西门子王海滨：AI 赋能智能制造，融合创新驱动产业升级

在全球制造业向智能化转型加速的浪潮中，人工智能（AI）技术与现有自动化系统和标准的融合成为行业关注的焦点。7月17日，在第二十一届工业自动化与标准化研讨会（IASF）期间，西门子（中国）有限公司执行副总裁、数字化工厂集团总经理、PI-China 副理事长王海滨就相关话题接受了多家行业媒体的联合采访，深入阐述了西门子在 AI 技术与自动化系统融合方面的实践、面临的挑战及应对之策。​

AI 与自动化系统深度融合，解锁智能制造新价值​

西门子作为全球领先的技术企业，始终致力于通过 AI 技术提升生产效率和质量，推动 AI 与现有自动化系统的深度融合。公司将工业边缘计算与人工智能相结合，在多个领域实现了技术落地与应用突破。

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在自适应控制与优化方面，西门子利用 AI 进行实时监控和数据分析，优化生产参数，实现设备的自适应控制。例如，在食品粉末干燥、液体挣脱等工艺环节，西门子在原有自动化机理模型编写的控制逻辑基础上，通过 AI 优化实现了对含水量的精准控制。而在光伏基材生长、金属冶炼成型等工艺中，结合 AI 技术增加了质量趋势的动态预测功能，能够针对不同参数进行动态寻优，并回馈指令，有效提高了控制精度，减少了废料产生，实现了单位时间单位资源下的产能最大化。同时，AI 技术的应用也大幅提升了设备的预测性维护能力，通过机器学习算法分析设备的运行数据，可对水泵、压力机等机械设备进行动态性能数据采集和分析，提前预测故障并进行根因分析，从而安排维修，减少停机时间。​

智能质量检测领域，西门子采用 AI 视觉识别技术替代传统人工检测，实现了产品质量的自动化检测。在 PCB 板质量检测、白酒行业空瓶检测等场景中，AI 算法能够处理复杂的图像识别任务，精准识别微小缺陷，显著提升了检验精度。​

生产计划和调度优化方面，AI 通过分析历史生产数据和市场需求，助力企业优化生产计划，提升生产效率和灵活性。借助 AI 进行智能调度，能够实现资源的优化配置，减少浪费。​

在机器人智能化进程中，西门子将 AI 技术融入机器人，使其具备自学习能力和复杂任务的自动化执行能力。通过强化学习和深度学习，机器人能够实现路径规划和动作策略的自适应调整。以西门子成都工厂为例，其通过将大模型和机器人控制相结合，实现了语音控制机器人执行相应操作。​

直面技术挑战，构建智能制造坚实基础​

尽管 AI 与自动化系统的融合带来了诸多优势，但在实践过程中仍面临着一些主要技术挑战。​

数据共享与标准化问题尤为突出，由于数据格式和接口标准不统一，导致数据集成复杂。为此，需要建立通用的数据标准和接口规范，以实现数据的无缝共享。​

计算资源和实时性需求之间的矛盾也是一大挑战。AI 算法的高计算需求与工业场景中实时反应的要求存在冲突，这就需要发展高效的边缘计算技术和优化算法，以降低计算开销。​

筑牢信息安全防线，护航智能制造转型​

在数字化转型过程中，信息安全风险不容忽视。西门子高度重视信息安全，采取了一系列措施为智能制造转型保驾护航。​

公司拥有专门的信息安全团队，负责应对信息安全领域相关的技术法规与标准化工作，构建了全面的信息安全产品与解决方案。其产品和解决方案均符合 IEC 62443、ISO27001 等国际信息安全标准，确保在不同市场和应用中的安全性。​

西门子提供的全方位信息安全解决方案涵盖工业网络安全、数据保护和访问控制产品等。例如，大家常见的 SIMATIC S7 系列 PLC 具有高级安全功能，支持最新的安全标准。同时，公司持续投资于信息安全的研发，特别是新型安全技术和风险管理方法，不断推出用于智能制造和工业控制系统的信息安全产品与服务。此外，西门子还与其他行业领导者、政府和学术机构合作，共同制定和推广信息安全标准，推动全球信息安全技术的发展。公司成立的全球信息安全团队，负责制定策略、实施安全检测和应急响应，为智能制造的安全推进提供了坚实保障。​

展望未来，随着技术的不断创新与发展，AI 与自动化系统的融合将更加深入，西门子也将继续发挥自身优势，推动智能制造领域的技术突破与产业升级，为全球制造业的智能化转型贡献力量。