观点网讯：施耐德电气集团董事、高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红表示，工业AI的真正价值不在于一个场景的突破，而在于让成功经验持续复制、跨场景协同扩展，最终形成覆盖企业乃至行业的能力，从“点点微光”汇聚成“熠熠星河”。
丁晓红提出，从局部创新走向规模化推广，工业AI需跨越场景化、体系化、规模化三重台阶，三者层层递进，分别解决“有没有价值”“能不能持续”“能不能复制”的问题。
场景化层面，AI要真正进入产业，首先要找到真正值得投入的场景。只有从真实业务需求出发，找到痛点明确、价值可量化，同时具备复制推广潜力的场景，AI才能完成从技术能力到业务价值的第一次跨越。
体系化层面，工业AI从单点应用逐步延伸至设计、建造、运营和维护的全生命周期。随着数据贯通和能力协同不断深化，一个场景积累的数据、知识和经验能够在更多场景中复用，推动AI从解决单一问题的工具，逐步融入企业生产运营和管理体系。
规模化层面，不同工厂存在设备、工艺、流程和管理模式上的差异，要让成功经验真正扩散，需要把场景中的经验和能力进一步沉淀、抽象并复制推广。
目前全球已有530多个EcoStruxure开放自动化平台（EAE）项目投入运行。
客户方面，全球十大化工企业中的6家、全球20家最大的能源企业、全球10家最大的矿业、冶金和建材企业，以及覆盖150多个国家的4万多座水与污水处理厂和20家头部托管数据中心及超大规模云服务提供商都是施耐德电气的客户。
在全球某领先化工新材料企业的正丁烷塔热源切换项目中，施耐德电气通过AI驱动的SOP优化，实现操作时间缩短至原来的三分之一，切换时间缩短至原来的四分之一。
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