施耐德电气：以AI驱动产业变革，构建智能能源生态
在数字技术飞速发展的背景下，人工智能正逐步从实验室走向产业一线，成为推动各行各业变革的重要力量。施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人熊宜在接受媒体采访时指出，尽管AI正在加速创新进程，但企业在应用过程中仍面临诸多挑战。
面对这一趋势，这家拥有190年历史的全球能源技术领导者正持续深化其战略定位，强调将AI等数字化技术与能源创新深度融合，致力于推动能源转型，同时助力各行各业加快升级步伐，实现高效组织与可持续增长。
三大创新维度破解AI落地难题
熊宜认为，AI作为前沿技术之一，为应对产业升级、能源转型与气候变化提供了强大工具。但鉴于AI仍处于成长期，企业需避免盲目应用，而应聚焦具体场景，调整运营流程，并关注投资回报。
围绕这一思路，施耐德电气提出了三大创新方向：市场导向创新、生产运营创新与生态系统创新。
- 在市场导向方面，AI并非目的，而是解决实际问题的工具。施耐德电气通过深度整合AI与产业需求，已在多个行业实现突破。例如在食品饮料领域，通过AI算法优化啤酒生产中的硅藻土添加量，不仅提升了过滤效率，还降低了物料消耗。
- 在生产运营领域，AI被嵌入数字化系统，全面提升企业效率。施耐德电气已在研发、供应链、生产、销售等全流程部署AI应用，包括AI大模型提升供应链管理、AI小模型支持预测性维护、AI视觉检测等。
- 在生态协同方面，施耐德电气正携手本地合作伙伴共同推进AI技术落地。通过“创赢计划”等机制，该企业已在六年内支持1400多家中小企业，孵化出40余项AI解决方案。
在能源转型背景下，熊宜指出，AI赋能的能源系统需要多主体协同创新。施耐德电气正以集群思维构建能源生态系统，将智能化电气设备、AI驱动的能源管理与合作伙伴在光伏、储能、氢能等领域的优势资源整合，推动能源转型。
AI在工业领域的广泛应用与前景
施耐德电气高级副总裁、工业自动化中国区负责人丁晓红表示，AI正在从多个维度重塑企业运营方式，包括质量检测、预测性维护、设备健康管理、供应链优化、能源管理与安全管理等。
“AI不仅是效率提升的工具，更是激发创新和增强竞争力的核心要素。”丁晓红指出，随着工业自动化与数字化的不断深入，数据采集能力日趋完善，为AI落地提供了坚实基础。
在具体应用中，施耐德电气通过激光扫描生成三维模型，实现流程效率提升50%；在离散制造领域，推动设备预测性维护、机器人协同、AGV物流路径优化等，助力企业实现精益管理。
展望未来，丁晓红认为工业AI应用将朝两个方向发展：一是加速成熟技术的规模化推广，如预测性维护、机器视觉和工艺优化；二是探索具身机器人等新兴领域，并通过全局优化整合单点创新，实现系统级效率提升。
她强调，AI的真正价值在于与具体行业深度融合。施耐德电气凭借在能源与工业自动化领域的优势，正助力打通能源与生产、能源与算力之间的壁垒，推动整体效率提升。
熊宜补充称，尽管当前企业对新技术和架构展开讨论，但多数仍基于传统能源系统，尚未形成根本性替代。他指出，未来能源系统的转型将涉及从交流到直流的架构调整，这不仅涉及算法升级，更是硬件与软件的深度融合。
“这将带来成本和效率的双重优化，但实现这一转变需要业界的持续关注与投入。”