文｜白 鴿

編｜王一粟

“工業(yè)AI的真正落地，始于對需求場景的精準(zhǔn)捕捉，成于將技術(shù)、數(shù)據(jù)與行業(yè)機理的深度融合?！蔽鏖T子全球執(zhí)行副總裁、西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松博士如此說道。

當(dāng)前，AI大模型正加速在千行百業(yè)中落地。但在其中，工業(yè)成為了AI落地最難的場景，也成為了AI大模型應(yīng)用落地含金量最高的戰(zhàn)場之一。

據(jù)《2025工業(yè)智能體應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢展望報告》，對200余家工業(yè)企業(yè)展開深度調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，雖然近八成企業(yè)認(rèn)可AI提升生產(chǎn)效率和降低運營成本的價值，但實際部署仍面臨挑戰(zhàn)：43%的企業(yè)尚未部署工業(yè)智能體，僅8%實現(xiàn)多場景應(yīng)用。

而這背后的制約因素，集中體現(xiàn)在部署成本高、專業(yè)人才缺乏和技術(shù)成熟度不足三大方面。此外，企業(yè)在考慮是否應(yīng)用工業(yè)智能體時，普遍將穩(wěn)定性與可靠性作為核心考量。

從技術(shù)角度來說，工業(yè)行業(yè)普遍存在數(shù)據(jù)壁壘，通用大模型往往由于缺乏專業(yè)數(shù)據(jù)而答非所問。

“當(dāng)前，大家通過ChatGPT、豆包、通義千問等，可以檢索向公眾公布的基于互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)的知識。但是對于工業(yè)知識，尤其是西門子技術(shù)領(lǐng)域范疇內(nèi)的，如工廠自動化領(lǐng)域的知識，恐怕無法依托于ChatGPT、豆包等通用型的AI，因為它們在工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫不夠完整和準(zhǔn)確。”西門子（中國）有限公司執(zhí)行副總裁、西門子大中華區(qū)數(shù)字化工業(yè)集團總經(jīng)理王海濱說道。

在工業(yè)場景中，需要給客戶更加專業(yè)、更加靠譜、更加準(zhǔn)確的答案，“這也正是西門子累積百年行業(yè)KNOW-HOW（行業(yè)知識）可以發(fā)揮作用的地方?！?/strong>

9月底，在2025中國國際工業(yè)博覽會上，西門子這家擁有近180年歷史的工業(yè)巨頭，集中展示了其AI大模型技術(shù)產(chǎn)品和應(yīng)用落地案例，并通過這一系列的案例，撕開了AI與工業(yè)融合的口子。從老師傅的經(jīng)驗數(shù)字化，到非標(biāo)設(shè)備的快速研發(fā)，西門子正在用AI重新定義工業(yè)生產(chǎn)的效率邊界。

在工業(yè)場景中，編程是設(shè)備運行的基礎(chǔ)，但傳統(tǒng)模式下，工程師不僅要掌握復(fù)雜的代碼邏輯，還要應(yīng)對不同設(shè)備的適配問題，一個小錯誤可能導(dǎo)致整條產(chǎn)線停工。

西門子將百年工業(yè)KNOW-HOW融入至生成式工業(yè)AI助手Industrial Copilot中，可以通過自然語言交互，使工程人員無需深厚的編程背景也能完成設(shè)備組態(tài)、PLC編程等專業(yè)任務(wù)，這極大地緩解了企業(yè)對專業(yè)人才的依賴。

更關(guān)鍵的是，這款A(yù)I助手解決了工業(yè)知識“斷代”的痛點。

過去，工廠里核心工藝往往掌握在老師傅手里，他們憑借幾十年經(jīng)驗調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化流程，但這些經(jīng)驗難以標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化。西門子的AI助手卻能將這些隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性模型，通過分析老師傅操作背后的海量數(shù)據(jù)，提煉出工藝優(yōu)化的規(guī)律，再將這些規(guī)律轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的程序。

比如某汽車零部件工廠的熱處理工序，過去全靠老師傅憑手感調(diào)整溫度和時間，產(chǎn)品合格率波動在5%左右。引入西門子AI工藝尋優(yōu)后，AI分析了過去三年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，找到了溫度、時間與合格率的最優(yōu)函數(shù)關(guān)系，將波動范圍控制在1%以內(nèi)。

在另一個落地案例中，中科摩通作為一家非標(biāo)設(shè)備制造商，過去接的訂單都是“一次性定制”，客戶需求不同，設(shè)備設(shè)計、調(diào)試、生產(chǎn)的流程就得重來，常常因為一個小錯誤，導(dǎo)致樣機重做，工期延誤、成本超支是家常便飯。

但這一次，他們與西門子合作的新能源汽車EMB裝配設(shè)備項目，卻創(chuàng)造了行業(yè)紀(jì)錄，僅用2個月就完成了從設(shè)計到交付的全流程，且一次調(diào)試成功。

背后的核心，正是西門子AI驅(qū)動的“一次正確”理念。通俗來說，以前是邊做邊改，現(xiàn)在則是先仿真訓(xùn)練驗證、后進行實踐落地。

具體來說，項目啟動前，團隊先在西門子的虛擬仿真環(huán)境中搭建設(shè)備模型，AI根據(jù)客戶需求自動生成了核心代碼，并模擬了生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的問題，如某個部件的安裝角度偏差、電路兼容性問題，這些在過去要到實際裝配時才會發(fā)現(xiàn)的問題，在虛擬環(huán)境中就被逐一解決。

這個案例的意義，遠不止一個項目的成功。

對于非標(biāo)設(shè)備行業(yè)來說，“定制化”與“高效率”一直是矛盾體，而西門子用AI找到了平衡點，即將試錯成本轉(zhuǎn)移到虛擬環(huán)境，讓現(xiàn)實中的生產(chǎn)環(huán)節(jié)“一次就對”。正如王海濱所說：“‘一次正確’不是不犯錯，而是讓錯誤在虛擬世界里提前結(jié)束，讓工業(yè)生產(chǎn)少走彎路。”

從代碼生成到設(shè)備研發(fā)，從維護優(yōu)化到合格率提升，西門子的AI應(yīng)用已經(jīng)滲透到工業(yè)生產(chǎn)的全流程。它不僅解決了單個環(huán)節(jié)的效率問題，更在幫助整個行業(yè)跳出“低價內(nèi)卷”的怪圈，通過AI創(chuàng)造更多價值，讓工業(yè)競爭回歸“技術(shù)驅(qū)動”的本質(zhì)。

正如工博會上“鉆耀之心2.0”所展示的那樣，AI就像工業(yè)的“心臟”，它讓數(shù)據(jù)流動起來，讓設(shè)備智能起來，讓生產(chǎn)高效起來。

當(dāng)更多企業(yè)開始用AI重構(gòu)生產(chǎn)時，工業(yè)的下一個“效率革命”，或許才剛剛開始。

以下是與西門子（中國）有限公司執(zhí)行副總裁、西門子大中華區(qū)數(shù)字化工業(yè)集團總經(jīng)理王海濱對話內(nèi)容（經(jīng)光錐智能編輯）：

Q：今年在我們的展位上看到最吸引觀眾眼球的就是“鉆耀之心”，能否為我們介紹下西門子展臺最亮眼的"鉆耀之心"？請您用一句話總結(jié)本次西門子展臺的核心價值？

A：“鉆耀之心2.0”是我們今年展臺上的亮點之一，圍繞“鉆耀之心2.0”，我們展示了135款來自西門子數(shù)字化工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施集團的幾個產(chǎn)品事業(yè)部的各種產(chǎn)品。

其次是工業(yè)人工智能專區(qū)，展出了工業(yè)AI的幾個應(yīng)用場景。首先是在知識管理、知識問答、知識檢索方面，主要產(chǎn)品形態(tài)是西門子知識庫的AI助手。

當(dāng)前，大家通過ChatGPT、豆包、通義千問等，可以檢索向公眾公布的基于互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)的知識。但是對于工業(yè)知識，尤其是西門子技術(shù)領(lǐng)域范疇內(nèi)的，如工廠自動化領(lǐng)域的知識，恐怕無法依托于通用型的AI，因為它們在工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫不夠完整和準(zhǔn)確。

在工業(yè)場景中，我們需要給客戶更加專業(yè)、更加靠譜、更加準(zhǔn)確的答案。這也正是西門子累積百年行業(yè)know-how（行業(yè)知識）可以發(fā)揮作用的地方。

第二個場景是自動化工程的開發(fā)環(huán)境，比如說TIA博途，在這樣的工程開發(fā)環(huán)境中我們嵌入了AI助手。過去，PLC編程工程師需要一條條指令去寫PLC的代碼，而現(xiàn)在通過用AI不僅能直接生成一個PID調(diào)節(jié)程序，并且還可以自動驗證程序的準(zhǔn)確性等。

第三，在工廠運營環(huán)境中，一臺設(shè)備需要進行工藝尋優(yōu)，過去是憑老師傅的經(jīng)驗，現(xiàn)在把老師傅經(jīng)驗背后的海量數(shù)據(jù)進行整合，找到規(guī)律，然后運用規(guī)律來達到工藝的進一步優(yōu)化，這是另一種工業(yè)場景中AI的應(yīng)用。

第三大亮點是中科摩通案例。這個案例全面體現(xiàn)了我們向市場推出的“一次正確”的理念。

中科摩通是一個非標(biāo)設(shè)備制造商，每一個工程，每一個客戶的要求都不一樣，都需要定制。過去從工程開發(fā)到調(diào)試、制造，交付給客戶，以及交付客戶之后的服務(wù)都是耗時耗力。如今在AI技術(shù)的加持下，使我們能在虛擬環(huán)境中充分驗證自己設(shè)計，用AI自動生成代碼并進行驗證等。

我們說的“一次正確”不是絕對的不犯錯，而是說這種試錯的過程更多地發(fā)生在虛擬仿真環(huán)境當(dāng)中，大大降低試錯成本。直到設(shè)計的原理、代碼和驗證調(diào)試都在虛擬仿真環(huán)境得到了驗證之后，我們再付諸實施，從而可以幫我們在現(xiàn)實當(dāng)中做到“一次正確”。這一理念是我們今年展臺上“數(shù)實融合，新智增長”口號背后的一個非常具有客戶價值感，極具落地性的一個提法。

中科摩通跟我們一起花了2個月的時間，去做了這樣一臺新能源汽車EMB裝配設(shè)備，通過這個項目向大家真實、全方位地展示“一次正確”概念。

Q：請您結(jié)合西門子的經(jīng)驗和成果，分享一下AI在應(yīng)用過程當(dāng)中的難點是什么？從西門子自身出發(fā)，在AI應(yīng)用當(dāng)中取得的最重要的經(jīng)驗和收獲是什么？對于中國用戶關(guān)于AI的應(yīng)用，西門子有哪些建議？能否分享西門子在全球AI應(yīng)用過程中，發(fā)現(xiàn)哪些比較有價值的信息或者亮點？

A：AI有兩個定義，一個是廣義的AI，一個是狹義的AI。廣義的AI是指，任何由計算機來執(zhí)行人腦產(chǎn)生思維過程的都可以稱之為廣義的AI。比如我們從小就開始學(xué)數(shù)學(xué)，背乘法口訣，經(jīng)過教育后，人的大腦就知道1×1=1，2X2=4等，而在計算機出現(xiàn)之前，我們沒有一個設(shè)備可以執(zhí)行人腦產(chǎn)生思維的過程。在計算機出現(xiàn)之后，從二進制原理到越來越高級的半導(dǎo)體芯片，使得計算機可以執(zhí)行人腦中的思維活動。因此由計算機執(zhí)行人腦中的思維活動，是一種廣義上的AI。

狹義的AI該如何定義？在過去，人腦的一些思維活動無法變成計算機運行的算法，“教育”計算機去運行指令。比如說最早出現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)，通過機器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)的算法，使得計算機能夠進行物體或者是圖像的識別，當(dāng)這種技術(shù)剛開始出現(xiàn)的時候，大家都覺得眼前一亮，認(rèn)為這是一種技術(shù)上的突破。再比如對于很多人來說，人們從小受到的教育會對貓這種生命體認(rèn)作是一只貓，如果看到這個樣子的動物就是貓，與此類似其他有一種動物是狗，有一種動物是馬，這是一種人腦的識別模式。對于這樣的識別模式，在過去用工業(yè)視覺加計算機等手段是做不到的。后來，經(jīng)過機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等一系列技術(shù)，我們發(fā)現(xiàn)如果說用成百上千張同樣的圖片去訓(xùn)練計算機，計算機就可以像人腦一樣去識別類似的人腦思維活動，這是一種AI的體現(xiàn)。

時至今日，可能還有很多事情無法直接交給計算機來執(zhí)行，還需要“思考”，讓計算機可以像人腦一樣處理這些事情，我們也稱之為人工智能。以我們剛提到的PLC程序舉例，自動化工程師在TIA博途環(huán)境當(dāng)中以一條一條的方式去寫代碼，通過鍵盤輸入代碼，這個過程是人腦想出來之后，再通過鍵盤輸入到電腦當(dāng)中，其后再通過調(diào)式、通過PLC去執(zhí)行。而AI可以取代這個代碼生成的過程，原本工程師需要在腦子里構(gòu)思然后一條一條手工輸入，現(xiàn)在我們可以讓AI生成一個閉環(huán)PID調(diào)節(jié)程序，AI可以自動寫出超2000條代碼，且其中大多數(shù)都是正確的，那么這個過程我們說它替代了人腦的工作，這也是一種AI的體現(xiàn)。

那么什么是更高階的AI？比如某個程序雖然正確，但是還有迭代的空間。比如之前生成的第一個版本是1.0，它是正確且可以運行的，但是并不一定是最優(yōu)的，它應(yīng)該被迭代成1.1、1.2、2.0、2.5，這樣一個優(yōu)化迭代的過程用AI能替代人腦進行嗎？可能尚且還做不到。但AI智能體能夠自感知、自決策、自優(yōu)化。其關(guān)鍵在于自優(yōu)化，自優(yōu)化是在自動生成第一版的程序之后還能夠不斷向上迭代更高水平的AI，現(xiàn)在我們稱之為AI智能體。

現(xiàn)在在工業(yè)環(huán)境下用AI的難點，我認(rèn)為AI背后的本質(zhì)，其一是要有大量的數(shù)據(jù)，各種各樣的工業(yè)現(xiàn)場的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。另一個本質(zhì)，以我們大家在上學(xué)的時候?qū)W過的數(shù)學(xué)為例，函數(shù)有自變量和因變量y=f（x），x可以是多變量從x1到xn，f是函數(shù)關(guān)系。所謂AI是在很多場景下，面對海量的數(shù)據(jù)，有一些數(shù)據(jù)是因變量，是x1到xn，另外一些數(shù)據(jù)是y，但是我們不知道中間的f函數(shù)關(guān)系，我們要通過這么多的數(shù)據(jù)去建立模型、去驗證模型，所有這些工作的本質(zhì)就是尋找這個f，而當(dāng)這個函數(shù)關(guān)系找到之后，會對我們的生產(chǎn)力帶來第二次躍遷。倘若我們知道這個模型是正確的，再有了自變量數(shù)據(jù)之后，我們就可以通過這個f函數(shù)關(guān)于算出y，因而我們可以通過AI指導(dǎo)我們做預(yù)測性的維護，做前瞻性的指引，從而對各種工藝參數(shù)進行尋優(yōu)等。我想這就是背后的邏輯。

對于一個工業(yè)從業(yè)者來說，AI最大的困難，第一個是數(shù)據(jù)的獲得。今天我們對數(shù)據(jù)的獲得相比幾年前已經(jīng)有了巨大的進展，但是對廣大的工業(yè)從業(yè)者來說這依然是第一個難點。第二，獲得數(shù)據(jù)之后的數(shù)據(jù)治理，所謂的數(shù)據(jù)治理就是數(shù)據(jù)背后代表什么語義、什么含義？結(jié)合工業(yè)場景，這個數(shù)據(jù)可能代表著壓力、流速、溫度、力矩等含義，還有數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)的存儲等等。在數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)之上，我們要結(jié)合工業(yè)場景去進行建模，建模的過程就是在海量數(shù)據(jù)中尋找各種各樣的函數(shù)關(guān)系f，然后用f去指導(dǎo)我們的生產(chǎn)。為什么今天我們尚且有很多事情要靠老師傅的經(jīng)驗，因為老師傅的經(jīng)驗在某種程度上來說就代表著f，但是這個f并沒有被提煉到計算機的程序當(dāng)中，還停留在老師傅的人腦中。

總而言之，工業(yè)企業(yè)駕馭AI或者是利用AI去提高自己的生產(chǎn)力，其背后的難點是工業(yè)AI本身是跨學(xué)科的，既要懂自己所處的行業(yè)、工業(yè)場景背后的工藝、Know-how等，同時又要知道數(shù)據(jù)科學(xué)，還要有IT的知識等等，這是一個跨學(xué)科的領(lǐng)域。對于廣大傳統(tǒng)從事制造業(yè)的企業(yè)而言，可以想象其背后的難度。

那么西門子在踐行AI方面的經(jīng)驗，就是從低到高進階的，在公司全員普及“工業(yè)+數(shù)據(jù)+AI”的跨學(xué)科的知識和意識，發(fā)動全員去探索、去實踐。在西門子成都工廠可以看到AI應(yīng)用于質(zhì)量檢測、應(yīng)用于物品分揀、運用于物流向供應(yīng)商下訂單等等。

最后，我們的志向是既然廣大工業(yè)企業(yè)有這么多實際困難，我們思考的是如何降低大家應(yīng)用AI的門檻和難度。比如說西門子收購了Mendix，這是一個低代碼應(yīng)用開發(fā)平臺，使得大家在沒有IT知識的情況下，只要懂自己的工藝，也能夠在Mendix環(huán)境里生成計算機程序。

另外西門子還收購了Altair，Altair在我們的展臺上展出了一款叫RapidMiner的產(chǎn)品，在基于大數(shù)據(jù)尋找函數(shù)關(guān)系f和建模方面大大降低了工業(yè)客戶的使用門檻，因為其背后有幾千種現(xiàn)有的模型可以供客戶使用，并且可以智能的尋找、訓(xùn)練模型，大大降低了工業(yè)客戶使用AI尋找數(shù)據(jù)模型的難度。

Q：剛剛我們了解了AI的情況，也看到西門子的展臺上有很多用戶在交流。基于當(dāng)前自動化市場的實際情況，內(nèi)卷現(xiàn)象尚未緩解，行業(yè)震蕩之中寒氣仍在延續(xù)，在這樣的市場環(huán)境下，西門子如何應(yīng)對當(dāng)前的自動化行業(yè)挑戰(zhàn)？

A：在這個問題上我想請張勁松來回答，因為張勁松領(lǐng)導(dǎo)的華東區(qū)幾乎占了西門子全國數(shù)字化工業(yè)業(yè)務(wù)的近40%，華東區(qū)也是中國制造業(yè)的一片沃土，可以以華東區(qū)在過去和各行各業(yè)客戶接觸的情況談?wù)務(wù)J知。

張勁松：大家好，我目前負(fù)責(zé)西門子華東大區(qū)銷售業(yè)務(wù)，新財年將擔(dān)任工廠自動化事業(yè)部的總經(jīng)理。確實制造業(yè)自動化市場現(xiàn)在發(fā)展存在一定挑戰(zhàn)，這種情況也加劇了內(nèi)卷。長三角區(qū)域也是我國乃至全球制造業(yè)最為集中的地區(qū)之一，我們看到對市場發(fā)展來說，我們的企業(yè)家還是在想盡各種辦法，一個是擴大市場，比如說“出海”，把市場延伸到外面去。另一方面，大家也紛紛在尋找辦法讓自己的設(shè)備升級，能夠把生產(chǎn)設(shè)備的效率提高，讓設(shè)備的性價比更高。

在這個過程當(dāng)中，我也觀察到一個現(xiàn)象，很多企業(yè)家并不只是單純關(guān)注直接采購成本，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注全價值鏈各個環(huán)節(jié)生產(chǎn)力的提高。比如說這個產(chǎn)品使用是否非常方便，比如說某個產(chǎn)品三天能把程序做出來，另外一個產(chǎn)品需要六天，這個效率明顯就低了，工程師的利用率就降下來了。比如說設(shè)備在使用過程當(dāng)中，新設(shè)備出現(xiàn)機械的干擾、電氣不適配等問題，造成樣機做出來之后要重新去設(shè)計、制造，這不僅是物料的浪費，也是時間的浪費。因此我們需要想一些辦法，比如在虛擬環(huán)境下做一些仿真，在實際設(shè)備生產(chǎn)之前做一些試驗，盡可能把糾錯放在仿真環(huán)境中，這樣一來可以加快時間效率。

談及后期的服務(wù)，在產(chǎn)品售出之后，特別是對于賣設(shè)備的企業(yè)而言，或多或少都會涉及到服務(wù)問題，服務(wù)問題對企業(yè)運營來說消耗的都是利潤，這一點企業(yè)家也非常關(guān)注。

西門子看到這些現(xiàn)象，我們也希望跟客戶一起解決這些問題，所以我們也把這個理念在本次展會期間進行了詮釋，我們總結(jié)了六個“一次正確”。

“一次設(shè)計正確”，我們有MCD工具，幫助設(shè)備在設(shè)計階段就可以做仿真、做驗證。

“一次選型正確”，如果說元器件選型出現(xiàn)錯誤，其會增加采購供應(yīng)鏈成本，也消耗了時間，所以選型的“一次正確”非常重要，而我們的選型工具（Simcenter Amesim）可以幫助客戶做到這一點。

“一次調(diào)試正確”，剛剛在展會現(xiàn)場，西門子攜手中科摩通打造的新一代新能源汽車EMB智能裝配設(shè)備正式揭幕。該設(shè)備是西門子生成式工業(yè)人工智能助手Industrial Copilot在中國市場的首次試點應(yīng)用?？梢约涌煺{(diào)試正確，不是把工程師替代掉，而是極大提高了編程效率。

“一次制造正確”，我們說物料盡可能不要出錯，成套性、系列性，甚至是顏色都非常重要，盡管是小細節(jié)，但是可以極大提高裝配工人的效率，保證裝配“一次正確”。

“一次服務(wù)正確”，我們提供了一系列從產(chǎn)品到技術(shù)、到系統(tǒng)等等的服務(wù)，而且通過我們和合作伙伴的合作還擴大了我們的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，我們稱之為“半日達”，可以加快服務(wù)效率。

“一次低碳正確”，無論是應(yīng)該、軟件、人力上的消耗降低，這本身就是低碳，我們提供了諸如Smart ECX智慧能碳管理平臺這樣的工具，可以幫助客戶進行碳排放的計量等，也會提供強大的對應(yīng)性措施，幫助客戶去減少碳排放。

A：雖然中國制造業(yè)，各行各業(yè)普遍內(nèi)卷趨勢。在這個普遍現(xiàn)象當(dāng)中如何破局，這種成長的機會，或者說突破的機會也是隨處可見。各行各業(yè)的企業(yè)家，當(dāng)他們以全局的視角去審視自己企業(yè)運營的整個成本結(jié)構(gòu)、效益、費用、人員、時間、試錯、供應(yīng)鏈、服務(wù)、設(shè)計、工程、效率等等，在全面審視的過程當(dāng)中，各個行業(yè)的用戶會發(fā)現(xiàn)，如果我要在設(shè)計上、質(zhì)量上、創(chuàng)新速度上等等要比同行做得更好，其實可研究或者說可著手的方向還是很多的，這也給西門子的業(yè)務(wù)帶來種種機會。

總而言之，我們還是能夠在當(dāng)下的環(huán)境中找到不少各行各業(yè)攜手前行的客戶和合作伙伴，推動中國制造業(yè)向前發(fā)展，也推動西門子業(yè)務(wù)向前發(fā)展。

Q：今年三月份在上海，我也參加了西門子面向中國市場的18款產(chǎn)品發(fā)布會。這一舉措引發(fā)了網(wǎng)友大量關(guān)注和討論，現(xiàn)在時間過去半年了。面向中國市場發(fā)布這些產(chǎn)品市場接受程度如何，市場表現(xiàn)如何，未來，聚焦中國的創(chuàng)新產(chǎn)品你們有什么樣的規(guī)劃？

A：我們發(fā)布的18款產(chǎn)品，上市之后的表現(xiàn)明顯好于我們的大盤平均水平。發(fā)布的這些產(chǎn)品從臺套數(shù)來說大大超過了兩位數(shù)，有20%-30%多的增長。證明了基于中國市場的需求去研發(fā)產(chǎn)品的思路和做法是受到市場的認(rèn)可的，也增強了我們繼續(xù)在這方面加大投入的決心。

大家看到今天在展會上我們陸續(xù)又發(fā)布了很多新產(chǎn)品，我想我們這些新產(chǎn)品的發(fā)布不是一個個產(chǎn)品個體的行為，每一款產(chǎn)品都是西門子產(chǎn)品家族中的一員。因為我們這些產(chǎn)品還是要保持西門子統(tǒng)一的質(zhì)量水準(zhǔn)，以及它們的體系性和互操作性。同時，我們需要持續(xù)加大投入，持續(xù)加快研發(fā)速度，持續(xù)跟上中國客戶發(fā)展的節(jié)奏，所以在這個方向上，我們也是越走越有信心。

另外，在18款產(chǎn)品發(fā)布之后，不僅在中國大陸受到了客戶的好評和歡迎。鄰近國家和地區(qū)，包括中國臺灣的客戶、印度客戶，東南亞客戶也紛紛對這些產(chǎn)品有強烈的興趣。