据媒体援引消息人士报道，欧盟立法者在制定人工智能（AI）法案的具体规则方面难以达成一致。 今年6月，欧洲议会通过了《AI法案》授权草案。该法案目前处于成员国、议会和欧盟委员会的三方谈判阶段，这一阶段的目的是确定最终版本的法案。这部草案如正式获得批准，将成为全世界首部有关AI的法规。 到目前为止，欧盟方面已就《AI法案》进行了三次三方谈判。消息人士称，第四次会谈定于本周二举行，而此前一天，欧盟议员将讨论他们围绕基础模型和高风险AI系统的谈判立场。 西班牙在今年下半年担任欧盟轮值主席国，该国在努力推动达成协议，并提出了妥协方案，以加快这一进程。 据媒体看到的草案显示，其中包括用于监管基础模型的分级管理方法，基础模型的定义是拥有超过4500万用户的模型。聊天机器人ChatGPT被定义为非常有能力的基础模型（very capable foundation models，简称VCFM），VCFM需承担额外的义务，包括定期审查以发现潜在漏洞。 然而，反对者认为，那些较小的AI平台可能具备同样程度的危险。 西班牙表示，在第四次三方会谈之前，其已就可能的妥协方案与其他欧盟国家进行了磋商。不过，消息人士称，此次会议不太可能达成最终协议。 这意味着欧盟可能最早到12月才能达成协议，第五次三方会谈定于今年12月初举行。如果届时仍未能达成协议，那么谈判可能会推迟到明年初，而明年6月的欧洲议会选举可能会进一步扰乱相关谈判。 欧盟产业政策主管蒂埃里·布雷顿以及《AI法案》的协商带头人之一Dragoș Tudorache等表示，希望该法案能在今年年底前获得批准。

当地时间周二（9月12日），美国白宫发布声明称，八家公司成为最新一批“负责任地开发人工智能（AI）技术”的成员。 这八家公司为（按首字母排序）Adobe、Cohere、IBM、英伟达、Palantir、赛富时、Scale AI和Stability，他们自愿承诺帮助AI技术走向安全、可靠、透明的发展道路。 来源：美国白宫官网 需要指出的是，本次宣布“负责任地开发AI技术”的是第二批公司。今年7月，已有七家领先的人工智能公司——亚马逊、Anthropic、谷歌、Inflection、Meta、微软和OpenAI早早地加入了承诺。 这些公司自愿承诺帮助实现AI技术安全、可靠和透明地发展，为AI的开发设置更多防护措施，包括在发布系统之前彻底测试系统、向网络安全和内部威胁防护进行投资、允许第三方进行安全检查等。 在获得公众信任方面，公司还承诺对AI生成的内容加上水印以防止虚假信息的传播，公开报告安全风险和社会风险，开发有助于解决癌症预防、气候变化等社会挑战的AI系统等。 据了解，这些自愿保障措施是早期的试探性步骤。声明写道，这两批公司做出的自愿承诺强调了AI未来发展的三个基本原则： 安全、有保障、可信任 ，这标志着朝着开发负责任的AI迈出了关键一步。 本周，美国国会将举办多场与人工智能有关的会议。其中，参议院周三将举行首次“人工智能洞察论坛”。参议院多数党领袖舒默曾提到过，这次的闭门会议，将会是他打磨AI立法的基础。 据悉，舒默请来的嘉宾也都是资本市场非常熟悉的面孔：马斯克、Meta的首席执行官扎克伯格、OpenAI的山姆·阿尔特曼、英伟达的黄仁勋、微软的纳德拉、谷歌的皮查伊等。 另外，上一代互联网领军者比尔·盖茨和埃里克·施密特也将出席会议。

面对日益严苛的气候挑战，实现“碳达峰、碳中和”已经成为推动我国可持续与高质量发展的内在要求。与之相关的是，7月11日，中央全面深化改革委员会第二次会议审议通过《关于推动能耗双控逐步转向碳排放双控的意见》，提出有计划、分步骤地推动能耗双控转向碳排放双控，对统筹好发展和减排关系，加快促进经济社会发展全面绿色转型与高质量发展提出进一步要求。 在这一背景下，各行各业的减碳路径与目标进一步明确，企业需要更加落地的减碳方案来厘清碳减排进度、衡量减碳结果。数据显示，2020年我国汽车在生产环节产生的年碳排放量在0.6亿～0.7亿吨左右。对汽车制造企业而言，如何在确保稳定生产和经营的基础上，全面提升能源使用效率与生产运维效率，有效减少碳排放，成为赢得竞争的关键。而加大数字化创新应用与加强能效管理水平，则成为重要的技术切入点和转型着力点。 以咨询服务为核心，EMS＋打造行业能源管理解决方案 凭借在全球能源管理和工业自动化领域的深厚积淀，及自身在可持续发展方面的丰富实践，施耐德电气新一代数字化能效及运维管理系统平台——能效管控加（以下简称EMS＋），以咨询服务为核心，为客户量身打造能效管理体系，助力客户实现能源数据的深度挖掘与分析，提高能源优化效率，帮助企业节能减排，降本增效。 以咨询服务为核心：在企业减碳的过程中，由于所处的行业、发展阶段、减碳目标不尽相同，需要根据自身的情况具体分析。 施耐德电气EMS＋以咨询服务为核心，通过搭建基于行业特性和业务场景的能源管理体系，结合用户需求深入挖掘数据价值，助力实现能源效率的可持续优化和高效运营。 行业特点：不同行业之间对于能源消耗、利用效率的分析和管理有非常大的差异， EMS＋依托施耐德电气丰富的行业经验，依据不同的行业属性，提供基于各类行业和应用的分析功能模块，同时也提供多个行业专属功能包，供客户按需选用。 定制化交付：EMS＋根据用户不同的行业特点和管理手段，提供不同程度的定制化解决方案 ，保证用户最终使用的系统符合其运营习惯，真正让企业各个团队使用起来，最终达成节能收益。一般情况下，EMS＋定制化内容的规模占整个项目的40％￣60％左右。 EMS＋融合AI算法，解锁汽车行业能源管理新范式 目前，EMS＋聚焦汽车制造、食品饮料、矿业建材与有色、新能源等面临减排减碳与数字化转型挑战的行业，在契合其业务性质的同时，能够带来多种可见、可用的企业、集团级收益。 特别是在汽车行业，施耐德电气拥有丰富的行业经验和实践案例，通过AI算法在EMS＋行业应用的落地，推动汽车行业能源效率和运营效率的双重提升。 借助AI算法，EMS＋助力企业降低公辅动力能耗。 公辅车间是工厂的能源基础设施，涵盖空压系统、制冷系统、循环水系统、配电系统、锅炉系统等，数据显示，为生产活动提供水、电、气、冷、热等公共辅助类动力能耗约占整厂能耗的30％－60％。施耐德电气将AI算法融入到EMS＋应用中，为某大型汽车集团提供冷机和空压机的优化控制方案，整体降低能耗空间约为10％￣15％。 AI加持，EMS＋可实现能源预测，优化客户运营 ，能源预测是指对各种能源的需求量及其比例关系的未来状况的推测。对于能源指标管理，正确的能源预测是制定合理的能源消耗考核指标的基础，也是能源管理系统顺利执行的基础。汽车行业中，单车能耗随产量以及季节（室外温度）的影响较大，且很难通过建立固定数理模型进行量化分析。在此情况下可利用大数据分析回归算法对车间综合能耗、非生产时间能耗以及电能需求进行预测，同样可进一步基于能耗进行排产预测，并对排产计划进行优化处理。 EMS＋与AI算法融合，通过机器学习算法寻找企业生产工艺中的规律，通过运筹学算法在满足生产安全的前提下，实现企业生产工艺中全局设备组合和参数的最优解，从而帮助企业实现生产工艺流程的优化节能。EMS＋在典型高能耗供应段结合AI算法，进一步围绕生产工艺深挖节能潜力， 以某大型汽车生产基地为例，在其汽车涂装线，通过应用施耐德电气EcoStruxure AI引擎开发出的涂装生产工艺车身动态感知系统和设备优化算法，达成烘干炉设备开启／关闭时间优化，计划停线时间优化，切实帮助该汽车生产基地实现重点 工艺段节能降耗与效率提升 ，预计节能收益每年超百万元，2年可以收回投资。 “双碳”目标下，企业发展要兼顾绿色减排与降本增效。从技术路线看，建立一套可持续的能源管理体系长期规划，通过数字化技术提高运营效率，通过绿色低碳技术实现节能减排，已成为汽车产业实现可持续与高质量发展的最优解。作为全球能源管理和自动化领域数字化转型的专家，施耐德电气将坚持创新驱动，通过能源管理与工业自动化的融合、挖掘更多人工智能、大数据在工业场景的技术应用，结合更多数字化解决方案，帮助汽车及更多行业更快、更好地破解“双碳”挑战，制胜未来。 如需了解更多施耐德电气EMS＋的详细信息，欢迎前往施耐德电气官网。