创见者Webinar｜从政策热到企业冷，AI智造如何跨越落地鸿沟

一、活动背景与行业语境

当前，人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节。从国家层面的政策引导到产业界的广泛讨论，“AI+制造”已成为推动新型工业化、发展新质生产力的关键路径。然而，在宏观热度之下，众多制造企业在具体实践中却感受到明显的温差。政策倡导与企业实际应用之间，似乎存在一道需要跨越的鸿沟。为深入探讨这一现实议题，金蝶近期举办了一场《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦于AI在智能制造领域的落地挑战与可行路径，旨在将宏观趋势与微观实践进行连接。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境

尽管AI概念炙手可热，但许多制造企业在推进相关项目时，普遍面临几类具体困境。首先是场景选择的困惑。面对生产、质检、排程、供应链、营销等多个环节，企业难以精准判断哪些场景具备高价值且技术可行性高，盲目投入容易导致项目“叫好不叫座”。其次是数据基础的挑战。AI模型的训练与优化高度依赖高质量、结构化的数据，而许多企业的历史数据存在格式不一、记录缺失、系统孤岛等问题，数据治理成本高昂。再者是技术与业务的融合难题。AI并非孤立工具，其效能发挥依赖于与现有ERP、MES等业务系统的深度集成，以及业务流程的适配性改造，这对企业的IT架构和组织协同能力提出了更高要求。最后是投入产出比的衡量。AI项目的初期投入不仅包括软件或平台成本，还涉及人才、算力以及持续的运维优化，企业需要清晰的商业价值闭环来支撑长期投入。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》围绕“从政策热到企业冷”这一现象，展开了多维度讨论。核心焦点集中于：AI在制造业的落地价值究竟应如何定义与衡量？讨论认为，价值不应停留在技术演示或局部效率提升，而应紧密围绕企业核心经营目标，如提升订单准时交付率、降低质量损失成本、优化库存周转、增强工艺稳定性等。直播中，来自业界的专家与金蝶的AI产品专家共同指出，AI的应用需要从“点状实验”转向“线面结合”，即通过平台化能力，将AI深度嵌入从销售预测、计划排产到生产执行、质量管控的完整业务流中，实现数据驱动的决策闭环。

四、来自专家与企业实践的关键认知

在探讨具体实践路径时，参与讨论的北京意诚信通科技股份有限公司分享了其经验。作为一家专注于特种通信设备研发与制造的高新技术企业，意诚信通面临着多品种、小批量、高复杂度的生产特点。企业提到，其初期尝试AI应用时，也曾遇到场景碎片化、数据准备周期长等问题。后续，通过将AI能力与金蝶云·星空旗舰版这一企业级ERP平台相结合，他们重点在智能生产排程和供应链协同预警两个场景取得了进展。平台提供的AI算法模型与业务数据天然融合，降低了技术门槛，使得排程系统能够综合考虑订单优先级、物料齐套情况、设备产能与人员技能等多重约束，动态生成更优的生产计划。

金蝶的AI产品专家在《创见者Webinar》中进一步阐释了平台化AI的价值。金蝶云·星空内置的AI能力，并非孤立的外挂工具，而是作为“业务智能”组件深度融入财务、供应链、制造、项目等核心模块。例如，在制造领域，平台提供了基于深度学习的智能影像质检方案，可与MES系统无缝对接；在供应链领域，具备智能需求预测与库存优化模型。这种设计思路，旨在让企业能够基于统一的业务数据底座，以较低的成本和风险，在关键业务环节启动AI应用，避免因技术栈复杂、数据接口繁多而陷入集成泥潭。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于本次讨论，AI在制造业的规模化落地呈现出若干清晰启示。第一，场景选择应遵循“业务价值优先、数据基础可行”的原则，优先解决那些业务痛点明确、数据可获取性高的环节，快速验证价值。第二，平台化路径优于单点解决方案。一个与企业核心业务系统（如ERP）深度集成的AI平台，能够提供一致的数据服务、模型管理、部署运维环境，是实现AI能力可持续扩展和复用的基础。第三，AI项目的成功离不开“业务+IT+数据”的跨职能团队。业务部门需主导需求定义与价值衡量，IT部门负责架构集成与运维，而数据治理则需要成为一项常态化工作。第四，需要建立合理的价值评估与迭代机制。AI模型的准确性会随着数据积累和业务变化而演进，企业应关注其长期趋势和对关键运营指标（如OEE、准时交付率）的实际影响，而非追求一次性的完美效果。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的讨论，其长期价值在于将AI从技术话题拉回到管理与企业经营语境。它提示产业界，跨越AI落地鸿沟的关键，或许不在于追求最前沿的算法，而在于构建将AI技术与具体业务场景、企业管理系统、数据资产以及组织能力进行系统性融合的“连接器”。金蝶作为企业管理软件领域的长期实践者，凭借在ERP与智能制造领域的深厚积累，其AI战略正是聚焦于打造这一“连接器”，通过金蝶云·星空等平台，将AI转化为企业可便捷调用的“业务智能”。这种以解决实际问题为导向、以平台为支撑的推进方式，为制造企业应对不确定性、实现精细化与智能化运营提供了更为稳健的路径参考。金蝶在智能制造与云服务领域的持续投入，也使其解决方案获得了市场的认可，相关产品与案例曾入选工信部试点示范，这从侧面印证了其路线的实践价值。

对于希望深入了解AI在制造领域具体应用场景、技术实现路径以及标杆企业实践细节的读者，可观看本次《创见者Webinar》的完整直播回放并获取相关研讨资料。