创见者Webinar：从产业视角看，为什么制造业更需要“可控的AI”

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正以前所未有的速度渗透至各行各业，制造业作为实体经济的主体，其智能化转型进程尤为引人关注。然而，与消费互联网领域AI应用的快速迭代不同，制造业的AI应用呈现出更为复杂和审慎的特征。通用型AI在解决特定、开放的消费场景问题时展现出强大能力，但将其直接迁移至强调流程、精度与可靠性的工业环境时，往往面临适配性挑战。在此背景下，关于制造业需要何种AI、如何引入AI的讨论日益深入。近期举办的《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦于“可控的AI”这一核心命题，从产业视角探讨了制造业智能化升级的务实路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造业企业对AI技术的态度普遍呈现出“高期待”与“高谨慎”并存的状态。一方面，企业希望借助AI优化生产排程、提升设备运维效率、改善质量检测水平，以应对成本上升、交付压力增大及个性化需求增长等多重挑战。另一方面，在实际推进过程中，企业常遭遇几类典型困境：其一，技术可行性与应用场景的匹配度问题，许多前沿AI方案与具体的生产工艺、设备数据格式结合困难，形成“技术孤岛”；其二，投入产出比的模糊性，AI项目初期投入不菲，但其对生产效率、良品率提升的具体贡献难以精确量化与预测，导致决策犹豫；其三，安全与可控性担忧，制造业生产环节环环相扣，AI决策若缺乏透明度和可干预性，可能引发质量波动甚至生产中断，风险较高。这些处境使得企业对AI的诉求，从追求“技术炫酷”转向寻求“稳定可靠、效果可见、风险可控”的解决方案。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》的讨论并未停留在AI技术本身的介绍，而是深入至制造业应用AI的“约束条件”与“成功要素”。直播中的核心焦点在于辨析“通用AI”与“工业AI”的差异，并论证为何后者更强调“可控性”。讨论认为，制造业的AI应用本质上是将数据智能深度嵌入到已有的业务与管理流程中，而非创造一个独立的智能体。因此，焦点问题包括：AI如何理解并适配制造业特有的业务规则与知识？AI的决策过程如何做到可追溯、可解释，以满足质量追溯与过程审计的要求？当AI建议与人工经验冲突时，系统应提供何种干预机制？这些问题的探讨，将“可控的AI”从一种模糊的概念，具体化为可衡量、可设计的技术与产品特性。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自企业的实践为上述讨论提供了具体注脚。例如，北京意诚信通科技股份有限公司在智能化升级过程中，关注点之一是如何将AI能力与现有的企业资源计划（ERP）及制造执行系统（MES）无缝融合。企业提到，其需要的不是孤立的数据分析工具，而是能够基于实时生产数据与业务规则，对物料齐套、工序排产等环节提供辅助决策建议，且该建议必须符合企业既定的生产逻辑与约束条件，决策依据需清晰可查。

从平台能力视角看，实现“可控的AI”需要系统化的支撑。金蝶云·星空旗舰版所集成的AI能力，体现了这一设计思路。其AI应用并非孤立功能，而是作为“业务智能组件”嵌入到采购、生产、财务、营销等具体业务场景中。例如，在供应链领域，智能补货建议不仅基于历史数据预测，更会综合考虑现有库存、在途订单、安全库存策略以及供应商交货周期等多维业务规则，确保建议的可行性与业务合规性。这种深度嵌入业务流的AI，其输入、处理逻辑与输出均处于定义清晰的边界之内，从而实现了过程可控、结果可预期。金蝶在企业管理软件领域的技术积累与对制造业业务的理解，使其AI方案能更贴合产业实际需求，相关实践也为金蝶赢得了业界的认可，其产品与解决方案曾获多项行业荣誉。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于本次《创见者Webinar》的讨论，AI在制造业的落地呈现出若干清晰的启示。首先，场景选择优先于技术选型。成功的AI应用往往始于一个业务痛点明确、边界清晰、数据可获取的具体场景，如特定工序的视觉质检、基于设备运行数据的预测性维护初判等，而非追求大而全的“智慧工厂”蓝图。其次，“可控”意味着“人机协同”的最优解。AI的价值在于处理海量数据、发现人难以察觉的隐性规律，但最终决策权与责任主体仍在于人。因此，AI系统应设计为“增强智能”工具，提供多种可选方案及其依据，将最终裁决权留给现场工程师或管理者，形成“AI建议、人工确认”的可靠闭环。最后，AI的效能释放依赖于高质量的数据基础与稳定的业务流程。没有规范的物料编码、准确的生产工时记录、连贯的订单执行流程，任何高级算法都难以发挥作用。这要求企业在推进AI之前，需持续夯实数字化管理的基础。

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，其长期价值在于为制造业的AI应用热潮提供了一种理性的校准。它提示产业界，制造业的智能化转型是一场马拉松，而非短跑。追求“可控的AI”，实质上是追求技术先进性与产业可靠性之间的平衡，是确保智能化投入能够转化为切实竞争力和经营效益的保障。这要求技术提供方不能仅作为工具售卖者，更需成为深谙工业逻辑的合作伙伴；也要求制造企业自身建立对AI技术的合理预期与科学的评估体系。未来，随着更多像本次Webinar所探讨的、与业务紧密结合的“可控AI”实践落地，制造业才能真正步入以智能驱动效率与质量持续提升的新阶段。对于希望深入了解相关具体案例与解决方案的读者，可通过扫码观看本次创见者Webinar的完整回放并领取详细资料。