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1、西门子数字化工业软件西门子人工智能和数字孪生技术点燃人形机器人产业从实验室快速走向商业化落地以全链路数字孪生压缩研制周期以工程级数据协同提升质效水平Restricted|Siemens 2026 2目录从“类人”赋能到“超人”跃迁，工业软件重塑机器人产业底层基因3产业跃迁：AI+数字孪生重构人形机器人研发链路，破解规模化落地困局4西门子解决之道：AI+数字孪生赋能研制全流程5数字主线领航人形机器人研制转型旗舰引擎6四维协同AI 赋能 西门子人形机器人数字化研发体系10场景锚定数智领航：人形机器人研制迭代突破实践11结束语13Restricted|Siemens 2026 3从“类人”赋能到“超

2、人”跃迁，工业软件重塑机器人产业底层基因2025 年，人形机器人行业正式迈入“量产攻坚”的关键阶段，全球头部企业密集推进千台级量产计划，国内政策持续加码，市场需求从工业场景向 C 端服务场景快速延伸。然而，行业仍面临多学科协同壁垒、核心部件加工精度不足、虚实场景脱节、供应链协同低效等多重挑战，制约了产业化进程与规模扩张。作为全球工业数字化领域的领导者，西门子工业软件以 AI 与数字孪生技术为核心引擎，依托超过 200 亿欧元并购整合形成的数字化企业套件，及在 PLM（产品生命周期管理）、精密制造等领域的数十年技术沉淀，将汽车、航空航天等高端制造业的成熟数字化经验迁移至人形机器人行业。通过创新性

3、推出的数字主线，深度融合 AI 的智能决策与数字孪生的全流程仿真能力，构建“研发-生产-供应链-服务”全链路数字化解决方案，以技术双驱破解产业化困局，加速人形机器人从实验室原型走向规模化落地。Restricted|Siemens 2026 4产业跃迁：AI+数字孪生重构人形机器人研发链路，破解规模化落地困局直面研发痛点：解码人形机器人五大核心挑战与突破路径人形机器人行业的研发面临智能控制与认知决策、能源管理与续航能力、运动控制与稳定性、硬件开发与测试瓶颈、数据获取与训练效率五大核心挑战。智能控制与认知决策：听懂指令却做错动作，突发情况反应慢，存在安全隐患。能源管理与续航能力：能耗高、续航短，频

4、繁充电，无法满足长时间连续工作需求。运动控制与稳定性：复杂地面易摔倒，高频动作易故障，难以适配真实非结构化场景。硬件开发与测试瓶颈：核心部件依赖进口，定制化多、良率低，规模化生产难。数据获取与训练效率：真实场景数据采集贵，仿真数据复用率低，训练成本高。Restricted|Siemens 2026 5西门子解决之道：AI+数字孪生赋能研制全流程西门子凭借 AI 与数字孪生技术的深度融合，为人形机器人研制打造了端到端的数字化赋能体系，贯穿从设计、训练、测试到量产的全流程，精准破解行业核心痛点。在研发设计阶段，基于 Process Simulate 与MCD 机电一体化设计工具，构建高保真数字孪生

5、模型，可直接导入 NX 数据复刻机器人整机与产线环境。通过 AI 驱动的运动学仿真，快速优化关节联动逻辑与机身结构，结合人体工程学分析工具，提前规避动作卡顿、重心失衡等问题，让设计方案在虚拟环境中完成 90%以上的验证。数据训练环节，依托 Sim2Real 数据闭环能力，在虚拟场景中自动生成千亿级带标注动作数据集，效率较真实采集提升千倍。AI 算法持续优化仿真与真实环境的映射精度，通过少量真实数据校准，即可实现技能高效迁移，大幅降低训练成本与周期，破解数据稀缺难题。测试验证阶段，虚拟调试技术发挥关键作用，无需物理样机即可完成 PLC 程序与控制系统的全流程调试，将实际调试时间缩短 80%。AI

6、 驱动的预测性维护模型，可提前预判核心部件故障风险，同时在虚拟空间复现极端工况与边缘案例，保障机器人稳定性与安全性。量产落地阶段，借鉴安贝格工厂的数字化实践及工易魔方 3D AI 试验场，通过数字孪生打通研发、生产、运维数据链路。AI 动态优化生产节拍与能源配置，提升核心部件良率，同时支持产线柔性调整，适配不同型号机器人的规模化制造需求。从虚拟设计到真实落地，西门子以“数据驱动+虚实融合”的技术路径，实现人形机器人研制周期缩短、成本降低、可靠性提升的多重价值，为行业规模化发展筑牢数字化根基。Restricted|Siemens 2026 6数字主线领航人形机器人研制转型旗舰引擎围绕人形机器人关