AI技术大规模应用，能否改变未来产业格局？

AI技术规模化应用的时代开启

在当今科技飞速发展的时代，AI技术的大规模应用已成为不可阻挡的趋势。刚刚结束的世界人工智能大会（WAIC2024）就为我们清晰地呈现了这一局面。全球产业技术的领军企业施耐德电气在大会上全面展示了AI技术在真实行业场景中的创新应用，这无疑是一个重要的信号。

施耐德电气的AI技术探索

施耐德电气全球执行副总裁，首席数字官彼得·韦恺哲（PeterWeckesser）在大会的产业发展论坛上发表了极具前瞻性的演讲。他指出，全球产业正竞相加速数字化转型，AI规模化应用的时代已然来临，这将为产业带来降本增效的契机，推动社会走向高效与可持续发展的道路。

关注两类AI技术

施耐德电气重点关注两种类型的AI技术，一种是通过分析结构化数据来生成洞察的传统机器学习，另一种是能够从非结构化的数据中产出新内容的生成式AI。并且，该公司在这两个方面同时发力，持续将这两类AI技术融入已有的数字化产品和解决方案之中。

AI技术与行业场景深度融合

AI技术若要真正实现其价值，就必须深入到具体的行业场景中。各行各业的场景复杂多样，通用模型往往难以满足实际需求。因此，只有将AI技术与行业场景深度结合，才能形成有针对性的专业解决方案，切实提高产业效率，加速绿色发展。

工业领域的成功案例

在工业领域，施耐德电气借助AI算法为百威啤酒产线制定智能控制策略，优化物料添加量，实现了整体质量、成本、效率的最优化，相关流程的效率提升了15%。

数据中心的显著成效

在数据中心方面，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，实现末端直接节电31%，预计冷站制冷效率提升20%。

AI技术的大规模部署

AI技术的价值不仅体现在与具体场景的融合，还依赖于大规模的部署。彼得·韦恺哲认为，AI技术与各大产业的发展紧密相关，是影响所有行业的关键技术因素。

能源领域的变革

几乎所有行业的用户都希望借助AI技术降本增效，而在能源领域，AI技术正在推动全球能源系统的供需两侧同步转型，帮助新能源加快发展和并网。

楼宇建筑的节能突破

以楼宇为例，全球楼宇建筑消耗40%左右的能源，排放40%左右的二氧化碳，是全球减碳的重点领域。施耐德电气带来的大量与能源管理相关的AI应用，如首创的楼宇暖通领域AI应用的SpaceLogicTMAIBOX楼宇节能盒，帮助楼宇建筑实时调整用能策略，提效减碳。

AI领域的商业模式创新

彼得·韦恺哲还就AI领域最为关注的商业模式给出了独到的见解。任何构建AI应用并嵌入产品的整体解决方案，都可以为用户提供类似Copilot的强化辅助功能。

定制化与长期服务

施耐德电气构建了一种可持续的商业模式，不仅根据用户需求定制化AI嵌入的解决方案，还针对其使用需求提供长期服务。

技术赋能与人

技术的终极目标是赋能于人，施耐德电气基于IT和OT的深度融合，嵌入前沿的AI应用，提供整合性解决方案，更好地服务于用户需求。

强大的技术与生态支撑

强大的技术和生态能力并非一蹴而就，而是源自于长期的深耕。施耐德电气在全球已建成4大人工智能中心（AIHub）及创新基地，拥有超过350位人工智能和数据专家。

合作共赢的生态伙伴关系

施耐德电气正与英伟达、微软等生态伙伴合作，在能耗预测、模拟仿真、策略优化和设备控制等多个领域实现节能减碳和智能化运营，共同推动各大产业加快实现高效与可持续发展。

随着AI技术的不断发展和广泛应用，我们有理由相信，未来的产业格局将发生深刻的变革。而像施耐德电气这样的企业，将在这场变革中发挥重要的引领作用。

相关问答

AI技术规模化应用的优势有哪些？

AI技术规模化应用能够为产业带来降本增效的效果，提高整体效率和能效，降低产业链整体碳排放，推动社会走向高效与可持续发展。

施耐德电气关注的两类AI技术分别是什么？

施耐德电气关注通过分析结构化数据来生成洞察的传统机器学习，以及从非结构化的数据中产出新内容的生成式AI。

AI技术如何在工业领域发挥作用？

在工业领域，AI技术可以为企业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、效率的最优化，提高生产效率。

AI技术在数据中心有何成效？

在数据中心，AI技术能帮助优化机房内的末端精密空调，对冷站系统控制进行全局优化，实现节电和提升制冷效率。

AI技术在楼宇建筑领域的应用有哪些？

AI技术可以帮助楼宇建筑实时调整用能策略，如通过SpaceLogicTMAIBOX楼宇节能盒提效减碳。

施耐德电气的AI技术有怎样的生态支撑？

施耐德电气在全球建成4大人工智能中心及创新基地，拥有众多专家，并与英伟达、微软等生态伙伴合作。