国外工业数字化巨头GenAI/大模型布局盘点及分析
本文分2部分，上半部分先盘点一下国外一些工业数字化巨头们在GenAI方面的布局，下半部分则做一些简单的分析，看看能够给我们带来哪些启示上：大厂动作盘点
SAP在23年就提出了嵌入SAP产品体系的Copilot ：Joule，作为为企业提供由人工智能驱动的云业务解决方案愿景的一部分。Joule可以帮助企业用户通过自然语言，从SAP解决方案和第三方来源的海量商业数据中获得答案。
SAP一直致力于将Joule持续集成到SAP的各个应用中，24年6月可以在 SAP S/4 HANA Cloud Public Edition 开始早期试用，9月可以在SAP S/4 HANA Cloud Public Edition 和SCM上应用，搭载在APM的版本也在早期试用阶段。SAP还将和微软的Copilot for Microsoft 365双向集成，使两个Copilot能够互通和调用功能。
SAP已经为Joule交付了50多项新功能，并计划在年底前交付100多项。24年底SAP为Joule注入了第一个Agent，以后计划为Joule注入更多的Agent。
西门子产品线宽广，除了重点的Industrial Copilot外，西门子很多产品线也都在探索结合GenAI能力Industrial Copilot可访问与设备、技术相关的全部文件和说明指南，帮助车间工人识别潜在错误，同时赋能维护团队快速发现问题并生成解决方案，Industrial Copilot for TIA Portal则能够帮助工程团队为PLC生成基础的虚拟化任务和代码，并自动处理重复性任务，在大幅减少工程团队工作量的同时保证复杂任务的工程设计不易出错，从而缩短开发时间、提高质量和生产率。得益于TIA Portal的12万用户基础，目前有超过100欧洲和北美客户在使用Industrial Copilot。除了之前公布的和舍弗勒、微软的合作，蒂森克虏伯自动化工程公司也计划2025在全球范围内对Industrial Copilot进行集团内的推广使用。蒂森克虏伯自动化工程将Copilot用在新能源电池产线设计上，Copilot通过处理常规和基本的文档任务来支持工程，使工程师能够专注于复杂的增值工作，减少电池测试的复杂度。西门子其它方向的探索也很多，如将Copilot功能集成到NX X软件提供助手能力；推出智能客服Bionic Agent；将AWS的Bedrock集成到其Mendix中； Siemens Teamcenter和Xcelerator Marketplace应用商店提供AI搜索；在Simcenter Amesim电气仿真软件中使用大语言模型、知识图谱和推荐系统；设备预测性维护助手Maintenance Copilot Senseye等。PTC 目前已经在内测的是ServiceMax Copilot，基于 PTC 现场服务管理软件（FSM）ServiceMax 的Copilot，通过消除手动任务和减少搜索信息的时间来帮助技术人员、调度员和服务团队。
此外，PTC也即将推出基于应用程序生命周期管理（ALM）软件Codebeamer的Copilot。PTC将与大众汽车集团和微软的Azure AI平台合作，开发Codebeamer Copilot以实现：自动化需求处理（起草、审查甚至改进软件规范）、加强质量控制（重复和不一致的文件将被标记并消除）、遗留系统集成（从旧IT系统无缝导入参考数据和需求）等功能，从而大大减少了工程师编写和验证需求所需的时间，测试版预计将于2025年初向部分PTC客户推出。
Synopsys：EDA软件全栈AI化
Synopsys推出了整个EDA产品堆栈中嵌入了AI能力的Synopsys.ai套件，其中包含了GenAI、AI驱动的优化以及数据分析等智能化能力。Synopsys.ai Copilot是Synopsys计划中的生成人工智能功能系列中的第一个，旨在学习新技能并随着团队的需求而发展，使芯片制造商更容易在芯片设计的各个阶段提高生产率并实现设计目标。
Synopsys自身使用GenAI获得了显著效果，包括销售、人员、营销、投资者关系和工程都在使用定制的GenAI应用程序。团队使用人工智能辅助开发了150多万行软件代码，并预计到2025年，内部GenAI应用程序将产生25万小时的员工产能。
Autodesk：AI-CAD内测
Autodesk于24年宣布了Project Bernini项目，旨在通过图像、自然语言、点云等各种输入快速生成卓越的3D形状，从而改善各行业的产品设计。该项目还处于实验阶段。Cadence同样也在推动AI驱动的全栈产品套件，整合了GenAI功能到多个自身产品中，如Cadence.AI Generative AI Platform平台支持AI的大数据分析；Cadence Cerebrus利用强化学习来实现PPA目标，加快芯片布局并产生卓越的结果；Cadence Verisium使用GenAI提高整个验证流程的可预测性、质量和思维；PCB设计软件Allegro-X AI利用GenAI简化PCB上组件的放置和布线；Cadence Optimality智能系统浏览器使用GenAI提供涵盖IC、封装和PCB以及整个电子系统的多物理场系统分析和优化；Cadence.AI ChipGPT在设计清理阶段执行规范审查、代码审查、测试审查和变更管理审查。
Ansys：AI加速仿真
此外，Ansys也推出了AnsysGPT智能客服，用客户熟悉的语言随时回答有关Ansys产品、相关物理和工程查询的问题。
ABB：Genix Copilot逐步嵌入解决方案
ABB在与微软长期合作的基础上，推出了ABB Ability™Genix Copilot，利用GPT-4等大语言模型，处理工业应用中的多源数据，在自然语言支持下提供全面的见解，以改善工业运营，并逐步嵌入ABB的工业数字解决方案。Genix Copilot目前已经早期采用了3个场景：Genix Asset Performance Management Copilot：为资产密集型行业的维护团队提供直观的用户体验，以自然语言提供实时见解，总结关键事件，并提供情境分析和可操作的建议。凭借预测性维护见解，它有助于提高资产性能并最大限度地减少停机时间。
Genix My Measurement Assistant Copilot：通过利用AI快速访问相关文档、错误代码和备件详细信息，简化了工业设备的故障排除和维护。
Genix Sustainability Insights Copilot：通过提供有关能源消耗和排放管理的可操作见解，支持行业监测和加强可持续发展工作。
施耐德：能碳平台单点探索
施耐德除了在自身在线平台上提供了Jo Virtual Agent智能客服助手帮用户快速搜索查找施耐德产品和问题，产品层面的探索主要是为综合ESG数据分析平台EcoStruxure™Resource Advisor增加了Copilot，帮助客户通过高级人工智能视角观察和指导其资源管理旅程的各个方面，包括排放、能源管理、资源消耗减少、ESG报告和碳会计。
罗克韦尔和微软合作，为FactoryTalk Design Studio提供Copilot，使工程师能够使用自然语言提示进行产品指导、代码生成、故障排除和代码解释等任务，使系统设计更快、更直观。罗克韦尔和微软还将合作基于微软的Phi-3小语言模型，通过机器操作员熟悉的FactoryTalk Optix界面，为其提供AI指令，协助流程和设备操作。下：大厂动作分析与启示
有条不紊开展新产品探索。整体看，各大厂在GenAI上的探索总体并不算很快，相关产品目前都仍未达到规模化商用推广的阶段，很多都提出了重点的产品方向，但大多仍然处于测试阶段。很多大厂延续了一款软件产品上线前的步骤，从内测到小范围客户测试，再到上线Beta版本，最终完善成为发布版本，整个过程显然历时1年以上也并不奇怪。作为新的交互形态，外加大模型本身的幻觉、准确性等问题，Copilot集成到现有软件要做到成熟显然需要相当的时间。国外大厂的即便是单点软件，因为面向全球市场，市场空间也不小，外加大厂的品牌和客户积累，让他们可以有战略定力来持续打磨产品。反之，小公司专注的细分市场本身空间就很小，持续投入成本打磨产品能获得的回报有限，外加没有足够品牌和客户积累，以及国内高度卷的市场环境，大干快上快速迭代就只能是一个权宜之计。软件+AI已经成为共识。尽管实际上开展GenAI产品层面探索并不多，很多大厂都强调了自身在软件产品+AI方面有系统性的规划，目前的很多软件也已经集成了AI相关能力，并将AI驱动的软件产品作为发展目标。在同样的大方向下，不同公司积极程度则有所不同。西门子、SAP、Syponosis、Cadence等显然更为积极，ABB，施耐德，罗克韦尔，PTC等则更为谨慎，达索甚至还没有显著的动作。PTC，ABB等还提出了开展工业AI的原则，如PTC的3原则：Valuable、Scalable、Responsible，并在此原则下开展探索。早些年IIoT平台刚刚兴起时，有更多的工业大厂都快速推出了自身的IIoT平台，但后来的事情大家也都知道了，如今还在做IIoT平台的大厂已经不多。新技术的出现会带来新的机会，但刚开始时即便大厂也不一定能看清形势，走一些弯路也不奇怪，小厂也不必全面跟风大厂。为自身软件产品增加Copilot能力是普遍探索重点。各大厂基本都选择了自身的一些软件产品，尤其是SaaS类产品，优先探索为其增加Copilot以提升软件应用效率，并且基本都是从1款产品开始，逐步成熟后再进一步扩展到更多产品。与之相对的，GenAI开发平台，尤其Agent开发平台等，各大厂布局相对不多，主要可能是因为这些大厂的优势领域和产品积累更多在软件产品侧。但不代表国外工业服务商并未开展相关布局，Coginte，C3.ai，LeewayHertz等公司也在推出相关AI平台产品。资产管理、业务运营、内容生成、客服是重点场景。尽管不同大厂应用GenAI的产品不尽相同，但通过Copilot问答和问数，实现管理运营的数据查询分析、产品智能客服、设备/资产管理（尤其是故障分析）、PLC代码以及CAD/CAE模型生成等是大厂们关注较多的方向。从场景角度看，与国内服务商的探索方向基本没有区别。与微软的持续深入合作。尽管一些大厂也跟AWS有些合作，但几乎所有上文提到的大厂，都在和微软深度合作，基于Axure AI能力，共同开发Copilot等相关产品。埃森哲等IT咨询公司也在其中发挥着一定的作用。 
