AI应用不是替代性革命，而是系统性进化：施耐德电气的“AI方法论”

随着技术迭代，人工智能（AI）在各行各业正加速进入“价值兑现期”。

从制造到能源，再到数据中心，越来越多企业开始讨论如何让AI真正带来可量化的效率提升，而不是停留在概念层面。作为能源技术全球引领者，施耐德电气通过长期的技术研发、应用实践和广泛赋能，已经给出了其对AI 如何落地的理解。

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提出，作为当前最前沿的数字化技术之一，AI 的价值从来不是由技术本身决定，而取决于两个更本质的因素：能否充分落实到明确的产业场景中，以及投资回报能否在合理周期内实现。“AI 不是目的。找到能够持续复制、能真正带来价值的场景，才是企业愿意投入的根本原因。”

这一逻辑贯穿了施耐德电气在中国的众多AI 实践。作为深耕能源管理和工业自动化多年的跨国企业，施耐德电气在机器学习、AI 算法等领域深耕20多年，并在中国成立了AI 创新实验室，与其他五大研发中心紧密携手，通过产品和方案创新，持续探寻AI技术在各行各业落地的可能性。例如，在啤酒过滤环节，硅藻土的添加量长期依赖经验判断，精度难以控制。施耐德电气中国软件研发团队通过AI 算法及大数据技术构建数据驱动模型，优化生产控制策略，帮助企业实现了硅藻土添加量的智能调控，使过滤效率提升约20%，物料节省约 15%， 并已在多家食品饮料工厂推广应用。

类似的案例也出现在楼宇领域。施耐德电气与太古地产合作，通过AI 模型预测冷负荷需求，再结合运筹优化算法制定机组运行策略，在确保舒适度和稳定性的前提下实现超过5%的节能。熊宜说：“对于大型楼宇，这样的节能幅度其实已经非常显著。但最重要的是，这类场景简单、清晰、能量化，企业很快能看到结果，也会愿意迅速复制。”

与单点价值相比，更为复杂且具有行业影响力的，是AI 在企业生产运营中的系统性深层应用，以实现全局优化。在内部，施耐德电气已经将AI 能力贯穿于研发设计、供应链管理到制造运营的全链条流程中，并形成内部的ROI 机制：一方面鼓励员工根据实际工作经验提出AI 项目，另一方面评估项目的投资回报周期，包括能否实现生产劳动生产率的提升百分比，以确保AI 技术落实到实际的生产运营环节，全面推动企业内部的AI 进程。

“模型性能不是最关键的，企业部署AI 技术的关键在于能否做出内部流程创新，从而释放出AI 的价值潜力。”熊宜强调：“基于自身实践，我们也将AI 的应用经验分享给更多企业用户，共同推进数智化转型。”

施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红则从工业场景的角度，详述AI 应用的广阔前景。在她看来，AI 应用的基础是数据和软件，过去十年工业企业积累了大量数字化基础，为AI 的应用奠定了扎实的数据土壤，使工业成为AI 布局最前沿的产业之一。“ 这也是工业最值得期待的地方 —— 场景多、数据丰富、价值闭环清晰，利用AI 技术挖掘全生命周期数据的价值，将为工业领域带来显著变化。”

同时，AI在工业落地也面临一定挑战，主要是各行各业生产场景复杂，大模型难以通用。丁晓红介绍，除了以大模型实现一些通用功能，更重要的是基于具体工业场景，开发富含工业Know-How 的AI 小模型，例如供应链优化、设备的预测性维护、机器视觉质量检测、仓储智能分拣和AGV调度、人机协同等等，都已经是非常成熟的应用。在现实中，企业还可以通过视频来识别异常行为，比如员工走出了安全区域，操作姿势不够标准，误操作触发系统警报等等，对于生产安全极有价值。

最后，要推动AI 的大规模产业应用，生态系统的搭建至关重要。AI技术研发和推广涉及到各个领域，包括数据、算法、算力、软硬件等等，一家企业不可能完全实现。施耐德电气也与阿里云等大型云服务提供商合作，基于其底层算力与模型框架开发应用级产品，并联手本地合作伙伴，为客户实现现场部署与系统集成。熊宜表示：“施耐德电气已经搭建了 ‘AI+产业’ 的生态体系，围绕AI 技术的落地需求，我们可以灵活集合各方力量，共同提供端到端的整体解决方案，从而不断扩大AI 产业应用的范围与规模。”

在更加宏观的产业领域，AI的加入将有力推动系统性转型。比如在能源领域，随着新型电力系统的构建，新能源快速接入，传统稳定的供给侧正在发生深刻变化，这意味着用能侧的各行各业也必须具备更强的动态响应能力。熊宜认为，新型电力系统是大势所趋，未来将不再是能源供给侧与用能侧各自优化，而是基于数智化系统实现更高层级的复杂协同，这将给各行各业带来根本性变化。例如在数据中心，“算电协同”的理念就是让算力调度与能源供给之间形成实时闭环，甚至根据算力需求实时调度能源，从而提升整体效率和可持续性。他指出，对于这类高度复杂的系统级场景，AI 技术正是最有利工具，也将成为AI 最具战略意义的应用方向之一，需要行业伙伴围绕系统需求紧密合作，长期投入。

总体来看，施耐德电气给出的AI 应用路径并不依赖 “颠覆式技术突破”， 而是基于现实场景的长期主义：找到价值明确的切入口，确保 ROI 可衡量，依托生态落地，从而持续推动新技术的规模化应用。

与ToC 领域常见的“爆发式体验提升”不同，产业级AI 应用更像是一场结构性变革，缓慢且深刻。如熊宜所言：“AI 应用不是一场替代性革命，而是一场让企业更高效组织、更长效增长的系统性进化。”在这场进化中，企业所需要的不是追逐概念，而是建立一条从创新价值出发到成熟商业成果的落地路径；不是单打独斗，而是在新技术撑起的广阔天地中，寻找新的伙伴，建立新的坐标。