从2017年数字经济写入政府工作报告开始，数字化转型已成为企业发展的关键方向。中信博在充分考虑了公司的业务特点和发展需求后，遵循整体规划和分步执行的路径，搭建了全流程IT赋能平台助力业务高效协同，实现了业务流程的数字化和智能化，通过AI控制箱加SCADA系统实现了光伏跟踪支架的远程运维和控制。降低了运营成本、提升了企业的生产效率。

“AI+”：数字化转型的革新机遇

“AI+”新形势下，数字化转型有何不一样?在“AI+”时代，数字化转型不再仅仅是技术升级或业务流程的优化，而是企业发展方式和商业模式的全面变革。与过去单纯的技术升级或业务流程优化不同，现在的数字化转型更注重企业发展方式和商业模式的创新。这一转型的本质已从技术驱动转变为价值驱动，数据的重要性也从单纯的数据资源上升为数据资产。

过去，数字化转型主要解决效率提升问题，数据采集和存储是重点。而现在，智能预测、优化和创新业务模式已成为主流，数据清洗、建模与实时分析变得更为重要。同时，业务目标也从内部优化转向了生态协同，通过建立广泛的合作网络和利用AI技术实现自主学习与优化，提供更加智能的建议和个性化体验。

“AI+”新能源产业落地场景

“AI+新能源”为行业发展及数智化建设带来一系列创新应用场景。在质量检测、预测性维护、供应链管理、生产计划和调度、智能物流、产品设计与创新、客户服务、能源管理和人员安全等多个领域，AI正发挥着越来越重要的作用。通过图像识别、机器学习等技术，AI能够优化设备利用、预测设备故障、减少停机时间，提高生产效率。同时，AI还能辅助设计、优化工艺流程，提高产品质量和准确性。

在供应链管理中，AI能够优化库存管理、制定最优的生产计划和调度方案，降低成本并提高供应链的灵活性。智能物流的应用则实现了自动化仓储、搬运和配送，提高了物流效率。AI在客户服务方面也有着广泛的应用，如智能客服系统能够提供7*24小时在线服务，快速解决客户问题。

此外，“AI+CAN”作为AI在特定场景下的应用，正逐步展现出其潜力。通过利用AI和IoT技术，“AI+CAN”能够监测和优化工厂的能源消耗、降低危险作业工人的安全状况，实现可持续发展。

“AI+新能源”产业的落地挑战及应对策略

如何突破技术挑战，实现“AI+”在新能源产业的落地？AI在新能源产业的落地面临着4个方面的挑战：

数据获取与质量，新能源领域的数据多样且分散，数据的实时性、准确性和一致性难以保证，尤其是在边远或恶劣环境下。

AI算法和优化，新能源场景的复杂性（如天气变化、设备老化）使得传统AI算法难以精准建模，算法需要实时处理大量数据，这对计算性能提出了高要求。

系统的安全性和可靠性，新能源系统涉及电网稳定性，错误预测可能导致重大安全隐患。AI算法在面对极端情况（如极端天气）时的可靠性仍需验证。

经济性和规模化，AI应用的初始成本较高，中小型企业难以负担。系统落地需要考虑成本收益比，避免出现高投入低产出的现象。

基于此，企业可以构建标准化数据平台，采用IoT和边缘计算技术，确保数据采集的实时性和准确性。同时，推广经济型IoT设备，降低数据采集与处理的成本。开发动态学习算法，自适应动态环境，实时调整模型参数。利用数字孪生技术预测并测试新能源系统在不同条件下的表现。最后，通过云服务模式和分布式计算架构，降低企业的技术门槛和成本，保障算法的安全和可信性。

在AI应用方面，中信博注重与实际业务的结合。通过深入分析公司的业务流程和需求，中信博找到了AI技术与实际业务的结合点，并以此为切入点开展AI应用探索。中信博通过AI控制箱加SCADA系统实现了光伏跟踪支架的远程运维和控制。该系统能够实时监测支架的运行状态、收集环境条件信息，并通过远程指令下发工作模式，确保最大发电效率。同时，系统还能实时预警并帮助客服团队快速定位和解决问题，为商业运维模式带来了创新应用。