2025年11月，法国巴黎。在这一年一度的工业盛会——“Les Assises de l'Industrie 2025”的现场，由权威媒体《L'Usine Nouvelle》（新工厂）主办的这场峰会，全球工业界精英荟萃。在这个被地缘政治波动、供应链重构以及技术奇点临近所定义的特殊年份，所有人的目光都聚焦在一个核心议题上：人工智能究竟是昙花一现的炒作，还是真正能够重塑工业基因的救世主？
当达索系统NETVIBES品牌首席执行官 Morgan ZIMMERMANN 走上讲台时，他所带来的不仅仅是一家工业软件领军企业的技术展示，更是一场关于工业未来的深刻哲学思辨。作为达索系统旗下掌管数据与人工智能核心命脉的 NETVIBES 品牌掌门人，Morgan 并没有沉溺于生成式 AI 的狂热泡沫中，而是以一种近乎冷峻的理性，剖析了工业 AI 与消费级 AI 的本质区别，并提出了一个震耳欲聋的观点：真正的工业价值，诞生于“科学”与“数据”的深度联姻，诞生于“虚拟”与“现实”的无缝融合。
这是一份从隐性知识到显性智慧的行动指南。在接下来的篇幅中，我们将抽丝剥茧，沿着 Morgan ZIMMERMANN 的思维脉络，深入这个由虚拟孪生、知识图谱和虚拟伴侣构建的全新工业宇宙3D UNIV+RSES，探寻企业如何在“生成式经济”的浪潮中，找到那把通往未来的金钥匙。
在公众的认知里，达索系统往往被贴上“工业软件”、“CAD”或者“飞机汽车设计软件”的标签。然而，Morgan ZIMMERMANN 开篇即打破了这种刻板印象。
“用一个词概括NETVIBES品牌在达索系统中的角色？”面对主持人的开篇提问，Morgan 给出了简洁而有力的答案：“NETVIBES是达索系统旗下承载人工智能与数据战略的核心品牌，是连接过去与未来的桥梁。” 这句简短的定义背后，是NETVIBES在达索系统工业生态中的核心地位——它并非一个孤立的技术品牌，而是贯穿达索系统所有工业解决方案的AI与数据核心，为航空航天、汽车制造、生命科学、基础设施等众多领域的数字化转型提供底层动力。
这仅仅是冰山一角。Morgan 向与会者展示了一张涵盖全球工业版图的客户列表，那上面不仅仅有我们熟知的航空航天巨头和汽车制造商，更隐藏着达索系统作为“工业幕后推手”的真实实力。这是一家拥有全球超过37万家核心客户的企业，这些客户利用达索系统的解决方案构想、制造并运营着支撑现代文明的工业产品。
人们或许知道每一架波音或空客飞机的诞生都离不开达索系统的软件，也知道全球绝大多数汽车的设计源自这里的代码。但鲜为人知的是，在生命科学领域，达索系统同样扮演着上帝之手的角色。全球约有一半的药物研发与制造过程，都有达索系统技术的深度参与；全球半数的临床试验，是在达索系统的Medidata平台上运行。即使是在基础设施建设领域，从摩天大楼到核电站，达索系统的虚拟孪生技术都在默默支撑着庞大系统的运转。
更令人瞩目是，达索系统正成为新技术浪潮的“造浪者”。Morgan 自豪地指出，全球排名前十的人形机器人制造商，无一例外都在使用达索系统的平台进行研发；而在电动汽车领域，这个比例更是高达百分之九十。这不仅仅是市场份额的胜利，更是技术路线的胜利。因为无论是软件定义的汽车，还是复杂的类人机器人，都对多学科系统的建模与仿真提出了极高的要求。而在核能领域，尤其是新一代核电站的建设中，面对高达百分之八十的市场覆盖率，达索系统正在解决的是超大规模的科学建模挑战——为一个拥有数十亿个零部件和事件的核电站建立虚拟孪生，这本身就是人类工程史上的奇迹。
在这样的产业基石之上，Morgan 抛出了一个核心概念：我们正在进入“生成式经济”（Generative Economy）时代。
什么是生成式经济？在达索系统的定义中，它是“体验经济”与“循环经济”的完美融合。在过去，工业的逻辑是线性的，我们开采资源、制造产品、销售产品、最后废弃产品。但在生成式经济中，这一逻辑被彻底重构。我们不再仅仅销售一辆汽车，我们销售的是移动出行的服务体验；我们不再无度地消耗资源，而是追求资源的循环利用与再生。为了支撑这种全新的经济形态，我们需要一种全新的技术范式，那就是让“V”（Virtual，虚拟世界）与“R”（Real，现实世界）共生共存。
这听起来可能有些抽象，但在 Morgan 看来，这恰恰是解决当代工业复杂性的唯一路径。我们需要虚拟世界，因为那是我们学习、模拟、建模和试错的安全港湾；我们需要现实世界，因为那是我们捕捉数据、验证假设和交付价值的物理场所。当虚拟世界的无限可能与现实世界的真实反馈紧密结合时，一种前所未有的工业新质生产力便由此诞生。
当前，人工智能的话题热度空前，人们习惯性地将 AI 等同于数据科学（Data Science）。在技术圈内部，关于数据科学是否属于真正“科学”的争论从未停止。Morgan Zimmermann 在演讲中巧妙地避开了这一学术陷阱，转而提出了一个更为务实且深刻的观点：在工业界，只有将“科学”与“数据科学”深度结合，才能产生真正的价值。
Morgan 将传统的科学——物理学、化学、生物学等——定义为“表征的世界”（The World of Representation）。这是人类几百年来对自然规律的总结，有牛顿定律，有流体力学公式，有材料的分子结构。
在这个世界里，我们可以通过严谨的数学模型，精准地模拟一辆汽车在碰撞瞬间的结构变形，预测一架飞机在极端气流下的空气动力学表现，甚至推演药物分子在纳米尺度下与细胞受体的结合过程。这就是科学的力量，它赋予了我们理解世界本质的能力。
与之相对的，是“观察的世界”（The World of Observation），也就是数据科学的主场。在这个世界里，我们不预设公式，而是通过传感器、摄像头、物联网设备，海量地捕捉现实世界发生的一切。无论是生产线上的机器震动数据，还是流水线上的视觉检测图像，这都是对现实的观察。数据科学通过算法，从这些海量的观察中寻找规律、训练模型。
为什么必须将两者结合？Morgan 给出了极具洞察力的解释。
首先，科学为数据科学提供了“坐标系”。在缺乏物理学约束的情况下，纯粹的数据挖掘往往会陷入相关性而非因果性的泥潭。科学模型为数据提供了一个标准化的投影空间和本体论基础。这意味着，当我们通过数据科学分析一个异常震动时，背后的物理模型能告诉我们这不仅仅是一个数字的波动，而是轴承磨损导致的力学失衡。科学让数据有了物理意义，让 AI 不再是黑盒中的盲目猜测。
其次，也是更为关键的一点，是为了解决“数据饥渴”与“数据枯竭”的悖论。对于硅谷的科技巨头们来说，他们正在面临一个前所未有的危机：互联网上的公开数据快被“吃光”了。随着版权意识的觉醒和数据壁垒的建立，可用于免费训练大模型的公网数据正在急剧减少。然而，在工业领域，这个问题有着截然不同的解法。Morgan 指出，在虚拟世界中，我们可以基于物理法则，生成无限量的“合成数据”。
试想一下，如果你要训练一个自动驾驶算法应对极端车祸场景，你不可能在现实中真的去撞毁一千辆车来收集数据。但在符合物理定律的虚拟孪生世界里，你可以生成一万次不同角度、不同速度、不同天气条件下的碰撞数据。这些数据在数学上是真实的，在物理上是准确的。我们可以针对那些尚未制造出来的产品，或者那些在现实中极度危险、极度昂贵的操作场景，生成无穷无尽的训练集。
这正是“V+R”结合的威力所在。虚拟世界成为了现实世界的演练场和数据源，不仅解决了数据匮乏的问题，更让 AI 的训练从一开始就建立在严谨的科学基础之上。正如 Morgan 所言，这种结合不仅让无限的 What-if（假设分析）场景成为可能，更为工业 AI 的发展铺平了道路。
在消费互联网领域，ChatGPT 偶尔一本正经地胡说八道或许只是一次娱乐，但在工业领域，AI 的一次“幻觉”可能意味着巨额的经济损失，甚至付出生命的代价。因此，Morgan Zimmermann 提出了工业 AI 必须要跨越的三个关键门槛，这也可以被视为达索系统在 AI 战略上的核心信条。
第一个门槛是“信任”（Trust）。如果工程师、操作员或者管理者无法信任 AI 给出的建议，那么无论算法多么先进，效率的提升都无从谈起。信任从何而来？它来自于合规性，来自于科学的本体论，更来自于对数据来源的绝对掌控。Morgan 强调，达索系统的 AI 不是建立在虚无缥缈的黑盒之上，而是建立在严格的科学分类和经过验证的知识库之上。只有当用户确信 AI 学习的语料是准确无误的工业标准，而非互联网上的只言片语时，信任才会建立。
第二个门槛是“科学”（Science）。这一点与前文所述的科学与数据科学的结合一脉相承。工业 AI 必须懂物理、懂化学、懂工程。它不能仅仅是一个概率预测机器，它必须是一个受到自然规律约束的逻辑系统。只有植根于科学，AI 才能在没有历史数据覆盖的全新场景下，依然做出符合物理逻辑的推断。
第三个门槛是“工业化与可追溯性”（Industrialization & Traceability）。这是受监管行业最为痛点的需求。当你身处航空航天或医药制造这样高度监管的行业时，AI 的引入往往伴随着巨大的合规风险。你怎么能证明这个药物配方的优化建议是安全的？你怎么能证明这个飞机的结构减重方案符合适航标准？如果 AI 参与了决策，那么这个决策过程必须是完全透明和可追溯的。
Morgan 指出，工业 AI 需要具备极高颗粒度的版本控制和溯源能力。企业必须能够清楚地回答：在这个决策时刻，我们使用的是哪一个版本的 AI 模型？这个模型是用哪些数据训练出来的？这些数据是否存在潜在的偏差？如果没有这种工业级的严谨性，AI 就永远只能是实验室里的玩具，而无法成为生产线上的工具。这实际上是对 AI 进行了一种“精益化”的管理，要求对 AI 的全生命周期进行像管理实体零件一样精密的管控。
在谈及企业竞争力的源泉时，Morgan 做了一个非常形象的对比。今天，任何人都可以通过 ChatGPT 访问全人类的通用知识库，这很了不起，但这并不能构成企业的核心竞争力。因为你的竞争对手也拥有同样的访问权限。真正的差异化优势，隐藏在企业内部那座巨大的冰山之下。
对于达索系统的工业客户而言，他们的核心资产不是厂房设备，而是积累了十年、二十年甚至四十年的隐性知识。这些知识散落在无数的文档、设计图纸、历史项目记录以及老工程师的脑海中。它们是碎片化的、非结构化的，甚至是被遗忘的。Morgan 展示了一张极具视觉冲击力的图片——一张看起来像是一束复杂花朵的网络图。
这张图实际上展示了 AI 如何从一家汽车制造商过去三十年的历史数据中，“重生”出一辆汽车的系统模型。想象一下，一位刚入职的年轻工程师，面对复杂的汽车系统往往一头雾水。但通过 AI 技术，达索系统可以对企业历史上的所有车型配置进行相似性分析、语义分析和关联分析。AI 像一个不知疲倦的考古学家，挖掘出零件与零件之间的逻辑关系，设计变更背后的原因，以及工艺流程的演变规律。
Morgan 幽默地回应了关于那张图表“像花朵一样美丽”的评价。他认为，这是工业 AI 难得的“美学时刻”。但这朵“花”不仅好看，更重要的是它代表了将隐性知识转化为显性知识的巨大飞跃。这不仅仅是数据的整理，而是知识的“再生”（Regeneration）。
然而，仅仅生成一张漂亮的知识图谱是不够的。如果这些知识不能被行动所用，那它依然是僵死的。于是，Morgan 引出了“可执行性”（Actionability）的概念。显性化的知识必须能够被嵌入到工程师的日常工作流中，必须能够在三维设计环境中被实时调用。
为了实现这一点，达索系统引入了“虚拟伴侣”（Virtual Companion），或者用更通俗的话说——工业 AI 智能体（Agent）。Morgan 在演讲中展示了两个生动的场景。
在第一个场景中，一位工程师向虚拟伴侣询问：“在这个部位如何进行点焊操作？”虚拟伴侣并没有直接甩出一本操作手册，而是给出了分层级的回答。它首先告诉工程师：“根据行业最先进的标准，通常的做法是 A、B、C；但是，基于我们公司的内部规范和历史最佳实践，我们推荐的做法是 B、C、D。”这简短的回答背后，是 AI 对行业通用知识和企业私有知识的完美融合。
紧接着，工程师追问：“那我该如何使用工具来完成这个操作？”虚拟伴侣立刻化身为导师，一步步引导工程师调用正确的工具。到了最后一步，工程师提出了一个大胆的要求：“你能不能帮我直接做了？”由于虚拟伴侣能够理解屏幕上的三维模型和物理约束，它竟然真的能够辅助甚至自动完成点焊位置的拓扑优化设计。
这种从“询问”到“引导”再到“执行”的交互模式，彻底改变了人机协作的关系。虚拟伴侣不再是一个被动的搜索框，而是一个拥有深厚企业记忆和执行能力的超级助手。能够执行，才是真正的新质生产力。
而在另一个场景中，Morgan 强调了虚拟孪生作为“数据谷歌地图”的价值。在大型企业中，数据往往被封锁在几十个互不相通的 IT 系统中。ERP 里的成本数据、PLM 里的设计数据、MES 里的生产数据就像一座座孤岛。而虚拟孪生提供了一个直观的三维空间索引。当所有数据都被投射到这个三维模型上时，无论你是采购、设计还是制造人员，你都能像使用谷歌地图一样，在三维世界中直观地看到与某个零件相关的所有信息。这种“空间化”的数据聚合，极大地降低了信息的获取门槛，让跨部门协作变得前所未有的顺畅。
随着 AI 能够从历史文档中自动生成新的设计和知识，一个新的焦虑随之产生：如果知识可以被如此轻易地提取和重组，我们该如何保护它？Morgan 敏锐地指出了这个将在未来几年困扰所有企业的核心问题——知识产权（IP）的归属与保护。
在人工智能的世界里，算法本身可能并不值钱，真正值钱的是用于训练算法的数据，以及从这些文档中提炼出的隐性知识。因此，达索系统提出了一个新的管理范畴：IPLM（Intellectual Property Lifecycle Management，知识产权生命周期管理）。
这是一个极其前瞻性的概念。Morgan 解释道，IPLM 的核心在于对每一条数据、每一个知识点进行全生命周期的权属追踪。当我们把一份数据喂给 AI 时，我们必须清楚地知道：这份数据归谁所有？谁拥有对这份数据进行处理的权利？
这不仅涉及到企业内部的数据治理，更涉及到企业与供应链之间的复杂博弈。试想，一家汽车主机厂在研发新车时，利用了供应商提供的零部件数据进行了 AI 训练，并生成了新的优化设计。那么，这个新的设计成果，其知识产权究竟属于主机厂，还是属于提供了原始数据的供应商？或者，如果不小心将供应商的保密数据用于了公开模型的训练，会不会引发法律灾难？
Morgan 认为，通过技术手段实现对 IP 流转的精细化追踪（Lineage），是解决这一问题的关键。达索系统致力于提供一种机制，能够记录每一次数据处理的动作，每一次模型的迭代，以及每一次知识的衍生。这样，无论 AI 生成了多么复杂的结果，企业都能像追溯食品源头一样，精准地回溯到知识的源头，理清权属关系。这不仅是法律合规的需求，更是构建商业互信的基础。在生成式经济中，明确“生成物”的归属，将是商业合作的前提。
理论的阐述固然精彩，但 Morgan 深知，只有真实的案例才能打动在场的工业领袖。他带来了两个极具时效性和震撼力的演示，分别展示了工业 AI 如何应对宏观经济的黑天鹅，以及如何解决微观运营的疑难杂症。
Morgan 选择了一个极具现实意义的话题：供应链波动性管理。无论是原材料价格暴涨，还是芯片短缺，亦或是突如其来的关税政策变化，都是悬在制造业头顶的达摩克利斯之剑。他特别提到了“特朗普关税”这一由于地缘政治带来的不确定性因素。
演示从一个汽车制造商的视角展开。这家企业每年采购高达800亿欧元的零部件。突然，系统捕捉到了一个警报：针对中国和印度的关税政策即将发生剧烈变化。AI系统迅速基于现有的预算模型、车型配置和供应链地图，进行了第一轮快速评估，并给出了一个惊人的数字：这一政策变动将给企业带来33亿欧元的潜在成本冲击。
收到警报的 CFO（首席财务官）并没有惊慌失措。她立即唤醒了虚拟伴侣，启动了“供应链异常处理流程”。这不再是传统的打电话、发邮件、开甚至几十个人的协调会，而是一场由 AI 编排的自动化协作。
流程首先流转到了采购总监那里。采购总监面对的不再是枯燥的 Excel 表格，而是一个可视化的全球供应链地图。他可以像剥洋葱一样，层层下钻数据：这33亿欧元的冲击具体分布在哪里？是哪家工厂？是哪款车型？甚至具体到了哪一个零部件？
Morgan 展示了惊人的细节颗粒度。AI 不仅算出了总账，还算出了每一辆车因此增加了 4000 到 5000 欧元的成本。通过三维模型的展示，采购总监迅速锁定了受影响的关键组件。紧接着，AI 再次发挥了威力，它自动分析了全球所有的替代供应商方案：如果不从这家受关税影响的工厂采购，是否可以切换到该供应商在其他国家的工厂？或者是否能找到其他具备同等产能的替代供应商？
这一过程的核心价值在于“速度”。Morgan 引用了他团队的一句名言：“这是一场关于速度的竞赛。”当关税大棒落下，或者某种原材料突然短缺时，全球的库存储备是有限的。谁能第一个完成影响评估，谁能第一个发出抢货指令，谁就能在危机中活下来。而那些还需要两周时间来整理报表、开会讨论的企业，只能面对空空如也的仓库或高昂的现货价格。
达索系统的 AI 将这个评估过程从“5天”缩短到了“5分钟”，这不仅仅是效率的提升，更是生存能力的质变。
第二个案例将视角转向了更为复杂的资本密集型项目——核电站建设与运营。这是一项涉及 5000 万个资产、300 公里管道、数十亿个事件记录的超级工程。在如此庞大的系统中，任何一个微小的疏忽都可能酿成大祸。
演示中，虚拟孪生系统成为了所有工程数据、建设数据和采购数据的统一投影空间。虚拟伴侣在后台不知疲倦地扫描着海量数据，突然，它捕捉到了一个“弱信号”（Weak Signal）：某个关键水泵的交付可能会出现延期，或者某个在运水泵出现了异常震动趋势。
虚拟伴侣不仅指出了问题，还给出了详尽的背景信息。它调出了这个水泵的所有技术参数、历史维修记录以及供应商信息。更妙的是，它利用深度学习模型进行了“相似性分析”。AI 告诉工程师：“注意，这个问题不是第一次发生。在过去的运营中，类似的故障已经出现过四次。根据历史经验，前几次尝试维修都失败了，唯一有效的解决方案是直接更换新泵。”
这是一个典型的将隐性经验转化为显性决策的例子。如果没有 AI，工程师可能会按照惯例再次尝试维修，浪费宝贵的时间和资源。但 AI 通过对历史数据的深度挖掘，直接给出了最优解。
随后，系统自动连接了相关的领域专家。专家们的讨论过程、给出的建议，并没有随着会议的结束而消散，而是被系统实时记录并转化为新的知识资产。最后，系统根据决策结果，自动在 SAP 系统中触发了新水泵的采购订单，全过程无需人工切换系统，一气呵成。
这个案例展示了工业 AI 的终极愿景：在一个跨越组织边界、超越单一职能的复杂系统中，AI 帮助人类在信息的海洋中导航，捕捉那些稍纵即逝的弱信号，并像指挥家一样编排跨部门的协作，最终实现问题的闭环解决。
演讲的最后，Morgan Zimmermann 再次回到了那个核心隐喻：虚拟孪生就是企业的“地图”。
在过去，一个大型项目的项目经理，无论是造飞机、造车还是建核电站，往往需要登录 50 个不同的 IT 系统，打开无数个 Excel 表格，才能勉强拼凑出项目的全貌。而在达索系统构建的这个新世界里，所有的信息——从宏观的财务指标到微观的螺丝钉扭矩——都汇聚在同一个虚拟孪生之中。
这不仅仅是技术的胜利，更是管理哲学的胜利。它打破了部门墙，消除了信息孤岛，让全球各地的团队能够基于同一个“唯一的数据真相”（Single Source of Truth）进行协作。人们不再通过邮件附件传输过时的文档，不再通过 PPT 汇报模糊的进展，而是身处同一个鲜活的、实时的、三维的虚拟宇宙中，用同一种语言交流。
Morgan 的演讲在热烈的掌声中落下帷幕。他留给“Les Assises de l'Industrie 2025”的，不仅是对达索系统技术实力的展示，更是一种对工业未来的坚定信仰：在工业人工智能的加持下，当虚拟与现实真正融合，当数据被科学点亮，当隐性知识变得触手可及，工业界将迎来一场前所未有的效率革命与价值再生。
对于在座的每一位工业界的精英人士来说，这不再是遥不可及的科幻小说，而是正在发生的现实。正如 Morgan 所展示的那样，从应对特朗普的关税到更换一个核电站的水泵，未来已来。
本文根据 Morgan Zimmermann 在 Les Assises de l'Industrie 2025 上的主题演讲整理创作。
