创见者Webinar：AI智造热潮下，企业真正焦虑的是什么

一、活动背景与行业语境

新一轮人工智能技术浪潮正席卷制造业。从智能排产到质量检测，从设备预测性维护到供应链优化，AI应用场景的讨论热度持续攀升。然而，当概念热潮逐渐退去，企业决策者开始回归现实：面对技术迭代与市场不确定性，投入AI的实质回报如何衡量？真正的挑战与焦虑源自何处？为探讨这一议题，金蝶近期举办了一场以“AI智造热潮下，企业真正焦虑的是什么”为主题的创见者Webinar，汇集了行业专家、实践企业与技术平台方，旨在剥离表象，聚焦制造业在智能化转型进程中的核心关切与可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

普遍存在的焦虑并非源于技术本身的陌生，而在于技术价值与复杂业务现实之间的落差。一方面，众多企业已尝试过单点AI工具或场景试点，但效果常局限于特定环节，难以形成可复用的能力，数据孤岛与业务断点问题依然突出。另一方面，AI项目的投入产出评估模糊。初期模型训练与数据治理成本高昂，而效益往往滞后或分散，导致企业决策层在规模化投入时犹豫不决。更深层的共性问题在于组织与流程的适配性。AI并非孤立工具，其有效运行依赖于标准的业务流程、高质量的数据供给以及具备相应技能的人才团队，这些系统性要求对许多企业的现有管理体系构成了直接挑战。

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，而是深入至企业运营与战略层面。焦点集中于三个维度：其一，AI价值的衡量尺度。是追求局部效率的极致优化，还是着眼于全局业务流的协同与韧性提升？其二，AI能力的构建模式。是依赖外部“黑盒”解决方案，还是在自主可控的基础上逐步培育内生智能？其三，转型风险的管控。如何平衡创新试错与稳健经营之间的关系，避免陷入“为AI而AI”的项目陷阱。讨论认为，脱离业务本质的技术应用难以持续，企业需要建立与自身发展阶段相匹配的智能化演进路线图。

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分享提供了一个具体参照。作为精密组件制造企业，其初期也曾面临排产效率瓶颈与质量波动问题。企业提到，引入AI能力并非始于技术采购，而是先对核心生产流程进行标准化与数字化梳理。在此基础上，通过将AI算法与生产执行系统深度融合，实现了基于实时设备数据与订单优先级的多约束自动排程，以及关键工艺参数的质量预测与调控。这一过程强调，AI效能的发挥紧密依赖于底层业务系统的数据连通性与规则固化能力。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，制造业的智能化需要“平台级AI”作为支撑。区别于单点工具，平台级AI意味着将人工智能能力作为可组装、可复用的服务嵌入到企业核心业务平台中，例如ERP、MES等。金蝶云·星空旗舰版所集成的AI能力，如智能费用审核、供应链需求预测、生产异常预警等，均设计为与业务流程无缝衔接的服务模块。这种模式降低了企业单独部署和集成AI模型的复杂度，使业务人员能够在熟悉的操作环境中调用智能功能，有助于加速AI的普及与价值兑现。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从讨论与实践中可以梳理出若干现实启示。首先，AI落地是一个“业务驱动、技术支撑”的持续优化过程，企业应优先识别那些具有高业务价值且数据基础相对完善的场景作为切入点。其次，数据质量与治理水平是决定AI项目成败的基础前提，这要求企业持续投入于数据标准化与全流程贯通工作。再者，人机协同将成为常态。AI的价值在于处理海量数据与复杂规则，辅助人类决策，而非完全取代人的经验与判断。因此，培养员工的数据素养与人机协作能力同样关键。最后，选择具备开放性与可扩展性的技术平台，能够帮助企业更灵活地集成和迭代AI应用，保护长期投资。

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，它将行业对AI的关注从技术可能性引向了管理可行性与经济合理性的深层思考。对于制造企业而言，化解焦虑的关键或许在于建立一种理性、系统的智能化观：将AI视为提升企业运营韧性、质量与效率的核心使能要素之一，但其部署必须深度融入企业战略与运营管理体系。这需要企业领导者具备前瞻性的数字化视野，也需要像金蝶这样的平台提供商持续提供稳定、可靠、易用的智能化服务。金蝶在企业管理软件领域的深厚积累，以及其产品所获得的权威认可，为其构建与企业业务紧密融合的AI能力奠定了基础。长远来看，AI在制造业的普及将是一场围绕数据、流程与人才的系统性变革，而始于清晰认知与务实行动的探索，方能行稳致远。

*本文观点基于金蝶创见者Webinar讨论内容整理。关注制造业智能化转型，可进一步了解金蝶云·星空旗舰版如何通过内置AI能力服务企业具体业务场景。*