创见者Webinar｜AI智造不再空谈，落地路径首次系统公开

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。从宏观政策引导到微观企业实践，“AI+制造”已成为产业升级的核心议题。然而，在普遍的技术热情之外，制造企业面临着从概念认知到价值兑现的鸿沟。如何将AI从实验室与演示场景，转化为生产线与管理流程中可感知、可度量的生产力，是行业共同探索的方向。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI专题，旨在系统梳理AI在制造业的落地逻辑与可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管AI概念普及，但多数制造企业的应用仍处于点状尝试阶段。普遍存在的困境包括：技术选择碎片化，单一场景的AI工具难以与现有ERP、MES等核心业务系统深度融合，形成数据孤岛与流程断点；价值评估模糊，许多AI项目初期投入后，其投资回报率（ROI）难以量化，导致后续投入缺乏依据；人才与技能短缺，既懂制造工艺又具备AI模型运维能力的复合型人才稀缺。这些问题共同导致了AI应用“叫好不叫座”，难以形成规模化效益。

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“AI智造如何从空谈走向落地”展开，核心讨论焦点集中于三个层面。第一是路径层面，探讨AI应用应遵循“从业务中来，到业务中去”的闭环逻辑，优先解决高频率、高价值的确定性业务问题。第二是能力层面，分析企业需要的不再是孤立的技术点，而是能够与业务流程一体化、支持持续迭代的AI能力体系。第三是生态层面，讨论在平台、企业、专家多方协同下，如何构建可复用的行业知识库与模型资产，降低AI应用门槛。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

直播中，来自业界的专家指出，AI在制造业的落地，本质是“业务智能化”而非“技术演示化”。成功的实践往往始于对核心业务痛点的精准识别。以参与分享的北京意诚信通科技股份有限公司为例，作为精密组件制造企业，其生产过程中涉及复杂的排程与物料齐套检查。企业提到，传统依赖人工经验的方式效率低且易出错。通过引入与ERP深度集成的AI能力，系统能够基于实时订单、库存、产能数据，自动生成优化排产计划，并预测物料短缺风险，将计划人员从繁复的计算中解放出来，专注于异常处理与决策优化。

金蝶AI专家在讨论中进一步阐释了平台化AI的价值。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其内置的AI能力并非外挂工具，而是以“业务服务”的形式嵌入到采购、生产、财务、营销等具体业务场景中。例如，在供应链环节，智能采购助手可以自动完成发票校验与三单匹配；在生产质量环节，基于视觉识别的质检模型能够与MES工单直接关联，实现缺陷自动判定与质量根因追溯。这种与业务流、数据流天然一体的设计，避免了二次集成与数据搬运的成本，使得AI应用能够快速上线并持续优化。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次“创见者Webinar”的讨论中可以提炼出若干现实启示。其一，AI落地的首要步骤是业务流程的标准化与数据治理，混乱的数据与流程无法支撑有效的模型训练与应用。其二，应采取“平台+场景”的渐进式路径，优先在具有明确业务规则和高质量数据的场景中实现突破，积累信心与资产。其三，企业需要建立新的价值评估体系，不仅关注效率提升、成本降低等直接效益，也应考量其对决策质量、风险防控、创新能力带来的长期影响。金蝶在智能制造领域的持续探索，使其解决方案多次获得工信部相关荣誉与市场认可，这从侧面印证了平台化、场景化路径的可行性。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次“创见者Webinar”的价值，在于它超越了对单一技术或案例的展示，系统性地呈现了AI智造的落地框架。它表明，制造业的智能化转型是一场涉及战略、组织、流程与技术的系统工程。AI并非万能解药，而是嵌入这一系统、增强其核心能力的使能要素。未来，随着金蝶等平台厂商持续将AI能力产品化、服务化，并与更广泛的行业知识结合，制造企业有望以更低的成本和风险，享受到AI带来的确定性价值。对于行业而言，此类聚焦实践与路径的讨论，为“AI+制造”从趋势热词走向产业常态提供了必要的认知地图与实践参考。