AI給傳統制造帶來什麼？我們去看了看電氣機櫃這條小賽道

文/觀察者網 周毅，編輯 周遠方

在軌道交通、機場港口以及市政、商業、住宅小區等處的配電房內，我們經常可以看到一個不起眼的櫃子——電氣機櫃。雖然電氣機櫃看上去不起眼，但它在電力系統中往往發揮着“心臟”般的作用：它提供着規定等級的防護，負責保護開關設備核心部件和人員安全，在必要的時候，它還要能夠承受規定的短路故障能力。

 

國產電氣機櫃行業，伴隨着中國電力基建一起成長。據國家能源局發佈的數據，2023年全國全社會用電量9.22萬億千瓦時，同比增長6.7%。我國電力供給和消費持續保持着穩中有進的態勢。反過來，這又帶動了電力設備市場的發展，一些企業從國內市場中脱穎而出，成為行業的“製造業單項冠軍”。

企業年報截圖

我國能源結構的持續轉型，海外需求帶來的顯著增量，推動了電力配套設備需求的增長。但不可忽視的是，房地產、基建等部分下游行業，正給行業帶來需求減弱、競爭加劇等影響。對傳統制造業企業而言，舊的理念和發展不再適用，如何豐富自己的商業模式，積極擁抱人工智能（AI）等新技術，正在推動製造業的新一輪轉型。

以居民住宅為例，住宅房產是配電開關控制設備應用的主要領域之一。但據國家統計局數據，2023年房地產開發企業住宅新開工房屋面積同比下降21%，房地產行業低迷的滯後效應後續可能顯現。電氣機櫃行業本身市場規模小，行業天花板低，如何提高自身的競爭力，謀求生存和發展，就成為了一個首要的難題。

例如，電氣機櫃本身是一個高度定製化的行業，幾乎每筆訂單都需要定製化設計和生產，它需要大量的時間和人力投入。有行業人士表示，“如果一個項目交付工期是14天，那麼前端設計環節可能就佔了7-8天。這個行業裏面有五六萬個工程師都在每天看圖紙、消化方案，思考元器件，然後再畫圖，搞設計方案。”

更快、更好的設計和交付能力變得愈發重要。一些企業，開始將目光逐步轉向人工智能等數字化技術。

萬控智造是電氣機櫃行業市佔率領先的頭部企業之一。萬控與專業團隊共同成立浙江萬榕信息技術有限責任公司，通過和騰訊雲這樣的數字化企業聯手，推出了一款問答大模型，來輔助工程師工作。以前，工程師往往需要手動翻閲多達幾十本國家和行業標準。

而現在，該公司將大量數據，包括工程案例、產品特點和售後方案，投餵給騰訊大模型知識引擎，生成行業知識問答大模型。現在，工程師只需要學會問問題，大模型就可以馬上給出準確的答案，交互體驗大大提升。

基於大數據和人工智能技術，這家傳統制造企業還擁有了一套設計輔助系統。以前，設計師們需要手動測量、繪製草圖，交流需求和參數，最後才能投入設備去生產加工，耗時最長能到一個星期；有了智能設計輔助系統以後，大家可以像買菜一樣勾選需求參數，系統3分鐘就能自動生成二維和三維圖像，工程師只需要做最後的審核和修改即可。

“AI一定會替代一些重複性高、相對簡單的工作。所有人（工程師）都應該轉向做方案，做決策。”在萬控智造總裁木信德看來，AI省掉了大量“腦力勞動中的體力勞動”，大量繁瑣的東西交由AI，人類就可以騰出手來，把注意力放在創意創新等更有價值的事情上來。

人工智能技術的發展，也讓傳統制造業更有機會尋找自己的“新質生產力”。

在木信德看來，過去很多製造企業的增長模式是單一且同質化的：買地、買廠房、買設備，然後建團隊開始生產。但行業的訂單分佈是不均衡的，很多企業其實是在重複造輪子。如果企業沒有中標，那麼產能就會閒置，廠房、設備和人員徒徒損耗。但有了雲計算和AI，更大範圍的協同製造和開放生態就擁有了可能性，企業之間絕對的競爭關係，也可以轉換為開放合作關係——新質生產力，意味着新的組織和生產方式，也將孕育新的商業模式。

本文系觀察者網獨家稿件，未經授權，不得轉載。