AI芯片设计就拿**超威半导体（AMD）和新思科技（Synopsys）**来说。他们把AI用到了芯片设计上。这具体是怎么做的呢？你可以把芯片想象成一个超级复杂的城市。里面有几十亿个电子元件，就像是房子。你需要在这些房子之间铺设数百万条电路，就像是道路。以前，这事得靠工程师一点点画图，特别慢，还容易出错。
现在他们换了个玩法。他们先告诉AI这个“城市”的规划规则。比如，哪条路不能太窄，哪个区域是商业区不能建住宅。然后，AI智能体就开始工作了。它会自己尝试成千上万种铺路方案。它会自己评估哪种方案的信号传输最快，哪个方案最省电。最后，它会把最优的几个方案交给工程师来做决定。
这样一来，整个设计效率直接翻了一倍。而且，最后检查确认的“签核”时间也大大缩短了。这对我们普通人意味着，我们能更快地用上性能更强的手机和电脑。这就是AI在最核心的硬件领域干的事，不是飘在天上的概念。
而且，很多公司还有头疼的“历史包袱”。就是那些跑了几十年的老旧电脑系统。代码又老又乱，没人敢动。EXL Services公司就专门用AI来解决这个问题。他们的AI智能体，可以自动把这些旧代码迁移到新的云平台上去。
工作流程大概是这样。第一步，AI会去阅读和分析那些陈旧的代码。它要理解这些代码的业务逻辑，知道它们到底是干嘛的。第二步，AI会根据新的云平台架构，把这些旧逻辑用新代码重新写一遍。这个过程的自动化率达到了80%。
结果就是，一个原本可能需要好几年的迁移项目，现在能缩短两年。成本也降低了20%到40%。这给很多企业的IT部门省了大事。他们终于不用再花大量精力去维护那些没人懂的老古董了。
再说一个例子，毕马威（KPMG）和SAP。企业要上SAP这种大型管理系统，是个大工程。配置过程很复杂，很容易出错。他们就做了一个AI辅助工具。他们用20万份SAP的技术文档来训练这个AI。
现在，工程师在配置系统的时候，可以直接问AI。比如，“我想实现这个功能，应该怎么设置参数？”AI就会根据它学到的知识，给出最准确的答案。这样一来，工程师犯错的概率就小多了。最终的结果是，整个配置流程的速度加快了，返工量减少了一半，系统迁移的整体效率也高了18%。
能源管理
能源行业关系到国计民生，AI在这里面能做的事情也很多。比如天气预测。虹知数科和大地量子这两家中国公司，就开发了一套AI天气预测系统。这个系统专门服务于能源市场。
它是怎么工作的呢？我们知道，风力发电和太阳能发电，都得看天吃饭。风的大小、云的厚薄，直接影响发电量。这个AI系统会分析海量的历史气象数据，包括卫星云图、气压、温度等等。它从中找出那些人眼看不出来的复杂规律。
通过这种方式，它能更准确地预测未来某个地区某个时段的风力和光照强度。报告里说，它的预测效率提升了5万倍。这个数字听起来很夸张，但它确实让能源交易公司能更好地安排购电和售电计划，降低了因为天气突变带来的市场风险。
而且，AI还能管到我们每个人的房间里。**施耐德电气（Schneider Electric）**的技术就是这样。他们在空调、照明这些设备里装上了一个小小的AI。这个AI会默默学习你的生活习惯。它知道你大概每天几点回家，几点睡觉。它也知道你喜欢什么样的温度和亮度。
然后，它就会在你需要的时候，提前把环境调节到你最舒服的状态。在你不在家的时候，它就自动进入节能模式。整个过程你几乎感觉不到。但两周下来，就能省下5%到15%的电费。
**西门子（Siemens）**也为大型建筑的暖通空调系统开发了AI解决方案。这个AI能够进行闭环自主学习。什么意思呢？就是它会根据实际的温度、湿度、室内人数等数据，不断调整自己的运行策略。它会一直尝试，找到那个既能让大家感觉舒适，又能消耗最少能源的平衡点。根据报告，这个方案把环境舒适度评价提高了25%，同时还降低了6%以上的能耗。
中国的能源企业也在大规模应用AI。北京低碳清洁能源研究院，把大语言模型和时间序列预测技术结合起来，把能源市场的预测精度搞得很高，同时降低了95%的计算能耗。中国华能则为风电场、光伏电站部署了AI监控系统和机器人。AI负责从无人机拍回来的海量照片里，找出太阳能板上的裂纹或者风机叶片上的损伤。缺陷检测准确率提高了90%。然后机器人可以去进行安全的操作。这比让人爬上几十米高的风机要安全多了。
国家电网在一些超大型城市，比如北京上海，应用了一个实时AI协调平台。这个平台能对超过1.5万个用户，进行亚分钟级别的精准电力调控。当电网某个地方出现负荷过高的时候，它可以在一分钟之内，快速地把电力调度到需要的地方去，避免发生大面积停电。
电池制造
现在都在说电动车，电池就是电动车的心脏。AI在电池制造领域的作用也很大。
比如宁德时代（CATL）和安脉盛（Ampsen）。他们在生产线上用了一套混合AI系统。在工业生产中，有时候数据并不完美，甚至有些缺失。这套系统就是为这种情况设计的。它能在数据有限的情况下，实时监控生产过程中的各种参数，并进行优化调整。结果是，电池的质量波动降低了50%，操作工人的工作量也减少了一半。
宁德时代自己也在用AI来自动化设计电池单体。工程师只需要输入对电池的性能要求，比如能量密度、充电速度、循环寿命等等。AI模型就会在几分钟内，生成一个最优的设计方案。这把原型开发的周期缩短了将近一半。
清华大学和**易来科得（E-Lyco）**则在研发阶段用AI仿真技术。以前开发一款新电池，需要反复地做实验，制造出很多物理原型来测试。这个过程可能要花好几年，而且会产生很多废料。现在，他们可以在计算机里建立一个和真实世界一模一样的物理模型。然后用AI在这个虚拟世界里进行大量的仿真实验。
这样一来，研发周期就从几年被压缩到了几个星期。因为大部分试错都在虚拟世界里完成了，所以现实中的废弃物也减少了40%。从一个概念到一个可用的原型，速度是以前的3.6倍。
全球卫生和医疗
AI用在医疗上，就更直接关系到我们的健康了。蚂蚁集团在中国做了一个覆盖全国的多模态AI健康平台。什么叫多模态呢？就是这个AI既能看懂文字，比如你的病历报告；也能看懂图像，比如你的CT片、X光片。
这个平台已经在5000多家医疗机构里使用了。医生可以把片子上传，AI会辅助医生进行诊断，找出可疑的病灶。报告说，诊断的准确率超过了90%。而且，它还能帮助医生整理和分析大量的临床数据，把科研效率提高了80%。
还有一家叫**兰丁股份（Lan-Ding）**的公司，他们做的是AI细胞学筛查。主要用于宫颈癌等癌症的早期筛查。这项服务已经覆盖了中国各省91%的偏远地区。在那些医疗资源不发达的地方，女性做的检查样本，可以通过云技术传到AI诊断中心。AI会自动进行分析，筛查出高风险的样本，再由专家复核。到目前为止，已经累计完成了超过1300万例的筛查。
在日本，社会医疗法人玄州会和**富士通（Fujitsu）**合作，把AI智能体用到了医院的日常管理中。比如，自动安排医生排班、优化病床使用、管理药品库存等等。这些琐碎但重要的工作交给AI之后，累计节省了超过400个员工的工作时数，还帮助医院增加了140万美元的营收。
在沙特，卫生部和AmplifAI公司合作，试行用AI热成像技术来筛查糖尿病足。这是一种严重的并发症，早期发现很重要。通过热成像，AI可以快速发现足部的异常温度区域，提示早期病变。这让临床诊疗时间减少了90%，治疗成本最高能降低80%。
机器人
机器人的核心是它的大脑。现代汽车和DEEPX公司就在给机器人做一个更聪明、更省电的大脑。他们开发了一种能效很高的AI芯片。这种芯片的功耗只有普通GPU的八分之一，但性能却能达到GPU的240%。
这是什么概念呢？就好像一辆跑车，马力比别人大两倍多，但油耗却只有一小部分。这对机器人来说很重要。因为机器人通常靠电池供电，能耗直接决定了它能工作多久。有了这种芯片，就可以制造出成本更低、续航更长、反应更快的机器人，让它们能被更大规模地部署。
金融服务
金融行业的数据量很大，AI在这里有很多用武之地。中国工商银行就给自己的40万员工，部署了一个千亿级参数的金融大模型。这就像是给每个员工都配了一个超级专家助手。
比如，客户经理想给客户推荐理财产品。他可以问这个大模型：“我的这个客户，风险偏好是稳健型，有这些资金，想达到某个收益目标，有什么产品推荐？”大模型就会根据海量的数据和产品信息，生成个性化的建议。在风控部门，这个模型可以帮助审查贷款申请，自动识别潜在的风险。报告提到，这个模型的应用，带来了5亿元的利润增长，并且每天处理的自动化决策达到了数百万次。
