人工智能（AI）作为21世纪最具革命性的技术之一，在各个领域均有巨大的发展潜力，尤其为工业和能源领域带来了前所未有的变革。
政策方面，中国将发展人工智能作为国家战略，国务院明确提出，到2030年，中国的AI理论、技术与应用要达到世界领先水平，成为全球主要的AI创新中心。产业方面，生成式 AI（大模型）和决策式 AI（小模型）的结合应用是AI在工业与能源领域应用的新范式。
在此背景下，施耐德电气商业价值研究院与IBM联合发布了《AI for GREEN——以场景驱动 AI 应用，实现企业价值跨越》报告，提出了施耐德电气AI价值主张：从业务价值增长（Growth）、可靠性和韧性（Reliability）、高效和满意度（Efficiency）、环境友好和可持续发展（Environment）及全新商业模式（New Horizon） 五个维度，系统性地展现了AI的巨大潜力。施耐德电气指出，只有以实际业务场景驱动AI应用，才能实现企业在新时代的价值跨越。
《AI for GREEN——以场景驱动 AI 应用，实现企业价值跨越》
聚焦实际业务场景，驱动AI应用
当前，关于AI大规模应用，我们仍处于场景和价值探索的早期，因此需要从业务场景和价值出发，以需求拉动AI生产力的发展，而不能只站在技术的角度来进行推动。场景对AI有三方面意义：
1)场景是人工智能技术的“演习场”。AI只有在实际场景中接受“检验”，才能发现技术落地的价值与发展空间，比如可靠性、成熟度、成本等。
2)场景是反哺人工智能技术不断迭代的“数据源”。千行百业的应用场景中蕴藏着AI技术进化所需要的数据，能够帮助AI技术发展迭代。
3)场景是人工智能再次发展和飞跃的“创新地”。AI需要与行业经验相融合，获取场景中蕴藏的专精知识，才能为解决复杂的专业问题提供新解法。
从降本增效到可持续发展，AI赋能企业全价值链
对于工业与能源领域的企业，AI在其全价值链（研发设计、供应链、生产与运营，营销及售后）中有着诸多应用场景，不仅能够降本增效获得短期经济效益，还能实现可持续发展提高长期的竞争力。
对于研发设计，AI能够辅助生成代码、仿真建模，也可以通过打造AI中台赋能场景应用开发。例如，可以基于大模型语义理解和生成能力构建知识问答机器人，使知识查询更加精准高效；基于大模型的专利助手和图纸助手能快速识别是否违规，提效并降低人力检查时间；而对于Copilot的利用，则早已融入众多研发人员的编程工作流程中。
对于供应链，AI能够智能预测需求并优化库存减少浪费；也可以实时优化物流路径，减少风险并提速。为了节能减耗，施耐德电气开发了包含大数据模型的能源管理系统，基于生产计划、能耗、天气等因素优化排产，实现节能减排和智慧能源管理。
对于生产运营，AI能够实现设备预测性维护、智能管理能耗、辅助优化工艺、产品视觉检测、快速生成失效模式及后果分析（FMEA）报告等。对于传统设备运维模式效率低、故障不能提前预知、意外停机损失大、无法全生命周期管理等痛点，施耐德电气推出预测性维护顾问PMA，基于智能感知技术，变传统被动式维护为预测性维护，在设备出现故障前进行干预，提高设备的可靠性和使用寿命。目前，水泥、食品等多个行业头部企业都已部署了施耐德电气的设备预测性维护系统。
除此之外，通过施耐德电气提供的AI模型，企业也可以使用AI控制系统优化工艺，如智能调整泵的开度提升产品质量，或关键设备精准开关机实现节能减排。而在质量检测方面，通过施耐德电气AI视频流解决方案，企业不再需要进行人工检测，能够有效提升效率并实现零漏检率，每年可节约大量成本。
对于营销售后，AI能够进行舆情分析和客户数据分析，也可以生成各类营销内容、数字人虚拟主播、智能客服等。对于售后服务，施耐德电气基于多年积累的行业经验，构建了基于大模型的维修知识库，维修人员可以通过询问AI维修专家，迅速获取解决方案建议，提升服务质量。
在产品的全生命周期中，AI驱动的解决方案能够为不同用户带来从降本增效到可持续发展的多角度显著价值。
四大步骤，企业AI转型的实现路径
虽然企业AI转型早已开始，不同企业在此过程中，也面对着如技术门槛高、成本问题、安全问题、缺乏人才等诸多挑战。施耐德电气以大规模实现 AI 应用为目标，为企业提供了从0到1，以及从1到N（全民实践）的AI转型实施路径，总结为四个阶段：
首先，统一共识，规划全图。通过跨团队交流统一AI战略共识。采用“GREEN”价值框架全面梳理业务流程，绘制企业AI场景全图，明确AI赋能方向，降低试错成本，提高成功概率。
其次，聚焦场景，小步快跑。通过技术可行性、资源投入和风险评估，筛选落地场景，组建跨部门项目团队，敏捷迭代，确保AI项目高效落地和持续改进。
然后，数据沉淀，构建壁垒。建立高效数据处理管道和严格数据治理机制，沉淀高质量数据，团队协作，共同挖掘企业内部独特知识，逐步建立企业知识库，形成未来核心竞争力。
最后，民主赋能，全民创新。弥补业务与科技知识差距，持续提升业务团队AI认知，引进高效开发工具，降低技术门槛，激发全员参与和创造力，实现AI规模化赋能。
《AI for GREEN——以场景驱动 AI 应用，实现企业价值跨越》报告汇聚了施耐德电气的AI实践经验，为企业提供了宝贵的AI转型参考。未来，施耐德电气将继续与各行业企业合作，以需求拉动AI生产力，以场景驱动AI应用，助力企业向AI驱动型企业转型，打造新时代下的新质生产力。
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审 核：李国庆
图片来源：施耐德电气
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