近几年，随着越来越多的资本、企业与人才进入到AI领域，其技术发展、迭代与商用节奏明显加快，AI对经济转型与产业升级的作用凸显。当下人工智能的神经网络算法普及程度可比肩“大数据”算法，并且可以灵活地运用于企业销售，简化业务流程及提升产业能效等方面。AI在各行业的深入应用将带来颠覆性变革。
在工业领域，随着市场的发展以及企业增强竞争力等需求不断涌现，产业环境日趋复杂。企业需要提升应对复杂环境中各类不确定因素的响应、控制和决策水平。ATV310变频器以数据处理为例，工厂数字化转型需大量设备、传感器以及不断加快的数据采集频率，从而产生大量数据。非数字化方式无法及时、、准确地“消化”这些数据。AI的应用将问题变得简单：通过特定的AI数学模型收集各类数据、储存和分析以检测设备生产是否正常；当生产线出现故障，AI进行故障预测性判断，有效预防设备在工作时的突发问题，避免停产损失。得益于自动化技术发展，到2035年，AI对业务的影响将带来40％以上的生产力提升。
AI不能脱离应用场景独立存在，只有在应用场景和行业专业知识的基础上，AI 才可能发挥作用。“施耐德电气始终专注于AI在工业场景中的应用，致力于对AI的深度操控学习，进一步提升企业的运营效率和可持续性，包括提供从设计到运营、维护的能源和自动化的数字解决方案。”Alain谈到施耐德电气在AI领域的研究与布局时说道，“对工业而言，AI是手段，制造是根本，AI为制造服务，也应服务于具体的工业场景。施耐德电气不做通用AI，而是利用AI引擎将数据与我们所擅长的专业领域相结合。因为只有了解企业产品、生产与运营的全生命周期，才能将AI的价值发挥到**”。
摘自网络
新闻中心