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隨著“十五五”規(guī)劃藍圖的徐徐展開，“智能經濟新形態(tài)”被首次寫入政府工作報告，工信部更提出要大力推動人工智能（AI）和制造業(yè)“雙向奔赴”。這標志著中國AI領域的發(fā)展重心，正從技術攻堅轉向規(guī)模化落地、商業(yè)化應用、全鏈條融合，AI也從前沿技術熱點，加速成為驅動產業(yè)深層變革、構筑新質生產力的核心引擎。

對于廣大工業(yè)企業(yè)而言，如何將AI的巨大潛能轉化為實實在在的產業(yè)競爭力與可持續(xù)增長動能，是當前轉型突圍的核心命題。工業(yè)體系天然是一個高度復雜的系統，既要應對生產效率與安全合規(guī)等長期命題，又要面對市場動蕩與供應鏈風險，企業(yè)需要的早已不只是“更先進的技術”，而是能夠支撐其穩(wěn)健運營、韌性發(fā)展、提質增效的全鏈路數智化能力。然而，若缺乏清晰的戰(zhàn)略規(guī)劃、深刻的場景洞察和深厚的行業(yè)知識作為支撐，AI很容易停留在局部試點，難以深入核心生產環(huán)節(jié)，形成技術與產業(yè)“兩張皮”。

對此，全球能源科技引領者施耐德電氣給出了核心思路：必須以完善的數字化基礎為根基，以深度融合場景的軟件應用為牽引，構建活躍的AI創(chuàng)新與應用體系，充分釋放其價值，化挑戰(zhàn)為機遇。

五大挑戰(zhàn)：以AI解構工業(yè)“系統性內耗”

在邁向數智化轉型的進程中，工業(yè)企業(yè)往往受困于錯綜復雜的現實挑戰(zhàn)。剖析這些挑戰(zhàn)的本質，是精準釋放AI技術價值的前提。這些痛點并非孤立存在，而是相互交織，形成了制約企業(yè)躍遷式發(fā)展的“系統性內耗”。

首先是生產運營的低效。在傳統工業(yè)場景中，生產計劃與實際執(zhí)行之間存在天然的“數字”鴻溝。同時，企業(yè)既要兼顧生產效率與產品質量，又要應對高昂的設備維護成本。如何打破數據孤島，實現質量、效率與資產健康的協同優(yōu)化，是一大難題。面對這一挑戰(zhàn)，AI與數字技術的深度融合，對工業(yè)時序歷史數據進行挖掘，找到優(yōu)化的運行范式，以此為基礎為生產運營效率提升提供價值，以及利用預測性維護來保障資產健康，提供了全新的解題思路。

其次是陳舊系統的限制。許多工廠仍在使用封閉、專有的傳統自動化系統，這些系統升級成本高、靈活性差，導致數據流動不暢，流程固化。這不僅嚴重阻礙了企業(yè)敏捷創(chuàng)新、快速響應市場需求的能力，也讓AI等新技術的融入舉步維艱。要打破這種束縛，關鍵在于借助“軟件定義”的開放架構，為AI技術的價值釋放掃清障礙，由AI輔助調控，由開放的自動化系統反饋，讓AI持續(xù)閉環(huán)調節(jié)，使得系統真正具備隨需而變的能力。

三是技能人才的短缺。隨著技術迭代速度不斷加快，既懂工藝又懂IT的復合型人才供給滯后，這已成為限制工業(yè)數字化轉型步伐的關鍵瓶頸之一。因此，利用大模型作為底座，結合向量知識庫、數字孿生培訓等手段和簡單易用的可視化界面，讓員工快速上手、提升技能，并獲得數據驅動的決策支持，成為有效應對技能人才短缺挑戰(zhàn)的必然選擇。

四是運營安全的隱患。隨著IT與OT的加速融合，工業(yè)網絡暴露在更多的安全威脅之下，而任何一次非計劃停機都可能造成巨大的經濟損失。這要求企業(yè)必須構建安全的自主化運營能力，在AI技術部署過程中，保障的網絡安全系統實現控制網絡、運營網絡、辦公網絡等多層網絡保護機制。

最后，是來自能源效率低下的宏觀壓力。在全球“雙碳”目標與能源成本上漲的雙重擠壓下，工業(yè)企業(yè)迫切需要找到一條兼顧經濟效益與環(huán)境效益的綠色發(fā)展路徑。要實現這一目標，離不開工業(yè)電氣化、自動化與數智化的深度融合，通過AI技術優(yōu)化能源的全鏈路管理，能源的管理從單點、單設備到公用工程、工藝管理的整體調控，從而能夠讓AI找到可持續(xù)發(fā)展的最佳平衡點。

五維賦能：施耐德電氣的工業(yè)AI新范式

要打破上述“系統性內耗”，企業(yè)不能只做單點突破，而需借助AI技術串聯起效率、數據、人才、安全與能效，從底層進行全局重構。面對挑戰(zhàn)，施耐德電氣將AI技術與自身在工業(yè)自動化、能源管理領域的技術與行業(yè)經驗深度融合，從五大維度協同推進，助力企業(yè)完成跨越周期的數智化躍遷。

在高效生產層面，施耐德電氣利用AI打通質量、效率與設備健康的協同優(yōu)化。例如，在先進質量控制中，AI賦能的視覺檢測能夠以遠超人工的速度和精度識別瑕疵，從源頭提升良品率；而在工藝流程優(yōu)化場景，AI則可以基于海量數據持續(xù)尋找最優(yōu)參數組合，幫助企業(yè)在保證質量的同時實現產量顯著提升；針對設備運維，AI加持的預測性維護能夠提前數周識別異常，及早預警潛在故障，為企業(yè)資產構建自愈能力，將非計劃停機時間降至最低。

在軟件定義層面，施耐德電氣致力于打破系統壁壘，讓AI真正融入生產。其核心的EcoStruxure開放自動化平臺（EAE）采用軟件定義架構，實現了硬件設備與軟件應用的完全解耦。當市場需求變化時，軟件定義的產線能在AI的優(yōu)化調度下快速調整，提升柔性制造能力。這種開放的架構不僅解決了互操作性難題，也使工業(yè)系統在可靠性、可預測性和安全性方面得到整體增強，為AI技術扎根應用場景奠定了堅實基礎。

在人才賦能層面，施耐德電氣基于AI構建“以人為本”的協作新范式，其目標是輔助人更好地工作、決策與成長。在復雜作業(yè)場景，AI輔助系統能夠將流程與知識可視化，幫助新員工縮短上手周期；在高危環(huán)境下，它還能承擔巡檢監(jiān)測任務，保障人員安全。更進一步，當生成式AI與工程運維流程結合，它將大幅增強人的體驗，推動工業(yè)體系邁向更以人為本的工業(yè)5.0。

在安全可靠層面，施耐德電氣推動系統從被動響應轉向AI驅動的“探測-決策-執(zhí)行”閉環(huán)。通過將AI模型深度嵌入工業(yè)系統，結合實時監(jiān)測、預測性分析與自動化技術，能夠在風險升級為事故前就進行干預，減少因人工誤操作或干預不及時帶來的損失，為企業(yè)構建更具韌性的自主運營體系。

在能效優(yōu)化層面，施耐德電氣以AI加持能源管理，邁向工業(yè)可持續(xù)。憑借在能源科技領域的深厚積淀，施耐德電氣將電氣化、自動化與數智化深度融合，推動工業(yè)能源系統從“被動監(jiān)測”走向“主動優(yōu)化”。AI驅動的能源管理方案，不僅能夠幫助制造企業(yè)更精細地管理能源與資源、降低碳足跡，更重要的是幫助企業(yè)構建兼顧效率、成本與可持續(xù)目標的長期運營能力。

值得一提的是，施耐德電氣自身的工廠正是這一范式的最佳實踐者。其無錫工廠憑借AI驅動生態(tài)設計、開發(fā)閉環(huán)碳跟蹤平臺、以機器學習模型提升能效，最終實現范圍一和范圍二減碳90%，獲評“可持續(xù)燈塔工廠”；上海普陀工廠則通過廣泛部署AI技術解決方案，使人均生產效率提升82%，獲評“端到端燈塔工廠”。

親臨漢諾威，見證“了不起的未來工業(yè)”

如今，AI技術正以前所未有的深度和廣度重塑工業(yè)世界。要想成功駕馭這場變革、在動蕩的周期中實現增長，企業(yè)需要清晰地認知新趨勢并直面挑戰(zhàn)，積極擁抱AI帶來的技術紅利，最終系統性地構建面向未來運營的數智化能力。

作為值得信賴的能源科技伙伴，施耐德電氣深諳工業(yè)基因與AI技術演進的共生之道。在即將于德國當地時間2026年4月20-24日舉辦的漢諾威工業(yè)博覽會上，施耐德電氣將全方位展示EcoStruxure開放自動化平臺（EAE）、軟件與數字孿生技術，以及AI賦能的創(chuàng)新產品與應用，為客戶呈現數智化轉型的全新藍圖。

智造躍遷，正當其時。施耐德電氣期待在漢諾威工業(yè)博覽會的舞臺上，與全球生態(tài)伙伴攜手并肩，在開放協同中匯聚千帆競發(fā)之勢，共同將“了不起的未來工業(yè)”從愿景鋪展為現實。