头图 | AI 生成

大模型聊到今年，说句实在话，我和很多制造、能源行业的数字化老兵一样，多多少少都有些概念疲劳了。

AI 到底能不能在工厂里帮企业赚到钱？怎么用才不会变成一把手工程的 " 面子花瓶 "？这是我们当下最想知道的。

带着这层极度务实的焦虑，虎嗅智库上周搞了这场 "Agent 进车间主题闭门会 "。

制造业的数字化分享我们办过不少，但把 "AI 智能体 " 和 " 车间 " 这两个词放一块儿，总让人觉得透着股 " 悬浮感 " ——甚至连部分参会的同行，一开始也并不看好这种跨界实践。

所以会前，我们和吉利集团广域铭岛的 AI 工业负责人张兴、杰克科技流程与 IT 总监陈恭伟、美的集团美云智数 AIGC 解决方案专家张勇这三位分享嘉宾，反复对齐：一定要讲真场景真案例，哪怕聊聊踩过的坑。同时，我们严格审核，最后进入线上会议的，都是制造和能源行业负责技术落地的同行，保障交流质量。

结果？整整两个小时的会议，全程没有尿点，200 多位观众直呼收获满满。那一刻我强烈地意识到：AI 智能体其实早就扎进工业深水区，在车间里打响真正的硬仗了。

张兴：别急着建平台，先找到那个闭环

第一位上来分享的是广域铭岛的 AI 负责人张兴。作为吉利在 10 年前就孵化出的工业互联网 " 国家队 "，他们现在正全速向 AI 转型。张兴基于丰富的集团内外案例，深度拆解了传统软件与 AI 智能体的本质差异，并提出了 " 弱平台，强智能体 " 的核心落地理念。

在张兴看来，传统软件和 AI 智能体根本不是一回事。传统软件是 " 流程驱动 "，立项先画流程图，每个节点输入输出理清楚；而智能体是 " 数据驱动 "，第一句话问的是——你有什么数据？能从里面挖出什么洞察？

这个差异直接决定了落地路径的不同。他分享了几个已经跑起来的场景：

停线和缺陷管理——这是制造业的 " 老冤家 "。以前质量问题靠人盯，缺陷报告躺在系统里吃灰。现在智能体做的是完整闭环：识别问题、根因分析、对策推荐、知识沉淀。更狠的是解决问题背后的问题——通过 DPV（单车缺陷数）分析，找出那些反复出现的管理漏洞。" 一线工人解决直接问题，智能体帮管理层看到问题背后的问题。"

智能调度——计划员的排产从来不是标准化流程。缺料了怎么办？订单变更了怎么调？这些靠经验意会的东西，以前 APS 系统根本抓不住。现在智能体像陪练一样跟着计划员，记录他在不同场景下的决策逻辑，慢慢提炼出行为偏好。" 就像你用龙虾，越纠正它越懂你。"

信息过载——采购人员跑完 MRP，真正的痛苦才开始：哪些物料缺了？为什么缺？建议下单数和历史差异大不大？以前一个采购员一天处理 20 个物料就焦头烂额，现在智能体先做全局风险扫描，再把 " 有异常的 5 个物料 " 推到人面前确认。" 以前软件跑完就完了，现在软件跑完，智能体才开始干活。"

张兴反复强调一个观点：智能体不是替代传统软件，而是填补传统软件的空白。" 你的 APS 都没用好，指望智能体帮你做好排产？路都没有，怎么跑得快？"

现场有人问起 " 数据中台和智能体哪个先建 "，张兴的回答很干脆：" 场景驱动。两个条件：场景能不能明确？数据有没有？都有就干，没有就先别折腾平台。"

陈恭伟：缝制设备龙头的 " 土办法 " 与真效果

接下来，杰克科技的陈恭伟带来了更多 " 车间层 " 的务实案例分享。

这家 A 股上市的缝制设备龙头，今年 6.16 刚在越南办了场发布会，推整套智能工厂的 " 交钥匙 " 方案——智链大师。但陈恭伟没讲这些，他讲的是工程师找物料怎么找、新员工修设备怎么修、工艺工程师怎么算工时——全是工厂里天天发生的小事儿，也是高价值场景。

物料检索——以前工程师在 PLM 系统里搜 " 台板 "，出来几百个型号，非专业人士根本找不到匹配的。现在对着 AI 助手说一句 " 适合 M9 机型的台板 "，秒级定位，直接跳转到图纸和工艺包。" 效率提升 5 到 10 倍，不是那种预计提升，是真金白银的计时。"

设备维修——老师傅的经验是最稀缺的资源。杰克把维修手册、历史案例建成知识图谱，集成到 SCADA 报修系统。新员工报修后，AI 直接推荐 " 可能原因 + 历史解决方案 "，不用再翻手册、不用再喊老师傅。

工时测算——这是全场最为惊艳的数据之一。传统 MTM（方法时间测量）需要资深精益工程师，一个零件赋码要 950 秒，一台机器 500 多个零件，得干 16 天。现在 AI 学习 BOM、工艺、工时数据后自动生成装配步骤，再匹配标准工时库，26 秒搞定一个零件，整机一天就能赋完码。"AI 生成的方案，相当于 5 年经验的精益工程师水平。"

陈恭伟还透露了一个内部数据：数字人陪练在营销场景落地后，商机转化率提升了 30%。" 以前培训是学完了不知道会不会用，现在是先学再练，雷达图直接标出薄弱环节。"

但他也坦承了 AI 落地的坑：期望太高、幻觉问题、AI 技术的更新迭代太快。杰克的解法是 " 松土、树典型、找痛点 " ——先让 " 金种子 " 员工尝到甜头，再慢慢扩散；同时，坚决不能求大而全，必须由业务部门一把手主导，将 AI 技术深度融进 PLM、MES 等核心 IT 系统，让用户在系统便利性中无感感知 AI 的价值。

张勇：美的的 180 个智能体与模型管理

最后一位出场的张勇老师，作为智能制造领域的绝对标杆，美的集团在 AI 领域的探索展现出了大厂在算力、机制与全价值链覆盖上的压倒性深度。

美的的 AI 发展分了三个阶段：2023 年的 " 工具阶段 "（IT 主导，价值有限）、2024 年的 " 业务融合阶段 "（业务牵头，战略小组自上而下推动）、现在的 " 模式变革阶段 "（端到端拉通，甚至改变商业模式）。

" 最关键的转变是让业务主导，而不是 IT。" 张勇说。美的的推法是5 板斧：战略制定、预算、KPI、财务引导、高管牵头。年初给各事业部下降本增效的硬指标，财务引导业务方立项时优先选 AI 项目—— " 你不立 AI 项目，又达不到指标，就说不过去了。"

目前美的官方运营的智能体有 180 多个，员工 " 手搓 " 的超过 1 万个。支撑这个量级的是 4000 多张 GPU 卡（折算 H100 约 1500 张）、700 多个大小模型在跑。张勇特别强调 " 模型管理 " 的重要性—— " 模型迭代太快，没有统一接口，更新一个模型所有应用都得改一遍，累死。"

他分享的工厂场景同样扎实：

DMS 精益管理——原来班组长每两小时要去生产大屏开会，现在美罗机器人 1 分钟看一次，没问题就不打扰，有问题直接播报 AI 分析结果。" 减少会议次数，缩短开会时间，班组长的时间很宝贵，流水线一直在跑。"

工艺设计——以前新机型从 0 到 1 设计工艺要 2 小时，现在 AI 基于历史工艺库匹配相似方案，设计师微调即可，降到 0.5 小时。

供应商风险—— 44 个维度的风险评估，从人定期抽检变成AI 全量实时检查。难点在于需要供应商把产能数据接进来，" 美的是链主，能要求供应商配合，但不是所有企业都能干这个事 " ——这话实在。

张勇特别强调了知识治理的重要性。" 以前做知识库，就是把文档存起来，好不好不知道。现在 AI 用上了，回答错了马上反馈，知识 Owner 就得去修正。AI 倒逼知识治理，形成了价值闭环。"

现场那些热烈交流

由于整场闭门会分享的内容极具实操性，三位嘉宾分享结束后的答疑环节被各种问题塞满。我们整理了几个最具代表性的：

Q：AI 智能体和原有系统怎么过渡？

张兴的答案是 " 共生而非替代 "。信息化程度高的企业，智能体依附于现有系统做提效；信息化程度低的，反而可能跳过传统软件，用 " 智能体 + 即时通讯 " 直接搭轻量级流程。" 有些场景，ERP 没上全，但智能体已经能跑起来了。"

Q：ROI 怎么算？

张勇展示了美的的硬核做法：所有 Token 消耗可观测，每个部门、每个智能体的调用量实时统计；立项时财务、人力、IT 三方确认提效标准（比如翻译场景，原来几天 vs 现在几分钟）；结项时三方再核算。" 不是定性地说 ' 效率提升了 '，是真金白银的工时和成本。"

我们（虎嗅智库）的一点感受

办这场会之前，我们担心 Agent 智能体在工业场景还是个伪命题。但三位嘉宾的分享让我们确认了一件事：AI 在车间里，已经开始从 " 玩具 " 变成 " 工具 "，从 " 试点 " 走向 " 量产 "。

吉利强调 " 弱平台、强智能体 "，杰克科技证明 " 小场景也能出大效果 "，美的展示了 " 规模化落地的方法论 "。三家企业路径不同，但共识高度一致：找场景、治数据、让业务主导、容忍 AI 慢慢成长。

会后交流群里的讨论持续不断。有参会者说：" 终于听到不说赋能只说怎么干的会了。" 另一位补充：" 原来对 Agent 是什么、怎么用比较茫然，听完心里踏实多了。"

这或许就是闭门会的价值——不是听成功案例有多光鲜，而是知道哪些坑其实可以避开，哪些焦虑其实大可不必。

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活动预告：

虎嗅智库将于 7 月 10 日举办一场高规格、小规模的闭门研讨会。我们邀请工业制造、能源企业的数字化与运营负责人以及第三方 AI 专家，围绕工业 AI 在制造与供应链的 " 高价值场景 " 判定、工业零容错与 " 脏数据 " 的工程化碰撞、工业 AI 的投产比（ROI）与规模化真相进行深度交流。 

现有少量公开报名席位，欢迎感兴趣的业内朋友联系小虎哥参与交流。