“ChatGPT时刻”再现！印度工业AI颠覆能源运营

在快速变化的全球科技版图中，工业人工智能（AI）正逐渐成为推动传统产业升级的关键力量。特别是在能源运营领域，如何利用先进技术提升效率、优化管理，已成为各国企业关注的焦点。当前，全球工业AI领域的新发展趋势以及印度市场在其中扮演的角色，为中国的跨境从业者提供了值得关注的新视角。

2025年，英国AI公司Applied Computing宣布在印度班加罗尔设立新办公室，此举标志着其正式进军印度市场，并深化了公司对全球最具战略意义的能源市场之一的承诺。该公司专注于为能源运营商开发基础型AI，此次扩张预计将在AI研究、工程、能源建模及商业运营等领域创造新的就业机会。

Applied Computing选择印度，并非偶然。事实上，其旗舰平台Orbital已在印度的主要炼油环境中得到了验证，并正与当地领先的运营商积极部署。Orbital是首个专为能源运营构建的基础模型，它将超智能、基于物理原理的优化技术引入全球最复杂的工业环境之中。

Applied Computing在印度组建了一支资深团队，其中包括任命英国籍高管丹·杰文斯（Dan Jeavons）。杰文斯先生是全球工业AI领域的领军人物之一，他在2022年从伦敦迁至班加罗尔，并在2025年夏季决定加入Applied Computing后继续留在印度。此前，杰文斯先生曾领导壳牌公司（Shell）的全球AI项目，拥有二十余载在油气上游、下游及综合天然气领域的丰富经验。

杰文斯先生曾与壳牌公司共事近二十年，始终深耕数据与分析领域，随着全球技术发展，数据与分析逐渐与AI融合。在加入Applied Computing之前，他曾有十三年时间领导壳牌的核心AI项目，离职前担任计算科学与数字创新副总裁。他曾表示：“我曾领导全球约350名研究人员，他们的工作涵盖从地震处理到风力涡轮机、制造工厂和电动汽车充电等各个方面，为这些领域构建了各种类型的AI。”在此期间，他结识了山姆·图克拉（Sam Tukra）。图克拉先生是一位出色的AI人才，在壳牌公司时便展现出卓越能力，但他坚定地选择了创业之路。他所创立的公司，正是现在的Applied Computing，而他本人则担任首席AI官。

工业AI发展的“突破时刻”

图克拉先生组建了一支来自帝国理工学院（Imperial College）的研究团队，并与首席执行官兼联合创始人、帝国理工学院的驻校企业家卡勒姆·亚当森（Callum Adamson）合作后，拜访了杰文斯先生。杰文斯先生回忆道：“他来找我，展示了Orbital——我们在Applied Computing开发的基础模型。我常说，那是我个人的‘ChatGPT时刻’。我一直密切关注大型语言模型的发展，所以ChatGPT本身并没有让我感到惊讶。但Orbital真正的突破在于，它能够将物理学、时间序列数据和语言结合到一个共同的基础模型中。对于我们所处的能源运营领域而言，这是一个颠覆性的变革，因为它将几乎所有关于现场运营的问题整合到一个模型中。这使其成为一个可以在全球最复杂的工业环境中部署的真正通用AI。我对此非常兴奋，最终他们说服我加入并帮助建设这家公司。这并非我人生规划的一部分，但我现在作为总裁在此。”

Orbital所展现出的潜力，在于其能够突破传统工业AI在整合信息方面的局限性。通过融合多模态数据，Orbital为工业运营管理带来了前所未有的深度洞察力，预示着一个更为智能、高效的工业时代正在到来。对于中国的跨境电商和科技企业而言，理解这种跨领域、多模态数据融合的趋势，有助于拓宽技术应用思路，探索更多服务于传统产业转型的商业机会。

工业AI的过去与未来：从困境到转折

回顾历史，工业物联网（IIoT）在许多方面未能完全兑现其承诺。许多工厂的设备沿用数十年，采用专有协议和对安全性要求极高的系统，使得连接成本高昂或难度大，从而降低了整合的经济吸引力。同时，项目往往投资回报率（ROI）不明确且周期长：在传感器、连接、集成和安全方面的大量前期投入，往往只能带来有限的成本节约，导致试点项目难以推广。

此外，尽管工业物联网产生了海量数据，但由于缺乏将数据转化为可操作结果的分析能力，组织机构在很大程度上依赖于当时尚不存在的AI技术。直到现在，随着基础模型、边缘AI和领域特定智能的出现，重新构想工业系统才变得可行。

杰文斯先生承认，作为一个在工业4.0项目上投入十年心血的人，数据驱动的方法过去只在辅助运营中发挥作用。“你可以进行设备故障预测、完整性管理、检查、锈蚀检测和分类，这些都有效并带来了价值。但我们现在通过AI所展望的理想场景，我认为在上一代技术中是无法实现的。它解释性不够，‘黑箱’特性太强，不适合部署到运营的核心。而随着新一代模型的出现，这一切都在改变。我相信，在未来几年内，重工业将迎来根本性的转型。”

根据杰文斯先生的观点，大多数关键基础设施的运行都依赖于基于物理学的模拟。在设计一个设施时，这些物理方程决定了它的运行方式，因为它们遵循物理定律。他解释道：“我们可以说，如果我们在这些约束和边界内运行，就可以从过程中获得所需的输出。我们多次运行这个过程，然后将其嵌入到控制系统中。这使你能够在这些边界条件下稳定运行设施。操作员的作用是确保这些运行限制不被突破。”

然而，这种传统方法未能整合工厂持续生成的所有数据。这些数据会被使用，但通常仅用于故障原因分析或事件检测，且数据孤立，与运营脱节。此外，工厂周围有各种工程学科的专家，他们使用部分数据来获取操作员可能需要了解的洞察。

Orbital的出现彻底改变了这种模式。它能将模拟器中的物理数据与工厂实际生成的数据——不仅包括时间序列数据，还包括语言数据，如报告、工单和2020年创建的检查报告——进行结合。杰文斯先生将其比喻为飞机和控制塔：“飞行员驾驶飞机——这就是操作员所做的工作。但在这些工厂中，你没有控制塔来查看所有正在发生的事情。而我们正在做的，就是构建一个控制塔。它不仅覆盖一个站点，甚至可以覆盖四十个站点。你可以比较不同站点的运营情况。你可以查看一台机器何时发生故障，然后提出问题：这在其他地方可能在何时发生？你可以说：我在这里的这种工况下看到了这种完整性问题——我们检查过其他地方了吗？你能够审视整个业务，并利用AI赋能，这就是转型的源泉。”

这种跨学科、多维度的数据整合能力，对于中国致力于提升工业智能化水平的企业而言，具有重要的借鉴意义。通过借鉴这类先进的AI平台，中国的工业企业可以在能源、制造等领域实现更精细化的管理和更高效的决策，从而在全球市场中保持竞争优势。

自然语言交互与数据安全：工业AI的新范式

对于杰文斯先生而言，语言交互界面带来了巨大的变革：“能够以自然语言提出简单问题，并查询所有数据——工程图纸、班次日志、维护历史、时间序列数据——这种打破数据孤岛的能力是颠覆性的。每个工程学科都只关注一个层面，而Orbital则允许你跨越所有层面提出问题。”

关于Orbital如何处理工业环境中至关重要的专有数据，杰文斯先生解释说，Applied Computing将模型引入客户的数据环境。Orbital对物理学、领域语言和时间序列行为有基础的理解。“这是一个迁移学习的原则。我们在客户的环境中，用他们的数据来增强模型。”他进一步阐述道：“训练发生在客户的基础设施内部，或在他们控制的环境中。这意味着我们不会将客户的数据暴露给外界或其他客户。我们不要求他们提供数据来训练一个通用模型。模型仍是我们的知识产权，但在客户环境中产生的一切数据，根据合同条款归客户所有。而且数据永远不会离开他们的环境。”

这种在保护数据安全的前提下，实现模型本地化训练和应用的策略，对于中国的企业出海和国内工业升级，都提供了重要的参考价值。它不仅能帮助企业打消数据安全顾虑，更能促进AI技术在高度敏感的工业领域落地生根，从而加速智能化转型的进程。

从试点到生产，效率与影响并重

在推出市场不足一年的时间里，Applied Computing已将产品部署到真实客户环境中，并取得了显著成效。杰文斯先生表示：“客户告诉我们最大的收获是能够从多个不同角度解决问题，这与以往需要整个专家团队才能解决的情况截然不同。最大的好处是能够利用AI重新思考业务运营方式，并回答以前无法回答的问题。这正是高层领导真正关注的，因为他们相信这将改变游戏规则。”

2025年5月，Applied Computing公司完成了900万英镑的融资。这些资金主要用于研究：“我们公司的核心是一家研究型公司，致力于为能源行业开发下一代基础模型，”杰文斯先生解释说，“AI技术日新月异，我们必须始终保持在最前沿。”其次，资金还用于市场推广策略。公司聘请了领域专家，因为“拥有一个出色的模型固然重要，但挑战在于如何部署它，解决用户问题，并赢得在客户内部扩大合作的机会，”杰文斯先生分享道。他认为自己的职责是连接技术与行业需求，并塑造叙事和部署策略，以推动实际影响力。“要在这些组织中实现实质性变革，必须在C级高管层面开展工作。这不仅仅是技术问题，更是重新思考如何运营业务。这就是我们专注于少数战略客户和高层对话，以推动成果的原因。”

Applied Computing的快速市场验证和高效的资金运用策略，为中国跨境企业在全球市场推广创新技术提供了宝贵的经验。聚焦核心技术研发，同时注重与行业需求深度结合，并从高层推动变革，是确保技术落地并产生实际影响的关键。

能源需求增长与印度跳跃式发展的基础设施

Applied Computing此次扩张正值印度能源格局的关键时刻。尽管全球政策趋势推动脱碳化，但受工业增长和人口迅速扩张的驱动，印度的能源需求持续急剧上升。根据杰文斯先生的说法，印度是全球增长最快的能源经济体。“这里有令人难以置信的人才。我在班加罗尔居住了三年——我随壳牌公司搬到这里，并留了下来，因为我被这个国家及其潜力深深吸引。我们正在与朋友、客户和合作伙伴共同庆祝开业。已经有客户来到办公室与我们合作，并看到了研究团队。这为加速技术发展创造了一个非凡的空间。”

他相信，尽管欧洲在许多领域表现出色——“看看从该地区涌现出的初创企业就知道了”——印度却能在不受传统系统束缚的领域实现跳跃式发展。“那种创业的本能非常真实。这就是为什么我对Applied Computing来到这里感到兴奋：我们可以运用‘跳跃式发展’的策略。”他分享道：“Orbital已经在这里的客户中取得了成果，包括在全球最大的炼油厂之一。通过在班加罗尔建立基地，我们正在直接投资于将定义工业智能未来的才华、合作伙伴和生态系统。”

这一观点在公司内部得到了广泛认同。Applied Computing首席执行官兼联合创始人卡勒姆·亚当森（Callum Adamson）表示：“印度不仅仅是Applied Computing的另一个市场，它是我们的主要市场，也是工业AI未来的试验场。”他还指出：“印度的炼油和石化行业在全球经济中占据核心地位，这里做出的决策将影响全球能源稳定和排放。Orbital已在印度部署，以空前的规模发挥着作用，我们在班加罗尔的投资加强了我们支持运营商现代化和改造其最关键基础设施的能力。”

印度为何成为工业AI的“试验场”

未来十年，印度的炼油和石化行业预计将大幅增长。其许多关键资产依赖于老旧基础设施，AI驱动的优化可以在这些领域产生巨大的影响。印度对技术采纳的开放态度以及在运营规模上部署AI的意愿，使其成为全球工业智能最重要的市场之一。需求增长、基础设施复杂性以及技术实验文化的结合，使印度成为Orbital实现系统级即时效益的理想环境。

杰文斯先生与商业市场副总裁哈里·拉马尼（Hari Ramani）共同致力于此。拉马尼将领导客户关系和全球市场开发，他表示：“印度的能源运营商正在管理着老旧和新兴基础设施中的非凡复杂性。他们正在寻找既能提高当前效率，又能为更可持续的未来做准备的解决方案。Orbital提供了这样的桥梁——在整个设施中提供可操作的、基于物理原理的智能。这里对现实世界AI采纳的渴望是无与伦比的，今天的扩张使我们能够大规模地满足这种需求。”

对于中国的跨境从业者而言，印度市场的崛起不仅意味着新的商业机会，更预示着一种全新的技术应用和市场策略模式。关注印度在能源、工业AI领域的创新实践，理解其“跳跃式发展”的潜力，有助于中国企业在全球化布局中找准定位，把握先机。尤其是在新兴市场拓展、技术合作以及人才交流方面，印度经验值得我们深入研究和借鉴。国内相关从业人员应持续关注此类动态，为自身发展和产业升级提供有益参考。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/india-industrial-ai-new-chatgpt-moment.html