ABB推行自下而上的AI创新模式，助力电气化与自动化转型

在当今迅猛发展的科技环境中，创新的脉动越来越靠近问题的源头。ABB，作为电气和自动化领域的领军者，早在十多年前便着手研究人工智能如何赋能这些核心领域。ABB集团机器人与离散自动化事业部总裁安世铭强调：“真正的创新应该来自那些最了解问题的人，我们必须走近客户，深入识别和理解问题的本质。”

从AI热潮到实际应用

人工智能并不是一个崭新的概念，其发展历程可以追溯到20世纪50年代。近年来，AI的不断创新和大量应用让我们见证了它的潜力和局限。安世铭表示，市场上的大量AI解决方案先是成为了关注的焦点，而后又常常陷入冷却，导致人们对其能力的期望过高。但他指出，这种波动实际上能引导我们逐步向更加成熟的技术转型。

例如，生成式AI的推出，已成推动产业智能化的重要力量。在中国，AI技术正快速发展，成为多个行业的创新驱动力，ABB也在其中，机器人领域正经历着前所未有的变革。

自下而上的创新开发模式

为应对日益复杂的市场需求，ABB选择了自下而上的开发方式。这种模式使员工成为主动发现与解决问题的主体，而不是仅仅从总部接受指令。安世铭提到：“我们希望创新的火花能够在不同的业务部门中形成，这样才能更好地激发潜能。”

最近，ABB在全球范围内举办了一场AI黑客松竞赛，吸引了大量员工参与，集思广益构建AI解决方案，共提交了350项提案。这些项目的成功不仅显示出员工的参与感和创造力，也彰显了ABB在AI应用上的前瞻性和务实。

例如，ABB在Formula E国际电动方程式赛车中的应用便体现了AI在复杂环境中的实用性。通过聚焦于实际落地项目，ABB正努力将AI集成到多个业务系统，以实现效率和生产力的双提升。

实际应用案例的优势

在过去的一年中，ABB的AI项目数量翻倍，成果显著。在多个案例中，AI的应用不仅提升了企业的整体效率，也为客户创造了更高的价值。ABBy机器人助手最初由单一业务部门推出，已在全公司推广开来，显著提升了员工的工作效率。

例如，一位来自芬兰的ABB员工开发了基于生成式AI的规格阅读器，这一工具在合规性报告的处理上提高了225%的阅读速度，使得报价的准确性和效率大大提升。一项技术的成功应用常常为ABB带来更广泛的影响，其产生的效益甚至能够在多个部门中复制和推广。

另一项成功案例是ABB收购的瑞士公司Sevensense开发的移动机器人应用。这些机器人能够在复杂的环境中进行自主定位与导航，从而显著提升工作效率与精确度，帮助客户实现更高的生产力。

合作与共赢

ABB深知，创新不仅仅是在公司内部进行，还需要与各种外部资源合作。ABB与中国高校及全球众多学术机构进行合作，以推动核心技术的研发与生态系统的优化。与微软的长期合作也促进了ABB在工业人工智能领域的快速发展。

微软技术负责人与ABB在技术和应用方面的合作已取得良好成效。微软强调技术应用的最终意图应是解决实际问题，而客户关注的正是技术解决方案能否带来显著的改进和便捷。

未来展望：智能化与电力的关系

在电力领域，ABB也在积极探讨电力管理与AI的结合。未来，随着客户对智能化和电力能源需求的提高，ABB希望能利用AI助力新型电力系统的构建。ABB Ability™系统和ZEE600系统的推出，都是为了提升能源的智能化利用效率。

而在过程自动化领域，ABB也在积极探索AI技术的应用。通过结合大数据分析与ABB助力客户预测和减少非计划停机事件，由此有效降低了潜在损失并提高了生产效率。ABB的AI工业知识库正是应对知识流失问题而推出的解决方案，可以使企业更加高效地管理技术积累。

ABB的新型自下而上的AI创新模式不仅是对传统创新方式的突破，同时也为公司的数字化和智能化转型注入了新的活力。通过探索与实践，ABB坚定地朝着电气化、自动化和智能化的方向迈进，持续为客户创造更高的价值。未来，随着技术的发展，ABB将继续保持开放的协作态度，欢迎全球各方共同推动AI技术的前进与应用。