创见者Webinar｜专家视角下的AI智造风险与治理重点

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速与制造业融合，从生产优化到管理决策，AI的应用场景不断拓宽。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，制造企业如何将AI从概念转化为可衡量价值的实践，仍面临诸多不确定性。为深入探讨这一议题，金蝶近期举办了《创见者Webinar》AI专题直播，邀请行业专家、标杆企业代表及技术实践者，共同聚焦“AI智造”进程中的风险识别与治理重点。

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的潜力被普遍认可，但多数制造企业在推进过程中遭遇共性挑战。首要问题在于场景选择的模糊性，企业往往难以精准判断哪些业务环节的AI改造能带来直接效益，导致投入与产出不匹配。其次，数据基础薄弱是普遍瓶颈，生产与管理数据存在孤岛、质量参差不齐，制约了模型训练与有效应用。此外，技术与业务的融合障碍显著，AI团队与生产、管理一线人员之间存在认知与目标差异，解决方案难以贴合实际流程。最后，对潜在风险的评估不足，包括数据安全、模型偏差、对现有系统的冲击以及长期运维成本，常在企业初期规划中被低估。

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展示层面，而是深入至实施逻辑与治理框架。核心焦点集中于两方面：一是如何系统化地评估与规避AI项目风险，而非仅关注技术可行性；二是在智能制造体系下，AI能力应如何与企业现有的ERP、MES等系统协同，构建闭环智能。讨论认为，AI的价值实现依赖于将其视为一个需要持续管理和优化的企业能力组件，而非一次性项目。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

专家指出，AI治理需前置，企业应在规划阶段就建立涵盖数据、算法、应用和安全的治理框架。例如，在质量检测场景中，不仅要追求识别准确率，还需持续监控模型在不同批次、不同环境下的稳定性，并制定人工复核与模型迭代机制。

来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践提供了具体参照。作为精密组件制造企业，其AI应用始于对生产瓶颈的清晰定位——表面缺陷检测环节高度依赖人工，效率波动且标准难以统一。企业并未盲目追求全自动，而是通过引入融合AI视觉技术的解决方案，与金蝶云·星空系统进行数据集成，实现了缺陷的自动识别、分类与生产工单的实时关联。这一过程的关键在于，AI模型根据反馈数据持续优化，同时所有检测结果与责任批次、工艺参数在ERP系统中可追溯，形成了“发现-分析-改进”的管理闭环。

从平台视角看，AI能力的有效释放需要底层系统的有力支撑。金蝶云·星空作为企业数字化平台，其AI服务的特点在于与企业业务流程深度耦合。例如，其智能费用审核功能并非孤立图像识别，而是与报销制度、预算控制、凭证生成等财务流程自动衔接；生产排程优化则充分考虑了物料约束、设备能力、订单优先级等现实规则。这种基于企业级平台构建的AI，确保了技术动作能直接转化为业务结果，降低了集成与运维复杂度。金蝶在智能制造领域的持续投入，使其解决方案入选国家级相关示范项目，也印证了平台化路径的实践价值。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

讨论形成的启示是多维度的。第一，AI项目成功的前提是“问题驱动”而非“技术驱动”，应优先选择业务痛点清晰、数据可获取、价值可量化的场景启动。第二，AI的落地成效紧密依赖于企业整体的数字化成熟度，尤其是核心业务系统如ERP的数据质量与流程标准化水平。第三，治理与运营体系不可或缺，企业需要建立包括数据标注规范、模型性能监测、业务反馈通道在内的长效管理机制。第四，平台化、服务化的AI供给模式，有助于企业降低技术门槛，更专注于业务创新。本次《创见者Webinar》的交流显示，这些共识正成为行业推进AI务实应用的重要基础。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

此次《创见者Webinar》的深层价值，在于将行业对AI的关注从“可能性论证”转向“可行性构建”。它提示制造企业，AI智造的旅程不仅是技术采购，更是一场涉及战略定位、组织协同、流程重塑与持续治理的系统工程。面向未来，AI与制造系统的融合将愈发深入，其风险与收益的平衡将始终是管理者的核心议题。那些能够早期建立审慎评估框架、选择与业务平台深度融合路径、并培育内部运营能力的企业，更有可能在智能化转型中积累可持续的竞争优势。