北京
9月18日，2026“两湖对话”绿色低碳高质量发展国际合作对接会举行。格创东智CEO、能碳章鱼董事长何军受邀出席主题大会产业发展高端对话，围绕“以‘AI+’和技术创新推动绿色转型”分享了工业领域的落地实践。发言中，何军直言：“最关键的是我们给这个企业的园区建立了一个大脑，然后让它不断地自学习和自优化。”这句话点出了当前工业绿色转型的一个关键转向：从“看清问题”到“自主解决问题”。
从“看见”到“自学习”
在何军看来，数字化解决的是“看见”的问题——让企业看清生产和能源运行的状态，掌握能耗与排放的底数。但仅仅“看见”还不够。传统节能降碳往往依赖人工经验，针对单个设备或单一环节做优化，效果有限、难以持续。AI的介入改变了这一逻辑。基于AI对多类设备建模，系统可以探索整体运行优化，而不是停留在单点改进。更进一步，通过让工厂具备自学习能力，系统能够在运行中不断积累数据、迭代模型，使优化动作从“一次性”走向“持续不断”。
这一思路在大型工业项目的冷却系统优化中已有体现。冷却系统涉及泵、风机、冷却塔等多种设备，运行参数相互耦合，人工调整往往顾此失彼。AI的价值在于把多设备纳入统一模型，寻找系统层面的最优运行策略，并随工况变化自动调优。这既是对设备控制逻辑的升级，也是对企业能源管理方式的再造。
一个冷却系统背后的“全局优化”
冷却系统是工业领域典型的能耗大户，其运行效率直接影响整个工厂的能碳表现。何军提到的案例，关键不在某台设备本身，而在“整体运行优化”。过去，企业在做节能改造时常常陷入“设备级思维”：换一台高效电机、加一套变频器，能省一点，但天花板明显。AI建模则把视野拉到系统的高度——不同设备之间如何匹配、负荷如何动态分配、环境温度变化后如何调整运行策略，这些问题靠人工经验很难给出最优解。
“大脑”的作用正在于此。它不替代具体设备，而是通过持续感知运行数据、识别优化空间、下发控制策略，让整个园区像生命体一样不断适应外部变化。这种自学习、自优化的能力，正是“AI+”赋能绿色转型的独特价值所在：不是一次性改造，而是让系统越用越聪明、越用越省。
“AI+”正在重写工业减碳路径
碳达峰碳中和目标下，工业企业的减碳压力日益加大，但传统手段的边际效益正在递减。何军此次发言传递出的信号是：以AI为代表的新一代信息技术，正在把绿色转型从“项目制”推向“常态化”。当工厂拥有了自己的“大脑”，节能就不再是一次集中攻关，而是融入日常运行的自发行为。这也意味着，工业互联网平台在能碳管理中的角色，将从“记录者”“监视器”升级为“决策者”“优化师”。
对行业而言，何军所描述的路径并非远景设想。随着工业数据底座日趋完善、AI模型成本持续下降，园区级、工厂级的自学习优化正在成为可落地的实践方向。正如他在发言中所强调的，关键在于为园区建一个“大脑”，并让它持续运转、持续进化。这条路能否走通，取决于企业对数字化的投入决心，也取决于AI与工业场景融合的深度。而“两湖对话”的舞台上，何军的这句话，为与会者提供了一个值得细品的注脚。
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