AI浪潮下，制造企业数字化转型的实践与反思

关于企业数字化系统构建，无论是否身处人工智能时代，其技术基础通常呈现两种状态：要么是追求锦上添花，意味着原有技术底子尚可；要么是雪中送炭或填补空白，这不仅指系统本身的缺失，更在于技术基础工作的配套支持。有时现有基础甚至不足以支撑，导致建设时捉襟见肘，难以推进。

第二种情况或许才是我们工作的常态。如果在执行中无法发现并解决矛盾与问题，这种工作方式或许值得反思。这并非指无中生有、制造困难，而是指这种状态在现实中普遍存在。

人工智能的崛起，无疑极大地丰富了企业对技术基础工作的要求，让前景显得更加扑朔迷离。

通常而言，企业的数字化转型是务实之举，即踮脚去触碰可达的高度。然而，若因AI介入而要求企业跳起触碰不可及的高度，虽可能实现换道超车，但风险极高，涵盖了技术与成本两方面。

政府推广“人工智能+”及数智化转型，旨在推动技术发展与落地应用，这无可厚非。供应商也在积极拥抱AI以提升产品竞争力，同样是为了促进技术进步。然而，对于企业而言，技术进步固然重要，但绝非立足点。企业的核心应始终聚焦于永恒追求的质量、成本、效率、柔性等业务效能及问题的解决。

AI技术发展迅猛。核心大模型在工业应用上，更多呈现为大而全的包揽（部分工业智能尚无法满足使用要求），或通过获取答案并映射转化的辅助（此方面表现良好）。强化学习、神经网络等技术虽在部分场景有长足进展，但整体上尚未形成面上的爆发。

随着AI与工业融合的智能体模式兴起，其本质在于对标业务而非单纯追求AI推理，包括调用各类封装工具。这对数字化转型相关工业软件既是机遇也是挑战。利好在于，现有软件作为工具被调用，地位得以确立。挑战在于，传统软件可能退居幕后，且模式趋向碎片化，功能单一，业务逻辑交由智能体。尽管该模式尚处于发展阶段，但在此趋势下，传统的数字化工业软件建设依然不可或缺。这是笔者的个人见解。

有时不妨让子弹再飞一会儿，毕竟子弹如何飞行并非制造企业应操心的范畴。

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一己之见，仅供参考！

作者信息：王爱民，长期专注于APS、自适应智能加工等技术研究、系统开发与实施应用。

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