藏身幕后的巨人，正將工業(yè)AI帶入下一階段
機器之心原創(chuàng )
作者：微胖
工業(yè) AI ，沒(méi)有新王，光而無(wú)耀，靜水深流。
要說(shuō)生成式 AI 是當下話(huà)題之王，沒(méi)有人會(huì )反對。簡(jiǎn)單幾句話(huà)，就能讓兵馬俑「復活」唱秦腔，特朗普說(shuō)上脫口秀。
情緒價(jià)值拉滿(mǎn)之余，你敢不敢想象更酷的事情，如動(dòng)動(dòng)嘴皮子就能造出想要的東西。 AI 不僅能夠生成一段視頻，更能構建一個(gè)沉浸式、高仿真、遵循物理規律的虛擬空間，只需自然語(yǔ)音輸入指令，它就能將其轉化為專(zhuān)業(yè)的工業(yè)語(yǔ)言，再交由現實(shí)工廠(chǎng)的智能化產(chǎn)線(xiàn)變成「實(shí)物」。
敢不敢想象更酷的事情，動(dòng)動(dòng)嘴皮子就能造出想要的東西！
如此美妙未來(lái)或許看似遙遠，但在西門(mén)子的描繪下，它早已不是空中樓閣，AI 在工業(yè)領(lǐng)域的應用正邁向一個(gè)嶄新階段。
今年 4 月，西門(mén)子展示了其全球第一款工業(yè)工程設計生成式 AI 產(chǎn)品 Industrial Copilot ，這款工具已經(jīng)在德國舍弗勒的產(chǎn)線(xiàn)上啟用；在剛剛結束的阿赫瑪展會(huì )上，西門(mén)子首次推出多款面向綠氫行業(yè)的全新軟件工具，通過(guò)應用生成式 AI 提升氫氣產(chǎn)量；西門(mén)子首個(gè)工業(yè)時(shí)序數據基礎模型也在開(kāi)發(fā)訓練中，未來(lái)還會(huì )基于西門(mén)子萬(wàn)億級數據集持續優(yōu)化迭代……
工業(yè)人工智能「駕馭」工廠(chǎng)
想象一下，你走進(jìn)了世界最大的汽車(chē)供應商之一德國舍弗勒的生產(chǎn)車(chē)間，環(huán)顧四周，各種自動(dòng)化設備正在有條不紊地運作著(zhù)。
「我想在 band 中添加一個(gè)新的圖形塊( graph block )，并將其命名為 210 sequence 。」一位設備操作人員打開(kāi)西門(mén)子 Industrial Copilot 對話(huà)框，用簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言輸入要求。很快，虛擬助理回答，「 我已經(jīng)在 0210 ( Band ) 中添加了一個(gè) S7-Graph 塊。」
去年德國紐倫堡國際電氣自動(dòng)化系統及元器件展（SPS），西門(mén)子展示Industrial Copilot 根據自然語(yǔ)言的命令，自動(dòng)生成復雜的工業(yè)代碼。
此時(shí)，另一位操作員用自然語(yǔ)言告訴虛擬助手，想要產(chǎn)線(xiàn)的機械臂進(jìn)行抓取，系統直接調用了機器人功能庫里相應模塊，機械臂就能抓起流水線(xiàn)上的物品。
除了代碼生成和優(yōu)化，如果設備突然停止工作，舍弗勒工廠(chǎng)的工程團隊還可以用自然語(yǔ)言訪(fǎng)問(wèn)相關(guān)文檔、指南和手冊，快速識別潛在錯誤原因，找到解決方案。
去年SPS，西門(mén)子展示和 Industrial Copilot 簡(jiǎn)單對話(huà)就能找到設備故障原因。
相比體驗感拉滿(mǎn)的消費端產(chǎn)品，企業(yè)級軟件的交互體驗仍然極為復雜，由此也降低了產(chǎn)品開(kāi)發(fā)效率。西門(mén)子率先利用生成式人工智能技術(shù)重構工業(yè)軟件體驗，大幅提升了工程師的工作效率。在剛結束的 2024 世界人工智能大會(huì ) WAIC 上，Industrial Copilot 還榮獲 「SAIL（ Super AI Leader ,卓越人工智能引領(lǐng)者獎）之星」獎項。
然而，西門(mén)子并不僅滿(mǎn)足于提供 Industrial Copilot 這樣的人工智能創(chuàng )新產(chǎn)品，它更是工業(yè)人工智能的使用者和踐行者。在西門(mén)子自有工廠(chǎng)里，大量人工智能技術(shù)與場(chǎng)景的有機結合早已成為呼吸一般的存在。
在成都高新區，西門(mén)子建立了其在中國的首座數字化工廠(chǎng)。走進(jìn)車(chē)間，全自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)上，幾乎看不到多少操作工，只有少數工人在生產(chǎn)線(xiàn)后，操作鼠標、鍵盤(pán)，發(fā)出指令。
這座「燈塔工廠(chǎng)」已經(jīng)部署了近 100 個(gè) AI 項目，應用在了質(zhì)量檢測、垃圾處理等多個(gè)場(chǎng)景中。
產(chǎn)線(xiàn)上配備了自動(dòng)光學(xué)檢測（ AOI ）設備檢測電路板焊接點(diǎn)質(zhì)量，但嚴格的標準設置帶來(lái)大量「假陽(yáng)性」，需要大量人工復檢。在 AOI 設備之后添加一個(gè) AI 系統進(jìn)行二次檢查，工廠(chǎng)成功過(guò)濾掉了 90% 以上的「質(zhì)量有問(wèn)題」圖片，大大降低了工人的工作量。
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在 AOI 設備之后添加一個(gè)AI系統進(jìn)行二次檢查，工廠(chǎng)成功過(guò)濾掉了 90% 以上的「質(zhì)量有問(wèn)題」圖片。
對于工廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，工業(yè)垃圾的處理是一個(gè)不大不小的麻煩。前端生產(chǎn)線(xiàn)每天 24 小時(shí)不停，工廠(chǎng)每天就會(huì )產(chǎn)生數千箱的工業(yè)垃圾。現在，AI 分揀機器人的危廢品識別率達到 100% ，制成品等其他物料識別率達 94% ，綜合識別率超過(guò) 96% ，已經(jīng)完全不需要人工處理垃圾。
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將AI用于工業(yè)垃圾分揀。
走出「獨步武林」
高質(zhì)量工業(yè)數據讓 AI 釋放生產(chǎn)力
西門(mén)子掌門(mén)人博樂(lè )仁（ Roland Busch ）曾表示，人工智能這項技術(shù)單獨存在是沒(méi)有任何意義的，你只有把它放到各個(gè)行業(yè)中去，才會(huì )產(chǎn)生巨大效益。
然而，工業(yè)數據的質(zhì)量和可得性一直制約著(zhù)當前 AI 規?；瘧?。在中國大量的工業(yè)制造現場(chǎng)，數據種類(lèi)紛繁復雜，質(zhì)量參差不齊，只有大量且高品質(zhì)的工業(yè)數據才能訓練出可靠的工業(yè)模型，而這些合格的工業(yè)「養料」從采集到使用并不是一件易事。
作為擁有 177 年歷史的工業(yè)巨頭，西門(mén)子業(yè)務(wù)版圖橫跨 40 多個(gè)重點(diǎn)行業(yè)，服務(wù)超過(guò) 40 萬(wàn)家客戶(hù)，憑借龐大市場(chǎng)份額沉淀下海量工業(yè)數據資源，成為其在數字化時(shí)代的核心競爭力。
正在開(kāi)發(fā)和訓練的西門(mén)子首個(gè)時(shí)序數據的基礎模型 GTT 1.0 就是這一天然優(yōu)勢的集中體現。GTT 1.0 目前由 330 多億高質(zhì)量時(shí)序數據點(diǎn)訓練而成，這些時(shí)序數據涵蓋離散制造、流程工業(yè)、能源、交通、樓宇等多領(lǐng)域。在多個(gè)公開(kāi)域測評任務(wù)中，無(wú)需微調，該模型即可展現出優(yōu)秀的預測能力，解決工業(yè)場(chǎng)景中的趨勢預測、異常檢測等時(shí)序分析問(wèn)題。
管中窺豹，西門(mén)子工業(yè)數據的「獨步武林」不僅是體量上，更體現在質(zhì)量、多樣性和專(zhuān)業(yè)性上，是近些年頻繁現身工業(yè)展會(huì )的互聯(lián)網(wǎng)巨頭和許多工業(yè)同行難以企及的。而這些優(yōu)勢，都深植于西門(mén)子在工業(yè)硬件和軟件領(lǐng)域的全面布局與深度融合。
作為全球領(lǐng)先的工業(yè)系統和設備提供商，西門(mén)子的硬件產(chǎn)品線(xiàn)極其廣泛。其工控系統作為傳統企業(yè)數字化的基石，控制器（ PLC ）在全球三分之一的工廠(chǎng)中得到使用。這些基礎設施能夠直接從機器、設備等數據源頭采集覆蓋生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節的海量工業(yè)數據。
例如，西門(mén)子 Industrial Edge 邊緣計算平臺可以部署在靠近數據源頭的位置，實(shí)現數據的采集、處理和分析。同時(shí)，西門(mén)子的自控類(lèi)產(chǎn)品與系統可以實(shí)現數據的寫(xiě)入與實(shí)時(shí)閉環(huán)控制。
更重要的是，西門(mén)子深度參與了現場(chǎng)總線(xiàn)、工業(yè)以太網(wǎng)等通信協(xié)議的制定，使其能夠以極高的顆粒度和準確性采集現場(chǎng)層數據。
正如幾年前博樂(lè )仁接受《財經(jīng)》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)所說(shuō)：「我們是有行業(yè)知識的，這是因為我們在做大量的相關(guān)硬件，這是決定性因素。」
同樣，在軟件領(lǐng)域，西門(mén)子也展現出強大實(shí)力。作為全球十大軟件企業(yè)之一，在汽車(chē)行業(yè)，世界前 10 的整車(chē)企業(yè)中，有 9 家使用西門(mén)子工業(yè)軟件。十幾年來(lái)，通過(guò)一系列戰略性收購和技術(shù)沉淀，西門(mén)子逐漸構建起一個(gè)全面的工業(yè)軟件生態(tài)系統，使得不同層級（如設備層、車(chē)間層、企業(yè)層）、不同系統（如MES、PLM）、不同部門(mén)（如設計、生產(chǎn)、服務(wù)）之間的不同類(lèi)型數據的集成和協(xié)同成為可能，形成西門(mén)子獨有的數據優(yōu)勢。
從火車(chē)到汽車(chē)，從電力設備到醫療器械，西門(mén)子不僅是這些產(chǎn)品的制造者，也是使用者。這種「知行合一」的經(jīng)驗，加之「軟硬兼施」的全面布局，最終構筑起西門(mén)子無(wú)以倫比的數據生態(tài)優(yōu)勢。
打通任督二脈
行業(yè)知識的充分澆灌讓 AI 學(xué)會(huì )工作
由于工業(yè)數據的復雜性遠超一般認知，除了常見(jiàn)的圖像和文本數據，工業(yè)領(lǐng)域還包含了諸如邏輯控制類(lèi)、時(shí)序數據以及各種圖像和 3D 模型等多種模態(tài)的數據。理解和利用這些數據需要豐富的工業(yè)背景和經(jīng)驗。
比如，當觀(guān)察到軸承溫度上升到 80°C ，且振動(dòng)頻率增加 20% 時(shí)，IT 人員可能只能識別出存在異常，而經(jīng)驗豐富的 OT 工程師能預測 48 小時(shí)內可能發(fā)生嚴重故障。
「 AI 要從消費走向工業(yè)，就必須深度結合工業(yè)場(chǎng)景，打通數字和機理的任督二脈，以安全、可靠、可信的工業(yè)級 AI，實(shí)現生產(chǎn)力的飛躍，」西門(mén)子全球執行副總裁、西門(mén)子中國董事長(cháng)、總裁兼首席執行官肖松在 2024 WAIC 產(chǎn)業(yè)發(fā)展全體會(huì )議上的發(fā)言中談到。
西門(mén)子全球執行副總裁、西門(mén)子中國董事長(cháng)、總裁兼首席執行官肖松在2024 WAIC產(chǎn)業(yè)發(fā)展全體會(huì )議上發(fā)言。
現在看來(lái)，這一見(jiàn)地恰如其分地解釋了為什么 Industrial Copilot 這樣的工業(yè)生成式 AI 產(chǎn)品會(huì )出自西門(mén)子之手。
與 Python 、Java 等高級語(yǔ)言相比，PLC 編程語(yǔ)言如梯形圖（ Ladder Diagram ）和指令表（ Instruction List ）是專(zhuān)為工業(yè)控制而生的，與硬件知識密不可分。這種深度的硬件依賴(lài)性，使得開(kāi)發(fā)工業(yè) AI 系統的難度倍增。而且，為工業(yè)設備編寫(xiě) PLC 代碼意味著(zhù)接受一場(chǎng)關(guān)于精準性和可靠性的嚴苛考驗，容錯率近乎于零。
為幫助大語(yǔ)言模型勝任這些挑戰，西門(mén)子提供了大量的行業(yè)知識、實(shí)際應用案例以及專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的知識和規則，構建豐富的訓練數據集，確保生成的代碼符合工業(yè)標準要求。
SiePA Xssistant 也是如此，它是西門(mén)子為其工業(yè)預測性分析軟件 SiePA 新配的「助手」。為了保證這個(gè)助手的回答既專(zhuān)業(yè)又實(shí)用，真正滿(mǎn)足工業(yè)用戶(hù)需求，研發(fā)人員應用了為工業(yè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域應用量身打造的生成式人工智能 QRA（ Question-Reference-Answer ）框架，將傳統 ChatBot 技術(shù)與 SiePA 中內置的西門(mén)子多年積累的設備故障診斷經(jīng)驗和專(zhuān)業(yè)知識庫相結合，為工業(yè)用戶(hù)打造了可以一直「陪伴」在身邊的行業(yè)專(zhuān)家，進(jìn)一步為智能工廠(chǎng)運維帶來(lái)面向未來(lái)的嶄新用戶(hù)體驗。
工業(yè) AI 的成功落地遠非單純的技術(shù)應用，而是一場(chǎng)深度融合技術(shù)與經(jīng)驗的復雜挑戰。不論是前沿的生成式 AI，還是常見(jiàn)的工業(yè) AI 項目，其成功實(shí)施都離不開(kāi)豐富的現場(chǎng)經(jīng)驗和深厚的行業(yè) know-how 。
沒(méi)有工藝工程師，工廠(chǎng)恐怕連 AI 檢測模型都建不起來(lái)，因為需要他們定義模型用來(lái)檢測什么？應該檢測哪些點(diǎn)？什么叫通過(guò)？什么叫不通過(guò)？典型缺陷有哪些？一個(gè)模型幾十個(gè)參數，只有他們能夠準確判斷哪些參數至關(guān)重要，并理解調整這些參數對檢測結果的影響。此外，AI 模型輸出的結果還需要工藝工程師評估和解釋?zhuān)洳⑻岢鰞?yōu)化建議。
不僅如此，在復雜多變的工業(yè)場(chǎng)景中，AI 項目落地還會(huì )面臨跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨產(chǎn)業(yè)的挑戰，這也是為什么超過(guò) 80% 的吉印通業(yè)企業(yè)渴望 AI 解決方案供應商能夠提供全方位服務(wù)：從前期咨詢(xún)規劃到后期實(shí)施運維的全流程、端到端解決方案[1] 。只有像西門(mén)子這樣積累了「百年工業(yè)家底」（涵蓋產(chǎn)品與知識）的行業(yè)翹楚，才有可能游刃有余，量體裁衣。
光而無(wú)耀，靜水深流
AI 頻頻登上頭條， 讓人很難辨別哪些企業(yè)是這輪熱潮中真正的贏(yíng)家，哪些企業(yè)會(huì )獲得更為長(cháng)遠的成功。如果說(shuō)在消費領(lǐng)域，純數字驅動(dòng)的商業(yè)模式或許能夠快速崛起，在這浩瀚的工業(yè)棋局中，沒(méi)有一夜暴富的奇跡。
170 多年前，西門(mén)子的創(chuàng )始人就在通訊和電網(wǎng)領(lǐng)域取得了開(kāi)創(chuàng )性的技術(shù)突破。這種對科技創(chuàng )新的不懈追求已深深融入西門(mén)子的 DNA 。
早在 1974 年，西門(mén)子就參與到「交互式、自動(dòng)、自然語(yǔ)言問(wèn)答系統」的研究中， 并以「智能計算機」為主題發(fā)表文章。眼前人工智能的一切繁榮景象，那個(gè)時(shí)候都不存在，甚至還沒(méi)有出現在谷歌、微軟、亞馬遜等創(chuàng )始人的頭腦中。
在工業(yè) AI 領(lǐng)域，西門(mén)子耕耘已經(jīng)超過(guò) 50 年。1990 年代，西門(mén)子就為一家煉鋼廠(chǎng)部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。2003 年，西門(mén)子開(kāi)始創(chuàng )造性地使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，三年后，全球約 60 家軋鋼廠(chǎng)配備了西門(mén)子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。2010 年代開(kāi)始，西門(mén)子工業(yè) AI 加速奔赴更多行業(yè)。
如今，西門(mén)子在工業(yè) AI 領(lǐng)域擁有 1,500 多名 AI 專(zhuān)家，AI 專(zhuān)利申請數量達到 3,700 項，位居歐洲第一。AI 和數字化實(shí)驗室遍布歐洲、美國和中國，為西門(mén)子探索工業(yè) AI 的發(fā)展之路奠定了堅實(shí)基礎。
從技術(shù)創(chuàng )新到實(shí)踐落地的征途上，成功永遠在于捕捉真實(shí)的市場(chǎng)需求，構建可持續發(fā)展的生態(tài)和商業(yè)模式，并為行業(yè)創(chuàng )造真正的價(jià)值。
注釋
[1]：數據來(lái)源于西門(mén)子出版的《未來(lái)自動(dòng)化 工業(yè)人工智能白皮書(shū) 2022 》
