西门子在北京扩展工业人工智能系统并推出新技术

随着人工智能逐步融入运营系统，工业自动化、智能制造和数据中心基础设施正日益受到影响。西门子股份公司（Siemens AG）通过推出新技术和云合作伙伴关系，扩展了其工业人工智能生态系统，旨在推动工业环境中的可扩展、真实场景部署。

扩展云合作伙伴关系实现可扩展工程仿真
一项关键进展是西门子与阿里云之间加强的合作，通过云基础设施提供计算机辅助工程（CAE）能力。通过将西门子的仿真软件组合与阿里云的高性能计算资源相结合，该解决方案使工程团队能够在无需依赖本地基础设施的情况下运行复杂仿真。

这种方式支持基础设施即服务（IaaS）部署模式，允许访问虚拟仿真环境和可扩展计算集群。同时，这也为将人工智能驱动的功能（包括大语言模型）集成到产品生命周期管理流程中提供了可能性，从而支持智能设计和工程流程。

新技术支持人工智能驱动的工业基础设施
为满足人工智能基础设施不断增长的需求，西门子推出了多项聚焦工业连接、电力分配和系统保护的技术。这些解决方案旨在支持高密度数据中心等环境，在这些环境中，计算负载需要稳定且高效的能源管理。

其中包括直流（DC）断路器，旨在确保在能源密度不断提高的数据中心中实现可靠的电力分配。其他基础设施保护系统则有助于在运行大规模人工智能工作负载的环境中保持运行稳定性。

同时还推出了由人工智能驱动的冷却技术，用于优化高能耗设施中的热管理。这些系统能够持续分析运行条件，以提高冷却效率并降低整体能耗，这对于大型数据中心运营而言至关重要。

边缘计算与自动化技术强化车间执行能力
西门子还推出了26项新技术，涵盖边缘计算、自动化和工业控制系统。这些发展旨在弥合人工智能生成洞察与制造环境中实时执行之间的差距。

新一代可编程逻辑控制器（PLC）提供更高的处理性能和内存容量，使生产系统的协调更加快速和复杂。这些控制器作为工业运营的核心控制层，实时管理机器之间的交互。

与此同时，先进的运动控制解决方案——包括紧凑型伺服系统——能够将数字指令转化为精确的机械运动。这些技术支持对精度要求较高的应用，同时降低系统复杂性和集成难度。

人工智能应用提升运营效率与维护能力
除了硬件之外，西门子还推出了由人工智能驱动的软件应用，以优化工业运营。预测性维护解决方案通过分析关键资产的数据来检测异常并防止意外停机，从而提升设备可靠性和全生命周期管理能力。

这些能力是更广泛工业人工智能框架的一部分，该框架将数据、软件和硬件连接为一个统一系统。这种架构使行业能够在同一运营环境中实现从数据分析到自动化决策与执行的转变。

工业人工智能迈向可扩展部署
这些技术在北京举行的西门子RXD峰会上发布，该峰会汇聚了行业相关方，共同探讨工业人工智能在制造、基础设施和供应链中的大规模部署。

与传统通常在孤立层级中运行的自动化系统相比，西门子的方案将云计算、边缘处理和人工智能驱动应用整合为一个统一的生态系统。这使得智能系统能够在多样化的工业应用场景中实现更灵活和可扩展的部署。

通过结合基于云的仿真、先进的自动化技术和基础设施技术，西门子扩展后的工业人工智能平台体现了从实验性人工智能应用向能够支持真实工业需求的运营系统的转变。

编辑：Natania Lyngdoh，Induportals编辑 — 由AI改编。

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