工业AI技术栈

工业AI应对近岸政策和极端天气双重压力的技术栈主要包括以下模块：

• 图神经网络（GNN）与时序大模型：分析多源数据（天气预报、地缘风险、物流实时数据、供应商财务健康），预测中断概率并模拟应对策略。
• 边缘AI：实时监控设备健康、能源消耗和环境变量，在限电或高温预警时自动调整生产线排程、降低非关键设备负载。
• 数字孪生：模拟极端条件下的工厂表现，提前验证方案。
• 强化学习：结合需求预测和风险评估，动态调整安全库存水平和供应商组合。例如，当CBAM关税上升时，AI自动推荐增加本地供应商比例。
• 能源优化AI：优化可再生能源调度、峰谷用电，在极端天气导致电网不稳时最大化自给率，同时满足碳关税要求。

挑战与局限包括数据孤岛、模型泛化能力、计算成本、高维不确定性。解决方案包括联邦学习和混合人机决策。