在新一轮科技革命和产业变革加速推进的背景下，人工智能（AI）正不断向工业领域深入渗透。从设备运行优化到能源管理，从智能控制到预测性维护，AI技术正在成为推动工业体系升级的重要驱动力。而伴随全球绿色低碳转型加速，如何让AI真正走进工业现场，解决企业在节能降耗与效率提升中的实际问题，成为产业界和科研界共同关注的重要课题。

　　业内人士认为，AI技术不仅能助力提升生产效率，还能为工业节能减排提供新路径。而要实现这一目标，企业、高校和科研机构之间的协同创新尤为关键。

　　■■打开工业节能新空间

　　工业领域是能源消耗的主体，同时也蕴含着巨大的节能潜力。随着AI与自动化技术不断融合，工业系统正在从传统的“经验驱动”向“数据驱动”转变。

　　以电机为例，国际能源署数据显示，工业电机约占全球电力消耗的40%以上。如果结合高效电机、变频器以及智能控制系统进行优化，节能空间十分可观。

　　“节能减排很多时候不是做不到，而是‘算不清’。”ABB传动产品业务中国区负责人王余在谈及企业数字化痛点时表示，工业客户在推进智能化改造时，最关心的就是投入产出比能否算得清楚。他以电机升级为例算了一笔账：将目前广泛使用的IE3电机更换为IE5超高效电机，能耗损失可降低约40%。以一台15千瓦电机为例，每年可节约近4000度电，同时减少约2.9吨二氧化碳排放。

　　与此同时，在AI技术的加持下，工业系统的能源管理能力也得到进一步提升。通过对设备运行数据进行分析，系统可以实现能耗预测、异常预警和优化调度。例如，在供热系统中，通过AI算法对变频器运行数据进行分析，可以为节能运行提供决策支持。

　　“人工智能让过去看不见的能耗，变成了可优化、可管理的数据。”王余表示，随着设备接入成本下降、算法能力提升，工业能源管理正在从粗放走向精细。

　　■■技术落地仍存挑战

　　尽管AI在工业领域前景广阔，但其落地仍面临不少现实挑战。工业设备种类繁多、生产工艺复杂，对算法可靠性和系统稳定性要求极高。同时，传统设备接入网络成本高、数据分散等问题，也增加了技术应用难度。

　　“很多工业设备最初并没有联网设计，数据采集本身就是一项挑战。”王余指出，如果设备无法接入网络，就很难实现真正的数据驱动决策。比如，在仓储领域，现代物流系统每天产生海量数据，货位分配、设备调度、路径优化环环相扣，仅靠传统算法难以实现全局最优。通过引入AI模型，系统可以在空间利用率、设备效率和能耗之间寻找更优解，实现智能化的仓储管理。

　　与此同时，工业场景的复杂性和多样性还带来了数据的碎片化问题。以工业语音识别为例，据ABB机械自动化（贝加莱）大中华区总经理李昕介绍，工业现场噪声复杂、方言多样，同时设备端算力有限，传统语音模型难以直接应用。需要开发可离线运行的轻量化模型，在保障数据安全的前提下，实现复杂环境下的精准人机交互。

　　“工业企业对数据安全极其重视，本地化部署往往是刚需。”李昕表示，只有当AI解决方案既能解决实际问题，又能满足企业对可靠性的要求，技术才算真正“落地”。

　　此外，工业AI还面临人才结构不匹配的问题。“懂AI的人往往不熟悉工业场景，而熟悉工业现场的人又未必了解AI技术。”中国自动化学会常务理事、北京大学电子学院教授程翔指出，两者之间存在明显的能力“鸿沟”，这种结构性错配，制约着技术从实验室走向产线的速度。

　　■■协同构建创新生态

　　在这一背景下，产学研融合成为推动技术落地的重要路径。通过企业、高校和科研机构的协同合作，可以形成从技术研发到产业应用的完整链条。

　　近年来，一些企业通过技术创新赛事等方式，将真实工业问题转化为研究课题，引导高校学生参与解决产业难题。今年的ABB杯智能技术创新大赛，就围绕智能制造和绿色发展等方向设置赛题，让参赛学生在真实工业场景中开展技术探索。

　　ABB（中国）有限公司总经理康亮表示，ABB始终坚持“在中国，为中国”的创新战略，ABB杯智能技术创新大赛正是ABB推动青年创新思想落地为实际解决方案的平台，也是ABB推动产教融合的重要实践。

　　业内人士认为，这类实践平台能够让高校科研与产业需求更紧密结合，让创新成果更快走向实际应用。

　　“学生不仅要学理论，更要在真实场景中动手实践。”程翔建议，“高校的人才培养模式需要与时俱进，一方面要打破传统学科壁垒，将人工智能作为自动化、机械工程等核心专业的能力模块进行系统融入；另一方面，要强化工程实践环节，让学生在真实产业环境中锤炼解决问题的能力；此外，高校可以和知名企业组成联合实验室，形成真正的产学研用相结合。”

　　当企业的实际需求、高校的科研创新与人才培养形成良性循环，人工智能技术才能真正在工业现场生根发芽。随着全球绿色低碳转型持续深入，产学研协同创新的势能将进一步释放。人工智能不仅将成为工业节能增效的“加速器”，更将为制造业的高端化、智能化、绿色化发展注入持久动力。