据北极星储能网获悉，1月22日，世界经济论坛在冬季达沃斯年会期间发布了题为《行胜于言：2025年“AI应用之星”实践洞察》的报告。

值得注意的是，一批涵盖电网、新能源、储能、能效及数字化服务等全产业链环节的中国企业，凭借其领先且可推广的实践经验，成为全球“AI应用之星”（MINDS）计划中备受关注的代表。

以下为第一、二批“AI应用之星”中实施具有高影响力、可扩展AI解决方案与电力行业相关的案例汇总：

能源管理

虹知数科与大地量子（中国）：研发天气预测AI系统，将能源市场预测效率提升至原来的5万倍，在降低市场波动风险的同时显著改善了交易表现。

施耐德电气（法国）：利用设备端AI技术，实现房间级能源精细优化，在不影响舒适度的前提下，两周内节能5%-15%。

西门子（瑞士）：为暖通空调系统推出具备闭环自主学习能力的AI解决方案，通过可扩展且与基础设施解耦的核心引擎，将环境舒适度提高25%，能耗降低6%以上。

北京低碳清洁能源研究院（中国）：融合领域大语言模型与时间序列预测技术，大幅提升能源市场预测精度，并降低能耗95%。该研究院为国家能源集团下属单位，其成果颇具行业标杆意义。

中国华能集团清洁能源技术研究院、华能吉林发电有限公司新能源分公司及中国华能集团有限公司江苏分公司（中国）：在可再生能源基础设施中部署AI监控系统，结合机器人安全干预，将缺陷检测准确率提升90%。

国家电网有限公司（中国）：在超大型城市电力系统中规模应用实时AI协调平台，实现对超过1.5万用户的亚分钟级精准调控，有力增强能源系统韧性。

电池制造

宁德时代与安脉盛（中国）：在工业数据有限场景下构建混合AI系统，实现实时优化，使质量波动下降50%，操作人员工作量减少一半，同时提升生产速度。

宁德时代（中国）：通过融合物理模型与机器学习的电池单体自动化设计，可在几分钟内生成最优方案，并将原型开发周期缩短近50%。

清华大学与易来科得（中国）：采用物理级AI仿真技术，将电池单体研发周期从数年缩短至数周，减少废弃物40%，概念到原型的转化速度提升至3.6倍。

先进制造业

黑湖科技（中国）：建立由AI调度的规模化制造平台，使工厂利用率达83%，单位能耗下降18%，产品周期从以往最长一年缩短至最短一个月。

世界经济论坛执行董事兼首席技术官Stephan Mergenthaler表示：“这些入选案例体现了将宏大愿景转化为运营变革所带来的显著成效。”

报告还指出，AI规模化应用的成功关键在于企业能否将其纳入核心战略、重构人机协作模式并筑牢数据基础。

随着第三批“AI应用之星”计划申请开放，这些来自中国的“应用之星”案例，不仅展现了智能化转型的可行路径，也为全球同行业迈向更高效、更具韧性且可持续的未来提供了关键范本。