工业AI：加快工业绿色低碳转型，促进经济高质量发展

近日，由工业和信息化部、广东省人民政府、广州市人民政府共同主办的2023工业绿色发展大会在广州市正式召开。

本次大会主题为“加快工业绿色低碳转型促进经济高质量发展”。“加快工业绿色低碳转型”与国家实现碳达峰、碳中和目标息息相关，工业是能源消费大户，占全国能源总消费量的65%。

“十三五”期间，广州市以年均1.7%的能源消费增长率，支撑了年均6.0%的地区生产总值增长率，单位地区生产总值能源消耗和单位地区生产总值二氧化碳排放分别累计下降19.4%和31.9%，规模以上单位工业增加值能耗下降21.8%。站在新起点上，广州市不断探索节能降碳工作新路径、新方法，加快推动经济社会发展全面绿色转型。

2022年，广东省率先成立“广东省数字化节能降碳产业联盟”，把数字化技术引入节能降碳领域，开启节能降碳新篇章。

当设备节能、工艺节能等方式已经被应用以后，新的节能路径需要深入到数据层面，利用工业AI技术挖掘数据节能的价值，尤其是挖掘工厂里能源流数据的节能价值。

任何一家工厂都需要从外界输入水、电、天然气等一次能源，有些能源可以直接用于生产，但大部分情况下，一次能源需要转换成二次能源，才能满足工厂里更多层的能源需求。

95%的工厂都会配备厂里的能源基础设施——公辅能源车间，负责将一次能源转

换成水、电、气、冷、热等二次能源，再输送到各个生产车间，保障车间正常生产。因此公辅能源车间基本上拥有整座工厂的能源流数据。

从这个角度，我们可以把工厂一分为二：公辅能源车间和生产车间。公辅能源车间与生产车间构成能源供需关系。

基于经验，工程师为了保障供能安全，往往让公辅能源车间输出的能源大于生产车间需要的能源即冗余供能。但生产车间需要多少能源，公辅车间需输出多少能源，设备运行是否异常，并不一定完全符合经验，却能通过数据精准反映出来。

然而，这些数据之前并没有得到有效利用。一是因为数据没有被有效采集上来；二是数据的处理、分析、应用难度比较大，大家缺少技术手段。

作为数字化节能降碳产业联盟发起单位的蘑菇物联，给出了他们自研的解决方案。

数字化节能降碳的第一步是数据采集与分析。早在2021年8月，广东省电子信息行业协会发布了由蘑菇物联参与起草的团体标准：T/GDEIIA 3-2021《公辅车间气动设备物联网基础数据采集技术要求》。

在行业内，蘑菇物联首次提出“公辅车间”及“公辅车间数字化”的定义，并且规范了公辅车间设备运行状态数据的采集方法，为公辅车间设备数据采集和数字化节能降碳制定了第一份行业标准。

当数据采集回来，蘑菇物联自主研发的工业AI技术基于数据构建模型，对能源数据的供需变化进行智能预测，再通过算法对供给侧设备进行智能控制，最终实现能源供需平衡；另外，通过知识图谱能实现故障自动推理，24小时不间断地分析设备运行数据，对设备实现预测性维护和精准运维。