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　　2025年，我国人工智能核心产业规模超1.2万亿元。数字背后，很多人好奇：那些投入真金白银搞AI的企业，到底赚回来了吗？

　　记者走进医疗、建材、智能驾驶等不同赛道的民营企业，向负责人了解：为什么要花这个钱？值不值得？下一步怎么走？

　　立足痛点锚定切口

　　深夜，广州金域医学检验集团股份有限公司的实验室里，数字化扫描设备仍在运转。宫颈细胞学片子被扫描成图片，AI系统随即展开分析，它要在天亮前标定最可疑的病变区域，病理医生上班后便可做针对性检查。

　　“如果一项工作重复性高、人力消耗又大，那便是AI最快落地的领域。”金域医学人工智能负责人刘斯说。

　　宫颈病理筛查工作量大，病理医生需在显微镜下逐帧阅片、全域排查，时间一长难免身心俱疲。金域医学自2018年起率先探索“医检+AI”，宫颈癌筛查便成为最先跑通的场景——AI初筛，医生复核。

　　刘斯回顾了行业的认知演变：“2017年到2019年，我们对AI的态度还很保守。”随后，一些医疗资源紧张的领域开始尝试使用AI。再后来，DeepSeek等大模型让大众直观看到了AI的推理能力，AI被越来越广泛地应用于医疗领域。

　　50公里外，广东东莞马可波罗控股股份有限公司的工厂里，“线阵列相机+3D扫描技术+AI算法”质量检测系统正在“上班”——超大规格的陶瓷岩板以每分钟30米的速度滑过镜头，裂纹、孔洞、鼓包等肉眼难以捕捉的细微缺陷均被实时标记。过去，一条线要配5名质检员，引入智能质量检测系统后，仅需1名质检员，且漏检率从1.5%降到0.05%。

　　截至2025年年底，人工智能已渗透领航工厂70%以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用。

　　让AI接手大量工作，并非因为技术更酷，而是人确实干不动了。

　　对于马可波罗来说，招人越来越困难，绿色低碳的要求越来越高，激烈的市场竞争倒逼降本增效。“按照原有模式去做，已经慢慢跟不上要求了，必须引入AI。”公司生产管理部副经理谭亮补充了一组数据，马可波罗单条产线用工已从行业平均的120人至150人降到35人。

　　董事长黄建平看得更深远：“‘AI+’并不简单，如何让共性技术与每个企业的实际工艺结合起来，还需要探索。”

　　不管是为了降本增效，还是开拓市场，AI都已成为企业竞争的关键变量。

　　广州国际生物岛上，广州文远知行科技有限公司的自动驾驶车辆正在执行接驳任务。自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车……文远知行旗下产品同时拥有8国自动驾驶牌照，在全球12个国家超40个城市部署自动驾驶车辆。但文远知行总裁助理兼市场公关负责人张羽雪更愿意谈的，是那些“不起眼”的进步——自动驾驶环卫车的使用，让人不再需要半夜工作，也避免了危险作业。她希望自动驾驶从新鲜体验变成日常选择。比如，上班打无人出租车，城市由无人环卫车清扫，包裹由无人货运车配送。

　　AI转型的一个常见误区，是跟风上系统、盲目追热点，最终沦为“面子工程”。企业从最痛的点切入、从最累的活干起，补齐一块块短板、做深一个个场景，这是AI从热词走向实效的必经之路。

　　成本转型化为资产

　　AI需要海量数据来“喂养”。数据过去是企业的“成本项”——采集、存储、脱敏、标注都要花钱，却很难看到回报，不能估值、不能抵押。而现在，这个认知正在被扭转。

　　金域医学服务超2.3万家医疗机构，积累了超过30PB的医检数据。“医疗数据其实是‘1+1+1>3’的——你有临床数据，我有医检数据，他有随访数据，单独拿出来，谁的价值都没那么大，加在一起才能发挥更大作用。”刘斯说。

　　过去，医疗数据不允许商业交易，缺乏产权规则，谁拥有、谁能卖、收益归谁，全是空白。近年来，随着政策的放开、产权的明晰、技术的成熟，金域医学在数据交易所完成了约20笔数据交易，高质量数据集变成了可定价的产品。

　　金域医学高级副总裁汪令来表示，公司长期投入的成本项转化为经营性资产，更依靠数据开拓了疾病监测、药物研发、公卫应急等增量市场，“医疗数据越积越厚，越用越值钱，反过来也让AI越来越聪明”。

　　陶瓷行业数据积累起步较晚。“我们对数据的使用还处于初级阶段，但正在迅速升级。”谭亮坦言，过去，生产端采集的大多是无效数据——陶瓷生产变量太多，传统方式下数据无法用于指导生产。数智工厂投产后，全生产线所有数据被集中到中央平台，AI开始真正参与决策。