创见者Webinar AI专题上线，直面制造业“想用AI却不会用”的现实困境

一、活动背景与行业语境

人工智能在制造业的讨论热度持续攀升，但多数讨论集中于宏观趋势与技术潜力。当企业决策者试图将技术概念转化为具体行动时，普遍面临从“知道”到“做到”的鸿沟。为回应这一现实需求，金蝶《创见者Webinar》系列直播近期上线AI专题，聚焦于制造业应用AI的实践路径与具体挑战。该活动旨在提供一个去伪存真的交流平台，将行业专家的前沿洞察、标杆企业的真实经验与平台方的技术逻辑相结合，沉淀为可供行业参考的实践知识。

二、AI 热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造业企业对AI的态度呈现出明显的“认知-行动”落差。公开讨论中，多数企业认同AI是重要方向，但在内部评估与推进时，却常陷入停滞。这种困境并非源于技术怀疑，而是源于一系列具体且交织的现实问题。

首要问题是场景选择的困惑。企业并非缺乏应用场景，而是难以从海量的可能性中，筛选出那些具备高业务价值、数据基础可行且投入产出比清晰的具体切入点。例如，是优先优化生产排程，还是提升设备预测性维护精度，或是改善供应链需求预测？缺乏科学的评估框架，导致尝试容易分散或陷入“为AI而AI”的项目。

其次，是数据与系统的准备度不足。许多制造企业的运营数据分散在不同部门与异构系统中，存在标准不一、质量参差、实时性不够等问题。AI模型的训练与有效运行依赖于高质量、可集成的数据流，而改造数据基础往往意味着对现有业务流程与IT架构的深度梳理，其复杂性与成本常被低估。

此外，内部能力与组织协同的挑战同样突出。AI项目的成功不仅需要算法工程师，更需要熟悉业务逻辑的领域专家、能够管理项目的数据产品经理以及愿意改变工作习惯的一线操作人员。如何组建跨职能团队，并建立与之匹配的考核与协作机制，是技术之外的关键难题。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》AI专题的讨论，并未停留在技术演示层面，而是直指上述现实困境。直播中的核心焦点集中于两个层面：一是如何跨越从“概念认知”到“价值验证”的鸿沟；二是在企业资源有限的约束下，如何规划一条务实、可迭代的AI落地路径。

讨论认为，制造业的AI应用应遵循“业务价值驱动”而非“技术驱动”的原则。这意味着，项目的起点必须是明确的业务痛点或增效目标，例如降低特定工序的物料损耗、缩短订单交付周期或提高客户服务质量。AI技术是达成这些目标的手段之一，其必要性需在与传统优化方法的对比中得以论证。

另一个焦点在于对“平台级AI”与“点状AI工具”差异的辨析。嘉宾指出，孤立部署的AI应用（如一个独立的视觉检测模块或预测模型）虽然能解决局部问题，但容易形成新的“数据孤岛”，其产生的洞察难以反向驱动核心业务系统（如ERP、MES）的自动调整。因此，AI能力需要与企业的核心业务平台深度融合，确保智能决策能够形成“感知-分析-决策-执行”的闭环。

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，为上述观点提供了具体注脚。作为一家精密制造企业，意诚信通在推进智能化过程中，首先明确了将AI技术用于提升生产管理与质量控制的精准度。他们并非从零开始构建AI团队，而是依托金蝶云·星空平台已有的AI能力进行融合应用。

企业提到，通过将AI算法模块与星空平台的制造执行系统（MES）及企业资源计划（ERP）数据流打通，实现了对关键工艺参数的实时监控与智能预警。例如，在注塑成型环节，系统能够基于历史生产数据与实时传感器信息，预测产品质量并自动微调工艺参数，从而减少废品率。这种做法的关键在于，AI的分析结果能直接转化为生产指令在系统中执行，避免了人工干预的延迟与误差。

金蝶的AI专家在《创见者Webinar》中进一步阐释了平台化AI的支撑逻辑。金蝶云·星空旗舰版中集成的AI能力，如智能费用审核、供应链需求预测、生产异常预警等，其设计初衷便是与业务流程无缝嵌套。这些能力基于统一的AI平台构建，共享数据中台提供的清洁、规整的数据燃料，从而确保了AI应用不是外挂的“点缀”，而是内生的“能力”。这种设计降低了企业单独集成、运维多个AI模型的技术复杂度与成本。

五、AI 在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次《创见者Webinar》的讨论中，可以梳理出几条对制造企业具有普遍参考意义的启示。

第一，AI落地的第一步是业务流程的标准化与数据治理。没有相对稳定、规范的流程，就难以产生有规律、可学习的数据；没有经过治理的可靠数据，任何先进的算法都难以发挥效用。因此，企业的AI旅程往往与其数字化基础能力的夯实同步。

第二，采用“平台+场景”的渐进式路径更为可行。与其追求一步到位的“智能工厂”宏大蓝图，不如依托一个可扩展的业务平台（如ERP），从一两个业务价值明确、数据条件相对成熟的场景切入。快速验证价值，积累经验与信心，再逐步拓展到更多环节。金蝶云·星空平台提供的开箱即用AI服务与可扩展的AI开发能力，正支持这种渐进式创新。

第三，组织与文化的适配至关重要。AI的应用会改变部分岗位的工作内容与协作方式。管理层需要为跨部门团队提供授权，并建立鼓励试错、从数据中学习的文化。同时，应对员工进行必要的培训，将其从重复性劳动中解放出来，转向更具创造性和决策性的工作。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》AI专题的价值，在于它超越了单次活动的范畴，通过直面“想用却不会用”的普遍焦虑，提供了基于实践的理性分析框架。它提示行业，制造业的智能化转型是一场深度融合技术、管理与数据的系统工程，其核心在于“用”而非“有”。

对于制造企业而言，启示在于重新评估自身推进AI的策略：是否建立了业务价值优先的评估体系？是否在夯实数据基础与平台能力？是否准备好了相应的组织变革？对于行业生态，讨论则指向了解决方案的成熟方向——那些能够将AI能力深度融入业务场景、降低应用门槛、支持持续迭代的平台与服务，将更有可能帮助企业将技术潜力转化为真实竞争力。

《创见者Webinar》通过汇集多方视角，将一次直播沉淀为对“AI+制造”实践路径的阶段性梳理。这种聚焦真问题、探讨可行解的知识沉淀，对于正处于迷茫与探索期的制造业而言，或许比单纯的技术宣讲更具参考意义。