而在现场展示之外，这家公司做了件更不寻常的事：把中国区 5 家工厂、6 类真实生产场景打开，让生态伙伴的具身智能进来开展多维度测试验证。
现场，西门子发布 20 余款新品，其中包含 13 款中国本土创新产品；联合发布中国国家标准《智能工厂生产系统可重构建模规则》，推动智能工厂跨系统柔性重构。同期，西门子还与 40 余家中国企业签署合作协议，携手生态伙伴共拓工业增长新空间。
具身智能进厂：缺的从来不是本体，而是" 在哪儿试错 "
" 没有一家工厂愿意把自己的产线变成一个让 AI 去试错的试验场。" 西门子中国研究院院长朱骁洵博士的这句话说穿了物理 AI 落地最真实的困境。AI 要变强，就得不停试错、做后训练与强化学习；工业现场的逻辑却截然相反——节拍严格、安全要求高、质量零缺陷。把产线交给一个还在学习中的机器人等于拿客户的交付开赌，行业因此陷入僵局：实验室里练不出工业级能力，而真实产线又很难承担试错的代价。
西门子给的解法是数字孪生。朱骁洵称之为 " 可信赖的试验场 "：把传统与最新的仿真技术糅合，快速将真实场景搬进虚拟世界，在里面不停迭代，这样才有可能迅速跑出一批 POC。
西门子南京原生数字化工厂便是目前将人形机器人放进产线跑 POC 的工厂之一。总经理周郁荣表示自动化不是 " 万金油 "：南京厂做多品种、小批量产品，场景复杂，自动化覆盖不了的地方大量存在。他举的例子看似简单——自动化线体的补料。听起来 AGV 加柔性夹爪就能解决，但实际要做复杂的规划编程、硬件控制、线体信号对接、软件控制，用传统工业方案不够灵活、经济。因此，南京工厂开启了人形机器人的尝试，采用支持重载、双臂负荷力可达 50 公斤的轮式机器人方案，满足自动送料机构场景中既需要重载又需要柔性对接的需求。周郁荣也坦言，目前该项目还处于 POC 阶段，人形机器人进厂，未来还有很长的路要走。
更深一层的门槛不在本体，而在 " 数字化底座 "。周郁荣把人形机器人进厂的共性难题说得很直白：要平衡 " 技能泛化 "" 与 " 稳定性 " ——泛化更多复杂技能，效率高、回报好，但对稳定性的挑战极大，这不是一家厂商能单独解决的问题。
西门子数字化工业自动化业务执行副总裁、西门子数字化工业大中华区负责人裴安咨（Achim Peltz）表示：西门子不生产人形机器人本体，而是布局全生命周期两端——一端帮机器人厂商设计、验证、制造、测试，帮他们完成工业化量产；另一端帮终端用户将机器人接进产线、统一调度、安全运行。朱骁洵博士把话说得更透：一台人形机器人解决不了问题，它必须跟模块化产线、各类生产系统以及 IT 系统对接，串联进同一个工作流。很多具身智能厂家都提出了一个非常明确的痛点——需要帮助把他们的自主机器人接入到传统的自动化体系里面去。
针对于此，工博会期间，西门子联合机械工业仪器仪表综合技术经济研究所，发布中国国家标准 GB/T 47859 — 2026《智能工厂生产系统可重构建模规则》。它的价值不仅在条文本身，而在于给传统 IT/OT 系统与未来的具身智能自主系统，提供一套能互相沟通的行为建模规则。用朱骁洵博士的话说，这是 " 给具身智能机器人加上了一个语言上的约束 "。
工业 AI 落地：不是技术问题，而是" 敢不敢把业务模式押上去 "
如果说具身智能是物理世界的 AI，那么工业 AI 的另一条战线，发生在工程软件里。2026 年 7 月在中国上市的 Eigen 工程智能体，三个月内已服务数百家本土制造企业。说明问题的不是数字本身，而是这些企业 " 都是带着场景来的 " ——不久前在杭州临平的长三角先进制造论坛上，西门子与 100 余家先进制造企业签下 Eigen 工程智能体合作协议。它带来的真实价值可以通过客户使用后的变化来体现：
提及工业 AI 的业务模式，西门子十分坦诚，表示落地路径需要 " 脚踏实地 " ——一个个场景去试，从实际场景中 " 逐步提炼业务模式 "。这种 " 承认还在逐步探索 " 的诚恳，在 AI 叙事普遍过热的当下反而稀缺：" 工业 AI 未来的业务模式是什么？我想今天并没有明确的答案，我们也在摸索过程当中 "。这背后是工业场景对 AI 的天然苛刻——它需要的不是 demo，而是每个环节、任何时刻都完美运行。裴安咨点出了前提条件：AI 规模化需要高质量数据，而老产线的数据往往分散在多个系统、新旧机器混杂、难以对齐。AI 要与自动化、软件和行业 Know-how 结合才能创造真正的价值。
本土创新出海：从" 服务中国 " 到 " 服务全世界 "
2025 年 3 月，西门子推出首批由中国市场定义、研发、生产、销售的本土创新产品。截至 2026 财年第三季度，西门子中国本土创新产品营收同比增长近 30%；自 2025 年 3 月首批产品推出，到 2026 年 9 月已累计发布 40 余款工业自动化本土创新产品。本届工博会发布 20 余款新品，覆盖 PLC、伺服、SCADA、边缘 AI 解决方案、直流配电产品等品类，其中 13 款为本土创新产品。
它们在真实场景里的验证同样具体：一家卫生用品高端装备龙头企业采用整套本土创新产品打造的运动控制方案后，设备运行效率提升约 30%，单台年节能约 52 万元；一家玻璃深加工企业用开放式控制器和伺服系统开发的玻璃磨边倒角一体机，精度达毫米级，节省近 30% 厂房面积，面市以来已获超 50 条生产线订单。
但比数字更重要的是产品理念的变化。" 中国创新产品 " 已升级为 "SMART 产品 " —— Scalable（可规模化）、Market-fit（本土适配）、AI-ready、Reliable（可靠）、Timely（及时）。西门子数字化工业自动化业务执行副总裁、西门子 SMART 产品负责人李雷把这些产品的核心竞争力归结为两端的结合：一端是百年工业积累的算法与 Know-how，另一端是中国供应链的速度与客户要求。" 通过融合全球的积累和中国的速度来做创新。"
而这次升级的真正分量在于方向的反转。用李雷的话说，以前是 " 来自于中国，服务于中国 "，现在是 " 来自于中国，服务于全世界 "。这不是修辞——裴安咨明确表示，西门子已从中国创新产品中筛选具备全球潜力的产品推向海外，服务东南亚、南美、南欧、印度等市场。
出海这条线，还有一层容易被技术讨论遮蔽的判断。西门子大中华区总裁肖松在发布仪式上指出，中国企业出海的挑战 " 远不止产品本身，还包括合规、ESG、文化以及本地服务能力 "。裴安咨观察得更具体——出海的真正痛点往往不是技术（很多中国企业的技术已领先世界），而是管理模式、组织结构、对当地供应链的熟悉度，以及如何找到能适应中国企业标准的优质雇员。
西门子这家 " 业务覆盖全球近 200 个国家和地区 " 的跨国企业，价值不在卖设备，而在让中国伙伴 " 出得去，更扎得住、走得稳、赢得久 "。
总体来看，在三条曲线下，答案出奇得一致：无论是具身智能进厂、工业 AI 落地，还是本土创新出海，真正决定成败的都不是单点技术的强弱，而是有没有一个能把软硬件、数据、标准和行业 Know-how 缝在一起的底座。人形机器人进入工厂从来不是一个单一问题，而是一个工业化问题。未来的工业 AI 竞争更是不只在硬件上，而是软件、数据、标准、整体测试加上生态共创的全面竞争——从 " 能进工厂 "，到 " 长期在工厂创造更大价值 "。（本文首发于钛媒体 APP，作者｜李婧滢，编辑｜刘洋雪）
