风险很大的。 肖松：也不现实的，任何事情，越难的事情都是越有价值的事情。所以说工业AI是非常难啃的骨头，但是工业AI也是非常有价值的，因为它带来的——我一直强调就是它带来的是生产力的跃迁。 刘湘明：今天我们整个对话叫做Talk to World，其实是一个全球视野的对话，所以您的角色也非常好。我特别想了解，在您的位置上，您觉得现在中国AI在工业领域的应用跟全球尤其是欧美有什么不同吗？ 肖松：我觉得在应用领域，我们都还处在同一个阶段。今天下午我还要和负责AI的全球负责人开会，探讨怎么加速在中国的AI应用。我倒认为在应用层面，中国有可能走在前面，因为场景比较丰富。 我一直谈到广度、深度和态度：制造业的广度全球少有，产业链深度也是少有的。而且我们对新事物包括AI的态度非常积极。这三个“度”我认为，AI在中国的应用有条件可以跑在前面。 而且，国家也看到了这一点。我想中国政府前几个月专门谈到了要让场景开放，因为只有场景开放了，AI应用才能大规模走下去。 肖松：我觉得在一些流程工业行业里面，特别是在多模态、场景比较复杂的情况下，因为它的价值是最高的。刚才谈到老黄说的，价值最高的地方客户一下子就能看到价值。第二个可以看到更多价值的地方，是需要大规模人员编程的地方，这也可能就是AI能够最快发挥价值的地方。 我觉得很多中国企业可以在这些领域里面找到真正能够应用AI的点，最后形成一个AI在中国应用的面，有可能就是我们大规模工业AI发展的时代到来了。 刘湘明：从当前的应用和观察来看，如果把这个工业AI和自动驾驶一样从L0到L5这么分级，您觉得整个工业AI现在大概是哪个阶段？西门子您对自己的定位是什么？ 肖松：我觉得工业AI和自动驾驶要一对一进行比较还是非常困难的。因为我自己来自汽车行业，上个星期在旧金山待了一周，我每天坐的都是Waymo，我就去观察它在一些转弯的湿滑路面、遇到黄灯的时候会怎么反应。我觉得像这些领域相对来讲还是比较好定义的，比较好界定的，而且这个场景相对来讲也不是那么复杂。 工业AI就是说，你假如说我们几十个不同的垂直行业，每个垂直行业它的工艺都不同。所以说我如果真正要从L0到L5进行量化比较的话，我认为现在还仅仅是在L1阶段。所以说未来的前景是很广阔的，我们更多应该看到工业AI的广阔前景。 刘湘明：今天您给我们做了很多工业AI的知识普及，也展望了工业AI未来的前景，让我们看到了西门子正在发生非常巨大的变化。感谢您的分享！我觉得各位观众可以去看一看早晨西门子CEO的回放，如果在现场的观众也可以去西门子展台看一看Digital Twin Composer现在发展到什么程度。也谢谢肖博士带来的精彩分享。
