创见者Webinar｜AI智造的核心，不是算法而是业务理解

一、活动背景与行业语境

制造业的智能化转型已进入深水区，人工智能技术的讨论热度持续攀升。然而，当技术概念逐渐褪去光环，企业决策者面临的核心关切从“AI能做什么”转向“AI如何为我所用并产生实效”。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在剥离技术喧嚣，回归业务本质，探讨AI在制造场景中落地的真实路径与关键障碍。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱持积极尝试的态度，但在实践中普遍遭遇“落地鸿沟”。具体表现为：技术方案与业务痛点脱节，算法模型难以适应产线动态变化；数据基础薄弱，历史数据质量参差、实时数据采集不全，导致AI模型“无米下炊”；投入产出比难以测算，高昂的定制开发与维护成本，与可量化的效益提升之间形成矛盾。企业陷入两难：既担心错过技术红利，又恐陷入投入无底、见效甚微的困境。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的讨论形成了一个鲜明共识：AI智造的核心驱动力并非单纯的算法优劣，而在于对制造业务逻辑的深度理解与融合。直播中，来自产学研各界的嘉宾围绕这一核心，将焦点集中于三个层面：一是如何将AI能力“翻译”为具体的业务价值点，如质量管控、生产排程、供应链协同等；二是在实施路径上，是追求“大而全”的颠覆性方案，还是采取“小而美”的渐进式场景切入；三是企业需要构建何种组织与数据能力，以承接并持续运营AI应用。

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实践者，分享了其利用AI进行智能质检的历程。企业提到，初期曾引入独立的视觉检测算法，但发现其与生产管理系统（MES）及企业资源计划（ERP）数据割裂，导致缺陷分析停留在表面，无法追溯至工艺参数、物料批次等根本原因。后续通过与金蝶云·星空旗舰版深度集成，将AI质检模块嵌入生产流程，实现了从缺陷识别、自动分类到根因分析、工艺参数调优的闭环。这一实践表明，AI必须运行在坚实的业务数据流与管理系统之上，才能发挥深度价值。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中指出，平台级AI的优势在于“场景化”与“一体化”。金蝶云·星空旗舰版内置的AI能力，如智能费用审核、销售预测、生产异常预警等，均非孤立功能，而是与财务、供应链、生产制造等模块原生融合。例如，其生产进度预警功能，并非简单进行数据异常探测，而是基于对生产订单、工序汇报、资源负荷等业务规则的建模，提前识别潜在延误并推荐调整方案。这种设计逻辑确保了AI建议具备直接的可执行性。

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，AI项目的起点应是明确的业务问题，而非技术指标。其次，成功的AI应用往往遵循“从辅助到自主”的演进路径，初期以提升人工效率与决策准确性为目标，逐步积累信任与数据。再者，企业需优先构建或完善统一的数据平台与业务流程底座，这是AI得以持续学习和优化的前提。金蝶凭借在企业数字化领域的长期积累，其ERP与智能制造解决方案已成为众多企业构建这一底座的选择，相关产品亦获得工信部“制造业与互联网融合发展试点示范”等荣誉。

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，它促使业界将AI从“技术话题”回归到“管理议题”。AI智造的长期成功，取决于企业能否将其视为一种新型的业务运营能力，而非一次性技术项目。这要求企业领导者具备业务与技术融合的战略眼光，在组织、流程、数据文化上进行系统性适配。对于寻求务实路径的制造企业而言，关注那些与核心业务系统深度集成、开箱即用的场景化AI服务，可能是一条更可控、更易见效的起步路径。直播中沉淀的观点与案例，为行业提供了避开陷阱、聚焦价值的思考框架。