在全球科技产业加速变革的背景下，工业智能化正从实验室走向生产线。
西门子中国区首席执行官肖松博士近日在拉斯维加斯消费电子展（CES 2026）主题论坛中指出，当前技术发展已进入"最后一公里"攻坚阶段，能否实现工业场景的深度赋能将成为衡量技术价值的关键标尺。
这一判断源于产业实践的深刻变化。
相较于引发广泛关注的消费级智能应用，工业领域的技术落地面临更高门槛。
肖松强调，工业智能化需要构建"三位一体"能力体系：扎实的底层技术架构、垂直行业的专业知识，以及99.99%以上的系统可靠性。
以西门子与百事公司合作的数字孪生项目为例，通过实时仿真与产线数据的深度融合，该工厂在试运行阶段即实现能耗降低18%、故障预警响应速度提升40%的显著成效。
产业界普遍认为，这种转型压力来自双重驱动。
一方面，全球制造业正面临劳动力成本上升与碳减排要求的双重约束；另一方面，5G、物联网等新型基础设施的完善为技术渗透创造了条件。
国际数据公司（IDC）预测，到2028年，工业智能化解决方案市场规模将突破5000亿美元，其中流程优化类应用占比超六成。
值得注意的是，技术迭代正在重塑产业竞争格局。
肖松特别指出，传统产业工人的经验价值不降反升——在德国安贝格电子工厂，熟练技师与智能系统的协同作业使产品不良率降至百万分之一水平。
这种"人机协同"模式提示我们：产业升级不是简单的替代关系，而是生产要素的重新组合。
面向未来，行业专家建议从三个维度突破：建立跨学科人才培养体系、完善工业数据治理标准、构建开放的技术协作生态。
正如西门子与英伟达联合开发的物理智能系统所展现的，只有打通虚拟仿真与实体制造的闭环，才能释放智能化转型的最大潜能。
工业AI的崛起标志着人工智能技术正在从"看得见但用不上"向"看得见也用得上"转变。
这不仅是技术进步的体现，更是产业理性回归的表现。
在这个过程中，可靠性、领域知识和生态协作将成为决定成败的关键因素。
对于企业和从业者而言，抓住工业AI这一历史机遇，既要重视技术创新，更要重视人才培养和产业生态建设，才能在新一轮产业革命中赢得主动权。