工业智能每日观察
中国高技术产业发展促进会新质生产力工作委员会 | 2026年2月27日
前言：在2026年2月的最后一周，全球工业智能化领域正在从"技术演示"转向"规模化工业落地"。随着西门子在2026财年第一季度财报及年度股东大会上展示的强劲增长，以及其与NVIDIA在"工业AI操作系统"上的深度整合，工业界正式告别了AI作为单一功能的时代。今日的观察重点在于：物理信息神经网络（PINNs）在复杂能源系统中的实战化、软件定义自动化（SDA）的架构重塑，以及数据要素如何驱动新一代"灯塔工厂"的演进。
动态详情：2026年2月27日最新消息，西门子正在全面加速其与NVIDIA的战略合作，旨在构建全球首个全栈式"工业AI操作系统"。西门子CEO博乐仁（Roland Busch）在近期股东大会后的技术分享中强调，AI不再是工业软件的一个功能，而是重塑整个价值链的"核心动力"。
技术落地：双方的合作已深入到EDA（电子设计自动化）领域。西门子正在将其仿真产品组合全面实现GPU加速，并集成 NVIDIA CUDA-X 库和 PhysicsNeMo AI物理模型。这意味着复杂的验证和布局优化工作流将获得 2-10 倍 的增速。此外，西门子计划在2026年中期正式推出 Digital Twin Composer（数字孪生编辑器），该软件将允许用户在工业元宇宙中实时调用加速计算算力，构建高保真度的实时数字孪生模型。
动态详情 (2026.02.25/27)：西门子与克林泰克公司 CAPHENIA 签署合作协议，成为其首选自动化与数字化合作伙伴。CAPHENIA 研发的等离子技术（PBR）能将生物甲烷转化为合成气。
行业意义：该项目的核心在于利用 Siemens Xcelerator 组合建立一个可扩展的数字化模板。通过数字孪生技术，CAPHENIA 在法兰克福附近的"Germany I"试点工厂实现了从设计到商业化扩产的无缝衔接。这是工业智能在能源转型领域，特别是"AI + 过程工业"中的典型示范。
根据最新的行业跟踪，罗克韦尔自动化在其最新的技术路线图中重点强化了"未来工业运营"愿景。其最新的 I/O 平台不仅集成了 SIL2/PLd 功能安全等级，还内置了基于 IEC 62443 标准的零信任网络安全架构。罗克韦尔正通过 AI 驱动的数字孪生模型，帮助离散制造企业在 machine-level 实现毫秒级的闭环优化。
技术观察：过去24小时内，工业界对"软件定义自动化"的讨论达到了新高度。根据 IoT Analytics 对主流厂商（如 Beckhoff, ABB, Rockwell）的调研，SDA 正在打破传统 PLC 的硬件束缚。
核心逻辑：这种架构允许控制逻辑在高性能服务器或云端虚拟化运行，而硬件仅负责执行和感知。这种解耦使得 AI 代理（AI Agents）能够直接接管控制回路，通过实时分析生产数据自动调整控制策略。在西门子最近被评为世界经济论坛（WEF）"灯塔工厂"的南京工厂中，这种基于 SDA 的柔性化排产已将开发周期缩短了近 30%。
政策动向：中国工信部近期明确了 2026 年的数字化转型目标。截至目前，中国已建成超过 30,000 个 基础级智能工厂，而 2026 年的重点在于从"卓越级"向"先锋级"的跨越。
关键指标：规划提出，到 2027 年，主要机械企业应基本完成一轮数字化转型。当前政策正通过提升 5G/10G 光纤网络等数字基础设施，推动"数据要素×工业制造"的深度应用。
学术进展：2025年下半年至 2026年初的一系列研究（如 arXiv:2506.19503）系统总结了 PINNs 在工业燃气轮机气动热力学中的应用。
突破点：传统的 CFD（计算流体力学）在处理高温、高压下的不稳定流场时计算量巨大。PINNs 通过将 Navier-Stokes 方程嵌入神经网络的损失函数，实现了对叶片颤振和强制振动的快速预测。最新进展显示，这种方法在保持物理一致性的前提下，不仅能减少对高成本实验数据的依赖，还能为实时设计优化提供毫秒级的响应支持。
该研究（发表于 2025年2月并正在 2026 年实现工程化）提出了一种利用 PirateNet 架构的 PINNs 来处理复杂的相变和界面变形问题。在注塑成型、铸造及多相流工业设备中，界面的追踪一直是仿真难点。该算法通过因果训练（Causal Training）和随机权重分解技术，无需传统数值离散中的逆风稳定化方案，即可获得高精度的解。
结语：通过过去 24 小时的观察，我们可以确认，工业智能的竞争维度已经发生了本质改变：
- 在设计端：AI 正从简单的 CAD 辅助转变为具备物理感知的生成式设计内核（如西门子与 NVIDIA 的 EDA 合作）。
- 在运营端："软件定义自动化"正在解构传统的金字塔控制架构，使得工厂具备了像互联网产品一样的快速迭代能力。
- 在科研端：AI for Science（尤其是 PINNs）正在填补高保真仿真与实时性要求之间的鸿沟。
对于业界同行而言，当前的战略重心不应再仅仅是"数字化"，而是如何构建支撑 AI 自主运行的"工业底座"。数据要素不再是静态的资产，而是驱动 AI 代理进行实时物理推演的"燃料"。
关注高促会新质生产力工委会公众号
微信扫码发送"每日分析"获取下载密码
