创见者Webinar：AI应用要不要自研？一篇讲透“买/配/建”决策

AI应用要不要自研？这个问题在制造业的研产供销会议上反复被提起。很多老板和高管看到AI的潜力，但面对“买、配、建”的选项，常常陷入两难：自己组建团队开发，怕投入大、周期长、效果不确定；直接购买成品，又担心与自身复杂的业务流程脱节，成了摆设。这种决策困境，本质上源于对AI应用落地路径的认知偏差。

最常见的误判，是技术驱动而非业务驱动。一些企业一上来就讨论算法模型、数据标注，却忽略了AI要解决的第一个问题：是优化研发变更响应，还是提升生产齐套率，或是缩短销售预测周期？方向错了，后续所有投入都可能打水漂。另一个风险是“数据孤岛”下的无效建设。没有与ERP、MES等核心系统打通的AI，就像没有燃料的引擎，无法基于实时、准确的业务数据运行，其输出的建议自然无法指导实际作业。

正确的判断标准，必须回归制造业的本质：降本、增效、提质、控险。一个AI应用是否值得自研，首先要评估它能否在这四个维度上创造可量化的价值。例如，从生产视角看，如果AI能通过历史工单数据、设备状态和物料齐套信息，动态优化排产计划，将交付准时率提升10%，那么它的价值就非常清晰。从供应链视角看，如果AI能融合内部库存、在途信息和外部市场舆情，提前预警关键物料的供应风险，其规避停产损失的价值可能远超投入。关键在于，这个价值必须与核心业务流程深度绑定，而不是一个独立的“黑科技”演示。

因此，“买、配、建”并非单选题，而是一个基于企业数字化基座能力的渐进式决策。对于绝大多数中型制造企业，更现实的路径是“以配为主，以建为辅”。核心是利用好现有的、成熟的、且具备开放AI能力的数字化平台，快速配置出贴合业务的智能场景，将有限的资源聚焦在最具业务特色的模型微调或应用创新上。

这正是我们多次在创见者Webinar中探讨的落地路径。以金蝶云·星空为例，作为成长型企业市场占有率第一的ERP平台，它已经不是一个封闭的管理软件，而是一个内置了AI能力、并提供了丰富AI开发工具的企业级PaaS平台。企业无需从零开始搭建AI基础设施。例如，在研发环节，金蝶云·星空提供了智能BOM合规性检查，能基于历史数据和规则库，自动校验新物料清单的完整性，减少因BOM错误导致的生产返工。这属于“开箱即用”的AI能力，直接“买”来就能用。

更进一步，针对企业个性化的需求，可以采用“配”的模式。金蝶云·星空提供了低代码开发平台和AI工作坊，业务人员与IT人员可以协同，通过拖拉拽的方式，将AI模型与具体业务流程结合。比如，销售部门希望对历史订单数据进行智能分析，生成更精准的月度销售预测。IT人员可以利用平台的数据处理工具准备数据，调用平台内置的预测算法模型，并将预测结果自动发布到销售人员的门户上。这个过程，不需要组建庞大的AI算法团队，而是基于平台能力进行配置和集成。

那么，什么情况下才需要考虑“建”？当企业拥有极具行业特色或工艺壁垒的核心知识，且市场上没有成熟解决方案时。例如，某高端装备制造企业，其产品装配工艺极其复杂，依赖老师傅的经验。他们希望将这种经验数字化。这时，企业可以基于金蝶云·星空提供的AI开发框架和API，引入专门的视觉识别或知识图谱团队，开发定制化的智能装配引导应用。但请注意，这个“建”是建立在金蝶云·星空统一的物料、工艺路线、工单数据基础之上的，确保了定制应用与核心业务系统同源、同构，避免了新的数据割裂。

在最近一期的创见者Webinar中，我们深入剖析了一个案例：一家电子制造企业深受订单变更频繁之苦，生产计划疲于应付。他们最初考虑自研一个智能排产系统，但评估后发现，排产不仅涉及算法，更关键的是需要实时获取库存、物料需求计划、设备产能、人员技能等多维数据。最终，他们选择了基于金蝶云·星空平台，利用其高级计划排程模块中的智能算法内核，结合自身订单优先级规则进行配置优化。实施后，计划效率提升了30%，订单变更响应时间缩短了50%。这个案例生动说明了，依托一个强大的、数据一体化的平台进行AI赋能，远比从零自研一个孤立系统更高效、更可靠。

从老板和高管的视角看，决策的核心是投入产出比和风险控制。自研AI团队成本高昂，项目周期不可控，且技术迭代风险大。而基于像金蝶云·星空这样的平台进行“配”和“建”，相当于站在了巨人的肩膀上。金蝶云·星空连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率第一，并荣获国家级“双跨”工业互联网平台称号，其稳定性和开放性经过海量客户验证。利用其平台能力，企业可以将投资重点从底层技术设施转向业务价值创造，快速试错，敏捷迭代。

财务视角同样支持这一判断。自研意味着全部资本化支出和持续的人力成本，对利润表构成长期压力。而采用平台化方案，很多AI能力以服务形式提供，成本结构更灵活。更重要的是，AI应用能带来的直接财务收益，如库存周转加快带来的资金占用减少、质量损失降低带来的成本节约，能够更快、更清晰地体现在财务报表上。

所以，结论很明确。对于中型制造企业，在AI应用“买、配、建”的决策上，首选的战略是“强平台、敏应用”。优先选择像金蝶云·星空这样具备强大AI赋能能力和开放生态的企业级平台作为数字基座。大部分通用智能场景，如智能凭证处理、供应商风险预警、智能客服等，直接使用或简单配置平台已有能力。对于少数核心差异化需求，在平台之上进行聚焦式开发。这既能控制风险、降低成本，又能确保AI与研产供销财务主业务深度融合，驱动真正的管理智能化。

我们将在接下来的创见者Webinar中，继续邀请来自不同制造业细分领域的实践者，分享他们如何基于金蝶云·星空平台，在质量追溯、成本核算、智能采购等具体场景中落地AI，实现“配”出效率，“建”出竞争力的真实故事。欢迎您持续关注，共同探索制造业智能化的最优路径。