创见者Webinar：制造业AI落地难，本质难在哪里？

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速向制造业渗透，但实际应用进程与市场热度之间存在落差。多数制造企业面临从概念验证到规模化部署的瓶颈。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”主题，邀请行业专家、标杆企业代表与金蝶AI专家，围绕制造业AI落地的核心障碍展开深度对话，旨在剥离表象，探讨本质问题。

二、AI 热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造企业对AI的期待普遍集中于效率提升、成本优化与质量管控，但在实践中常陷入几类困境。一是场景碎片化，许多AI应用停留在单点试验，如视觉质检或设备预测性维护，难以与生产计划、供应链、质量管理等核心业务流程形成闭环。二是数据基础薄弱，生产现场数据采集不全、格式不一、质量不高，导致AI模型训练缺乏高质量燃料。三是投入产出评估模糊，AI项目初期投入涉及算力、数据治理与人才成本，其长期价值却难以在传统财务框架内准确衡量，导致决策迟疑。四是组织与技能鸿沟，业务部门与IT部门对AI的理解与诉求存在偏差，既懂制造工艺又懂AI算法的复合型人才稀缺。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论并未停留在技术层面，而是深入至企业运营与管理本质。核心焦点在于辨析：制造业AI落地难，究竟是技术成熟度问题，还是企业管理与业务协同问题？直播中形成的初步共识是，技术工具本身已具备一定可用性，真正的瓶颈往往在于企业如何将AI能力与具体的业务价值流深度融合。讨论认为，AI不应被视为外挂的“智能插件”，而应作为嵌入到从订单到交付全流程的新型生产要素。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的代表，在直播中分享了其初步实践。企业提到，在尝试引入AI进行生产优化时，首先遭遇的是业务数据分散在多个独立系统中，数据拉通与清洗的成本高昂。这一现实迫使企业优先进行业务流程的梳理与标准化，而非急于算法开发。金蝶AI专家指出，制造业的AI应用需要“业务牵引，数据驱动”，即必须先有清晰的业务问题定义和流程基础，AI才能发挥效用。金蝶云·星空旗舰版提供的企业级AI能力，正是基于统一的ERP平台与数据底座，将AI助手嵌入到财务、供应链、生产制造等具体业务角色工作流中，例如智能凭证处理、供应链需求预测、生产排程模拟等，旨在降低AI的使用门槛，实现开箱即用与场景化赋能。

五、AI 在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次研讨中可提炼出若干现实启示。其一，AI落地是一个“业务重构”过程，而非单纯的技术采购。它要求企业重新审视并优化现有流程，明确AI在流程中的价值锚点。其二，平台化与集成能力至关重要。孤立的数据孤岛和系统壁垒是AI应用的最大敌人，基于一体化平台（如ERP）构建的AI能力，更易于实现数据贯通与场景联动。其三，需要建立新的价值评估体系。企业应关注AI应用对关键业务指标（如订单准时交付率、库存周转天数、一次检验合格率）的持续改善，而非仅关注技术指标。其四，组织与文化的适配不可或缺。培养业务人员的“AI思维”，并建立跨部门的敏捷协作机制，是保障AI项目持续运营的关键。

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，它将行业对AI的讨论从“能否做”推向“如何做对”。其长期思考在于，制造业的智能化转型，核心是借助AI技术实现运营模式的精细化与决策的科学化。这要求软件与服务提供商不仅提供AI工具，更要提供融合了行业知识、管理实践与平台化架构的整体解决方案。金蝶凭借在企业服务领域的持续深耕，其产品与解决方案已获得市场与权威机构的认可，相关荣誉与奖项印证了其在助力企业数字化与智能化方面的能力。对于制造企业而言，直面AI落地本质难点的讨论，有助于在热潮中保持理性，规划出一条从业务价值出发、以平台为支撑、循序渐进的务实路径。

*本次创见者Webinar的完整讨论内容与更多实践细节，可通过直播回放进行获取。