正如同電力改變了上個世紀，AI 也將徹底改變這個世紀。我們將 AI 擴展到實體世界，從設計、工程到營運，端到端全面覆蓋，讓客戶能以更快的速度、更好的品質及更高的效率，將想法轉化為真實世界的影響力。
At Hannover Messe, Siemens unveiled the Eigen Engineering Agent – moving industrial AI from assistance to autonomous execution.
We combine decades of industrial data, deep domain expertise and advanced AI to help customers move faster across the entire lifecycle — from engineering and design to operations. Through Siemens Xcelerator, we make trusted industrial AI accessible to all.
工業 AI 是專為現實世界打造的人工智慧：涵蓋維持經濟運作的工廠、建築物、火車、電網和醫院。工業 AI 與消費型 AI 不同，前者必須在以可靠性、安全和精確度為關鍵優先事項的環境中工作。
透過製造、建築、運輸、電網和 AI 基礎設施的技術、合作夥伴關係和客戶案例，我們將展示 Siemens 如何加速推動工業 AI 的發展，並與客戶和合作夥伴共同帶來真實影響力。
利用具備 AI 功能的邊緣控制器將過時系統現代化。利用即時資料來自動化建築最佳化、打破資料孤島，並使營運更具成本效益且更永續。
Siemens 工業 AI 在製造、能源和建築領域中，在產量、效率、成本和正常運作時間方面正在產生可衡量的結果。這些系統均已部署於營運設施中，其結果清晰可計。
PepsiCo 部署了 Siemens 數位孿生編寫器，在任何實體修改之前先模擬和最佳化生產線變更。這導致 Gatorade 工廠的產量在三個月內增加 20%，同時透過挖掘隱藏產能降低了 10-15% 的資本開支。
Siemens Industrial Copilot 是我們的生成式 AI 助理，可為整個價值鏈的人員賦能。其可透過自然語言簡化程式碼生成和錯誤診斷等複雜工作，協助人類專家專注於創新和高價值的問題解決方案。
雖然工業 AI 在資料處理和自動化方面表現優異，但人類提供了應對現實世界細微差別的責任歸屬與情境判斷。這三個故事展示了專家如何使用 AI 來推動安全性、效率和持續改進。
Sachsenmilch 的一位經理使用 Senseye AI 提前數週發現泵浦故障。這讓團隊可以在預定停機期間進行修復，節省了數十萬元資金，並防止數千公升牛奶損失。
西班牙的營運商使用 SIWA Leak Finder 來找出小至每秒 0.2 公升的洩漏。透過精確定位 10,000 起事件，他們能夠精確派遣團隊，不僅節省水費更降低社區成本。
VA SYD 的工程師訓練 AI 監控 2,000 公里的管道。它發現了感測器漏掉的微小洩漏，將水損失從 10% 降至 8%，並在重大爆裂影響城市供水前將其阻止。
Siemens 在 2026 年 CES 展示我們的整合式 AI 方法，展現智慧如何透過統一的技術堆疊移動——從工程模型到生產資料、從邊緣推論到雲端部署。單一平台適用於每種工業情境，無需重複開發。
透過整合真正資料智慧所需的所有層級來發揮工業 AI 的全部潛力。
