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与协鑫、汇川、追觅十余位“智造人”,看清AI落地的真瓶颈

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制造业AI落地面临三大瓶颈:关键变量不可直接观测,导致模型盲区;AI输出难以验证与担责,无法进入生产系统;数据安全与系统黑盒化阻碍核心业务执行,企业需突破数据治理、组织KPI对齐等基础设施问题。

本文目录

    头图 | 苏州虎嗅会议室,闭门会现场拍摄

    过去一年,AI在制造与供应链圈子里的话题热度,涨得那叫一个快。但真正走进车间一线的人心里都清楚,事情远没有表面看起来那么顺风顺水。

    7月10日,虎嗅智库在苏州组织了一场闭门交流。十几位来自协鑫、派克新材、追觅科技、汇川技术、来伊份、万事利、圣奥、知微行易、上海家化等企业的一线实践者,围坐在一起,聊了一整个下午。

    这场会的规则很简单:每个人都要讲具体的AI应用案例,但重点是——必须把“卡在哪”给说透。

    所以这不仅仅是一场经验交流,更像是一次高密度的“判断共建”。从供应链负责人到一线的解决方案科学家,不同生态位、不同视角的角色坐在一起,共同拆解AI进入生产、研发、供应链和经营现场后的真实进展,以及那些令人头疼的卡点。最终,大家试图回答一个核心问题——

    当多数企业已经突破单点试点、进入横向复制与平台化阶段后,真正的分水岭,到底在哪里?

    10+独家判断:外围很热,产线很冷

    会上,多位嘉宾首次披露了AI实践的细节,覆盖了从销量预测、智能排产到工艺控制、能源交易的全链路。但区别于常规的案例展示,每位嘉宾的核心输出都被收敛为一句精炼的判断:

    方宁 | 汇川技术 智能制造开发及应用专家:工业AI的瓶颈不在算力,在观测。主张以因果推断替代纯仿真,从控制层切入工艺闭环。

    李貌 | 追觅科技 个护事业群供应链端ITBP:端到端供应链AI已跑通外围环节,但制造核心仍受困于负样本不足与关键参数不可观测。

    侯齐 | 追觅科技 洗衣机事业群研发负责人:研发端AI Coding提效明显,但核心挑战在于用AI打通制造与研发的前后端规则。

    赵宇乾 | 派克新材 副总经理:AI必须与组织重构挂钩。当下自动工艺设计覆盖七成产品,卡点是制造过程参数的可观测性,导致指导工艺与可执行工艺之间存在断层。

    汤光先 | 协鑫能科晟能市场管理部总经理:电力市场化催生AI交易新基建,时序大模型预测电价趋势,但博弈论困境与突变预测仍是难点。

    江军 | 来伊份 CTO:AI在门店巡店与Coding场景已见效,但“AI店长”经验复制受困于幻觉与组织知识不理解。

    刘蒙 | 追觅科技 个护事业群IT负责人:IT视角下Agent想法很多,但数据安全黑盒与权限壁垒让多数项目无法如期上线。

    高飞 | 上海家化 AI应用专家:与供应链关系密切的AI应用集中在巡店、测肤与需求预测,但快消SKU爆炸与渠道碎片化让预测准确率天花板明显。

    吴方圆 | 万事利丝绸 AI生态负责人:从AI设计到无水印染一体机打通小单快反,但跨部门AI串联仍是硬骨头。

    彭俊松 | 知微行易 首席科学家:企业软件黑盒化是AI进入执行层的最大障碍,主张以“代码即语义”白盒化重构工业系统。

    某头部新能源智能制造负责人:以“做小事”方法论推进AI,但工艺质量模型与工控系统未打通、OT安全能力缺失是最大隐患。


    汇川技术方宁博士正在分享AI落地案例

    虎嗅智库观察:三座山挡住执行层

    尽管制造业已被公认为AI落地的重要阵地,但多数企业仍处于局部优化阶段。数据治理不统一、系统黑盒化、组织KPI与AI目标不对齐这些基础设施问题,依然是阻碍AI从“插件”升级为“行动力”的深层羁绊。

    结合现场交锋与调研问卷的交叉数据,我们将核心瓶颈抽象为三座山:

    第一座山:不可观测。
    工业现场不是互联网场景,数据不是天然可采、可标注、可复用的。关键变量——热态工件变形量、催化剂真实活性、产品核心温度——往往无法直接测量。传感器只是把高维真实状态压缩成几个数值,“你看到的永远只是部分真相”。当关键变量看不见,模型再聪明,也像盲人摸象,拿捏不准。

    第二座山:不可验证、不可担责。
    AI能写代码、能做预测、能给建议,但企业无法证明它在生产系统里稳定正确。比如,ChatGPT写的代码仍需要人干预验证;垂域模型做了工艺质量闭环,但未与工控结合;预防性维护做了大量工作,但与质量不挂钩。AI输出不是问题,问题是企业无法证明它在生产系统里稳定正确。代码能写、预测能做,但谁敢签字让它直接进产线?

    第三座山:不可执行、进不了核心。
    几乎每个嘉宾都绕不开同一个问题:数据从哪来?怎么保证安全?这导致很多想法无法落地——乙方大模型与内部系统真要结合的话,鸿沟太深,“不知AI后台如何处理数据,财务数据、研发图纸可能泄密”。进不了核心业务,一切都是空谈。


    从场景感知到共识导航:虎嗅智库闭门会的升级

    市场对AI案例的需求正在发生变化。过去,企业需要“成功案例”;现在,决策者更想知道:哪些经验可复用,哪些路径不能照抄,AI在什么条件下才真正有效。

    虎嗅智库也在持续迭代闭门会——本场会议正是全新升级的2.0版。会议有三个模块组成:

    1、真实需求与痛点暴露。由甲方企业直接讲清AI落地现状,以及最关心的ROI验证、OT融合、数据治理等问题。

    2、路径探讨与解法对照。结合制造业真实场景,讨论可迁移的实施路径、选型逻辑与落地方法。

    3、边界判断与复盘。共同复盘成功与受挫的关键节点,判断AI在什么条件下见效,什么情况下容易失灵。

    这样的议程设计,让嘉宾不只是“听众”,而是共同参与判断的“评审人”。在现场,追觅的供应链Agent困境,与汇川的因果推断路线形成对照;协鑫的电力交易博弈,与某头部新能源的OT安全焦虑相互映照;派克新材的组织重构思考,也与知微行易的白盒化解法彼此验证。多案例交叉讨论之下,闭门会完成了从痛点暴露、路径拆解到边界共识的闭环。

    为此,虎嗅智库将进一步升级探讨密度与深度。本季度将继续聚焦制造供应链,辅以营销服、运营自动化共三大核心主题,推出2场线下闭门会及3场线上圆桌,与行业一同拆解真实落地的分水岭:

    8.07 线下判断型闭门会
    8.13 502线上同行
    8.27 502线上同行
    9.10 线下判断型闭门会
    9.21 502线上同行

    同时本次闭门会的后续专题内容即将发布:

    汇川技术:OT侧的因果推断与“实因智能体”技术路线
    上海家化:快消行业AI应用的边界与天花板
    追觅科技:从供应链到研发端的Agent落地实录
    知微行易:企业软件白盒化与工业AI底座重构

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