当前，人工智能正在从技术概念加速走向工业场景的规模化落地。2025年工信部明确提出实施“人工智能+制造”行动，加快重点行业智能升级。在电气工业领域，AI的渗透尤为显著，电气工业AI的能力已从生产车间延伸到了销售、研发、服务等全价值链。

然而，许多电气制造企业在AI应用上仍存在认知误区——将AI简单等同于引入某套系统或工具来解决内部效率问题。事实上，AI对电气企业的真正价值，不仅在于降本增效，更在于辅助企业开拓市场、提升销售业绩、加速产品创新，从而实现从“内部优化”到“外部增长”的战略跃迁。本课程旨在帮助电气工业制造企业管理者系统掌握AI在智能制造、销售增长、产品研发三大领域的深度应用方法论，通过5个行业标杆企业的完整实施案例和实战工作坊，让学员从“知道AI能做什么”到“掌握AI怎么用出价值”。

1、理解AI+智能制造的系统框架与实施路径，掌握从数字化到智能化的进阶方法论

2、掌握AI赋能销售业绩增长的核心模式与落地策略，明确AI如何辅助市场拓展与客户开发

3、掌握AI赋能产品研发迭代的关键技术路径，学会用AI缩短研发周期、提升产品竞争力

4、通过5个电气行业标杆企业的完整实施案例，建立可借鉴的AI应用实战认知；通过现场综合实战演练，形成适合自身企业的AI应用行动方案

一、从“工具思维”到“战略思维”：重新定义AI对电气企业的价值

1）工业AI应用的三个层次：效率工具层、业务优化层、战略增长层

2）核心观点：AI的终 极价值不是“替代人”，而是“打开新市场”

3）当前电气工业AI落地的五大挑战：功能满足度要求高、可靠稳定标准严、管理体系成熟度低、投入产出比难衡量、数据源分散质量差

二、AI+电气工业制造的技术体系全景

1）技术底座：工业大数据、边缘计算、工业互联网平台

2）核心能力层：机器视觉、预测性维护、智能决策、大模型

3）应用场景层：智能制造、智能销售、智能研发、智能运维

三、分层教学引导：不同岗位学员的AI价值关注点

1）高管层：AI如何驱动营收增长与市场份额提升

2）销售层：AI如何精准获客、提升转化、打开新市场

3）研发层：AI如何加速产品迭代、降低研发风险

4）生产层：AI如何实现柔性制造与预测式运营

互动环节1、“我的AI困惑”一分钟快闪：

学员用一句话写出当前所在企业AI应用的最 大困惑或最想解决的问题，张贴于“问题墙”，作为全天课程的导航地图

一、智能制造的能力进阶路径

1）第 一阶：数字化——数据采集与可视化（MES、SCADA）

2）第二阶：网络化——系统互联与协同（工业互联网）

3）第三阶：智能化——AI驱动的自主决策与优化

二、智能制造的AI核心技术模块

1）预测性维护：基于设备数据的故障预警与健康管理

2）智能质检：AI视觉替代人工目检，实现全自动化检测

3）柔性调度：AI驱动的生产排程与资源优化

4）数字孪生：虚实映射与仿真优化

三、实施路径与方法论

1）“小切口、大纵深”：从最具确定性的场景切入

2）数据治理先行：解决数据分散、协议割裂的基础问题

3）模型迭代策略：从单点小模型到统一大模型

4）人机协同模式：AI不是替代人，而是增强人

四、标杆案例深度拆解（案例一）

德力西电气×AI智能视觉检测系统：低压断路器全流程自动化检测

痛点分析：低压断路器生产过程中工序复杂、零部件尺寸小、组装精度要求高、安全性能要求高、数据模型多，传统人工检测效率低，导致产线节拍延迟、质量数据管理离散化

解决方案：打造AI智能视觉检测系统，集成激光检测、AI机器视觉检测等先进技术，构建覆盖原材料入厂至半成品流转的全流程自动化检测体系。系统采用模块化架构设计，由平台引擎层（提供算力支撑和标准化数据接口）、模型核心算法层（集成深度学习算法，涵盖无监督学习、小样本学习、边缘提取等技术）和系统功能执行层（集成数据标注管理、产品信息汇总等功能）构成。搭载自适应学习引擎，可基于产线实时数据进行动态调整，并与MES系统智能联锁控制，在工艺参数偏离阈值前启动预判性干预

实施效果：系统上线运行首年，产品检测准确率提升15%；单条生产线预计节约成本15万元，系统全面投入运行后每年可节约成本约550万元

经验提炼：从“人工检测”到“AI全流程自动化检测”:关键在于“检测—分析—优化”闭环管理机制的建立

五、标杆案例深度拆解（案例二）

施耐德电气：三座世 界 级“灯塔工厂”的AI规模化落地

痛点分析：传统工厂各环节信息孤岛，生产效率与交付周期面临挑战

解决方案：在中国建成3座世 界 级“灯塔工厂”。上海“端到端灯塔工厂”将AI、5G、AR技术全面覆盖生产流程；无锡“可持续灯塔工厂”通过优化生态设计驱动价值链绿色可持续；武汉“人才灯塔工厂”部署21个智能体赋能于人

实施效果：上海工厂人均生产效率提升82%，订单交付周期缩短67%；无锡工厂实现“范围1”和“范围2”碳排放削减90%

经验提炼：AI规模化落地的关键在于“场景驱动、分层推进”——从单点验证到全面复制，让AI从试点走向全链覆盖

互动研讨2、“我的工厂AI切入点”：

每组选择一个生产场景（如质检、排产、设备维护），讨论AI介入的最 优切入点，每组3分钟汇报

一、核心观点：AI赋能销售的核心是“增量”而非“提效”

1）区分：AI辅助销售过程提效 vs AI驱动销售业绩增长

2）电气产品销售的三大特殊性：技术参数多、选型复杂、决策链条长

3）AI赋能销售的四大增量路径：精准获客、智能选型、需求预判、市场拓展

二、AI驱动销售增长的技术体系

1）电气行业大模型：基于行业知识的产品选型与方案推荐

2）AI营销数字人：从需求识别到方案输出的全链路智能服务

3）智能导购体系：多AI工具协同的采购决策支持

4）数据驱动的客户洞察：跨行业、跨区域的供需线索挖掘

三、落地策略与实施方法

1）第 一步：构建企业级产品智能知识库（产品参数、选型手册、典型案例）

2）第二步：部署AI销售助手，实现智能选型与方案输出

3）第三步：打通CRM与AI引擎，实现线索自动分级与跟进

4）第四步：基于销售数据分析反哺产品与市场策略

四、标杆案例深度拆解（案例三）

天正电气ד天策”AI营销数字人：从“经验驱动”到“数据+AI驱动”的销售模式转型

痛点分析：电气行业营销服务长期面临产品系列繁杂、技术资料庞大、客户需求多样化等挑战，售前查询慢、选型报价周期长、客户信任建立难

解决方案：依托阿里钉钉AI平台，结合数智化智造优势，打造“天策”AI营销数字人。该数字人具备四大核心能力：“售前查询快人一步、复杂需求化繁为简、选型报价零等待、快速获得客户信任”。能快速查询产品系列说明、技术资料、典型案例等企业知识，智能匹配产品型号，高效输出定制化解决方案

实施效果：显著提升内部协同和服务客户效率，实现从“经验驱动”向“数据+AI驱动”的销售模式转型。受邀在2025云栖大会上分享To B销售AI落地实践与方法论

经验提炼：AI赋能销售的核心不是“替代销售员”，而是“武装销售员”——让每一位销售都拥有全企业知识库的即时访问能力

五、标杆案例深度拆解（案例四）

正泰集团：AI重构“研产销服”全链条与开辟算力新市场

痛点分析：电气行业竞争日益激烈，需从“卖设备”向“卖服务、卖解决方案”转型

解决方案：正泰构建覆盖“研产销服”全流程的自主AI技术体系。AI视觉检测系统在产线上实现毫秒级缺陷识别，柔性生产系统可动态排产，数字孪生能源调度平台能够对“源网荷储”进行实时仿真和优化。更重要的是，正泰将AI能力延伸至算力基础设施领域——电气设备是算力中心的重要组成部分，正泰凭借在电力领域的深厚积累，切入AI算力基础设施赛道，参与交付泰国、马来西亚、北美等地的超大规模数据中心项目

实施效果：AI基础设施服务已覆盖中国移动、字节跳动、阿里、腾讯、百度等国内头部客户，开辟了全新的业务增长曲线

经验提炼：AI赋能销售的最 高境界是“用AI能力打开一个前所未有的新市场”——从电气设备制造商升级为AI算力基础设施服务商

互动研讨3、“我的AI销售突破口”：

分组讨论所在企业最可能通过AI实现销售突破的环节（如智能选型、客户挖掘、方案输出等），形成3分钟汇报

一、产品研发的AI变革逻辑

1）传统研发痛点：周期长、试错成本高、知识经验难复用

2）AI赋能研发的三大方向：加速市场洞察、优化设计决策、缩短验证周期

3）从“工程师经验”到“AI+工程师协同”的模式转变

二、AI驱动研发的核心技术模块

1）AI辅助设计：智能选型、参数优化、三维建模

2）AI知识管理：历史设计规范与失效模式的智能复用

3）AI智能审图：图纸自动审核与合规性校验

4）AI仿真验证：数字孪生驱动的虚拟测试

三、实施路径与关键成功要素

1）知识结构化：将分散的工程师经验转化为可检索的知识库

2）模型训练：基于企业历史设计数据的专属模型微调

3）人机协作流程再造：重新定义AI与工程师的协作界面

4）持续迭代：建立“研发-验证-优化”的AI闭环

四、标杆案例深度拆解（案例五）

万控集团×腾讯“榕博士”：柜体设计从3-5天压缩至1小时

痛点分析：电气控制机柜设计流程长、图纸反复调整、效率低下。同时电气控制机柜中的元器件布局、母线走向对电气性能和安全至关重要，传统设计中人工计算和反复验证耗时费力

解决方案：万控集团依托与腾讯的战略合作，构建“榕博士”智能化平台，通过混元大模型的能力，实现图纸自动识别、方案智能匹配、三维模型生成与加工代码输出的一体化设计流程。将行业方案模块化、参数化。在元器件布局和母线走向设计等核心环节，“榕博士”能够根据产品参数、行业规范和设计模板，自动推荐最 优布局方案并进行电气安全验证

实施效果：输入参数后系统仅需数分钟就能生成等比例3D模型，1小时内完成电气控制机柜的设计工作；原本需3-5天的柜体设计压缩至1小时内完成，交付周期缩短36%

经验提炼：AI赋能研发设计的核心路径是“模块化+参数化+智能化”——将行业经验转化为可复用的智能模块

互动研讨4、“我的研发AI化路线图”：

分组讨论所在企业产品研发中最耗时的环节是什么，AI可以在哪个环节介入、预计能带来怎样的改变，形成3分钟汇报

一、全天内容回顾与体系化串联

1）三大模块的内在逻辑：智能制造是基础（数据+场景）、销售增长是目标（市场+业绩）、研发迭代是引擎（产品+创新）

2）5大电气行业标杆案例的共性启示：

• 德力西经验：从“人工检测”到“AI全流程自动化检测”——“检测—分析—优化”闭环

• 施耐德范式：从“灯塔工厂”到“规模化复制”——场景驱动、分层推进

• 天正路径：从“电气大模型”到“全场景赋能”——“武装销售员”的知识即服务

• 正泰启示：从“卖设备”到“卖算力”——AI开辟全新市场赛道

• 万控模式：从“人工设计”到“AI生成”——模块化+参数化+智能化

二、电气工业AI落地的共性挑战与应对策略

1）数据挑战：电气产品型号繁杂、数据分散、标准不统一 → 建立行业统一的数据标准与知识库

2）人才挑战：电气+AI复合型人才短缺 → “内部培养+外部合作”双轮驱动

3）投入产出挑战：ROI难衡量 → “小切口验证、逐步扩展”的策略

三、分层行动建议

1）高管层：明确AI战略定位、建立AI专项预算、推动组织文化变革

2）销售层：优先部署AI销售助手/营销数字人、构建产品智能知识库

3）研发层：启动历史知识结构化、试点AI辅助设计与智能审图

4）生产层：选择1-2个高价值场景（如AI视觉质检、预测性维护）先行验证

四、综合实战演练——“AI价值创造工作坊”（45分钟）

工作坊主题：为一家模拟电气制造企业设计AI赋能方案

场景设定：一家年产值约5亿元的中型电气设备制造企业，主营低压配电产品（断路器等），拥有200人左右的产线、30人的销售团队和25人的研发团队。当前面临三大痛点——①产线质检依赖15名质检员三班倒，漏检率约3%，客户投诉主要集中在质量问题上；②销售团队选型报价依赖翻阅纸质手册和电话咨询技术部，平均报价周期3天，新客户转化周期长；③新产品研发从立项到量产平均需14个月，其中元器件选型和布局设计反复修改占大量时间。企业高层希望用AI破局，但不愿“为AI而AI”，要求每条AI投入必须能看到市场端的回报

任务议题（五步完成）：

1）痛点对标与场景选择：每组从上述三大痛点中，选择一个作为AI落地的优先场景，说明选择理由

2）AI解决方案设计：针对所选场景，设计具体的AI落地方案——明确用什么技术路径、数据从哪里来、需要投入什么资源、预期产出什么结果

3）市场端价值映射：清晰说明该AI方案如何最终体现为“销售业绩增长”或“市场竞争力提升”，而非仅内部效率提升

4）投入产出估算：给出粗略的投入预估（软件/硬件/人力）和1-3年的预期回报

5）实施路线图：制定从试点到推广的3阶段时间表

成果输出：每组完成一页“AI价值创造画布”（痛点-方案-市场价值-投入产出-路线图），每组3分钟汇报，点评

五、行动实践指南

1）第 一阶段（1-3个月）：诊断与规划

• 完成企业AI成熟度评估（数据基础、场景识别、人才储备）

• 选择1个“切口小、深度大”的高价值场景作为试点

• 制定3个月试点目标和关键指标

2）第二阶段（3-6个月）：试点与验证

• 组建跨部门AI试点团队（业务+技术+数据）

• 完成数据治理与知识库建设

• 部署试点AI应用，收集数据、验证效果

3）第三阶段（6-12个月）：扩展与深化

• 基于试点经验，向更多场景复制推广

• 建立AI应用的持续优化机制

• 将AI能力嵌入核心业务流程，形成“数据-AI-业务”的正向循环

六、课程寄语与学员承诺

1）每位学员写下“回到岗位后第 一周要做的一件事”，贴回“问题墙”作为课程的闭环对比

2）课程寄语：AI不是一场技术革命，而是一场认知革命——谁先理解AI的战略价值，谁就率先赢得下一个十年的竞争先机