公司AI战略核心 - 将AI战略凝练为“AI产品+AI服务”的组合拳，深入工业、楼宇、数据中心、基础设施及电网等具体场景 [1] - 战略核心在于破解技术落地难与投资回报不确定等瓶颈，助力企业加速数智化转型升级 [1] - 关注焦点是如何将在具体场景中验证成功的案例，在同一类型场景中进行更广泛的推广 [7] AI创新实践方向 - AI创新实践概括为三大层面：面向市场的创新、生产运营的创新和生态系统的创新 [4] - 面向市场的创新核心是以创新的产品与技术服务客户 [4] - 生产运营的创新聚焦于利用AI提升运营效率，技术贯穿从研发设计、供应链管理到生产运营及营销售后的全产业链 [9] - 面向生态的创新旨在通过开放合作构建创新生态，涉及多方主体协同 [10] 具体应用场景与成效 - 在啤酒生产领域，通过AI算法优化硅藻土添加量，实现过滤效率提升约20%，并节约15%左右的物料 [5] - 成功经验已复制推广至多家工厂，优势在于应用场景具体且投资回报确定 [5] - 在楼宇管理领域，合作伙伴利用AI模型预测冷负荷需求，实现超过5%的节能效益，且预测准确率高达95%以上 [5] - AI应用在化工等流程行业的设计阶段三维建模、设备预测性维护、工艺优化等关键环节取得进展 [7] 规模化落地与平台支撑 - 成熟AI应用的规模化落地是AI技术未来的核心发展方向之一 [7] - 客户关注焦点集中于如何将实践经验提升至企业战略层面，以及寻求更稳健的技术平台来支撑和整合多个AI场景 [9] - 软件平台是AI应用落地的关键支撑，需利用现有成熟平台或自主开发适配的软件体系 [9] 生态系统构建与合作 - 通过“创赢计划”等项目平台，并开启AI专门赛道，与伙伴在AI视觉、智能供应链等具体场景开展合作 [10] - “创赢计划”启动6年累计吸引超过1400家中小企业参与，孵化出40多项价值突出的联创成果 [10] - 联合光伏、储能、虚拟电厂等领域合作伙伴，借助AI赋能的软硬件技术，共同构建新型电力系统 [11] - 生态合作涵盖业务合作、股权投资、长期的校企合作与职业教育，并建立专门的AI开发者社区 [13] 驱动行业变革的核心趋势 - 驱动商业世界变化的三大趋势：AI与数字化的技术革命、能源结构的深度调整、可持续发展的全球共识 [14] - 公司将AI等数智化技术与能源技术深度结合，推动能源转型并助力产业转型 [14] - 中国已成为公司的创新源泉，庞大的市场和应用场景助推AI技术的研发与落地应用 [14] 组织架构与人才战略 - 推进全球“多中心”战略，在中国市场体现为“中国中心”战略下的研产销一体化部署 [14] - 在建筑、工业、能源技术等行业建立独立且完整的架构团队，例如去年专门成立跨产品线的化工行业团队 [15] - 在全球范围内建立超过350名AI专家团队，并在中国设立AI创新实验室，加大行业应用人才投入 [15] 未来机遇与能源系统架构升级 - 未来重点是从技术应用层面上升至整个能源系统架构的升级，企业需考虑如何融入新架构以获得优势 [19] - 新型电力系统的构建正推动用能侧管理迈向更高层次的协同，例如数据中心需动态调度算力资源 [19] - 未来产业发展重点是一场根本性的架构革新，是硬件与软件深度融合的系统性变革 [20]