当业界还在热议人工智能（AI）的宏大叙事时，施耐德电气作为全球能源技术的引领者股指配资股市有哪些，已经将其在中国的AI战略凝练为一条清晰的路径：以“AI产品+AI服务”的组合拳，深入工业、楼宇、数据中心、基础设施及电网等具体场景，破解技术落地难与投资回报不确定等瓶颈，切实助力中国企业加速数智化转型升级。
AI正在重塑产业、全面推进创新，但随之而来的挑战更多。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“一针见血”：“如何找到合适且高效的应用场景，并精准地评估其投资回报，是企业推动AI应用过程中面临的主要挑战，也是AI从概念走向业务核心并大规模落地的关键。”
在熊宜看来，面对AI技术的快速迭代，投资回报变得愈发重要，“正是因为AI技术迭代得非常快，如果在一定期限不能获得收益，那么相关的技术项目就可能变得落后。”
在这样的挑战和趋势下，企业真正需要的是什么？当下以及未来，又该如何实现“高效组织，长效增长”？结合自身的探索实践与为多场景提供服务的经验，施耐德电气给出了答案。
AI赋能三大创新方向
作为最前沿的数智化技术，AI正成为创新的关键力量。施耐德电气将其AI创新实践概括为三大层面，分别为面向市场的创新、生产运营的创新和生态系统的创新。在这三个层面，落实具体场景，平衡成本收益。
熊宜解释说，面向市场的创新，核心是以创新的产品与技术服务客户。
以啤酒生产为例，借助AI算法来制定智能控制策略，优化产线的硅藻土添加量，经过AI赋能的啤酒厂商实现了整体质量、成本、效率的最优化。
“啤酒发酵后，多余的酵母和杂质会让酒液浑浊、口感粗糙。通过硅藻土过滤这一关键环节，可以保证澄清度与风味品质。但硅藻土的用量是很难把控的，传统方法就只靠经验或是不那么智能化的软件来管理。”他表示，在施耐德电气中国软件研发团队的深度参与下，某啤酒厂商通过预测和模拟生产工艺，实现对硅藻土添加量的智能调控，已经将过滤效率提升了约20%，并节约了15%左右的物料。该成功经验已复制推广至多家工厂，“优势就在于应用场景比较具体，投资回报也比较确定，符合我刚刚提到的两个关键因素，就能够做到快速复制”。
同时拥有具体的场景以及合理投资回报的，还有楼宇管理领域。施耐德电气的长期合作伙伴太古地产，就利用AI模型精准预测冷负荷需求，优化冷水机组运行策略，实现了超过5%的节能效益，且预测准确率高达95%以上。
熊宜强调，施耐德电气关注的焦点在于，如何将在具体场景中验证成功的案例，在同一类型场景中进行更广泛的推广。找到关键应用场景仅仅是起点，更重要的是深入打磨，将应用做透，以满足市场的真实需求。
客户同样关心经验的复用性。当一条产线成功应用AI技术后，他们迫切地希望将这一经验复制到更多产线，以期降低整体成本、优化投入产出比。深耕工业领域多年的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也表示，成熟AI应用的规模化落地是AI技术未来的核心发展方向之一。
AI应用已在多个工业细分行业的关键环节取得进展。在化工等流程行业，AI在设计阶段的三维建模中发挥提效作用，在运营阶段的设备预测性维护、工艺优化等场景也已有成功实践；在混合行业，AI技术为配方管理优化与整体运营效率提升提供有力支撑；在离散行业，AI可助力OEM厂商实现精益管理升级，并优化厂区内各类具体应用场景的运行效能。这些经过实践证明的应用都有规模化拓展潜力。
从概念验证到规模化复制的持续过程，在熊宜看来正是“商业落地的持续转化”，也是实现AI价值的关键：“很多客户经过一段时间的实践后，关注焦点就会集中于两点：如何将实践经验提升至企业战略层面，如何寻求一个更稳健的技术平台来支撑和整合多个AI场景。”丁晓红也表示，软件平台是AI应用落地的关键支撑。通过利用现有成熟软件平台，或自主开发适配的软件体系，才能为AI应用筑牢坚实基础。这种对“战略整合”与“平台支撑”的诉求，是企业推动AI从试点走向规模化运营的必经之路，对于AI在复杂企业环境中有序运转至关重要。
生产运营的创新，则聚焦于利用AI提升运营效率。
以自身的实践为例，施耐德电气已将AI技术贯穿于从研发设计、供应链管理到生产运营及营销售后的全产业链，包括利用AI大模型进行供应链优化，部署小模型实现工厂的预测性维护，与本土合作伙伴共同开发应用产线机器人等。
面向生态的创新，旨在通过开放合作构建创新生态。
熊宜介绍说，AI技术的发展和应用涉及到多个市场主体，必须各方协同。比如，施耐德电气通过“创赢计划”等项目平台，并开启AI专门赛道，与伙伴在AI视觉、智能供应链、预测性维护等具体场景开展合作，“我们支持初创企业找到需求，开发相关解决方案，加速走向市场。”。启动6年以来，“创赢计划”已成为连接创新与市场的重要桥梁，累计吸引超过1400家中小企业参与，孵化出40多项价值突出的联创成果。
同时，施耐德电气面向能源转型等更宏大、更复杂的场景需求，正联合光伏、储能、虚拟电厂等领域的大量合作伙伴，借助AI赋能的软硬件技术，共同构建绿色低碳、安全可靠、灵活智能的新型电力系统，并加快数据中心、化工、冶金、工业园区等高能耗领域的数智化转型，实现更大范围的生态协同。
“能源转型既不是点对点的单项创新，也不是局部的面状优化，而是需要我们以一种集群思维去构建新的体系。”熊宜表示，能源技术是施耐德电气的主赛道。在这条主赛道上，他们要做的不是零散的创新，而是把一串关键能力“串成项链”—— 每一颗“珍珠”都代表一个关键环节，有的环节由施耐德电气主导，有的环节由合作伙伴完成，最终致力于打造一个稳定互信、长期共赢的深度合作生态，从而支持产业系统的整体升级。
熊宜认为，这样的生态合作不仅涵盖业务合作与股权投资，而且还涉及长期的校企合作与职业教育，以及持续扩大由开发者、工程师和领域专家组成的专业社群。目前，施耐德电气已建立专门的AI开发者社区，并在具体项目中引入独立专家参与研发验证，形成组织与个体共创的未来型合作模式。
通过这种多层次、开放式的生态构建，施耐德电气旨在增强整体创新体系的灵活性与创新力，为应对复杂行业挑战提供可持续的解决方案。
三大趋势驱动变化
作为AI应用的实践者与探索者，施耐德电气如何看待当前驱动商业世界变化的趋势？自身又如何在变化中实现真正的“高效组织，长效增长”？
熊宜表示，驱动商业世界变化的主要有三个方面的趋势。一是AI与数字化的快速发展带来的技术革命；二是能源结构的深度调整，“不仅是中国，全球都在推动以清洁的电力能源替代传统的化石能源”；三是可持续发展的全球共识，这一趋势与电气化强相关，也使施耐德电气成为该领域的先行者。”
这三个方面也是施耐德电气打造其解决方案和产品，更好推动行业、产业与社会变革的主要维度。
“施耐德电气作为能源技术的全球引领者，我们致力于将AI 等数智化技术与能源技术深度结合，推动能源转型并助力产业转型，同步实现高效与可持续。”熊宜说，在技术创新的角度，中国已成为该公司的创新源泉，越来越多全球首发选择在这个市场亮相。“中国庞大的市场为企业创新研发提供了强劲的动力，中国产业自身的发展和新质生产力的推动，也促使中国逐渐成为了全球创新策源地，在许多行业领先全球，比如新能源汽车、数据中心等，由此带来了丰富的应用场景，助推AI技术的研发与落地应用。”
创新背后的支持力量，来自施耐德电气长期推进的全球“多中心”战略，通过在规模化市场中设立高度授权的运营中心，贴近客户需求、灵活响应，将本土化战略落到实处。在中国市场，这一理念具体体现为“中国中心”战略下的研产销一体化部署，全力确保业务布局与本地需求精准契合。
丁晓红介绍到，随着业务发展，施耐德电气在建筑、工业、能源技术、配电及数据中心等行业，均已建立独立且完整的架构团队。以工业领域为例，去年施耐德电气就专门成立了跨产品线的化工行业团队，深入理解从原料到成品的全流程工艺及能源利用环节。这种深度行业认知，使其能够将自身与合作伙伴的产品精准匹配，为客户提供真正契合其需求的完整服务。
人才是该战略落地的重要基石。熊宜表示，施耐德电气坚持以人为本，尤其注重AI人才队伍的培育与赋能。目前，公司已在全球范围内建立了超过350名AI专家团队，并在中国设立AI创新实验室，持续加大行业应用人才的投入力度，为整体战略提供坚实支撑。
熊宜强调，只有深入行业语境，与客户、伙伴使用共同语言对话，才能切实解决行业实际问题。这一理念，始终是施耐德电气转型过程中特别关注的核心。
未来机遇，在能源系统架构升级中寻找竞争优势
应用AI等数智化技术，取得一定转型成果后，企业如何寻找下一片“效率洼地”？
熊宜的建议明确且具体：未来的重点，是从技术应用的层面上升至整个能源系统架构的升级，企业要考虑如何融入这一全新的架构，获得相应的发展优势。
在能源变革与数字化浪潮下，新型电力系统的构建正在推动用能侧管理迈向更高层次的协同。以数据中心为例，新型电力系统要求不仅预测算力需求，而且还需结合电力供应实时状况，动态调度算力资源，实现双向优化。这种协同将显著提升整体能效。
尽管新技术和新架构讨论热烈，但熊宜坦言，多数企业的生产运营仍基于传统能源系统。这意味着，如何让新型电力系统架构深入企业内部，使其先进技术为企业所用，将是下一片“效率洼地”。
比如，随着新能源大规模接入，直流技术因其能减少交直流转换损耗、简化能源架构，将成为未来主导，而在用户侧，仍未做好对接这一架构的技术和理念准备。他举例说，无论是热门的直流建筑、零碳建筑，还是大量使用直流设备的数据中心，其核心供电目前仍以交流架构为主。
因此，熊宜表示，未来的产业发展重点将是一场根本性的架构革新：首先是能源结构自身的转变，随之而来的是实用性技术的涌现与成本的优化。这远非算法层面的简单提升，而是硬件与软件深度融合的系统性变革，“以能源系统为抓手，驱动千行百业的技术革新，这才是未来业界最应关注的发展趋势”。
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