核心要點自 2023 年起，UCIe 標準保持年度更新節奏，此次 3.0 版本實現帶寬翻倍、可管理性提升，同時針對性解決了此前版本難以適配的三類全新應用場景。受單片芯片技術瓶頸制約，人工智能數據中心對芯粒架構的需求持續攀升，芯粒間的通信與互連技術成為關鍵核心。UCIe 標準最初因功能體系龐大引發行業顧慮，但其多數管理功能為可選配置，這一特性降低了行業落地門檻，也讓開發者擁有更高的設計靈活性。隨著芯粒在各領域的應用率不斷提升，尤其在數據中心場景的規模化落地，UCIe 聯盟發布了標準 3.0 版本，延續了 2
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西門子已收購法國初創公司 Canopus AI，旨在通過用于半導體制造的人工智能基量測與檢測軟件，擴充其電子設計自動化（EDA）產品組合。此舉將計算與人工智能驅動的量測能力，更深層次地融入西門子半導體領域 “從設計到制造” 的數字主線中。該交易意義重大，因其瞄準了先進芯片生產中最緊迫的痛點之一：隨著芯片幾何尺寸不斷縮小、復雜度呈爆炸式增長，如何控制工藝變異并保障良率。同時，這也凸顯了人工智能正從實驗階段，逐步滲透至半導體價值鏈各環節的核心生產工具中。人工智能賦能大規模量測隨著器件制程節點不斷迭代、產能持續
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在人類航空航天史上，阿波羅計劃無疑是一座里程碑。它不僅成功實現了人類首次登月，更催生了無線耳機、集成電路、電子郵件以及無繩工具這些改變我們生活的技術成果。同時，這項計劃還孕育出一項常被忽略的寶貴遺產——系統工程（Systems Engineering）。NASA 當時建造的運載火箭首次大規模集成了大量高度復雜、相互集成的系統，傳統的工程方法已無法應對如此復雜的系統協同問題，系統工程應運而生，隨后更是迅速擴展至整個航空航天產業，持續推動著新型飛行器和航天器的創新。挑戰：復雜性加劇與數字鴻溝系統工程通過對復雜
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當地時間1月6日，西門子與英偉達宣布達成戰略合作，將共同開發工業與實體AI解決方案，從2026年起打造首批全AI驅動的智能制造基地。
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西門子PAVE360汽車數字孿生軟件旨在應對汽車硬件與軟件集成日益復雜的問題.它由現成的云端軟件組成，使汽車制造商和供應商能夠在首發當天就開始全系統開發，將安裝時間從數月縮短到數天它提供了一個集成的系統級數字孿生，加快了ADAS、自動駕駛（AD）和車載信息娛樂（IVI）系統的發展。數字孿生軟件已預先集成，設計為現成產品。目標是加快軟件定義車輛（SDV）的開發，實現早期全系統、虛擬集成，模擬真實車輛硬件，加速ADAS、AD和IVI的應用和底層軟件開發。這消除了客戶在測試軟件前自行構建數字孿生的需求，并將關鍵
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●? ?借助全新的即用型云端數字孿生產品 PAVE360 Automotive，汽車制造商及供應商從項目首日即可開展全系統研發，將搭建時長從數月縮短至數天●? ?新解決方案提供完全集成的系統級數字孿生，依托 Arm 等行業領軍者的領先汽車技術，加速高級駕駛輔助系統（ADAS）、自動駕駛（AD）及車載信息娛樂系統（IVI）的研發進程●? ?PAVE360 Automotive 數字孿生藍圖將于 2026 年國際消費電子展（CES）進行現場演示西門子
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（圖片來源：Die Bildbeschaffer）《2024 年全國科技經費投入統計公報》顯示，中國高技術制造業正持續加大創新投入，研發強度顯著提升。這一逆勢增長的背后，是企業正在應對的巨大挑戰：在開發新產品、系統或服務時，企業很難在復雜性、成本和速度之間找到平衡。市場對可定制化、智能化和高靈活性的產品、軟件及其他服務的需求不斷增長，直接推高了開發的復雜程度。此外，企業還在面對客戶帶來的成本壓力：在削減開發預算的同時壓縮項目周期。在中國制造業中，這種壓力尤為突出。應對復雜性攀升、預算緊縮和創新提速的三重挑
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在制造業數字化轉型的深水區，制造執行系統（MES）作為連接計劃層與控制層的“中樞神經”，其地位不可撼動。然而，對于許多?CIO?和生產負責人而言，傳統的?MES?項目往往是一場充滿妥協的博弈：選購成熟的套裝軟件（COTS），意味著工廠流程必須削足適履去適應軟件，且面對個性化需求時顯得笨重僵化；而選擇完全定制開發，雖然貼合業務，但不僅面臨高昂的成本和漫長的周期，更會因為代碼維護的“黑盒化”而導致系統在幾年后變得不可維護。“標準化”與“定制化”，似乎成了制造業軟件難以調
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●? ?西門子與?NEC?借助自動化機器人示教，推動制造業數字化轉型西門子數字化工業軟件日前與?NEC?簽署一項技術合作伙伴計劃，旨在拓展機器人?3D?仿真領域的全球解決方案。雙方將聯合開發一款自動化機器人示教解決方案，將?NEC?的“機器人任務規劃（NEC Robot Task Planning）”數字孿生服務，與西門子?Tecnomatix??產品組合中的?Process
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NEC 開發了一款名為 BluStellar 的數字孿生產品，西門子提供實現數字化企業的軟件。他們將共同開發一款機器人示教自動化產品，將 NEC 機器人任務規劃數字孿生服務與西門子用于 3D 機器人仿真的 Process Simulate 軟件相結合。 兩家公司將利用聯合研討會和展覽等營銷舉措以及自己的銷售渠道來加速產品在全球市場的部署。傳統上，協調多個機器人運動的計劃的創建是由工程師手動完成的，為工廠中的機器人設計運動計劃以生產單個產品是一個復雜且成本高昂的過程。因此，使用多個機器人
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西門子數字化工業軟件近日宣布推出?Tessent??IJTAG Pro，通過將傳統的串行執行的操作轉變為并行操作，實現基于?IEEE1687?標準的?IJTAG?輸入?/?輸出方式的革新，同時提供對定制化硬件讀寫訪問的能力。這款全新軟件引入了高帶寬的內部?JTAG（IJTAG）與通用數據流功能，依托西門子?Tessent?流掃描網絡（SSN）軟件的寬總線架構提升數據傳輸效率，進而幫助客戶降低測試成
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軟件定義汽車（SDV）在今天似乎已經成為行業常態，原始設備制造商（OEM）及其價值鏈開始重新思考車輛的開發方式，將機械、電子、電氣系統與軟件等多層級子系統及領域整合為一套成功的車輛設計，而這其中的復雜度在不斷提升，這反過來推動了數字化的持續普及。具體而言，要在軟硬件開發的交叉領域取得成功，汽車制造商需優化架構、采用敏捷的軟件開發模式，以彌合傳統汽車開發流程與軟件開發流程之間的鴻溝。而這一變革的核心技術力量其實來自全面數字孿生 —— 它可以為車輛提供“單一事實來源”，不僅能促進 OEM 內部團隊協作，也能支
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當很多制造商在面臨數字化轉型的迫切需求時，要處理的第一個問題就是如何改造配備著各類機械設備的老舊工廠，這些工廠往往缺乏現代機器所集成的物聯網、AI 等先進能力，那么，它們的轉型應該從何處著手？要打造一座具有自動化水平、能夠應對多變市場環境的工廠，首要任務是制定規劃。依托完善的規劃，制造商能更輕松地將自動化功能融入生產線。為確保新舊系統協同運轉，制造商需要借助全面數字孿生的仿真能力，不僅有助于實現無縫銜接，避免繁瑣操作，還支持多種節約資源的測試方法，為車間帶來靈活、具韌性的運營模式。工程師操作協作機器人，提
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（圖片來源：西門子）面對市場對更智能產品、更短設計周期以及更高效靈活生產流程的需求日益增長，設計與制造企業紛紛借助人工智能，推動業務流程邁向新高度。憑借處理復雜數據的卓越能力與傳遞智能洞見的便捷性，人工智能已準備好在工業價值鏈的各個環節承擔多種關鍵角色。隨著人工智能的持續發展，它不僅能勝任曾專屬人類的復雜任務，還將助力彌合人與技術之間的鴻溝 —— 將復雜工具與數據轉化為易于理解的洞見，賦予其新的應用場景。尤其是大型語言模型（LLMs），在為非結構化數據賦予結構化形態方面具備獨特優勢。將人工智能應用于產品設
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●? ?獨立研究機構在?2025?年第三季度分析師報告中，將西門子?Xcelerator?的解決方案組合列為離散型制造企業產品生命周期管理領域的領導者●? ?西門子?Teamcenter?獲評“客戶最愛”PLM?軟件西門子數字化工業軟件近日在?Forrester Research?發布的《Forrester Wave?：2025?年第三季度離散型制造企業產品生命周期管
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西門子介紹
維爾納·馮·西門子 （Ernst Werner von Siemens）（1816-1892）
德國工程學家、企業家、電動機、發電機、有軌電車和指南針式電報機的發明人，改進過海底電纜,提出平爐煉鋼法,革新了煉鋼工藝,西門子公司創始人。
生于漢諾威一個農民家庭，在家中14個孩子中排行第四。因為家境貧困，西門子在念完中學后參軍。西門子在服役期間對電報技術產生了很大興趣，并發明了在十 [
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