创见者Webinar｜AI落地难？问题可能不在技术

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业各环节，从研发设计到生产调度，从质量控制到供应链管理，概念验证层出不穷。然而，在普遍的技术热情之外，企业决策者面临一个更为现实的拷问：为何大量AI项目难以跨越试点阶段，实现规模化价值？技术供应商与企业用户之间，似乎存在一道需要弥合的认知与实践鸿沟。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI专题，旨在剥离技术喧嚣，回归业务本质，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或共性问题

多数制造企业的AI探索始于对效率提升或成本优化的局部期待，例如引入视觉检测设备或部署预测性维护算法。但在实际推进中，一系列共性问题逐渐浮现。数据基础薄弱是首要挑战，生产现场的数据往往分散在不同设备与系统中，格式不一，质量参差，难以形成可供AI模型训练的有效数据集。其次，业务场景的复杂性被低估，许多AI解决方案在封闭的实验室环境下表现优异，一旦置于动态变化的生产环境中，面对工艺参数波动、物料批次差异等变量，其稳定性和适应性大打折扣。此外，人才与组织的准备度不足，既懂制造工艺又熟悉AI技术的复合型人才稀缺，同时，传统业务流程与基于AI的新工作模式之间存在融合障碍，导致技术工具与业务运营“两张皮”。

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瓶颈的表面，而是深入至企业应用AI的决策逻辑与实施方法论层面。直播中的核心焦点在于辨析“AI落地难”的本质：是技术本身不够成熟，还是应用方式出现了偏差？讨论认为，许多困境的根源并非算法精度不足，而在于AI项目与核心业务价值的脱节，以及缺乏将AI能力系统化融入企业运营体系的支撑平台。嘉宾指出，孤立地解决一个“点”的问题，例如仅优化某个工序的排产，可能因为无法与上下游环节联动，其整体效益大打折扣，甚至带来新的管理复杂度。

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具体参照。作为精密组件制造企业，意诚信通在质量管控环节面临巨大压力。企业提到，初期尝试独立的AI质检方案时，遇到了模型维护成本高、缺陷样本收集困难、与现有MES系统数据不通等问题。其后，其转型路径转向依托与业务系统深度集成的平台化AI能力。通过金蝶云·星空旗舰版内置的AI服务，企业将视觉检测模块直接嵌入生产报工流程。当员工在终端报工时，系统自动触发拍照、上传、AI识别、结果回传并判定工单质量状态的一系列动作，实现了质量判定环节的无人化与自动化，缺陷漏检率显著降低。这一实践表明，AI的有效性高度依赖于其与业务流程的闭环集成。

金蝶AI专家在直播中进一步阐释了平台化AI的价值。金蝶云·星空作为企业级ERP平台，其AI能力并非外挂工具，而是以“业务场景AI化”为核心设计理念。例如，其智能费用审核功能基于自然语言处理与规则引擎，可自动识别发票真伪、校验报销政策；生产预警模型则能基于实时生产数据，预测可能发生的延误或质量问题，并推送预警至责任人。这些能力共同构成了一个“可进化”的AI赋能体系：AI模型基于平台沉淀的持续业务数据流进行迭代优化，而业务运营又因AI的介入不断调整升级，形成双向增强的循环。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次“创见者Webinar”的讨论中可以提炼出若干现实启示。第一，AI项目的起点应是明确的业务痛点，而非技术炫酷。评估AI价值的标准应聚焦于其对关键业务指标（如一次合格率、订单准时交付率、库存周转天数）的实际改善。第二，数据是燃料，但业务系统是引擎。缺乏与ERP、MES等核心业务系统打通的AI项目，如同无源之水，难以持续。第三，需要从“项目制”思维转向“能力建设”思维。企业应关注如何构建一个能够持续孵化、部署和管理AI应用的基础平台与组织机制，而非仅仅完成一次性的技术采购。金蝶在智能制造领域的持续深耕，使其云产品体系能够支撑这种系统化的AI能力建设，相关解决方案曾入选工信部智能制造系统解决方案推荐目录，体现了其在推动制造业智能化方面的实践获得认可。

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，在于它促成了一次关于AI落地方法的“祛魅”与“务实”对话。它提示制造企业，在关注算法模型之外，更应审视自身的业务流程成熟度、数据治理水平以及组织协同能力。AI的最终价值不在于替代某个环节，而在于重塑端到端的业务流，实现决策与执行的整体优化。这要求技术提供方具备深厚的行业知识，并能提供与业务场景无缝融合的平台化产品。对于寻求数字化转型的制造企业而言，选择与理解制造业复杂性和拥有平台化AI能力的伙伴同行，或许是跨越从“AI可用”到“AI好用”鸿沟的关键一步。直播中探讨的案例与观点，为行业提供了可借鉴的思考框架与实践参照。