专访|施耐德电气魏琨：AI 驱动能源管理革新，EcoStruxure Building GPT 引领楼宇运维智能化新范式

2025世界人工智能大会(WAIC)期间，施耐德电气正式发布全新楼宇智能运维专家 EcoStruxure Building GPT，引发行业广泛关注。作为施耐德电气数字能效业务中国区数字楼宇和智能系统产品市场部负责人，魏琨就 AI 在能源管理与自动化行业的发展、施耐德电气的技术布局及新产品特点等话题，接受了媒体采访，深入解读 AI 如何重塑楼宇运维与能源管理的未来。

施耐德电气数字能效业务中国区数字楼宇和智能系统产品市场部负责人 魏琨

AI 爆发元年：能源管理领域的 “结果导向” 革新

当被问及如何看待 2025 年作为“AI 智能体爆发元年”的行业趋势时，魏琨指出，AI 在能源管理与自动化行业的落地并非偶然，从政策层面看，人工智能已成为国家战略蓝图的重要一环。“从 2023 年 OpenAI 掀起技术浪潮，到 2024 年的技术积累，再到 2025 年行业智能体的规模化落地，这一进程既顺应了技术发展规律，也呼应了行业痛点。”

魏琨强调，能源管理领域先天具备 AI 落地的数据基础，其发展已历经自动化、数字化阶段，积累了海量运营数据，而能效偏低、运维复杂等行业痛点，正为 AI 技术提供了 “结果导向” 的应用场景。“与工具导向的传统技术不同，AI 智能体在能源管理中更聚焦于实际价值：通过优化能效、简化运维，直接为客户创造可量化的收益。”

作为数字化转型的引领者，施耐德电气在能源管理 OT(运营技术)领域沉淀了丰富的数据与专家经验。魏琨表示：“我们将持续发挥技术积累优势，推动 AI 与能源管理的深度融合，引领行业向更高效、更智能的方向发展。”

全新楼宇智能运维专家EcoStruxure Building GPT发布

生成式 AI 重塑运维：降低门槛，闭环赋能

针对 AI 在楼宇运维领域的具体影响，魏琨认为，生成式 AI 的普及正带来“技术平权”的变革。“2024年后，生成式AI的算力与成本门槛持续下降，尤其是2025年DeepSeek的横空出世，让AI工具得以真正走进一线运维场景。”他以楼宇运维团队为例：传统数字化工具对操作人员的知识储备要求较高，而 AI 技术通过自然语言交互，大幅降低了使用门槛。“过去可能需要大学或更高学历才能操作的系统，现在通过语音或文字指令即可完成，运维人员只需专注于对系统本身的专业理解，无需额外掌握复杂的数字化技能。”

施耐德电气选择在运维领域发力 AI，核心在于“闭环价值”。魏琨解释：“运维本身是结果导向的行业——无论是否有数字化工具，其核心都是交付明确的运营成果。AI的价值在于将技术能力与运维结果直接衔接，比如在暖通系统中，通过 AI 优化让节能效果、设备寿命延长等成果可感知、可量化，这正是我们布局的核心逻辑。”

对于技术细节，魏琨透露，EcoStruxure Building GPT 基于 “大模型+RAG(检索增强生成)”机制，但并非简单的技术叠加。“我们融入了 LoRA(低秩适应)技术、MoE(混合专家模型)训练方法，以及强化学习模块，让模型更适配楼宇与能源管理的行业特性。”他介绍到，在施耐德电气自身工厂的试点中，该模型的用户满意度(点赞率)从初期的70% 提升至90%，核心原因在于“专业知识的深度融入”。“我们录入了特定工厂的专属字典、项目参数等，确保模型能理解行业术语与个性化需求，实现真正的自然语言交互，无需用户记忆复杂指令。”

行业影响：人效与能效的双重革命

AI 对楼宇运维价值链的重塑，最终体现在“人效”与“能效”的提升上。魏琨指出，在“双碳”目标与存量市场改造的背景下，这两大指标已成为楼宇业主的核心关注点。“楼宇的数字化基础相对完善，这为 AI 落地提供了数据支撑。例如，通过 AI 优化，施耐德电气无锡工厂在2023年实现运行节能率21.5%，运维时间从每天4小时缩短到每天1.5小时。”

施耐德电气的AI布局并非一蹴而就。从2023年的SpaceLogic AI BOX，到 2025 年的 EcoStruxure Building GPT，施耐德电气之所以持续在能源领域发力，正是因为看到了 AI 技术与行业需求的“高度适配”—— 既有明确的价值结果，又有扎实的实现基础。

谈及新产品的特点，魏琨总结了三大亮点：

1.行业知识深度融合：依托施耐德电气在能源管理 OT 领域的多年积累，模型内置了海量一线运维数据与专家经验，而非通用 AI 的“空泛能力”。

2.轻量级部署，成本可控：客户只需上传项目点位信息、暖通设计图纸等文件，系统即可自动完成语料识别、数据清洗等工作，大幅降低部署难度与成本。

3.支持私有化部署：针对企业的数据安全与隐私需求，产品可与企业私有化部署的大模型配合，实现本地部署与自主运维交付，解决“上云顾虑”。

成本与价值：以结果定义价格

魏琨表示，AI 工具需贴近客户需求、创造节能价值才能被认可。而EcoStruxure Building GPT 正是以这样的思路为客户算好了经济账，从能效和人效的角度，提升实际收益。关于产品成本，他强调“以价值定价”的逻辑：“我们的定价与客户收益直接挂钩 —— 只有帮客户在节能、人力成本等方面实现明确节省，我们才获取相应回报。”这种模式的底气来自施耐德电气的技术优化：通过 AI 自动处理图纸识别、数据清洗等部署环节，压缩实施成本，让客户“投入即见回报”。

展望未来，魏琨表示，施耐德电气将继续推进 AI 与能源管理的深度融合，“明年的世界人工智能大会，我们或许会带来第三次技术融合的新产品。无论技术如何迭代，我们的核心始终是：让 AI 成为解决行业实际问题的‘钥匙’，而非炫技的工具。”

施耐德电气正以 “行业深耕 + 技术创新”的双轮驱动，推动 AI 在能源管理领域从“概念”走向“实效”，为楼宇的绿色化、智能化转型提供可落地的解决方案。

EcoStruxure Building GPT

EcoStruxure Building GPT 是一款基于知识图谱和大语言模型深度融合的暖通运维 Agent 。在云端低成本、快速部署的情况下，通过自主感知和决策，实现知识梳理、意图理解、智能诊断、快速制定解决方案和运行优化方案的综合能力，保障建筑暖通系统的高效和安全运行，能够极大提升楼宇客户满意度。

施耐德电气EcoStruxure Building GPT

• 知识梳理：通过梳理楼宇运维领域的海量知识，创建全面、准确、实时更新的知识库。

• 意图理解：利用自然语言处理技术及多模态技术，理解运维人员由语音或文字提出的问题和意图。

• 智能诊断：根据运维人员的描述和数据收集，迅速分析问题，提供精准诊断。

• 快速解决：根据诊断结果和知识库，快速生成详细的操作步骤和解决方案，通过自然语言交互指导运维人员操作，提高解决速度和准确性。

• 运行优化：根据能效优化AI算法工具的结果，加入意图理解后总结归纳给到运维人员优化建议。