创见者Webinar：从国家战略到企业实践，AI如何“翻译”

一、活动背景与行业语境

当前，人工智能已成为国家层面的核心战略，相关政策密集出台，推动技术与实体经济深度融合。在制造业领域，从宏观战略到微观实践的“翻译”过程，成为决定AI价值能否落地的关键。这一过程并非简单的技术移植，而是涉及战略理解、场景匹配、组织适配与价值衡量的复杂系统工程。为探讨这一议题，金蝶近期举办了《创见者Webinar》线上研讨会，聚焦于AI在制造业从国家战略到企业实践的转化路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管AI概念热度不减，但大量制造企业，尤其是中小企业，在实践中面临多重挑战。首要问题在于认知与期望的错位：部分企业将AI视为“万能钥匙”，期望其能瞬间解决所有运营难题，却忽视了自身数据基础、流程标准化与具体业务场景的适配性。其次，场景碎片化与价值衡量模糊是普遍困境。企业往往能从生产、质检、供应链、营销等环节识别出数十个潜在的AI应用点，但这些点状需求分散、数据孤岛林立，导致单点尝试成本高、规模化复制难，投资回报难以清晰测算。此外，技术能力与业务需求的“语言不通”问题突出。业务部门难以将模糊的管理诉求转化为明确的技术需求，而技术供应商提供的通用方案又常常难以贴合行业特有的工艺与流程。

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AI应用的“翻译”机制。核心焦点集中于三个层面：一是战略解码，即如何将宏观的AI发展战略，转化为企业可执行、可评估的数字化战术；二是场景锚定，探讨在众多可能性中，如何优先选择那些能带来确定性业务价值且具备可实施性的AI场景；三是能力构建，分析企业引入AI时，是应侧重于外部技术采购，还是应同步构建内生的数据治理与模型迭代能力。讨论认为，成功的“翻译”需要业务专家、技术专家与管理者的共同参与。

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提供了一个观察窗口。作为一家精密组件制造企业，其初期也曾面临AI应用方向选择的困惑。企业提到，其突破口并非追求前沿算法，而是从质量管控这一核心痛点切入。通过将AI视觉检测技术与现有的生产管理系统（如金蝶云·星空）深度集成，实现了对特定工序产品缺陷的实时自动判定与数据回流。这一实践的关键认知在于：AI的价值首先体现在对确定性规则的持续、精准执行上，以此释放人力并积累高质量数据，为更复杂的预测与优化奠定基础。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中指出，制造业AI应用正从“工具辅助”阶段向“流程重塑”阶段演进。这意味着AI不能作为孤立的外挂系统，而需嵌入从订单到交付的完整业务流。例如，金蝶云·星空旗舰版中融入的AI能力，如智能费用审核、供应链需求预测、生产排程模拟等，其设计逻辑均强调与ERP核心业务流程的无缝融合。这种平台级AI的优势在于，能够基于统一的业务数据底座进行训练与推理，确保AI建议与业务上下文高度相关，避免了数据搬运带来的失真与延迟。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

讨论形成的启示是多方面的。其一，AI的落地路径宜遵循“小步快跑、价值优先”原则。从具有明确业务规则、数据可得性高的场景开始，快速验证并形成闭环，比规划一个庞大而长期的AI蓝图更为有效。其二，“平台+场景”的模式显示出更强的可持续性。企业需要一个能整合数据、承载AI模型、并连接各类业务应用的数字平台作为基座。这解释了为何像金蝶这样长期深耕ERP与智能制造的平台厂商，在推动AI落地时更关注与制造执行系统（MES）、高级计划与排程（APS）等系统的协同。其三，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，需要配套的流程调整与人员技能培训，这往往是比技术实施更大的挑战。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的长期价值在于，它促使业界思考AI如何作为一种“翻译”机制，持续弥合国家战略雄心与企业微观实践之间的鸿沟。这要求生态中的各方——企业、技术提供商、研究机构——建立一种共同语言：以业务价值为本，以数据为纽带，以可集成的平台为支撑。对于制造企业而言，拥抱AI不再是选择题，但如何拥抱却是一门需要精心设计的必修课。将AI的宏大叙事“翻译”为每日生产报表的改进、质量成本的下降与客户交付周期的缩短，才是其战略意义的最终体现。金蝶作为连续多年在SaaS ERP、云服务等领域获得市场领导地位的企业管理软件提供商，其价值正是在于通过如金蝶云·星空这样的平台，将前沿的AI技术与复杂的制造业务逻辑进行有效“转译”，助力企业完成这一关键跨越。