人工智能对工业价值链的影响

面对市场对更智能产品、更短设计周期以及更高效灵活生产流程的需求日益增长，设计与制造企业纷纷借助人工智能，推动业务流程迈向新高度。凭借处理复杂数据的卓越能力与传递智能洞见的便捷性，人工智能已准备好在工业价值链的各个环节承担多种关键角色。

　　随着人工智能的持续发展，它不仅能胜任曾专属人类的复杂任务，还将助力弥合人与技术之间的鸿沟 —— 将复杂工具与数据转化为易于理解的洞见，赋予其新的应用场景。尤其是大型语言模型(LLMs)，在为非结构化数据赋予结构化形态方面具备独特优势。将人工智能应用于产品设计与制造全流程的海量数据集之上，不仅能加速现有流程，还能为长期存在的行业难题探索新的解决方案。

　　人工智能：决策支持系统的核心动力

　　显而易见，快速且持续地做出正确决策，是确保任何系统平稳运行的关键。然而，现代流程的复杂性不断提升，要高效得出最优结论并非总能一帆风顺。数据是决策过程的核心，但即便是领域专家，将原始信息转化为可落地的洞见，往往也需耗费大量时间，且过程并非一目了然。

　　人工智能正是应对这些挑战的有力工具。凭借筛选与处理海量数据的能力，人工智能能精准提炼关键信息，若进一步用“问题如何解决、流程如何推进、设计如何选型”的专家知识对这些模型进行训练，人工智能工具将升级为决策支持系统：它能优化并加速至关重要的决策过程，成为企业运营的核心助力。

　　依托人工智能的决策支持系统，是弥合人机能力鸿沟的重要一步。它构建了一种理想场景：重要决策既能以海量可用信息为支撑，又能融合专家的经验与批判性思维。除了为专家提供支持，人工智能决策支持系统还能让新用户与非专业人士受益 —— 他们可借助模型中蕴含的累积知识与专业经验，大幅缩短学习曲线，同时获取此前难以接触到的深度洞见。

　　人工智能：推动硬件领域迈入 DevOps 时代

　　无论是产品设计还是生产流程设计，要实现最优方案都需经历漫长过程 —— 通过反复修改、测试与优化，才能达成最佳结果。理想情况下，这种优化与创新应贯穿产品或流程的全生命周期：从概念诞生到最终退役，持续推动改进。在软件开发领域，这一目标早已通过 DevOps(开发与运维一体化)模式实现;然而在硬件领域，受时间、预算或技术条件限制，若沿用传统方法，要实现同等水平的快速、持续改进，在实践中几乎难以落地。

　　不过，将人工智能与数字孪生结合，为实现这一高远目标提供了可行路径。通过传统设计过程中生成的仿真数据训练出的人工智能降阶模型(ROMs)，能在几秒内精准复现零部件或系统在不同工况下的运行状态 —— 而这一过程若用传统方法，往往需要数小时甚至数天。将该技术部署于全面数字孪生中，企业便可在高度贴合现实的数字环境里，以最快速度测试各类设计变更。

　　降阶模型(ROMs)解决了硬件领域快速创新的核心难题之一：测试与验证过程耗时且成本高昂。与在测试环境中运行代码变更不同，验证设计与流程变更至少需要复杂且昂贵的多物理场仿真，通常还需制作物理原型。传统方法的高成本，使得小规模、渐进式的持续改进难以推行;但通过将精准数字孪生与人工智能加速设计、仿真工具结合，“值得测试的最小改进幅度”门槛大幅降低，让持续优化变得切实可行。

　　要实现“硬件 DevOps”的愿景，不能仅依靠人工智能与数字孪生的合力优化流程初始版本，还需在部署后收集反馈并进一步迭代。这意味着整合各类信息源 —— 包括产品用户、机器操作员、工业物联网(IIoT)传感器及其他海量数据源，将其与数字孪生关联，再借助人工智能快速将这些信息融入系统，打造更优、更智能的解决方案。

　　尽管达到这种持续优化的水平仍需时日，但数字孪生与人工智能加速设计、仿真技术的基础已在当下逐步构建。这些技术已显著提升了产品与系统的设计及验证速度：它们不仅能助力更快打造更智能的产品，还能提升可持续性 —— 更快、更经济的仿真不仅让“找到最优可持续设计”变得更容易，还能减少对物理原型的需求，降低资源消耗。

　　人工智能：弥合人与技术的鸿沟

　　在设计与制造领域，人工智能能通过多种方式加速流程，但它的优势并非仅在于速度。随着生成式人工智能的最新发展，它还将重塑人、技术与信息之间的交互模式。工业数据规模庞大，管理这些数据的工具也高度复杂 —— 这导致新用户培训周期长，即便对资深用户而言，简单任务也可能耗时良久。

　　通过将人工智能解决方案(如 Siemens Industrial Copilot)与设计、生产各环节的工具及数据打通，不同技能水平的用户均可获取所需资源：无论是生产数据洞见，还是使用复杂工具的专家知识，所有操作均通过简洁的自然语言交互界面完成。

　　让信息(无论是统计数据还是专家知识)变得易于获取，是打破当前各领域间“数据孤岛”的关键一步 —— 而这反过来又能为产品设计与制造提供更具整体性的思路。

　　随着技术复杂度不断提升，手动处理每一个细节或每一个数据点将变得愈发不现实。此时，基于真实数据的人工智能系统可接管核心工作：例如分析海量生产数据集，或补全仿真所需的全部细节。而人类操作员则能专注于唯有自身可胜任的任务，如创意构想、创新突破与方案优化。

　　毫不夸张地说，人工智能将成为全行业的下一次重大飞跃 —— 它将重塑人类工作方式、产品设计流程与工厂运营模式。但人工智能并不意味着“完全自主的未来”，而是“人机协同的新平衡”：它以一种充分发挥双方优势的方式将人与技术结合，最终实现“1+1>2”的效果，达成单靠人或技术都无法实现的目标。