推动AI在能源管理和工业领域的应用落地

AI 与可持续发展的融合，是当今时代最重大的机遇与挑战之一。随着数字化转型的加速，对能源、水资源和基础设施的需求也在不断攀升。本报告探讨了 AI、自动化和数字技术如何在四个关键领域——数据中心、电网、城市以及水务系统——推动转型，同时对负责任地部署 AI 的未来前景提出了展望。将可持续发展置于技术创新的核心位置，我们可以开启一个智能、包容和低碳的未来——由 AI 赋能、但以人为本。

为加速中国数字经济与实体产业融合，施耐德电气与奇安信集团联合成立技术本地化创新中心。该中心聚焦​​国产基础软硬件深度适配​​、​​信息安全合规体系建设​​及​​产学研协同创新​​三大方向，提供从设计到部署的全链路本土化技术支撑。通过联合麒麟软件、中科曙光等生态伙伴共建认证平台，推动解决方案的安全稳定与高效落地

施耐德电气张磊指出，AI重构制造业效率基因的关键在于​​数据、场景、人才三大要素的深度融合​​。AI通过​​运营、决策、管理三大价值链变革​​驱动产业跃迁：优化生产流程与能效分配，缩短决策链条并打破数据孤岛，将隐性知识转化为算法模型。施耐德电气以EcoStruxure平台整合IT/OT数据，在汽车、钢铁等行业落地AI方案，实现设备利用率提升20%、能耗降低15%，并通过350人专家团队与百所院校合作夯实人才基础。

施耐德电气AI方案通过实时采集加载压力、管网压力及电耗等参数，利用模型预测排气压力与能耗，实现双重优化：动态调度算法保障空压机满载运行以减少启停损耗，压力模型精准调控出口压力避免能源浪费。该方案已在某新能源车企落地应用，覆盖站房电力负荷预测、冷站智能策略及空压站高效运行等核心节能场景。

传统油漆调色依赖人工经验，耗时​​2-5天​​且需反复调整，制约生产效率。施耐德电气AI解决方案通过物联网控制器与I/O模块收集历史数据，生成精准颜料配比方案，将调色迭代次数减少​​30%-50%​​，显著缩短产品上市时间。在某涂料工厂中，AI驱动的​​ProLeiT过程控制系统​​实现批次管理、配方优化与能耗监控一体化，不仅提升颜色一致性，更降低原材料浪费与能源消耗，助力企业构建高效可持续的生产模式。

2025年数据中心产业迎来三重变革：AI算力需求重构推动训练集群转向推理任务，催生“推理数据中心”，但集中式处理低算力任务导致算力过剩；边缘计算因低延迟与安全性需求加速渗透。能源转型中，可再生能源与电池储能系统（BESS）成关键，数据中心与公共事业机构深化合作优化充放电策略。技术层面，液冷方案普及，AI驱动运维智能化显著降低故障风险及维护成本。

施耐德电气以“​​AI for GREEN​​”为核心价值主张，通过AI技术与工业、能源、数据中心场景的深度融合，驱动效率跃升与可持续转型。在工业领域，AI优化生产流程与设备运维，实现质量与能效双提升；在能源领域，AI重构源网荷储协同模式，增强电网韧性并加速可再生能源消纳；在数据中心领域，AI攻克高密度算力散热难题，重塑能效曲线。施耐德电气依托EcoStruxure平台推动“​​用AI节能​​”取代“​​为AI耗能​​”，引领产业迈向智能化与低碳化并行的新范式。

施耐德电气重磅亮相WAIC 2025，以创新赋能AI大规模产业应用。​​ 公司将于7月26日在上海展示包括EcoStruxure™边缘智能盒、智能楼宇专家及节能解决方案在内的最新AI产品组合，并联合生态伙伴呈现协同成果。施耐德电气深耕AI二十余年，其灯塔工厂实践已树立行业标杆。公司将聚焦技术、生态与人才培养，加速推动AI在提升效率与绿色化水平方面的深度应用，助力中国产业新质转型，共创高效智慧的绿色未来。

人工智能行业的用电量正在呈指数级增长，如何衡量并限制由AI技术发展带来的环境影响，降低其能源消耗？
施耐德电气正在大力推广AI俭约化标准，其中包括适度设计、不变的效率追求，以及环境价值与成本之间的平衡。

为真空炉部署基于振动机理和数学模型的设备故障诊断与预测系统，结合AI算法与模型训练，实现全天候在线智能监控、运行和维护。
通过智能监测设备早期振动，定位可修复故障，大幅减少非计划停机时间和设备平均修复时间，每年可节省维护费用120万元。

施耐德电气为某半导体企业的冰机系统提智能优化控制解决方能，利用AI建模确定制冷量需求和冰机负荷与变量之间的关系，对制冷量需求进行预测进而提供优化控制。实测数据显示，该方案节能效果达3-5%，如果配套硬件改造，综合节能效果可达5-10%。

目前，施耐德电气已经将AI技术应用于能源和工业的具体场景，帮助用户加速实现节能减碳和智能化运营，覆盖生产排班预测、泵和变频等水冷设备控制、啤酒过滤工艺优化、汽车涂装工艺优化，和冷机和空压机等暖通设备节能等。
我们以暖通空调冷站场景为例看一下AI技术如何发挥价值。

节能减碳一直是炼油厂和石化厂的重要任务目标，借助定制化、近乎实时的机器学习模型，我们能够帮助运营人员优化流程，减少碳排放。

生成式AI对工业自动化有哪些变革性影响？

伴随新一轮科技革命和传统产业变革深入发展，新技术的创新应用快速涌现在整个产业的方方面面，并呈加速融合之势，“持续性颠覆”成为当下全球制造业面临的“新常态”。