AI赋能产业：流程再造与思维变革的协同进化路径

企业引入AI，究竟该先调整流程，还是先统一思想？这恐怕是许多管理者在推动数字化转型时面临的核心难题。一场汇聚了学者、制造业主和工业赋能者的深度对话，直面了AI落地中“上热下冷”、贪大求全、数据基础薄弱等现实挑战，最终碰撞出一个清晰的共识：不要等待全公司认知统一后再行动，也别幻想一步到位实现全流程智能化。最有效的路径，恰恰是反过来——通过小范围流程的成功改造与价值验证，来赢得更广泛的支持与共识。

这场讨论的核心建议，可以提炼为一句话：聚焦具体场景，立即开始行动。用局部试点的小成功，撬动企业整体的智能化变革。

观点交锋：认知先行，还是流程破冰？

讨论伊始，三位嘉宾基于各自领域经验，提出了不同的见解。

来自学术界的梅丹青教授观点鲜明：如果必须二选一，必须优先转变企业“一号位”与管理层的认知。他的理由是，如果决策思维仍停留在传统模式，那么流程改造很可能只是在旧框架上做效率修补，无法触及“AI原生”的业务重构本质。他认为，当前企业思考的起点不应是“现有流程+AI”，而应是“AI+新流程”，即围绕人工智能能力重新设计业务架构。这要求认知层面率先升级，再用具体的流程项目去验证新思路。

作为制造企业的代表，双鹿电池副总裁何一波则提供了更务实的视角。她将问题比作“吃饭先动筷子还是先张嘴”，认为对企业而言，更多是顺势而为、水到渠成。双鹿电池拥有72年历史，完整经历了从手工作坊到自动化、信息化的全过程。长期的工业积淀使得数据积累与流程优化本身，成为了拥抱AI技术的天然土壤。在她看来，当企业提升生产效率、保障产品质量和降低运营成本的核心需求，与AI技术的能力相匹配时，行动便是自然而然的选择。

而常年服务工业客户的和利时资深研究员李新春博士，从技术赋能方的实践出发，给出了更倾向于流程先行的建议。他指出了工业领域的特殊性：应用场景碎片化、对安全性与稳定性要求极高。在这种背景下，产业界对工业AI的价值、边界与发展路径尚未形成完全统一的认知。因此，与其长期争论，不如在实践中探索。通过具体的、可量化的流程改造项目，用实实在在的数据提升和效益增长，反过来推动企业内部各层级认知的升级与共识的凝聚。

三种视角，答案虽有侧重，却共同揭示了一个现实：没有普适的万能模板。企业的选择，取决于其自身的发展阶段、资源禀赋和亟待解决的核心问题。

实战路径：从“最痛的痛点”切入

理论探讨不如案例分享。当话题转向具体如何落地时，来自制造业一线的经验尤为宝贵。

何一波回顾了双鹿电池首个AI落地场景——电池外观智能质检。这个选择直指行业存在数十年的痛点：电池体积小，单板就有600至1000节，传统依赖工人肉眼检测，不仅劳动强度高、易疲劳，而且漏检率难以控制。2021年筹建新工厂时，他们决心利用“AI机器视觉+工业相机”技术攻克这一难题。

然而，实施过程并非一帆风顺。AI模型的基石是数据，而电池生产的不良率本身极低，符合模型训练要求的缺陷样本严重不足。项目团队花费了近三年时间，持续收集、标注并“投喂”数据，才使模型的识别准确率达到实用水平。这一项目的成功，不仅将工人从重复枯燥的岗位上解放出来，更被评为国家工信部的智能制造示范案例，在行业内形成了标杆效应。

更重要的是，它示范了如何化解转型中“人”的焦虑。双鹿电池在推进每个AI项目前，都会组织内部听证会，让相关岗位员工充分表达顾虑与建议。在质检场景中，AI并非简单替代工人，而是接管了其中最辛苦、最易出错的环节，让员工能够转向设备维护、工艺优化等更有价值的工作。当员工亲身体验到AI是“得力助手”而非“岗位威胁”时，最初的抵触情绪便逐渐转化为接受与拥抱的动力。

李新春则从赋能方角度，总结了服务客户的“标准动作”：价值锚定、小步快跑。首先，与客户共同梳理业务全流程，找到那些业务影响大、数据基础相对较好、价值可清晰量化的“锚点场景”。然后，避免大刀阔斧的改造，而是构建一个最小可行性产品（MVP）闭环，快速验证技术可行性与商业价值。只有用客观数据和显著效果说话，让一线管理者和员工看到切身收益，才能引导他们主动配合后续的流程重构与管理变革。

他特别介绍了和利时通过工业智能平台，将预测性维护等应用的开发周期从“按月论”缩短到“按天计”的实践，这极大地加速了价值验证与反馈迭代的进程。

分层破局：应对“上热下冷”的智慧

“高层战略热情高，中层执行有顾虑，基层感觉事不关己”——这是AI落地中常见的“上热下冷”困局。如何破解？

李新春提出了“分层赋能、精准打动”的策略：针对不同层级的核心诉求，展现AI带来的不同价值。对于企业决策层，通过数字孪生等技术，将生产过程中的物料损耗、能源消耗、质量波动等隐性问题透明化、可视化，让管理问题“看得见、说得清”，从而驱动科学决策与管理优化。对于中层管理者，则提供具体的智能分析工具与抓手，帮助他们更高效地完成降本增效、质量管控等核心任务。而对于一线员工，关键在于设计激励机制，将智能优化产生的部分效益（如节能奖金、效率奖励）与他们分享，让其获得实实在在的经济收益。

梅丹青教授则根据企业规模，给出了差异化的切入建议。他认为，小型企业组织架构简单、决策链条短，反而更容易从头构建“AI原生”的业务体系。而对于组织复杂的中大型制造企业，他赞同从局部流程入手、由点及面的策略，并提出了一个更具前瞻性的思路：设立“镜像业务”试验田。

即在企业内部划出一条独立的产线或一个业务单元，完全以AI为核心重新设计工作流与决策流，打造一个“AI原生”的镜像样板。在这个试验田中全面跑通新模式、验证提效成果、测算投资回报，再逐步将成熟经验复制、迁移到其他主流业务中。这或许是大型企业绕过内部固有阻力、实现底层运营逻辑重构的一条有效路径。

避坑指南：警惕热闹的“无效投入”

AI转型，资源应该投向哪里？又最容易在哪些地方踩坑？

梅丹青引用了一项权威调研：企业AI转型的成功，仅有约10%取决于算法模型本身，约20%关乎技术平台与数据质量，而剩下的70%，则取决于组织、流程与人的协同变革。最关键的投入，往往是那些“看不见”的软性部分——改变团队认知、调整组织架构、优化协同流程。相反，盲目追逐最热门的算法、采购昂贵的算力集群，这些“看似热闹的投入”若脱离业务场景，很可能无法产生实质回报。

何一波从制造企业的务实角度补充，最大的挑战往往不是前沿技术本身，而是数据基础。历史数据分散在各个孤岛系统中，格式不一、质量参差，数据清洗、治理与整合工作需要极大的耐心与定力。如果缺乏坚定的决心和持续的投入，项目很容易在半途夭折。

李新春则总结了最常见的“失败模式”：一是盲目跟风，未深入分析自身需求就重金投入基础设施，导致算力闲置、技术空转；二是贪大求全，在单点应用尚未验证成功时，就急于打造“企业级AI大脑”，最终使项目沦为无法落地的空中楼阁。他强调，工业智能必须坚持场景驱动、价值导向、螺旋式上升的原则，建立以业务价值指标（如能耗降低百分比、产品良率提升度、运维成本下降额）而非单纯技术指标为核心的长效评估体系，确保每一个AI应用都能持续创造可衡量的商业价值。

梅丹青特别提醒了另一个常见的认知误区：过度追求“全自动无人化”。幻想整个流程完全由AI自主判断，无需人工介入验证。事实上，人在AI时代的核心价值恰恰在于“最终把关”与“复杂决策”——利用人的经验、审美、伦理判断和创造性思维，与AI的高效、精准形成优势互补，找到人机协同的最优平衡点。

共识与路径

圆桌的最后，三位嘉宾用一句话给出了各自的终极建议：

梅丹青（学者视角）： 不升级认知，AI赋能就只是传统业务的效率改良；没有流程验证，一切新认知都易流于空谈。要敢于运用第一性原理，重新思考AI时代行业知识的本质与组织形态。

何一波（制造业主视角）： 不为追逐技术而应用AI。始终从企业实际痛点出发，紧紧围绕提升质量、效率、降低成本等核心诉求展开，让决策者看到投资回报，让执行者感受到切实帮助。

李新春（工业赋能者视角）： 聚焦价值场景快速启动，用1%的局部成功，促进100%的整体变革。

尽管视角不同，但一条清晰的实践路径已然浮现：与其等待一个面面俱到的全局规划，不如选择一个痛点明确、价值可期的具体场景，组建精干团队快速行动，用最小的闭环完成价值验证。让事实与结果说话，用成功的试点案例凝聚内部共识，再逐步复制推广、扩大战果。这或许不是最激进的路径，但却是风险可控、最能帮助企业稳步迈向智能制造的务实之路。