施耐德電氣數(shù)字能效業(yè)務(wù)中國(guó)區(qū)數(shù)字樓宇和智能系統(tǒng)產(chǎn)品市場(chǎng)部負(fù)責(zé)人 魏琨

AI 爆發(fā)元年：能源管理領(lǐng)域的 “結(jié)果導(dǎo)向” 革新

當(dāng)被問(wèn)及如何看待 2025 年作為“AI 智能體爆發(fā)元年”的行業(yè)趨勢(shì)時(shí)，魏琨指出，AI 在能源管理與自動(dòng)化行業(yè)的落地并非偶然，從政策層面看，人工智能已成為國(guó)家戰(zhàn)略藍(lán)圖的重要一環(huán)。“從 2023 年 OpenAI 掀起技術(shù)浪潮，到 2024 年的技術(shù)積累，再到 2025 年行業(yè)智能體的規(guī)?；涞?，這一進(jìn)程既順應(yīng)了技術(shù)發(fā)展規(guī)律，也呼應(yīng)了行業(yè)痛點(diǎn)。”

魏琨強(qiáng)調(diào)，能源管理領(lǐng)域先天具備 AI 落地的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，其發(fā)展已歷經(jīng)自動(dòng)化、數(shù)字化階段，積累了海量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，而能效偏低、運(yùn)維復(fù)雜等行業(yè)痛點(diǎn)，正為 AI 技術(shù)提供了 “結(jié)果導(dǎo)向” 的應(yīng)用場(chǎng)景。“與工具導(dǎo)向的傳統(tǒng)技術(shù)不同，AI 智能體在能源管理中更聚焦于實(shí)際價(jià)值：通過(guò)優(yōu)化能效、簡(jiǎn)化運(yùn)維，直接為客戶(hù)創(chuàng)造可量化的收益。”

作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)者，施耐德電氣在能源管理 OT(運(yùn)營(yíng)技術(shù))領(lǐng)域沉淀了豐富的數(shù)據(jù)與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)。魏琨表示：“我們將持續(xù)發(fā)揮技術(shù)積累優(yōu)勢(shì)，推動(dòng) AI 與能源管理的深度融合，引領(lǐng)行業(yè)向更高效、更智能的方向發(fā)展。”

全新樓宇智能運(yùn)維專(zhuān)家EcoStruxure Building GPT發(fā)布

生成式 AI 重塑運(yùn)維：降低門(mén)檻，閉環(huán)賦能

針對(duì) AI 在樓宇運(yùn)維領(lǐng)域的具體影響，魏琨認(rèn)為，生成式 AI 的普及正帶來(lái)“技術(shù)平權(quán)”的變革。“2024年后，生成式AI的算力與成本門(mén)檻持續(xù)下降，尤其是2025年DeepSeek的橫空出世，讓AI工具得以真正走進(jìn)一線運(yùn)維場(chǎng)景。”他以樓宇運(yùn)維團(tuán)隊(duì)為例：傳統(tǒng)數(shù)字化工具對(duì)操作人員的知識(shí)儲(chǔ)備要求較高，而 AI 技術(shù)通過(guò)自然語(yǔ)言交互，大幅降低了使用門(mén)檻。“過(guò)去可能需要大學(xué)或更高學(xué)歷才能操作的系統(tǒng)，現(xiàn)在通過(guò)語(yǔ)音或文字指令即可完成，運(yùn)維人員只需專(zhuān)注于對(duì)系統(tǒng)本身的專(zhuān)業(yè)理解，無(wú)需額外掌握復(fù)雜的數(shù)字化技能。”

施耐德電氣選擇在運(yùn)維領(lǐng)域發(fā)力 AI，核心在于“閉環(huán)價(jià)值”。魏琨解釋?zhuān)?ldquo;運(yùn)維本身是結(jié)果導(dǎo)向的行業(yè)——無(wú)論是否有數(shù)字化工具，其核心都是交付明確的運(yùn)營(yíng)成果。AI的價(jià)值在于將技術(shù)能力與運(yùn)維結(jié)果直接銜接，比如在暖通系統(tǒng)中，通過(guò) AI 優(yōu)化讓節(jié)能效果、設(shè)備壽命延長(zhǎng)等成果可感知、可量化，這正是我們布局的核心邏輯。”

對(duì)于技術(shù)細(xì)節(jié)，魏琨透露，EcoStruxure Building GPT 基于 “大模型+RAG(檢索增強(qiáng)生成)”機(jī)制，但并非簡(jiǎn)單的技術(shù)疊加。“我們?nèi)谌肓?LoRA(低秩適應(yīng))技術(shù)、MoE(混合專(zhuān)家模型)訓(xùn)練方法，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊，讓模型更適配樓宇與能源管理的行業(yè)特性。”他介紹到，在施耐德電氣自身工廠的試點(diǎn)中，該模型的用戶(hù)滿意度(點(diǎn)贊率)從初期的70% 提升至90%，核心原因在于“專(zhuān)業(yè)知識(shí)的深度融入”。“我們錄入了特定工廠的專(zhuān)屬字典、項(xiàng)目參數(shù)等，確保模型能理解行業(yè)術(shù)語(yǔ)與個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)真正的自然語(yǔ)言交互，無(wú)需用戶(hù)記憶復(fù)雜指令。”

行業(yè)影響：人效與能效的雙重革命

AI 對(duì)樓宇運(yùn)維價(jià)值鏈的重塑，最終體現(xiàn)在“人效”與“能效”的提升上。魏琨指出，在“雙碳”目標(biāo)與存量市場(chǎng)改造的背景下，這兩大指標(biāo)已成為樓宇業(yè)主的核心關(guān)注點(diǎn)。“樓宇的數(shù)字化基礎(chǔ)相對(duì)完善，這為 AI 落地提供了數(shù)據(jù)支撐。例如，通過(guò) AI 優(yōu)化，施耐德電氣無(wú)錫工廠在2023年實(shí)現(xiàn)運(yùn)行節(jié)能率21.5%，運(yùn)維時(shí)間從每天4小時(shí)縮短到每天1.5小時(shí)。”

施耐德電氣的AI布局并非一蹴而就。從2023年的SpaceLogic AI BOX，到 2025 年的 EcoStruxure Building GPT，施耐德電氣之所以持續(xù)在能源領(lǐng)域發(fā)力，正是因?yàn)榭吹搅?AI 技術(shù)與行業(yè)需求的“高度適配”—— 既有明確的價(jià)值結(jié)果，又有扎實(shí)的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。

談及新產(chǎn)品的特點(diǎn)，魏琨總結(jié)了三大亮點(diǎn)：

1.行業(yè)知識(shí)深度融合：依托施耐德電氣在能源管理 OT 領(lǐng)域的多年積累，模型內(nèi)置了海量一線運(yùn)維數(shù)據(jù)與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，而非通用 AI 的“空泛能力”。

2.輕量級(jí)部署，成本可控：客戶(hù)只需上傳項(xiàng)目點(diǎn)位信息、暖通設(shè)計(jì)圖紙等文件，系統(tǒng)即可自動(dòng)完成語(yǔ)料識(shí)別、數(shù)據(jù)清洗等工作，大幅降低部署難度與成本。

3.支持私有化部署：針對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)安全與隱私需求，產(chǎn)品可與企業(yè)私有化部署的大模型配合，實(shí)現(xiàn)本地部署與自主運(yùn)維交付，解決“上云顧慮”。

成本與價(jià)值：以結(jié)果定義價(jià)格

魏琨表示，AI 工具需貼近客戶(hù)需求、創(chuàng)造節(jié)能價(jià)值才能被認(rèn)可。而EcoStruxure Building GPT 正是以這樣的思路為客戶(hù)算好了經(jīng)濟(jì)賬，從能效和人效的角度，提升實(shí)際收益。關(guān)于產(chǎn)品成本，他強(qiáng)調(diào)“以?xún)r(jià)值定價(jià)”的邏輯：“我們的定價(jià)與客戶(hù)收益直接掛鉤 —— 只有幫客戶(hù)在節(jié)能、人力成本等方面實(shí)現(xiàn)明確節(jié)省，我們才獲取相應(yīng)回報(bào)。”這種模式的底氣來(lái)自施耐德電氣的技術(shù)優(yōu)化：通過(guò) AI 自動(dòng)處理圖紙識(shí)別、數(shù)據(jù)清洗等部署環(huán)節(jié)，壓縮實(shí)施成本，讓客戶(hù)“投入即見(jiàn)回報(bào)”。

展望未來(lái)，魏琨表示，施耐德電氣將繼續(xù)推進(jìn) AI 與能源管理的深度融合，“明年的世界人工智能大會(huì)，我們或許會(huì)帶來(lái)第三次技術(shù)融合的新產(chǎn)品。無(wú)論技術(shù)如何迭代，我們的核心始終是：讓 AI 成為解決行業(yè)實(shí)際問(wèn)題的‘鑰匙’，而非炫技的工具。”

施耐德電氣正以 “行業(yè)深耕 + 技術(shù)創(chuàng)新”的雙輪驅(qū)動(dòng)，推動(dòng) AI 在能源管理領(lǐng)域從“概念”走向“實(shí)效”，為樓宇的綠色化、智能化轉(zhuǎn)型提供可落地的解決方案。

EcoStruxure Building GPT

EcoStruxure Building GPT 是一款基于知識(shí)圖譜和大語(yǔ)言模型深度融合的暖通運(yùn)維 Agent 。在云端低成本、快速部署的情況下，通過(guò)自主感知和決策，實(shí)現(xiàn)知識(shí)梳理、意圖理解、智能診斷、快速制定解決方案和運(yùn)行優(yōu)化方案的綜合能力，保障建筑暖通系統(tǒng)的高效和安全運(yùn)行，能夠極大提升樓宇客戶(hù)滿意度。

施耐德電氣EcoStruxure Building GPT

• 知識(shí)梳理：通過(guò)梳理樓宇運(yùn)維領(lǐng)域的海量知識(shí)，創(chuàng)建全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)更新的知識(shí)庫(kù)。

• 意圖理解：利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)及多模態(tài)技術(shù)，理解運(yùn)維人員由語(yǔ)音或文字提出的問(wèn)題和意圖。

• 智能診斷：根據(jù)運(yùn)維人員的描述和數(shù)據(jù)收集，迅速分析問(wèn)題，提供精準(zhǔn)診斷。

• 快速解決：根據(jù)診斷結(jié)果和知識(shí)庫(kù)，快速生成詳細(xì)的操作步驟和解決方案，通過(guò)自然語(yǔ)言交互指導(dǎo)運(yùn)維人員操作，提高解決速度和準(zhǔn)確性。

• 運(yùn)行優(yōu)化：根據(jù)能效優(yōu)化AI算法工具的結(jié)果，加入意圖理解后總結(jié)歸納給到運(yùn)維人員優(yōu)化建議。