當前，人工智能發展浪潮席卷全球，并加速向各行業領域滲透，驅動產業數字化、綠色低碳“雙轉型”。然而企業在智能化落地過程中仍面臨多重現實瓶頸，如算法控制系統延遲高、數據治理能力不足、模型開發成本高企且效率低下，加之邊緣服務器標準不一導致適配性差、部署流程繁雜等問題，共同制約著企業智能化轉型向深向實。

直面行業痛點及客戶需求，施耐德電氣基于領先的數字化專長及深厚的實踐經驗，持續深耕研發及應用創新，推出EcoStruxure邊緣智能盒，以卓越的性能表現突破傳統PLC事后控制的局限，支持海量場景的事中實時優化，將工業智能從“數據分析層”直接下沉至“控制執行層”，為企業的能源管理與生產運營注入智慧動能。EcoStruxure邊緣智能盒具備靈活易用、安全穩定、智能高效三大核心優勢：

• 靈活易用：支持標準化接口實現即插即用，通過AI模型滿足覆蓋推理、部署、應用再到監控的全生命周期服務，大幅降低企業技術落地門檻;

• 安全穩定：依托邊緣側本地化部署架構，兼具低延遲響應與數據安全保障雙重優勢，在確保實時控制精度的同時，筑牢企業數據的安全防線;

• 智能高效：內置能源與工業自動化領域常見場景算法模型，以實際業務場景為驅動形成從數據分析到運營決策的完整閉環，使智能決策直達生產一線，以智能化管控帶來業務價值。

除核心性能優勢外，EcoStruxure邊緣智能盒內置海量實體場景AI模型，將在各領域中創造更大價值。在工業制造領域，聚焦設備、質量、安全管理，通過預測性維護、異常行為檢測保障設備可靠運行。通過表面缺陷智能檢測、質量關聯分析及工藝參數調優，提升產品質量穩定性;在綠色能源領域，圍繞可持續發展，基于冷站/空壓站智能群控優化能源調度，并結合能耗排放優化算法、能效異常智能識別及能耗預測模型，顯著提升能源利用效率;在供應鏈領域，覆蓋規劃、倉儲、物流各環節，通過需求預測模型、庫存動態優化及智能計劃排程實現資源精準配置。借助表單識別、AGV調度、路徑優化及Agent智能助手，全面提升流轉效能。

目前，EcoStruxure邊緣智能盒已應用于包裝消費品、商業建筑等行業領域，助力企業在質量控制、可持續發展水平、運營效率方面實現5%-10%的提升，以及5%-15%的成本優化。根據多家商業建筑中的應用顯示，EcoStruxure邊緣智能盒預測準確率達95%以上，年節能量超過5%。為企業節能降本、提質增效提供強有力的數字化支撐。

以啤酒釀造過程的硅藻土過濾工藝為例，傳統硅藻土過濾生產因缺少自動評分系統，難以對生產批次開展綜合評估。且當生產工況發生偏差時，程序無法實時自動糾正，易引發質量風險，帶來成本浪費和效率降低等問題。施耐德電氣借助AI算法制定智能控制策略，精準優化硅藻土添加量，結合EcoStruxure邊緣智能盒實現精準執行控制，最終達成過濾效率提升15%、物料節約20%的顯著成效。

人工智能技術已經成為千行百業數字化、綠色低碳轉型不可或缺的支撐能力。施耐德電氣正在將傳統機器學習、大語言模型和大數據與行業專有知識相融合，為不同用戶提供精準高效的解決方案，涵蓋設備狀態與能耗預測、模擬仿真、策略優化、設備控制以及Agentic AI等多種場景和應用，助力企業搶占發展“智”高點，在數字化與智能化浪潮中乘風破浪、行穩致遠。