提效率、省成本 AI加速渗透工业领域 赋能作用正在体系化和生态化

央广网北京5月30日消息（记者吕红桥）据中央广播电视总台经济之声《环球新财讯》报道，当前，人工智能正加速赋能新型工业化。AI应用已经拓展到了哪些行业和领域？哪些应用场景比较典型？2025施耐德电气创新峰会昨天举行，峰会对AI在能源供应、数字孪生、生产控制等领域的应用作了系统展示。

电力供应的稳定性关系工业经济命脉。传统电力故障排查依赖人工经验，响应相对滞后，而且成本相对较高。在本届峰会上，施耐德电气展示了一套能源管理系统。它通过大量收集设备温度、局部放电频率与幅值等关键参数，智能分析判断是真实故障还是假性故障，从而大幅缩短了电力检修停电时间，降低了人工成本。技术人员说，这套系统的算法模型还能实现电力设备预测性维护。

施耐德电气技术人员说：“如果第一台设备坏了，可能第二、三台全都会受到影响。如果提前知道这个设备有问题，就能找合适的时间，提前主动停电去排查，把故障排除掉。一开始只是小故障，不管的话可能就会变成大故障。小故障可能停电10分钟至15分钟就能解决，后面可以安全地运行10年至20年，对整个电网的投资来讲是很经济的事。”

人工智能还能重构工业设计范式。数字孪生技术通过构建物理工厂的数字模型，可以在设计阶段预演设备联动、能耗分布及故障场景。技术人员表示，在软件虚拟环境中，人工智能技术可以进一步增强工业设计能力，检测机械干涉、管线冲突等传统设计难以发现的隐患，通过快速迭代实现“零成本试错”，从而显著缩短工厂建设周期，降低投产后的故障率。

技术人员介绍：“在设计时把以后整体的实际运行场景都模拟出来，在制造任何一台设备，采购任何一台设备前，就已经把整个厂房都设计好了。它将来是如何运行的，包括很多机械的厂房设计，设备之间有没有干涉，都能看得出来。跟传统的设计相比，可以把风险控制到最低，一开始就把所有问题找出来，等在虚拟环境里面都做好之后，再真正采购去建厂。”

在生产环节，人工智能正在帮助企业提高能源利用率和生产效率。以本届峰会上展示的啤酒生产过程为例，在生产中需要用硅藻土对原料进行过滤，以往当生产工况发生偏差时，程序不能自动纠正硅藻土添加量，容易造成质量风险、物料浪费和效率降低。而AI系统通过实时分析各种数据，能动态计算最低投加量。

技术人员介绍：“加硅藻土过去是人工来定加多少，过程中可能会有不必要的损耗。如果AI通过数据来计划，就能够给出硅藻土动态的添加量，基于最少的添加量，在保证最好质量的前提下进行添加，这样可以节省成本。”

这些应用背后，是人工智能对新型工业化的赋能作用正在体系化和生态化。以施耐德电气为例，公司已构建了三层数字化架构：互联互通的底层设备实现状态感知和数据采集，中层实现边缘计算，顶层提供软件应用和服务，为企业提供决策支持。AI作为先进数字化技术，全面增强各项功能，帮助企业进一步提高生产运营效率和能源效率，更好增效降碳。

施耐德电气执行副总裁、中国及东亚区总裁尹正表示：“越来越多设备、元器件、系统会互联互通，有大量传感器把它们的形态和状态自动采集起来，在第二层做到自动采集大量数据，能够整合、交互。到了第三层，不管是通过现在的机器学习还是生成式AI，来提供以专业应用为导向的分析、服务，在整个工艺的生命周期，包括设备设施的生命周期来提高效率，提高能力。”

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