拥有超过 175 年工业底蕴的西门子 (Siemens) 正式携手辉达 (NVIDIA)，共同深化在工业 AI 领域的合作。双方不只整合硬体与软体，更进一步将 AI、模拟、数位双生与自动化全面结合，目标打造一套可在真实工厂中「实际运作、能规模化部署」的工业 AI 作业系统。对此西门子执行长 Roland Busch 与辉达执行长黄仁勋，首次完整说明这套工业 AI 系统的落地时程、应用场景，以及对制造业、能源与全球供应链的实质影响。
工业 AI 落地进厂，从辅助决策走向代办行动
Busch 指出，工业 AI 现在的关键变化，是新一代模型不只提供建议，而是能直接代表人做决策与执行，让系统开始具备自治与自我调整能力。
他也提到，许多客户已进一步把制造流程做成数位孪生，先在虚拟世界把流程最佳化，再搬到真实工厂落地；AI 也确实已在产线运作，只是正迈向更高阶的层级。
规模化才是硬仗，门槛要降到好部署与复制
Busch 坦言，真正困难不在 AI 可不可行，而是能不能「做大做广」。关键卡点包括：
- 客户是否有足够技能
- 系统是否容易部署
- 以及能否跨工厂跨产业快速复制
目前导入工业 AI 仍高度仰赖专业人力与复杂整合，因此西门子正把重点放在降低使用门槛，让部署更容易、使用更直觉。他也强调，从造船、重工业到新创，都已开始采用相关解决方案，显示市场动能正在加速堆叠。
辉达加速西门子软体，设计到工厂一条龙打通
黄仁勋表示，这次合作不是象征性结盟，而是跨软硬体、跨流程的深度整合。合作重点包含：
- 加速西门子的 EDA 软体
- 加速物理与制程模拟软体
- 把 AI、实体 AI 与大型模型整合进 Teamcenter 与工厂自动化系统
这代表辉达未来在设计晶片与系统时，会更直接依赖西门子的模拟与数位孪生工具；同时，辉达自家工厂与合作伙伴 (像是鸿海) 也能把这套工业 AI 作业系统用在产线与工厂管理上，形成从研发到制造端的完整闭环。
(注：Teamcenter 是西门子开发的产品生命周期管理 软体，是一个串联企业人员、流程与资料的数位平台，透过统一的数位线程整合机械、电子与软体设计、物料清单与流程管理，协助企业从产品概念、设计到制造与服务全流程协作，加快上市速度并降低开发成本。EDA 软体，是利用电脑辅助设计 (CAD) 工具，自动化复杂的积体电路 (IC) 和电子系统设计流程，涵盖逻辑设计、电路模拟、布局、验证等。)
数位孪生降低试错成本，边缘推论加速效率
谈到 AI 对真实世界的影响，黄仁勋以「Vera Rubin」为例，说明系统复杂度与成本压力已高到需要全新的设计方式，这套系统由六颗晶片整合，单颗 GPU 功耗高达 24 万瓦，能效与成本效率都较前代提升 10 倍。
他的重点是，如果能在西门子的数位双生里完成整套系统设计与验证，就能大幅降低试错成本，把「不可能」变成「可量产」，而且更接近一次到位。
Busch 也补充，AI 的战场不只在资料中心，真正价值在于低延迟推论能不能落到工厂边缘；现在 AI 晶片已进入控制器、工业电脑与边缘设备，让工厂可以即时调整与最佳化，而不是事后分析，进一步拉动良率、能耗与整体效率。
(注：边缘设备，就是装在工厂、机器或现场的电脑／控制器，能即时感知、运算并做出反应。)
自治工厂与能源瓶颈并行，供应链压力一路延伸到太空
双方一致认为，自治化与高度自动化工厂需求正在升温，背后推力包括劳动力短缺、良率提升、能源效率更好，且对美国制造业回流尤其关键。
黄仁勋形容，现代工厂本身就是「巨型机器人」，过去最难的是机器人太难教、太吃软体人力。而实体 AI 的价值在于让机器人更容易被「教会」，用示范取代大量手写程式。
至于能源，黄仁勋直言所有工业革命都受能源限制，AI 革命也不例外，因此每一代产品都要更省电。Busch 则把视角拉到整条电力供应链，指出资料中心对高品质电力的需求，已让发电、燃气涡轮、高压变压器到配电设备都承压，部分地区可能出现瓶颈。
话题延伸到中国市场，黄仁勋表示需求仍强，态度多透过企业端间接反映。Busch 也提到西门子软体投资仍会扩张，未排除以并购补强。
最后，两人把想像推到更长期，也就是太空资料中心可能具备能源与冷却优势，而若真要在太空生产，最适合的产品就是可快速传回地球的智慧与算力。未来 2 到 3 年，随著 AI、数位双生与自动化全面融合，自治工厂将不再只是概念，而是全球制造业竞争的新起点。
(辉达 Alpamayo 生态系登场：让 AI 自驾车具推理能力，还能说明决策原因)
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