50%

CATL用物理信息增强的Agentic AI，将电池原型开发周期缩短近50%，质量偏差同步降低50%

WEF - From Potential to Performance (2026)

WEF 2026企业AI转型报告：32个落地案例的关键路径解读

核心发现

CATL把电池原型开发周期砍掉了将近一半。施耐德电气的楼宇AI，两周内把能耗降了5-15%。Foxconn的AI机器人，相比GPU实现了240%的性能提升——同时还降低了能耗。

这是WEF在2026年1月发布的报告里的案例。跨越30多个国家、20多个行业，32个真实落地项目。拿出来的不是概念，是数字。

值得看的地方是：这三家企业的情况完全不同——电池制造、基础设施、消费电子——但它们从AI试点走到规模化的路径高度相似。WEF归纳出5个共同要素：AI与战略的整合、人机协作流程的重新设计、数据质量的优先投入、技术现代化、以及治理体系。

这5个要素的顺序有讲究。大多数企业习惯先选工具、再想流程。但在这32个案例里，走得快的那批，都是先定义清楚"哪个业务决策需要AI介入"，再反过来设计流程和选技术。CATL的物理信息增强AI之所以能把原型周期减半，是因为他们先把电池设计的判断逻辑拆解清楚了，AI才有地方嵌进去。

另一个细节：施耐德的楼宇AI之所以能快速规模化（2周见效），是因为他们有清晰的"结果指标"——能耗百分比、舒适度评分。没有可衡量的指标，AI做没做到位根本说不清楚。

WEF的结论是：做到这5件事的企业，18个月内平均实现10%以上的生产力提升。没有做到的企业，试点成功率也不差，但就是规模化不了。卡点不在技术，在组织和流程准备度。