金多多配资 AI进入产业应用新阶段，施耐德电气以组织变革驾驭技术浪潮

当AI技术从实验室快速涌入产业现场，企业真正的挑战从来不是技术本身，而是组织能否跟上变革的节奏。

在2025世界人工智能大会期间，施耐德电气全球高级副总裁、首席人工智能官菲利普·兰巴赫（Philippe Rambach）在接受群访时，传达了一个核心观点：AI的价值不在技术先进性，而在组织能否让它嵌入业务肌理。

这家深耕能源管理与工业领域的全球化企业，正通过战略锚定、组织重构与生态协同，构建一套与AI共生的组织体系。

战略锚点：让技术“追着业务跑”

“我们总是从业务需求开始讨论AI，而非为了技术而追求技术。”菲利普的这句话，道破了施耐德电气数字化转型中应用AI的组织底层逻辑。

作为推动新一轮产业革命的核心技术力量，全球已开启AI规模化产业应用新篇章。相关调研表明，2024年78%的全球企业已开始使用AI技术驱动运营升级与商业创新。在中国，“人工智能+”的政策支持、雄厚的产业基础、多元的应用场景、丰富的创新资源，正催生快速崛起的AI产业集群，使中国成为最积极践行AI规模化应用的全球市场。

随着技术的快速迭代、场景的深度适配和产业生态的繁荣，AI从前沿技术突破，逐步进入“大规模应用部署”的实用阶段，为全球经济转型提供强劲动力。在这样的时代洪流中，企业如何加快步伐，乘上这一技术快车？

“施耐德电气认为，企业不能为了AI而AI，而是要聚焦业务需求。比如在施耐德电气内部，任何AI应用的规模化推广都需过两道关：是否解决真实业务问题，有经验证明的价值，以及是否有真实用户需求。”

“业务先行”的战略定力，也体现在施耐德电气将深度的行业专长知识与AI融合的具体决策中。

作为AI产业应用的践行者，施耐德电气上海普陀灯塔工厂通过在数字化系统中嵌入AI技术，覆盖从产品原型设计、柔性生产、智能排程、供应链管理、设备运维等各个方面，减少了16%的能耗消耗，产品发布速度加快63%。无锡工厂则使用AI技术来驱动生态设计、开发闭环碳跟踪平台、打造提高能源效率的机器学习模型，以及发展循环经济，从而推动绿色转型，提高运营效率。

作为AI产业应用的赋能者，对外施耐德电气也坚持产业需求导向。在制造业、楼宇建筑、交通运输、基础设施及电网等关键领域，施耐德电气利用AI技术帮助工程师们优化设备参数、实现预测性维护、优化流程，提高能源系统效率。比如在电网中，AI技术能够预测需求并管理分散式能源，来避免建造多余的电厂，实现更加灵活、绿色的能源使用。在工业自动化产线中，AI技术结合了工业信息系统，提高生产运营管理，为企业创造价值。

在今年的人工智能大会现场，施耐德电气聚焦包装消费品、油气化工、数据中心、智慧楼宇、未来电网等关键行业，集中展示了一系列“智联协同”创新成果，包括重磅发布的EcoStruxure边缘智能盒，凭借在边缘侧卓越的数据采集、管理、实时计算与智能决策能力，为工业自动化和能源管理场景带来灵活、安全、高效的全维价值，助力产业“智”变升级。

无论自身践行还是广泛赋能，这种“业务导向”的战略锚定让组织资源投放更精准，也带来了可量化的成果——2024年施耐德电气数字化业务营收占比已达57%，背后正是每一项AI应用都紧扣“降本、增效、减碳”三大业务主线。

组织重构：打破壁垒的“混编军团”

过去，传统工业企业的组织架构多是“烟囱式”：能源管理、工业自动化、软件服务等部门各自为战。但在AI时代，这种结构成了数字化转型的阻碍。施耐德电气的解法是打造“跨职能混编团队”。

“当人们谈论AI，人们通常过于关注技术本身。但事实上，更为关键的是AI能带来什么价值，它如何为业务带来有益的影响。在这个过程中，战略和人才与技术同等重要。企业需要构建一支优秀的队伍，以正确的发展思路、正确的组织结构来确保AI应用落地成功。”

菲利普介绍称，为满足AI时代的技术要求，公司打造了强大的跨职能团队，促使有经验的工程师与AI专家合作，以有效实现AI规划化应用。同时，AI并不能只为专家所用，数字时代，一线员工往往面临多重技术挑战，企业需要通过管理创新促进人与技术的良性协同，从而释放技术价值。

在施耐德电气，AI技能不再是IT部门的“专属”，而是像使用Excel一样成为基础能力。公司提供了必修的培训课程，帮助员工理解和掌握AI功能，从而更好地在日常工作和客户服务中使用AI工具。通过发起“全面AI”、“数字公民”等培训项目，截至2025年底，施耐德电气90%的员工将充分掌握数字化技能，为这家公司未来的进一步“数字生长”夯实人才基础。

生态系统：为组织装备更强“外挂力量”

与此同时，AI技术的创新和应用落地需要更多生态伙伴。施耐德电气编了一张“共生网”，打造了灵活、开放、创新的生态机制，与开发者、系统集成商、技术伙伴和教育机构合作，共同创新和推动AI应用。“这些合作机制非常重要，因为AI并不是孤立的系统，没有一家企业能独立成功。”菲利普说。

“共生易，独行难。在生态系统中联合创新，通常是快速构建AI系统并真正产生成效的做法。”比如，为加速AI等前沿数字化技术在行业场景的落地，打造大中小企业融通创新的生态，施耐德电气从2020年起发起“创赢计划”。2025年第六季“创赢计划”聚焦“AI+产业”赛道，为AI技术的大规模产业应用提供源源不断的动力。

本次大会，施耐德电气也邀请了三家“创赢计划”伙伴联合展示，其中：UnitX展示了工业表面缺陷检测，以及一站式AI视觉解决方案，赋能智能制造升级，提升良率和质量；强思数科带来了AI 智能重建与数字孪生解决方案，以突破性 AI 技术为流程工业带来新变革，推动工业建模精度与效率飞跃；上海孪数科技则以数字孪生技术、智能体平台、具身智能数据合成和训练平台，为工业领域的AI转型提供整体解决方案。

正是由于上面这些综合的举措，聚焦业务价值、融合前沿技术与行业知识、赋能于人、强化生态合作，施耐德电气的数字化业务营收稳步增长，2024年已占全球营收的57%。其中，AI真正的价值不仅在于其技术领先性，更在于切实解决业务挑战，为施耐德电气及其伙伴和用户带来可衡量的业务改善。

“AI技术正快速迭代，其规模化应用将全面推进能源、工业等关键领域的结构性变革，充分释放科技创新的巨大影响力。中国是全球 AI 产业发展高地，也是施耐德电气 AI 创新战略布局的关键一环。通过持续加大在华研发投入、拓展本土生态协作，施耐德电气致力于与更多中国伙伴共同拥抱 AI 技术浪潮，为中国产业的新质转型做出贡献。”菲利普说。

从施耐德电气的实践来看，数字化转型中的组织变革遵循了“三不原则”：不盲目追技术热点，而是从业务需求出发；不固守传统架构，而是构建跨域协作的灵活组织；不闭门造车，而是通过生态放大自身能力。从北京的AI创新实验室到辐射全国的“创赢计划”，从上海和无锡的灯塔工厂到与高校共建的产业人才培训项目，施耐德电气全面行动的本质目的，都是让自身在本土场景中更快速进化，为AI技术大规模产业应用这一目标积蓄技术、生态和人才力量。

在AI时代，这种全面进化的方法论，或许是比任何先进算法更值得行业借鉴的。

举报相关阅读