西门子与英伟达两大CEO共话工业AI：重塑工业的未来与能源的边界

人工智能行动信...01-11

本文内容整理自Siemens President and CEO Roland Busch, NVIDIA CEO Jensen Huang, PepsiCo Athina Kanioura, Microsoft Jay Parikh, Commonwealth Fusion Systems Bob Mumgaard在CES的专访，公开发表于2026年01月07日。原始内容参考：https://...

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energy","themeId":null,"isJumpTheme":false,"ttsUrl":null,"symbols_score_info":{"SNVD.UK":0.6,"2NVD.UK":0.6,"NVDU":0.6,"NVDS.UK":0.6,"NVIW.SI":0.6,"NVDD":0.6,"NVD":0.6,"NVD3.UK":0.6,"SIEGY":1.96,"3NVD.UK":0.6,"NVDX":0.6,"NVDY":0.6,"NVDA":1.95,"NVDS":0.6,"NVD2.UK":0.6},"content_text":"本文内容整理自Siemens President and CEO Roland Busch, NVIDIA CEO Jensen Huang, PepsiCo Athina Kanioura, Microsoft Jay Parikh, Commonwealth Fusion Systems Bob Mumgaard在CES的专访，公开发表于2026年01月07日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=R4Wm6YdoZSs内容提要：西门子CEO罗兰·布施在CES 2026上的主题演讲工业革命的演进：演讲回顾了从蒸汽动力、电气化到计算机时代，直至当前的人工智能（AI）时代的历程。AI将如同昔日的电力一般，成为本世纪最具变革性的力量。AI的颠覆性潜力：AI不仅将重塑产品的设计与制造方式，更将彻底革新基础设施的建设与运营，赋予系统、电网、城市乃至整个经济体前所未有的适应性与效率。AI惊人的进化速度：AI变革社会的速度将远超历史上的任何一次技术革命——相比蒸汽时代的60年、电力时代的30年和计算机时代的15年，AI预计将在短短7年内深度融入并支撑我们赖以生存的系统。物理系统中的AI力量：当AI与物理系统结合，将产生立竿见影的现实影响，彻底改变设计、建造、生产、基础设施运行以及能源供应的模式。西门子的时代定位：作为拥有百年深厚积淀的工业巨头，西门子致力于赋能工业AI革命，通过连接尖端AI技术、深厚的行业积淀与强大的合作伙伴网络，构建全栈式（End-to-End）工业AI解决方案。成功的关键三要素：部署工业AI的成功铁三角：合适的技术栈（软硬件、GPU等高性能计算）、深邃的行业领域知识（Domain Know-how）以及强大的合作伙伴生态。数据：工业AI的基石：高价值的工业数据是AI应用的前提。必须克服数据碎片化的挑战，实现数据的连接、整合与深度利用。数字孪生：核心引擎：数字孪生技术不仅能模拟复杂系统，更能进行大规模仿真，最终实现对现实世界系统的实时控制与全局优化。全领域的深度融合：AI将全面渗透至各个关键领域：芯片设计（EDA软件）、仿真（数值计算）、先进制造（自适应生产）、工厂运营（AI原生工厂）、未来能源（核聚变）、智能交通（自动驾驶）及生命科学（新药研发）。加速创新的飞轮：借助AI，我们能实现更快的模拟、更优的设计、更高效的生产，从而显著缩短产品的上市周期。未来工厂的终极形态：未来的工厂将呈现“由外而内”的AI化，工厂本身将进化为一个巨大的、自适应的机器人，通过机器人来协调和制造机器人。AI与能源的辩证关系：AI虽然是能耗大户，但更是解决能源瓶颈的关键。它将助力智能电网管理、优化能耗，甚至加速聚变能等无限清洁能源的实现。AI赋能可持续发展：AI技术通过大幅提升能效、减少资本性支出（CAPEX）和优化资源配置，将成为推动可持续发展的核心引擎。人机协作的新范式：AI不会取代人，而是让工人更自信、更高效。通过解放双手、提供实时指导和知识整合，AI将彻底升级工作体验。AI工厂：前所未有的工程：建设AI工厂需要史无前例的投资与技术密度。数字孪生将在其设计、规划、模拟和运营的全生命周期中发挥决定性作用，确保项目成功。生命科学的突破：AI将重塑新药研发流程，从数据整合、分子模拟到大规模生产，显著缩短研发周期并降低成本，造福人类健康。从助手到智能体：AI正在进化，从执行单一任务的助手，转变为能协同工作的智能体（Agent）团队，能够处理复杂的异步任务，并深度整合企业数据。文化与人才的蜕变：推动AI落地需要企业文化与人才的同步转型——鼓励开放学习，以此克服制度惯性，并提升利用AI创造更大价值的雄心。工业AI的民主化：借助Meta智能眼镜等穿戴设备，AI技术将触手可及，为一线工人提供实时、直观的指导，大幅提升效率与安全性。聚变能的曙光：得益于先进的模拟工具、物理学的突破以及AI的加速，聚变能这一清洁、充沛的能源正逐步走向现实，有望为数据中心等高能耗场景提供终极解决方案。构建智能电网：AI能够实时预测负荷、稳定电网波动、优化能源分配，从而显著提高电网容量与可靠性，从容应对间歇性新能源带来的挑战。未来愿景：工业AI终将成为我们生活中不可或缺的“隐形织锦”，让生活与工作无缝衔接，实现按需生产、设备零故障、个性化医疗、自动驾驶和清洁能源的普及。嘉宾简介西门子总裁兼首席执行官 Roland BuschRoland Busch是全球科技巨头西门子（Siemens AG）的现任掌舵人。作为拥有深厚工程背景和丰富管理经验的领袖，他在推动西门子向数字化和可持续发展转型的进程中发挥着定海神针般的作用。Busch先生专注于将工业物联网（IIoT）、人工智能（AI）和增材制造等前沿技术深度融入工业肌理，致力于从根本上提升效率，驱动产品与解决方案的革新。英伟达首席执行官 Jensen HuangJensen Huang是人工智能时代的标志性人物，图形处理器（GPU）巨头英伟达（NVIDIA Corporation）的联合创始人、总裁兼首席执行官。他极具远见地推动GPU技术从单纯的图形渲染迈向通用计算，特别是在深度学习和AI加速领域做出了开创性贡献。在他的领导下，英伟达已成为全球AI芯片和计算平台的绝对霸主，深刻影响着从数据中心到自动驾驶的各行各业。内容概览在 CES 2026 上，西门子揭开了工业与基础设施技术新纪元的序幕。正如电力曾经彻底改变世界一样，西门子正将“工业AI”定位为重塑下个世纪的核心力量。重磅发布与亮点：西门子与 NVIDIA 的深度结盟：Roland Busch与Jensen Huang共同探讨了双方合作伙伴关系的进一步扩展，旨在构建“工业AI操作系统”。了解他们如何通过整合AI原生工程（AI-native engineering）与“主动智能（Active Intelligence）”，弥合概念与现实之间的鸿沟。发布 Digital Twin Composer（数字孪生合成器）：这款将于2026年中期推出的全新工具，旨在为大规模工业元宇宙提供动力。从理论到现实的飞跃：Athina Kanioura分享了PepsiCo如何利用西门子 Digital Twin Composer 对设施进行模拟升级，成功在物理部署前识别并解决了90%的潜在问题。西门子与 Microsoft 的联手：Jay Parikh登台探讨了如何打通 IT（信息技术）与 OT（运营技术）的壁垒，并重磅发布了9款专为简化制造与运营流程而设计的“工业 Copilot”（智能副驾驶）。能源的未来：Bob Mumgaard阐述了Commonwealth Fusion Systems如何利用西门子的技术加速清洁聚变能的商业化路径。前沿技术集成：展示了与MetaRay-Ban 智能眼镜的集成以提升车间作业效率，以及与Dotmatics合作加速新药研发的突破性进展。访谈完整实录罗兰·布施：我想请大家回想一下电力普及之前的时代。那时，世界的运转速度取决于人力。罗兰·布施：马匹拉近了我们的距离，蒸汽驱动了我们的机器。而思想的传播，仅限于信件或口耳相传。随后，电力诞生了。这一通用目的技术（General Purpose Technology）成为了现代生活的基石。它将黑夜化为白昼，放大了人类的能力，极大地提升了生产力，并推动了那些曾经遥不可及的进步。在西门子，我们将这一愿景变为现实：从开创电信和电网，到开发加速大规模生产的机器，再到通过电气化铁路运输人员和货物。我们将电力的福祉带到了世界各地。时光飞逝，一个半世纪后的今天，另一种通用目的技术即将登场。这一次，核心不再是能源，而是智能。人工智能对于本世纪的变革意义，将不亚于上个世纪的电力。它正在重塑我们设计和制造产品的方式——从你手中的手机到你驾驶的汽车。它正在彻底变革我们建设和运营基础设施的方式，包括像此处一样的建筑；它让我们能够构建适应性更强、效率更高的整体系统、电网、城市及经济体系。一个世纪前，西门子借电力之光建设了世界。如今，在智能时代，我们将再造辉煌。我们正在推动工业人工智能（Industrial AI）的革命。变革已经开启，而且其积蓄动能的速度（picking up steam），比当年的蒸汽机还要快。事实上，蒸汽机用了六十年才改变社会，电力用了三十年，计算机用了十五年。对于人工智能，我们预计不到七年，智能就会深度嵌入我们日常依赖的系统中。这将带来根本性的改变。因为当人工智能进入物理系统时，它不再只是一个功能，而变成了一种力量——一股对现实世界产生直接影响的力量，一股变革我们设计建造、工厂生产、基建运营以及世界能源供给方式的力量。我们如何实现这一目标？如何兼顾速度与规模？同时又确保可靠与安全？当人工智能部署于工业领域时，绝不允许出现“幻觉”（Hallucination）。今天，我们致力于让您能够轻松将工业人工智能扩展到现实系统中，创造切实的价值。我们汇聚了人工智能技术、工业领域知识（Domain Know-how）以及合适的合作伙伴。这一切都由数据连接——高价值的工业数据，并且全部集成在我们的西门子 Xcelerator 市场中。这也让我们逐一解析这些要素，首先是正确的技术。这关乎软件、硬件和算力（Compute）。尤其是基于 GPU 的高性能算力，当然也离不开数据。好消息是，许多公司已具备部分重要要素，但这并不意味着它们已做好了迎接人工智能的准备（AI Ready）。数字孪生（Digital Twins）可以模拟现实，软件可以解决问题，但它们无法建议现实世界中的下一步行动。目前的算力主要基于 CPU，而人工智能需要 GPU 才能充分释放其威力和速度。此外，数据往往是碎片化的，被困在孤岛中无法利用。因此，构建端到端的工业人工智能全栈（End-to-End Industrial AI Stack）对于在现实世界产生影响至关重要。在西门子，我们有能力做到这一点，因为我们深耕工业人工智能已逾五十年。如今，西门子拥有众多人工智能专家，我们的工程师都栖身于数字与现实这两个世界之中。我们 25 万名同事在 30 个工业垂直领域积累了深厚的行业知识（Domain Know-how）。这是因为几十年来，西门子一直在帮助美国及全球的客户实现制造业自动化、运营铁路网络、设计和运营电网，以及更高效地管理建筑。事实上，如今全球三分之一的制造机器都运行在西门子的控制器上。借由我们的软件，您可以构建出最全面的产品数字孪生，当然也包括整个生产基地的数字孪生。现在，我们融入了人工智能。这是基于数十年来在软硬件及 AI 领域的经验积累，意味着我们拥有足够的行业知识来识别哪些数据至关重要，以及如何对其进行聚类（Cluster）。还要明晰哪些人工智能应用是有意义的，而哪些决策应留给人类。最后，谈谈我们的合作伙伴。要在工业设计、制造和运营数据中充分利用工业人工智能，就需要巨大的算力。这不仅包括由 AWS 或微软等合作伙伴运营的大型集中式人工智能工厂（AI Factories），也包括紧邻机器和基础设施的边缘计算（Edge）。借助这种强大的 GPU 加速算力。数字孪生不再局限于探索数千种选项，而是能遍历数十万种可能。复杂的工业基础模型（Industrial Foundation Models）可以在前所未有的海量工业数据上进行训练，数字孪生甚至可以实时控制整座工厂。当这三大要素——正确的技术、工业领域知识、合适的合作伙伴——融合时，我们将不再只是报告问题，而是开始预测问题；人类将不再被动应对故障，因为机器已开始自主行动并进行调整；企业将能以高速度、高质量和高效率，将一个个创意转化为现实世界的切实影响。这就是工业人工智能革命。现在，我提到了合作伙伴——最合适的、最好的合作伙伴。其中有一位我非常特别的朋友，我们一见如故。他拥有极具远见的工程思维，能够从第一性原理（First Principles）思考问题。他洞悉人工智能技术的下一步发展。他既有宏伟愿景，又有将其落地的执行力。请欢迎——黄仁勋（Jensen Huang）。黄仁勋：荣幸之至。Roland，很高兴见到你。新年快乐。大家新年快乐。这是两百年的积淀啊。你可是见证了好几次这样的工业革命了。罗兰·布施：没错。虽然还没到200年，但我们正迈向175周年。我们的合作伙伴关系也走过了一段漫长的旅程，对吧？我记得几年前启动的那一刻。我们拥有共同的愿景：打造**工业人工智能操作系统 (Industrial AI Operating System)**。我们希望以此为客户创造巨大的机遇。那么，你那边进展如何？在这段旅程中，我们现在走到了哪里？黄仁勋：是的，这太不可思议了。我们在西门子总部举行了发布会。那是哪一年？2022年。才过去三年，我们就曾畅想过这一刻。西门子无疑是我们涉足的每一个产业的基石，也是世界建设的基础。当时我们有一个愿景——也是你的愿景——将西门子转型为一家**软件定义型企业 (Software-Defined Company)**。在很多方面，这与一家科技公司的定义非常相似。它当然需要底层的计算基础设施，但更重要的是叠加之上的基础设施软件和人工智能，这将彻底变革设计、仿真、规划和运营的方式。这就是你三年前描绘的愿景，而现在，我们要启程了，所有的拼图终于汇聚在了一起。罗兰·布施：确实如此。说到成就，我带来了一个例子。你知道HD现代 (HD Hyundai)吗？他们建造巨轮，也运营造船厂。他们就在使用我们的技术。没错，这正是基于NVIDIA平台的。黄仁勋：这是一艘整船的数字孪生 (Digital Twin)。每一颗螺丝、每一个螺母都在里面。太惊人了，这就是这艘船完整的CAD模型。请看。罗兰·布施：精确的数字孪生。你甚至能看到船上工作的人员，模拟了一切细节。顺便说一句，这些船虽然看起来相似，船体结构相同，但每一艘都是独一无二的。因此，你必须设计得非常清晰，在数字世界中先行优化，然后再进行建造，顺序不能乱。这正是我们全栈技术融合之处：互补的技术。为了实现照片级逼真 (Photorealistic) 的呈现，我们使用了Omniverse。黄仁勋：这确实是一个绝佳的范例，完美地实现了数字孪生的理念：我们要设计工程的方方面面。不仅仅是CAD，还包括计算、电子系统，所有的一切都集成并构建在数字孪生中。当然，它还能运行数字孪生中的所有软件。我希望在未来，这艘船的数字孪生能真正“下水”，在虚拟的海洋模拟中，以此验证它的全流程运行。罗兰·布施：没错。要让它真正下水，你只有一次机会。如果那一步失败了，麻烦就大了。那么，我们谈到了将合作伙伴关系提升到新的高度。我们的核心理念显然是加速推广这些案例，并赋予它们AI能力。我指的是真正能落地现实世界的**工业人工智能 (Industrial AI)**。我们选定了五个重点深化合作的领域，我想这对我们的客户来说也是个好消息。让我从第一个开始，逐一介绍。第一点是**AI原生芯片设计 (AI-Native Chip Design)**。说到芯片设计，显然，随着每一代产品的迭代，我们都越来越逼近物理极限。那么，请告诉我这一领域的挑战是什么，我们又能做些什么？黄仁勋：好的，我们以昨天刚刚发布的最新一代平台——Vera Rubin为例。为了制造最新一代GPU，人们通常认为GPU只是一块芯片。它确实包含芯片，但归根结底，为了扩展GPU以处理前沿AI所需的计算量，这些GPU本质上是一个巨大的机架。以Vera Rubin为例，整个机架功率达240千瓦，总共包含220万亿个晶体管。我们必须设计六种独特的芯片：CPU、GPU、网络芯片、多种类型的网络交换机（一种用于纵向扩展 Scale-up，一种用于横向扩展 Scale-out），以及智能网卡和用于存储/AI内存的数据处理器。所有这些汇聚在一起，220万亿个晶体管，重达两吨。我们投入了15万工程人/年才构建出昨天发布的这单一系统。为了以我们公司的节奏完美实现这一点，涵盖芯片设计、系统设计、系统集成、热管理、电气工程等方方面面——在某种程度上，我们的GPU就像那艘HD现代的巨轮一样复杂。我们紧密合作的原因正是基于此：我们要将未来的Vera Rubin构建成一个数字孪生。整个系统就是一个数字孪生，不仅是芯片，而是系统、芯片、冷却、热管理等所有部分的集合体，并直接在数字孪生中运行热模拟。这就是我们的愿景。因此，我们合作项目的第一步就是加速西门子的EDA和Simcenter软件，利用GPU加速一切可能。这样，我们就能大幅扩展模拟规模，实现我们梦寐以求的虚拟数字孪生。罗兰·布施：没错，我们将利用CUDA软件重写我们的EDA软件，使其能够充分利用GPU的优势。这就意味着：既利用GPU工作，又用于设计GPU。黄仁勋：想象一下，EDA软件的速度提升100倍，或者规模扩展能力提升一百万倍，这正是我们的希冀与梦想。罗兰·布施：我们不会止步于此。既然我们在谈论AI原生芯片设计，不仅要验证设计，更要在EDA中利用海量数据训练模型，主动提出新的设计方案。这是前所未有的突破，也是我们要前进的方向。黄仁勋：工程师的终极目标绝非编写Verilog代码。工程师的目标是解决问题，构想伟大的解决方案。未来某一天将会不可思议——将会出现代理式 (Agentic)的西门子EDA设计师，与人类设计师并肩工作。确切地说，他们将一起探索创意、尝试迭代、突破边界。罗兰·布施：第二点，依然是同样的逻辑：**AI原生仿真 (AI-Native Simulation)**。谈到仿真，显然涉及大量的密集运算，且通常仍在CPU上运行。第一步，我们要将仿真中繁重的运算部分迁移到GPU上。这将带来百倍、千倍的加速。这里有一个例子，这是汽车仿真——回溯到我们要与宝马合作之初，我们要模拟气流和空气动力学，这非常耗时耗能。如果能加速1000倍，你就能进行更多次的迭代。同样，我们不止步于此。我们希望仿真不仅用于验证，更用于创造。这同样需要海量数据和我们的技术，而这正是NVIDIA大显身手的地方。黄仁勋：这是我们技术实时运行的效果。也是我们双方技术融合运行的成果。归根结底，物理学是美妙的。数字是美妙的。只有工程师才会这么感叹：数字简直美不胜收。罗兰·布施：我们正在列车领域应用这项技术。我们要再次强调，这里使用了 NVIDIA 的NeMo物理引擎，以及西门子完整的仿真堆栈，配合我们的……黄仁勋：西门子拥有世界领先的工业仿真套件。我们将利用CUDA和CUDA-X，对Simcenter及其包含的所有求解器套件进行全面加速。我们还将联手打造AI物理学 (AI Physics)，教会 AI 物理定律，让它能够模拟 (Emulate)物理现象。这并非基于第一性原理进行传统的物理仿真，而是模拟物理演变的结果。本质上，就是预测物理属性在下一秒、下一纳秒、下一微秒将如何变化。通过这种方式，我们可以将物理仿真——或者说是数字化实验——的速度提升一万倍，甚至十万倍。我们本质上是在构建一个真实的**风洞数字孪生 (Digital Twin of a Wind Tunnel)**。我们将真实的数字化设计放入这个数字孪生风洞中，观察其运作。能够实时进行所有这些实验，这种机遇令人振奋。罗兰·布施：既然谈到了物理学、现实世界和**物理人工智能 (Physical AI)，这就引出了我们合作进阶的第三个领域：AI驱动的自适应制造 (AI-driven Adaptive Manufacturing)**。这也让我想起，当我们讨论技术堆栈、讨论想为工厂带来什么时，你经常提到的那个观点——工厂本身其实就像一个机器人，不是吗？一个巨大的机器人。黄仁勋：也就是汽车。看看今天的汽车，它就是连接在计算机上的传感器。计算机运行着软件，这叫**软件定义 (Software-defined)**，而如今运行其上的大多是人工智能。这辆车将在一个布满传感器和计算机的工厂里生产。那里运行着西门子的软件堆栈、操作系统以及各种 AI。从很多方面看，汽车是由内而外 (Inside-out)的 AI，而工厂则是由外而内 (Outside-in)的 AI。工厂将审视它要制造的汽车，并以机器人化的方式进行生产。所以，整座工厂将不仅仅是生产机器人的地方，它本身就是一个巨大的机器人。它将指挥一大群本身就是机器人的设备，来制造像汽车这样既是软件定义产品又是机器人的对象。未来将是机器人指挥机器人，来制造机器人。这种程度的技术集成是前所未有的。这也是为什么我们必须从零开始为未来的制造业打下基础。没有人比西门子更适合这项任务，因为你们已经是全球制造工厂的操作系统。在此基础之上，我们将实现两步跨越：第一，使其软件定义化；第二，使其 AI 驱动化。看到你推动这一愿景，让西门子为世界实现这一目标，真是太棒了。罗兰·布施：我们要以身作则，自己先用起来。没错。我们计划于 2026 年在德国启动首个完全AI驱动的自适应制造工厂。我们在软件定义的自动化和运营软件之上叠加一个**AI大脑 (AI Brain)**，它负责“消化”数字孪生生成的数据。最美妙的是，我们是在实时进行这一切。实时操作，这样才是真正的掌控制造。黄仁勋：我们的合作体现在共同运营西门子工厂。与此同时，我们的合作伙伴富士康正在美国利用这项技术建设生产AI 超级计算机的工厂。这真是不可思议的合作：我们谈论了设计、仿真，现在是制造，所有环节都由 GPU 驱动，由 CUDA 加速，由西门子赋能，并由 AI 注入动力。罗兰·布施：这里展示了富士康如何应用这项技术的实例。同样是顶层的 AI 层——那个连接物理世界实时数据的 AI 大脑——使得……黄仁勋：画面看起来如此逼真，但这其实是数字孪生 (Digital Twin)。它看起来简直和真的一样。这正是数字孪生的意义所在：它必须在所有物理层面和操作层面上，成为完美的映射。我们的理想境界是，计算机无法分辨数字孪生与其真实本体的区别。我们要让 AI 无法分辨自己究竟是身处数字孪生之中，还是身处物理世界之内。这就是我们的目标。罗兰·布施：还有另一种工厂，它们生产的是智能，我们称之为**AI工厂 (AI Factories)**。这是我们下一个合作领域。我知道当你谈论Rubin（新一代芯片架构）时，显然需要全新的 AI 工厂。它们的设计理念必须与众不同。而你们目前正在亲自建造一座。不如分享一下其中的挑战？黄仁勋：确实需要不同。为什么我不称之为数据中心？数据中心只是人们存储数据的地方。而这些工厂……就以一个吉瓦 (GW) 级别的 AI 工厂为例，其造价高达500 亿美元。这种投资规模在史上任何类型的工厂建设中都闻所未闻，其内部技术含量令人惊叹。既然要建造价值 500 亿美元的设施，就必须确保**零工期延误 (Zero scheduled delay)**。我们无法容忍任何设计变更。必须提前创建数字孪生，进行规划和全盘模拟。我们将把电力和冷却系统的性能推向极限。如果不通过数字孪生模拟整座工厂，我们毫无胜算。而在运营阶段，要以极高的精度管理所有这些 AI 超级计算机、网络和存储，其控制难度也难以想象。你不仅是在管理系统，还要控制电力和冷却。整个系统本质上就是一个时刻运行的巨大工厂。投入如此巨额的资本，必须确保**完美的持续运行时间 (Uptime)**，且不能有任何进度延误。如果不与西门子合作，不先在数字孪生中构建它，成功的概率极低。没错，我们可以建得更快。这与今天的 NVIDIA 没什么不同。想象一下，如果设计芯片不用软件，那完全不合逻辑。如果设计这些电子系统却不用设计软件、验证软件和仿真软件？别开玩笑了，那是天方夜谭。未来，无论是汽车工厂、芯片工厂还是 AI 工厂，如果不先在数字孪生中构建就直接动工，将是完全不可想象的。同样，如果不借助人工智能来操作这些极其复杂的系统，也是完全不可想象的。我们深知未来已来，也深知赌注之高。这也是为什么我们要与西门子建立如此重要的合作伙伴关系。罗兰·布施：实际上，我们共同构建了工厂的蓝图设计。我们拥有更快速的自动化技术。鉴于人工智能工厂的需求模式波动剧烈，这是典型的工业自动化技术应用场景。我们懂得如何将其接入电网，因为我们深谙电网运营之道。毕竟，这是我们做了175年的老本行。没错，这就是我们所做的，也是我们所擅长的。黄仁勋：干了一百七十五年，这手艺肯定已经炉火纯青了。罗兰·布施：没错。除了这些，175年来我们还在坚持做一件事，就是使用我们自己的技术。这正是我们渴望的最终境界。俗话说“我们要喝自己的香槟”（吃自己的狗粮），但作为一家德国公司，我们改成了“我们要喝自己的啤酒”。这是一家德国公司的坚持。但实际上，我们是在通过深度应用彼此的技术，来探索如何做得更多、更好。例如，这始于我之前提到的德国工厂。他们正在讨论将电子设计自动化软件仿真 (EDA Software Simulation) 推向新高度，以加速彼此的开发进程。黄仁勋：这简直不可思议。我们将共同努力加速你们所有的EDA软件，这让我们能更快地设计芯片，反过来又能进一步加速你们的EDA软件。我们将加速你们所有的SimCenter软件，以便我们可以用它更快地设计和模拟我们的AI工厂，从而创造出能让SimCenter运行更快的AI。你看，我们要用西门子的技术来实现工厂自动化，从而建造出更强大的超级计算机，进而创造出能让你们的AI工厂更高效的AI。罗兰·布施：这不就是两家公司珠联璧合的完美写照吗？黄仁勋：这就是为什么每当Roland联系我，说需要修复Bug时，我会立刻搞定。因为修复了他的Bug，直接受益的就是我的公司，让我的工程师开发速度更快。罗兰·布施：这种效应是双向的。你一打电话，他们就紧张坏了。Jensen，非常感谢你的合作。最美好的未来还在前方。黄仁勋：我们正处于新工业革命的开端。有什么比与一家处于历次工业革命中心的公司合作更完美的呢？这能够汇聚所有的能力。能与西门子合作是我的荣幸。与你成为朋友，看到西门子的愿景得以实现，以及我们重塑工业的旅程达到这一里程碑，真是不可思议。谢谢。西门子与NVIDIA正在联手打造工业操作系统。罗兰·布施：上次我在CES发表演讲时，分享了工业元宇宙 (Industrial Metaverse) 的愿景——一个旨在帮助我们改善现实世界的虚拟世界。今天，我们正将这一愿景变为现实。我们很高兴推出我们的“数字孪生合成器” (Digital Twin Composer)。利用数字孪生合成器，您可以为任何产品、工厂或流程创建虚拟三维模型。在您构建的实景中，实时地让它栩栩如生。数字孪生合成器之所以如此强大，是因为它能将数字孪生与现实世界及实时数据连接起来。这些数据涵盖工程数据、天气数据，甚至包括来自设备的时间序列数据 (Time Series Data)。当运行顺利或出现故障时，您可以回溯时间找出原因；或者您可以跳到未来，在现实世界建造之前先对设计进行模拟。如果您想充分释放数字孪生合成器的潜力，将其连接到我们的运营软件和硬件堆栈即可。这样，您就可以在虚拟环境中对现实世界进行调控，优化机器速度、温度、压力，或任何决定工厂产量和质量的参数。这就是我们融合现实与数字世界的方式。这款数字孪生合成器即将在我们的西门子Xcelerator市场上架。百事公司 (PepsiCo) 是首批用户之一，这就引出了我们下一位嘉宾。她正引领着百事公司的数字化转型，通过工业人工智能 (Industrial AI) 让公司变得更智能、更高效、更可持续。掌声欢迎 Athina Kanioura。阿西娜·卡尼奥拉：新年快乐！大家新年快乐！这会是棒极了的一年。新年新气象。罗兰·布施：是的，确实如此。请告诉我们百事公司正在应对哪些挑战，这些挑战与整个食品饮料行业面临的情况非常相似。阿西娜·卡尼奥拉：当然。正如Roland所言，能与Roland同台我深感荣幸。百事公司一直在与你们以及NVIDIA共同开拓创新。从农场到货架，百事公司的运营环境极其特殊且复杂，因为我们的业务遍布全球。我们服务于数十亿消费者，每天有数十亿个触点。消费者期望产品无处不在，随时可得，并且是实时的，而我们要确保能够满足供应。想象一下，当面临龙卷风等突发事件导致需求激增时，你必须以高度数字化的方式来满足这种需求，我们不能让实体设施的局限成为阻碍。罗兰·布施：没错。这是极其庞大的供应链和交付任务。让我们来看看你们现有的仓库。阿西娜·卡尼奥拉：是的，大家尤其是制造业的同行都知道，虽然我们拥有现代化的仓库，但同时也保留着许多老旧设施。以这个特定的仓库为例，它已有半个世纪的历史。这意味着在现有状态下，它确实无法应对因突发事件而变化的需求。那么解决之道是什么？答案绝不能是简单的“新建更多产能”。正确的思路应该是：“我必须通过提升运营效率，最大化现有产能，从而增加吞吐量。”因此，我们决定采用“数字化优先”的设计理念。这意味着在任何实体建设开始之前，利用数字孪生 (Digital Twins) 技术，并在所有运营环节大规模应用AI，让我们能够协同设计、模拟并优化布局。罗兰·布施：为此，你们决定采用我们的数字孪生构建器 (Digital Twin Composer)。请分享一下这方面的经验。阿西娜·卡尼奥拉：好的。首先，谢谢。感谢双方的合作，感谢你们的投资，也感谢你们在产品创新中采纳了我们的反馈。今天我们刚刚发布了新闻稿。我们非常兴奋能与英伟达 (NVIDIA) 以及西门子 (Siemens) 携手，共同通过合作塑造这项技术。这是消费品行业 (CPG industry) 的首创之举，标志着我们在全球业务运营中全面融入人工智能 (AI) 和数字孪生技术。如果你问“运营”指什么，它涵盖了制造、仓储、配送中心、混载中心以及物流的每一个环节。数字孪生构建器 (Digital Twin Composer) 让我们能在虚拟世界中完成所有工作。我们得以在确立最终设计方案前，无需在实体工厂上花费一分一毫。这使我们能够调用海量数据，在统一的沉浸式环境中进行模拟。这意味着我们可以创建出既美观又具备照片级逼真度的呈现效果，正如之前大家所见。借助人工智能驱动的模拟，我们可以探索成百上千种潜在布局，从而找出最高效的方案。有了数字孪生，过去通常耗时数月的任务，如今只需数天即可完成。罗兰·布施：那么问题来了，这对你们的客户意味着什么？阿西娜·卡尼奥拉：显然，对我们而言，确保以最高效的方式服务客户、提供库存并拥有智能网络是必须的。这个智能网络使工厂和仓库都能够预测需求，并实时微调运营。因此，我们在短短前三个月内就已成效显著。美国佳得乐 (Gatorade) 工厂就是一个很好的例子。我们在那里使用了数字孪生构建器，取得了两个极具意义的成果。其一是在短短三个月内，效率就提升了 20%。显然，如果预估这些能力将如何造福公司，我们预计整体运营的资本支出 (CapEx) 将减少 10% 到 15%。对我们而言，这仅仅是个开始。我们对这项技术在服务客户和消费者方面的潜力充满信心，非常感谢这项伟大的合作。罗兰·布施：感谢合作。这仅仅是个开始，我们期待看到更多成果，也必将看到更多。毫无疑问。阿西娜·卡尼奥拉：非常感谢，Roland。谢谢。罗兰·布施：我们已经看到了数字孪生构建器对百事公司 (PepsiCo) 工厂产生的巨大影响。利用这项技术，即便在新工厂的设计阶段也至关重要——尤其是在美国——因为它能加速新制造基地的产能爬坡，助力客户提升生产效能和能源效率。KION 集团也利用我们的技术革新了其整个供应链。让我们来看一下。主持人：供应链解决方案公司 KION 正致力于扩展物理人工智能和自动化解决方案，利用人工智能数字孪生技术，协调客户“四壁之内”（仓储内部）以及整个供应链上下游的运作。一个新的供应链解决方案始于数字孪生，将解决方案构建周期从数年压缩到了数月。罗兰·布施：大家可以在我们的展位了解更多关于数字孪生构建器 (Digital Twin Composer) 的信息。此外，在 CES 展厅，大家还可以见到来自 PAVE 360 的团队。PAVE 360 Automotive 是我们要用于自动驾驶系统的数字孪生方案，开箱即用。它在数字世界中复制了真实的车辆硬件。开发人员可以模拟真实的驾驶路况，在实车制造出来之前就对自动驾驶系统进行测试，从而加速开发进程。PAVE 360 Automotive 还能复制车内软件的行为表现。更棒的是，它集成了我们合作伙伴 Arm 最新的汽车知识产权 (IP)，支持高级驾驶辅助系统 (ADAS)、信息娱乐系统以及人工智能驱动的座舱功能。这是利用工业人工智能加速自动驾驶规模化应用的解决方案。现在，想象一下，当我们把工业人工智能应用于更私密、更复杂的领域时会发生什么——那就是你的身体，你的健康。在生命科学 (Life Sciences) 领域，将新药推向市场耗时耗资。过去 50 年间，这些成本急剧上升。研发往往耗时十余年，成本高达 20 亿美元。患者和制药公司显然都渴望加速创新，这意味着要攻克从早期研发到生产制造链条上的每一个环节。而我们将人工智能带到了所有这些步骤中。以一种新癌症药物为例。在实验室中，科学家们会产生数十亿个数据点。如今，这些数据分散在不同的行业、仪器、文件以及世界各地。借助我们的平台 Luma，科学家利用人工智能整合并结构化这些数据。这样你就可以用自然语言进行提问。下一步，科学家识别出最有希望的癌症药物分子结构。通过人工智能驱动的模拟，他们模拟分子行为的效率比以往高出 250 万倍。这包括分子如何运动和形态变化，它们之间如何相互作用，以及随时间的稳定性。然而，接下来你需要将实验室的小批量试制转化为大规模生产，且配方不能有丝毫偏差，必须获得完全一致的结果。即便对于世界级的生产专家，这也通常意味着大量的试错和生物反应器实验。但在我们的生物反应器数字孪生中，你可以先在数字世界里运行这些实验。你可以不断模拟，直到获得最高的质量和配方产量，只有在那时——也只有在那时，你才开始投入实际生产。西门子的技术加速了从发现到制造的所有环节。救命的疗法推向市场的速度可提高 50%。在每一个阶段，人工智能都在加速进程。这也需要强大的人工智能基础设施——也就是我之前和黄仁勋 (Jensen) 谈到的 GPU 和 AI 工厂，以及我们从微软 (Microsoft) 这样的合作伙伴那里获得的云基础设施。关于这一点，让我们听听我的朋友萨提亚·纳德拉 (Satya Nadella) 怎么说。纳德拉：非常感谢，Roland。很高兴能和大家在 CES 相聚。在工业领域，我们正面临一个绝佳的机遇，即通过将数字智能与物理运营相结合，在人工智能时代重塑产品的设计、制造和运行方式。我们已经看到，工业人工智能 (Industrial AI) 在提升生产力和安全性方面正在带来更卓越的成果。这就是为什么微软与西门子的合作伙伴关系对我们要如此重要。通过将您深厚的行业专业知识与我们要值得信赖的云和人工智能 (AI) 能力相结合，我们正在帮助客户应对当今最紧迫的挑战，从可持续能源和交通运输，到智慧城市和精准医疗。我尤其对双方团队正在推动的联合工程 (Co-engineering) 感到兴奋，我们正在构建基于真实工业数据训练的定制模型和智能体 (Agents)。当然，这也仅仅是个开始。我对双方携手合作所能达成的未来，抱有前所未有的乐观与期待。非常感谢大家。罗兰·布施：谢谢你，Satya。定制模型、智能体 (Agents)，当然还有 Copilot。让我们和 Jay Parik 深入探讨一下这个话题。你好，很高兴见到你。Jay，你领导着微软的核心人工智能团队，汇聚了所有的 AI 专家。这再次印证了这是一项能够跨越整个公司扩展的基础性技术。那么，在推动 AI 落地、切实为客户创造价值的进程中，你们目前处于什么阶段？杰·帕里克：首先，感谢我们的合作。对于我们正在进行以及未来的工作，我感到非常兴奋。目前，我们观察到人工智能发展正经历三个浪潮，未来还会有更多。第一波浪潮是人们将 AI 用作聊天机器人 (Chatbot)，询问简单问题或进行代码补全。第二波浪潮侧重于将特定任务委托给 AI，例如让它撰写市场策略文档或提案，以完成这些耗时更长、更复杂的任务。而现在，我们看到正在兴起的第三波浪潮是：一组智能体 (Agents) 协同工作并进行编排 (Orchestration)，以执行异步工作 (Asynchronous Work)，处理远比以往复杂的长周期任务。我们正专注于构建这第三波浪潮的能力，因为你需要多个模型，需要能够训练自己的模型，需要引入企业级数据。你需要对这些智能体进行编排，同时必须确保安全性、可观测性、合规性，并具备所有规模化的、企业级的抽象能力 (Abstractions)。在这第三波浪潮中，我最期待与大家共同努力，因为这正是我们将技术落地到特定用例和行业的关键所在。不过，Roland，我很好奇：作为工业 AI 领域的领军者，这第三波浪潮在您的客户那里是如何具体呈现和落地的？罗兰·布施：确实有很多很好的例子。我想举一个非常令人兴奋的案例，那就是劳斯莱斯 (Rolls-Royce)。他们制造飞机涡轮发动机。显然，你希望这些涡轮发动机能 100% 可靠运行，同时具备极高的燃油效率。在这些涡轮发动机中，包含了大量设计部件，这些部件是利用西门子的软件和微软的技术进行设计的。其中有一个关键部件是液压泵 (Hydraulic Pump)，它驱动着机器的运转。现在，这个泵不仅拥有自身的数字孪生 (Digital Twin)，还拥有加工它的机床的数字孪生。我们在编程过程中通过模拟整个流程，将你们的技术与我们的技术结合，取得了惊人的成果。这些泵变得强度更高且重量更轻。在这个过程中，我们也充分利用了微软和 AI 的技术。杰·帕里克：是的，我们也对正在开发的这些联合 AI Copilot 感到兴奋。我们成功帮助客户将 CAM (计算机辅助制造) 的编程时间缩短了 80%，将工厂生产率提高了 30%。此外，我们也很高兴能与您的团队合作，将 GitHub 平台引入给所有开发人员，从而更快地为您的客户带来创新价值。再次强调，所有这些都是构建在微软的云和 AI 基础之上的。罗兰·布施：确实如此，类似的例子不胜枚举。市场需求巨大，这不仅能缩短开发时间，还能缩短生产时间，收益惊人。我们谈论了技术，但绝不能止步于此。我们知道，你也非常关注另一个维度，那就是文化——即团队转型的方式以及人才培养。但这很难，真的很难。杰·帕里克：让我们来谈谈这一点。去年我大概和两三百位客户进行了交流。非常有趣的是，大约 70% 到 80% 的对话，其开场、结尾或核心话题都围绕着变革、文化、人才和组织架构展开。从这些对话中，我总结了三点感悟：第一，我们在共同学习。无论初创公司还是大型跨国企业，大家都在公开分享组织内部发生的事情。这种“变革文化”需要我们坦诚分享并共同应对。第二，我注意到许多员工在个人生活中已经熟练使用这项技术，用于家庭生活或个人成长。但在企业内部采用时，往往面临着体制性阻力 (Institutional Headwinds)，无论是合规性、风险控制、安全性、财务流程，还是仅仅因为激励机制的错位。因此，我们的工作就是努力解锁这种被压抑的创造力和协作价值。第三，我总是鼓励大家：这些模型的潜在智能，以及我们在微软构建的平台能力，远比我们今天所认知的要强大。所以我对自己、团队以及合作伙伴最大的期许是：真正提升我们的雄心壮志，利用 AI 驱动世界向前，创造更深远的影响。罗兰·布施：从我的角度来看，我们确实看到了许多变化。虽然我们来自不同的环境，但通过与你们的合作，我们将双方优势共同带给了客户，他们对此非常赞赏。非常感谢你们的付出。而这，仅仅是一个开始。杰·帕里克：是的，谢谢。感谢我们的合作伙伴关系。罗兰·布施：谢谢。我们不仅拥有了更强大的工业 Copilot（智能助手），现在还迎来了全新的成员。今天在 CES（国际消费类电子产品展览会）上，我们发布了九款新增的西门子 AI 工业 Copilot。它们将智能引入整个工业价值链，彻底变革我们的设计、工程和运营方式。而且，为了让每个人都能更轻松地获取这项技术，我们现在正将其交到车间同事的手中，或者更确切地说，是呈现在他们眼前——这是我们与 Meta 合作的成果。我们正在为工业 AI 打造 Ray-Ban Meta 智能眼镜。实际上，我们并没有使用那种墨镜款（tinted）——你可以想象，虽然遮阳不错，但在工厂里不太合适——我们使用的是透明镜片款。同事们通过眼镜就能获得实时的语音指导，告诉他们该按哪个按钮，修改哪些参数。让我们看看工厂的实际场景，这些眼镜将把同事变成互联专家（Connected Experts），让他们能够解放双手，在现实世界中发挥更大的作用。Sarah：嗨，我是 Sarah。我刚来这家工厂工作。说实话，要学的东西太多了。幸好有西门子的 AI 帮我熟悉一切。AI眼镜：早上好，Sarah。我们快速回顾一下上一班次的情况和接下来的安排。今天你负责操作机器人装配线。我检测到 4 号工位的传感器有异常，可能会导致后续装配失误。现在进行重置可以避免这个问题。需要我引导你操作吗？Sarah：我特别喜欢这套 AI 的易用性。它整合了实时机器数据、同事的经验知识以及所有的标准作业程序（SOP），然后用我能理解的方式解释一切。按我的节奏，讲我的语言。AI眼镜：现在，选择“重新启动”。Sarah：有了西门子 AI 的加持，我能高效、快速且自信地解决问题。罗兰·布施：初步测试显示，同事们工作更自信，效率也更高。这就是规模化应用工业 AI 在现实世界创造的实际效益。但我们正面临另一个巨大的瓶颈。电力。AI 工厂和数据中心需要消耗吉瓦（GW）级的电力。那么，试想一下，如果我们拥有一种清洁、安全、经济且几乎取之不尽的能源呢？这就是核聚变能（Fusion Power）的承诺。这也是我邀请下一位嘉宾的原因。Commonwealth Fusion Systems（CFS，联邦聚变系统公司）正致力于建造世界上第一台商业可行的机器，让聚变成为现实。欢迎 Bob Mumgaard。你好。首先，什么是聚变？鲍勃·蒙加德：这个问题问得好。聚变是宇宙的能量，是恒星的能量。我们的目标是在地球上制造机器来创造并利用这种能量。这意味着我们将从依赖自然资源消耗的能源系统，转变为以技术为核心的能源系统。你能造出这种机器吗？建造速度有多快？运行效果如何？我们研究一种叫做“托卡马克”（Tokamak）的装置。简单来说，它就像一个瓶子，里面装着一颗恒星。罗兰·布施：这些机器庞大无比，几十年来研究人员和工程师一直在尝试。那么请告诉我们，为什么这一次能成？鲍勃·蒙加德：没错。我们身处 CES，这里看到的许多技术在五年前还只是设想。但是，从仿真工具到物理认知的提升，这种已经构建成熟的“技术栈”让这一切成为可能。聚变技术也不例外。我们拥有极大规模的仿真模拟，让我们理解底层的物理过程。我们可以将这些认知应用到极其精密复杂的机器制造中，最终构建成一座发电厂。正是这一整套技术栈，支撑起了整个产业的崛起。罗兰·布施：让我们深入探讨一下这些挑战。把一台复杂的机器组装起来显然很难，但你们还必须同时搞生产。这意味着设计和制造要同步进行。这就是你们利用西门子软件所做的事情。鲍勃·蒙加德：是的。在聚变领域，我们正在开创一个全新的产业。你没法去买现成的聚变电厂或零部件。我们必须从第一性原理（First Principles）出发：磁体如何工作？如何在工厂里制造？如何让工厂快速适应新设计、快速迭代？如何对比测试结果与仿真数据，找出偏差和盲点？这会产生海量数据和深刻洞察。如何驾驭这些数据？这就是西门子技术的用武之地——从零部件的实际设计，到工厂通过何种方式运行，再到发电厂本身如何控制巨大的电流和冷却系统，从而将这颗“恒星”束缚其中。罗兰·布施：没错。实际上我参观了你们制造 SPARC的工厂，这是你们的首个展示装置，它产生的能量确实比输入的更多，这验证了技术的可行性。真的很了不起。而且难以置信的是，下一个装置的规模甚至要大上两倍。能不能讲讲西门子技术在设计乃至制造支持方面发挥了什么作用？鲍勃·蒙加德：好的。我们在马萨诸塞州建设的工厂，旨在制造出一台聚变输出能量大于加热输入能量的机器。为了实现这一点，西门子从一开始就参与了设计工作，并通过 PLC（可编程逻辑控制器）实现了工厂的自动化。在这个工厂里，工程师就站在运行中的设备旁，而这些设备随时都在进行重构和调整。而在 SPARC 设施内部，那个控制所有流程、创造恒星所需条件的“大脑”，其硬件基础正是西门子的设备。它们运行的软件已经在大型计算机仿真中经过了验证，并由 NVIDIA 的算力和 DeepMind（人工智能研究机构）的技术加速。这是一个从创意到工厂的宏大技术栈。罗兰·布施：那么，关键问题来了：我们何时能看到现实世界的影响？何时能在商业上可行？鲍勃·蒙加德：这个问题问得好，也是我经常遇到的问题。关键在于，你今天就已经能看到成果了。我们在马萨诸塞州的工厂已经投入运行，而 SPARC 设施正在组建中。事实上，我们在 CES 的西门子展位上展示了其中的一些部件，欢迎大家去看看。昨天我们还宣布，SPARC 的第一块大型磁体已经就位。你可以看到它正在逐步成型。这为下一台设备奠定了基础——位于弗吉尼亚州的 ARC。这是一台商业化设备，将产生约 400 兆瓦的聚变电力，足以通过清洁电力驱动一个数据中心。事实上，谷歌已经同意购买 ARC 产生的电力。这个项目很快就要启动了。因此，从科学探索到能源生产的整个技术栈中，我们预见到了一个富足的新时代。罗兰·布施：Bob，非常感谢。许多客户都指望你们能成功，而我们也会全力支持。感谢我们的合作。谢谢。不过，即使我们拥有了充足的清洁能源，仍面临另一个巨大的瓶颈——电网的可用性和稳定性。如今，许多电网都濒临崩溃。太阳能和风能等间歇性能源正在加剧电网的压力。我们需要更精准地预测负荷，并实时地稳定电网。我们的工业人工智能技术可以做到这一点，即便是针对大型电网也能实现自主运行。我们可以模拟在社区中增加十辆电动汽车的影响。整座城市的建筑可以协同运作，协调能源消耗，例如让空调仅仅调低半分钟，以帮助稳定电网。而且，就在今天，我们利用人工智能，在无需新建基础设施的情况下，将现有电网的容量利用率提升了 20%。这就是工业人工智能在现实世界中创造的影响力。那么，这一切对你们意味着什么？无论你们从事的是设计、工程还是运营，亦或三者兼备；无论你们制造的是食品、汽车、药物还是能源；无论你们管理的是水务、交通系统还是电网等基础设施——我们拥有技术、行业专识（Domain Know-how）和合作伙伴，通过在现实世界中规模化应用工业人工智能，帮助你们更快、更高效、更可持续地开展业务。如今，我们在座的各位几乎很少去思考电力的问题。灯亮了，咖啡机在转，电脑在充电。电力已成为生活中习以为常的一部分。很快，工业人工智能也将成为生活中习以为常的一部分。我们将只生产所需之物，且恰好在需要的时间和地点生产。设备故障和停机将变得罕见，突发性的故障更是少之又少。针对个人独特生物特征的定制药物将成为标准医疗服务。自动驾驶汽车将以百分之百的可靠性和零排放行驶。知识的代际传承，将如同电流穿过导线般自然。能源将清洁、充沛地输送到能够自我修复和优化的基础设施中，服务于一个被人工智能深度定义的世界——一个我们甚至已察觉不到 AI 存在的世界。当突破性的创新成为现实世界的必需品，当通用技术化作我们生活中无形的经纬，那一刻，我们就知道，我们已经在现实世界中实现了人工智能的规模化，并释放了它的潜力。届时，我们将与客户、合作伙伴以及你们一起，为每一个人变革每一天。谢谢。参考资料: https://www.youtube.com/watch?v=R4Wm6YdoZSs，公开发表于2026年01月07日以上来源：瓜哥AI新知，由人工智能行动信息港AI HUB分享阅读","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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