为什么AI必须与传统工业软件“共生”

智慧楼宇解决方案现代化工厂普遍采用“DCS（控制）→APC（先进过程控制）→RTDB-PI（实时数据库）”的三层架构。APC 的模型是基于特定工况标定的，当原料切换、季节性温度变化或设备老化发生时，模型失配便会导致控制性能衰减，操作工也面临的是一个“数据丰富但信息贫乏”的悖论——他们能看到趋势曲线，却看不到异常模式在时间维度上的深层关联。

能源监控施耐德电气近期发布的《“化”解之道——赢得化工企业绿色竞争力转型》报告对124家化工企业进行了调研，揭示了一个关键发现：77%的企业将“技术路径模糊，担忧改造风险”列为首要痛点。这意味着，行业并不缺少单一技术，缺少的是将这些技术有机融合、安全落地的系统性路径。

这也正是施耐德电气为化工行业提供AI解决方案的重要依据：它们不是“替代”已有的工业软件，而是在其之上构建一层 AI 增强层，一套面向流程工业的智能化先进控制体系——

它以集成 AI 拟合算法的先进控制（APC）为核心，辅助以严格机理模型（AVEVA Dynamic Simulation）的化工机理底座，一方面通过 AI 软仪表工具补全工艺数据盲区、关联流程与质量数据，另一方面提升传统 APC 的控制卡边性能。

参考链接：

https://www.schneider-electric.cn/zh/product-category/4200-%E6%96%AD%E8%B7%AF%E5%99%A8%E5%8F%8A%E5%BC%80%E5%85%B3/?filter=business-1-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96