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產業AI變革現場發生了什么?施耐德電氣“創贏計劃”的能源與工業實踐

2026-02-10 14:59  瀏覽:  

產業AI的浪潮正席卷而來,從能源到工業,幾乎無一不被卷入數字化轉型與智能升級的進程之中。但在產線密集、設備老化、能耗壓力持續加大的現實環境中,大量企業已逐漸意識到:AI系統上了、行業數據采了,并不等于工廠變聰明了。

從最初的OT(操作技術)與IT(信息技術)融合,到如今的AI大模型應用,產業升級正逐步融入工業設備、能源系統和供應鏈管理等場景更細致而復雜的環節。行業關注點也變得更加現實和嚴苛——在技術的先進性之外,企業更看重的是系統如何在高可靠性、強安全性與長期運營壓力之下,真正高效智能地跑起來。

在這樣的背景下, 施耐德電氣專注創新孵化和成果轉化的平臺——“創贏計劃”,也釋放出一個明確信號:各行各業的全球廠商正在將AI從技術敘事,帶入組織協作和產業落地的體系建設環節。

“創贏計劃”由工業和信息化部國際經濟技術合作中心與施耐德電氣共同主辦,通過與中小企業、開發者及行業伙伴及客戶聯合共創,加速技術融合,推動行業數字化低碳轉型。

經過2020年至今的探索與迭代,該計劃已逐步完成從0到1、從1到N的規模化與成果轉化,從最初的概念設計邁入了已驗證的PoC落地應用及多場景復用開拓。圍繞能源管理和智能制造兩大領域,施耐德電氣在過去數年吸引了超過1300家中小企業參與、推進孵化超過40項聯合創新項目。

從能源系統的安全與效率,到工業系統的智能化與可靠性,這些案例匯聚了技術融合創新的諸多成果,項目落地覆蓋電網、建筑、化工、冶金、市政、水等多個行業。

通過搭建面向中小創新企業的聯合創新平臺,施耐德電氣試圖構建一個更具現實意義的產業側AI生態,讓AI不只是在技術層面定義未來,而是成為制造系統和能源系統中的結構性能力。

從技術引入到價值共創:創贏計劃如何“制度化”產業創新

相較于傳統意義上的企業創新大賽或創業營,施耐德電氣的“創贏計劃”更像是一套圍繞工業與能源領域構建的聯合創新機制:企業提供真實場景、技術平臺與產業資源,聯合創新團隊輸出模型能力、工程方法與場景理解,雙方共同完成從技術驗證到產業落地的全過程。

在連續六季的發展中,這一計劃已經形成相對清晰的運行邏輯:初期是支撐項目從0到1的“加速營”,以及推動項目從1到N、實現產品化與規模化的“成長營”,到后期設置專門探索AI與各場景結合、推動前沿概念驗證(PoC)的“AI+探索營”,現已構成從實驗到部署的完整閉環機制。

與短周期創新孵化不同,“創贏計劃”的重點在“深”,不在“快”。其核心設計,正是圍繞能源和工業場景的復雜性、穩定性與安全性展開。在能源系統、工控系統、基礎設施網絡等領域,任何概念級創新若無法通過長期運行的驗證,都難以真正進入產業主流程。

換言之,“創贏計劃”更強調工程可信度與商業可持續性,這也是該項目逐漸在行業中形成影響力的原因。相比爆發式的單一產品成果,它更加追求的是搭建產業與技術協同的基礎設施能力。

從更宏觀的角度看,施耐德電氣 “創贏計劃”釋放出的另一個信號在于,中國“AI+產業”的競爭正在從模型能力轉向系統嵌入能力——誰能進入能源系統、制造系統與城市系統的運行結構,誰才掌握長期價值入口。

這一賽道的競爭要素顯然不同于C端產品:更長的驗證周期、更高的部署成本、更復雜的組織協同以及更嚴格的技術合規要求。這決定了單點創新難以構成長效增長引擎,唯有平臺級整合能力,才能形成持續演進的系統優勢。

這也解釋了為何施耐德電氣在“創贏計劃”中反復強調生態共建而非單項技術突破。在工業體系中,真正的創新往往發生在接口處,例如技術與工程的接口、數據與流程的接口、大企業與創新企業的接口。

在這一意義上,“創贏計劃”所構建的不只是一個創新孵化項目,更是一個將AI嵌入中國產業體系的長期渠道。本文聚焦的“創贏計劃”五大往期聯創項目案例展示正是宣告了這樣一種可能性,即這類機制的持續演化,將直接影響中國制造在下一階段數字化競爭中的坐標位置。

能源系統如何實現智能化躍遷?

在新能源高比例接入、電力系統復雜度持續上升的背景下,能源基礎設施過去依賴人工巡檢與經驗調度的配電體系,已經難以應對高并發負荷、不確定工況與更嚴苛的供電連續性要求,它需要一套更加穩定可靠的系統。

圍繞這一現實需求,施耐德電氣 “創贏計劃”與生態伙伴在配電、運維與用能管理等領域持續數年推進聯創實踐,逐步構建起一套面向未來電力系統的工程范式。

在今年展示的往期項目中,分屬能源領域的有“數字孿生配電房”、“基于差動+光纖/5G的速動型配網故障自愈應用”,以及“高校多產品線綜合改造業務”三個案例,合作伙伴分別為孿數科技、南京智匯、拓深科技。

上述聯創方案均有不同程度的項目交付與落地,所屬行業覆蓋電網、供電公司、大型園區、地鐵、商業建筑、高校建筑等。

“數字孿生配電房”來自2021年創贏計劃,它為電力系統引入了可視化決策能力。該系統基于EcoOS生態平臺構建三維映射,將設備狀態、運行數據與運維流程匯聚于統一界面之中,使配電系統首次從不可見轉為可感知。

在懷柔科學城等項目中,這一方案顯著改善了紙質化臺賬、信息割裂和運維滯后的長期頑疾,并已在蘇州等地實現復制應用。數據顯示,該項目將運維響應時間壓縮約30%,培訓效率提升50%,累計落地金額已達數千萬元規模,成為數字孿生在配電領域規模化應用的早期樣本。

為解決配電網級差配合難、停電范圍廣、故障恢復慢等問題,“基于差動+光纖/5G的速動型配網故障自愈應用”作為更具工程屬性的底層能力,通過融合差動光差技術與光纖、5G,打造差動自愈裝置,實現毫秒級故障定位與自動隔離,使配電系統具備自我修復能力,突破電網運行可靠性提升的瓶頸,打造安全可靠用電新防線。

在浙江等地的部署實踐中,該系統已實現多站點間聯動控制,并被評為區域電網高可靠性改造標桿案例。在工程語境中,這類裝置正由應急設施轉為基礎設施,為高比例新能源電網提供必要的安全冗余。

此外,能源系統的智能化還在進一步延伸至用能末端。校園電力智能管理系統通過AI電流指紋與負荷識別算法,將高校復雜場景中的用電行為轉化為可管理、可預測的參數體系,長期可為城市、園區與公共設施提供精細化管理基礎。

目前,在多所高校的改造項目推進中,該系統被用于解決老舊設施、人工巡檢低效和供電可靠性不足等長期問題,也為智慧園區與復雜公共設施提供可復制路徑。其意義不止于節能管理,更在于驗證了一條未來路徑:能源系統或將從單一的調度網絡,逐步轉向由大量具備感知與決策能力的智能節點共同構成。

相比傳統創新大賽模式孵化下的成果,來自“創贏計劃”的聯創方案顯得更具真實細膩的產業視角,也更有可落地性,從調度中心到負荷端,它們真實探究到了企業能源管理需求的痛點與顆粒度。

可運行、低打擾:工業智能的現實解法

與能源系統類似,工業領域的挑戰在于如何在不打斷生產的前提下完成智能升級。現實中的工廠往往運行年限較長、系統異構嚴重,替換式改造在多數情況下缺乏可行性。

正是在這一約束下,施耐德電氣 “創贏計劃”的聯創實踐更強調在既有體系中嵌入智能能力,實現漸進式演進。

其中,有兩項方案圍繞運維模式與系統協同進行深化,它們分別是“工業零信任解決方案”和“傳動系統預測性維護平臺(ATV Predict Plus)”,合作伙伴為防特網和輝度智能,目前已落地化工、冶金、市政水等行業。

數字化轉型中,傳統工業網絡邊界愈加模糊,內網不再可信,簡單密碼無法保護賬戶,關鍵設備易遭攻擊。2023年脫穎而出的工業零信任安全架構,正是對這一現實環境的回應。

工業零信任安全架構首次將信息安全的“零信任”理念系統性引入工控系統領域,通過身份認證、微隔離與軟件定義邊界等機制,對關鍵資產進行精細化防護,在不影響連續生產的前提下提升系統安全水平。

當前,在青島、溫州、錦州等地的項目實踐中,該架構實現了對關鍵資產的分級防護,不僅能響應防護訴求,還能攻克可信區域難以防護、傳統認證易被破解等痛點,成為工業數字化進程中不可忽視的一道底層防線。此外,該系統在國外市場也實現了不少項目贏單。

安全問題之外,工業場景的另一轉型癥結在于設備運行狀態可能帶來的影響,例如傳動設備故障影響產品質量,非計劃停機影響生產效率及成本,異常停機可能產生安全事故等。

對于上述問題場景,ATV Predict Plus傳動系統預測性維護平臺可針對性解決。它以變頻器為數據入口,將AI能力直接嵌入設備層,實現對電機、泵、風機等核心系統的健康監測與失效預測。通過內嵌算法提前識別失效趨勢,降低非計劃停機帶來的隱性成本。

與傳統運維模式相比,其優勢并非看得更多,而是判斷更早:通過內嵌模型識別趨勢性異常,使運維從被動維修轉向事前干預。這不僅能為客戶預測變頻器的故障,也能預測動力負載的故障。

該平臺當前已完成交付方案設計,試點項目正在落地中,已于12月完成交付。試點項目數據顯示,該方案可提升設備利用率約17%,降低維修成本約25%,并顯著減少非計劃停機帶來的生產損失。這意味著工業生產環境中的可靠性首次具有了可計算、可預期的技術內涵。

這兩項實踐反映出工業系統智能化的共識路徑,不追求整體重構,而在關鍵節點以AI為補充工具,嵌入智能機制,使復雜系統在可控范圍內逐步進化。

寫在最后:

無論是能源領域配電房的數字孿生、毫秒級自愈系統,還是工業現場的零信任架構與預測性維護,這些案例共同指向一個更清晰的趨勢:工業與能源的智能化最相關的不是模型水平或算力大小,而是一場圍繞系統長期運行、工程可行性與產業協作能力的深度變革。

施耐德電氣 “創贏計劃”的價值正在于此——它通過與中小創新團隊的聯創機制,讓那些真正可落地、可持續、能與存量體系兼容的能力逐步成型。這種機制化的創新方式,使技術從概念走向工程化與體系化,為產業創造出一個更長期、更穩健的智能底座。

從更大的視角看,傳統產業的下一階段競爭將圍繞AI能否進入系統結構、與工程邏輯深度耦合。這關乎企業的智能化水平能否在各自產業核心場景中得到穩定累積。

當產業跨入AI能力變革的深水區,企業到底應該如何自處?

施耐德電氣的“創贏計劃”當前給出的路徑,或可成為更多中小創新企業未來產業升級的重要參照。加入類似“創贏計劃”的聯創路徑之中,它們將得以探索出更具產業價值、更符合時代需求的AI解決方案,成為技術紅利的締造者與獲得者。

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