對話西門子張先宏：在AI與新能源浪潮中重構“新”競爭力

當下，全球汽車產業正站在一個前所未有的十字路口。電動化、智能化、軟件定義汽車（SDV）已從概念走向量產落地；AI大模型、具身智能、世界模型等前沿技術正加速滲透制造底層邏輯。與此同時，行業價格戰與消費升級的雙重擠壓，讓車企對效率、柔性與成本控制提出更高要求。

那么，在這場波及全產業鏈的深刻變革中，傳統工業巨頭如何調整航向？又該如何構建面向未來的體系競爭力？作為工業數字化領域的巨頭，西門子的業務調整方向與戰略布局，不僅關乎其自身市場地位，更折射出全球汽車產業的變革邏輯。

近日，西門子數字化工業軟件汽車和交通運輸行業副總裁張先宏博士在接受《汽車觀察》采訪時，系統闡述了西門子在汽車領域的戰略演進路徑。

在張先宏博士看來，西門子并未拋棄燃油車時代積累的技術“家底”，而是以“全面數字孿生 + 端到端數字主線 + 工業AI”為三大核心支柱，推動業務重心向新能源汽車高價值場景深度傾斜，同時通過平臺化復用技術，實現燃油車與新能源車業務的協同共生、雙向賦能。

在面對AI與具身智能等新一代技術浪潮，西門子則以“技術融合+生態整合”雙輪驅動，構筑下一代工業軟件護城河。這一戰略不僅體現了西門子對產業趨勢的精準判斷，更揭示了工業軟件企業在全球汽車價值鏈重構中的新角色：從工具提供者，升級為生態賦能者與數據中樞。

這份角色蛻變的背后，藏著西門子的三重破局路徑，張先宏博士對此作出了深度拆解。

重心轉移

從“全鏈覆蓋”到“新能源高價值場景聚焦”

過去二十年，西門子憑借Teamcenter（產品生命周期管理）、Simcenter（仿真）、Opcenter（制造執行）和Designcenter（多學科設計）四大核心解決方案，在汽車研發、制造、供應鏈等領域建立了深厚壁壘。

然而，隨著新能源汽車滲透率達到47.9%（中汽協2025年數據），產業邏輯發生根本性轉變：電池成為新“發動機”，電子電氣架構取代機械底盤成為創新主戰場，軟件迭代速度遠超硬件更新周期。

對此，張先宏博士指出：“伴隨新能源汽車的崛起，西門子在保持原有優勢的基礎上，重點強化數字孿生與工業AI在新能源核心場景的應用深度。”

具體而言，西門子的業務重心已向四大高價值方向傾斜：

其一，電池與電驅全周期數字化。電池是新能源汽車的“心臟”，其性能、安全與壽命直接決定整車競爭力。傳統試錯式開發模式成本高昂、周期漫長。而西門子則通過構建從材料、電芯、模組到電池包的全生命周期數字孿生，整合電化學仿真、熱管理仿真與工業AI，實現“虛擬先行、物理驗證”。

張先宏博士舉例說明，借助Simcenter平臺，西門子可對電池熱失控展開多物理場耦合仿真，再結合工業AI算法精準預判不同工況下的電池衰減規律，不僅能縮短電池開發周期，還能同步提升能量密度與循環壽命，實現降本增效與性能升級的雙重突破。

其二，輕量化設計與新材料落地。續航焦慮仍是當下新能源車用戶的核心痛點。西門子將Altair拓撲優化技術與Designcenter深度融合，在滿足碰撞安全與結構強度的前提下，對車身、底盤等關鍵部件進行“減重不減強”的智能優化，以此直接提升新能源汽車續航表現。

其三，電子電氣架構與SDV支撐。“軟件定義汽車”已進入深水區。主機廠不再滿足于功能疊加，而是追求“硬件預埋、軟件迭代”的敏捷開發模式。西門子整合EDA（電子設計自動化）、ALM（應用生命周期管理）與Mendix低代碼平臺，構建軟硬協同開發環境。 尤為關鍵的是，其工具鏈支持AUTOSAR標準的自動化代碼生成，大幅降低ECU軟件集成復雜度。這使得Tier1供應商能快速響應主機廠的OTA升級需求，形成“開發-測試-部署”閉環。

其四，能源智能制造升級。新能源車型迭代快、配置多、個性化強，對生產線柔性提出極高要求。西門子通過 Opcenter 的生產精準管控與 Simcenter 的前置仿真能力，滿足新能源汽車產品迭代快、個性化需求高的生產特性，提升生產線柔性與響應速度。通過這種虛擬調試技術，不僅能縮短調試周期，更重要的是省下高昂的調試成本。

由此可見，西門子的調整并非簡單“押注新能源”，而是將數字主線能力精準注入新能源產業鏈中最復雜、最昂貴、最易出錯的環節，以技術杠桿撬動客戶價值的最大化。

協同發展

數字主線打通燃油車與新能源車的“任督二脈”

在新能源汽車快速滲透的同時，燃油車仍將在全球市場長期占據一定份額，如何實現燃油車業務與新能源車業務的協同發展，成為西門子必須破解的戰略課題。

事實上，西門子并未將燃油車視為“夕陽業務”。相反，張先宏強調：“在燃油車與新能源車的協同發展上，西門子依托數字主線的平臺化優勢實現高效聯動。”這種協同體現在三個層面：

一是核心技術平臺的共享。無論是內燃機還是電驅系統，其研發流程都遵循“需求-設計-仿真-驗證-制造”的基本邏輯。西門子的Teamcenter+Opcenter+Simcenter架構具有高度通用性。比如同一套MES（制造執行系統），可調度變速箱裝配線，也能適配電池包合裝線。這種核心技術平臺共享能極大降低技術復用的成本。

二是知識經驗的復用。燃油車時代積累了海量工程數據：材料疲勞曲線、NVH數據庫、碰撞安全標準、供應鏈協同規則等等，這些“隱性知識”若不能遷移至新能源領域，將是巨大浪費。

西門子通過PLM系統中的知識圖譜與AI推薦引擎，將歷史項目中的最佳實踐自動關聯到新能源新項目中，從而加速新品開發。

三是模塊化與平臺化生產。面對“油電同堂”的過渡期，車企普遍采用MEB、E-GMP等模塊化平臺。西門子的生產數字孿生能力，使同一物理產線可靈活切換燃油與電動車型，并且能共享核心部件與工藝，既降低企業轉型成本，也顯著提升研發與制造的整體效率，更重要的是，能讓車企在市場需求波動時，具備快速響應能力。

這種“平臺統一、數據貫通、經驗遷移”的協同模式，正是西門子區別于純新能源軟件服務商的核心優勢。它不做顛覆，而是進化；不另起爐灶，而是賦能現有體系平滑升級。

構建新一代體系競爭力

AI不是點綴，而是底層操作系統

如果說新能源是業務重心的“橫向遷移”，那么AI、大數據、具身智能等技術則是西門子構建長期競爭力的“縱向深挖”。

張先宏坦言：“面對技術迭代浪潮，西門子通過前沿技術深度融合 + 戰略收購補強雙路徑，構建新一代體系競爭力。” 具體來看，西門子正在四個維度重塑工業軟件范式：

首要維度，深度融合工業AI、大數據與物理模型，升級數字主線的智能化水平。例如，通過工業AI驅動生成式設計、智能仿真與生產動態優化，讓數字孿生從“還原物理世界”升級為“預判物理世界、優化物理世界”。

其次，通過戰略收購補強核心能力。比如收購 Altair、Dotmatics 等行業領軍企業。前者強化了多物理場仿真與AI驅動的優化算法，后者則打通了從實驗室數據到工程仿真的“最后一公里”。這種“內生研發+外延并購”策略，使西門子能大幅提升數字孿生的精準度與應用場景覆蓋。

再者，構建工業元宇宙基礎設施。“全面數字孿生”不僅是技術概念，更是未來協作模式的基礎。西門子正利用其Xcelerator數字化開放式平臺，支持跨地域團隊在虛擬空間中協同評審整車設計、聯合調試產線、遠程診斷設備故障。據了解，目前西門子已為多家中國車企在德國、墨西哥、泰國的工廠部署了統一的數字主線，實現一處開發、全球部署。

最后，賦能具身智能與自主生產單元，提升工廠柔性與自動化水平，適配未來生產需求。例如，通過給機械臂加載物理仿真模型與強化學習算法，使其能在零件位置極小偏差的情況下，自主調整抓取姿態，大幅提升柔性制造能力。

尤為關鍵的是，西門子在激進投入的同時，始終關注成本控制。張先宏提出：“我們堅持平臺化、可復用、模塊化的發展路徑，通過工業基礎模型（IFM）等核心技術的復用，降低自身研發與客戶應用成本。”

這意味著，西門子并非盲目追逐技術熱點，而是以可規模化、可商業化為前提，確保每一分技術投入都能轉化為客戶可衡量的價值。

做生態的“數字基石”，而非孤島式的贏家

在采訪最后，張先宏對汽車生態格局作出判斷，他認為，主機廠是生態的定義者與集成者，Tier1/Tier2是專業化模塊提供者，新興軟件公司是創新者，而西門子將以數字主線為核心數據紐帶，成為生態不可或缺的數字化基石。

這一自我定位極具戰略智慧。在軟件定義汽車的時代，單一企業無法掌控全部技術棧。西門子選擇不做整車、不造芯片、而是專注打通數據流、保障一致性、提升協同效率。這種“連接者”角色，恰恰是當前碎片化、煙囪式汽車軟件生態中最稀缺的能力。

對中國車企而言，西門子的價值更顯突出。一方面，其本地化研發團隊深諳中國市場需求；另一方面，其全球網絡可助力車企出海時實現“數字主線一致性”。國內設計的數字孿生模型可直接在海外工廠部署，規避合規風險，縮短爬坡周期。

站在2026年的節點回望，西門子的汽車業務轉型并非被動應對，而是一場主動的戰略升維。它沒有被新能源或AI的浪潮裹挾，而是以深厚的工業know-how為錨，以開放的數字平臺為帆，在變局中穩穩掌舵。

對于整個產業而言，這或許正是最值得借鑒的“長期主義”樣本：真正的競爭力，不在于追逐風口，而在于構建讓所有參與者都能高效創新的基礎平臺。