如今，人工智能（AI）技術的迭代速度可以用“日新月異”來形容,。積極擁抱AI浪潮已然成為當前企業(yè)乃至國家制勝未來的必然選項,。中國高度重視人工智能發(fā)展,。早在2016年，“人工智能”就被寫入國家“十三五”規(guī)劃綱要,；2024年,，“人工智能+”首次寫入政府工作報告，這意味著中國將加快形成以人工智能為引擎的新質生產(chǎn)力,。由此,，人工智能產(chǎn)業(yè)化展現(xiàn)出澎湃的發(fā)展動力。據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》預測,，到2030年,，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望超過1萬億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元,。施耐德電氣執(zhí)行副總裁,、中國及東亞區(qū)總裁尹正施耐德電氣執(zhí)行副總裁,、中國及東亞區(qū)總裁尹正認為，“隨著國家政策對人工智能發(fā)展的支持,、新技術的不斷涌現(xiàn)以及產(chǎn)業(yè)升級的迫切需要,，人工智能正迎來技術融合場景的價值迸發(fā)臨界點。要讓AI發(fā)揮其最大的作用,，我們需要找到合適的場景,，推動技術和場景深入融合，進而助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字化升級,?！眻鼍笆茿I的“演習場”、“數(shù)據(jù)源”和“創(chuàng)新地”技術的革新固然重要,，但技術只有與實際的應用場景相結合才能迸發(fā)無限魅力,，這帶來的是生產(chǎn)力和效率的極大提升。場景對于人工智能爆發(fā)的意義可以從三個方面來看：首先,，場景是人工智能技術的“演習場”,。機器學習算法和大語言模型只有在實際場景中接受“檢驗”，才能發(fā)現(xiàn)技術落地的價值與發(fā)展空間,，比如可靠性,、成熟度、成本等,。同時,，場景應用也為技術優(yōu)化和迭代指引了方向。第二,，場景是反哺人工智能技術不斷迭代的“數(shù)據(jù)源”,。千行百業(yè)的應用場景中蘊藏著AI技術進化所需要的數(shù)據(jù)“營養(yǎng)”。工廠里的每條產(chǎn)線,，樓宇中的每臺空調,，曠野中的每座風機，以及企業(yè)多年來生產(chǎn)經(jīng)營活動的日志文件等……都是珍貴的數(shù)據(jù)“原礦”,，需要進一步挖掘,、清洗、標注,、預處理,、推理和驗證。從場景中來,，到場景中去,，這一過程“哺育”了正在茁壯成長的人工智能技術。第三，場景是人工智能再次發(fā)展和飛躍的“創(chuàng)新地”?，F(xiàn)今火爆的通用大模型雖然能夠應對廣泛,、多樣化的任務，但一旦深入具體產(chǎn)業(yè),，就需要與行業(yè)經(jīng)驗相融合,，獲取場景中蘊藏的專精知識。而構建垂直行業(yè)大模型,，則為解決復雜的專業(yè)問題提供了新解法,。從研發(fā)、制造到運維,，AI持續(xù)滲透千行百業(yè)的垂直場景過去，由于千行百業(yè)大量場景對數(shù)據(jù)的精準性,、可靠性和保密性提出嚴苛要求,，且數(shù)據(jù)質量參次不齊，導致AI技術的應用落地受限,。如今,，新一代人工智能正在進一步打破IT和OT之間的隔閡，縱向深入研發(fā)設計,、生產(chǎn)制造,、運維管理等產(chǎn)品的全生命周期，橫向影響電子制造,、汽車,、能源、樓宇,、食品等垂直行業(yè),。縱橫應用場景的探索,，是發(fā)掘規(guī)?；疉I效益，實現(xiàn)高效和可持續(xù)的關鍵,。研發(fā)設計環(huán)節(jié),，AI將革新軟件的傳統(tǒng)開發(fā)范式。此前,，工程師在軟件研發(fā)過程中存在重復性的基礎工作,，費時費力且容易出現(xiàn)錯誤，而應用大模型技術的代碼智能輔助則能顯著提升開發(fā)效率,。比如,，施耐德電氣中國軟件研發(fā)中心已經(jīng)開始探索通過大模型輔助生成基礎代碼和幫助檢查代碼完整性，使工程師可以高效完成重復性開發(fā)任務,，從而將更多精力專注于軟件高階功能的創(chuàng)新,，以及解決行業(yè)實際問題,，讓新技術在傳統(tǒng)行業(yè)煥發(fā)活力。生產(chǎn)制造過程,，AI正在賦能工廠實現(xiàn)提質增效,。排產(chǎn)是生產(chǎn)計劃管理的重要環(huán)節(jié)，需要綜合考慮生產(chǎn)目標,、生產(chǎn)能力,、物料供應等因素，對生產(chǎn)任務進行合理安排和分配,，這種決策并非易事,。但若通過AI智能決策，則能協(xié)同多個部門和多方因素,，完成生產(chǎn)路徑,、生產(chǎn)訂單批次優(yōu)化、物料分配及齊套性檢查等目標,，制定精準的生產(chǎn)計劃,；質檢則是保證產(chǎn)品質量的另一個關鍵環(huán)節(jié)。在精密制造領域,，由于產(chǎn)品表面復雜且瑕疵類別多樣,，需要采集大量樣本提升缺陷識別模型的泛化能力，而生成式人工智能則能基于有限的樣本高效訓練精準的瑕疵檢測模型,。比如,，施耐德電氣武漢工廠通過部署云邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測平臺，大幅提升產(chǎn)品質量檢測,，實現(xiàn)漏檢率為0,、誤檢率小于0.5%。運維管理場景,，AI還能助力企業(yè)實現(xiàn)運營效率的優(yōu)化,、穩(wěn)定性的增強以及韌性的提升。能源系統(tǒng)運行過程中,，AI大模型通過對數(shù)據(jù)的實時分析,，能夠優(yōu)化能源的調度、分配和利用,；設備維護過程中,，AI大模型能夠制定最優(yōu)的機器檢修策略，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定進行,。比如,，在大連銀行數(shù)據(jù)中心的暖通節(jié)能改造項目上，施耐德電氣基于AI算法與機器學習，對機房內的末端精密空調進行優(yōu)化,，使其根據(jù)實際需求進行動態(tài)制冷輸出,，同時對冷站控制系統(tǒng)進行全局改進，最終實現(xiàn)末端空調系統(tǒng)節(jié)省31%電力消耗,，冷站制冷效率提升20%,。技術+生態(tài)雙擎助推，施耐德電氣高度重視AI與場景融合AI應用可以全面提升生產(chǎn)力和能源效率,，最終促進人工智能規(guī)?；瘧谩６瓿葾I規(guī)?；б娴奶剿?，讓AI發(fā)揮場景價值，離不開“技術創(chuàng)新”和“生態(tài)創(chuàng)新”這兩大引擎作為支撐,。技術創(chuàng)新方面,，施耐德電氣尤為注重先進AI創(chuàng)新和場景落地：在全球，通過350名人工智能專家經(jīng)驗與專業(yè)知識結合,，幫助客戶在電氣化,、自動化和脫碳等領域做出敏捷決策,；在中國,，設立“AI創(chuàng)新實驗室”，開拓“實體產(chǎn)業(yè)+技術生態(tài)+AI”的應用創(chuàng)新,；針對能源管理和工業(yè)自動化領域,，推出企業(yè)級人工智能平臺EcoStruxure AI 引擎，將最新的AI技術與施耐德電氣行業(yè)應用經(jīng)驗積累相結合,，為不同用戶提供精準高效的決策建議,，從而降本增效。生態(tài)創(chuàng)新方面,，施耐德電氣認為,，創(chuàng)新、數(shù)字化,、綠色發(fā)展,，這些都要求高度開放協(xié)作的生態(tài)環(huán)境。因此,，企業(yè)需要生態(tài)協(xié)作,，相互賦能，共同提升產(chǎn)業(yè)影響力,，實現(xiàn)經(jīng)濟效益和社會效益的共贏,。比如，2024年3月，施耐德電氣宣布與英偉達達成合作,，攜手推進邊緣人工智能和數(shù)字孿生技術突破性變革,；2024年6月，攜手各界伙伴開啟第五季“創(chuàng)贏計劃”,，特別設立AI專業(yè)賽道,，助力創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)力AI應用。無論“技術創(chuàng)新”還是“生態(tài)創(chuàng)新”,，人工智能與實體經(jīng)濟的結合只會越來越深入,，AI只有在場景的土壤中才能綻放出富有生命力的“花朵”。未來,，施耐德電氣將不斷推進與生態(tài)價值鏈上的伙伴,、開發(fā)者等合作共創(chuàng)，將AI技術與行業(yè)專有知識相融合,，全面助力客戶實現(xiàn)節(jié)能減碳和智能化運營,，引領整個產(chǎn)業(yè)共同邁向高效和可持續(xù)發(fā)展之路。（劉超 整理）編輯：吳雪梅