- 世界经济论坛最新发布的报告展示了AI助力30多个国家、20多个行业切实提升绩效的方式。
- AI实现规模化应用的关键因素包括将AI纳入企业战略、重塑人与AI的协作方式和夯实数据基础。
- 论坛宣布“AI应用之星”（MINDS）计划的新一批入选名单——20家先锋企业在疾病检测、能源优化和供应链韧性等领域积极实施高影响力AI解决方案。
- 阅读“AI应用之星”报告，请点击这里。查看入选MINDS计划的完整名单，请见下文或者点击这里。关注2026年世界经济论坛年会，请访问这里。欢迎使用话题标签#2026冬季达沃斯#，在社交媒体上关注或分享年会动态。
2026年1月19日，瑞士日内瓦——世界经济论坛今天发布新报告，介绍了正在切实创造绩效的多个AI应用案例，并展示了开拓型组织正在如何跨越AI试点应用、实现规模化影响力。报告重点指出，随着投资加速和期望上升，两类企业之间的差距正在不断扩大——已经能够大规模应用AI的企业和尚在奋力探寻应用之道的企业，后者可以通过借鉴真实用例的成功经验来弥补上述差距。
世界经济论坛和埃森哲共同发布《行胜于言：2025年“AI应用之星”实践洞察》报告，展示了“AI应用之星”（MINDS）计划两批入选组织的实践洞见。“AI应用之星”是论坛开展的一项全球性计划，旨在展示高影响力AI真实应用案例，即“有意义、智能、新颖和可部署的解决方案”（Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions, MINDS）。由顶级高管和专家组成的独立影响力评估委员会，对30多个国家、20多个行业（包括医疗、能源和基础设施）的数百个案例进行分析，挖掘出最具前景应用案例之间的共同特点，包括：将AI纳入战略决策、重塑人与AI的协作方式、夯实数据基础、打造现代化技术平台，以及实行负责任的AI治理。
世界经济论坛执行董事兼首席技术官Stephan Mergenthaler指出：“AI蕴藏非凡潜力，然而许多组织对于如何释放这一潜力仍很迷茫。这些入选案例展现了雄心落地为运营转型后产生的非凡图景。我们的新报告提供了一份实用指南，旨在助力更多组织沿着先行者铺就的道路稳步向前。”
埃森哲首席战略与服务官Manish Sharma表示：“值得信赖的先进AI应用能够重塑企业，但要充分释放技术的力量，关键在于系统性地整合数据与流程。与此同时，AI投资要想实现最大化回报，人类智慧的引领也不可或缺。我们建议各组织在推进AI落地与规模化应用时，制定明确的行动蓝图，并始终聚焦于负责任的创新。”
论坛还宣布了“AI应用之星”计划的第2批成员名单，入选的20家先锋企业在疾病检测、能源优化和供应链韧性等领域积极应用高影响力AI解决方案。第1批和第2批完整名单请见下文，第3批目前已经开放申请。欢迎公共和私营部门组织申请加入，并请说明所报AI项目的新颖性、合规性和影响力。 “AI应用之星”将由一个独立委员会依据世界经济论坛制定的甄选流程选出。
第1批和第2批“AI应用之星”：实施高影响力、可拓展AI解决方案的先锋
信息科技
- 超威半导体（AMD）和新思科技（Synopsys）（美国）：将强化学习与智能体化AI深度融入芯片设计全流程，实现设计效率倍增，并大规模缩短签核时间。
- EXL Services（美国）：运用AI智能体将遗留系统向云端的代码迁移自动化率提升至80%，将项目周期缩短长达两年，并使成本降低20%-40%。
- 毕马威和SAP（荷兰，德国）：我们将一款基于20万份SAP文档训练的AI辅助工具规模化应用，实现了配置流程加速、返工量减半，并推动企业系统迁移效率提升18%。
能源管理
- 虹知数科和大地量子（中国）：开发了一款天气预测AI系统，将能源市场的预测效率提升至原先的5万倍，不仅降低了市场波动风险，还大幅提升了交易表现。
- 施耐德电气（法国）：通过搭载于设备端的AI技术，实现了房间级别的能源精细优化，在不影响用户舒适度的情况下，两周时间达成5%-15%的节能效果。
- 西门子（瑞士）：为暖通空调系统引入了具备闭环自主学习能力的AI解决方案。凭借可扩展且与基础设施解耦的核心引擎，该方案将环境舒适度提升了25%，将能源消耗降低了6%以上。
- 北京低碳清洁能源研究院（中国）：融合领域专用大语言模型与时间序列预测技术，显著提升了能源市场的预测精度，更将能耗降低了95%。
- 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司、华能吉林发电有限公司新能源分公司和中国华能集团有限公司江苏分公司（中国）：为可再生能源基础设施部署了AI监控系统，并引入机器人安全干预机制，将缺陷检测准确率提升了90%。
- 国家电网有限公司（中国）：在超大型城市电力系统中规模化应用了实时AI协调平台，成功实现对超1.5万用户的亚分钟级精准调控，显著增强了能源系统的韧性。
电池制造
- 宁德时代和安脉盛（中国）：在数据有限的工业场景下，构建了一套混合AI系统，实现实时优化，从而将质量波动降低50%，操作人员工作量减半，并提升了生产速度。
- 宁德时代（中国）：结合物理模型与机器学习的电池单体自动化设计，可在数分钟内生成最优方案，并将原型开发周期缩短近一半。
- 清华大学和易来科得（中国）：运用物理级AI仿真技术，将电池单体研发周期从数年压缩至数周，废弃物减少40%，概念到原型的转化速度提升至原来的3.6倍。
全球卫生和医疗
- 蚂蚁集团（中国）：打造了覆盖全国的多模态AI健康平台，已在5,000多家机构投入使用，实现了超过90%的诊断准确率，并将临床科研效率提升了80%。
- 兰丁股份（中国）：AI细胞学筛查已覆盖中国各省份91%的偏远地区，借助云边协同医学影像技术，累计完成超1,300万例癌症早期筛查。
- 社会医疗法人玄州会和富士通（日本）：在医院管理中部署AI智能体，累计节省逾400人员工时，并带动营收增长140万美元。
- 沙特卫生部和AmplifAI （沙特阿拉伯）：试点推行AI热成像技术，用于早期糖尿病足的筛查，使临床诊疗时间减少90%，并将治疗成本最高降低了80%。
- 赛诺菲和OAO（法国）：构建了以AI为核心的企业范式，累计生成1,300余个应用实例，在缩短开发周期的同时，实现了可量化的商业增长。
机器人
- 现代汽车和DEEPX（韩国）：将超高能效AI应用于自主机器人，以八分之一功耗实现相当于GPU 240%的性能，支持低成本、实时响应的机器人实现规模化部署。
金融服务
- 中国工商银行（中国）：为40万员工部署了千亿参数金融模型，实现利润增长5亿元，并将每日自动化决策规模扩展至数百万次。
零售、消费品和生活方式
- 百事（美国）：在智能工厂的边缘设备上部署了3D视觉系统，使生产损耗降低0.15%，每年节约成本超10万美元。
- 物美集团和多点数智（中国）：通过实时AI工作流整合零售运营，优化了定价机制，降低了商品损耗，并减少了门店网络的能源消耗。
化学和科学发现
- 深度原理（中国）：采用多智能体AI技术，将超过一半的材料模拟流程自动化，有效降低了实验成本，缩短了研发周期。
- Phagos（法国）：研发的AI设计噬菌体疗法已实现95%的准确率，不仅将发现周期缩短至原来的十分之一，更提供了一条可规模化替代抗生素的技术路径。
- 加州大学旧金山分校神经退行性疾病研究所 & SandboxAQ（美国）：基于物理原生AI与量子化学技术，将帕金森药物的发现效率提高至原先的36倍，并在早期筛查中实现30倍的命中率。
工程、建筑和基础设施
- 日立铁路（日本）：通过AI分析平台整合铁路运营，借助状态优化技术减少延误、降低场站能耗，并削减维护成本。
- 富士通（日本）：在全供应链部署AI智能体，借助实时自主预测技术，将存货成本降低1,500万美元，将库存占用资金减少2,000万美元，并将操作人员数量减半。
- 联想（中国）：通过统一的AI智能体对全球供应链进行协同调度，能将物流准确率提高30%，并可提前最多两周预警潜在中断。
- Cambridge Industries（美国）：利用边缘管控的大语言模型赋能道路与工地安全管理，在将紧急维修成本缩减近50%的同时，也为当地社区创造了就业岗位。
先进制造业
- 富士康和波士顿咨询（中国，美国）：规模化部署了AI智能体生态系统，将全球运营中80%的决策流程自动化，释放了约8亿美元的价值。
- 西门子和EthonAI （德国，瑞士）：在工厂中实现了AI视觉检测的标准化应用，为每个检测工位节省3万至10万欧元，清晰的投入产出效益也推动了自动化质控的规模化落地。
- 黑湖科技（中国）：搭建了由AI调度的规模化制造平台，使工厂利用率提升至83%，单位能耗下降18%，产品周期则从以往最长一年压缩至最短仅需一个月。
社会公益和公共产品
- Tech Mahindra（印度）：推出的多语言大模型已实现规模化服务，每月处理380万次查询，且准确率高达92%，为全球南方地区提供了普惠包容的数字服务。
关于2026年世界经济论坛年会
世界经济论坛第56届年会将于2026年1月19-23日在瑞士达沃斯-克洛斯特斯举行，届时将汇集商界、政界、国际组织、社会组织和学术界的全球领袖，共同探讨“对话的精神”这一主题。点击这里，了解更多年会信息。
阅读下列语种的论坛故事：英文 | 西班牙语| 中文 | 日语
世界经济论坛提供中立、非营利的全球性平台和观点，推动政界、商界、学术界、社会组织等各界领袖建立深度连接、开展有效交流。(www.weforum.org)
以上内容仅代表作者个人观点。世界经济论坛博客是一个独立且中立的平台，旨在集合各方观点讨论全球、区域及行业性重要话题。