清晨六时，上海某垃圾焚烧厂中控系统发出刺耳鸣响——3号炉膛火线温度突破安全阈值。此时，搭载AI视觉感知的控制系统立即启动自主决策：自动补料、调整风门，五分钟内将燃烧参数拉回最优区间。这套由施耐德电气与生态伙伴联合开发的智能控制系统，通过融合机器视觉与实时优化算法，实现了对工业燃烧过程的“无人干预”精准调控。
“AI产业化已进入生态协同主导的新阶段。”施耐德电气中国区高级副总裁熊宜指出，“当AI从实验室走进锅炉房，单打独斗的技术路线难以突破产业化鸿沟。”他认为，AI规模落地的本质是技术、场景与规模的三重接力赛：技术层需生态补全能力拼图，场景层需行业专家深度介入，规模层则依赖开放平台聚合开发者力量。“生态的厚度，决定了AI产业化的高度。”
破解产业化困局的生态钥匙
熊宜分析，当前AI落地面临三重挑战：
技术纵深化不足：从底层芯片、算法框架到上层应用，全栈技术需生态协同。例如垃圾焚烧AI控制方案需融合计算机视觉、实时优化算法和工业控制系统，单一企业难以覆盖所有技术环节。
场景穿透力薄弱：以预测性维护为例，缺乏对设备运行机理的理解，再先进的算法也无法精准预判故障点。施耐德电气与某风机厂商的合作中，正是依靠对方20年的振动分析经验，才构建出有效的轴承故障模型。
规模化网络缺失：单个工厂的成功案例难以复制。施耐德电气通过“创赢计划”平台，将无锡灯塔工厂的AI质检方案开放给生态伙伴，现已推广至12家制造企业。
构建生态竞争力的三大引擎
基于此，施耐德电气打造三维生态体系：
理念开放化：对内推行“影响力”价值观，打破部门墙；对外倡导数据共享。2024年内部AI竞赛中，物流团队向生产部门开放了原本保密的运输延迟预测模型。
技术专业化：中国研发中心掌握全业务链开发能力，近三年AI专利增长200%。在机器视觉领域，其AI算法对复杂工业环境的识别准确率达99.2%，成为生态合作的“技术锚点”。
人才复合化：通过“数字公民”计划培养既懂Modbus协议又精通Python的跨界工程师。预计2025年，中国区将拥有500名具备AI认证的OT专家。
生态协同的实践图谱
纵向深耕：
联合工信部国合中心打造“创赢计划”，6年沉淀40余项联创成果。某合作伙伴开发的AI能耗优化系统，已帮助30家工厂降低平均能耗12%。
与英伟达共建实验室，针对AI工厂研发智能配电柜，将GPU集群能耗降低15%。
横向拓展：
携手浙江氢能创新中心创建全球首个氢能装备数字孪生平台，实现电解槽故障预测响应速度提升90%。
开放知识图谱工具，助力中小企业在设备维修知识库建设中减少80%人工标注量。
其生态成果获两大“灯塔工厂”实证：无锡工厂借AI优化工艺链，产品合格率提升至99.98%；上海普陀工厂通过AI调度，物流效率提高40%。同步发布的《AI for GREEN》白皮书揭示：算力增长与能源消耗的剪刀差需全产业链协同破解。
“生态协同是马拉松而非短跑。”熊宜总结道。在7月26日世界人工智能大会上，施耐德电气将展示与生态伙伴共同研发的工业AI“工具箱”，覆盖预测维护、能效优化等20个场景。“唯有握紧生态接力棒，才能跑赢AI产业化最后一公里。”
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