高炉有了AI大脑

钢铁行业是高炉说了算。一座高炉的运转状态直接影响日产量和能耗，过去靠经验丰富的老师傅"听音辨炉"，设备诊断一次要花一整天。中国宝武2026年上线的AI2.0系统把这个周期压缩到了1小时。

原理不复杂：上千个传感器实时采集温度、压力、气流数据，AI模型分析炉内料柱分布和软熔带位置，预测异常并自动调整进料参数。宝武内部的说法是"把高炉稳定性推到了物理极限"——不是机器比人聪明，是机器能同时处理人处理不了的数据维度。

这一套在行业内有复制价值。中国有超过800座高炉，哪怕每座只提效1%，全行业的能源节省也是天文数字。

无人重卡出海

西井科技的无人驾驶重卡在2026年是一个出海样本。英国费利克斯托港、巴基斯坦瓜达尔港、阿曼杜库姆港——这些港口的集装箱运输已经由西井的无人车队接手，整体运营效率提升了20%。

港口是无人驾驶最理想的落地场景：封闭园区、固定路线、低速运行、24小时作业。不需要应对城市交通的复杂性，也不需要和人类司机抢道。西井的商业模式是按车收费+调度平台订阅，2026年在手订单已覆盖全球18个港口。

另一个方向是具身智能。2026年5月，国内AI领域融资494.55亿元，其中工业AI相关的具身智能赛道是最大热点。A轮融资TOP25中有6家机器人企业，总融资额超20亿美元。银河通用拿到宁德时代工厂的重载机器人订单后，投后估值超200亿元。

海尔的效率跃迁

海尔泰国春武里园区是另一个值得拆的案例。园区部署了供应链AI超级智能体后，订单交付效率提升了50%，生产效率提升了35%。具体怎么做到的？

传统的供应链管理是层层上报的：车间报给工厂、工厂报给区域、区域报给总部——信息延迟动辄以天计。海尔的超级智能体直接打通了从需求预测、排产、物料调度到物流配送的全链路，把原来需要7个部门协同的流程变成了一条自动化的决策链。

联想在南网500千伏变电站部署的四轮足机器人也值得一提。一个变电站有3000多个巡检点位，过去人工巡检要一个月。联想机器人的方案把部署周期压缩到两周，现场巡检、AI识别、报告生成全部自动化。