聚焦场景落地(今日财经：#助力高效与可持续施耐德电气“掘金”AI大规模应用#解读)

财经资讯 2024-07-12 19:56:06

在第七届世界人工智能大会（WAIC 2024）施耐德电气的展台上，笔者注意到了一款魔方机器人，仅需6秒，机械臂就能将打乱...更多知识由小编为你整理了《聚焦场景落地》详细内容,欢迎关注学习。

聚焦场景落地

在第七届世界人工智能大会（WAIC 2024）施耐德电气的展台上，笔者注意到了一款魔方机器人，仅需6秒，机械臂就能将打乱的魔方进行还原。

据了解，这是施耐德电气基于EcoStruxure开放自动化平台开发的“睿动IOT魔方机器人”。通过这一形象案例，全球产业技术领先者施耐德电气希望展示AI是如何将视觉识别、算法、决策、驱动等功能深入自动化产线中，并助力工业流程持续优化。

在另一个大屏上，生成式AI对话框正在实时展现某大型工厂的多维度运营数据指标，从能源管理、新能源消纳、智慧能源调度到资产运维等多个层面进行对标分析，不仅帮助人类管理员发现问题，还能提供优化策略，增效降碳，实现零碳智慧工厂。

其他先进展示还包括，SpaceLogicTM AI BOX楼宇节能盒，为楼宇建筑实时调整用能策略，提效减碳。EcoStruxure EMA微网能源顾问采用AI优化的控制算法，帮助园区和工厂充分利用可再生能源，提升综合能效，减少碳足迹。

这些鲜活的例子，都展现了施耐德电气将AI技术深入融入各行各业，驱动变革的雄心。与会期间，施耐德电气全球执行副总裁、首席数字官彼得·韦恺哲（Peter Weckesser）表示，施耐德电气很早就开始讨论AI对于各大行业和自身业务的重要性，早在3年前就创立了专门的AI业务组织机构，并在全球成立了四大AI Hub（人工智能中心）和创新基地来管理AI业务发展，目前已有超过350名专家人员。事实上，在AI Hub成立伊始，该公司就明确了其开发的AI应用能完整处理通过EcoStruxure平台及其伙伴的数字化解决方案所收集到的各类产业数据。

现在，施耐德电气已经将AI技术与自身的电气化、自动化、数字化三大技术深度融合，从构建传统机器学习及其用例开始，将AI技术深度融入诸多解决方案中，覆盖微电网、柔性制造、工艺流程优化、智能控制、能源系统等多元化的具体场景，而这些解决方案也首先在其自身工厂运营中获得了验证。目前为止，施耐德电气累积了超过100个AI真实用例，为楼宇建筑、基础设施、工业制造、数据中心等行业的用户提供了借鉴。

场景应用，激发AI技术的产业价值

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，AI技术无疑是全球产业界最关注的热点。彼得·韦恺哲认为，AI是一种解决业务挑战的技术手段，施耐德电气本身并不开发基础性技术或模型，而是关注如何选择正确且合适的技术来帮助用户解决实际问题，产生价值。

比如，现在各行各业正共同面临能耗和碳排放挑战。在能源供应侧，新能源替代是重要手段；而在需求侧，无论是楼宇、制造、运输，各大行业正在加速电气化转型。大规模部署AI技术，可以有力推动供需两侧同步转型，同时更加高效，而这也正是施耐德电气的所长之处。

在供给侧，未来电网可能从集中化的能源生产转向更加分散的能源供应。通过部署光伏、风能等等，未来每一栋楼宇都有可能形成微电网。“试想未来有上百万个微电网与主电网相连，这就会形成一个非常复杂的网络，这需要AI算法去设计和管理百万级别以上的微电网互联互通，同时这些微电网也是完全绿色的。”彼得·韦恺哲谈到。

在需求侧，楼宇、家居、工业生产、基础设施、交通以及数据中心等行业都存在增效降碳的需求，具体应用场景更是千厂千面。为此，施耐德电气开发了针对性的解决方案和用例。

在工业领域，借助AI算法，施耐德电气为百威啤酒的产线制定智能控制策略，优化物料添加量，实现整体质量、成本、效率的优化，相关流程的效率可提升15%。在数据中心，施耐德电气基于AI算法与机器学习，帮助大连银行优化机房内的末端精密空调，并对冷站系统控制进行全局优化，末端直接节电31%，冷站制冷效率预计提升20%。

同时，为帮助用户加快AI部署，施耐德电气还推出了企业级人工智能平台EcoStruxure AI引擎，提供经过验证的AI模型和场景案例，实现一站式AI模型构建、部署与运维，已广泛应用于汽车、食品饮料、楼宇、数据中心等多个行业，平均每年可提升3%-5%的生产效率并降低5%-10%的能耗。大会期间，EcoStruxure AI引擎还获得世界人工智能大会卓越人工智能引领者奖（Super AI Leader Award）。

潜能无限，AI激发未来变革

AI潮流势不可挡，其技术本身在加速迭代，其应用范围也越来越广。

正如大会首日，彼得·韦恺哲在产业发展论坛上发表以《人工智能规模化应用，推动高效与可持续发展》为题的主旨演讲时所谈到的那样：“全球产业正竞相加速数字化转型，IoT（物联网）设备数量十年增长了6倍，海量的数据正从各行各业的生产场景中源源不断地涌现。另一方面，生成式AI在两个月内就获得了超过1亿用户。AI技术大规模应用的时代已然到来。”

数据是数字化时代的原矿，数据的爆发式增长既为产业提供了机会，也带来了挑战。对此，彼得·韦恺哲告诉笔者，“将AI技术与其他数字化技术结合，将形成更强大、更完美的解决方案。大规模部署和应用AI技术，能帮助用户加快数据处理，深挖数据洞察，产生优化决策，产生重要的价值。”

比如IoT（物联网）所收集到的大量数据，可以通过AI技术实时分析处理，同时这些数据也不断训练AI算法与模型，使AI技术在实际应用中越来越符合产业需求。

他还强调，AI之于未来，正如三十年前的互联网之于今天，人类今天还未能完全了解AI技术的潜力，其价值仍有待挖掘，而场景正是检验、训练、强化AI技术的“练兵场”。未来，AI将为各行各业带来颠覆性的变革，企业必须尽快将技术付诸应用，先人一步赢得发展优势。

“技术的终极目标是赋能于人。施耐德电气致力于不断强化研发创新、深化生态协作，赋能更多中国企业拥抱AI技术，共同推进高效与可持续。”彼得·韦恺哲总结道。

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