当我们谈论 AI 时，最常被问到的问题不是 “技术有多先进”，而是 “它能为我的业务带来什么具体价值？”。Lewis Walker 整理的这份包含 2195 个 AI 用例的全球最大库，正是对这一问题的有力回应。它汇集了 16 家科技巨头与咨询公司的实践成果，覆盖了从智能体 AI（AI Agents）、智能体式 AI（Agentic AI）到生成式 AI（GenAI）的全场景，为企业提供了一条可复制、可落地的价值路径。

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一、AI 用例库的战略价值：从试错到规模化

在 AI 落地的早期，企业往往陷入 “昂贵的实验” 困境：投入大量资源进行概念验证，却难以规模化产生价值。而这些经过验证的 AI 用例库，正是破解这一困境的关键。

• 降低 AI 采用风险：这些用例并非理论构想，而是来自头部企业的成功实践。企业可以直接借鉴，避免从零开始的试错成本。
• 减少昂贵的实验：通过参考行业内已验证的模式，企业可以精准定位适合自身的应用场景，避免在无效方向上浪费资源。
• 加速价值实现时间：从 “我该从哪里开始” 转变为 “我该如何复制成功”，大幅缩短从 AI 投资到业务回报的周期。

这 2195 个用例，本质上是一份企业 AI 转型的 “作战地图”，它告诉我们：AI 的价值不在于技术本身，而在于如何将其嵌入到具体的业务流程和行业场景中。

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二、16 大 AI 用例库全景：谁在做什么？

这份清单展示了不同类型的企业如何布局 AI，其侧重点各有不同：

1. 科技巨头：构建 AI 生态与基础设施

• Google (601 个) & Microsoft (700 个)：作为 AI 领域的领导者，它们提供了最全面的用例库，覆盖了从客户体验、员工生产力到数据安全和创新的全维度。这不仅是技术展示，更是在构建一个庞大的 AI 应用生态，吸引企业在其云平台上构建未来。
• OpenAI (90 个)：聚焦于 AI 智能体的前沿应用，如战略规划、数据分析和自主编码，展示了大模型从 “生成内容” 到 “自主行动” 的演进。
• Google Cloud (30 个)：将智能体 AI 深度融入金融、医疗、科技等垂直行业，强调行业解决方案的落地。
• Intel (35 个)：专注于 AI 在硬件驱动的行业，如汽车、网络安全和能源，体现了 “AI 赋能硬件” 的战略。

2. 企业软件巨头：AI 驱动的业务流程再造

• SAP (200 个) & PwC (200 个)：将 AI 深度植入企业核心运营流程，如采购、供应链、人力资源和财务管理。它们的用例库证明了 AI 不是一个独立的项目，而是对现有业务流程的智能化升级。
• Salesforce (45 个)：作为 CRM 领导者，其用例集中在金融、技术支持和订单管理，展示了 AI 如何重塑客户关系管理。
• Workday (25 个)：专注于 HR 和财务领域的智能体应用，将 AI 作为提升人力资本管理和财务运营效率的核心工具。

3. 咨询与服务公司：AI 转型的方法论与实践

• McKinsey (60 个) & Deloitte (73 个)：提供了大量跨行业的 AI 案例研究，不仅展示了技术应用，更重要的是分享了 AI 转型的战略、组织变革和价值衡量方法。
• Capgemini (54 个)：聚焦于软件工程、制造和研发等领域，展示了 AI 如何赋能产品创新和工程效率。
• EY (15 个)：将 AI 与企业创新、效率提升和转型紧密结合，提供了从战略到执行的完整视角。
• IBM (27 个)：强调 “高价值” AI 用例，聚焦于客户体验、创意和行业解决方案，体现了其 “AI for business” 的定位。
• Fujitsu (15 个)：在网络安全和贷款审批等领域探索多智能体系统，展示了 AI 在高风险、高合规要求场景下的应用潜力。
• Stack AI (25 个)：通过具体的案例研究，展示了 AI 智能体在金融、医疗和营销等领域的实际应用和效果。

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三、核心趋势：从生成式 AI 到智能体式 AI 的演进

从这些用例库中，我们可以清晰地看到 AI 技术落地的三大核心趋势：

1. 从 “内容生成” 到 “自主行动”

生成式 AI（GenAI）的应用已经非常成熟，从内容创作、代码生成到客户服务，无处不在。但现在的焦点正在向智能体式 AI（Agentic AI）和 AI 智能体（AI Agents）转移。

• OpenAI、Salesforce、Fujitsu等公司的用例库，大量展示了 AI 如何自主规划、调用工具、执行多步骤任务，甚至在网络安全等场景中进行自主决策和响应。这标志着 AI 从一个 “辅助工具” 进化为一个 “自主伙伴”。

2. 从 “单点应用” 到 “流程重塑”

早期的 AI 应用多是单点的、实验性的。而现在，企业更关注如何用 AI 重塑整个业务流程。

• SAP、PwC、Workday的用例库清晰地展示了这一点：AI 不再是一个独立的功能，而是深度嵌入到采购、供应链、人力资源管理等端到端的流程中，实现了从 “提升效率” 到 “重构流程” 的跨越。

3. 从 “技术驱动” 到 “行业定制”

AI 的价值最终要在具体的行业场景中体现。这份清单中的用例，无一不是与行业深度绑定的。

• 无论是医疗保健中的诊断辅助，金融服务中的风险控制，还是制造业中的预测性维护，AI 的应用都必须遵循行业的法规、数据特性和业务逻辑。这也解释了为什么像 Deloitte、McKinsey 这样的咨询公司，其用例库具有极高的参考价值。

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四、企业落地指南：如何利用这些用例库？

面对如此庞大的用例库，企业不应盲目照搬，而应采取以下策略：

1. 按图索骥，精准定位：首先，根据自身的行业（如金融、医疗）和核心职能（如研发、营销、HR），筛选出最相关的用例库。例如，人力资源部门可以重点参考 Workday 和 PwC 的用例。
2. 分层实施，循序渐进：不要试图一步到位。可以从低风险、高价值的场景开始，如客户服务自动化、文档处理等，取得成功后再向更复杂的智能体应用扩展。
3. 关注架构，而非单点：在借鉴用例时，不仅要关注 “做了什么”，更要理解 “如何架构”。例如，一个成功的智能体应用，其背后必然有合理的记忆管理、工具集成和安全护栏设计。
4. 构建能力，而非购买工具：AI 的落地最终依赖于企业自身的能力。利用这些用例库作为学习材料，培养内部团队对 AI 架构、伦理和治理的理解，才是长期成功的关键。

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五、结语：AI 的未来是规模化的价值

这 2195 个 AI 用例，不仅是一份清单，更是一个宣言：AI 已经从实验室走向了生产一线，从技术概念变成了可量化的业务价值。

对于企业而言，现在的问题不再是 “我们是否需要 AI？”，而是 “我们如何从这些已验证的模式中，找到最适合自己的路径？”。那些能够快速学习、精准复制并持续创新的组织，将在这场 AI 驱动的变革中占据先机。