生态协同成AI产业化关键施耐德电气熊宜：开放生态的广度决定AI落地深度

清晨六点，上海某垃圾焚烧发电厂的中控大屏骤然亮起预警：3号焚烧炉火线温度持续飙升，面临断料风险。未等值班人员抵达现场，集成AI视觉识别技术的控制系统已自动执行补料操作，十分钟内炉温、氧量等关键参数回归最优区间——这是施耐德电气与合作伙伴共同打造的工业AI落地标杆案例。该方案通过融合AI视觉识别与先进过程控制技术，实现对焚烧过程的毫米级精准调控。

“该项目是施耐德电气生态共赢模式的实践缩影。”施耐德电气高级副总裁、中国区战略与业务发展负责人熊宜强调，“依托‘创赢计划’平台，我们联合伙伴将OT运营技术与IT信息技术深度融合，为垂直场景定制联创解决方案，让AI在垃圾发电领域释放实际价值。”

当AI进入产业化“下半场”
当人工智能技术穿透政策蓝图，深入锅炉房的金属缝隙，AI竞赛已迈入产业化落地为核心的新阶段。熊宜指出，缺乏生态支撑的AI既难突破技术瓶颈，更无法跨越产业化鸿沟。“AI产业化本质是一场生态共融的‘接力赛’。”他表示，唯有构建多元协同的生态圈，才能满足AI作为技术本体、产业化引擎和规模化载体的三重需求。

技术层面，AI体系复杂性决定单点突破难以覆盖全链条。从基础算力、算法平台到应用层开发，从机器学习、计算机视觉到知识图谱构建，任何企业都无法独自完成“技术拼图”，必须依靠生态协作。
场景层面，AI落地需深度理解行业逻辑。以“预测性维护”为例，若仅有算法优势而缺乏工艺知识，无法精准定位设备关键控制点，更难以构建有效故障模型。这要求生态伙伴中必须有深耕垂直领域的“场景专家”接棒。
规模层面，从单点示范到全面渗透的跃迁，需要平台企业、开发者等生态力量广泛参与。“生态的边界决定AI舞台的规模。”熊宜总结道。

构建生态圈的三大支柱
熊宜提出，可持续的AI生态圈需立足三大基石：

开放理念：企业需打破内部数据孤岛与技术壁垒，倡导跨部门协作，同时对外传递开放共创价值观。施耐德电气将“共赢”纳入核心价值体系，为生态协作奠基。
技术纵深：生态凝聚力源于核心不可替代性。施耐德电气在中国部署全业务线研发能力，基于20年数字化技术积累，通过AI产品（如机器视觉系统）、AI运营（如预测维护）、AI服务（如能效优化）三条路径推动技术落地。
人才融合：AI生态竞争本质是人才生态竞争。企业需培育既懂技术又通行业的“桥梁型”人才。施耐德电气通过“数字公民”“全员AI”计划提升员工技能，2025年中国员工数字化受训率将超90%。

内外协同的生态实践
对内，施耐德电气成立跨部门AI社群，2024年“AI大施杯”竞赛征集144个创新项目，覆盖生产、物流、财务等场景，30%已进入实施阶段。
对外，构建多层次协作网络：