行业核心观点 - AI行业风向从技术竞赛转向投资回报率较量，所有参与者关注AI能否带来降本增效和业绩增长[6] - AI落地重点从"能做什么"转向"带来什么"，厂商需将AI嵌入业务流程深处验证真实价值[6] - AI应用未来不是创造新工具，而是改写整个生产关系，需要更懂用户和行业[12] - AI下半场胜利属于能落地、能算账、能持续创造价值的公司[13] 行业投资趋势 - 全球AI产业投资总额继续攀升但项目数量明显下降，资本从广泛投资转向精准押注[6] - 用户需求从尝鲜体验转向实际效益计算，更关注AI项目的可量化回报[6] 2025年AI落地挑战 - ROI与商业化：AI项目需证明可量化的降本增效与增长价值[11] - 数据安全与合规：监管趋严下企业需平衡创新与安全[11] - 算力与供应链：算力受限与出口管制压缩技术创新空间[11] - 场景与行业知识：细分行业更考验厂商的行业理解深度[11] - 人才与组织：复合型人才短缺导致AI项目易陷入技术业务脱节[11] - 规模化复制：从单项目到全域复制的交付能力成为分水岭[11] 行业应用案例 - BetterYeah为百丽集团规划800+AI场景，为10000+门店提供AI助手大幅提升自动化处理效率[8] - 中工互联与江山变压器联研大模型，实现运维、能效、安环等场景无人值守和自主决策[8] - 美宝莲应用特看数字人后ROI达到真人五倍以上，直播时长延长2倍[8] 工业制造领域洞察 - 工业AI难度不在于算力而在于理解场景，工业大模型处于初期探索阶段[11] - 工业场景落地挑战大因专精细分领域数据难积累、语料稀缺[11] - 预计到2030年AI可能使制造业产出提升45%、成本降低25%[11] - 工业AI下半场决胜关键不在通用模型参数规模，而在场景中的数据-知识-技术突破[11] - 工业AI工程化交付能力成为检验企业实力标尺，需从单点试验走向全厂复制[11] 评选体系与标准 - 2025年大鲸榜评审体系三维升级，集结CIO评审团、学术专家团与资本观察团[7] - CIO代表企业真实需求，学者带来中长期视角，投资人用商业逻辑校准方向[7] - 考核全面升级，参选企业须提交真实完整的新鲜落地案例[7] - 评选聚焦智能制造和企业运营两大主题，关注生成式AI在产业中的真实增长[15] 评选奖项方向 - 智能制造奖项关注工业大模型、工业智能体平台等技术方案，解决制造业数据孤岛、工艺复杂问题[16] - 企业运营奖项关注财务、人力、办公、供应链等核心环节效率提升和管理模式重构[17] 参选要求 - 企业需有真实落地案例而非概念，案例在过去12个月内上线应用[19] - 需在ROI、效率提升、用户体验方面有可验证成果，商业模式清晰且具可复制性[19]