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隨著數(shù)字技術的快速迭代升級，人工智能正從實驗室走向廣闊的產(chǎn)業(yè)天地，對千行百業(yè)形成顛覆之勢。“AI正在重塑各行各業(yè)，加速全面創(chuàng)新，但隨之而來的挑戰(zhàn)還是很多的。”施耐德電氣高級副總裁、戰(zhàn)略與業(yè)務發(fā)展中國區(qū)負責人熊宜在接受21世紀經(jīng)濟報道等媒體采訪時表示。

正是在這充滿機遇與挑戰(zhàn)的關口，已有190年歷史的施耐德電氣再次進行定位升級。作為能源技術的全球引領者，該公司強調(diào)將AI等數(shù)智化技術與能源技術深度融合，在推動能源轉(zhuǎn)型的同時助力千行百業(yè)加快轉(zhuǎn)型升級，最終實現(xiàn)高效組織、長效增長的目標。

“三大創(chuàng)新”突破AI落地瓶頸

熊宜認為，AI技術作為最前沿的數(shù)字化技術之一，將為全球業(yè)界應對產(chǎn)業(yè)升級、能源轉(zhuǎn)型和氣候變化等挑戰(zhàn)提供最有力的技術工具。但對于企業(yè)來說，由于AI技術仍處于快速迭代的成長期，企業(yè)“押注”AI應用不可盲目部署，而必須找對場景，同時調(diào)整運營流程和組織架構，注重投資回報預期。施耐德電氣致力于推進AI技術的大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應用，就如何幫助企業(yè)突破AI應用困境，熊宜提出三大創(chuàng)新維度——面向市場的創(chuàng)新、生產(chǎn)運營的創(chuàng)新與生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)新。

施耐德電氣供圖

首先是面向市場的創(chuàng)新。熊宜強調(diào)，AI技術是手段，不是目的，關鍵是要找到具體的應用場景，切實產(chǎn)生價值。施耐德電氣通過將AI技術與產(chǎn)業(yè)需求深度融合，切實幫助企業(yè)解決生產(chǎn)運營難題。以食品飲料行業(yè)為例，在啤酒生產(chǎn)中，過濾環(huán)節(jié)的硅藻土添加量控制一直是行業(yè)難題——用量過多會增加成本，過少則無法保證啤酒的澄清度與風味。為幫助企業(yè)解決生產(chǎn)難題，施耐德電氣中國軟件研發(fā)團隊深度參與，通過AI算法預測和模擬生產(chǎn)工藝，實現(xiàn)了硅藻土添加量的智能調(diào)控。這一創(chuàng)新不僅讓該工廠的過濾效率提升約20%，物料消耗節(jié)約15%，更成功復制到多個工廠，并在食品飲料行業(yè)逐步推廣。

在生產(chǎn)運營創(chuàng)新層面，熊宜認為AI嵌入數(shù)字化系統(tǒng)可以整體提升企業(yè)運營效率，企業(yè)也要隨之優(yōu)化流程，實現(xiàn)系統(tǒng)性提升。以施耐德電氣自身為例，從研發(fā)和設計、供應鏈管理、生產(chǎn)運營到營銷售后的全流程中，施耐德電氣都已經(jīng)積極開發(fā)和部署AI應用，提升自身整體效率。“比如我們利用AI大模型提升供應鏈規(guī)劃和管理、以AI小模型實現(xiàn)預測性維護，還在工廠中引入AI視覺檢測，以及算法支持的協(xié)作機器人等等，從各個層面加快數(shù)智化轉(zhuǎn)型。”

在生態(tài)層面，施耐德電氣正加快與本土伙伴圍繞AI技術共創(chuàng)產(chǎn)業(yè)應用，助力技術落地。熊宜指出，AI技術的發(fā)展和應用離不開數(shù)據(jù)、算法、模型、算力、能源等各方支持，單個企業(yè)已經(jīng)很難以憑一己之力解決當下的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，這就要求創(chuàng)新必須從“點狀突破”走向“系統(tǒng)協(xié)同”，而施耐德電氣正著力構建AI相關的生態(tài)系統(tǒng)，打通合作關節(jié)。

比如，通過發(fā)起“創(chuàng)贏計劃”，施耐德電氣長期助力創(chuàng)新型企業(yè)進行數(shù)字化創(chuàng)新，2025年的“創(chuàng)贏計劃”專門開辟了AI賽道，將技術創(chuàng)新能力與產(chǎn)業(yè)實際需求對接起來，從技術、資源、平臺給予支持，助力技術落地。6年間，“創(chuàng)贏計劃”已吸引1400多家中小企業(yè)參與，輸出40多項聯(lián)創(chuàng)成果，AI相關的解決方案也在具體產(chǎn)業(yè)場景中得到驗證和商業(yè)孵化。

尤其是當前能源轉(zhuǎn)型的大背景下，相關各方需要更大規(guī)模的系統(tǒng)協(xié)同。作為能源技術的引領者，施耐德電氣與合作伙伴不止于點對點的單項創(chuàng)新，也不是局部的面狀優(yōu)化，而是以集群思維去構建AI賦能的能源生態(tài)。“在AI等數(shù)字化技術的支持下，我們要做的不是零散的創(chuàng)新，而是把能源轉(zhuǎn)型的一系列關鍵能力‘串成項鏈’——每一顆‘珍珠’都代表一個關鍵產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)和關鍵技術領域，有的部分施耐德電氣有能力優(yōu)勢，比如智能化電氣設備和AI賦能的數(shù)字化能源管理等等，有的部分合作伙伴的能力更強，比如在光伏、儲能、氫能等領域。最終，我們希望把這些環(huán)節(jié)整合成一個穩(wěn)定、互信、長期共贏的合作生態(tài)，從而以集群的能力去共同推進能源系統(tǒng)的整體轉(zhuǎn)型。”

落實到具體的應用場景中，能源轉(zhuǎn)型的技術路徑與調(diào)度邏輯在不同場景中存在顯著差異，有的場景需要完全離網(wǎng)的“能源孤島”，有的場景則需要微電網(wǎng)與主電網(wǎng)定期進行能量交換。熊宜介紹，施耐德電氣正與眾多合作伙伴一道探索不同場景，比如在海外大型離網(wǎng)項目等場景中積累經(jīng)驗、驗證方案，探索不同場景下的用能優(yōu)化模式。

此外，施耐德電氣還同時通過校企合作、職業(yè)教育與開發(fā)者社區(qū)建設，匯聚個體智慧與企業(yè)力量，讓AI相關的生態(tài)邊界更開放、創(chuàng)新更具活力。

聚焦場景突破，AI成產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關鍵力量

AI正在從多個層面重塑企業(yè)運行方式：從質(zhì)量檢測、預測性維護、設備健康管理，到供應鏈計劃、能源管理、安全管理等，AI正在幫助企業(yè)提升效率、降低成本，并在更多場景中釋放創(chuàng)新潛力。施耐德電氣長期深耕工業(yè)自動化和能源管理領域，積累了大量可規(guī)模化復制的AI應用場景。

“在工業(yè)領域，AI不僅是提高效率的手段，更是激發(fā)創(chuàng)新和提升競爭力的關鍵力量。”施耐德電氣高級副總裁、工業(yè)自動化業(yè)務中國區(qū)負責人丁曉紅認為，工業(yè)領域經(jīng)歷了自動化、信息化、數(shù)字化的持續(xù)迭代，如今已積累了豐富的數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)采集手段也日益完備，這為AI技術的深度應用奠定了堅實基礎。

施耐德電氣供圖

“工業(yè)端未來應用AI的潛力是巨大的。”丁曉紅強調(diào)。在她看來，基于長期的數(shù)字化建設，AI技術能幫助企業(yè)進一步挖掘數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)的盈利性增長。比如在三維模型和數(shù)字孿生技術方面，施耐德電氣與本地生態(tài)伙伴通過激光掃描自動生成三維模型，幫助相關流程提升50%效率；在離散行業(yè)，施耐德電氣幫助機器制造商、設備供應商以及OEM 廠商實現(xiàn)數(shù)據(jù)和AI技術驅(qū)動的精益管理，比如設備的預測性維護、能源和碳足跡管理、機器人協(xié)同、供應鏈整體優(yōu)化，甚至具體到物流中的AGV小車軌跡管理等等。

談及未來趨勢，丁曉紅認為工業(yè)領域的AI應用會朝著兩大方向推進：“一方面，加速預測性維護、機器視覺故障識別、工藝優(yōu)化等成熟應用的規(guī)?；茝V；另一方面，探索具身機器人等創(chuàng)新方向，并通過全局優(yōu)化將分散的單點創(chuàng)新整合起來，實現(xiàn)全流程、全系統(tǒng)的效率提升。”而無論哪個方向，都離不開軟硬件構建的數(shù)字化基礎，和AI技術與具體行業(yè)場景的深度綁定。

“工業(yè)領域的AI應用空間遠不止于制造流程本身。施耐德電氣擁有能源管理和工業(yè)自動化領域的領先技術優(yōu)勢，我們認為未來AI技術將助力各行各業(yè)打通能源與生產(chǎn)、能源與算力，提升整體效率。”丁曉紅進一步補充道。她提到，比如在化工、半導體等傳統(tǒng)行業(yè)，過去企業(yè)往往更關注生產(chǎn)裝置的穩(wěn)定運行與產(chǎn)能保障，對能源供給側(cè)的成本優(yōu)化與協(xié)同調(diào)度重視不足，而通過打通數(shù)據(jù)和引入AI技術，未來企業(yè)有望更效率運營，且更加綠色可持續(xù)。

對此，熊宜也認為，盡管當下許多企業(yè)已經(jīng)展開了AI相關的新技術和新架構的討論，實際上這些探索大多仍基于傳統(tǒng)的能源系統(tǒng)，并未產(chǎn)生對現(xiàn)有架構的替代性作用。他表示，能源系統(tǒng)的整體轉(zhuǎn)型正在有序推進，企業(yè)未來應高度關注能源結(jié)構的變化，比如從交流到直流，將帶來全新的技術架構，最終實現(xiàn)成本優(yōu)化和效能提升等變化。

“這并非僅僅通過算法就能實現(xiàn)的簡單提升，而是一個根本性的架構提升，包括硬件和軟件的迭代和緊密融合，這才是未來業(yè)界最應關注的發(fā)展趨勢。”