新颖性，要求AI驱动的方案能够解决长期难题。责任，要求合规并把负责任实践嵌入设计与落地流程。
能通过 MINDS 的案例，往往已经跨过了演示阶段，进入了可持续的业务化阶段。
报告也明确说，这些洞察来自数百个申请者与对入选组织的深度访谈，并提炼为5条规模化AI落地洞察，覆盖战略、组织、人机协作、数据、技术栈、治理。
再看这批样本的总体画像。申请池覆盖超过30个国家。中小组织占比超过50%，大企业也接近三分之一。信息科技接近三分之一投稿。AI智能体被超过三分之一的申请者写进现有方案里。合作型项目占30%，常见组合是技术提供方加一个客户。
从算力形态看，55% 采用混合架构，30% 走云优先，15% 更偏本地算力与主权，18% 把推理下沉到边缘，5% 依赖高性能计算做训练与物理级仿真。
对AI赚钱来说，这些统计信息等于一份市场信号。大模型应用正在从单点工具走向平台化，智能体从概念走向流程自动化，混合架构与边缘推理会持续扩散，相关产业链的确定性更强。
第一段关于战略与ROI。很多组织开始把AI从战术工具升级为战略能力，把AI目标写入团队目标，定期复盘。更关键的是，规模化AI需要短期ROI与长期投入并行，约75% 的申请者会把现有AI项目的回报再投入到更大范围的应用扩张，同时保留对ROI尚在形成中的项目预算。
第二段关于治理。报告强调 trust-by-design，企业把可追溯、可解释、公平性等机制嵌进系统生命周期，并出现按风险分层的人类监督模型。低风险场景给AI更多自治并保留人工覆盖，中风险让AI在受限动作空间内自主，高风险必须人类验证后再执行。
超威半导体（AMD）与新思科技（Synopsys），把强化学习与智能体化人工智能融入芯片设计流程，设计速度提升到2倍，成本下降到原来的五分之一。
EXL服务公司（EXL Services），用自动化人工智能平台做遗留系统迁移与流程迁移，代码评估与发现的人工投入下降超过80%，代码转换人工投入下降70%到80%，整体项目成本下降20%到40%。
毕马威（KPMG）与思爱普（SAP），把思爱普的人工智能副驾与20万页文档结合，顾问每天节省1.5小时，返工型编码错误减半，项目交付提速18%。
芯片设计自动化与企业迁移自动化，本质是工程生产率的再定价。最先兑现的是电子设计自动化（EDA）、工程软件、企业服务外包的利润率与交付周期，后面会传导到云迁移、数据治理、信息技术（IT）现代化的资本开支结构。
施耐德电气（Schneider Electric）微电网人工智能优化，97个站点上单位站点每年用电量下降14%，碳排下降28%，试点站点年净节省43万美元。
施耐德电气端侧人工智能做房间级暖通空调（HVAC）控制，部署数周内节能最高15%。
西门子（Siemens）建筑人工智能控制中心，舒适度合规提升28%，首个试点月度能耗成本下降6.4%。
国家电网上海城市级智能能源管理平台，采用统一编排的多智能体体系，预测准确率提升12.5%，电网可靠性达到99.9983%，并通过避免新增投资累计节省超过11.2亿美元。
国家低碳清洁能源研究院（NICE），面向电力、碳、煤、证书市场的预测，价格预测误差下降50%，交易优化带来每年新增收入1406万美元。
虹知数科（Horizon Power）与大地量子（TerraQuanta），能源交易预测模型效率相对传统提升5万倍，覆盖2000吉瓦时（GWh）的交易组合。
能源人工智能的核心在调度、预测、约束优化、端侧控制。直接受益链条通常是楼宇与工业能效设备商、电网数字化、能源交易与电力现货系统、边缘计算与工业物联网（IoT）。
宁德时代（CATL）与安脉盛（AIMS），在制造决策智能上实现质量波动下降50%，操作人员工作量下降50%，生产速度更快。
宁德时代电池单体设计平台，原型开发时间下降46%，预测准确率提升到95%，每年研发成本减少1.406亿美元。平台融合物理启发式机器学习与转换器架构（Transformer），利用600太字节（TB）历史测试数据，把两周级设计压缩到分钟级，原型周期从24个月压缩到13个月。
清华大学与易来科得（Electroder），把概念到原型速度提升3.6倍，材料与能耗浪费下降40%。
电池与材料的人工智能落地，可持续优势来自数据闭环与物理约束融合。能够长期积累多模态工艺与测试数据的企业，会把研发周期、试错成本、良率波动同时压下去。
蚂蚁集团（Ant Group），多模态临床决策与咨询平台，辅助诊断准确率超过90%，文献检索时间下降80%，覆盖1.6亿用户，近100万医生与5000家机构。
兰丁股份（Landing Med），宫颈癌筛查的人工智能细胞学与远程病理体系，覆盖中国各省91%，阳性识别正确率90%，比人工检查提高6%，病理筛查效率提升5倍。
沙特卫生部与AmplifAI公司（AmplifAI），糖尿病足风险热成像筛查，患者治疗成本下降80%，筛查能力提升12倍。
社会医疗法人玄州会（Genshukai）与富士通（Fujitsu），医院运营与床位管理智能体，运营改善带来年收入提升10%，每月减少400小时人工时间，并把合规导致的月度退费从7000美元级压到0日元。
医疗人工智能的赚钱路径更清晰，重点看可复制的产品形态与支付方逻辑。能把筛查、质控、流程运营做成标准化产品，并可跨区域扩张的公司，商业化弹性更大。
现代汽车（Hyundai）与DEEPX公司（DEEPX），端侧超高能效人工智能用于自主机器人，相对图形处理器（GPU）性能提升240%，能耗只有八分之一，总拥有成本最高下降90%。
机器人端侧人工智能强调功耗、成本、实时性。芯片、模组、边缘推理框架与工业场景整机厂会共振。
中国工商银行（ICBC），覆盖20多个金融业务域的人工智能基础设施，用户超过40万，日活使用员工2万，累计处理5万个人年的工作量。
金融大模型的兑现路径在流程自动化与风控决策规模化，关键看数据治理、模型监控、合规审计的工程能力。
百事公司（PepsiCo），生产线D视觉），精密场景废品率下降0.15%，单条产线万美元。
物美集团（Wumart）与多点数智（Dmall），零售定价、防损、能耗管理一体化，单店日毛利增加421美元，人工成本下降30%，旗舰店能耗下降26%。
零售人工智能先落在边缘视觉、定价与补货、损耗控制。最容易出现金融报表改善的指标是毛利、损耗率、人工费用率。
深度原理（Deep Principle），多智能体材料发现，候选筛选速度提升500到1000倍，材料模拟自动化比例提高到最高50%，实验配方成本下降30%到50%。
Phagos公司（Phagos），人工智能指导噬菌体疗法设计，选择准确率95%，疗法开发时间从2年压缩到2个月，针对沙门氏菌活鸡实验成功率100%。
加州大学旧金山分校（UCSF）神经退行性疾病研究所与SandboxAQ公司（SandboxAQ），数周内虚拟筛选560万化合物并缩小到7000个做实验，工作量下降36倍，命中率相比传统筛选提升30倍。
药物发现与材料发现最稀缺的不是模型参数，而是可验证的实验闭环与合规数据资产。
日立铁路（Hitachi Rail），轨道运维资产管理平台，延误下降约20%，维护成本下降约15%。
富士通（Fujitsu）供应链实时优化，年库存成本下降1500万美元，库存资金下降2000万美元。
联想（Lenovo）供应链智能体，风险可提前2周预警，准时足量交付率（OTIF）提升5%，决策时间下降50%到60%。
剑桥工业公司（Cambridge Industries），道路与工地安全的私有大语言模型（LLM）与边缘智能，6个月紧急维修成本下降40%，每个市政体年维护成本可减少约200万美元，安全事故下降50%。
西门子（Siemens）与EthonAI公司（EthonAI），工业人工智能质检框架，预计节省超过1000万美元，20家工厂推进，质检配置从数天缩短到数分钟。
黑湖科技（Black Lake），柔性制造协同平台，周期从6到12个月压到1到3个月，最小订单从10000件降到100件，产能利用率从65%升到83%。
供应链与制造是智能体落地最好的土壤。流程边界清晰，约束明确，收益可以直接映射到库存、交付、良率、停机、能耗。可持续优势来自统一数据架构与平台化部署。
马恒达科技（Tech Mahindra），多语主权大模型框架，印地语与印尼语（Bahasa）对线万次查询。
AI投资的胜负手越来越清楚。能把AI做成组织的核心能力，能把数据做成资产，能把平台做成规模化载体，能把治理做成系统能力的公司，会持续拿到更高的估值与更稳定的现金流。只做单点演示、只追短期ROI、缺少治理工程化的公司，会在规模化阶段掉队。
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