熊宜谈 AI 与生态：施耐德电气视角下，生态广度定义 AI 舞台

熊宜谈 AI 与生态：施耐德电气视角下，生态广度定义 AI 舞台

清晨六点，上海某垃圾发电厂的中控室大屏突然弹出预警：3号炉火线位置持续走高，有脱料风险。

在搭载AI视觉识别的控制系统调节下，未等值班人员到场，系统自动执行补料操作，负荷炉温和氧量快速回归最优区间——这是施耐德电气和合作伙伴正在探索的AI方案落地场景。这一方案将通过融合AI视觉识别技术和先进控制系统，实现对燃烧的精准控制。

电机管理这个项目是施耐德电气与生态伙伴联合推动AI应用的实践，借助施耐德电气“创赢计划”平台，双方正通过OT和IT融合，为用户打造联创解决方案，推动AI在垃圾焚烧发电这一具体场景中实现价值。

当AI技术穿透“人工智能+”的政策蓝图，真正扎进锅炉房的金属缝隙里，AI已经进入以产业化为中心的“下半场”，生态圈正在重塑竞争力。缺乏生态圈的AI，既难以突破技术奇点，更无法跨越产业化的鸿沟。

AI需要生态圈，尤其是产业化和规模化，其本质就是一场生态共融、价值共创的“接力赛”。只有依托多元协同的生态圈，才能更好地满足AI作为技术本体、产业化引擎和规模化载体的多重需求，进而打通AI的产业化之路。

电气配电盘首先，作为技术本体，AI的体系化决定了技术上的单点突破难以覆盖全链条需求。从基础层到平台层、再到应用层，从机器学习到深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱与推理，仅靠一家企业或机构的力量，很难“包打天下”，必须依靠生态圈的力量才能完成支撑AI纵深发展的“技术拼图”。2其次，AI落地产业需要高度场景化的应用模式。从制造业到电力能源，从楼宇建筑到交通基础设施，每个领域的垂直应用场景都有其独特的运行逻辑。以“AI预测性维护解决方案”为例，若仅有算法优势而缺乏行业经验，则无法精准匹配工艺流程中的关键控制点，更难以构建真正有效的故障预测模型。因此，成功的AI应用，需要精通各个垂直行业和场景的生态合作伙伴“接棒”创新。

参考链接：https://www.schneider-electric.cn/zh