（来源：经济日报）

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随着人工智能（AI）技术的快速发展，各行各业的竞争态势日趋激烈。企业亟需将其融入业务的方方面面，并推进与AI深度融合的管理和战略变革。就此过程中的机会与挑战，记者近日采访了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和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。

当前，AI技术正快速迭代，同时，产业应用的步伐也在步步紧跟。熊宜表示，对于企业来说，AI的价值必须落到应用场景中，切实产生效率和绿色等价值。为此，企业需要推动面向市场的创新、生产运营的创新以及生态系统的创新，才能借势新的技术浪潮，加快自身转型升级。其中，面向市场的创新是指通过创新产品和技术，更好地为客户提供服务；生产运营创新体现在多方面，例如，将大模型用于优化供应链、提升工厂预测性维护能力；生态系统创新则旨在围绕AI应用打造生态圈，发掘更多合作机会。

AI产品创新首先要立足数字化基础，针对行业痛点。工业因其较高的标准化水平，已成为AI技术较早实现成熟应用的领域。丁晓红表示，企业要用好AI技术，离不开扎实的数智化基础，特别是数据基础、平台基础和人才基础。

工业领域具备长期的数据积累，AI技术的加入能充分挖掘工业数据的价值，预测性维护、机器视觉质量检测等应用已相对成熟。通过视频识别员工走出安全区域、操作姿势不规范等异常行为，也能及时触发警报，助力生产安全。

“为夯实数据基础，企业的设备和产品必须实现互联互通并能够采集数据，同时需具备成熟的软件平台承接数据分析。企业可利用现有成熟平台或自研平台，为AI应用提供稳定基础。”丁晓红说，“AI正成为工业降本增效的关键工具，能够显著提升运营效率，助力企业实现可持续的盈利性增长。工业企业正日益意识到数据价值，AI不仅是效率工具，更是创新与竞争力提升的核心驱动力。”

AI应用需走进生产运营的各个环节，提升企业整体效率和能效。施耐德电气在自身的生产运营中就普遍使用AI技术，比如其上海普陀工厂通过在多个典型的AI用例，新品研发速度提高了63%，订单交付率提升至98%，获评世界级灯塔工厂。

作为方兴未艾的前沿技术，生态协作对于AI的发展也至关重要。“AI应用涉及多方力量，离不开生态系统的协同。施耐德电气主要从三方面推进AI生态建设：第一，与合作伙伴针对具体场景需求联合创新；第二，将自身生产场景中的成功经验复制给用户与伙伴，帮助企业从点状应用迈向全局优化；第三，在更大规模、更复杂场景中构建系统性协同生态，形成长期、互信、共赢的开放体系，以便更好发挥AI技术潜力。此外，施耐德电气还高度重视AI相关人才的培养，我们坚持校企合作，培育产业人才。”熊宜说。

在“双碳目标”和新质生产力的要求下，能源转型正成为各行各业未来发展的共同框架。新型电力系统建设，是施耐德电气的重要业务领域，也是其推进AI技术部署的重点领域。熊宜表示，传统电网的发电侧较为稳定，但随着光伏、储能、充电桩等新能源大量接入，电力系统开始面临新的调度挑战。施耐德电气较早便在发电侧推出相关技术应用，包括AI赋能的微电网解决方案，通过AI算法预测电力生产和需求并灵活管理新能源并网。在输电和配电侧，施耐德电气通过提供安全保护机制、调度软件与系统，推动输配电数字化升级，实现基于新能源条件下更安全、更少损耗的调度。

“在用电侧，AI的应用前景更为广阔，因为能源与生产安全、客户需求响应及管理理念变革息息相关。例如，在数据中心领域，不仅需要预测算力需求，还需结合电力供给实时状况对算力资源进行动态调度，实现算力与能源的双向优化。由此可见，用能侧的AI应用潜力值得持续投入与探索。”熊宜说，未来，施耐德电气将持续推动不同能源端口打通，将原本独立的系统整合为整体的能源管理体系，助力新型电力系统加快建设。

AI技术虽然展现了广阔的应用前景，但是对于企业来说，更快更好地实现商业化落地，形成商业正循环，是实现技术可持续应用的重要基础。熊宜建议，当企业在某一场景实现成功案例后，应在同类场景中进一步推广应用。一个场景打磨得越深、越成熟，就越能满足使用需求。这种持续推广与规模化复制，正是AI商业落地的核心。

“平衡AI项目的投入和产出也十分重要。”熊宜介绍说，施耐德电气设有清晰的内部参考标准，公司每年举办AI创新大赛，鼓励员工提出AI应用建议。比如，中国供应链团队收集上百项员工需求后，从技术难度、开发成本、效率提升等方面进行评估，通过对投资回报率的要求，促进AI技术切实落地。（经济日报记者 袁勇）