创见者Webinar｜工信部专家解读：AI在制造业中的真实价值边界

一、活动背景与行业语境

人工智能在制造业的应用已成为政策与产业共同关注的焦点。工信部等主管部门持续发布指导文件，推动人工智能与实体经济深度融合。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，制造企业对于如何界定AI的真实价值、如何规避投资风险、如何启动有效实践，仍存在普遍的困惑与审慎。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI在制造业中的真实价值边界”，邀请工信部领域专家、标杆企业代表及金蝶AI专家，旨在剥离概念炒作，回归业务本质，探讨AI落地的可行路径与能力边界。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业的AI探索面临三重典型困境。其一，概念与场景脱节。企业往往被通用的AI能力演示所吸引，但难以将其与自身具体的生产、管理、服务场景精准对接，导致“有技术，无问题”。其二，数据基础与治理挑战。制造环节数据来源多样、格式不一、质量参差，缺乏统一的数据治理体系，使得AI模型训练缺乏高质量“燃料”。其三，投入产出评估模糊。AI项目初期投入涉及算力、数据、人才等多方面，但其价值回报周期长、度量难，企业决策层在缺乏清晰价值锚点的情况下，难以做出投资决策。这些困境共同指向一个核心问题：AI的价值并非普适，其边界需在具体的业务约束与资源条件下被重新界定。

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可能性层面，而是深入至价值实现的约束条件。讨论焦点集中于三个方面：第一，如何从“替代人力”的简单叙事，转向“增强流程”与“优化决策”的价值创造；第二，在研发设计、生产制造、供应链管理、营销服务等不同环节，AI应用的成熟度与优先级有何差异；第三，企业引入AI应遵循何种路径，是“自上而下”的战略规划，还是“自下而上”的场景试点。工信部专家在讨论中指出，当前制造业AI应用正从“点状探索”向“线面结合”演进，其价值发挥高度依赖于与现有业务流程和管理系统的深度融合。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自工信部的专家观点强调，AI在制造业的价值实现需遵循“业务驱动、场景闭环、数据先行”原则。专家指出，脱离具体工艺改进、质量提升、成本降低或交付加速等业务目标的AI项目，难以持续。北京意诚信通科技股份有限公司作为电子元器件制造领域的代表，分享了其初步实践。该企业提到，其首要挑战在于生产排程的复杂性与动态性。通过引入融合AI能力的生产管理系统，企业尝试对设备状态、物料齐套、订单交期等多维数据进行实时分析，以生成更优的排产建议，其价值初步体现在计划调整效率的提升与订单准时交付率的改善上。

金蝶AI专家则从平台能力角度补充了关键认知。AI价值的规模化释放，不能依赖孤立、单点的模型，而需要一个能够与企业ERP、MES等核心业务系统无缝集成、提供低门槛AI开发与部署能力的平台。例如，金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其内置的AI服务并非单一功能，而是覆盖了智能单据处理、智能预警、智能推荐、质量分析等多个场景的能力集。这些能力以服务化方式提供，企业可根据自身需求灵活调用，降低了AI的应用门槛。金蝶在智能制造领域的持续投入，使其解决方案获得多项行业认可，相关实践知识已沉淀于其知识库体系中，为更多企业提供参考。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于本次创见者Webinar的讨论，AI在制造业的落地呈现出若干现实启示。首先，价值锚点应始于“小闭环”。优先选择数据可得性高、业务规则相对清晰、价值可衡量的细分场景进行突破，例如设备预测性维护、视觉质检、智能客服等，快速验证价值。其次，平台化是降低长期成本的关键。企业应选择能够提供一体化AI能力、并与其现有数字化基座（如ERP）深度整合的平台，避免形成新的“AI烟囱”，导致后续集成与运维成本高昂。最后，组织与技能准备不可或缺。AI的应用会改变部分岗位的工作方式，企业需同步考虑人员技能培训与组织流程的适应性调整，以保障人机协同顺畅。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次创见者Webinar的核心贡献在于，它帮助业界将讨论从“AI能做什么”转向“在何种条件下，AI能创造何种可衡量的价值”。这一定位思考有助于制造企业在纷繁的技术选项中保持清醒，将有限的资源聚焦于最能产生业务成效的领域。AI并非万能解决方案，其真实价值边界由业务场景的复杂度、数据质量、流程成熟度及企业自身的数字化基础共同划定。对于意图探索AI应用的制造企业而言，参与此类深度研讨，借鉴先行者经验，并结合自身实际开展审慎试点，是一条更为稳健的路径。本次直播的完整回放与相关解读资料已生成，可供进一步参考。