产业AI变革现场发生了什么？施耐德电气“创赢计划”的能源与工业实践
产业AI的浪潮正席卷而来，从能源到工业，几乎无一不被卷入数字化转型与智能升级的进程之中。但在产线密集、设备老化、能耗压力持续加大的现实环境中，大量企业已逐渐意识到：AI系统上了、行业数据采了，并不等于工厂变聪明了。
从最初的OT（操作技术）与IT（信息技术）融合，到如今的AI大模型应用，产业升级正逐步融入工业设备、能源系统和供应链管理等场景更细致而复杂的环节。行业关注点也变得更加现实和严苛——在技术的先进性之外，企业更看重的是系统如何在高可靠性、强安全性与长期运营压力之下，真正高效智能地跑起来。
在这样的背景下，施耐德电气专注创新孵化和成果转化的平台——“创赢计划”，也释放出一个明确信号：各行各业的全球厂商正在将AI从技术叙事，带入组织协作和产业落地的体系建设环节。
“创赢计划”由工业和信息化部国际经济技术合作中心与施耐德电气共同主办，通过与中小企业、开发者及行业伙伴及客户联合共创，加速技术融合，推动行业数字化低碳转型。
经过2020年至今的探索与迭代，该计划已逐步完成从0到1、从1到N的规模化与成果转化，从最初的概念设计迈入了已验证的PoC落地应用及多场景复用开拓。围绕能源管理和智能制造两大领域，施耐德电气在过去数年吸引了超过1300家中小企业参与、推进孵化超过40项联合创新项目。
从能源系统的安全与效率，到工业系统的智能化与可靠性，这些案例汇聚了技术融合创新的诸多成果，项目落地覆盖电网、建筑、化工、冶金、市政、水等多个行业。
通过搭建面向中小创新企业的联合创新平台，施耐德电气试图构建一个更具现实意义的产业侧AI生态，让AI不只是在技术层面定义未来，而是成为制造系统和能源系统中的结构性能力。
从技术引入到价值共创：创赢计划如何“制度化”产业创新
相较于传统意义上的企业创新大赛或创业营，施耐德电气的“创赢计划”更像是一套围绕工业与能源领域构建的联合创新机制：企业提供真实场景、技术平台与产业资源，联合创新团队输出模型能力、工程方法与场景理解，双方共同完成从技术验证到产业落地的全过程。
在连续六季的发展中，这一计划已经形成相对清晰的运行逻辑：初期是支撑项目从0到1的“加速营”，以及推动项目从1到N、实现产品化与规模化的“成长营”，到后期设置专门探索AI与各场景结合、推动前沿概念验证（PoC）的“AI+探索营”，现已构成从实验到部署的完整闭环机制。
与短周期创新孵化不同，“创赢计划”的重点在“深”，不在“快”。其核心设计，正是围绕能源和工业场景的复杂性、稳定性与安全性展开。在能源系统、工控系统、基础设施网络等领域，任何概念级创新若无法通过长期运行的验证，都难以真正进入产业主流程。
换言之，“创赢计划”更强调工程可信度与商业可持续性，这也是该项目逐渐在行业中形成影响力的原因。相比爆发式的单一产品成果，它更加追求的是搭建产业与技术协同的基础设施能力。
从更宏观的角度看，施耐德电气“创赢计划”释放出的另一个信号在于，中国“AI+产业”的竞争正在从模型能力转向系统嵌入能力——谁能进入能源系统、制造系统与城市系统的运行结构，谁才掌握长期价值入口。
这一赛道的竞争要素显然不同于C端产品：更长的验证周期、更高的部署成本、更复杂的组织协同以及更严格的技术合规要求。这决定了单点创新难以构成长效增长引擎，唯有平台级整合能力，才能形成持续演进的系统优势。
这也解释了为何施耐德电气在“创赢计划”中反复强调生态共建而非单项技术突破。在工业体系中，真正的创新往往发生在接口处，例如技术与工程的接口、数据与流程的接口、大企业与创新企业的接口。
在这一意义上，“创赢计划”所构建的不只是一个创新孵化项目，更是一个将AI嵌入中国产业体系的长期渠道。本文聚焦的“创赢计划”五大往期联创项目案例展示正是宣告了这样一种可能性，即这类机制的持续演化，将直接影响中国制造在下一阶段数字化竞争中的坐标位置。
能源系统如何实现智能化跃迁？
在新能源高比例接入、电力系统复杂度持续上升的背景下，能源基础设施过去依赖人工巡检与经验调度的配电体系，已经难以应对高并发负荷、不确定工况与更严苛的供电连续性要求，它需要一套更加稳定可靠的系统。
围绕这一现实需求，施耐德电气“创赢计划”与生态伙伴在配电、运维与用能管理等领域持续数年推进联创实践，逐步构建起一套面向未来电力系统的工程范式。
在今年展示的往期项目中，分属能源领域的有“数字孪生配电房”、“基于差动+光纤/5G的速动型配网故障自愈应用”，以及“高校多产品线综合改造业务”三个案例，合作伙伴分别为孪数科技、南京智汇、拓深科技。
上述联创方案均有不同程度的项目交付与落地，所属行业覆盖电网、供电公司、大型园区、地铁、商业建筑、高校建筑等。
“数字孪生配电房”来自2021年创赢计划，它为电力系统引入了可视化决策能力。该系统基于EcoOS生态平台构建三维映射，将设备状态、运行数据与运维流程汇聚于统一界面之中，使配电系统首次从不可见转为可感知。
在怀柔科学城等项目中，这一方案显著改善了纸质化台账、信息割裂和运维滞后的长期顽疾，并已在苏州等地实现复制应用。数据显示，该项目将运维响应时间压缩约30%，培训效率提升50%，累计落地金额已达数千万元规模，成为数字孪生在配电领域规模化应用的早期样本。
为解决配电网级差配合难、停电范围广、故障恢复慢等问题，“基于差动+光纤/5G的速动型配网故障自愈应用”作为更具工程属性的底层能力，通过融合差动光差技术与光纤、5G，打造差动自愈装置，实现毫秒级故障定位与自动隔离，使配电系统具备自我修复能力，突破电网运行可靠性提升的瓶颈，打造安全可靠用电新防线。
在浙江等地的部署实践中，该系统已实现多站点间联动控制，并被评为区域电网高可靠性改造标杆案例。在工程语境中，这类装置正由应急设施转为基础设施，为高比例新能源电网提供必要的安全冗余。
此外，能源系统的智能化还在进一步延伸至用能末端。校园电力智能管理系统通过AI电流指纹与负荷识别算法，将高校复杂场景中的用电行为转化为可管理、可预测的参数体系，长期可为城市、园区与公共设施提供精细化管理基础。
目前，在多所高校的改造项目推进中，该系统被用于解决老旧设施、人工巡检低效和供电可靠性不足等长期问题，也为智慧园区与复杂公共设施提供可复制路径。其意义不止于节能管理，更在于验证了一条未来路径：能源系统或将从单一的调度网络，逐步转向由大量具备感知与决策能力的智能节点共同构成。
相比传统创新大赛模式孵化下的成果，来自“创赢计划”的联创方案显得更具真实细腻的产业视角，也更有可落地性，从调度中心到负荷端，它们真实探究到了企业能源管理需求的痛点与颗粒度。
可运行、低打扰：工业智能的现实解法
与能源系统类似，工业领域的挑战在于如何在不打断生产的前提下完成智能升级。现实中的工厂往往运行年限较长、系统异构严重，替换式改造在多数情况下缺乏可行性。
正是在这一约束下，施耐德电气“创赢计划”的联创实践更强调在既有体系中嵌入智能能力，实现渐进式演进。
其中，有两项方案围绕运维模式与系统协同进行深化，它们分别是“工业零信任解决方案”和“传动系统预测性维护平台(ATV Predict Plus)”，合作伙伴为防特网和辉度智能，目前已落地化工、冶金、市政水等行业。
数字化转型中，传统工业网络边界愈加模糊，内网不再可信，简单密码无法保护账户，关键设备易遭攻击。2023年脱颖而出的工业零信任安全架构，正是对这一现实环境的回应。
工业零信任安全架构首次将信息安全的“零信任”理念系统性引入工控系统领域，通过身份认证、微隔离与软件定义边界等机制，对关键资产进行精细化防护，在不影响连续生产的前提下提升系统安全水平。
当前，在青岛、温州、锦州等地的项目实践中，该架构实现了对关键资产的分级防护，不仅能响应防护诉求，还能攻克可信区域难以防护、传统认证易被破解等痛点，成为工业数字化进程中不可忽视的一道底层防线。此外，该系统在国外市场也实现了不少项目赢单。
安全问题之外，工业场景的另一转型症结在于设备运行状态可能带来的影响，例如传动设备故障影响产品质量，非计划停机影响生产效率及成本，异常停机可能产生安全事故等。
对于上述问题场景，ATV Predict Plus传动系统预测性维护平台可针对性解决。它以变频器为数据入口，将AI能力直接嵌入设备层，实现对电机、泵、风机等核心系统的健康监测与失效预测。通过内嵌算法提前识别失效趋势，降低非计划停机带来的隐性成本。
与传统运维模式相比，其优势并非看得更多，而是判断更早：通过内嵌模型识别趋势性异常，使运维从被动维修转向事前干预。这不仅能为客户预测变频器的故障，也能预测动力负载的故障。
该平台当前已完成交付方案设计，试点项目正在落地中，已于12月完成交付。试点项目数据显示，该方案可提升设备利用率约17%，降低维修成本约25%，并显著减少非计划停机带来的生产损失。这意味着工业生产环境中的可靠性首次具有了可计算、可预期的技术内涵。
这两项实践反映出工业系统智能化的共识路径，不追求整体重构，而在关键节点以AI为补充工具，嵌入智能机制，使复杂系统在可控范围内逐步进化。
写在最后：
无论是能源领域配电房的数字孪生、毫秒级自愈系统，还是工业现场的零信任架构与预测性维护，这些案例共同指向一个更清晰的趋势：工业与能源的智能化最相关的不是模型水平或算力大小，而是一场围绕系统长期运行、工程可行性与产业协作能力的深度变革。
施耐德电气“创赢计划”的价值正在于此——它通过与中小创新团队的联创机制，让那些真正可落地、可持续、能与存量体系兼容的能力逐步成型。这种机制化的创新方式，使技术从概念走向工程化与体系化，为产业创造出一个更长期、更稳健的智能底座。
从更大的视角看，传统产业的下一阶段竞争将围绕AI能否进入系统结构、与工程逻辑深度耦合。这关乎企业的智能化水平能否在各自产业核心场景中得到稳定累积。
当产业跨入AI能力变革的深水区，企业到底应该如何自处？
施耐德电气的“创赢计划”当前给出的路径，或可成为更多中小创新企业未来产业升级的重要参照。加入类似“创赢计划”的联创路径之中，它们将得以探索出更具产业价值、更符合时代需求的AI解决方案，成为技术红利的缔造者与获得者。
