【儀表網 企業(yè)動態(tài)】近年來，如果要為中國工業(yè)發(fā)展選出一個高頻關鍵詞，“人工智能”無疑位居前列。從實驗室走向生產現(xiàn)場，從單點嘗試走向深度應用，AI正在以前所未有的速度融入工業(yè)的各個環(huán)節(jié)。但相比技術創(chuàng)新，一個更現(xiàn)實的問題正在浮現(xiàn)：AI項目越來越多，真正實現(xiàn)規(guī)模化應用的卻并不多。
 

　　過去幾年，工業(yè)AI已經在不少場景中實現(xiàn)了從“0到1”的探索驗證。但對于產業(yè)而言，真正的價值不止于單點突破，而在于推動AI從一個場景走向更多場景，從一家工廠走向更多企業(yè)，從個體實踐沉淀為行業(yè)能力，讓技術創(chuàng)新最終轉化為廣泛而持續(xù)的產業(yè)價值。
 

　　施耐德電氣集團董事、高級副總裁、工業(yè)自動化業(yè)務中國區(qū)負責人丁曉紅指出：“工業(yè)AI的真正價值，不在于一個場景的突破，而在于讓成功經驗持續(xù)復制、跨場景協(xié)同擴展，最終形成覆蓋企業(yè)乃至行業(yè)的能力，從‘點點微光’匯聚成‘熠熠星河’。”
 

　　多點探索走向縱深：工業(yè)AI規(guī)?；杩缭饺嘏_階
 

　　厘清工業(yè)AI的發(fā)展路徑，才能更好地錨定規(guī)?；瘧玫姆较?。從局部創(chuàng)新走向規(guī)模化推廣，工業(yè)AI至少需要經歷三個逐步深入的階段。
 

　　第一，是場景化。AI要真正進入產業(yè)，首先要找到真正值得投入的場景。工業(yè)場景復雜、行業(yè)差異明顯，并不是所有問題都適合交給AI解決。只有從真實業(yè)務需求出發(fā)，找到痛點明確、價值可量化，同時又具備復制推廣潛力的場景，AI才能完成從技術能力到業(yè)務價值的第一次跨越。
 

　　第二，是體系化。工業(yè)AI從單點應用逐步延伸至設計、建造、運營和維護的全生命周期。隨著數(shù)據(jù)貫通和能力協(xié)同不斷深化，一個場景積累的數(shù)據(jù)、知識和經驗能夠在更多場景中復用，推動AI從解決單一問題的工具，逐步融入企業(yè)生產運營和管理體系。
 

　　第三，是規(guī)?；?。不同工廠存在設備、工藝、流程和管理模式上的差異，要讓成功經驗真正擴散，需要把場景中的經驗和能力進一步沉淀、抽象和復用，并通過開放生態(tài)連接更多客戶與伙伴，最終從一家企業(yè)的實踐走向一個行業(yè)共享的能力。
 

　　丁曉紅表示：“場景化解決的是‘有沒有價值’，體系化解決的是‘能不能持續(xù)’，而規(guī)?；鉀Q的是‘能不能復制’。三者層層遞進，共同構成工業(yè)AI走向價值兌現(xiàn)的關鍵路徑。”
 

　　聚合多維能力筑底：構建工業(yè)AI規(guī)?；l(fā)展的堅實支撐
 

　　結合長期服務產業(yè)客戶的實踐，施耐德電氣認為，推動工業(yè)AI規(guī)?；瘧?，至少需要三方面能力共同發(fā)力：以行業(yè)Know-how發(fā)現(xiàn)高價值場景，以開放的數(shù)智底座支撐體系化應用，以能源科技與產業(yè)生態(tài)加速規(guī)模拓展。
 

　　首先，場景化的關鍵，在于真正理解行業(yè)。工業(yè)AI背后涉及大量工藝知識、生產規(guī)則和行業(yè)經驗。模型能力固然重要，但只有依托行業(yè)Know-how，深入具體行業(yè)和生產流程，才能真正發(fā)現(xiàn)有價值、做得成、還能推廣的高價值場景。長期深耕產業(yè)，施耐德電氣更加深刻地認識到，工業(yè)AI的價值必須落在真實業(yè)務需求上。提升效率、優(yōu)化質量、降低能耗、保障安全，這些看似具體的問題，恰恰是AI創(chuàng)造產業(yè)價值的切入口。
 

　　其次，體系化的核心，是全生命周期的融會貫通。工業(yè)AI需要數(shù)據(jù)治理與行業(yè)知識沉淀，也需要能夠承載AI持續(xù)迭代的技術架構。軟件定義的自動化正在幫助企業(yè)夯實工業(yè)AI所需要的數(shù)智底座。依托EcoStruxure開放自動化平臺(EAE)，施耐德電氣打通設備、系統(tǒng)與應用間的數(shù)據(jù)壁壘，讓原本相對割裂的自動化系統(tǒng)能夠更加靈活地互聯(lián)與協(xié)同；依托AVEVA劍維軟件等工業(yè)軟件，貫通設計、建造、運營與維護全生命周期，推動AI融入企業(yè)全生命周期運營，實現(xiàn)體系化賦能。
 

　　最后，規(guī)?；l(fā)展的重要支撐，是能源科技與生態(tài)協(xié)同。隨著AI應用不斷深入，算力需求持續(xù)增長，能源已經成為數(shù)智化發(fā)展的重要底座。工業(yè)AI規(guī)模化不僅需要更高效的算力，也需要穩(wěn)定、可靠、綠色并具備韌性的能源體系。與此同時，工業(yè)AI的規(guī)?；豢赡苡梢患移髽I(yè)獨立完成。更多客戶、開發(fā)者、系統(tǒng)集成商及產業(yè)伙伴參與其中，才能讓場景經驗不斷被沉淀、驗證和復制。施耐德電氣圍繞能源管理、開放自動化和產業(yè)創(chuàng)新持續(xù)打造開放生態(tài)，加速工業(yè)AI等創(chuàng)新成果走向實際落地和規(guī)模推廣。
 

　　丁曉紅表示，“只有當行業(yè)知識、數(shù)智技術、能源科技和產業(yè)生態(tài)真正融為一體，工業(yè)AI才能從局部創(chuàng)新走向規(guī)模應用，持續(xù)創(chuàng)造產業(yè)價值。”
 

　　從場景創(chuàng)新走向規(guī)模復制：探索工業(yè)AI落地新實踐
 

　　任何理念，最終要回到實踐中驗證。圍繞場景化、體系化和規(guī)模化三個階段，施耐德電氣也在持續(xù)推進相關探索。
 

　　在場景創(chuàng)新方面，施耐德電氣深耕能源化工、冶金礦業(yè)、市政水務、數(shù)據(jù)中心等關鍵行業(yè)，積累了豐富的行業(yè)實踐和場景經驗。目前，全球十大化工企業(yè)中的6家、全球20家最大的能源企業(yè)、全球10家最大的礦業(yè)、冶金和建材企業(yè)，以及覆蓋150多個國家的4萬多座水與污水處理廠和20家頭部托管數(shù)據(jù)中心及超大規(guī)模云服務提供商都是施耐德電氣的客戶。
 

　　基于這些積累，施耐德電氣已圍繞生產管理、公用工程和供應鏈等核心業(yè)務場景，開展預測性維護、能源優(yōu)化、需求預測等應用實踐，并進一步探索生成式設計、生成式運營、AI輔助工程等創(chuàng)新方向。例如，在全球某領先化工新材料企業(yè)的正丁烷塔熱源切換項目中，施耐德電氣通過AI驅動的SOP優(yōu)化，實現(xiàn)操作時間縮短至原來的三分之一，切換時間縮短原來的四分之一。在“一帶一路”沿線某大型天然氣化工項目中，施耐德電氣利用AI自動完成復雜過程控制系統(tǒng)的軟件組態(tài)與硬件配置，提升工程實施效率，并為智能工程建設積累實踐經驗。
 

　　從場景進一步走向體系，關鍵在于讓數(shù)據(jù)、知識與系統(tǒng)真正協(xié)同，擁有能夠持續(xù)部署和迭代AI應用的開放、軟件定義的架構。目前，全球已有530多個EcoStruxure開放自動化平臺(EAE)項目投入運行，這一開放架構正在幫助企業(yè)打通IT與OT數(shù)據(jù)壁壘，并在實際場景中創(chuàng)造價值。
 

　　在某電氣集團5G智慧工廠項目中，施耐德電氣基于EcoStruxure開放自動化平臺(EAE)構建軟硬件解耦的控制架構。通過面向對象的標準化工程開發(fā)，將常用現(xiàn)場設備抽象封裝為可復用的設備模板，實現(xiàn)程序模塊化復用，顯著提升工程開發(fā)與部署效率。同時，依托EAE和虛擬化部署等能力，客戶可更加靈活地進行系統(tǒng)擴展與升級改造，實現(xiàn)軟件資產的持續(xù)傳承，為包括AI在內的數(shù)智化技術貫穿企業(yè)全生命周期應用構建堅實基礎。
 

　　而要讓這些能力進一步從企業(yè)內部走向更廣泛的行業(yè)應用，則需要生態(tài)共同參與。施耐德電氣持續(xù)通過創(chuàng)贏計劃、EAE生態(tài)共創(chuàng)計劃等平臺，與客戶和合作伙伴共同探索工業(yè)AI應用場景，沉淀方法論與解決方案，加速創(chuàng)新能力復制。例如，與合作伙伴聯(lián)合打造的基于開放自動化架構的預測性維護邊緣系統(tǒng)，通過在邊緣側構建設備故障診斷與預測模型，實現(xiàn)監(jiān)測可視化、在線分析、智能報警和診斷的閉環(huán)。該方案有望逐步拓展至裝置、產線乃至工廠級場景，幫助企業(yè)降低非計劃停機風險，提升全生命周期管理水平。
 

　　而無論是工業(yè)AI的場景化創(chuàng)新、體系化應用還是規(guī)?；卣梗夹枰茉磁c自動化、數(shù)智化深度協(xié)同，為工業(yè)智能化發(fā)展提供堅實支撐。這也正是施耐德電氣持續(xù)推動電氣化、自動化與數(shù)智化深度融合的重要原因。
 

　　丁曉紅表示：“一束微光，或許能夠照亮一個場景；匯聚成熠熠星河，則需要長期積累的能力支撐。對于工業(yè)AI而言，真正決定其能否規(guī)?；l(fā)展的，是行業(yè)知識、數(shù)智化底座與產業(yè)生態(tài)的協(xié)同成熟。只有筑牢這些底層能力，工業(yè)AI才能從一個場景走向更多場景，從一次成功走向持續(xù)成功，最終為產業(yè)高質量發(fā)展創(chuàng)造更大價值。”