施耐德IBM报告：大小模型融合，AI驱动工业绿色转型

施耐德电气IBM报告揭示AI在工业能源领域应用，大小模型融合互补，以“AI for GREEN”驱动降本增效、可持续发展，助力企业AI转型，打造AI驱动型组织

施耐德电气与IBM联合发布的这份报告，深入探讨了人工智能在工业和能源领域的应用，强调了大小模型融合互补是推动产业转型的必然趋势。报告提出“AI for GREEN”的绿色智能价值主张，并通过多个实际案例展示了AI在降本增效、可持续发展及重塑商业模式中的巨大潜力，并为企业提供了以场景为中心的AI转型实施路径，旨在帮助企业成为AI驱动型组织。

AI大小模型融合与应用趋势

• 大小模型定义与优势： 生成式AI（大模型，如GPT-4，参数量亿级以上）擅长内容生成和自然语言接口；决策式AI（小模型，参数量千到万级）在数据量受限、精确识别、预测优化及知识推理方面具优势，且成本较低。
• 大模型在工业应用： 飞速增长，能显著提升工业流程效率，如帮助原始设备制造商（OEM）在PLC应用程序构建中节省20%工作量，代码可用性达70%，并可用于自动生成文档和构建自然语言接口。
• 小模型在工业优势： 在数据量受限环境下表现更佳，无“幻觉”现象，精准可靠，定制化投入低，适用于识别分类（如产品缺陷检测）、预测优化（如能源管理、设备预测性维护）和知识推理。
• 大小模型融合互补： 融合应用正成为新范式，例如大模型生成负样本辅助小模型训练，或作为AI智能体的大脑调用小模型执行特定任务，以克服单一模型的局限性。

"AI for GREEN"价值主张与场景驱动

• “AI for GREEN”框架： 施耐德电气提出该绿色智能价值主张，包含五维度核心价值：Growth（业务价值增长）、Reliability（可靠性与韧性）、Efficiency（高效与满意度）、Environment（环境友好与可持续发展）、New Horizon（全新商业模式）。
• 场景驱动核心： 强调以实际业务场景驱动AI应用，认为场景是AI技术的“演习场”（检验可靠性、成熟度）、“数据源”（反哺技术迭代）和“创新地”（融合行业经验，构建垂直行业大模型）。
• 全价值链场景地图： 报告以场景地图形式列举了AI在研发设计、供应链、生产运营、营销及售后等企业全价值链中的应用潜力。

AI价值落地案例

• 工业设备预测性维护（PMA）： 通过智能感知技术和AI分析，实现设备故障预测与诊断、故障原因贡献度定位及剩余寿命预测，有效降低水泥行业和食品饮料行业（如均质机）的设备意外停机损失和运维成本。
• 车间能源管理优化： 利用大数据模型实现排产及能耗预测、关键设备精准开关机优化及关键用能场景工艺参数优化，助力企业实现节能降耗、减少碳排。
• AI优化食品饮料工艺： 通过数据驱动的AI控制模型，优化硅藻土过滤工艺，使产品质量提升约25%，效率提升约20%，成本节省约25%。
• AI视觉质量检测： 在母线工厂应用AI视频流方案检测防水胶条，实现0%漏检率，过检率控制在0.5%以下，每年节省上百万成本，并可快速复制推广至其他工厂。
• AI智能助手与可持续运营： IBM watsonx助力企业（如源卓微纳）提升研发效率和售后服务满意度；Bestseller India与IBM合作开发Fabric.ai平台，通过AI预测消费者需求，优化产品组合，减少生产浪费，推动时尚行业可持续发展。

企业AI转型实施路径

• 四大阶段： 总结了企业AI转型从0到1、从1到N的实施路径，包括：统一共识、规划全图；聚焦场景、小步快跑；数据沉淀、构建壁垒；民主赋能、全民创新。
• 统一共识与规划： 强调跨团队交流，确保各部门对AI能力、投入有统一认知；利用“GREEN”价值框架全面梳理业务流程，绘制AI场景全图，降低试错成本。
• 场景聚焦与敏捷实施： 运用场景筛选模型（考虑投入、技术成熟度、风险）选定旗帜项目；组建跨技能项目团队，小步快跑，快速推进概念验证和原型开发。
• 数据与知识壁垒： 强调高质量数据是AI成功基础，需构建高效数据处理管道和严格数据治理机制；在生成式AI时代，企业内部非公开、独特的行业知识是核心竞争力，需有效治理并将其提炼为可记录形式。

成为AI驱动型企业展望

• AI成熟度框架： 施耐德电气提出从组织人才、数据知识、技术能力、场景应用、价值影响五个维度评估企业AI成熟度，将企业分为AI初探、AI发展、AI领先和AI驱动型四类。
• 战略目标与实践： 旨在帮助企业评估现状，制定AI发展路线，紧跟技术发展潮流，提升AI应用水平。
• “AI for GREEN”愿景： 施耐德电气致力于提供领先AI解决方案，通过“AI for GREEN”理念，携手客户和生态伙伴实现可持续增长、增强可靠性、提升效率、减少环境影响并开辟新商业机会，引领智能化革命。