11月19日，一场围绕“人工智能赋能工业制造、破解供应链挑战”的“链接光明 湾区共赢”——产品与生态双赋能的人工智能新征程主题活动，在深圳光明科学城数字化工业创新中心（以下简称“数创中心”）举行。活动由光明区工业和信息化局指导，深圳市光明科学城产业发展集团有限公司（以下简称“区科发集团”）、数创中心，西门子、四方维以及欧时电子联合主办。

光明区工业和信息化局、区科发集团、西门子、四方维、柔性传感企业以及AI硬件创新团队在内的多方代表，围绕算力布局、产业政策和生态、数字化转型、传感器技术和元器件选型管理等议题展开分享与讨论，试图在光明这片制造业密集的土地上，为“工业+AI”找到一条从“基础设施—技术平台—场景应用—供应链保障”的闭环路径。

“大模型+端侧算力”助力人形机器人落地，大约还有10年进入家庭

与非网资深产业分析师李坚

技术分享环节由与非网资深产业分析师李坚开场。在会上，李坚以“人形机器人产业链”为切入口，给出了对新一轮机器人浪潮的观察。

在他看来，本轮人形机器人热潮背后至少叠加了三股力量：一是以大模型为代表的AI技术成熟，使得“看得懂、听得懂、能规划”的智能控制成为可能；二是包括中国在内的主要经济体面临人口老龄化，在制造、康养、医疗等领域对“类人”劳动力的需求迅速上升；三是政策与国产替代的窗口期叠加，人形机器人被写入国家和地方产业规划，试点场景和资金、人才都在加速向这一赛道集中。

李坚表示，养老和康养机器人真正规模进入机构与家庭，大致还需要十到二十年的时间。但与十年前相比，如今算力、算法、传感器和执行器等关键零部件已经从“卡脖子”状态，走到了“可以配套”的阶段，为人形机器人从实验室走向工厂和服务场景提供了现实基础。

在企业层面，他重点对比了优必选、特斯拉Optimus以及Figure三家代表性厂商：优必选从教育与服务机器人起家，产品线覆盖科研、教育与工业场景；特斯拉则将整车时代打磨成熟的供应链、FSD视觉系统和Dojo算力平台直接迁移到人形机器人上，希望把整机成本压到2万美元以内，“让人形机器人像汽车一样大规模制造”；Figure则更像是一家从AI出发的公司，典型应用场景锁定在仓储和零售。三条路径背后，正是“从传统机器人向AI原生机器人”过渡的多种尝试。

从产业链拆解来看，李坚将人形机器人划分为“感知—决策—运动”三个层级：上游包括3D视觉、六维力矩传感器、柔性触觉“电子皮肤”、IMU等传感器；中游是主控芯片与大模型推理平台；下游则是关节模组、执行末端与整机集成。传感器、电机与减速器目前仍是成本占比最高的环节，因此也成为国产厂商投入最多、进展最快的方向。

他举例说，在人形机器人的手腕、脚踝等关键部位，六维力矩传感器负责感知接触力和力矩，避免摔倒和损坏物体，其难点在于弹性体结构设计、解耦算法与高精度采样，是软硬件一体的系统工程；灵巧手领域则通过在有限空间内集成几十个高功率密度空心杯电机、减速器与传感单元，实现接近人手的复杂抓取模式，“戴上‘眼睛和皮肤’的人形机器人，才能真正完成高难度操作任务”。

在运动系统层面，李坚系统梳理了谐波、RV与行星三类减速器，以及滚珠丝杠在高负载频繁运动中的可靠性问题，并指出无框力矩电机、一体化关节模组将是未来人形机器人的“标准零部件”，国产厂商已在部分场景接近甚至对标海外龙头。

谈到算力与软件栈时，李坚判断，未来的人形机器人“一定是大模型+端侧算力的组合，而不是简单的预编程动作”：通过在端侧主控芯片上运行多模态大模型，让机器人“看得懂、听得懂，还能自主拆解任务”，再结合专用操作系统与数据采集工厂，完成从仿真环境到真实场景的持续学习。

光明科学城数字化工业创新中心：为本地制造业提供“内生型平台”

区科发集团数创中心运营总监刘媛

区科发集团数创中心运营总监刘媛表示，在产业政策之外，光明还试图通过打造“内生型平台”，为本地企业的数字化与工业AI转型提供操作层面的抓手。光明科学城数字化工业创新中心就是其中的关键一环。

光明开发集团作为区属国企，承担科学城的开发建设与运营，定位为“投资运营商和生态集成服务商”，并通过数创中心承接智能制造和数字化转型的公共服务功能。光明区规模以上工业增加值占全区GDP比重超过六成，实体产业基础雄厚，但在数字化转型中不少企业面临“不会规划、没人做、不敢投”的现实困境。

在光明区政府和区工业和信息化部指导下，区科发集团依托西门子工业软件建设并运营数字化工业创新中心，以“7+2+1”概括整体架构：

7套工业软件平台：包括NX、Simcenter、Tecnomatix等，覆盖产品设计、结构仿真、工艺规划与工厂仿真。

2个快速原型实验室：3D打印实验室以及电子/模具快速打样实验室，为企业提供从设计到样机的快速验证能力。

1个数字化生态基地：集办公空间、共享展厅和摄影室于一体，为企业提供展示、交流与内容制作场景。

在此基础上，数创中心形成五大服务模块：

1）数字化资源共享；

2）数字化诊断与咨询服务；

3）技术分享与知识服务；

4）人才培养与认证；

5）生态建设与交流活动。

中心每年承接约2000人次参观与培训、举办20余场活动，逐步成为区域数字化服务的枢纽。目前，数创中心已经具备面向医疗器械、新能源电池、模具等重点行业，提供从产品设计、工艺规划、工厂仿真到制造运营管理及能源管理的全流程服务能力，成为光明企业“上云、用数、赋智”的重要入口。

柔性“电子皮肤”：从工业到医疗的AI传感新基建

深圳大深传感科技有限公司董事长孟庆余

在技术创新分享环节，深圳大深传感科技有限公司董事长孟庆余，从“材料与传感”视角补上了工业AI的另一个关键环节——高灵敏度、可大面积布设的传感基底。

这家企业由多位拥有海外工作和科研背景的股东共同创立，核心团队于2018年从海外回国，具备超过20年的柔性材料研发经验，已建设广州市传感器重点实验室，并正筹备省级传感器中心。

公司最早从工业光电传感起步，面向富士康、比亚迪等头部制造企业，在设备安全防护、机器视觉等场景中提供高集成度、低成本的传感芯片方案。在此基础上，团队与广东高校合作开发碳纤维电容型柔性传感材料，将其用于人机交互和手势识别，可嵌入穿戴设备，精准监测手部动作与压力变化；在舞台表演和人形机器人应用场景中，这类柔性材料则被用来采集面部表情数据，为拟人化交互提供更丰富的“表情输入”。

电池安全是柔性传感的另一大落地方向。该公司与多家电池制造企业合作，将柔性传感材料贴附于电池表面，实时监测工作状态下的温度和应力分布，对热失控等安全风险进行提前预警，并用于评估电池寿命与健康状态。尤其是在固态电池等新技术路线中，这类“贴片式传感”有望成为提高安全性的关键手段，目前相关方案已经在生产环节启动小批量导入。

在医疗场景中，企业利用柔性材料制作可贴附于皮肤的“电子皮肤”，配合算法模型，对术后康复患者的动作幅度、肌肉力量变化进行量化监测。通过在标准关节位置贴附传感片，系统可以区别不同动作下肌肉受力的细微差异，用于评估康复训练效果；在昏迷患者场景中，这类传感系统则可用于监测全身肌肉状态，为康复治疗提供更早期的量化依据。目前，相关产品已在部分医疗机构实现批量出货。

与传统碳纤维材料相比，这一代柔性传感材料在静态和动态条件下的灵敏度均有明显提升，可在宽频段内保持较高精度。企业正在推进多模态融合，在现有力、温度、压力基础上引入湿度等维度，并从“原子级排布”的材料工程出发，对不同材料、尺寸组合进行系统探索，希望借助光明这样科研与制造高度集聚的区域，在更广泛的工业和医疗场景中持续打磨技术成熟度。

AI硬件“6S店”：让一个想法通向量产的距离更短

涛伯开源(深圳)科技有限公司副总经理郭经纬

如果说柔性传感是“把世界的状态更细致地数字化”，那么面向消费级AI终端和智能体的硬件创新团队，则在思考如何让这些能力更快走向普通用户。

涛伯开源副总经理郭经纬介绍，团队希望依托深圳完备的供应链体系和庞大的开发者、硬件工程师群体，通过“前店后厂”的模式，把分散在产业链各环节的创意、软件能力与硬件能力整合在一起，从而降低创新门槛和试错成本，让“一个好的想法”能够更快成长为“一个可量产的产品”。

这一“6S店”提出了六个维度的运营理念：前端空间兼具展示、销售、培训和社群功能，开放给创客团队、AI应用开发者和品牌方；后端则对接方案设计、供应链整合、质量管理和孵化支持，形成从创意验证、小批量试产到规模量产的一站式路径。店内设计的“四棵树”空间意象，分别对应硬件、软件、工业设计和数据，象征一个智能体从技术要素组合到完整产品形态的演化过程。

在产品方向上，郭经纬认为，短期内最有可能形成规模市场的“智能体”形态，主要集中在情感陪伴类AI玩具以及穿戴式智能设备，例如AI眼镜、戒指、手表等更接近“饰品”的终端形态。这类产品既与日常生活高度贴合，又能承载多模态交互、个性化助手等AI能力，更容易通过电商与线下渠道快速验证市场。

相比之下，人形机器人距离“走入千家万户”仍有较长距离：即便硬件成本在未来几年持续下降，单价在可预见阶段仍可能维持在数万元水平，对普通家庭而言仍是高价值耐用品。在他看来，光明这样的产业聚集区，更有可能先在工业场景、专业服务场景充分验证人形机器人，再逐步向消费领域渗透。

西门子：用工业基础模型与低代码工具打通IT与OT

西门子AI与数字化解决方案专家宋元明

在工业软件和AI落地方面，西门子AI与数字化解决方案专家宋元明则从“工业基础模型”和“IT/OT融合”的角度，展示了其在工业AI领域的技术路径。

依托长期积累的工业软件与自动化基础，西门子开发了面向时间序列数据的基础模型 GDT，目前已迭代到2.0版本，参数规模约10亿，训练数据达到千亿级，覆盖建筑、能源、离散制造和流程工业等场景。GDT主要用于故障诊断、时间序列预测、异常检测以及在难以布设传感器的环境中的“软测量”等任务。

在汽车行业的一项实践中，西门子为某头部车企的专机电器与机器人设备提供预测性维护方案，通过对电机振动信号的周期性与峰值变化建模，实现齿轮啮合异常的提前预警，帮助客户在保障24小时不间断生产的前提下，更合理地安排备件更换与检修计划，减少非计划停机时间。

在能源管理领域，西门子利用GDT模型对大型水冷机组的能耗进行预测。通过对历史观测值与设定点数据进行建模，系统可以提供短期能耗预测（通过现场数据对模型进行快速微调），以及基于更长周期数据的预训练方案，并将预测结果回写到控制系统，实现对未来负载变化的前馈优化，提升整体能源效率。

针对工业企业普遍存在的“IT系统与OT设备语言不通”问题，西门子推出了“工艺魔方”软件，将PLC、机器人、输送线等OT设备，以及MES、ERP、WMS等IT系统功能抽象为可视化功能块，工程师可以通过拖拽方式搭建工作流，并将包括GDT在内的算法模型封装为功能模块嵌入其中，实现低代码集成。

在北京某循环经济项目中，“工艺魔方”被应用于PCB板回收场景，将视觉算法、机械臂和上料设备统一到同一工作流中。现场工程师在新板材上线时只需调整少量参数，即可快速完成“再示教”，显著缩短调试周期。在遨博机器人的柔性生产线升级项目中，该平台也被用于集成多条产线的风险控制与柔性单元调度，降低了现场定制开发的复杂度。

对于光明这样以制造业为底盘的区域而言，这类工具有望成为中小企业接入工业AI的一条现实路径：不必一开始就自建数据团队和算法团队，而是在成熟平台上，通过配置和二次开发逐步积累数字化资产。

西门子Xcelerator：从“消费级AI”到“工业基础模型”

西门子 Xcelerator 线下中心运营经理史耀亮

来自西门子 Xcelerator 线下中心运营经理史耀亮，从一个略显“技术冷静”的视角，讨论了“如何把AI从消费端引入工业端”。在他看来，过去两年由大语言模型带动的AI热潮，先是在C端高歌猛进，而在工业领域，真正的大规模落地才刚刚开始。

“消费级AI可以偶尔出错，人可以理解甚至自我纠正，但在工业场景，很多环节对安全性和可靠性的要求，决定了我们不能容忍类似的错误。” 史耀亮指出，工业级AI不仅要处理更加复杂的物理机理和工艺流程，还要面对多学科仿真、制造工艺、质量控制等高度结构化的“工程语言”，因此必须基于工业数据和工程知识重新构建模型。

他介绍说，西门子在AI方面并非“突然all in”，而是经历了长期投入与多轮应用迭代。从2025年起，西门子正式将“工业基础模型（Industrial Foundation Models）”纳入核心战略，希望在既有的软件设计、仿真工具（涵盖机、电、流体等多物理场）、生产自动化控制（PLC、SCADA、驱动等）以及自身工程实践的基础上，训练面向工业场景的大模型，再在其之上构建针对不同行业与应用的专用空间与系统。

“西门子有行业知识，也有行业数据。”他强调，正是这种软硬件贯通、从设计到制造的全链路沉淀，让工业基础模型有机会“贴着机理”去理解设备、产线与工艺的逻辑，而不是简单把通用大模型搬进工厂。

为了缩短技术与客户之间的距离，西门子正在通过Xcelerator这一定位为“技术+生态”的平台，把工业AI能力开放给更多合作伙伴和用户。一方面，平台集成了多种模型能力与算力资源，支持伙伴在其上训练、托管和调用自己的AI模型；另一方面，Xcelerator既是技术平台，也是“工业电商”与“解决方案集市”，通过线上平台与线下中心，将终端用户需求、解决方案供给与商业变现流程打通，尝试构建一个从技术开发、方案组合到销售交付的闭环。

在他看来，工业AI的大规模落地，离不开这样一个“既懂工程又懂生态”的加速器角色：既要帮工业企业找到“性能与价格合适”的数字化、智能化产品，也要帮助开发这些产品的公司找到合适的客户，“让做AI的人真正能卖出东西，让用AI的人能买到合适的方案”。

元器件选型与“芯耀计划”：用数据重塑供应链韧性

四方维SaaS销售总监袁文斌 

如果说算力、算法和软件平台构成了工业AI的“逻辑世界”，那么电子元器件则是智能硬件能够落地的“物理世界”。四方维的分享，把话题拉回到许多企业每天都要面对的现实问题——元器件选型与采购管理。

四方维SaaS销售总监袁文斌指出，随着新能源汽车、机器人等行业快速发展，电子元器件在整机成本中的占比持续提升，但不少企业在元器件管理上仍停留在“靠个人经验”的阶段。新产品从概念到量产，需要研发、工程、采购、质量等多部门协同，如果缺乏系统化的元器件资产库和流程支撑，一旦遇到供应中断、生命周期变更，就很容易被动应对，甚至面临停线风险。

在他看来，构建企业级“电子物料资产库”已经成为头部制造企业提升供应链韧性的共识：

一方面，要把每一次元器件选型沉淀为可检索、可复用的数据资产，形成对关键物料成本、替代方案和历史问题的长期积累；

另一方面，要通过与采购平台和供应商系统打通，实现对价格波动、供需变化的持续监测，降低单一供应商或单一产地带来的结构性风险。

Supplyframe（四方维）成立于2003年，总部位于美国，2021年正式并入西门子。公司长期深耕半导体与电子供应链领域，通过全球70多个网站平台，为约1200万工程师与采购人员提供元器件数据、行业应用解决方案与采购服务。其核心技术底座，是覆盖全球约6亿颗元器件的参数与应用信息，被业界视为“全球最大的元器件信息平台”之一。

在此基础上，四方维在中国推出“芯耀计划”，希望借助平台流量与数据能力，帮助更多中国本土半导体和电子元器件品牌走向全球，让海外制造企业在选型时能够更便捷地接触来自中国供应商的器件和解决方案。

在此基础上，Supplyframe形成了三大业务板块：一是产业资讯与设计方案平台，服务工程师的设计选型与技术参考；二是数据手册、ECAD模型等工程工具服务；三是面向采购的元器件搜索、比价、替代料推荐与询报价平台，同时还提供围绕元器件应用趋势与热度的商情分析。

Supplyframe中国区代表袁倩

Supplyframe中国区代表袁倩介绍，“芯耀计划”已经成为公司在中国市场的顶层战略之一，目标是在平台上汇聚数千款来自中国的优质元器件，加速国产替代与国际化进程，为包括工业AI在内的新一代电子系统提供更丰富、更具韧性的供应选择。

她表示，“芯耀计划”已经被公司提升为在中国市场的顶层战略，其目标很直接——在全球数字化选型与采购链路中，系统性提升中国本土元器件品牌的存在感与转化效率，让“更多优秀的中国产品被全球制造企业看见、深入研究、最终被采购”。

围绕这一目标，“芯耀计划”设计了三步走路径：被看见、被研究、被采购。在“被看见”阶段，Supplyframe将利用自身完善的数字化标准体系和AI工具，帮助中国企业完成元器件数据的标准化建模，使其进入全球查询平台；同时为本土企业免费搭建英文专区，相当于在其平台上构建一个“第二官网”，集中呈现品牌资质、产品矩阵与典型应用。

在“被研究”阶段，Supplyframe则依托全球网站流量与技术能力，为“芯耀”企业提供替代料关系配置与ECAD模型免费建模服务——行业经验显示，具备完善ECAD模型的元器件，被工程师选型的概率会显著提升，“有数据可用，工程师才愿意在设计里尝试你的器件”。同时，通过在海外平台上将国产器件精准挂接到国际大厂的“主料号”下，提升中国品牌以“替代选项”身份出现在工程师视野中的机会。

最后的“被采购”环节，则通过两条路径推进：其一是把“芯耀”企业的产品接入Supplyframe及其关联的采购软件与索引平台，将线上流量导入企业官网或授权分销渠道；其二是借助西门子赋予的接口能力，让元器件数据以API形式进入西门子EDA与PLM软件，让更多工业客户在设计阶段就能看到并选择这些本土器件。

“很多欧洲客户在选中国供应商时，能查到的公开资料其实很有限，甚至会直接来问我们这家企业是否在数据库中。”袁倩认为，这既是中国企业品牌建设的短板，也是Supplyframe与西门子联合搭建生态的机会——通过技术数据与数字化营销的组合，让“好产品走出国门”不再只靠线下展会和人脉。

欧时电子： AI带来的职场焦虑与乐观展望

欧时电子元件（RS Components）商务拓展经理何煦

最后，来自欧时电子元件（RS Components）的商务拓展经理何煦简要介绍了欧时电子的背景：公司创立于1937年，1967年在伦敦上市，主营电子元器件与工业品分销。在全球拥有23个配送中心，业务覆盖36个国家和地区，现货产品约80万种，非库存产品约300万种；每两秒钟就会发出一件产品。在中国，欧时在香港、上海保税区和上海非保税区设有仓库，全部通过顺丰发货。

在ESG方面，欧时取得了EcoVadis“白金级”认证，仅全球不到1%的企业达到这一水平；其网站上约有3万种“Better World”产品，帮助有出口需求的企业在满足欧盟绿色法规方面享受一定政策便利。

谈到AI对企业内部各职能的影响时，何旭给出了一个“端到端”的视角：在生产运营阶段，AI已被大量用于预测性维护、缺陷识别与质量控制，以及供应链优化；在市场与销售环节，企业从“业务员跑客户”转向通过AI分析用户在数字渠道的停留、点击和转化行为，智能推荐产品与方案，甚至借助“7×24小时在线的聊天机器人”为客户提供情绪价值与技术支持。

人力资源与财务法务同样深受影响：智能简历筛选、在线培训内容生成、员工敬业度分析、异常交易识别与反欺诈模型、法律文书辅助审核等，都显著减少了重复性人工工作。“如果我晚20年毕业，可能连翻译和基础设计的工作都轮不到我”，她半开玩笑地说。

在创意与设计领域，她坦言，入门级的工业制图、视觉设计、贺卡与文案制作，已经可以通过各类生成式AI工具一键完成，企业不再需要配置完整的设计团队；在编程领域，大量工程师也把AI助手当成“标配”。由此，AI确实在重塑大量岗位的工作方式乃至存在空间。

不过，她也提出了对AI应用中“数据隐私与算法偏见”的担忧——从手机推送内容到内部论坛的舆情监控，如果缺乏透明机制，员工很难真正信任这些系统；而在招聘环节，若HR本身就是一个黑箱算法，“求职者有权知道这个模型是如何筛选简历的吗？”

在具体案例分享中，她提到，自己的一位亲属在县城突发心梗，正因为当地医院在一个月前刚引进了一台介入手术机器人，才得以及时完成支架手术脱险——在这类急救场景中，机器人辅助手术以其高效率与稳定性，弥补了基层医院医生经验的不足。她还提到，欧时客户中已有核电站检修等高风险场景采用远程机器人方案。

在产品层面，欧时正在通过官网的AI专题页面，集中展示包括NVIDIA开发套件、Arduino新一代高通平台产品在内的一系列AI热点单品，同时依托DesignSpark工程师社区输出技术文章与项目案例。企业客户则可以通过PunchOut、电商内容集成（e-content）、采购管理工具与API接口，将欧时的产品与数据接入自身的采购与研发流程，实现更高效的选型与补货。

“AI已经来了，也会加速到来。与其等待被替代，不如尽快学会如何用好它。”何旭的这句总结，也折射出诸多传统岗位面对AI时的复杂心态——既焦虑，又不得不拥抱。

结语：从政策到场景，从技术到生态，光明拉齐工业AI“全链条”

本次在光明科学城举办的工业AI专题活动，以“算力—模型—平台—元器件—场景”全链条为主线：上游有光明区人工智能产业政策、算力布局和数字化工业创新中心“7+2+1”服务平台，中游有西门子工业基础模型与低代码工具、本地数字化服务机构及AI硬件6S店的智能体探索，下游有柔性传感与“电子皮肤”应用、人形机器人对传感器、执行器和主控芯片的需求，以及四方维Supplyframe“星耀计划”在元器件选型、替代料与全球数字渠道上的实践。

对正打造“制造业+科学装置+创新生态”组合的光明而言，这不仅是一场项目路演，而是一次把科研机构、制造企业、平台公司拉到同一张桌子上的预演：共识是，工业AI的机会不只在“更聪明的机器”，更在“更强韧的供应链”和“更高效的协同生态”，如何在本地把这些要素真正串成“用得上、用得起、用得久”的闭环，将成为未来持续检验活动成效的关键。

关于光明科学城数字化工业创新中心

为助力光明科学城高质量建设，加速高端制造业数字化转型升级，在光明区政府指导下，光明科发集团投资建设运营了光明科学城数字化工业创新中心。项目整合了西门子全球领先的数字孪生技术、运营商通信技术、本地数字化服务能力以及科研院所资源，建设了7个工业软件平台，2个快速原型实验室，1个产业生态基地，为企业提供集技术体验、资源共享、诊断咨询、研讨培训等多功能于一体的一站式数字化转型公共服务平台。

关于西门子在中国

西门子股份公司（总部位于柏林和慕尼黑）是一家专注于工业、基础设施、交通和医疗领域的科技公司，致力于持续推动创新，以科技共创每一天。通过融合现实与数字世界，西门子赋能客户加速数字化和可持续转型，助力工厂更高效，城市更宜居，交通更可持续。西门子作为工业AI应用的先行者与创新推动者，始终依托深厚的行业专长，积极推进包括生成式AI在内的人工智能技术落地应用，使AI技术更广泛地服务于各行业客户，创造深远价值。西门子持有上市公司西门子医疗的多数股权，作为一家医疗科技公司，西门子医疗引领着医疗行业的突破创新。西门子自1872年进入中国，150余年来始终以创新的技术、杰出的解决方案和产品坚持不懈地对中国的发展提供全面支持。西门子已经发展成为中国社会和经济的一部分，并竭诚与中国携手合作，共同致力于实现可持续发展。

关于四方维

四方维（Supplyframe Inc.,）以“元器件产业信息枢纽”为定位，全球范围内部署70多家元器件查询网站，同步约6亿颗元器件的技术参数和实时市场动态，为高科技制造业预警不同维度的元器件采购风险。2003年成立以来，四方维已建立广告营销、电商导流和元器件采购管理软件三大核心业务，每年服务超过1200万电子工程师和采购人群，影响价值千亿美金的元器件设计及采购决策。四方维总部位于美国加州帕萨迪纳市，并在中国、法国、英国、塞尔维亚设有办事机构。2021 年 5 月，四方维成为西门子数字工业软件部门的重要组成部分。请访问 cn.supplyframe.com 并关注我们的LinkedIn、Twitter、Instagram 和YouTube 频道。

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