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近年来，人工智能（AI）从实验阶段逐步走向企业级落地，正在从根本上改变各行各业的运营模式、生产效率与创新能力。无论是在农业、制造业，还是在软件服务与生命科学领域，AI的应用正呈现出规模化、系统化和智能化的趋势。
一、AI+农业：智能机器人推动农业操作自动化
随着人口老龄化和劳动力短缺问题加剧，全球农业行业面临生产效率和劳动力成本的双重压力。AI与机器人技术的应用成为提升农业效率、保证食品安全和标准化的重要手段。
2025年12月3日，马来西亚农业科技公司Agroz在吉隆坡宣布与优必选（UBTECH）合作成立Agroz Robotics，将AI机器人技术引入自主研发的农业操作系统Agroz OS中。该项目的核心是将优必选的工业级人形机器人Walker S集成到Agroz OS，实现可控环境农业（CEA）垂直农场中的播种、监测、收割及作物优化环节自动化。
Agroz表示，通过这种“硬件+软件”结合的方式，不仅可以提升作业效率和作物质量的稳定性，还能显著减少对人工劳动力的依赖。该模块化机器人系统将面向东南亚地区的垂直农场、智慧温室及混合型设施，支持马来西亚的可持续食品安全目标。
项目的关键依赖包括Walker S与Agroz OS的技术集成效果、机器人在真实农业环境中的实际表现，以及多样化设施的部署能力。这些因素将直接影响生产效率和劳动力成本的改善。未来6–24个月的关注指标包括系统集成试点进展、播种和收割精度、在东南亚的部署规模及政府监管支持情况。
二、AI+企业内部应用：提升生产力与管理效率
科技公司内部的AI应用正在快速扩展，从软件开发、IT问题检测到人力资源、市场营销等环节，AI正在改变企业运营方式。内部AI不仅优化流程，还提升了员工的战略性、创造性和高价值工作能力。
典型企业案例：
IBM：其内部AskHR聊天机器人自去年上线以来已处理94%的员工人力资源咨询请求。该工具利用生成式AI解析政策文件并自动执行常规任务，使管理者有更多时间专注于员工辅导与职业发展。此外，IBM还使用AI审查并购合同，使不合规条款识别次数提高30倍，实现数百万小时的工作效率释放。
Asana：在工程、客服、市场和销售团队广泛部署AI，用于生成和测试代码、客户咨询响应及潜在客户识别。
SentinelOne：推出AI编程工具Windsurf，用于代码测试与漏洞修复，大多数员工依赖AI完成日常工作。
施耐德电气：设立首席AI官，AI应用覆盖销售、项目规划、软件开发及客户沟通，并建立AI治理模型确保工具有效、战略一致。
Orange：利用AI检测和解决网络问题，通过降低低使用率时的能耗改善网络可持续性。
Cognizant：其首席AI官Babak Hodjat指出，AI更适合作为“人类潜能的放大器”，而非简单替代人力。通过增加毕业生招聘并辅以AI工具，新员工的低技能编码生产力提升37%，经验丰富员工提升17%，体现了AI在优化人才配置和赋能创新上的潜力。
Tem Energy：作为一家伦敦清洁能源初创公司，其更加开放地推动内部AI应用，员工可使用Anthropic Claude Sonnet、OpenAI ChatGPT 5.1及Google Gemini等大语言模型开发内部工具，实现代码编写、数据分析、事件报告全流程覆盖。
三、AI+工业制造：智能化生产与质量控制
在工业制造领域，AI与机器人正在推动生产线的智能化升级，实现高效率、零停机的质量管理。例如，全球领先的协作机器人企业Techman Robot在2025国际机器人展会（iREX 2025）上发布的高效AI检测方案，通过“AI飞行触发检测”和“自动AI训练”技术，实现零停机、高精度生产，极大提升了汽车零部件及电子组件生产效率。
该方案利用NVIDIA Omniverse平台实现高精度仿真，并将AI视觉算法与高速运动控制结合，实现实时缺陷检测和质量控制。Techman Robot表示，该系统可减少40%-50%的检测时间，同时降低人力成本，适应汽车与精密制造业的零缺陷标准。
四、AI+投资与全球产业趋势
BCC Research于2025年12月发布的六份重点报告显示，AI正深度影响全球产业、投资及政策格局：
生物科技领域：AI在药物研发、临床试验优化、精准医疗及诊断中应用迅速，帮助分析复杂生物数据、预测蛋白质结构、加速新药候选物识别。预计市场从2024年的38亿美元增至2030年的114亿美元，复合年均增长率（CAGR）为 20%。Deep Genomics、Cradle Bio等初创公司引领蛋白质优化和基因组研究创新。
食品饮料行业：AI提升食品加工、质量控制和安全管理效率，全球市场预计从2024年的108亿美元增至2030年的506亿美元，CAGR为29.6%。初创企业如Wasteless 提供动态定价减少食物浪费，LandingAI提供 AI 驱动视觉检测技术，提高安全标准和降低成本。
AI应用案例分析：生成式 AI、边缘 AI、可解释 AI（XAI）、量子机器学习（QML）、自主智能体 AI（Agentic AI）及联邦学习正改变医疗、金融、物流和娱乐等行业。机器人、网络安全、AR/VR、区块链、物联网和边缘计算多维应用正在快速落地。例如，Kyndryl 推出 Agentic AI 航空行业云方案，Boston Dynamics 与 Robotics AI Institute 合作推进人形机器人强化学习。
AI采用全球视角：AI在硬件、软件及服务领域加速部署，重点关注MCP服务器、多模态AI 和EU AI Act等规范框架。企业正从试点向大规模部署转型。Neo4j投资超过1亿美元推进 MCP服务器及Agentic AI 工具，Anthropic融资130亿美元强化企业级AI。
AI颠覆性影响：AI正从助理型向自主智能体转变，全球市场预计从2024年的2066亿美元增至2030年的近1.5万亿美元，CAGR为 40%。北美引领创新，亚太紧随其后，RAG（检索增强生成）及PEFT（参数高效微调）技术降低成本并加速商业化。
全球AI投资趋势与支出趋势：全球AI 投资涵盖企业资金、风投流向、重大交易及并购活动，资本从基础模型向垂直应用及赋能基础设施转移。Agentic AI初创企业融资活跃，公共部门 AI 项目扩展，政策支持如美国CHIPS Act、欧盟AI Act及中国新一代AI计划为AI发展提供了制度保障。
五、小结
AI正在各行业从内部应用到市场落地实现深度整合，呈现出以下趋势：
企业内部智能化：AI显著提升内部效率，优化人才配置。
跨行业渗透：农业、制造业、金融、生命科学、能源及食品饮料等行业加速AI集成。
技术与政策协同：成熟基础设施、标准化流程及政策支持是AI规模化落地的前提。
人机协同：AI增强而非替代人力，未来将形成“人+AI”协同模式。
全球投资趋势：资本向成熟技术集中，公共与私营部门AI投资同步增长。
总体而言，AI不仅是技术创新的象征，更是产业结构优化、人才赋能、供应链管理及全球竞争力提升的重要驱动力。未来五至十年，企业、政府与投资机构需紧密关注AI在内部优化、行业落地和全球扩展的动态，把握未来产业发展的战略先机。
主要参考文献：
1、StockTitan.Agroz Inc. Announces Launch of Agroz Robotics with UBTECH to Integrate AI-Robotics Technology into Farm Operating System.2025-12-03.
2、FINANCIAL TIMES.Internal AI adoption accelerates across tech sector. 2025-12-03.
https://www.ft.com/content/f369ba68-387c-4963-bce4-3e7a019bf62a?utm_source=chatgpt.com
3、GlobeNewswire.BCC Research Highlights AI’s Global Impact Across Six Key Reports. 2025-12-03.
4、PRNewswire.Techman Robot Unveils High-Speed AI Inspection Solution at iREX 2025, Driving a "Zero Downtime" Quality Revolution.2025-12-03.
https://www.prnewswire.com/apac/news-releases/techman-robot-unveils-high-speed-ai-inspection-solution-at-irex-2025-driving-a-zero-downtime-quality-revolution-302631206.html
