一、传统ML做到极致就是先进，不必等“完美AI”

　　在167个案例之中, 传统机器学习于其中所占比例为46.7% , 然而, 并不能认为“传统”就具有贬义色彩, 对于通威太阳能来说, 借助50多个ML模型进行叠加这一方式, 有效实现了电池转换效率提升12% , 同时缺陷率降低41% ;在三一重工那里, 靠99个模型达成了产能扩大123%。人工智能创造价值并非只因要求达到 “全自动” 才行, 167 个涉及的案例全都含有可量化效果的数据, “AI 建议 + 人审核” 如此的模式于 3 至 5 年的时间范围而言算是务实的选择。

　　二、供应链AI是ROI最高但渗透最低的结构性机会

　　能将库存周转提升60%, 可使物流成本下降25%, 这是海尔全链路AI所达成的成果, 其中供应链域案例仅占5.4%, 也就是9例。南钢峰谷发电通过AI创造出4.24倍效益。5.4%的渗透率意味着95%的市场尚未被开发。这不是技术方面的问题, 而是认知以及决心的问题, 案例少恰恰证明赛道被低估了。

　　三、AI Agent从5例到50+例，2026年是分水岭

　　AI Agent案例中仅占百分之三, 这些案例全部来源于2025年到2026年的最新实践。这么多最新实践内容存在, 其中有SAP的Joule Agent, 还有PTC的ServiceMax多智能体, 另外还有工业富联GenAI设备助手这类。在政策端方面, 三部门发布了《智能体规范应用与创新发展实施意见》, 而在产业端那边, SAP拥有200多个Joule场景, 它们一起形成了共振。167个案例里面, 大概10%源自中小企业, 它们之中没有任何一个自行构建AI基础设施, 全都经由SaaS或者OPC外部服务商这条路, 而这意味着一个趋向千亿级发展的服务市场正兴起。