AI 行业落地 | 第17期：钢水省出钱，11人变1人

AI行业落地 · 2026-10-24 · 九羲科技

一吨钢省 97 元、一家公司 11 个人变成 1 个人、一款智能体先把安全关卡写进合同再进生产线——这期三个现场，讲的其实是同一件事：AI 有没有落地，看它进没进经营账。

三个案子分别来自钢铁车间、猎头公司和企业智能体平台。时间都在 10 月 23 日到 24 日之间，数字都来自当事方或媒体转述，没有一家经过第三方审计。先把这个前提摆在前面，再看数字，才不容易被数字带着走。

图注：封面为程序绘制的示意图，不是三个案例的实拍图

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一分钟堵住能耗漏洞：轧钢车间的预警¹

8 月 2 日，秦皇岛佰工钢铁的轧钢车间，轧钢生产技术室主任董建生的手机响了一下。屏幕上是“佰慧 AI 大模型”推来的预警：3 号轧机、0822 批次的一卷带钢，生产耗电超标 8.6%，加热炉煤气消耗高于标准工况 11.2%，建议微调加热炉恒温区间，去匹配这卷钢轧制的最优能耗参数。

1. 方案：通用模型打底，行业模型认车间

按 10 月 24 日这篇报道的说法，河北当地走的是“通用大模型 + 行业垂直大模型”双轮路线。落到佰工这一个车间，流程改得很具体：模型先把能耗异常算出来、把整改参数推到人手上，人对照参数去现场，调轧机运行频次、调加热炉控温节奏。能耗管控、成本核算、工序管控往后还能跟质检、统计、财务核算、绩效复盘联动，不再是人工对接、层层上报、事后复盘的老路子。

2. 效果：从“个把小时理不清”到一分钟动手

以前处理这类问题，董建生得先跑一趟中控室调报表，再一项项核对，没个把小时理不清。这次他只用一分钟就完成了现场整改。账面数字是媒体转述的企业说法：单吨钢材生产成本降低 97 元，累计削减千万元级生产浪费。这两个数字没有给出统计周期和口径，读的时候得留一格：方向可信，精确度待核。

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11 个人换成 4 个智能体：一家猎头公司的重做²³

悉尼的 Alicia Keenan 做了 16 年动物保健与制药猎头，公司叫 Aicila Group，高峰时雇佣或签约了大约 11 个人。生意卡在一个老地方：所有关键决定都要经过她一个人。她在 2025 年底决定把整套业务重做成智能体，2026 年 10 月 23 日，四智能体系统正式上线。

1. 方案：四个分工，先写 200 份文档再上线

四个智能体各管一段：业务开发盯着监管申报和公司公告里的招聘信号，比如欧洲药企往东南亚扩张；市场情报出技能短缺和行业趋势报告；候选人维系在空缺出现前就把关系养着；高管寻访跑招聘流程，Keenan 在指定检查点接手。上线之前，她花了几个月全职时间，写了近 200 份文档，把工作流、隐私规则、法律标准和多司法辖区的合规要求写进去。客厅墙上贴满了纸和便签——这不是接个模型就能用的活，是把近二十年的行业经验先翻译成机器能执行的规矩。

2. 效果与代价：能跑，但人还不能走开

这篇最值得看的地方，是它没把代价藏起来。早期报告写糊过，智能体把错国家的候选人推进了名单，以她名义起草的邮件语气也不对。她现在逐条检查每一次交互，出错就改工作流，防止重犯。她自己估计，要 18 个月之后才敢减少亲自干预，而且判断性的事永远得留给人。所以“一人公司”这个说法要打个折：人少了，人的位置反而更关键了——从执行者变成了检查点和兜底者。

“Everything relied on me.”（一切都依赖我。）
—— Alicia Keenan，Aicila Group

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先过安全关，再进生产线：百度搭子的企业转向⁴

2026 年 10 月，百度搭子在杭州发布多项新能力，方向很明确：下一步重点放在企业生产经营场景，让 AI 从办公桌走上生产线。这篇 10 月 24 日的解读文章不是百度官方通稿，产品架构师李景秋的表述也是经解读文章引述的——先说明出处，再谈内容。

1. 方案：能操作没 API 的老系统，安全三件套前置

这次升级围绕个人任务执行、企业协作和安全部署三条线。电脑与手机操作能力可以识别界面、操作没有开放 API 的老系统，完成跨应用任务；30 多个专家套件和专业工作台承接专业任务，新上线的投标套件能解读招标要求、审查投标文件并输出风险清单。安全上，Agent 安全中心要求高危操作人工授权、任务沙箱隔离运行、过程可追溯。部署方式给企业留了四种选择：公有云、专属 VPC、私有化或混合云。另外还和联想开天、麒麟软件、统信软件联合发布了全栈国产通用智能体。

2. 数字：企业客户环比增 83%，口径没给

解读文章引述的厂商侧数字是：企业客户环比增长 83%，交付物需求环比增长 4.3 倍。没有绝对数量、没有基期、没有交付物的定义，这组数字只能当作方向信号，不能推算规模。真正能进采购清单的，是上面那三条安全设计和四种部署方式——这些是可以写进合同、写进验收的东西，比增长率实在。

-重做加深：三案再拆一层

轧钢车间：预警值钱，值钱在基线先立好

机制再拆一步：模型先算出能耗异常，再把整改参数推到人手上，人对照参数去现场调轧机运行频次与加热炉控温节奏。这一链里最容易被跳过的是基线——3号轧机、0822批次这卷带钢的耗电超标8.6%、煤气高于标准工况11.2%，标准工况是谁定的、按什么钢种与规格定的，报道没有交代。没有基线，预警只能算提醒，不能算账。可抄走的方法点：上预警之前先把三样东西写进车间台账，标准工况表、批次口径、异常复核人；预警推来时，先对表再动手，动手结果回填台账，下一卷钢的基线才越算越准。

数字成色也要再说透：单吨成本降低97元、累计削减千万元级浪费，都是媒体转述的企业说法，没有统计周期与口径。97元乘以产量可以倒推规模，但原文没有给产量，千万元级也就没法验算。更值得追问的是，一分钟完成现场整改，省的是原来“个把小时理不清”的核对时间，还是连同调参数、等炉温稳定的全过程时间，两者差得很远。下一步值得盯的，是同一车间其他轧机有没有复用这套预警，以及能耗下降有没有在月度成本里留下来，而不是只在单一批次里好看。

猎头公司：11人变1人，变的是岗位不是责任

四个智能体的分工值得再看一遍：业务开发盯监管申报与公司公告里的招聘信号，市场情报出技能短缺与趋势报告，候选人维系在空缺出现前养关系，高管寻访跑流程、由Keenan在检查点接手。上线前花几个月全职写近200份文档，把工作流、隐私规则、法律标准与多司法辖区合规写进去——这一步才是真正的成本，模型调用只是后面的零头。可抄走的方法点：先写“检查点清单”，列清哪些事机器可以自己发、哪些事必须人先看一眼、错了由谁改工作流；清单没写完，智能体越多，返工越多。

代价一节是这篇最硬的部分：早期报告写糊过，错国家的候选人进了名单，以她名义起草的邮件语气也不对。她现在逐条检查每一次交互，出错就改工作流，并估计要18个月之后才敢减少亲自干预，判断性的事永远留给人。所以“一人公司”要打折读：人少了，人的位置反而更关键，从执行者变成了检查点与兜底者。未言明的约束在这里：猎头卖的是信任与判断，候选人与客户一旦发现邮件不是人写的、名单里有低级错误，丢的不只是一单，而是一家小公司的口碑。

百度搭子：安全先行，卖的是进场资格

机制上，电脑与手机操作能力可以识别界面、操作没有开放API的老系统，完成跨应用任务；30多个专家套件与专业工作台承接专业任务，投标套件能解读招标要求、审查投标文件并输出风险清单。安全三件套——高危操作人工授权、任务沙箱隔离、过程可追溯——加上公有云、专属VPC、私有化、混合云四种部署，才是它能进生产经营场景的门票。可抄走的方法点：谈采购时先把安全三件套写进验收清单，再谈增长率；沙箱隔离范围、授权粒度、追溯保留时长，这三项写不清，增长率再高也进不了生产系统。

数字成色同样要分清：企业客户环比增长83%、交付物需求环比增长4.3倍，来自10月24日一道科技的解读文章引述厂商侧数字，不是百度官方通稿，也没有绝对数量、基期与交付物定义，只能当方向信号。解读文章还提到与联想开天、麒麟软件、统信软件联合发布全栈国产通用智能体，这一步的动机不在技术本身，而在进场资格：国产系统适配先过关，企业客户才敢把生产流程交出来。下一步值得盯的，是这套安全与部署组合有没有落到具体行业的验收案例里，而不是停在发布会的产品清单上。

言外之物：三案都在把看不见的东西写下来

表面上看，三案省的是电、省的是人、省的是审批时间；往源头看，三案都在做同一件更难的事：把原来藏在老师傅手感里、藏在创始人脑子里、藏在厂商口头承诺里的东西，写成基线表、检查点清单与验收条款。结构上，AI落地真正的对手不是模型强弱，而是组织里那些没有写下来的规则与责任。未言明的动机也各不相同：钢铁企业要的是成本账能对上，猎头创始人要的是从“一切都依赖我”里脱身，平台方要的是拿到进生产场景的资格。下一步的观察点很具体：佰工的预警有没有从单一批次扩到整条产线，Aicila的18个月检查期过后干预强度有没有真的下降，百度搭子的安全清单有没有变成客户合同里的验收项。写下来的东西越多，AI才越敢在生产里多走一步。

【2026-10-26重做注】本节为按新写作标准追加的加深段落，标题、摘要、分类与发布日期未改；原有正文与引用链接未动。

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