界面新聞記者 | 莊鍵
“生成式人工智能在工業領域的應用才剛剛開始，還有很多演進空間?！?/p>
9月24日，西門子中國執行副總裁、西門子大中華區數字化工業集團總經理王海濱在第24屆中國工博會期間舉行的媒體群訪中發表上述觀點。
在此次工博會上，西門子展示了該公司首款用于工業環境工程設計的生成式人工智能產品Industrial Copilot。該產品由西門子與微軟共同研發，兩家公司在去年宣布建立人工智能領域的合作。
Industrial Copilot能夠根據工程師通過自然語言描述的需求，為可編程邏輯控制器(PLC)生成基礎的代碼，工程師只需要對代碼進行檢查及微調就能使用，從而降低編程門檻，縮短開發時間。
PLC是一種廣泛應用于工業自動化領域的電子設備，可以根據預先編寫的程序指令，實現對機械、電氣和電子設備的自動化操作。
今年4月，西門子在德國漢諾威工業展覽上正式發布Industrial Copilot，并于7月起向歐洲客戶開放使用，其已在汽車供應商舍弗勒的產線上啟用。
西門子大中華區數字化工業集團工廠自動化事業部戰略產品管理部總監Nicholas Hansen稱，西門子正在尋求將Industrial Copilot落地中國市場，并與國內的大語言模型合作伙伴溝通，進行技術方案的最終確認，以適應中國市場和工業環境。
他預計，Industrial Copilot未來將會在中國市場正式發布，但并未透露此次合作的國內大語言模型公司的相關信息。
在Industrial Copilot的合作開發中，由西門子提供與工業場景相關的數據，微軟提供大語言模型算法。西門子與中國大語言模型公司所展開的合作，也將采取類似模式。
王海濱稱，在以ChatGPT為代表的生成式人工智能出現前，人工智能技術在工業領域的應用，主要包括圖像識別和自動尋優兩方面。
前者的用途聚焦于產品生產過程中的質量控制，后者則面向設備健康狀況預測，兩者在工業領域都已具備相當的普及程度。
在王海濱看來，與之相比，生成式人工智能在工業領域的應用目前還處于相當早期。他認為，這是由于工業場景中可供使用的數據規模，遠遠無法與ChatGPT所能調動的互聯網數據比擬。
Nicholas Hansen也解釋稱，從工業場景中獲得數據是非常困難的，因為它來自不同的數據源，數據格式也不一致，既包括結構化數據也有非結構化數據，數據采樣的頻率也存在不足，因此需要具備工業和工藝方面的深刻認知，才能完成數據打標、分析和清洗，從而為大模型算法提供可供使用的工業場景數據。
在上述媒體群訪中，王海濱也就國內工業自動化領域的業務發展回應稱，目前的市場情況確實比較有挑戰，對所有工業自動化廠商帶來相當大的壓力。
他分析稱，工業自動化行業的業務表現，取決于各行各業現有產能的利用率，以及是否需要建設新產能，或者對現有產能進行技術迭代和升級。“這是我們業務背后的驅動力，但我們感覺到現在驅動力也許沒有前幾年那么強勁?！?/p>
西門子今年5月發布的半年度財報(2023年10月至2024年3月)顯示，該公司大部分工業業務在中國都出現了營收下滑，其中以數字化工業集團受到的影響最為顯著。
西門子現有業務板塊主要包括數字化工業、智能基礎設施、交通、醫療等。該公司三季報顯示，2023年10月-2024年6月，西門子在中國的營收為62億歐元，同比下降6%。
王海濱補充稱，雖然當下確實遇到了一些壓力，但是更多中國品牌的誕生、低碳可持續發展以及中國企業出海等需求，仍然在宏觀層面為工業自動化業務的持續增長提供了動力。