2026世界人工智能大会（WAIC 2026）于7月17日在上海开幕。本届大会以“智能伙伴 共创未来”为主题，展览总面积首次突破10万平方米，1100余家企业参展，3000余项展品集中亮相，超300款产品全球首发。 开幕当日，被誉为全球AI领域“风向标”的SAIL奖（卓越人工智能引领者奖）及SAIL之星获奖项目正式揭晓，西门子 Eigen工程智能体荣获SAIL之星。 西门子中国董事长、总裁兼CEO，国际智能制造联盟副主席肖松 大会期间，西门子中国董事长、总裁兼CEO，国际智能制造联盟副主席肖松发表了题为《以场景为牵引，推动工业AI从单点实效迈向生产力跃迁》的署名文章。全文如下： 今年以来，以深度融合人工智能与物理世界为特征的“物理AI”，成为全球科技和产业发展的热点。人工智能正加速走向生产现场，走进工厂、车间和产线，赋能以制造业为代表的实体经济。 中国“十五五”规划纲要明确提出，“加快数智技术创新”“全面实施‘人工智能+’行动”。面向新一轮科技革命和产业变革，加快推进工业AI的广泛应用，已成为产业界的一道必答题。 中国工业门类的广度、制造业体系的深度、产业创新的速度、对新技术的开放态度，成为发展工业AI的独特优势。但要将这一独特优势转化为生产力，必须破解工业AI落地过程中模型训练与数据供给之间衔接不足的结构性难题，工业场景需要采集足够多的数据，尤其是负样本的数据，通过这样的方式训练模型才能够更加有效和精准，数据质量是工业AI成功的关键。破题在于抓住“场景”这一核心牵引。 工业场景是人工智能应用的“深水区”。它价值巨大，但门槛极高。工业生产强调零容错，对确定性、可靠性和安全性要求严苛，而工业现场又受设备、工艺、人员、环境等多重因素影响，系统高度复杂，且不同行业、不同生产模式和不同制造工艺差异明显。这使得工业AI不能追求全覆盖式的发展方式，而是必须要从具体的业务场景入手，以可追溯、可验证、可控制为前提稳步推进。 首先，要找准高价值场景。真正值得优先投入的，不是概念最热的场景，而是那些同时具备四个特征的场景：痛点够高频，数据可获取，价值可量化，并且具有推广复制和进一步泛化的潜力。 质量检测就是典型的高价值场景，人工智能的应用成效能够通过效率和成本等指标直观衡量。西门子开发的Smart Detection智能质检平台，已经在成都、南京、苏州等多家西门子工厂实现规模化部署。数据显示，该平台可将硬件成本降低90%，项目交付周期从“周级”缩短至“小时级”。 其次，以场景为牵引，才能有效建设工业高质量数据集。工业领域的数据并非天然完备、现成可用，而是广泛分散在不同设备、系统和流程中，呈现出无序化、碎片化、多源异构和多模态等特征。与此同时，大量影响生产质量和效率的关键知识，常常沉淀于工艺规范、操作经验以及一线工程师和“老师傅”的长期实践之中。未经治理、整合与标注，难以支撑大模型、智能体的训练使用。 只有以具体场景为牵引，数据梳理才能有的放矢，数据采集才能不失焦，数据治理才能抓住重点。只有这样，数据才能真正从“无序积累”走向“有序生产”，分散的数据和隐性的知识也才能逐步转化为可用、可靠、有效的模型训练资产，从而实现“场景-数据-模型”的良性循环，让人工智能真正“有用、好用”，可以“放心用”。 铜冶炼就是一个典型例子。在这一场景中，原料矿石含铜量不稳定、一线经验人才储备不足、高温工况复杂多变等问题相互交织，仅靠单一数据或单点模型难以有效应对，必须围绕具体工艺场景整合设备数据、工艺知识和专家经验。西门子与“十五冶”合作，整合11个工艺段的设备数据，以及来自行业文献、工艺规范和“老师傅”口口相传的行业知识和一手经验，打造出炼铜行业首个下沉到边缘的智能体，使影响铜成品质量和炉体寿命的关键指标——冰铜品位稳定性提升了15%。 第三，软硬融合的系统能力是场景价值兑现的关键。工业AI落地不是单一模型部署的问题，而是一个复杂的系统工程，需要与工业软件、边缘计算设备、执行装备以及工艺流程深度结合。尤其在多代际设备并存、多协议交织的工业现场，人工智能如果不能嵌入复杂异构系统，就很难真正发挥作用。 工业AI不仅要能够理解现场，输出推理结果，还要能够让新旧设备之间实现协同，让指令能够准确执行，让异常处置具备安全兜底，并通过运行数据的持续回流形成闭环。只有打通感知、决策、执行、反馈的全链路，工业AI才能从技术能力转化为现实生产力。 这一趋势已在新一代工业智能体产品中有所体现。西门子近期发布的Eigen工程智能体，是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统之一，它让人工智能不再只是停留在对话框里，而是真正可以嵌入到自动化开发的关键工作流，完成PLC编程、HMI可视化、设备配置等任务，帮助工程师把工作做得更快、更准、更可靠。 最后，工业AI不可能靠单个企业关起门来做成。它要真正走向规模化，必须坚持开放式创新，必须建立在场景开放和生态协同的基础之上。从这个意义上看，开放不是附加项，而是工业AI普及应用的必要条件。当前，已有企业开始通过开放场景、协同试点等方式，加快相关技术在真实工业环境中的验证和优化。西门子也正主动向生态伙伴开放多个中国工厂场景，围绕具身智能开展应用试点。 工业AI不是一蹴而就的事，需要在质检、设备运维、工艺参数优化、工艺排产优化、供应链优化、降低能耗、生成式设计等真实场景中长期投入、持续积累、耐心打磨，智能体应用将会越来越广泛，实现业务流程的智能化，大幅度提升业务运营和决策效率。西门子愿意继续与中国众多伙伴携手，将自身行业知识、数据积淀与技术创新深度融合，让人工智能扎根场景，从单点实效走向生产力跃迁。我们也呼吁进一步推动场景开放与数据流通，共创、共享、共赢工业AI的时代红利。

李稻葵在北京车展上试车。国是直通车 陈昊星 摄 李稻葵在北京车展上试车。国是直通车 陈昊星 摄 文/陈昊星 北京车展已进入专业观众日，众多汽车行业从业者与有购车意向的观众纷纷涌入展馆看车。 其中有一位特殊的观众，他不仅对国内外经济形势有着独到的见解，平时还非常喜欢开车、骑摩托车，是个不折不扣的“车迷”。 这次车展，中新社国是直通车邀请到清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵一起逛展。据他说，他是经济学界“最热爱车”的人。 那么，这位“最爱车的经济学家”在逛北京车展时有哪些感受？他如何看待汽车产业的未来发展？又会给普通人购车、选车带来哪些建议？不妨跟着他的视角，一起来看看。 用车最大隐形成本是什么？不是油，是折旧 截至2025年底，中国汽车保有量达3.66亿辆，汽车驾驶人数量达5.25亿人。“有车一族”规模庞大，随着用车年限增长与产品更新加快，换车正逐渐成为不少消费者需要面对的现实选择。 逛车展，自然会聊到买车的话题。针对普通人如何购车选车的问题，李稻葵给出了自己的判断。李稻葵认为，从当下时间节点来看，具备一定条件的消费者可以考虑换车。近年来汽车产品更新迭代加快，新车型不断推出，若长期不更换车辆，旧车的折旧速度实际上较快。部分消费者认为不换车可以节省开支，但往往忽视了车辆折旧所带来的隐性成本。 在新能源浪潮席卷之下，传统燃油车似乎逐渐被贴上过时的标签。正因如此，“燃油车到底还能不能买”也成为当下消费者普遍关注的问题之一。 在李稻葵看来，燃油车仍然具备一定优势，当下依然可以考虑购买，但关键在于具体使用场景。如果日常用车以郊区或长途出行为主，或居住地充电条件不完善，尤其是在气候较为寒冷的地区，燃油车依然具有较强的现实适用性。 提及买车时该如何省钱，李稻葵指出，车辆使用过程中最大的成本并非能源消耗、维修或保险费用，而是汽车的折旧。因此，从经济性角度出发，应优先选择大品牌、主流车型，这类车型在二手车市场流通性较强、保值率相对较高，有助于降低整体用车成本。相较之下，小众品牌或个性化车型虽能满足特定需求，但通常面临更高的折旧压力。 中东战火真会影响你买车？北京车展上有了答案 当下中东局势似乎也在一定程度上影响到了北京车展。北京车展上，不少外国观众将目光更多投向新能源车型，尤其关注不受石油价格波动影响的出行选择。 在38万平方米的展区里，来自中东、非洲，以及西班牙、意大利等地的客商往来穿梭。在油价高企的背景下，不少来自海外的观众将目光更多投向了展台上的新能源车型。 展馆内究竟有多少外国面孔，或许难以用一个具体数字来统计。但从一些细节中仍可窥见其规模： 有车企包下整列高铁，组织来自约100个国家和地区的1000余名海外经销商集中前来参观，国际化程度由此可见一斑。 李稻葵也注意到，今年北京车展上的“国际面孔”明显增多。在他看来，这一现象与当前中东局势的紧张存在一定关联，但并非决定性因素。 从观展和购车意向来看，部分海外观众确实在一定程度上受到中东局势的影响。在油价存在不确定性的背景下，一些消费者开始更加关注纯电动或混动车型，希望以此降低对传统燃油的依赖。 李稻葵认为，随着电动化技术逐渐成熟，续航能力不断提升、补能效率持续优化，新能源车已从趋势走向现实选择。在他看来，电动化已成为相对确定的发展方向，其技术路径清晰、应用场景不断拓展，这也是其吸引全球关注的重要原因之一。 车企太多，谁能“活下来”？李稻葵点了三类 在逛展结束时，李稻葵也在现场分享了他的感受。 他认为，近千家车企齐聚北京车展进行集中展示，在如此多新车型与车企同台竞争的背景下，必然会引发一个现实问题：世界真的需要这么多车企吗？ 他预计，在激烈竞争下，并非所有车企都能够长期存活。如果市场长期陷入“以价换量”的状态，消费者可能短期受益，但从长期来看，风险也在累积，例如部分车型后续服务跟不上、零部件供应不足、二手车价格大幅贬值等，最终买单的仍然是消费者。 他也观察到，部分车企存在较为明显的跟随式竞争倾向，即“别人做什么自己就做什么”。在他看来，这类缺乏清晰自身定位与核心能力的企业，可能在激烈竞争被中较快淘汰。 此外，他还观察到外资车企正在出现明显分化，大致可以分为三类。 第一类是积极适应中国市场的企业，它们会根据中国消费者的需求和监管趋势调整研发方向，甚至提前布局未来标准，在产品设计等方面更贴近本地市场，整体投入意愿较强。 第二类则相对保守，逐步减少在华投入，对中国市场的参与度下降，更多呈现出收缩甚至逐步退出的态势。 第三类处于观望状态，既没有明确退出，也没有加大投入，仍在根据市场变化不断调整策略，整体方向尚未完全清晰。 “这也是很好的一个‘电视剧’，我们可以一幕一幕地看下去。”李稻葵说。