公司战略定位升级 - 施耐德电气作为有190年历史的全球能源技术引领者，正在进行定位升级，强调将AI等数智化技术与能源技术深度融合，在推动能源转型的同时助力千行百业加快转型升级，最终实现高效组织、长效增长的目标 [2] 突破AI落地瓶颈的三大创新维度 - **面向市场的创新**：AI技术是手段而非目的，关键在于找到具体应用场景以产生切实价值 公司通过将AI技术与产业需求深度融合解决生产运营难题 例如在啤酒生产过滤环节，通过AI算法预测和模拟工艺，实现硅藻土添加量的智能调控，使该工厂过滤效率提升约20%，物料消耗节约15%，并成功复制到多个工厂 [3] - **生产运营的创新**：将AI嵌入数字化系统可整体提升企业运营效率，企业需随之优化流程以实现系统性提升 公司自身已在研发设计、供应链管理、生产运营到营销售后的全流程中积极开发和部署AI应用 具体应用包括利用AI大模型提升供应链规划管理、以AI小模型实现预测性维护、在工厂引入AI视觉检测及算法支持的协作机器人等 [4] - **生态系统的创新**：AI技术的发展应用离不开数据、算法、模型、算力、能源等各方支持，单个企业难以凭一己之力解决系统性挑战 公司正加快与本土伙伴围绕AI技术共创产业应用，构建AI相关生态系统，推动创新从“点状突破”走向“系统协同” [4] 生态系统构建的具体举措与成果 - 通过发起“创赢计划”长期助力创新型企业进行数字化创新，2025年的计划专门开辟AI赛道，将技术创新与产业实际需求对接 6年间该计划已吸引1400多家中小企业参与，输出40多项联创成果，AI相关解决方案在具体产业场景中得到验证和商业孵化 [5] - 在能源转型背景下，公司以集群思维构建AI赋能的能源生态，旨在将能源转型的一系列关键能力整合成稳定、互信、长期共赢的合作生态 公司发挥在智能化电气设备和AI赋能的数字化能源管理等领域的优势，与在光伏、储能、氢能等领域能力更强的伙伴合作，共同推进能源系统整体转型 [5] - 与合作伙伴共同探索不同能源应用场景，如在海外大型离网项目等场景中积累经验、验证方案，探索不同场景下的用能优化模式 [6] - 通过校企合作、职业教育与开发者社区建设，汇聚个体智慧与企业力量，让AI相关的生态边界更开放、创新更具活力 [6] AI在工业领域的应用场景与潜力 - AI正在从质量检测、预测性维护、设备健康管理，到供应链计划、能源管理、安全管理等多个层面重塑企业运行方式，帮助企业提升效率、降低成本 [7] - 工业领域经历了自动化、信息化、数字化的持续迭代，积累了丰富的数据资源且数据采集手段日益完备，为AI技术的深度应用奠定了坚实基础 [7] - 工业端未来应用AI潜力巨大，能帮助企业进一步挖掘数据价值，实现高质量、可持续的盈利性增长 具体应用实例包括：与本地生态伙伴通过激光扫描自动生成三维模型，帮助相关流程提升50%效率；在离散行业帮助厂商实现数据和AI技术驱动的精益管理，涵盖设备预测性维护、能源和碳足迹管理、机器人协同、供应链整体优化及物流AGV小车轨迹管理等 [8] - 工业领域AI应用未来将朝两大方向推进：一是加速预测性维护、机器视觉故障识别、工艺优化等成熟应用的规模化推广；二是探索具身机器人等创新方向，并通过全局优化整合分散的单点创新，实现全流程、全系统的效率提升 [8] AI助力打通能源与生产 - 未来AI技术将助力各行各业打通能源与生产、能源与算力，提升整体效率 例如在化工、半导体等行业，过去企业更关注生产装置的稳定运行与产能保障，对能源供给侧的成本优化与协同调度重视不足，而通过打通数据和引入AI技术，企业有望实现更高效运营且更加绿色可持续 [9] - 当前许多企业的AI探索仍基于传统的能源系统，并未产生对现有架构的替代性作用 能源系统的整体转型正在有序推进，企业未来应高度关注能源结构的变化（如从交流到直流）所带来的全新技术架构，最终实现成本优化和效能提升 这需要硬件和软件的迭代和紧密融合，是根本性的架构提升 [9]