聚焦工业“高新绿”，AI驱动企业可持续发展|全链条|持续发展|能耗

2025年底，中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）发布的《赛迪展望2026》明确指出，人工智能赋能新型工业化正向纵深拓展，工业经济将继续向“高、新、绿”发展。

这预示着，AI的价值锚点正从技术炫技转向扎实的产业效益与可持续未来。尤其在“双碳”目标背景下，AI不再仅是提升生产效率的“加速器”，更成为企业优化资源、降低排放、实现绿色增长的“核心引擎”。

一、头部大型企业：系统化赋能与全局优化

行业龙头们正利用AI构建覆盖全链条的智能系统，将可持续目标融入研发、生产、供应链的每一个环节，实现效率与绿色的双赢。

1.腾讯云

面对制造业普遍存在的AI落地门槛高与生产能耗管理粗放的双重挑战，腾讯云推出了“能碳工场”生态聚合平台，并通过持续迭代，在为不同规模的企业提供轻量化、可快速部署的一体化解决方案。

该平台的核心在于破解企业缺乏技术能力、数据孤岛严重以及能耗依赖人工管控的痛点。通过云端AI能力与边缘数据的协同，“智碳工场”能够整合生产全环节数据，智能分析生产瓶颈并推荐优化方案；同时实时监控能耗，精准定位高耗能环节并自动推送节能策略。

目前，该方案已服务包括宝武集团、美的等在内的超过300家行业企业，覆盖钢铁、家电等多个领域，有效降低了企业应用AI技术进行绿色智能制造的门槛，推动了相关技术在产业可持续领域的规模化应用。

2.广汽集团

与提供通用平台的腾讯云不同，广汽集团的实践更聚焦于汽车产业自身的深度改造。其联合华为打造的“AI赋能汽车行业智能制造”方案，构建了一个覆盖研发、生产、供应链的“1+3+3+N”统一智能架构。

该方案从源头入手，在智能驾驶研发中构建超4000个特殊场景库，通过每日完成超500次仿真测试大幅替代实地路测，每年节约大量测试费用与资源。在生产环节，计算机视觉与预测性维护模型保障了品质与设备健康；在供应链端，多目标优化算法将排产时间缩短60%，有效降低了库存压力与隐性浪费。

这一入选2025世界人工智能大会可持续发展案例的实践，为汽车产业的全局智能化减碳提供了可复制的完整路径。

3.伊利集团

从汽车制造到食品快消，AI的应用场景虽变，但其打通数据、优化全局的逻辑一脉相承。为应对乳业全产业链的协同难题，伊利集团打造了覆盖“从一棵草到一杯奶”的AI智能体矩阵。

传统乳业各环节数据割裂，决策滞后。伊利通过部署超过800个场景化智能体来破解这一困境：在牧场，智能体为每头奶牛建立数字档案，实现精准饲喂；在供应链，基于大模型的智能体让业务人员能用自然语言即时查询数据；还有“客户之声”智能体自动分析反馈驱动产品改进。这套矩阵不仅支撑起每小时灌装4万包牛奶的全球最快生产线之一，更通过优化供应链减少了原辅料浪费，系统性推动了这个传统行业的可持续发展。

4.松下集团

如果说前三个案例侧重生产过程的优化，那么松下集团的实践则将AI的绿色使命延伸到了产品的“生命终点”。在2026年国际消费电子展上，松下展示了基于AI视觉与机器人技术的自动化家电拆解系统。

传统家电拆解效率低、成本高且危险。松下系统先用AI模拟分析不同型号家电的拆解路径，再引导机器人进行精准、安全的自主拆解。这不仅极大提升了拆解速度，更能实现塑料、金属等高纯度分拣，极大提升了零部件的再制造价值。这一方案将AI从“生产辅助者”转变为“资源回收者”，为构建闭环循环经济提供了关键的基础设施创新。

二、中小型企业：聚焦场景的敏捷创新

对于广大中小企业而言，其智能化路径更侧重于利用现有技术，在关键痛点环节实现敏捷、低成本的突破，兼顾效益提升与可持续责任。

1.泓浒半导体

从传统的酿造业转向高精尖的半导体制造业，AI同样在细微处发挥着关键作用。泓浒半导体通过AI技术实现了晶圆传输设备的实时监测，以保障高价值晶圆的生产安全。

晶圆传输设备必须保持极致精准，传统人工方式难以预防突发故障。泓浒半导体利用声学传感器采集设备运行的微震动，并通过工业大模型算法进行实时分析、判断异常。该系统已累计监测维修超1500台机械手，不仅提升了产品良率与检测效率，更积累了宝贵的设备健康数据资产，为半导体行业降低生产风险与维护成本提供了创新解决方案。