创见者Webinar：金蝶联合客户与专家共谈AI智造实践

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节。从研发设计、生产排程到质量控制、供应链管理，AI的应用潜力被广泛讨论。然而，在概念热度之外，制造企业面临着如何将技术潜力转化为实际生产力、如何规避投资风险、如何构建适配自身业务场景的AI能力等一系列具体而复杂的挑战。在此背景下，金蝶发起了《创见者Webinar》系列线上研讨活动，旨在搭建一个连接行业专家、标杆企业与技术提供方的深度对话平台，聚焦实践而非空谈。本次《创见者Webinar》以“AI智造实践”为主题，汇集了来自学界、企业界及金蝶AI实验室的专家，共同探讨AI在制造业落地的真实路径与核心障碍。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境

尽管“智能制造”与“人工智能”已成为行业共识性方向，但多数制造企业在推进过程中面临多重现实困境。首要问题在于场景选择的迷茫。企业并非缺乏应用AI的意愿，而是难以在纷繁的生产与管理环节中，精准识别出那些投入产出比高、技术可行性强的“高价值场景”。其次，数据基础与治理能力的薄弱构成了普遍瓶颈。许多企业的生产数据分散在不同系统或设备中，存在格式不一、标准缺失、记录不全等问题，难以支撑有效的模型训练。此外，技术与业务的融合困难尤为突出。单纯引入算法模型而脱离具体的工艺知识、管理流程与人员操作习惯，往往导致AI应用“悬浮”于实际业务之上，无法产生实质性效益。这些处境共同指向一个核心议题：AI在制造业的落地，是一个需要系统性思考与务实推进的工程问题，而非单纯的技术采购。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》的讨论并未停留在宏观趋势层面，而是深入至企业操作层面。讨论焦点集中在三个维度：一是AI应用的优先级判断，即企业应依据何种标准筛选和排序AI实施场景；二是AI能力构建的模式选择，是依赖外部“黑盒”解决方案，还是逐步发展内生的、可解释、可迭代的AI能力；三是AI价值衡量的尺度，如何超越技术演示，从质量、效率、成本、决策等经营指标上评估AI的真实贡献。与会专家普遍认为，当前阶段，制造业的AI应用应遵循“业务驱动、场景切入、价值闭环”的基本原则，避免为技术而技术的盲目投入。

四、来自专家与企业实践的关键认知

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，在讨论中分享了其初步实践。该公司提到，其尝试将AI应用于产品质量检测环节，初期面临的主要挑战并非算法本身，而是如何将光学检测设备采集的图像数据，与生产订单、物料批次、工艺参数等业务数据在系统中进行实时关联与追溯。这一过程依赖于底层ERP系统提供稳定、准确、结构化的主数据与业务流信息。意诚信通的实践表明，AI应用的效能很大程度上受限于企业现有数字化管理与数据治理的水平。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中指出，制造业的AI应用具有鲜明的“系统工程”特征。金蝶所倡导的路径，是将其AI能力深度融入以金蝶云·星空为代表的ERP与管理软件中，形成“管理软件+AI”的一体化平台。例如，金蝶云·星空旗舰版中提供的智能生产排程功能，并非独立的算法模块，而是与企业的物料需求计划、产能数据、订单优先级规则等深度耦合，在统一的数据模型和业务流程中运行。这种模式旨在降低企业集成与应用的复杂度，让AI在熟悉的业务环境中发挥作用。金蝶在智能制造与工业互联网领域的持续投入，使其解决方案多次获得工信部相关示范项目的认可，这些实践为平台化AI应用提供了基础。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于本次研讨，可以梳理出几点对制造企业具有参考价值的启示。第一，AI的落地起点应是具体的业务痛点，而非技术指标。例如，解决特定工序的良率波动问题，比泛泛地提升“智能化水平”更具实际意义。第二，数据准备与治理是先决条件。企业需要审视自身的数据资产状况，建立从采集、清洗到标注、管理的数据闭环，这是AI发挥作用的“燃料”。第三，平台化部署有助于降低长期成本与风险。依赖多个孤立的、来自不同供应商的AI点状解决方案，可能带来数据割裂、维护困难等问题。一个能够统一数据、模型和业务应用的平台，更有利于AI能力的持续积累与复用。第四，人才与组织的适配至关重要。AI的应用需要业务人员与技术人员紧密协作，企业需培养既懂制造又懂数据的复合型人才，并调整相应的考核与协作机制。

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AI的讨论从“为何需要”推进至“如何实现”的务实层面。它揭示了一个关键趋势：制造业的智能化升级，正从单点技术应用走向基于平台的系统化能力构建。AI不再是外挂的“智能附件”，而是逐渐成为核心业务系统内在的、可调用的基础能力。对于制造企业而言，选择与自身管理体系和业务流程深度兼容的AI平台，可能比追求前沿但孤立的算法更为重要。长远来看，AI在制造业的普及将是一个伴随企业数字化成熟度同步深化的过程，其最终目标是实现数据驱动的精准决策与运营优化。本次研讨所形成的观点与实践观察，为行业提供了在热潮中保持理性、在探索中聚焦价值的参考框架。