施耐德电气数字能效业务中国区数字楼宇和智能系统产品市场部负责人魏琨在接受赛迪网采访中，深入解析了AI技术如何破解楼宇行业能效偏低、运维复杂等痛点，并分享了施耐德电气在AI与能源管理融合领域的实践与战略布局。
施耐德电气数字能效业务中国区数字楼宇和智能系统产品市场部负责人 魏琨
从工具 到结果 的范式革命
魏琨指出，楼宇行业作为能源消耗与碳排放的主要领域，其运维长期面临两大矛盾：一方面，能效提升需求迫切，楼宇能耗占全球碳排放总量的近40%，暖通空调系统在其中的占比高达45%，但传统控制方式依赖人工经验，难以实现动态优化;另一方面，运维门槛高，楼宇运维团队人员素质参差不齐，数字化工具使用复杂，导致技术落地效率低下。
AI的介入，本质上是将楼宇运维从经验驱动转向数据与算法驱动。 魏琨强调，EcoStruxure Building GPT通过五大核心能力重构运维逻辑：
知识梳理：构建覆盖楼宇全生命周期的知识图谱，整合设备参数、历史故障、能效标准等数据。
意图理解：利用自然语言处理(NLP)与多模态技术，精准解析运维人员语音或文字指令。
智能诊断：基于实时数据与历史案例，快速定位设备故障根源，提供可视化诊断报告。
快速解决：生成分步骤操作指南，并通过自然语言交互指导运维人员执行，解决不会用 不敢用 的痛点。
运行优化：结合能效优化算法，动态调整设备运行策略，实现能耗与舒适度的平衡。
在施耐德电气无锡工厂，EcoStruxure Building GPT的试点应用使工厂运维时间从每天4小时缩短到每天1.5小时，并且通过对系统硬件改造等，预测节能率可以达到30%，开空调能耗占比将从46%降低到36%。
从通用 到行业专用 的深度融合
魏琨表示，EcoStruxure Building GPT的研发并非是大模型与RAG技术的简单叠加，而是深度融合了施耐德电气在能源管理领域(OT)的三大优势。
这三大优势分别是：一是拥有行业知识图谱，内置了施耐德电气数十年积累的楼宇运维经验，涵盖设备故障模式、能效优化规则等专属知识;二是支持轻量化部署，用户在上传PDF设计图纸、点位表等文件后，可由AI自动完成语料识别、数据清洗与模型微调，降低私有化部署成本;三是采用混合架构设计，兼容DeepSeek等满血版大模型的私有化部署以满足数据安全需求，同时通过将LoRA(低秩适应)与强化学习(Reinforcement Learning)融入到模型训练，优化模型在细分场景的适应性。
我们不是做聊天助手，而是做能解决问题的AI。 魏琨表示。
从单点突破 到全链赋能
魏琨强调，AI在能源管理领域的规模化落地离不开生态协作，施耐德电气正在构建完整且多元的AI生态。
例如，通过创赢计划 孵化创新，该计划已连续开展六年，2025年聚焦AI+产业 赛道，联合UnitX、强思数科等伙伴开发AI视觉检测、数字孪生重建等技术，赋能智能制造与流程工业;其次是本土化技术适配，与奇安信成立联合创新中心，将5G、云计算与信息安全技术融入解决方案以降低AI落地门槛，如某数据中心项目通过算电协同 架构，实现供电稳定性提升90%，PUE优化至1.2以下;此外还有标准与人才共建，施耐德电气在中国成立AI创新实验室，联合高校培养兼具AI技术与行业知识的复合型人才，截至2025年底，90%的施耐德电气员工将掌握数字化技能。
中国不仅是我们的战略市场，更是AI创新的核心引擎。 魏琨引用数据称，施耐德电气在中国已建成20家零碳工厂 、15家国家级绿色工厂 ，其中无锡工厂通过AI驱动的生态设计，范围一和范围二碳排放减少90%。
AI与能源管理的双向奔赴
面对双碳 目标与产业新质转型的双重机遇，魏琨认为，AI在能源管理领域的潜力远未释放，并透露施耐德电气下一步将聚焦两大方向：一方面是深化行业专用模型，比如针对数据中心、工业园区等场景，开发更精准的能效预测与碳管理算法;另一方面是推动AI普惠化，通过模块化产品与订阅制服务降低中小企业AI应用成本，同时遵循以价值定价 的逻辑，将AI产品的定价与客户结果挂钩。
AI不是颠覆者，而是赋能者。 魏琨总结道，当AI与能源管理深度融合，我们看到的不仅是效率的提升，更是对行业高质量发展的赋能。通过EcoStruxure Building GPT，能够助力实现未来楼宇可持续、强韧性、超高效和以人为本的愿景，推动经济社会的绿色化发展。
在WAIC 2025的舞台上，施耐德电气以EcoStruxure Building GPT为支点，撬动了AI与能源管理的价值重构。从创新AI技术的研发，到无锡工厂的零碳实践 ，再到千行百业的生态协作，施耐德电气正以技术+场景+生态 的三重驱动，为中国乃至全球的能源转型提供可复制的AI答案 。
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