【ZiDongHua 之“經(jīng)濟與管理”收錄關(guān)鍵詞：西門子   人工智能    智能自動化  工業(yè)AI   北京大學(xué)】

五問工業(yè)AI 真相：西門子CTO與北大光華院長巔峰對話

電池制造良率如何從60%提升至90%?

80%的“沉睡”工業(yè)數(shù)據(jù)如何喚醒?

當工業(yè)AI入場

怎樣的顛覆性改變正在發(fā)生?

2025年6月23日，新一期西門子Open TechTalk走進北大校園。西門子股份公司董事會成員、首席技術(shù)官和首席戰(zhàn)略官Peter Koerte與北大光華管理學(xué)院院長劉俏在燕園進行了一場巔峰對談，以價值之上，智能之中為題，以5個犀利問題為引，穿透工業(yè)AI的未來敘事——

01

工業(yè)AI如何重塑關(guān)鍵行業(yè)?

Peter Koerte

“80%工業(yè)數(shù)據(jù)因設(shè)備未聯(lián)網(wǎng)而沉睡——以AI破解‘數(shù)據(jù)孤島’將釋放巨大價值”

中國承載全球33%制造業(yè)，電池制造、新能源汽車等領(lǐng)域全球領(lǐng)先。工業(yè)AI解鎖的海量數(shù)據(jù)將為這些行業(yè)產(chǎn)業(yè)釋放無限潛能。

以電池制造業(yè)為例。從材料混合到電池組封裝，電池制造需要經(jīng)過13道精密工序。如在每道工序都部署傳感器+AI質(zhì)檢，將能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品良率從60%-90%的躍升。

西門子愿憑借全棧數(shù)據(jù)能力——從數(shù)據(jù)采集、分析到軟件與硬件平臺——成為這一進程中的關(guān)鍵技術(shù)伙伴。

02

新質(zhì)生產(chǎn)力落地面臨哪些機遇與挑戰(zhàn)?

劉俏

“新質(zhì)生產(chǎn)力的核心在于提升全要素生產(chǎn)率(TFP)，工業(yè)AI將帶來效率提升和技術(shù)演進雙重機遇。”

工業(yè)AI的發(fā)展也面臨三大挑戰(zhàn)：

如何建立投資機制，為這一顛覆性技術(shù)籌資?

如何打破數(shù)據(jù)孤島，在保證隱私的前提下保證數(shù)據(jù)流通?

如何讓高校、企業(yè)等各方均可平等獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)?

03

AI時代，年輕人需要哪些“必備技能”?

作為人才的“需求方”

Peter Koerte帶來西門子視角

“學(xué)會”學(xué)習(xí)：技術(shù)日新月異，終身學(xué)習(xí)會替代階段性教育

透過現(xiàn)象看本質(zhì)：理解技術(shù)本質(zhì)，了解技術(shù)機理才能更好地創(chuàng)新

警惕“AI萬能論”：明辨AI能夠在何處真正創(chuàng)造價值。

作為人才的“輸送方”

劉俏分享北大光華觀點

學(xué)校不僅需要從企業(yè)需求反推人才培養(yǎng)，增設(shè)AI融合商業(yè)實踐課程，更要守護學(xué)生探求未知的好奇心，因為這才是突破AI應(yīng)用邊界的火種。

當技術(shù)爆炸催生焦慮

兩位嘉賓給出破解密鑰

Peter Koerte心態(tài)論：重構(gòu)認知，將AI視為機會而非威脅，讓它接管重復(fù)性勞動，釋放人類創(chuàng)造力。

劉俏方法論：與專家持續(xù)對話 + 漸進式實踐——讓焦慮在行動中消解。

04

中德合作如何促進AI發(fā)展?

Peter Koerte

德國精度 x 中國速度 =

工業(yè)AI走向規(guī)模與可信的黃金公式。

不同文化背景催生了不同的思維模式，比如德國工程師強調(diào)精準與嚴謹，而中國更注重創(chuàng)新速度與持續(xù)迭代——這正是合作的價值所在。

我們需要把這種差異轉(zhuǎn)化為互補優(yōu)勢：結(jié)合中國在制造、電子、醫(yī)療等領(lǐng)域的強大實踐能力，以及德國在研發(fā)、標準化上的深厚積淀，推動AI在關(guān)鍵工業(yè)場景落地。

來自機器的數(shù)據(jù)不像消費端的個人數(shù)據(jù)涉及隱私，具備天然的跨國共享屬性。中德可進一步在這一基礎(chǔ)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流通，加速模型訓(xùn)練和智能系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化。

劉俏

中德合作的意義，不只是算法共研，更是制造業(yè)全鏈條的再配置。

中德分別是全球第二與第三大經(jīng)濟體，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)互補性強，德國在工業(yè)上游的研發(fā)與標準制定有優(yōu)勢，中國則在下游場景與數(shù)據(jù)資源上具備規(guī)模經(jīng)濟，這為AI發(fā)展創(chuàng)造了天然試驗田。

若能在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、算法訓(xùn)練、倫理標準等層面形成深度合作，將有助于打通制造業(yè)全鏈條，真正釋放AI潛力。

05

如何為AI構(gòu)筑倫理防火墻?

Peter Koerte

堅守工業(yè)AI“生死線”——安全、可靠、可信。

在工業(yè)領(lǐng)域，AI處理的是機器數(shù)據(jù)而非個人隱私數(shù)據(jù)，這為倫理問題帶來相對簡化的起點。然而，隨著AI系統(tǒng)越來越深入地參與產(chǎn)品與服務(wù)交付流程，其可信度、安全性和可解釋性變得尤為關(guān)鍵。企業(yè)自身必須以高標準進行算法測試與場景驗證，避免系統(tǒng)性偏見，守住安全底線。

劉俏

如何建立人機之間的信任，是AI倫理的真正挑戰(zhàn)。

今天的AI正在從提升效率走向參與決策，但算法的不透明性使其仍像“黑匣子”，這對建立用戶信任構(gòu)成重大障礙。在金融行業(yè)，通過評級、信息披露等機制緩解信息不對稱，AI領(lǐng)域亦需借鑒類似制度工具以增強透明度與責(zé)任追蹤。但要實現(xiàn)“人與機器之間的信任”仍是全新命題，需要科技界與社會共同深度探討。

未來寄語

AI不會取代人，但人機協(xié)作將淘汰“單機”人類。

不要聚焦AI能代替什么，而是聚焦AI不能代替什么，打造自己的核心競爭力

總結(jié)工業(yè)AI的成功要素，

Peter Koerte給出了三個關(guān)鍵詞：

精度，99.99%的可靠性是入場的最低門檻，任何偏差都可能帶來巨大風(fēng)險。

數(shù)據(jù)貫通，只有開放數(shù)據(jù)企業(yè)才能釋放AI的真正潛力。

商業(yè)模式，技術(shù)本身不等于成功，只有解決市場需求和支付模式，AI才能實現(xiàn)真正的商業(yè)革命。