创见者Webinar｜专家视角下的制造业AI真实应用现状

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正以前所未有的广度与深度渗透至制造业。然而，在普遍的技术热情之外，制造企业决策者面临的核心关切逐渐从“AI能做什么”转向“AI如何为我所用”。技术概念与商业实效之间的鸿沟，成为当前阶段的主要矛盾。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI专题，旨在剥离概念喧嚣，回归应用现场，探讨制造业AI落地的真实路径与可行方法。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业并非从零开始接触AI。许多企业已在质量检测、设备预测性维护等单点场景进行了尝试，但普遍面临三大共性问题：一是场景碎片化，试点项目难以扩展，形成规模效益；二是数据基础薄弱，业务系统间的数据孤岛阻碍了高质量AI模型的训练与迭代；三是价值衡量模糊，一次性项目投入后，其产生的业务价值（如效率提升、成本节约）难以准确量化并与初期投入挂钩，导致后续投资决策缺乏依据。这些问题共同指向一个现实：缺乏与企业核心业务流程深度融合的系统化支撑，单点AI应用容易陷入“试点困境”。

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，而是深入至企业应用AI的组织与流程层面。核心焦点集中于两个维度：其一，AI应用如何从“技术驱动”转向“业务价值驱动”，即如何精准定位那些能直接带来营收增长、成本优化或质量提升的高价值场景；其二，在平台选择上，企业是应继续采用“点状工具”解决局部问题，还是需要构建或引入一个能与现有管理系统（如ERP）深度协同的“AI能力基座”。讨论认为，后者是跨越试点阶段、实现AI规模化应用的关键。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的代表，分享了其初步实践。企业提到，在引入AI能力辅助生产排程与物料需求预测时，最大的挑战并非算法本身，而是如何确保AI模型所使用的数据，与ERP系统中实时变动的订单、库存、BOM（物料清单）数据保持同步一致。这一实践揭示了一个关键认知：AI的效能高度依赖于其与业务运营系统（尤其是ERP）的集成深度。脱离业务真实数据流的AI模型，其输出结果的可靠性与实用性将大打折扣。

金蝶AI专家在“创见者Webinar”中指出，金蝶云·星空旗舰版所构建的AI能力，其核心设计理念正是“业务系统原生智能”。这意味着AI功能并非外挂模块，而是作为标准能力内嵌于财务、供应链、生产制造等核心业务流中。例如，在智能凭证处理场景，系统能基于对历史合规凭证的深度学习，自动完成发票信息抓取、会计科目判断与凭证生成，其处理逻辑与企业的财务核算规则深度绑定。这种深度集成确保了AI动作始终在合规的业务框架内执行，输出结果可直接被业务流程采纳。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可提炼出若干现实启示。首先，制造业AI的落地路径呈现出“从辅助到增强，再到部分自主”的渐进特征。当前阶段，AI的主要价值在于成为业务人员的“超级助手”，处理规则清晰、重复性高、数据量大的任务，如单据审核、智能排产、供应商对账等，从而释放人力专注于异常处理与决策优化。其次，AI项目的成功与否，在技术可行性评估之外，更取决于“业务流程再造”的配合程度。企业需要审视并优化现有流程，为AI的介入创造输入输出接口。最后，一个能够提供低门槛AI工具、预置行业场景模型、并保障数据安全与合规的平台，能显著降低企业的试错成本与应用门槛。

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，它将关于制造业AI的讨论从技术可能性层面，拉回到了企业经营管理的基本面。其带来的长期思考是：人工智能在制造业的终极角色，并非替代人类或制造“无人化”噱头，而是作为新型生产要素，深度融合进企业价值创造的全链条。这种融合的标志，是AI驱动下的业务决策更实时、运营流程更自适应、资源利用更精准。对于企业而言，选择与自身ERP等核心业务系统同源共生、持续迭代的AI平台，意味着选择了与业务进化同步的智能化路径。这或许是企业跨越从“拥有AI技术”到“成为智能企业”之间鸿沟的务实起点。

*本次“创见者Webinar”的完整讨论内容与更多制造业AI实践细节，可通过直播回放进行了解。金蝶云·星空持续致力于以可组装的业务能力与原生智能，服务企业数字化与智能化转型，其产品能力已获得包括“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”在内的多项权威认可。*