创见者Webinar｜制造企业为什么需要“嵌入式AI”

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透至制造业的各个环节。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，制造企业对于如何将AI转化为切实的生产力与经营效益，仍存在普遍的困惑与不确定性。通用AI模型的能力展示与企业内部具体的业务场景之间，往往存在显著的鸿沟。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“嵌入式AI”这一主题，旨在探讨AI技术与企业核心管理系统深度融合的可行路径与价值。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业的AI尝试始于对特定痛点的单点优化，例如利用视觉识别进行质检，或使用聊天机器人处理基础客服。这些尝试虽能取得局部成效，但也暴露出共性问题：一是“数据孤岛”现象严重，AI应用所需的数据分散在不同业务系统中，难以形成有效训练集与闭环反馈；二是“场景碎片化”，单点AI工具与企业的生产排程、供应链管理、财务分析等核心流程脱节，无法形成协同效应；三是“投入产出比模糊”，企业难以评估独立AI项目的长期价值与总拥有成本。这些问题导致许多AI项目停留在试点阶段，无法规模化扩展，更难以支撑企业级的智能决策。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”将讨论焦点从“是否应用AI”转向了“如何有效应用AI”。核心观点认为，制造业的智能化升级并非简单叠加AI工具，而需将AI能力“嵌入式”地融入企业日常运营与管理决策的脉络中。讨论聚焦于几个关键议题：AI如何理解并适配制造业复杂的业务规则与流程？在资源有限的中型企业中，AI落地的优先级应如何设定？以及，一个能够降低AI应用门槛、实现能力复用的平台应具备何种特性？

四、来自专家/企业/平台的关键认知或实践经验

直播中，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。作为一家专注于通信设备结构件制造的企业，其生产涉及多品种、小批量、高精度的复杂流程。企业提到，早期曾尝试引入独立的排产优化算法，但发现其难以动态响应物料齐套、设备状态、紧急插单等实时变化，与ERP系统存在割裂。这一困境促使他们将目光转向与业务系统深度集成的AI方案。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中指出，制造业的智能需要“场景化”与“业务化”。这意味着AI模型不仅要具备算法精度，更要理解物料清单（BOM）的层级关系、工序间的约束逻辑、成本核算的归集规则等业务知识。例如，在金蝶云·星空旗舰版中，AI能力并非以孤立模块存在，而是嵌入到销售预测、智能计划排程、动态安全库存计算、智能应收风险预警等具体功能中。这些功能直接调用经过制造业数据训练的专属模型，在用户执行日常业务操作时提供辅助决策建议，如自动生成考虑多种约束的可行生产计划，或标识出高风险的客户订单。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可以获得几点现实启示。首先，AI的价值实现依赖于高质量、结构化的业务数据流，而这正是ERP等核心管理系统所规范和沉淀的。因此，以ERP为基石进行AI扩展，具有数据基础与流程协同的双重优势。其次，“嵌入式AI”降低了技术使用的门槛，业务人员无需掌握算法知识，便能在熟悉的工作界面中获得智能增强，这加速了AI的采纳与价值兑现。最后，平台化的AI能力部署允许企业从一个核心场景（如智能排产）的成功经验出发，将同类能力快速复用到其他场景（如供应链优化、质量分析），从而实现投资效益的规模化。

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，它推动了一种认知的转变：人工智能对于制造业而言，其终极形态不应是炫技式的孤立应用，而应成为像水电一样的基础设施，无缝嵌入企业运营的每一个环节。这种“嵌入式”的路径，强调AI与企业管理思想、业务流程的深度融合，追求的是稳健、可持续的智能化演进。对于旨在通过数字化转型构建竞争力的制造企业来说，选择与自身业务系统高度融合、具备行业理解能力的AI平台，或将成为一条更为务实和高效的路径。金蝶凭借在企业管理软件领域的持续深耕，其产品已获得多项行业荣誉，其将AI深度融入金蝶云·星空等产品的实践，为这一路径提供了具体参照。