施耐德电气：依托开放底座推进工业AI规模化落地

理念需要落地实践来检验。围绕场景化、体系化、规模化的进阶路径，施耐德电气持续在重点行业推进工业AI落地探索，依靠扎实的工业自动化控制体系支撑各类智能化应用稳定运行。

在场景创新层面，施耐德电气深耕能源化工、冶金矿业、市政水务、数据中心等关键赛道，服务大量头部工业客户，围绕生产管理、公用工程、供应链等板块落地预测性维护、能源优化、需求预测等AI应用，同时探索生成式设计、AI辅助工程等前沿方向。多个标杆项目已经交出亮眼成果：某化工新材料企业借助AI优化SOP，大幅压缩热源切换时长；海外天然气化工项目依靠AI自动完成控制系统组态配置，拉高工程建设效率。

想要从单一场景升级到体系化应用，核心是搭建可支撑AI持续迭代的开放架构。EcoStruxure开放自动化平台（EAE）打通OT与IT的数据壁垒，搭配AVEVA剑维工业软件贯通工厂全生命周期。在某电气集团5G智慧工厂项目中，这套架构实现软硬件解耦，依托可编程逻辑控制器plc等控制单元，封装标准化设备模板，实现程序模块化复用，方便系统迭代升级，为AI长期部署打好基础。

而规模化复制离不开产业生态协同。施耐德电气通过创赢计划、EAE生态共创计划联动客户、集成商、开发者，共同沉淀可复用方案。其中联合伙伴打造的边缘预测性维护系统，在边缘侧搭建故障预测模型，形成监测、分析、报警、诊断闭环，可向产线、全厂拓展，减少非计划停机。

AI大规模应用之后算力需求持续走高，稳定绿色的能源体系同样是重要底座。电气化、自动化、数智化深度融合，才能持续释放工业AI价值。正如丁晓红所说，单点的微光有限，行业知识、数智底座与生态协同共同成熟，工业AI才能不断复制成功案例，助力产业高质量发展。

参考链接：

https://www.schneider-electric.cn/zh/product-category/2800-%E7%94%B5%E7%A3%81%E5%BC%8F%E7%94%B5%E5%AD%90%E5%BC%8F%E5%92%8C%E5%AE%89%E5%85%A8%E7%BB%A7%E7%94%B5%E5%99%A8/?filter=business-1-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96