工業(yè)AI不是炫技，而是切實解決產(chǎn)線上一個個具體問題，在數(shù)據(jù)與需求的雙輪驅(qū)動下，中國制造正迎來以“人工智能+”驅(qū)動數(shù)智化躍遷的關(guān)鍵時刻。

“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(tuán)董事、高級副總裁、工業(yè)自動化業(yè)務(wù)中國區(qū)負(fù)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(biāo)，折射出行業(yè)對"AI務(wù)實化"的集體認(rèn)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(jìn)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(dá)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(hù)，再到能源優(yōu)化等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，均在推進(jìn)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(dá)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(biāo)準(zhǔn)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(yán)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(jìn)過程。工業(yè)AI的價值不在于技術(shù)本身有多先進(jìn)，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)。

例如在水務(wù)環(huán)保行業(yè)的水處理與環(huán)保場景，施耐德電氣推出ATV Predict Plus傳動系統(tǒng)預(yù)測性維護(hù)平臺，該平臺內(nèi)嵌AI算法，能夠?qū)崟r進(jìn)行智能監(jiān)控及預(yù)測，并以零新增軟硬件、全鏈路覆蓋和靈活部署等核心優(yōu)勢，助力企業(yè)實現(xiàn)更全局的設(shè)備掌控、更少意外的停機損失和更零風(fēng)險的生產(chǎn)連續(xù)。

再如在流程制造業(yè)的采油與煉化場景，施耐德電氣能夠為行業(yè)客戶提供覆蓋設(shè)計、建造、運營、維護(hù)全生命周期的解決方案。聚焦大規(guī)模一體化工藝裝置“安穩(wěn)長滿優(yōu)”運營目標(biāo)，能夠提供包括施耐德電氣旗下AVEVA劍維軟件等工業(yè)軟件、EcoStruxure APC先進(jìn)過程控制、EcoStruxure Foxboro DCS系統(tǒng)以及ETAP電氣系統(tǒng)數(shù)字孿生平臺等在內(nèi)的完整的過程一體化解決方案。

其中，AI賦能工業(yè)提質(zhì)增效、智能制造咨詢、全新一代中壓變頻器ATV1200C-S、EcoStruxure PMA預(yù)測性維護(hù)顧問等多款產(chǎn)品和解決方案競相展出。

此外，施耐德電氣將AI技術(shù)融入產(chǎn)品、生產(chǎn)運營和服務(wù)當(dāng)中，并與合作伙伴聯(lián)合打造工業(yè)AI優(yōu)化方案，涵蓋水廠加藥曝氣優(yōu)化控制與公用工程冷站、空壓站優(yōu)化等應(yīng)用場景。

AI與傳統(tǒng)工業(yè)軟件的結(jié)合能夠釋放更多價值。AI可以幫助分析并提供策略，但最終仍需基礎(chǔ)模型計算出精確值輸出。據(jù)施耐德電氣相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人介紹，AI和現(xiàn)有的工業(yè)軟件結(jié)合起來，能夠快速幫助客戶大幅減少人工調(diào)節(jié)工作量，從而讓相關(guān)參數(shù)更精準(zhǔn)地逼近相對穩(wěn)定的目標(biāo)值。

這一實踐頗具代表性。例如在流程行業(yè)的PLC驗證中，將AI的數(shù)據(jù)分析能力與傳統(tǒng)工業(yè)軟件的基礎(chǔ)模型相結(jié)合，可使人工調(diào)節(jié)時間大幅減少，同時通過基礎(chǔ)模型的約束確保控制精度。這種"輔助決策+精準(zhǔn)執(zhí)行"的模式，已在化工、水務(wù)等領(lǐng)域落地應(yīng)用。

可以說，工業(yè)AI正在成為工業(yè)軟件的“智慧放大器”。而這種技術(shù)融合趨勢，正推動工業(yè)AI從"實驗室精度"走向"工業(yè)級可靠"。

事實上，"軟件定義的自動化"已經(jīng)成為行業(yè)的一種共識。丁曉紅表示，“施耐德電氣將發(fā)展軟件作為戰(zhàn)略重點之一。未來，軟件在能源管理和工業(yè)領(lǐng)域?qū)l(fā)揮越來越關(guān)鍵的作用。其中，工業(yè)領(lǐng)域的‘軟件定義自動化’已成為未來發(fā)展方向。工業(yè)軟件從發(fā)展初期開始，就是軟件定義自動化的一部分，也是我們業(yè)務(wù)體系中的重要組成部分。”

開放生態(tài)是軟件定義的自動化的關(guān)鍵支撐。工業(yè)軟件場景復(fù)雜，僅憑一己之力難以覆蓋所有需求。丁曉紅表示，推動軟件發(fā)展需要更多伙伴加入，期待各方真正聯(lián)合，以務(wù)實態(tài)度推進(jìn)軟件領(lǐng)域工作。結(jié)合行業(yè)、應(yīng)用場景以及客戶不同需求，夯實軟件基礎(chǔ)，加快軟件技術(shù)迭代和場景落地，進(jìn)而促進(jìn)軟硬件協(xié)同發(fā)展。

在解決實際問題中邁向工業(yè)未來

針對AI+工業(yè)的價值，業(yè)界專家認(rèn)為，AI在工業(yè)領(lǐng)域可發(fā)揮優(yōu)化設(shè)計、智能運維等諸多作用，但要真正進(jìn)入核心控制環(huán)節(jié)，仍需突破知識、決策、驗證等瓶頸。工業(yè)AI從外圍輔助到核心控制，還有很長的路要走，不能急于求成。

對此，丁曉紅坦言，AI在工業(yè)場景的應(yīng)用前景無疑是非常廣闊的。AI對效率的提升作用毋庸置疑，但在整個工業(yè)領(lǐng)域眾多復(fù)雜的應(yīng)用場景中，我們也在積極開展實踐——無論是內(nèi)部優(yōu)化運營，還是對外為伙伴和客戶賦能，都在持續(xù)推進(jìn)相關(guān)嘗試與探索。

可以預(yù)見，未來工業(yè)的核心是更高效、更靈活、更可持續(xù)，這一躍升過程也顯現(xiàn)出清晰的發(fā)展趨勢：一是大小模型協(xié)同進(jìn)化。通用大模型提供基礎(chǔ)能力，行業(yè)小模型聚焦場景落地；二是AI與開放自動化深度融合。如施耐德電氣EAE平臺的持續(xù)迭代，通過將AI算法封裝為標(biāo)準(zhǔn)化模塊，降低技術(shù)使用門檻，使更多企業(yè)享受AI紅利；三是數(shù)據(jù)價值充分釋放。從單一設(shè)備數(shù)據(jù)到全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，從內(nèi)部數(shù)據(jù)到生態(tài)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要素的流動將催生新的模式。

未來工業(yè)不是遙不可及的概念，而是藏在每一次能效提升、每一次故障預(yù)警、每一份工藝優(yōu)化的探索與實戰(zhàn)中。從鋼鐵廠的智能能耗管理到制藥廠的柔性生產(chǎn)，從數(shù)據(jù)中心的綠電調(diào)度到零碳園區(qū)的協(xié)同運營，以AI為代表的技術(shù)創(chuàng)新正在悄然改變著工業(yè)的面貌。

施耐德電氣正在用實踐詮釋工業(yè)AI的正確打開方式，是扎根應(yīng)用場景、解決實際問題；未來工業(yè)的實現(xiàn)路徑，是腳踏實地、務(wù)實前行。正如丁曉紅所言，當(dāng)AI技術(shù)真正融入制造業(yè)的每一個毛細(xì)血管，解決好每一個具體問題時，工業(yè)的未來自然會到來。