“AI技術(shù)需與行業(yè)實際需求深度結(jié)合，不能單純?yōu)榱思夹g(shù)開發(fā)而開發(fā)”，施耐德電氣集團董事、高級副總裁、工業(yè)自動化業(yè)務(wù)中國區(qū)負責(zé)人丁曉紅在2025工博會媒體見面會上表示。
 

　　本屆工博會已經(jīng)成為工業(yè)AI從概念走向?qū)嵱玫淖罴延^察窗口之一。與前兩年的技術(shù)展示不同，今年的產(chǎn)品和解決方案普遍帶有明確的場景屬性和量化的價值指標，折射出行業(yè)對"AI務(wù)實化"的集體認同。
 

　　AI+制造業(yè)從單點突破到全鏈協(xié)同
 

　　今年，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出加快人工智能在設(shè)計、中試、生產(chǎn)、服務(wù)、運營全環(huán)節(jié)落地應(yīng)用。工信部也強調(diào)出臺“人工智能+制造”專項行動實施方案，部署重點行業(yè)、重點環(huán)節(jié)、重點領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型任務(wù)。
 

　　人工智能與制造業(yè)的融合已進入加速期。數(shù)據(jù)統(tǒng)計，工業(yè)大模型在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等方面的應(yīng)用占比分別達到33%、24%、32%。AI技術(shù)正從單點應(yīng)用向全生命周期滲透。
 

　　“當(dāng)前AI發(fā)展勢頭正盛，其創(chuàng)新已從多個單點突破串聯(lián)成線，正深刻影響著整個產(chǎn)業(yè)鏈的上下游。”丁曉紅表示，施耐德電氣正積極探索在全生命周期中融入AI技術(shù)，從產(chǎn)品設(shè)計之初的編程指導(dǎo)，到生產(chǎn)制造階段的機器視覺、故障診斷與設(shè)備預(yù)測性維護，再到能源優(yōu)化等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，均在推進AI的落地實踐。
 

　　工業(yè)AI的務(wù)實之道
 

　　在AI熱潮中，施耐德電氣選擇了一條務(wù)實路徑。丁曉紅指出：“AI技術(shù)需與行業(yè)實際需求深度結(jié)合，不能單純?yōu)榱思夹g(shù)開發(fā)而開發(fā)，關(guān)鍵是能夠解決某一類具體問題。”
 

　　當(dāng)前，在諸多工業(yè)應(yīng)用場景，特別是自動控制領(lǐng)域，最基本的要求就是實時性和確定性。但AI往往在這些方面還達不到實際要求。
 

　　工業(yè)AI的成功應(yīng)用離不開堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而當(dāng)前數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱仍是最突出的瓶頸。數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的基石，但在很多用戶的實際場景中，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)普遍薄弱，缺乏足量、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支撐AI訓(xùn)練。丁曉紅坦言，很多客戶雖擁有數(shù)據(jù)，卻缺乏標準化治理，如同手握礦石卻未經(jīng)提煉，難以轉(zhuǎn)化為有效資源支撐AI應(yīng)用。這一問題在尚未建立完善數(shù)據(jù)采集體系的中小企業(yè)中尤為嚴重，導(dǎo)致AI技術(shù)陷入"無用武之地"的困境。
 

　　這些現(xiàn)實挑戰(zhàn)，讓行業(yè)對AI的期待從"無所不能"回歸"有所作為"。正如丁曉紅所言，無論是幾年前的軟件轉(zhuǎn)型，還是當(dāng)下的AI應(yīng)用，都經(jīng)歷了從概念熱潮到務(wù)實落地的演進過程。工業(yè)AI的價值不在于技術(shù)本身有多先進，而在于能否切實解決行業(yè)具體問題。"
 

　　破局AI落地困境
 

　　本屆工博會，施耐德電氣以“了不起的未來工業(yè)”為主題，聚焦產(chǎn)業(yè)全價值鏈的行業(yè)應(yīng)用，呈現(xiàn)開放自動化、AI等前沿技術(shù)賦能的工業(yè)自動化產(chǎn)品、解決方案與服務(wù)。