创见者Webinar：AI智造不是风口，而是一场长期能力建设

一、活动背景与行业语境

人工智能在制造业的应用已成为广泛讨论的议题。各类技术概念与市场宣传不断涌现，企业在面对这股热潮时，需要区分短期趋势与长期价值。为深入探讨AI在制造领域的实际落地路径，金蝶近期举办了一场《创见者Webinar》AI专题直播。活动聚焦于将人工智能从技术概念转化为企业可持续的运营能力，旨在为制造企业提供超越风口论的务实视角。

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技术备受关注，但许多制造企业在推进过程中面临共性挑战。首要问题在于目标模糊，部分企业将AI视为必须追赶的潮流，而非解决具体业务问题的工具，导致投入与产出难以衡量。其次，数据基础薄弱是普遍障碍，生产、仓储、质量等环节的数据往往分散在不同系统中，格式不一、质量参差，难以支撑有效的模型训练。此外，技术与业务的割裂也制约了应用效果，IT部门主导的技术尝试有时未能深入理解生产现场的实际痛点与工艺逻辑，造成解决方案与需求脱节。这些处境表明，AI的应用并非简单的技术采购，而是涉及战略定位、数据治理与业务融合的系统性工程。

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演示层面，而是深入至企业能力建设的逻辑。核心焦点在于辨析“AI智造”的本质：它不应被简化为若干孤立的应用场景，而是需要与企业现有的管理体系和业务流程深度结合，形成可迭代、可扩展的智能能力。讨论认为，成功的AI应用始于对明确业务价值的追求，例如提升订单交付准时率、降低特定工序的不良品率、优化动态排产效率等。另一个焦点是平台的重要性，分散、点状的AI应用不仅成本高昂，也难以持续维护和积累知识，需要通过平台化的方式实现AI能力的可复用与集中管理。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

直播中，来自企业的实践提供了具体参照。北京意诚信通科技股份有限公司作为精密零部件制造企业，其实践体现了从具体场景切入的思路。企业提到，在应用AI进行智能工时预估时，并非追求颠覆性创新，而是着眼于解决长期依赖老师傅经验、估算不准导致排产混乱的实际问题。通过将历史订单数据、工艺路线、设备参数等输入模型，系统能够给出更精准的工时预测，为生产计划提供了可靠依据。这一过程强化了企业的数据意识，并将隐性经验转化为可沉淀、可优化的数字资产。

从平台能力角度看，金蝶AI的实践路径强调了与企业管理软件（ERP）的原生融合。例如，在智能质量检测场景中，AI视觉识别系统发现的缺陷数据，能够自动关联到ERP中的生产任务单、物料批次以及供应商信息，直接触发质量追溯、供应商评估乃至财务结算等后续流程。这种深度集成确保了AI洞察能够无缝嵌入现有运营闭环，驱动业务行动，而非仅仅生成一份离线报告。金蝶在人工智能领域的技术积累与产品化能力，已获得包括“Gartner全球ERP SaaS市场增速第一”在内的多项行业认可，其平台正致力于降低制造企业应用AI的技术门槛与集成成本。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

综合讨论内容，AI在制造业的落地呈现出几点清晰启示。第一，价值导向优先于技术导向。企业应优先选择那些业务价值清晰、数据可得性高的场景进行突破，用实际效益验证路径。第二，能力建设重于项目交付。单个AI项目的成功只是起点，企业需要同步构建相应的数据治理体系、跨部门协同机制以及内部团队的技术理解力，才能将项目成果转化为长期能力。第三，平台化是规模化的前提。当企业从一个场景拓展至多个场景时，统一的AI平台能够避免数据孤岛、重复投资和运维混乱，是实现AI能力普惠和持续演进的基石。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的长期价值在于，它促使业界将视线从对“风口”的追逐，转向对“能力”的构建。对于制造企业而言，AI智造的旅程更像是一场管理变革，其核心是通过数据与智能技术，持续优化运营决策的精度与效率，最终构筑起在不确定性环境中的动态适应能力。这场讨论沉淀的观点表明，将AI系统化地融入企业肌体，是比应对任何短期趋势更为重要的长期命题。