当今制造业面临激烈的全球竞争和快速变化的市场需求，推动企业一定加速数字化转型。通过引入物联网、大数据和人工智能等技术，传统工厂能够升级为“智能工厂”，实现生产流程的自动化和优化，从而显著提升效率和减少相关成本。实践证明，数字化转型带来的效益十分可观：例如在部分人机一体化智能系统示范工厂中，新产品研制周期平均缩短近30%，生产效率提升约30%。数字化技术还帮企业提高制造精度、降低能耗和不良品率，增强对市场变化的快速响应能力。同时，数字化转型使企业可以在一定程度上完成更灵活的生产模式（如按需定制生产），满足个性化的客户的真实需求，避免库存积压和浪费。总之，在“中国制造2025”和“工业4.0”等大趋势下，制造业数字化已成为

　　人工智能（AI）是制造业数字化转型的核心驱动力之一。在智能工厂中，AI通过机器学习和深度学习算法，从海量数据中学习规律，能够对生产来优化控制、质量检验以及预测设备故障等，实现“以数据驱动决策”。

　　AI使生产运行更聪明：从预测性维护到质量控制，AI系统正在优化生产线、减少相关成本并减少排放。例如，AI可以实时监控设备状态，提前预警潜在故障，避免昂贵的停机；也能够最终靠视觉检测迅速发现产品缺陷，提升质量一致性。

　　此外，AI的大模型（如DeepSeek）具备强大的认知和推理能力，能够充当智能助手角色：它能够理解自然语言指令，将复杂问题转化为可执行方案，这让一线工程师和管理者更容易获取洞察。例如，据谷歌研究调查，超过80%的组织认为生成式AI将显著改变其所处行业，他们期望借助AI减少停机时间、提高产量、节省成本，并提升计算机显示终端的满意度。

　　可见，AI在制造业中扮演着赋能者的角色——不仅提高现有环节的效率，还催生新的业务模式和价值。尤其像DeepSeek这样的超高的性价比大模型的出现，证明AI技术正变得更普惠，这将加速AI在传统制造领域的渗透，推动生产效率提升和商业模式创新。总体而言，AI是制造业数字化转型不可或缺的引擎，为实现“智造”提供了强大动力。

　　•生产流程的优化：AI能够分析生产线海量参数，实时优化工艺参数和排产计划。例如某工厂通过引入机器学习控制管理系统实时调整设备参数，减少了废品率并防止了加工缺陷，原材料损耗降低12.5%。再如，在传统排产需要人工平衡众多变量的情况下，引入大型语言模型(LLM)可以大幅度缩短生产排程时间——针对月产10万件产品的工厂，只需将“产能提升20%”的目标告诉DeepSeek这类模型，它就能调取数据判断当前产能瓶颈，并给出优化建议方案。这使生产计划更高效，减少延误和资源浪费。

　　•质量管理：AI在质量监控中发挥日益重要的作用。通过计算机视觉和深度学习，AI可以自动检验测试产品外观瑕疵、尺寸偏差等，大幅度提高检测速度和准确率。例如，在彩电制造等领域，AI能胜任以往人工难以处理的图像分类与瑕疵检测场景，实现对涂胶、贴膜等工序的自动质量检查。对于一些缺陷样本稀少的新产品，生成式AI还能生成逼真的缺陷图像来扩充训练数据，填补数据不足的缺口，加速质量检测模型的上线并提高可靠性。实际案例表明，通过AI质检技术可实现7×24小时不间断检测，降低漏检率，并使不同产线的质量数据统一管理，方便追溯。这些都保证了产品的一致性和高品质，减少因质量上的问题造成的返工损失。

　　•预测性维护：利用DeepSeek等AI模型对设备传感器数据来进行预测分析，可以在故障发生前安排维护，避免计划外停机。

　　AI驱动的预测性维护效果非常明显：据德勤调查，生成式AI的预测性维护可使工业生产力提高25%，故障发生率降低70%，同时将维修成本减少25%。例如，某些制造企业通过部署设备健康诊断AI模型，精准预测出设备何时需要保养，更换零件，从而将意外停机时间大幅度减少。这不仅维持了生产连续性，也延长了设备寿命。值得一提的是，像DeepSeek这样的新一代大模型还能辅助故障诊断和维修决策。当异常警报出现时，模型可自动调阅历史维修记录和技术手册，通过推理给出故障可能原因及修复步骤建议。这对经验不足的工程师尤为有帮助，避免了误判故障导致的问题扩大。综上，AI赋能下的生产优化、质量管理和设备维护将使工厂运营达到前所未有的效率和可靠性。

　　在供应链管理方面,AI同样大有用武之地，可帮助制造企业建立敏捷高效、协调联动的供应链：

　　•需求预测：通过对历史销售、市场趋势和多种影响因素的数据分析，AI模型可以显著提升需求预测的准确度。相比人工经验预测，AI能捕捉复杂的季节性、地域性消费模式，从而使生产计划更贴近市场实际的需求。例如某制造企业开发了“预测透镜”AI平台，对接企业内外部海量数据，利用机器学习自适应生成符合自身业务规律的预测模型，为不一样的产品提供最优需求预测。预测结果使企业能够“以销定产”，根据销售预测来安排生产，从而避免库存过剩或缺货。Gartner研究指出，企业如果以需求为导向决策，平均可使库存水平降低约15%。这体现了AI需求预测对库存周转的巨大优化作用。

　　•物流与调度优化：AI可实时整合订单、仓储、运输等数据，优化物流网络和调度方案。DeepSeek大模型能够作为供应链“中枢大脑”，在统一数据平台上分析各环节信息并给出决策建议。例如，针对运输路线，AI能够准确的通过路况和订单紧急程度智能规划最优路径和配载，降低运输时间和成本；对于生产调度，AI可以模拟不同生产安排对库存和交付的影响，提供动态调度方案。

　　当供应链某节点出现异常（如供应商延迟或突发需求变化）时，AI还能基于预先训练的知识和实时数据，快速模拟有几率发生的情况并调整应对方案。这一点在疫情等突发情况下尤为关键：AI可在地理政治学或自然灾害导致供货中断时，几分钟内建议切换备用供应商或物流路线，确保供应链韧性。

　　•库存管理：AI辅助下的库存管理更趋于精益化、实时化。通过对需求预测和供应波动的综合分析，AI能给出安全库存水位的动态计算和调整建议。例如，上述“预测透镜”平台结合预测销量、补货率等数据，滚动计算各物料的安全库存值，并定期自动评估库存水位是不是合理。同时，AI还能及时识别库存偏差：哪些产品备货过多占压资金，哪些出现供应不足风险。管理者据此可迅速调整采购和生产节奏，实现库存周转的优化。在实践中，有企业通过打通奶源、工厂、营销等环节的数据，实现了“以销定产、以产定养”的供应链闭环，达到了降本增效的目标。由此可见，借助AI，企业供应链从需求预测、生产计划到物流配送各环节都能得到优化协同，大幅度提高供应链的响应速度和资源利用效率，打造真正的敏捷供应链。

　　制造业的数字化转型不仅局限于工厂内部运营，还延伸到客户界面。通过DeepSeek AI的应用，公司能够为客户提供更个性化、高效的体验：

　　•个性化服务：AI使大规模定制成为可能。依托数字化打通的订单和生产系统，制造企业可以依据每位客户的偏好定制产品和服务。例如，青岛某西装厂构建了智能量体和定制系统，顾客站在扫描设备前7秒内就可以完成19项身体数据采集，系统依托既有的海量版型数据库，瞬间匹配出最适合客户体型的西装版型方案，使得个性化定制像流水线一样高效，而设计成本则降低了90%以上。这样的个性化生产不仅提升了客户满意程度，也为企业赢得更高的附加价值和忠诚度。

　　此外，在售后服务方面，AI能够准确的通过客户过往使用行为提供定制化的保养提醒和技术支持。例如设备制造企业利用AI分析客户设备运行数据，主动提供故障预警和维护方案，帮助客户避免停机损失。这种“千人千面”的服务提升了客户体验，转化为品牌口碑和复购率的提高。

　　•智能客服：借助像DeepSeek这样的语言大模型，企业可以构建智能客服系统，实现7×24小时高质量的客户支持。智能客服机器人能够理解自然语言的问题并给予准确解答，处理常见咨询、订单查询、投诉等，大幅缩短客户等待时间。研究表明，引入AI客服后，客户服务效率和质量都显著提升，同时企业节省了大量人力成本。有案例显示，部署智能客服机器人后，人力成本降低约70%，服务效率提高了100%。此外，AI客服还能通过持续学习，不断完善知识库，提高一次性解决问题的比率，减少客户重复询问的情况。据某电商平台统计，上线智能客服系统后客户服务成本降低约30%，而客户转化率提高了约20%。这意味着不仅服务更省成本，而且由于响应及时周到，客户更愿意购买和留下来。值得强调的是，智能客服还能承担售前顾问角色：通过分析客户浏览和提问，智能助手可以个性化推荐产品或解决方案，提升销售转化。总体来看，AI赋能的客户服务使制造企业能够大规模地提供贴心而高效的客户体验，增强客户黏性和满意度，从而在竞争中赢得市场。

　　DeepSeek等AI技术还可以深入营销领域，帮助制造企业精准把握市场脉搏，提升品牌影响力和营销效果：

　　•精准推荐与个性化营销：通过对用户数据和行为的深度学习，AI可以帮助企业实现精准的产品推荐和营销内容定制。例如，制造企业的官网或电商平台接入AI推荐算法后，可以根据访客的浏览历史和购买行为，实时推荐最相关的产品和服务方案。这种精准营销显著提高了转化率和客单价。AI还可按照每个客户细分自动制定差异化的营销策略，如针对不同行业客户推送定制化解决方案白皮书，对老客户实施个性优惠等，以更小成本撬动更大市场。许多企业已经利用AI分析用户偏好来策划营销活动，取得了良好回报——引入AI营销后有企业总收入在一个月内增长了15%，投资回报率显著提高。

　　•市场分析与洞察：AI能够以超出人工的速度和广度来收集、分析市场情报。利用自然语言处理技术，DeepSeek可以实时扫描社交媒体、新闻、行业报告等海量文本数据，提取出与企业相关的市场趋势、竞品动态和消费者情绪反馈。例如，AI可以帮助品牌方分析产品舆情：基于对消费者评论的情感分析，判断市场对某新品功能或质量的态度，为产品改进和公关策略提供依据。同时，AI可以自动追踪竞争对手的营销活动和用户评价，生成竞品分析报告供企业参考决策。

　　借助这些洞察，企业的市场和销售团队能够更快地调整策略，例如发现某地区需求上升就及时增配资源，或根据社交热点调整广告投放内容。简言之，AI让市场分析从事后分析走向实时洞察，企业可以更敏捷地捕捉商机、规避风险。

　　•品牌影响力提升：借助AI，制造企业可以更有效地塑造和维护品牌形象。首先，AI生成内容(AIGC)技术可以辅助营销创意，例如自动撰写产品推广文案、生成社媒海报视频，保持输出内容的高质量和一致性，加速品牌传播。其次，AI可以全天候监测网络舆论，一旦出现与品牌相关的负面讨论或危机苗头，系统将及时预警，帮助公关团队快速响应处理，降低潜在声誉损失。再次，通过对客户互动数据的分析，AI可以评估品牌营销活动的效果，例如消费者参与度、情感倾向等，从而量化品牌影响力的变化并找出改进方向。

　　数据驱动的品牌管理使企业能够不断优化品牌策略，打造更符合消费者期望的品牌形象。此外，如前文提到的精准营销和卓越客户体验，本身也在不断为品牌加分——满意的客户会带来良好的口碑效应。在DeepSeek时代，AI已经成为品牌建设的新利器，帮助中国制造业企业在全球市场上树立“智能、可靠、以客户为中心”的品牌形象，为提升国际竞争力奠定基础。

　　数字化转型和AI落地是一个系统性工程，大型制造企业需要从技术、组织、数据和战略多个维度协同推进。以下行动路径可指导企业有效实施转型：

　　•数据基础设施建设：打牢数字化转型的根基。首先要部署物联网和传感器网络，将生产设备、产线和仓储物流等节点联接起来，实现数据的全面实时采集。构建企业级工业数据平台，对多源异构的数据进行集中存储和管理，消除数据孤岛。同时，升级工厂的网络环境（如引入5G+边缘计算），确保海量数据的高速传输和低延迟处理，为AI应用提供可靠的数据流通环境。良好的数据基础设施是AI发挥作用的前提。

　　•AI模型部署：选择合适的AI模型并进行部署集成。针对制造业场景，优先考虑具备领域知识的大模型或算法。例如，可优先采用像DeepSeek这样的本土大语言模型，并通过微调(Fine-tune)和检索增强(RAG)等手段融入企业自有的行业数据和知识库，打造定制化的AI应用。在部署上，可采取云边协同策略：对于需要强大算力的训练任务使用云端集群，而对实时性要求高的推理任务则部署在工厂边缘服务器或本地，从而兼顾性能与成本。部署过程中，要注意与现有IT/OT系统的对接，通过开放API或中间件，使AI模型能够调用企业ERP、MES等系统的数据，实现决策输出直接反馈到生产系统中。这种系统集成确保AI决策可被执行，形成闭环。

　　技术实施的另一个关键是接口和架构升级：很多传统系统并非为AI而设计，需要升级改造以适应AI工具的接入，保证数据流的顺畅传递。企业应投入开发适配层软件或数字孪生系统，将底层工业协议与AI应用解耦，提升系统的模块化和兼容性。最后，在测试环境充分验证AI模型效果和安全性后，再逐步推广到生产环境，确保生产连续性不受影响。

　　•员工培训：数字化转型不仅是技术变革，更是人才和观念的变革。企业需要系统地开展员工技能培训，帮助现有员工掌握数字技能和AI素养。从一线操作工到中高层管理者，都应接受相应的培训课程，例如数据分析基础、AI原理介绍、智能设备操作指南等。通过内部讲师、外部专家和线上学习平台相结合的方式，逐步提高员工的数字化技能水平。某领先企业曾在半年内累计完成了3160小时的AI培训课程，使员工对AI从基础认知到高级应用都有所掌握。这样的投入可以极大缓解“技能鸿沟”，避免因技术更替导致人员无法适应而产生阻力。同时，要选拔培养复合型人才，如既懂制造又懂AI的“双栖”人才，作为数字化骨干，带动整体团队转型。

　　•数字文化塑造：管理层应大力推动企业文化向数字化、数据驱动方向转变。首先，高层应明确宣示数字化转型的战略地位，将其纳入企业愿景，使全员形成共识。建立跨部门的数字化转型推进办公室或工作组，由高管挂帅，协调各业务条线共同推进。

　　强调敏捷、创新、协作的文化，鼓励员工提出数字化改进建议，营造试错和持续改进的氛围。比如，可以开展内部“数字化创意大赛”，奖励那些通过数据分析或AI应用解决生产实际问题的团队，提高员工参与度和主人翁意识。此外，要打破部门墙，促进IT部门与业务部门的深度协作，让数据和技术真正融入业务。实践表明，建立跨部门协作机制至关重要，它能确保数字化项目顺利进行并平衡各方利益。通过组织结构和考核机制调整，把各部门的目标与数字化成效挂钩，倒逼大家朝着共同方向努力。最后，领导层以身作则，在决策中率先使用数据分析结果说话，这会向全员传递一个信号——数据驱动是新常态。

　　•AI赋能业务决策：组织变革的目标是让AI真正融入企业决策流程，成为日常运营的一部分。为此，需要重新设计业务流程和决策流程，使之能够充分利用数据和AI洞察。例如，在生产计划制定、供应链调整、市场营销策略等重大决策时，引入AI分析报告作为必备参考项，由相关团队讨论AI建议并做出最终决策。鼓励管理者转变过去单纯依赖经验决策的模式，学会与数据和算法“协作决策”。

　　一些企业设立了首席数据官或首席AI官职位，进入高管团队，确保在高层决策中考虑数字化因素。组织内部也可以推行“小数据科学家”项目，在各业务部门培养数据分析负责人，定期与AI团队对接，形成“AI+业务”联合小组，共同解决问题。这种业务与AI深度融合的机制可以保证AI赋能不是流于表面，而是真正渗透到企业运营的方方面面。例如某跨国制造企业，通过数字化办公室指导，各工厂都建立了数字看板和AI决策支持系统，班组长每天例会时都会查看AI预测的生产风险和建议措施，作为安排当日工作的依据，使决策更加科学高效。只有当员工在实际工作中信任并使用AI的决策支持，数字化转型才能算真正落地生根。

　　•数据收集与清洗：高质量的数据是AI发挥效能的基础。制造企业需制定明确的数据治理策略，从源头保证数据的完整、准确、一致。首先，梳理核心业务流程涉及的数据，要采集哪些数据、采集频率和精度要求等，建立数据字典和指标体系。对采集到的原始数据进行清洗和预处理，如去除重复和错误值、统一单位和格式等，提升数据可靠性。

　　事实上，数据清洗本身也是一项技术活。例如DeepSeek公司在训练大模型时，就采用了专有的数据过滤算法，多层次质量控制：先识别并删除重复内容确保唯一性，然后进一步筛除低质量数据，以保证训练语料的干净。企业内部同样需要类似的流程来净化工业数据。可以引入ETL(抽取-转换-加载)工具和主数据管理平台，实现批量数据清洗和校验。在数据治理初期投入精力做好“垃圾数据”过滤，将大幅提高后续AI分析的准确度。

　　•隐私与安全策略：制造业数据资产不仅包括设备正常运行数据、生产配方参数，还可能涉及供应商信息、客户订单、员工操作记录等，其中很多属于敏感商业机密或个人信息。数据治理必须制定严格的安全和隐私政策。一方面，遵循中国《数据安全法》《个人信息保护法》等法律要求，明确哪些数据可以用于AI训练和分析，哪些需要脱敏或匿名化处理。对存储和传输中的敏感数据采用加密、防火墙等措施，防止泄露。

　　另一方面，针对引入像DeepSeek这样的大模型应用，要防范数据外泄风险。建议优先选择部署在本地私有云或专有服务器上的模型服务，以避免将核心数据传输到公共云端。同时配套实施DLP（数据泄漏防护）方案，对用户在AI系统中的提问和输出进行监控过滤，防止通过对话泄露机密信息。例如，可设置规则禁止将关键配方、客户名单等输入模型。还有就是权限管控，确保只有授权人员才能访问和调用相关数据和AI工具。通过制度+技术双管齐下，构建端到端的数据安全防线，为数字化转型保驾护航。

　　•数据驱动决策：数据治理的最终目的是让企业实现由数据驱动的科学决策。因此需要在组织内部建立数据度量与反馈机制。针对关键业务KPI，设计可视化的数据仪表板，实时展示生产效率、良品率、订单履约率等指标，并辅以AI分析预测未来趋势，供管理层参考决策。在例行管理会上，以数据报告代替传统的仅口头汇报，将讨论聚焦于数据所揭示的问题和改善空间。培养员工阅读和解读数据的能力，使一线班组也能利用简洁的图表了解自己工作的绩效。将数据分析嵌入PDCA循环，当采取某项改进措施后，通过数据监测其效果并反馈调整，持续优化业务。

　　决策流程数据化还要求企业引入AB测试、仿真推演等方法。例如在变更生产工艺前，先用数字化模型模拟其对产量和成本的影响，再根据模拟数据决策是否实施。通过这样严谨的数据验证，避免拍脑袋决策带来的风险。同时，数据驱动也意味着决策的透明化和知识沉淀——过去依赖个人经验的隐性知识，变成数据和模型的显性知识，便于传承和复用。长期来看，企业应该把数据决策能力视为核心竞争力之一，不断完善数据治理组织架构，配置专门的数据分析师和AI工程师团队，确保数据资产持续为业务创造价值。只有当数据治理成熟度提高到一定水平，企业才能充分释放数字化转型和AI应用的潜能。

　　•AI赋能产品创新：在市场战略层面，制造企业应积极将AI技术融入产品研发和创新过程中，实现从生产制造型企业向“技术创新引领型”企业转变。生成式AI等新技术为产品设计提供了强大工具，例如利用DeepSeek大模型进行方案生成和仿真测试：设计工程师只需用自然语言描述产品需求，AI就能自动生成多种设计原型并模拟材料性能、结构强度等，供工程师筛选参考。

　　这种AI辅助手段可以极大缩短研发周期、降低试错成本，让企业更快推出符合市场需求的新产品。例如，在汽车制造领域，AI已经能够参与汽车零部件的结构优化设计，通过算法找到更轻量化的结构方案，同时保证强度，大幅提升研发效率和产品性能。企业还可以探索将AI功能嵌入自家产品，打造智能化产品矩阵。比如家电厂商将AI语音助手集成到电器中、机械设备厂商将 predictive AI 模型内置到设备控制系统中为客户提供自诊断功能等。这些AI驱动的产品创新不仅提升了产品价值，也开辟了新的收入来源和商业模式（如“产品即服务”等）。可以预见，生成式AI将深度融入产品设计、工艺优化、预测性维护等环节，实现从需求到设计到生产的闭环，谁能率先拥抱这一趋势，谁就能在未来竞争中占得先机。

　　•商业模式升级：AI技术为制造企业的商业模式带来升级契机。借助AI，公司能够从传统一次性卖产品，升级为持续提供基于数据的增值服务。例如，装备制造企业通过在设备中部署传感器与AI平台，为客户提供远程监测+预测维修服务，按服务时长或效果收费，而不只是卖设备本身。这种“产品+服务”模式提高了客户黏性，也创造了经常性收入。再如，制造企业可以利用AI分析供应链和销售数据，发展柔性生产和以销定产，从“大批量生产”模式转为“以市场为导向的动态生产”模式，从而减少库存积压，提高率。AI还能赋能企业开展精准营销和直销，新模式下企业可通过数据更好地了解终端消费者，甚至跳过中间渠道直接提供定制产品，实现从B2B向B2C/B2B2C模式拓展。

　　此外，AI降低了许多技术门槛和成本，催生出新的生态合作机会。DeepSeek的成功表明AI正在从大厂垄断的高成本赛道走向低成本开源的新局面。这在某种程度上预示着中小制造企业也有机会以较低投入获取先进AI能力，从而探索共享制造、平台化协同等新商业模式。企业应顺势而为，结合自身优势，创新盈利模式。例如可以打造行业工业互联网平台，汇聚上下游数据用AI优化全链条，为产业链伙伴提供服务收费；又或者通过AI驱动的个性化定制，实施按需生产、预售制等新销售模式。总之，AI赋能将使制造业的商业模式更加多元和智能，企业应充分利用这一机会寻求业务升级转型。

　　•全球竞争力提升：最后，数字化转型和AI应用应服务于企业全球竞争力的提升这一战略目标。在国际市场上，制造业正在从成本和规模竞争转向技术和效率竞争。中国大型制造企业需要通过AI加持，打造差异化优势，树立“中国智造”的新形象。一方面，AI让生产运营达到世界领先的效率和品质，这将提高中国制造的性价比和可靠性声誉。

　　通过降低故障率、提高按期交付率，企业将在国际客户中建立更高的信任度。另一方面，AI驱动下的快速创新能力使企业能够更敏捷地响应全球市场需求变化，抢占新兴市场机会。例如，当市场出现某种新潮流时，应用AI的企业可以更快调整产线或推出改进产品，占领先发优势。此外，企业可以利用AI分析全球各地区的市场数据，制定本地化经营销售的策略，更有效地进入海外市场。值得关注的是，DeepSeek等国产大模型的崛起，意味着中国在AI领域正迅速赶超并有望自主可控。

　　这为制造业企业采用本土AI技术提供了坚定信心和供应保障，也避免了对国外软硬件的过度依赖。摩根大通的分析指出，DeepSeek的出现预示着AI应用和商业化将在中国迎来爆发，新一代AI有望成为国内云计算平台普及的新动力。对于制造企业而言，这同样意味着会有更多AI应用机会涌现。企业应主动参与国内AI生态合作，借助政府产业政策和联盟，在国际标准制定、开源社区等方面发声，提升影响力。通过全面的数字化变革和AI战略运用，中国制造业巨头将有能力在全球价值链中攀升，更好地与欧美日企业同台竞争甚至引领行业方向。全球竞争力的提升不是一蹴而就，但每一步扎实的数字化举措都将在未来竞争中累积成优势，使企业立于不败之地。

　　•案例1（家电制造，生产优化与质量控制）：某跨国家电集团在其工厂引入了多项AI应用，实现显著绩效提升。例如在金属板材成型工艺上部署了机器学习控制系统，实时调整机器参数以降低废料和次品，原材料成本下降了约12.5%。又通过决策树模型监控金属厚度变化，防止夹具连接不良，将缺陷率降低了66%。同时，利用卷积神经网络(CNN)算法优化塑料注塑工序，分析超过15万条工艺数据，实现了闭环控制，使生产周期缩短18%。这些AI举措不仅提高了生产效率，也减少了材料浪费。更重要的是，公司还开展了大规模的人才培训（半年内完成3000多小时AI培训），并建立了全球数字化转型办公室，推动成果在各工厂复制。如今该集团多个产品线工厂都成为世界经济论坛“灯塔工厂”，在产能、成本和质量方面树立了行业标杆。这一案例表明，通过AI技术与精益管理相结合，传统制造也能实现跃升式的效率和质量改善。

　　•案例2（医药与食品行业，数字化车间与柔性生产）：广州某大型制药企业建设了智能制剂数字车间，将包装、封口、检测、装箱等环节几乎全部交由智能控制和先进传感器完成。生产线高速而有序地运转，与传统人工为主的模式相比，该数字化生产线%，人均产出效率提升近3倍。另一个例子是贵州贵阳的一家乳制品企业，它打通了奶源牧场、加工工厂、市场销售等环节的数据链，实现了根据销售实时调整生产、根据生产计划优化奶牛养殖供应的闭环管理，即“以销定产、以产定养”。结果是库存积压减少，产品新鲜度提高，整体运营成本显著下降。在这两个案例中，虽然所处行业不同，但都体现了数字化和AI带来的敏捷生产和端到端优化：制药车间利用自动化和数据分析大幅提效降本，乳品企业通过数据驱动供应链实现按需生产、降本增效。这说明无论离散制造还是流程制造行业，只要抓住数字化的关键点，都能取得突破性成果。

　　•案例3（个性化定制与智能服务）：青岛某知名服装企业构建了全流程数字化的服装定制生产系统。客户只需站在体感设备前几秒钟，系统即可获取其全身多维度尺寸，然后通过与后端数以百万计版型数据的匹配，自动生成最适合该客户的服装裁剪方案。借助这一系统，企业将原本需要多次上门量体、手工制版的高端定制服务变为线上一次完成，下单后智能工厂立即按此数据组织生产。结果是定制西装的设计出样时间从几天缩短到几分钟，批量生产效率也大幅提高，而平均每套西装的设计打版成本下降了90%以上。这种由AI和大数据驱动的柔性定制模式，使企业得以同时处理海量个性化订单，打造了差异化竞争力。该企业的客户满意度和复购率都有明显提升，品牌也树立了创新、时尚的形象。此外，在服务端，海尔公司等制造企业则借助工业互联网平台与AI客服，建立起智能售后服务体系。用户通过App或微信描述家电故障现象，AI助手即刻根据知识库给出自助排查指导，如仍无法解决则自动派单给附近维修工程师，大大缩短了响应时间和一次修复率。由此可见，AI不仅能提升生产一端的效益，也能通过赋能定制和服务，直接提升客户价值，实现商业成功。

　　上述案例覆盖了不同领域和环节，但都有共通的启示：数字化转型要围绕提升效率、降低成本和创造客户价值展开，AI是实现这些目标的强大工具。成功案例中的企业往往做对了几件事：选准了痛点场景切入（如预测维修、质量检测、个性化定制）、投入资源建设数据和算法能力、并且在人和组织上做好了准备，因而得以收获可观的回报。

　　结合以上分析，本节提出制造业企业实施AI数字化转型的建议路径，并讨论潜在挑战：

　　：高层首先要明确数字化转型的战略目标和指标，选定优先改进的业务领域，例如产线OEE提升、库存周转加快等。接着以这些目标为导向选取可行的AI应用场景，在局部范围内开展试点。例如先在一个车间实施设备预测性维护试点，验证AI模型的准确率和效益。通过“小步快跑”，积累经验和信心。试点成功后再准备向全厂推广。

　　：成立跨部门项目团队，包括IT部门、生产管理、业务专家和外部AI顾问等，共同负责方案落地。项目团队梳理业务流程和数据现状，制定详细的技术实施方案和培训计划。在这个阶段，要明确所需的基础设施升级（如网络、云平台）、数据准备（历史数据收集清洗）和模型选择定制（如引入DeepSeek并 fine-tune）。同时制订衡量成功的KPI，用于后续评估。

　　可侧重基础建设，例如部署传感器、打通数据库、搭建云平台，把数据流转起来；

　　开发和部署AI模型，将其集成到业务系统，实现对业务流程的初步优化（例如上线预测性维护系统后，开始依据其提示调整维修计划）；

　　优化完善和扩展应用，将AI应用从点拓展到面，例如在更多产线推广，或者将算法优化提升精度。每个阶段结束都要评估与目标的差距，及时调整下一阶段计划。

　　：当某一AI应用在局部验证成熟且收益明显后，制定标准操作流程（SOP）和IT模板，向全公司复制推广。同时总结最佳实践，作为企业知识在内部传播。数字化转型不是一锤子买卖，而需要持续改进机制：定期回顾AI系统的效果，根据业务变化和最新技术迭代模型和流程。例如，每季度评审预测模型准确度，如有新数据特征就重新训练模型；引入新的DeepSeek升级版本时评估其新功能对业务的价值并计划应用。通过这种持续迭代，确保转型成果长期保持和深化。

　　：许多传统工厂的信息化程度不高，数据采集不全面或者分散在不同旧系统中，形成数据孤岛。这给AI训练带来数据不足或数据质量问题。对此，需要投入时间进行历史数据补录和清洗，必要时可以采用生成式AI合成部分模拟数据来增强训练集。同时，通过中台和接口改造，打通各 legacy 系统，使数据互联互通。在系统层面，确保新老系统并行期间业务不断档也是挑战，可采取渐进切换、双轨运行方式，在验证AI系统稳定后再关停旧系统。

　　：数字化人才短缺是许多企业的痛点。工厂一线员工可能担心AI和自动化会取代人工岗位，产生抵触情绪。企业需提前做好宣传沟通，强调AI是帮助员工减轻重复劳动、更专注高价值工作的工具，而非取代者。同时实施

　　，让部分岗位员工转型为数据分析员、机器人操作员等新角色，实现人员的平稳过渡。在招聘上，引进数字化领域的专业人才，并与高校、科研机构合作建立实习培养机制，逐步壮大内部的数字化队伍。在组织管理上，传统科层可能不利于快速协同，需引入敏捷项目管理方法，授权一线快速试错。在企业文化层面，要容忍数字化项目初期可能出现的失败，以长期视角看待转型收益。

　　：数字化转型往往需要高昂的前期投入，包括设备升级、软件采购、人员培训等。对一些利润率不高的制造企业来说，如何证明投入产出比、获得管理层持续支持是个挑战。对此应从两方面入手：一是

　　，在每个试点和阶段结束后，用数据证明效益（如良品率提高了多少，成本降低了多少），逐步建立信任。可以引用行业标杆数据或者咨询机构研究佐证ROI（如预测性维护的平均ROI）以说服决策者。二是充分利用外部资源降低投入，例如争取政府智能制造专项补贴、与AI供应商合作采用订阅服务模式而非一次性采购、采用开源的大模型（如DeepSeek开源版）减少软件成本等。灵活的融资和合作模式能缓解资金压力。在看到阶段性成果后，再追加投资滚动发展。

　　：将AI融入业务可能需要改变一些既有的流程和管理方式，这可能遇到内部阻力。例如车间班组长可能更信任自身经验，不愿按照AI建议调整生产计划；采购部门习惯了年度长协，不愿意频繁根据AI预测调整订单。这涉及改变人的行为习惯，需要

　　。可以制定相关制度，如规定生产计划必须参考AI建议，或将数据应用成效纳入绩效考核，以推动各层级执行。同时，通过一些成功案例在内部宣传，让员工认识到新流程的优越性。管理层要以身作则拥抱新工具、新流程。只有当组织上下都认真执行新方式，并反馈改进，AI系统才能真正发挥价值。另外还需防范新的风险，如过度依赖AI可能带来

　　（决策理由不透明），对此要保留人工复核和干预机制，确保最终决策可靠合理。

　　：在广泛应用AI的同时，企业也可能面临数据安全和伦理方面的挑战。例如生产数据联网可能引发网络攻击风险、AI决策失误造成损失的责任界定问题，以及因AI取代部分岗位带来的社会责任压力等。为此企业要建立

　　：包括网络安全应急预案、AI模型决策审核制度、数据隐私合规审计，以及履行员工安置和再教育的社会责任。在应用AI的同时，遵循国家对人工智能的治理原则，确保技术以负责任的方式使用。

　　数字化转型与AI应用对于中国大型制造企业而言既是机遇也是挑战。关键在于高层的决心、全员的参与，以及科学的方法路径。通过整体规划、分步实施、试点引路和持续改进，公司能够最大程度降低转型风险，逐步收获转型红利。尽管途中会遇到各种挑战，但正如成功案例所展示的，一旦跨越了数字化转型的“黎明前阶段”，企业将迎来质的飞跃——运营效率大幅提升，业务模式更趋多元，市场竞争力显著增强。在AI技术（特别是DeepSeek这类大模型）的加持下，传统制造业完全有机会实现跳跃式发展，迈向智能制造的新征程。重要的是结合自身实际付诸实施，拥抱变化，持续学习，在实践中不断细化完善方案。唯有行动，才能将数字化蓝图变为现实，为企业带来长远的价值增长和行业领先地位。

　　当地时间4月19日，美国纽约、华盛顿等多个城市举行抗议活动：不满美政府政策，有人扮成自由女神。

　　随着中美贸易冲突的升级，两国之间大宗商品的贸易流向正逐渐发生变化：以大豆为例，分析人士指出，巴西有望进一步巩固中国最大大豆进口来源国的地位。美国大豆种植户警告，美国大豆可能将永远失去中国市场。

　　“代购中国货”火了，美国网友纷纷求购中国商品，“离境退税”让民众开始算账

　　据中国蓝新闻报道，随着美国对中国产品征收的额外关税达到145%，许多美国网友开始讨论“打飞的去中国代购商品”的可能性，相关话题冲上微博热搜。

　　近日，世贸组织总干事恩戈齐·奥孔乔-伊维拉被问到有关美国和世贸组织关系的问题时，笑谈这是一个“五年来一次”的问题。记者：“（美国）共和党众议员提出动议，要求特朗普政府让美国退出世贸组织，美国现在还在“船上”吗？如果美国退出，世贸组织如何继续运作？

　　玩具业是美国遭受关税冲击最严重的行业之一。美国有线电视新闻网（CNN）指出，对中国生产的玩具加征高额关税，意味着曾经物美价廉的玩具将变成“奢侈品”。美国商务部多个方面数据显示，2024年美国进口了价值177亿美元的玩具，其中75%来自中国。

　　有记者问：据多家报道，消息的人偷偷表示，特朗普政府正准备在关税谈判中向其他几个国家施压，要求其他几个国家限制与中国的贸易往来，以换取美方关税豁免。请问发言人对此有何评论？答：我们注意到有关报道。

　　美国关税政策导致一些美国企业的成本大幅度的增加，一些小企业难以应对关税带来的冲击。在佛罗里达州，埃米莉·莱伊的小型文具公司正面临着十几年来最大的困境。埃米莉以未经国会讨论、滥施关税为由向特朗普等人提起了诉讼。埃米莉·莱伊在佛罗里达州的彭萨科拉经营一家小型文具公司已17年了。

　　京东:今日起所有超时20分钟外卖全部免单，优先为骑手的对象安排工作，对兼职骑手永不强迫“二选一”

　　山西“订婚案”维持原判，被告获刑3年，审判长答问：处女膜未破裂影不影响罪的认定？#媒体精选计划

　　4月21日报道，#美团辟谣骑手去其他平台跑单被封号 ： 系谣言，已对涉事骑手做处理。#京东称永不强迫兼职骑手二选一

　　在阅读此文之前，麻烦您点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持文、编辑小娄2022年12月29日这天，消失在大众视野许久的央视主持人朱军在社交平台上更新了一则内容。