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西门子发布工业自动化AI智能体与数据编排软件
全新工业AI架构融合自主工程智能体与数据编排，提升自动化、数字孪生、制造效率及运营优化能力。
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AI生成
西门子在2026年世界人工智能大会（WAIC 2026，于上海举行）上展示了其工业人工智能架构体系，该体系涵盖Eigen工程智能体与Intelligence Center X编排软件。这些技术解决方案旨在将工业人工智能整合入生命科学、消费品、汽车制造和数据中心等关键行业的真实自动化生产与运营环节。
工程自动化代码生成与独立执行机制
在工业自动化工程中，传统的辅助工具通常仅提供代码建议。西门子的Eigen工程智能体采用自主执行架构，能够独立完成端到端的自动化工程任务规划、执行和验证。该系统解析项目需求后，可自动编写可编程逻辑控制器（PLC）代码、完成人机界面（HMI）可视化开发，并进行驱动配置优化。通过系统持续迭代，其产出能够满足预设的工程质量标准。技术数据显示，与传统的手动工作流相比，该智能体的执行效率提升了2至5倍，整体工程效率提高50%，方案质量提升80%。西门子中国首席执行官肖松指出，解决人工智能在工业环境落地的结构性难题，需要将行业数据积淀与模型深度融合，推动技术从单点验证转向规模化部署。该工程智能体计划于2026年7月18日在上海世博中心正式发售。
统一数据编排与设备拆解验证
Intelligence Center X 工业人工智能编排软件提供统一的规范化底层架构，用于整合企业内部的数据、算法模型与业务工作流。该平台支持不同业务场景中的多智能体协同运行。在部署该系统的企业合作方中，重复性手工作业负荷降低了95%，生产异常处理效率提升了85%。在具体设备应用场景中，西门子与北辰循环展示了一台电池模组智能拆解原型机。该设备依托全集成自动化（TIA）控制系统，并结合NX MCD机械仿真软件。系统利用工程智能体处理视觉识别数据与机械臂控制逻辑，实现了不同退役动力电池模组的智能识别与自动拆解，降低了柔性化回收生产线上的安全隐患。
多行业工艺数字孪生与系统优化
在生命科学领域，西门子应用数字实验室解决方案整合结构化研发数据。该方案结合Dotmatics数据分析与gPROMS仿真平台，对药物早期发现与配方工艺设计进行闭环管理。系统级测试表明，该框架可将实验周期缩短约30%，并降低约20%的前期研发投入。在配方消费品生产中，gPROMS工艺数字孪生解决方案实时调节产线参数，以降低产线能耗并维持工艺稳定性。系统中集成的Flamingo控制器利用非线性多目标建模处理原料波动，该控制器已在多家食品加工设施中运行。
制造与关键基础设施的预测性控制
在汽车制造流水线，技术架构整合了Tecnomatix数字孪生、SICAR标准化控制与SIMOVE柔性制造技术，用于投产前的虚拟调试与逻辑前置模拟。生产阶段由Inspekto视觉质检套件处理零部件缺陷检测。在基础设施能效管理方面，基于Smart ECX智慧能碳管理平台，四川川润成都工厂实现了光伏发电与储能系统的统筹，动态调整设备策略使园区综合能效达到90%以上，用能成本降低30%，累计减少碳排放6.4万吨。在商业建筑节能项目中，智冷魔方AI BOX通过优化制冷机房的高耗能设备运行策略，在不影响运营的前提下实现了7%的额外节能量。中金数据乌兰察布算力基地则采用了NXAirS中压开关柜与SIVACON S8低压柜解决方案，维持智算中心的电力系统稳定性。平台生态系统方面，西门子Xcelerator数字平台已积累超60万注册用户，提供基础大模型与工业数据的供需匹配接口，支持数字供应链的持续扩展。
附加背景信息：
本节详细介绍了未包含在原始产品公告中的技术规格和竞争基准测试。
在工业自动化人工智能领域，自动化控制代码的智能生成与数据编排是衡量工业软件生态系统竞争力的核心基准。西门子的Eigen工程智能体与Intelligence Center X体系直接对标罗克韦尔自动化（Rockwell Automation）的FactoryTalk Design Studio以及施耐德电气（Schneider Electric）的EcoStruxure自动化架构。这些系统均基于IEC 61131-3标准评估其PLC代码生成的兼容性与执行延迟。西门子的架构特点在于利用统一的编排软件作为中心数据处理层，以管理多个并发运行的智能体，而部分竞争系统则更倾向于通过分散的应用编程接口（API）将AI模块逐个集成至各制造执行系统（MES）中。在工艺流程仿真环节，西门子的gPROMS引擎主要针对连续和批处理过程的非线性动态仿真进行计算优化，其系统运算精度与AspenTech等专业流程工业仿真软件在特定高密度数据场景下形成直接竞争。
由 Induportals 编辑 Natania Lyngdoh 编辑，在 AI 协助下完成。
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西门子在2026年世界人工智能大会（WAIC 2026，于上海举行）上展示了其工业人工智能架构体系，该体系涵盖Eigen工程智能体与Intelligence Center X编排软件。这些技术解决方案旨在将工业人工智能整合入生命科学、消费品、汽车制造和数据中心等关键行业的真实自动化生产与运营环节。
工程自动化代码生成与独立执行机制
在工业自动化工程中，传统的辅助工具通常仅提供代码建议。西门子的Eigen工程智能体采用自主执行架构，能够独立完成端到端的自动化工程任务规划、执行和验证。该系统解析项目需求后，可自动编写可编程逻辑控制器（PLC）代码、完成人机界面（HMI）可视化开发，并进行驱动配置优化。通过系统持续迭代，其产出能够满足预设的工程质量标准。技术数据显示，与传统的手动工作流相比，该智能体的执行效率提升了2至5倍，整体工程效率提高50%，方案质量提升80%。西门子中国首席执行官肖松指出，解决人工智能在工业环境落地的结构性难题，需要将行业数据积淀与模型深度融合，推动技术从单点验证转向规模化部署。该工程智能体计划于2026年7月18日在上海世博中心正式发售。
统一数据编排与设备拆解验证
Intelligence Center X 工业人工智能编排软件提供统一的规范化底层架构，用于整合企业内部的数据、算法模型与业务工作流。该平台支持不同业务场景中的多智能体协同运行。在部署该系统的企业合作方中，重复性手工作业负荷降低了95%，生产异常处理效率提升了85%。在具体设备应用场景中，西门子与北辰循环展示了一台电池模组智能拆解原型机。该设备依托全集成自动化（TIA）控制系统，并结合NX MCD机械仿真软件。系统利用工程智能体处理视觉识别数据与机械臂控制逻辑，实现了不同退役动力电池模组的智能识别与自动拆解，降低了柔性化回收生产线上的安全隐患。
多行业工艺数字孪生与系统优化
在生命科学领域，西门子应用数字实验室解决方案整合结构化研发数据。该方案结合Dotmatics数据分析与gPROMS仿真平台，对药物早期发现与配方工艺设计进行闭环管理。系统级测试表明，该框架可将实验周期缩短约30%，并降低约20%的前期研发投入。在配方消费品生产中，gPROMS工艺数字孪生解决方案实时调节产线参数，以降低产线能耗并维持工艺稳定性。系统中集成的Flamingo控制器利用非线性多目标建模处理原料波动，该控制器已在多家食品加工设施中运行。
制造与关键基础设施的预测性控制
在汽车制造流水线，技术架构整合了Tecnomatix数字孪生、SICAR标准化控制与SIMOVE柔性制造技术，用于投产前的虚拟调试与逻辑前置模拟。生产阶段由Inspekto视觉质检套件处理零部件缺陷检测。在基础设施能效管理方面，基于Smart ECX智慧能碳管理平台，四川川润成都工厂实现了光伏发电与储能系统的统筹，动态调整设备策略使园区综合能效达到90%以上，用能成本降低30%，累计减少碳排放6.4万吨。在商业建筑节能项目中，智冷魔方AI BOX通过优化制冷机房的高耗能设备运行策略，在不影响运营的前提下实现了7%的额外节能量。中金数据乌兰察布算力基地则采用了NXAirS中压开关柜与SIVACON S8低压柜解决方案，维持智算中心的电力系统稳定性。平台生态系统方面，西门子Xcelerator数字平台已积累超60万注册用户，提供基础大模型与工业数据的供需匹配接口，支持数字供应链的持续扩展。
附加背景信息：
本节详细介绍了未包含在原始产品公告中的技术规格和竞争基准测试。
在工业自动化人工智能领域，自动化控制代码的智能生成与数据编排是衡量工业软件生态系统竞争力的核心基准。西门子的Eigen工程智能体与Intelligence Center X体系直接对标罗克韦尔自动化（Rockwell Automation）的FactoryTalk Design Studio以及施耐德电气（Schneider Electric）的EcoStruxure自动化架构。这些系统均基于IEC 61131-3标准评估其PLC代码生成的兼容性与执行延迟。西门子的架构特点在于利用统一的编排软件作为中心数据处理层，以管理多个并发运行的智能体，而部分竞争系统则更倾向于通过分散的应用编程接口（API）将AI模块逐个集成至各制造执行系统（MES）中。在工艺流程仿真环节，西门子的gPROMS引擎主要针对连续和批处理过程的非线性动态仿真进行计算优化，其系统运算精度与AspenTech等专业流程工业仿真软件在特定高密度数据场景下形成直接竞争。
由 Induportals 编辑 Natania Lyngdoh 编辑，在 AI 协助下完成。
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