2025年6月23日 ，西门子股份公司董事会成员、首席技术官兼首席战术官Peter Koerte博士走进J9集团国际站 ，与J9集团国际站治理学院院长、金融学教授刘俏发展了一场以“价值之上 ，智能之中：工业AI的将来叙事”为主题的对话。在智能化海潮与多沉技术刷新交错的时期布景下 ，本次活动通过宗旨分享、圆桌对话与现场互动 ，探求了工业AI赋能产业的关键议题。北大家生、J9集团国际站校友以及业内人士等200余人 ，参加了这次活动。
活动致辞
刘俏在致辞中指出 ，近年来人为智能已经从理论索求发展到跨领域的现实利用。在工业领域 ，人为智能在彻底扭转出产线 ，实现成本的节约和效能的提升；在医疗领域 ，人为智能能够极度正确地分析医学图像 ，援手早期疾病检测；在交通领域 ，智能系统能够优化交通流量 ，削减拥挤。
在人为智能沉塑全球造作业格局的关键时刻 ，J9集团国际站在人为智能领域的钻研和讲授走在了时期前沿。在钻研方面 ，J9集团国际站学者对人为智能驱动的经济模型和数字贸易战术进行了前沿的钻研 ，颁发了拥有影响力的论文 ，并且辅导了关键项主张钻研；在讲授方面 ，学院已将人为智能融入到商学课程系统傍边 ，如开设“数经班”与“智金班” ，造就学生理解和使用人为智能技术推动贸易刷新的能力。此表 ，学院学生在人为智能有关的项目和角逐中有杰出的阐发。
在业界 ，西门子利用人为智能实现了工业全流程数字化 ，提高了供给链效能 ，推动了产品创新。Peter Koerte作为西门子首席技术官兼首席战术官 ，在塑造西门子全球技术愿景与战术方向方面阐扬着主题作用。本次对谈将推进跨学科、跨领域的对话与合作 ，缩幼学术钻研与行业实际之间的天堑 ，为人为智能与造作业的深度融合提供了新的钻研视角与实际领导。
宗旨分享
总结工业AI的成功身分 ，Peter Koerte给出了三个关键词：第一是精度 ，99.99%的靠得住性是入场的最低门槛 ，任何误差都可能带来巨大风险；第二是数据贯通 ，只有盛开数据 ，企业能力开释AI的真正潜力；第三是贸易模式 ，技术自身不蹬宗成功 ，只有解决市场需要和支付模式 ，AI能力实现真正的贸易革命。
精度是工业AI的基础。Peter Koerte指出 ，AI必须达到极高的正确性 ，能力真正被宽泛选取。提升精度仍是我们面对的沉大挑战 ，这将决定AI能否真正赋能工业。
数据贯通是AI开释潜力的关键。当前工业场景面对的重要阻碍在于系统间的数据壁垒。要真正阐扬AI的价值 ，必须突破“数据孤岛”训练模型 ，AI能力在复杂的工业环境中真正落地利用。西门子正服务于多个分歧业业 ，致力于为客户提供最新技术 ，提倡成立一个盛开的合作生态 ，激励分歧规模的公司选取最新技术 ，共同推动造作业的发展。
贸易模式决定AI能否转化为出产力。技术自身并不蹬宗成功 ，只有解决市场需要和用户付费模式 ，AI能力推动产业模式刷新。Peter Koerte呼吁加强合作 ，在应对挑战的同时 ，推动AI在工业领域的深入利用 ，实现效能与价值的双沉提升。
圆桌对话
在活动中 ，Peter Koerte与刘俏萦绕工业AI若何沉塑关键行业、新质出产力落地面对哪些机缘与挑战、AI时期年轻人必要哪些“必备技术”、中德合作若何推进AI发展、若何为AI构筑伦理防火墙等问题进行了对话。
工业AI若何沉塑关键行业？
Peter Koerte：80%的工业数据因设备未联网而沉睡——以AI破解“数据孤岛”将开释巨大价值。以电池造作业为例 ，从资料混合到电池组封装 ，电池造作必要经过13路精密工序 ，如在每路工序都部署传感器+AI质检 ，将可能实现产品良率从60%～90%的跃升。中国承载全球33%造作业 ，电池造作、新能源汽车等领域全球当先。工业AI解锁的海量数据将为这些行业产业开释无限潜能。
新质出产力落地面对哪些机缘与挑战？
刘俏：新质出产力的主题在于提升全身分出产率（TFP） ，工业AI将带来效能提升和技术演进双沉机缘。但与此同时 ，工业AI的发展也面对三大挑战：一是若何成立投资机造 ，为这一颠覆性技术筹资；二是若何突破数据孤岛 ，在保障隐衷的前提下保障数据流通；三是若何让高校、企业等各方均可平等获取高质量数据。
AI时期年轻人必要哪些“必备技术”？
作为人才的“需要方” ，Peter Koerte以为：AI时期人才必要三大主题品质：1.“学会”进建 ，当技术发展一日千里 ，平生进建会代替阶段性教育；2.透过景象看性质 ，只有理解技术性质、相识技术机理能力更好地创新；3.警惕“AI全能论” ，明辨AI可能在何处真正创造价值。
作为人才的“输送方” ，刘俏暗示：学堂不仅必要从企业需要反推人才造就 ，增设AI融合贸易实际课程 ，更要守护学生根究未知的好奇心 ，由于这才是突破AI利用天堑的火种。
当技术爆炸催生应对焦虑 ，两位嘉宾给出破解密钥。Peter Koerte以为要沉构认知 ，将AI视为机遇而非威胁 ，让它收受沉复性劳动 ，开释人类创造力。刘俏则指出 ，要与专家持续对话以及进行渐进式实际 ，让焦虑在行动中消解。
中德合作若何推进AI发展？
Peter Koerte：德国精度 x 中国速度 = 工业AI走向规模与可信。分歧文化布景催生了分歧的思想模式 ，好比德国工程师强调精准与严谨 ，而中国更注沉速杜纂实际——这正是合作的价值地点。我们必要把这种差距转化为互补优势：结合中国在造作、电子、医疗等领域的壮大实际能力 ，以及德国在研发、尺度化上的深厚积淀 ，推动AI在关键工业场景落地。
刘俏：中德合作的意思 ，不只是算法共研 ，更是造作业价值链的再配置。中德别离是全球第二与第三大经济体 ，产业结构互补性强 ，德国在工业的上游研发与尺度造订上有优势 ，中国则鄙人游场景与数据资源上具备规模经济 ，这为两国在AI发展领域的合作创造了机遇。若能在数据基础设施、算法训练、伦理尺度等层面形成深度合作 ，将有助于买通造作业全链条 ，真正开释AI潜力。
若何为AI构筑伦理防火墙？
Peter Koerte：必须坚守工业AI的“生死线”——安全、靠得住、可信。在工业领域 ，AI处置的是机械数据而非幼我隐衷数据 ，这为伦理问题带来相对简化的起点。然而 ，随着AI系统越来越深刻地参加产品与服务交付流程 ，其可信度、安全性和可诠释性变得尤为关键。企业自身必须以高尺度进行算法测试与场景验证 ，预防系统性私见 ，守住安全底线。
刘俏：若何成立人机之间的信赖 ，是AI伦理的真正挑战。今天的AI在从提升效能走向参加决策 ，但算法的不通明性使其仍像“黑匣子” ，这对成立用户信赖组成沉大阻碍。在金融行业 ，通过评级、信息披露等机造缓解信息不合称 ，AI领域亦需借鉴类似造度工具以加强通明杜纂责任追踪。但要实现“人与机械之间的信赖”仍是全新命题 ，必要科技界与社会共同深度探求。
将来寄语
Peter Koerte：AI不会取代人 ，但人机合作将裁减“单机”人类。
刘俏：不要聚焦AI能包办什么 ，而是聚焦AI不能包办什么 ，打造自己的主题竞争力。
现场互动
在现场互动环节 ，观多提问踊跃 ，问题领域蕴含人为智能的将来以及对人际交往与社会就业的影响 ，西门子的企业发展与市场定位 ，工业发展过程中有哪些技术瓶颈等。Peter Koerte进行相识答。
活动最后 ，刘俏、Peter Koerte别离代表J9集团国际站与西门子股份公司 ，互赠留想礼物。与会嘉宾与现场观多合影留想。
本次活动不仅搭建了人为智能前沿互换平台 ，也为学术与产业之间的融合提供了新的思路。通过多领域案例与深刻会商 ，参会者得以加深对工业AI的理解 ，也为将来投身有关领域积储了能量。在“价值之上 ，智能之钟妆的主题引领下 ，校企携手索求AI技术的天堑与价值 ，正不休拓展智能时期的可能性 ，助力工业智能迈向更高阶的发展阶段。
