肖松博士在CES 2026上把工业人工智能定位成了价值创造的主阵地，这意味着AI的风口从消费端吹到了产业端的深水区。肖松指出，面向消费者的AI虽然热闹，可在工业场景里，对安全、稳定和精确的要求高得离谱，跟算法的精准性有本质不同。它不单单是个技术活儿，更是个需要懂工业逻辑、会现场工艺的系统工程。这次论坛上，英伟达创始人黄仁勋提出了“物理人工智能”，也就是把AI塞进现实工业系统里。作为黄仁勋的合作伙伴，西门子展示了一套数字化原生平台，这就是工业AI落地的例子。这套平台用高保真数字孪生体把仿真、数据和AI分析黏在一起，实现了对物理生产过程的精准把控。 这个做法最有说服力。百事公司某工厂用上这套方案后，整体效率猛涨了30%。这不是单打独斗的结果，而是从设计、调度到运维全链条的协同增效。肖松博士觉得，制造业的分化主要就看谁能驾驭好工业AI。那些没能掌握这项技术的企业，跟掌握者之间的效率差距只会越来越大。大家得把这事儿当成战略大事来抓，不光是堆数据、算力那么简单，还得把行业知识和集成能力捏合到一起。 而且普及AI并不等于取代人。肖松强调，有经验的产业工人和专家价值更高。AI能处理大数据、找规律、做复杂运算，而人在模糊判断、突发状况这些事上更擅长。未来理想的生产画面，应该是AI系统和专家智慧的高效配合。这对劳动力来说是个大挑战，既得培养懂技术的工程师，也得让工人学会跟AI搭档。 这一套生态系统还得靠大家合力推动。硬件厂商、软件开发者、系统集成商、最终用户还有标准机构、高校都得凑一块儿才行。打破数据孤岛、共享行业知识才是快速落地的关键。现在人工智能的发展主线正往实体经济这边转，特别是制造业这块硬骨头。工业AI设立了高门槛，划定了主战场。它的成功不仅靠技术突破，更是一场涉及工艺数字化、流程再造、人才升级和生态协同的大变革。坚持用技术赋能产业、促进人机协同、构建开放生态，这就是推动制造业高质量发展、塑造国际竞争优势的核心。