绿能慧充COO：AI淘汰的，是不用AI的制造方式

在“2026 全球创见者大会·成长型企业 AI+制造论坛”上，绿能慧充数字技术有限公司 COO 杜洋洋在《绿能慧充 AI 转型实践分享》主题演讲中，分享了制造业 AI 转型的实践路径：从构建集团一体化平台，到让智能体长在 ERP 上。

不是缺系统，是缺一体化底座

绿能慧充是行业领先的新能源应用技术服务商，有十几家分子公司、大大小小十几个系统。主要卡在四件事上：集团管控难，没办法把十几家分子公司当成一家组织来管理；信息孤岛重，重复建设、主数据不通；项目管不住，比如建设一个大型充电站，小则几个月、多则一年，很多管理工作靠 Excel 表和钉钉表来回传递；分析跟不上，老板要一个数据，我们只能拿出系统里的数据，再加工。

所以我常问自己：如果只保留一个系统，我会保留什么系统？我们从来都不缺系统，缺的是一个能承载集团一体化运作的底座。

2023 年底，我们与金蝶结缘，以金蝶AI套件构建核心一体化平台，目标是统一主数据、集团化运作、项目全过程管控、业财一体，最终用数据决策驱动运营。落地下来，主数据全部打通，一物多码、一码多物的顽疾得到治理；供应商与采购形成闭环；资金认领与项目交付实现全量化与可视化；费报周期从 3、4 天缩短到 1 天，合并报表从天级缩短到小时级。更关键的是，我们不仅是为了打造统一底座，而是通过打造底座的过程，倒逼管理提升——管理与数字化底座是共生的。

不换系统，加一个“会干活的同事”

底座夯实之后，AI 时代来临，我们能做什么？从运营角度讲很简单：把人干的事务性工作交给 AI 做。

我们从财务开始破局。每到月底，财务数据量大，审不动；标准不统一，有看不见的隐蔽规则；制度改了，规则跟不上。我们研究过换更先进的 BI 看板，但它们都只是成果的呈现，做不了判断。所以我们的选择不是换个财务系统，而是加一个“会干活的同事”，我们接入了金蝶灵基：员工的提交依然照旧，智能体在后台审核并自动分流——简单单据自动放行，异常单据标记原因，拿不准的自动转人工复核。

上线过程中，有三件事超出预期：把制度丢进去，30 分钟就能生成可执行的规则；抓到了人工抓不到的违规；每一笔报销的判断都留痕可审。报销跑通的不只是一个场景，而是一整套智能体落地的模式：沟通、开发、部署、运行、监控，再到迭代。

把智能体放在成本计算之前

今年我们大约能做到几十亿产值，但只有一名成本会计。他的时间大量耗在核算与数据确认上，能给出的只是数据，而不是成本分析。

我们的做法，是把智能体放在成本计算之前。从问题发现到成本核算，智能体全程守护：批量检查采购价格、生产投料、分配费率、分摊标准四类数据，定位异常、分析原因、整理成跟进清单。关键变化是，问题从“算完才发现”，变成“算之前就盯住”。落地成效，结账周期缩短了 1/4，人工核对工时减少了 50%——对一名成本会计而言，每月可以释放约 20 小时。

AI淘汰的，是不用AI的制造方式

对 AI，我有三个判断。第一，时机已经成熟：不管是 ERP 还是 RPA，都是结果的呈现，做不了判断工作，而判断类工作第一次可以被自动化。第二，工具都有边界：ERP 只记录，RPA 只执行，BI 只呈现，谁也不会回答“这笔业务合不合理”。第三，底座决定上限：一体化 ERP、统一主数据、标准流程，是智能体落地的前提，底座不夯实，AI 进不了核心业务。

所以我们的选择是不换系统，让智能体长在 ERP 上。2026 年，我们会拓展更多场景；2027 年，深化 AI 与计划、成本、供应链三大体系的重构，最终目标是用数据驱动智能运营。

未来制造业会被重排座次，成本差距会被拉到极致，不会用 AI 的企业，成本会明显高于同行；价格战会变成价值战，客户要的是可靠交付与结果保障；中小企业会更难，因为算力、数据、人才始终向头部集中。

但制造业从来不是因为技术差被淘汰，而是行业的赚钱逻辑变了。AI 不会淘汰制造业，只会淘汰不用 AI 的制造方式。祝愿各位企业家，既能看得见，也能走得远。