世界经济论坛&埃森哲：行胜于言：2025年“AI应用之星”（MINDS）实践洞察白皮书（29页）.pdf

核心结论速览： AI讨论已从“潜力”彻底转向“绩效”：企业领导者不再满足于试点验证，而是要求AI创造可衡量的经济、环境与社会价值。入选“AI应用之星”的组织已实现生产效率提升、成本降低、收入增长等量化成果。 AI正从战术工具升级为战略能力：领先组织不再问“AI能用在哪里”，而是追问“AI如何重塑商业模式”。约75%的申请者将现有AI项目收益重新投入到新领域，平衡短期回报与长期战略布局。 人机协作是AI成功落地的起点：成功采用AI的起点在于人与组织对工作的重新设计——借助AI增强人的专业能力，而非简单替代。赛诺菲赋能6万名员工共创1,300余个AI应用场景。 数据质量是AI成功的最大障碍：领先组织通过整合结构化和非结构化数据，并注入合成数据、实时数据和物理仿真数据，构建差异化的数据优势。 统一AI平台替代零散单点解决方案：各组织正从零散工具转向统一的AI平台与战略性工程能力，实现安全、敏捷且可扩展的AI应用。 负责任AI实践是实现规模化发展的基石：“信任内置”的设计原则正迅速成为企业级AI转型的基石，组织将技术管控嵌入流程，并对自动化决策实施适度人工监督。 五大洞察的融合产生乘数效应：当组织在战略、人才、数据、技术与治理多个维度协同发力时，AI的影响力被成倍放大。H2：研究背景与全景图谱。历经多年的巨额投入与热切期待，围绕AI的讨论已从“潜力”彻底转向“绩效”。企业领导者们不仅要看到AI创造价值和影响力的实证，更在为下一波企业创新浪潮积极布局。为此，世界经济论坛在其人工智能全球联盟框架下发起“AI应用之星”计划，旨在挖掘、汇集和展示“有意义、智能、新颖和可部署的解决方案”，帮助领导者充分释放AI的商业和社会价值。“AI应用之星”计划在启动的第一年收到了数百份申请，每一份都提供了切实的证据，展示了AI驱动的转型如何创造价值。申请者来自30多个国家，覆盖每一个主要地区。信息技术组织占申请数量的三分之一，但申请者同样来自能源和公用事业、健康与生命科学、银行业与金融服务等多个行业。超过50%的申请者是中小型组织（1-500名员工），表明创新不受规模所限。约三分之一的申请者为大型跨国企业，员工超过1万人。AI应用展现了广泛的职能覆盖——运营是最普遍的应用领域，研发、客户体验、战略规划、业务拓展、工程、质控与合规、销售与营销、供应链、人力资源、财务、采购、法务和安全等部门也在大力应用AI。申请者目前使用的许多AI工具在几年前尚属前沿技术，机器学习依然是底层技术，自然语言处理、计算机视觉等技术提供重要补充，智能体系统的应用也日趋广泛。三分之一以上的申请者在当前解决方案中采用了AI智能体技术。“AI应用之星”正从三个维度切实影响行业和社会：经济维度创造新价值和商业模式、提高效率与质量；环境维度通过提高能效、减少废弃物和降低排放促进可持续发展；社会维度改善健康、教育、社会包容和民生福祉。H2：入选“AI应用之星”的关键特征。“AI应用之星”计划倡导的AI解决方案不仅关注传统投资回报率指标，同时也在气候韧性、公平医疗和可持续供应链等领域积极应对系统性社会挑战。2025年度入选组织的背景十分多元，他们展示了如何以负责任的方式部署AI，实现切实成果。影响力的量化证据：入选组织均提供了可衡量的影响力数据。例如，蚂蚁集团利用多模态AI健康平台实现辅助诊断准确率超90%，服务1.6亿用户；宁德时代融合物理机理与AI的电池电芯设计平台将原型研发周期缩短46%，年度研发成本减少1.406亿美元；联想通过AI驱动的供应链智能体将决策时间缩短50-60%；兰丁股份面向宫颈癌筛查的AI诊断平台覆盖全国91%的省份，筛查效率提高5倍。负责任实践的贯穿：入选组织遵守地方法规，并将负责任的实践贯穿AI解决方案的设计和实施全程。评估框架建立在三大支柱之上——创新性、影响力和负责任实践。H2：关键洞察一——将AI纳入组织运营的核心。走在最前沿的“AI应用之星”正在经历一场根本性转变：它们不再将AI视为战术工具，而是将其作为一种战略能力纳入组织全局。它们追问的不再是“AI能用在哪里？”，而是“AI如何帮助我们重塑商业模式，进而打造新的竞争优势？”。要成功应用AI，就必须平衡短期收益和长期AI投资。约75%的申请者将现有AI项目产生的收益重新投入到新的业务领域以扩大应用规模，并为战略性目标提供资金支持。中国工商银行的转型之路始于其自主研发的千亿参数金融大语言模型，旨在构建全行一体化、智能化的全新工作模式。该AI中央平台在几分钟内即可快速部署专用智能体，将AI深度嵌入信贷、风险管理、市场营销、金融市场等20多个业务领域，累计完成5万人年的工作量。深度原理设计了研究平台以驱动化学发现的未来，打造专门的模块化智能系统，在重塑后的完整研发周期中提供专家推理服务。联想部署了以AI智能体为核心的AI混合工具，将需求预测、供应商风险感知、库存优化与物流路径规划全面整合，供应链中断风险最多可提前两周预警。H2：关键洞察二——促进人机协作，应对劳动力市场变化。对大多数组织而言，员工既是AI最核心的用户群体，也是放大AI价值的最大源泉。“AI应用之星”的经验表明，AI的成功应用始于人，而非技术。这些组织致力于让员工全程参与转型，在充分发挥人类独特优势的同时，思考如何在AI的配合下完成工作。赛诺菲携手OAO赋能6万名员工共创1，300余个AI应用场景，将创新深度嵌入运营的每个环节。Cambridge Industries将AI工具融入日常工作，赋能中等技能员工。“AI应用之星”还瞄准那些因专业人才短缺而陷入瓶颈的领域，通过战略性引入AI破除资源限制。兰丁股份利用AI工具启动宫颈癌筛查服务，AI负责初筛分流，将疑难病例精准推送给专家，服务已覆盖全国91%的偏远地区。沙特卫生部部署AI热成像糖尿病足筛查解决方案，将筛查能力扩大10倍。为培育透明、互信的工作环境，领导者还采取了重要的变革管理实践，例如就AI的角色定位、对岗位的影响以及所需技能展开坦诚交流。H2：关键洞察三——夯实数据基础，提升效能与规模。AI的规模化取决于对数据的掌握能否做到前所未有的深与准。“数据质量”始终是实现AI价值的头号障碍。领先组织主动构建差异化的数据优势：整合结构化和非结构化数据，并注入合成数据、实时数据和物理仿真数据，解锁全新的创新前沿。数字原生组织拥有先发结构性优势，包括能够支持高速扩张的一体化数据生态系统。黑湖科技依托强大的数据基础和统一的技术架构，通过单一平台整合结构化、非结构化和合成数据，支持实现供应链的灵活调度，生产周期从6-12个月缩短至1-3个月。成熟的行业企业正在将其独特的资产转化为差异化竞争优势。宁德时代开发的AI电芯设计平台利用来自数十万个设计案例的600TB历史测试数据，实现数据收集、清洗、特征工程和模型训练的自动化，设计周期从两周锐减至几分钟。在数据稀缺环境中，创新也未必会停滞不前。加州大学旧金山分校与SandboxAQ通过融合AI、量子化学及基于物理原理的仿真技术，在数周内完成560万种化合物的虚拟筛选。清华大学与易来科得将多源数据与表征底层物理定律的模型深度融合，将电芯开发进程提速3.6倍。H2：关键洞察四——革新传统技术栈，释放AI潜力。“AI应用之星”组织正在重新审视自身技术基础，以保持竞争力与敏捷性。“技术基础设施不足”被列为实现AI影响力的三大挑战之一。各组织关注点正由单纯扩建基础设施，向发展战略性工程能力转变。统一的AI平台能够实现可拓展性和敏捷性，而零散的单点解决方案做不到这一点。国家电网公司推出城市级AI能源管理平台“智慧能源管理大师”，将预测、交易、调控、结算四大智能体集成于统一系统，预测准确率提升12.5%，电网可靠性达到99.9983%，实现成本节约逾11.2亿美元。各组织纷纷实施多样战略优化AI算力设施。55%的申请者采用混合架构，积极融合本地部署与云端能力；15%的申请者将本地计算基础设施部署在主权和数据所有权至上的环境中；30%的申请者采用云优先的基础设施战略；18%的申请者采用边缘计算附加能力。现代汽车与DEEPX将用于硬件加速的定制AI半导体与自研优化软件融合，在功耗降低70%的条件下为边缘设备赋予实时智能。H2：关键洞察五——采取负责任实践，实现规模化发展。“信任内置”的设计原则正迅速成为企业级AI转型的基石。多个“AI应用之星”组织将信任、可靠性、准确性、人工监督及合规列为核心挑战。领先组织正从政策驱动的监督模式转向技术赋能的治理体系，将负责任AI原则直接嵌入系统与业务流程。一种更为精细的人工监督模式正在兴起：这些组织不再让人工介入每一个决策环节，而是根据自动化程度、风险等级与决策复杂性来校准监督力度。三种治理模式的雏形已清晰可见：完全自主且具备人工干预能力（如西门子与施耐德电气的楼宇温度自主优化）；结构化情境下的有限自主（如联想与富士通的供应链协同系统）；高风险决策中的人类主导型自主（如蚂蚁集团的诊断AI与国家电网的电网管理系统）。此种分层治理模式揭示，人类介入的深度应与决策的潜在影响及其所处情境相匹配。H2：未来展望。“AI应用之星”计划首年入选者的实践表明，通往高影响力与负责任AI应用的道路既非线性发展，也无统一模式。随着更多组织实现AI的规模化应用，若干趋势将日渐强化：AI可靠性与可解释性的进步是建立信任、开启新机遇的关键基石；协作式数据生态与隐私保护技术将加速破解复杂的行业与社会挑战；清晰的AI术语与标准体系能够培育信任，推动有效协作。通过分享先行者在真实场景中的实践洞察、量化成果与经验教训，“AI应用之星”计划为后来者照亮前行之路，助其加快实现AI愿景。延伸阅读：以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块：问：什么是“AI应用之星”计划？答：“AI应用之星”计划由世界经济论坛在其人工智能全球联盟框架下发起，旨在挖掘、汇集和展示“有意义、智能、新颖和可部署的解决方案”，帮助领导者充分释放AI的商业和社会价值。计划倡导的AI解决方案不仅关注传统投资回报率指标，同时也在气候韧性、公平医疗和可持续供应链等领域积极应对系统性社会挑战。问：“AI应用之星”计划涵盖哪些类型的组织？答：申请者来自30多个国家，覆盖每一个主要地区；信息技术组织占申请数量的三分之一，但同样来自能源、健康、金融等多个行业；超过50%的申请者是中小型组织（1-500名员工），约三分之一为大型跨国企业。问：入选“AI应用之星”需要满足哪些标准？答：评估框架建立在三大支柱之上：创新性（通过实施新颖的AI解决方案应对根深蒂固的挑战）、影响力（实现可衡量的经济、环境和社会价值，并考虑推广应用潜力）、负责任实践（遵守地方法规，将负责任实践贯穿AI解决方案的设计和实施全程）。问：AI应用成功的关键洞察有哪些？答：五项核心洞察：①将AI纳入组织运营的核心，重塑商业模式；②促进人机协作，从“人”出发设计工作流程；③夯实数据基础，构建差异化的数据优势；④革新传统技术栈，打造统一AI平台；⑤采取负责任实践，实现“信任内置”的规模化发展。问：AI规模化发展面临的主要挑战是什么？答：三大核心挑战：数据质量（始终是实现AI价值的头号障碍）、技术基础设施不足、以及信任、可靠性、准确性、人工监督与合规问题。数据来源说明：本报告基于世界经济论坛与埃森哲联合发布《行胜于言：2025年“AI应用之星”实践洞察》白皮书（2026年1月）。