导语 随着DeepSeek等通用大模型技术的突破，AI在设备预测性维护、能源优化、质量管控、生产制造等场景中已展现出颠覆性潜力，AI正成为推动智能制造与绿色制造的底层技术，工业企业纷纷加速布局“AI+”战略，把企业沉淀的数据、知识库、行业Know-How等转化为竞争优势，打造竞争制高点。 经过蘑菇物联9年的实践与深耕，证明工业的公辅能源车间，天然适合应用AI技术解决管理难、能耗高的痛点问题。
1.公辅能源车间作为工厂能源枢纽的重要性
公辅能源车间是为工业生产提供水、电、气、冷、热等综合能源的“能源站房”，如配电房、空压站、制冷站、循环水站、锅炉房等。公辅能源车间是给生产提供能源的枢纽，无论是制药厂、电子厂、汽车整车厂、电解铝厂、钢铁厂等等，各行各业的工厂都配备了能源站房。
2.公辅能源车间的管理难度大、能耗高
公辅车间里不同类型不同品牌设备多，工作环境恶劣，依靠人工点巡检，数据抄录不及时、数据分析价值低，滞后操作等现状，造成管理难度大。同时，“冗余供能”的痼疾、设备运行效率低是造成车间能耗高的原因，其自身能耗普遍占整厂能耗的30%--60%，是名副其实的“能耗大户”。
3.公辅能源车间节能降碳的直接经济价值高
公辅能源车间能耗大，节能的经济价值相对也高。以一家化药厂为例，公辅能源车间年耗电超1200万度，电费超700万元，按AI云智控平均节能15%计算，持续每年至少可节省105万元电费。
而在中国，仅空压站、制冷站和水泵房，就超过100万个。因此，公辅能源车间节能降碳的经济价值高，且具有规模效应。
AI如何实现公辅能源车间数智化节能降碳？
造成公辅车间“冗余供能”现状的因素是数据不足：生产车间实时需要多少能源？公辅车间实时供给的能源是多少？在没有掌握数据的情况下，为保障供能安全，设备工程师基于经验往往让公辅车间输出的能源大于生产车间实际需要的能源。
其实生产车间需要多少能源，公辅车间应该输出多少能源，设备运行是否异常，都能通过数据精准反映出来。
直接采集的数据只能反应一部分事实，更多的事实需要通过AI模型计算后的数据来呈现，尤其是问题被数据反映出来后，更加需要AI进行实时决策。
蘑菇物联自主研发公辅能源场景的垂直AI大模型——灵知AI，对实时采集的能源需求数据和供给数据，建构数据模型，根据能源需求端的变化，实时调度、智控能源供给端的设备运行组合及参数，最终实现能源供需平衡、按需供能，从而创造安全供能、无人值守和节能降碳三大可测量价值。
灵知AI大模型具备4大模型能力：预测大模型、诊断大模型、控制大模型和问答大模型。第一是预测，故障的预测和异常检测。首先需知道车间有没有什么异常？设备有什么故障？还有需求预测，需要知道生产车间需要多少压缩空气，才能去供应多少压缩空气。第二，预测结束后要做诊断，车间能效诊断，设备故障诊断，设备性能诊断等。第三，预测和诊断之后，才能做控制，实现“采集-分析-决策-执行”的数据闭环。第四，预测、诊断、控制都做完了，其实问答只是顺带的事情，站房设备知识问答、工业运维知识问答等。其中，应用AI大模型做工业控制，已经触达了工业最核心的环节。
9年时间的通用设备数据积累和知识库沉淀，是蘑菇物联攻坚研发灵知AI垂直大模型的底气。并且蘑菇物联一贯主张的“云-边-端”技术架构，能让采集-分析-决策-执行的数据流闭环运行，天然适用于AI发挥价值。
因此蘑菇物联自主研发了边缘智能服务器、端侧的数据通讯网关蘑菇云盒。蘑菇物联不仅是一家AI软件公司，也是一家智能装备公司。
国内某制药行业头部药企正在与蘑菇物联合作共建第三期项目。第一期项目，在某生产基地的空压站上线蘑菇物联AI云智控，实现整站设备智能控制，并做到了AI预测与控制过程的可视化，同时整站节能降碳15%。
第二期项目，把该基地制冷站也接入AI云智控系统，AI云智控根据负荷预测结果以及历史温湿度数据，以制冷站能耗最优为目标，建模计算分析，实现冷站群控优化，节能降碳15.28%。
交付中的第三期项目，一是把该基地公辅能源系统的其他场景接入AI云智控；二是把该基地的成功经验，复制推广到集团其他生产基地，扩大数智化节能的规模价值。
截至目前，蘑菇物联已服务的工业企业超2200家，覆盖超过60个行业，其中包括：美的集团、国药集团、华润三九、中集集团、隆基绿能、云南白药、吉利集团等一大批世界500强及中国500强企业，已为全社会累计节省超27亿度工业用电，相当于减少144.88万吨二氧化碳当量排放。
在国家“双碳”目标驱动下，工业企业的公辅能源车间正面临效率优化与节能降碳的双重挑战。蘑菇物联灵知AI的出现，标志着工业公辅能源车间迈入AI驱动的数智化节能降碳新范式。
AI正在改变工业，未来工厂在自动化的基础上，各车间、各产线一定会标配AI垂直大模型，一座座由AI驱动的智能绿色工厂将生机勃勃。
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