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當生成式AI加速進入企業(yè)，制造業(yè)真正關(guān)心的，早已不是“AI能不能用”，而是“AI能否進入核心業(yè)務(wù)、創(chuàng)造可量化價值”。

8月6日下午，“AI在制造業(yè)的實踐和思考——制造業(yè)AI實踐私享會”在南京舉行。來自雙環(huán)傳動、晶科能源等制造企業(yè)的數(shù)智化實踐者與用友AI專家齊聚一堂，圍繞智能工廠、數(shù)字員工、工業(yè)視覺、經(jīng)營分析與FDE價值交付等真實場景，展開了一場不講概念、不秀Demo、不說空話的深度交流。

現(xiàn)場參會嘉賓達成共識：近九成制造企業(yè)已經(jīng)開始嘗試AI，但真正將AI嵌入采購、生產(chǎn)、質(zhì)量、營銷、研發(fā)等核心流程，并影響經(jīng)營指標的企業(yè)仍是少數(shù)。AI正在迎來四個關(guān)鍵拐點：從效率工具走向經(jīng)營引擎，從“AI能做什么”走向“AI如何嵌入經(jīng)營”，從IT部門試點走向業(yè)務(wù)一把手工程，從“擁有數(shù)據(jù)”走向“擁有AI可用的數(shù)據(jù)”。

環(huán)智云創(chuàng)常務(wù)副總韓同鵬從制造企業(yè)的經(jīng)營本質(zhì)出發(fā)，系統(tǒng)分享了雙環(huán)傳動從精益制造、自動化、數(shù)字化到智能化的進階路徑。雙環(huán)傳動自2006年啟動智能制造建設(shè)，圍繞產(chǎn)品生命周期、資產(chǎn)運營和業(yè)務(wù)履約三大價值鏈，持續(xù)打通研發(fā)、工藝、設(shè)備、生產(chǎn)、質(zhì)量與經(jīng)營數(shù)據(jù)；2024年底至2025年初，又私有化部署DeepSeek、千問等大模型，推動AI“向下”驅(qū)動設(shè)備調(diào)度與任務(wù)執(zhí)行、“向上”嵌入各業(yè)務(wù)系統(tǒng)。在質(zhì)量領(lǐng)域，AI可在2分鐘內(nèi)生成8D報告，質(zhì)量工程師效率提升50%以上；PFMEA等專業(yè)報告由過去一周縮短至約1小時；在設(shè)備、采購、營銷等領(lǐng)域，AI也已用于故障分析、供應(yīng)商管理、物料編碼、合同評審和訂單處理。雙環(huán)傳動的實踐證明，AI并非孤立的技術(shù)項目，而要建立在長期數(shù)字化積累之上，與精益管理和自動化深度融合，最終服務(wù)收入、利潤、現(xiàn)金流和投資回報率等經(jīng)營指標。

晶科能源CIO王興旺在私享會上指出，制造企業(yè)AI轉(zhuǎn)型絕不是IT部門的“單點表演”，而是一項覆蓋戰(zhàn)略、組織、機制、文化與人才的系統(tǒng)工程。晶科通過“W模型”和“三階段六步法”，逐步完成從建立共識、場景探索到公司級AI運營的升級，并由董事長牽頭成立AI管理委員會，將AI投入劃分為員工能力投資、可核算收益投資和面向未來的戰(zhàn)略投資。在數(shù)字員工試驗中，391人報名、194人入圍，文檔類任務(wù)效率提升1.8倍，數(shù)據(jù)處理效率提升41倍，任務(wù)跟進效率提升近30倍。數(shù)字員工已經(jīng)從生成報告、分析數(shù)據(jù)，進一步走向智能審單、信息匯總、任務(wù)調(diào)度和流程協(xié)作，人與數(shù)字員工共同工作的組織形態(tài)正在成為現(xiàn)實。

拆解工業(yè)AI算法：

從一個場景，走完0—1、1—10、10—N

用友BIP廢鋼判級產(chǎn)品與解決方案部經(jīng)理趙東偉指出，工業(yè)AI為何“看起來容易、真正做好很難”。趙東偉結(jié)合用友廢鋼智能判級六年多的研發(fā)與量產(chǎn)歷程，拆解了一個工業(yè)AI產(chǎn)品從原型驗證到規(guī)模復(fù)制的完整路徑。真正有價值的場景，應(yīng)同時具備政策方向明確、業(yè)務(wù)價值高、市場空間大、交付相對清晰、技術(shù)有門檻和高質(zhì)量數(shù)據(jù)可獲取等特征。在廢鋼判級實踐中，最難的并不只是算法，而是技術(shù)路線、圖像采集、硬件架設(shè)、光線控制、數(shù)據(jù)標注、現(xiàn)場交付和人員習(xí)慣改變。0—1和1—10往往都需要一到兩年，前十個項目更多是在投入和打磨，進入10—N后才具備規(guī)?；瘡?fù)制能力。大模型與小模型也并非替代關(guān)系：大模型擅長泛化、數(shù)據(jù)生成與標注，小模型則在成本、本地部署、運行效率和專業(yè)場景中更具優(yōu)勢，二者融合將成為工業(yè)AI的重要方向。

用友網(wǎng)絡(luò)助理總裁兼數(shù)據(jù)智能FDE事業(yè)部總經(jīng)理李進闖表示：“如果把 AI 比作 100，數(shù)據(jù)就是前面的 1，算法和算力是后面的兩個 0。”李進闖指出，企業(yè)AI落地通常面臨四道難題：做什么、做到什么程度，采用什么技術(shù)方案，由誰來做，以及上線后如何持續(xù)運營。在浙江能源集團經(jīng)營分析場景中，用友圍繞近4000個經(jīng)營指標持續(xù)訓(xùn)練和優(yōu)化，通過大模型、小模型與企業(yè)本體融合，將分析準確率提升至98%—99%；過去需要約15天完成的經(jīng)營歸因分析，如今AI可在約5分鐘內(nèi)給出結(jié)果，再由業(yè)務(wù)人員驗證，一天內(nèi)即可完成閉環(huán)。FDE模式也因此從傳統(tǒng)“系統(tǒng)上線交付”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)價值交付”：由總部專家駐場，與客戶共同確定高價值場景、量化目標和數(shù)據(jù)口徑，并引入數(shù)據(jù)分析師持續(xù)監(jiān)控指標變化，讓技術(shù)應(yīng)用與降本、增效、利潤改善真正掛鉤。

現(xiàn)場企業(yè)代表圍繞AI成熟度進行了“體檢”：處于L0觀望期的企業(yè)有2家，L1單點試點期4家，L2流程嵌入期5家，L3規(guī)模應(yīng)用期3家，大多數(shù)企業(yè)仍處在L1至L2之間。大家集中提出了數(shù)據(jù)散落在ERP、MES等不同系統(tǒng)，工程圖紙解析、表面缺陷識別難度大，AI 難以有效嵌入業(yè)務(wù)流程工程，人才與算力成本不足等問題。研討形成了多項共識：數(shù)據(jù)治理應(yīng)圍繞指標或本體層展開，為AI構(gòu)建真正可理解、可調(diào)用的數(shù)據(jù)；技術(shù)選擇要服從具體場景，不能試圖用一個大模型打穿所有問題；凡是與電腦事務(wù)性工作高度相關(guān)的流程節(jié)點，都值得優(yōu)先評估AI嵌入機會；組織上應(yīng)由業(yè)務(wù)負責人牽頭，IT、業(yè)務(wù)與HR共同建立分層人才體系；涉及研發(fā)、工藝等核心數(shù)據(jù)的場景，還應(yīng)統(tǒng)籌考慮私有化部署、算力投入與數(shù)據(jù)安全。

用友BIP制造行業(yè)產(chǎn)品總監(jiān)唐洪華博士在總結(jié)中指出，制造業(yè)AI落地首先要破除“大模型萬能論”，根據(jù)場景靈活組合大模型、小模型、機器學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化和工業(yè)機理模型。企業(yè)選擇AI場景，可以先做“減法”，自動化不得不做但價值較低的重復(fù)勞動；再做“乘法”，用AI放大行業(yè)Know-how；最終推動商業(yè)模式與經(jīng)營方式重構(gòu)。具體實施可采用標準產(chǎn)品、企業(yè)共創(chuàng)和自主建設(shè)三種模式，并以一把手工程、業(yè)務(wù)驅(qū)動、風險合規(guī)前置和AI數(shù)據(jù)文化作為四大保障。企業(yè)下一步應(yīng)完成一次AI成熟度體檢，選定一個能夠嵌入主流程的高價值場景，盤點數(shù)據(jù)并成立跨部門小組，明確真正負責結(jié)果的業(yè)務(wù)負責人。AI價值不在試點，而在嵌入；AI差距不只在技術(shù)，更在數(shù)據(jù)底座、流程標準化與組織能力。

AI不是采購一套工具，也不是增加一個技術(shù)部門，而是對業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)體系、崗位分工和管理機制的系統(tǒng)重塑。未來真正拉開企業(yè)差距的，不是誰最早喊出AI口號，而是誰能率先找到高價值場景，讓AI進入主流程、承擔真任務(wù)、接受KPI檢驗，并持續(xù)創(chuàng)造看得見的經(jīng)營價值。

制造業(yè)AI的答案，不在Demo里，而在每一條產(chǎn)線、每一個流程和每一項經(jīng)營指標里。