當AI浪潮席捲全球，市場不免有「AI是否將泡沫化」的擔憂聲浪。台灣西門子總裁暨執行長張合翕3月25日表示「AI不會泡沫化」，也看好未來10年會迎來「工業AI」重要的成長，將成為台灣下一個黃金十年。
現階段AI應用正從消費端走向工業端，簡單來說，「工業AI（Industrial AI）」是實現工業自動化的關鍵，能夠讓機器、系統和生產流程在人為極少干預下自主運作。
透過深度整合生成式AI、機器人技術、物聯網（IoT）與先進分析技術，工業AI可以幫助企業營運效率最佳化，並讓供應鏈每一個環節的決策精準度提升。
張合翕指出，台灣AI發展速度已達前所未見的程度，未來有潛力成為繼半導體之後的另一座「護國神山」。
工業AI、數位雙生克服「工廠人員習慣」，成中小企業轉型關鍵
現在工業AI的導入是企業轉型的加速器。然而，企業普遍存有一大疑慮：AI會不會產生幻覺？
針對AI幻覺，西門子坦言「不可能百分之百避免」，但能透過多節點的國際標準化治理流程來防堵。值得關注的是，西門子的工業AI與數位雙生技術並非單純依賴盲目的機器學習，而是基於物理基礎模型、大型語言模型等技術，並結合現場真實數據進行修正。
西門子表示，以車輛馬力為例，出廠數據會隨著每個人的駕駛習慣而改變；融合原廠數據與現場實際操作習慣，打造出「可推導、高可靠度」的專屬模型，確保AI決策更貼近真實產線的需求。
同時，西門子與輝達展開深度合作，結合西門子深厚的工廠工程專業與輝達強大的運算力，共同打造「工業AI作業系統」，為每一個數位雙生建構包含空間（X、Y、Z）、時間與5D資料維度。
以百事可樂公司為例，透過在虛擬環境中先進行測試，不僅提升了20%產能，更在實際建廠前排除了90%的潛在錯誤，避免實體改建的巨大浪費與碳排。
張合翕進一步說明，工業AI正重塑整個產業端到端價值鏈，涵蓋設計、生產、營運、服務到供應鏈管理。
而台灣西門子業務推動加速協理范栩指出，現階段台灣中小企業導入數位轉型的最大痛點，其實不是技術，而是「人」。
舉例來說，西門子在協助水龍頭五金產業等傳統製造業轉型時發現，最大的阻力來自於第一線人員的習慣改變。「過去員工拿著紙本圖紙、填寫實體表單就能下班，現在卻要求他們在電腦平台上進行數據交換與審核。」這種從紙本到系統的巨大工作模式轉換，才是企業推動數位雙生時必須跨越的挑戰。
目前，在台灣本地市場，西門子已將工業AI和數位雙生技術導入智慧製造、能源管理、軌道運輸與城市基建等各領域，像是透過數位雙生SIMIT系統，協助中鋼完成系統升級，使升級效率提升58%，並將停機時間由65天縮短至38天，以及協助曙光機械降低高達90%的開發成本。
突破空間與電力雙重挑戰，GIS設備成資料中心與半導體護城河
不過，當企業急於導入AI時，也面臨電力基礎建設與碳焦慮等現實考驗，要如何將AI帶來的優勢，真正轉化為看得見的獲利？
隨著AI算力需求激增，資料中心與半導體廠的用電量與日俱增。以近期在台北市中心建置的40MW資料中心為例，要在寸土寸金且電力需求龐大的都會區順利落地，面臨極大的空間與穩定性挑戰。
西門子電氣與自動化業務總監李典融表示，對於資料中心和半導體產業而言，「不容許任何電力波動與中斷」是最高原則，一旦跳電將造成難以估計的損失。為此資料中心捨棄體積龐大的傳統配電盤（AIS），改採西門子氣體絕緣開關設備（GIS）。
相比傳統設備，GIS的佔地面積大幅減少約50%，讓企業能將省下的珍貴空間轉做其他算力或營運。加上傳統配電盤與空氣接觸，容易受到環境影響且需要頻繁維護，而GIS採密封設計，不僅降低了額外的能源耗損，更大幅提升供電的穩定度與安全性。
面對即將到來的碳費徵收與國際淨零趨勢，西門子透過AI大數據分析，平台能即時監控廠房設備的用電量，在尖峰與離峰時間進行自動調配，揪出不必要的能源浪費。
台灣人工智慧學校執行長陳伶志博士在記者會上表示，台灣AI應用現況正快速從生成式AI演進至代理式AI，進而邁向實體AI，應用範疇已全面延伸至製造、能源與基建等實體產業。
責任編輯：李先泰
