工业AI破局，从单点试点走向规模化应用

AI正快速渗透工厂的各个生产环节，但产业端普遍面临一个痛点：工业AI试点项目层出不穷，能够真正落地铺开、形成规模化价值的却寥寥无几。施耐德电气集团董事、高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红指出，工业AI的价值不在于单一场景的验证突破，而在于把成熟经验持续复制、跨场景协同拓展，由零散的试点微光汇聚成驱动产业升级的星河。

历经多年探索，工业AI已经在众多工业场景完成从0到1的验证。但对于工业产业来说，单点突破远远不够，核心目标是推动AI从单一场景向外延伸、从单家工厂扩散至全行业，把零散的实践沉淀为标准化的行业能力，让技术创新转化为长期、普惠的产业价值，这也是过程自动化升级的核心诉求。

丁晓红提出，工业AI从局部创新走向规模化推广，需要依次跨越场景化、体系化、规模化三重台阶，三者层层递进。

场景化是落地第一步。工业场景工况复杂、行业差异巨大，并非所有生产问题都适合用AI改造。企业需要立足真实业务痛点，筛选痛点清晰、收益可量化、具备复制潜力的场景，完成技术到业务价值的转化。在化工、油气等高风险流程行业，智能化改造需要搭配可靠的安全仪表系统，在AI优化生产的同时守住安全生产底线。

体系化，意味着AI跳出独立工具的定位，融入设计、建造、运营、维护全生命周期。随着数据链路打通、系统协同能力增强，单场景沉淀的工艺知识、模型经验可以跨工序复用，深度嵌入企业整体运营管理体系。

规模化，则要求将场景经验进一步抽象、标准化，依托开放生态链接上下游伙伴，实现跨工厂、跨企业复制。简单概括：场景化解决价值问题，体系化解决持续运行问题，规模化解决复制推广问题，共同构成工业AI价值兑现的完整路径。

想要顺利走完这三段进阶之路，行业Know-how、开放数智底座、能源科技与产业生态缺一不可。只有多维度能力深度融合，工业AI才能走出样板间，为制造业智能化转型赋能。

参考链接：

https://www.schneider-electric.cn/zh/product-category/86798-%E8%BF%87%E7%A8%8B%E6%8E%A7%E5%88%B6%E4%B8%8E%E5%AE%89%E5%85%A8/?filter=business-1-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96