人工智能正在深度改变世界，但这场变革的核心，不再是“大模型有多大”，而是“它能解决什么产业问题”。在2025世界人工智能大会（WAIC）上，产业化落地、绿色能效、生态协同成为关键词，意味着AI已从技术突破期迈入系统融合期。
如果说过去的AI是科技圈的“明星”，那么今天的AI正在成为传统产业的“基础设施”。从城市运行到制造流程，从电力系统到数据中心，AI的“可用性”与“可持续性”正成为全球企业竞争的现实命题。
从“大模型热”到“应用实”：AI落地进入拐点
近两年，生成式AI、计算机视觉、多模态交互等技术持续突破，引发了新一轮AI热潮。但在大量“Demo演示”之后，产业界开始更关注一个问题——AI到底能解决什么实际问题？如何大规模部署？是否值得投资？
这一趋势在WAIC 2025上被进一步确认。多场分论坛聚焦“产业AI的落地方法论”，从模型能力与业务逻辑的匹配，到数据治理、算力成本、组织协同的全流程重构，产业落地正成为AI下一阶段价值释放的主战场。
据IDC预测，到2026年，全球40%的数字化转型投资将直接用于AI项目，尤其是在制造业、能源、交通、建筑等与基础设施高度相关的领域。
数据中心的“能耗焦虑”，推动AI向绿色能力转型
AI自身的发展也在暴露一个越来越尖锐的问题：能耗。
大模型训练、智能推理、海量数据交互，使得AI基础设施，尤其是数据中心，成为高耗能系统。据国际能源署（IEA）测算，到2030年，全球数据中心电力消耗可能翻番，约占全球总电力的3-4%。在碳中和愿景和绿色经济转型压力下，这一趋势正倒逼AI技术走向“能效协同”。
这一背景下，绿色数据中心、智能电力管理、AI预测优化等成为WAIC的热门议题。一些领先企业已将AI视为“能耗问题的解决者”，通过将其嵌入供配电系统、能效评估、设备调度等环节，实现能源的精细化调配与碳排优化。
中国成为全球AI应用热土，“人工智能+”加速产业重构
从全球视角看，中国已成为AI最具活力的产业化试验场。一方面，“人工智能+”的政策支持持续加码；另一方面，中国制造、城市基础设施和数字经济的发展，为AI提供了海量的多元场景与数据资源。
2024年政府工作报告中提出，要深入推进“人工智能+”行动，推动AI与制造业、建筑业、能源、医疗等重点领域深度融合。这一导向已在WAIC上形成共识：未来的AI不仅要“高精尖”，更要“接地气”，能真正嵌入企业流程、释放商业价值。
产业先行者的实践，为AI“落地难”提供范式参考
在产业转型的“长坡厚雪”中，一些企业正用实践给出阶段性解法。比如，施耐德电气将AI能力嵌入自身制造、运维、碳管理等体系中，在中国建立了AI实验室与五大研发中心协同机制，并通过自身工厂实现AI在绿色制造中的实际减排与效率提升。
施耐德电气执行副总裁、中国及东亚区总裁尹正表示：“AI的核心价值在于大规模产业应用，只有真正嵌入业务流程、优化能效、赋能人才，才能释放出它的系统性动能。”
类似的探索也出现在城市建设、楼宇系统与轨道交通等领域——AI正在成为新型基础设施的“中枢大脑”，从监测、预测、调度到优化，构建起智能化、可持续的运行模式。
写在最后：下一轮AI竞争，不是参数竞赛，而是价值对接能力
AI发展进入下半场，企业拼的不再是算法有多复杂、模型有多大，而是技术是否真正理解场景、服务价值、具备复用能力。
WAIC 2025释放出的一个清晰信号是：真正有价值的AI，不是炫技的“人工智能”，而是能够嵌入产业、提升效率、降低能耗、激活组织的“产业智能”。
接下来的AI竞争，拼的是落地的速度、绿色的能力，以及协同的生态。
