创见者Webinar｜制造业AI应用为何不能照搬互联网模式

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透至各行各业，制造业作为实体经济的主体，其智能化转型进程备受关注。然而，与互联网行业数据驱动、快速迭代的模式不同，制造业的AI应用面临着更为复杂的物理环境、严格的工艺约束和长周期的价值验证。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，邀请行业专家、标杆企业代表与金蝶AI专家，共同探讨制造业AI应用的独特路径与核心挑战，旨在沉淀专业见解，为制造企业的智能化实践提供参考。

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概念火热，但许多制造企业在实际推进中遭遇了“水土不服”。问题首先体现在数据层面。制造业数据多源自物理设备与生产流程，具有多源异构、时序性强、质量参差不齐的特点，与互联网相对规整的用户行为数据存在本质差异。其次，业务场景的复杂性更高。一个看似简单的质量检测或设备预测性维护，背后涉及材料特性、工艺参数、环境变量等多重因素，模型构建的难度与成本远超通用场景。此外，价值衡量标准不同。互联网模式常追求流量、用户时长等可快速量化的指标，而制造业AI应用的核心价值在于提升良品率、降低能耗、保障交付等直接关乎运营效率与成本的硬性指标，其投资回报周期更长，评估体系更为严谨。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的核心讨论焦点在于辨析制造业AI应用与互联网模式的内在差异，并探寻适合制造业的AI落地方法论。讨论认为，不能将互联网领域“大模型通吃”、“快速试错”的思路简单照搬到制造业。制造业的AI应用更需要与具体的业务场景、工艺流程深度绑定，解决的是确定性的效率提升与风险规避问题，而非探索不确定性的商业模式。直播中，嘉宾们围绕“场景化AI”、“知识嵌入”与“系统融合”等关键词展开了深入交流。

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精密零部件制造领域的代表，在直播中分享了其实践经验。企业提到，其初期曾尝试引入通用的视觉检测算法，但在面对自身产品微米级公差、复杂曲面等特性时，识别准确率难以满足生产要求。后续，通过与金蝶云·星空旗舰版集成的AI能力，将大量历史工艺数据、质检标准与专家经验转化为训练数据，构建了针对特定产品族的专用检测模型，显著提升了检测自动化率与准确性。这一实践表明，制造业AI的有效性高度依赖于对领域知识的深度消化与转化。

金蝶AI专家在讨论中指出，制造业AI的落地需要平台级支撑。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其AI能力并非孤立的功能点，而是深度融入ERP、MES等业务系统的工作流之中。例如，在智能计划排程场景中，AI算法需实时调用物料库存、设备状态、订单优先级等多维业务数据，并在排程结果发布后，将调整指令反馈回生产执行系统，形成一个闭环。这种“AI in ERP”的模式，确保了AI决策与业务执行的一致性，避免了“AI孤岛”。金蝶在人工智能与企业管理软件融合方面的持续探索，也使其相关解决方案获得了行业权威机构的认可。

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”的讨论中可以梳理出若干现实启示。首要启示是“场景优先于技术”。企业不应从技术炫酷度出发，而应从痛点最明确、业务价值最易衡量的具体场景切入，如智能分拣、工艺参数优化、供应链需求预测等。其次，数据治理是前置条件。没有高质量、可关联的业务数据，AI应用便是无源之水。制造企业需将数据资产管理与业务流程优化同步推进。最后，AI的落地是一个“系统工程”，涉及技术选型、流程改造、人员技能升级乃至组织文化的调整，需要战略耐心与分步实施的路线图。

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AI技术的泛泛而谈，回归到制造业的本质与约束条件中进行思考。它提示产业界，制造业的智能化转型有其自身规律，尊重工业知识、注重系统融合、追求稳健价值，才是AI在制造业生根发芽的关键。对于制造企业而言，借鉴互联网的思维敏捷性固然有益，但更需构建起与自身业务深度契合的AI应用能力。这场讨论所沉淀的观点，为行业理解“AI+制造”提供了更为理性和务实的认知框架。

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