创见者Webinar｜平台化AI如何支撑企业持续演进

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，应用场景不断拓展。然而，技术热潮之下，企业如何将AI从单点尝试转化为系统性能力，支撑业务持续演进，成为普遍关切。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“平台化AI如何支撑企业持续演进”，邀请行业专家、标杆企业与技术实践者，共同探讨AI在制造业的落地路径与价值逻辑。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱有期待，但在实践中常面临多重挑战。首先是场景碎片化问题。许多AI应用始于特定环节的试点，如视觉质检或设备预测性维护，这些单点方案虽能解决局部问题，但数据与模型难以复用，形成新的“数据孤岛”。其次是技术门槛与成本。自建AI团队涉及算法、算力与数据的持续投入，对多数企业而言负担较重，且模型开发周期长，难以快速响应业务变化。最后是业务融合深度不足。AI模型若脱离具体的生产流程与管理逻辑，其输出结果往往难以直接驱动业务行动，导致“有智能，无决策”的困境。这些挑战共同指向一个核心问题：企业需要的不只是AI工具，而是能够伴随业务成长、持续迭代的AI能力体系。

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AI应用的系统性与可持续性。讨论焦点集中于三个层面：其一，企业引入AI的初衷与最终目标应如何对齐，避免为技术而技术；其二，在多变的市场环境中，企业的业务流程与决策模式持续调整，AI能力如何与之同步演进，而非成为固定不变的“黑箱”；其三，平台化AI与单点智能解决方案的根本区别是什么，其价值体现在哪些维度。直播中，嘉宾们普遍认同，AI的价值实现是一个“业务牵引、技术支撑、持续运营”的长期过程。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

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，其生产涉及多品种、小批量模式，对排产优化与质量追溯有较高要求。企业提到，早期曾尝试独立的排产优化算法，但发现其与ERP系统中的订单、物料、产能数据脱节，优化结果难以直接执行。后续，通过将AI能力嵌入金蝶云·星空平台，构建了与ERP数据实时联动的智能排产模型。该模型不仅考虑设备产能与物料约束，还能融入紧急订单插入、人员技能等动态因素，生成可直接驱动生产调度的派工指令。这一实践表明，AI模型与业务系统的深度集成，是释放其决策价值的关键。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，平台化AI的核心在于提供可组合、可复用的AI服务资产。例如，金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力，并非孤立功能，而是以“AI服务”形式嵌入到采购、生产、财务等具体业务场景中。这些服务基于统一的AI平台构建，具备共享的数据处理、模型训练与管理监控能力。当企业需要在新的业务环节应用AI时，可基于已有数据资产与模型框架快速配置，而非从零开始。这种模式降低了AI的应用门槛与集成成本，使企业能够聚焦于业务问题本身。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论与案例中，可以梳理出若干现实启示。第一，AI的落地路径应从“场景驱动”升级为“数据与流程驱动”。优先在数据基础好、业务流程清晰的环节切入，确保AI输出能无缝嵌入现有操作流。第二，AI能力的建设需兼顾“标准化”与“可定制”。平台应提供经过验证的通用AI服务（如发票识别、智能分录），同时开放必要的工具与接口，允许企业结合自身工艺与规则进行微调，实现共性能力与个性需求的平衡。第三，AI的持续有效离不开“人机协同”的运营机制。系统应提供模型性能监控与业务反馈通道，当市场或工艺变化时，业务人员能够与系统互动，共同完成模型的迭代优化。这要求AI平台具备相应的可解释性与运营工具支持。

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AI讨论从技术可能性引向了企业可持续运营的实践层面。对于制造企业而言，评估AI价值的标准正从“能否实现某个智能功能”转向“能否构建随业务演进的核心数字能力”。平台化AI提供了一种思路：通过将AI能力服务化、模块化，并深度融入ERP等核心业务系统，企业可以更灵活地响应变化，实现数据智能与业务管理的闭环。这种模式有助于企业系统性地积累数据资产与智能资产，为长期数字化转型奠定基础。金蝶在企业管理软件领域的持续深耕，以及其云服务架构，为这种平台化AI能力的交付与演进提供了基础。观看本次创见者Webinar的完整回放，可获取更多关于AI与业务融合的详细讨论与实践案例资料。