萬寧：當製造業遇到AI，是機遇也是挑戰

近日，中國著名媒體(ti) 人、鈦媒體(ti) 聯合創始人萬(wan) 寧受邀參與(yu) “2024全球創見者大會(hui) -AI賦能新型工業(ye) 化專(zhuan) 題論壇”並發表演講，他談到：AI對製造業(ye) 而言既是助力也是挑戰，並結合案例介紹了AI在製造業(ye) 中的應用方向。

以下是演講實錄（有刪減），特別與(yu) 您分享。

今天,我非常高興(xing) 受到金蝶的邀請來做這樣一個(ge) 分享。多年來我一直關(guan) 注金蝶，看著金蝶與(yu) 用戶一起成長，現在聽了各位的發言，對金蝶更是有了一個(ge) 全新的認知。

我非常認同一個(ge) 觀點，即製造業(ye) 不管對中國還是對世界都是一個(ge) 基本盤。在當前新的市場環境中，製造業(ye) 出海也是中國經濟在全球語境下的敘事主題。所以關(guan) 於(yu) 製造業(ye) 與(yu) 人工智能結合，是一個(ge) 很有意義(yi) 的問題。關(guan) 於(yu) 這個(ge) 問題，我想分幾部分和大家討論：首先，我們(men) 目前麵臨(lin) 的是什麽(me) 樣的環境？其次，AI給我們(men) 帶來了什麽(me) 樣的可能性？最後，AI在製造業(ye) 領域有什麽(me) 具體(ti) 的應用，同時又帶來了什麽(me) 挑戰？

最近所有信息都帶給了我們(men) 一個(ge) 非常清晰的信號，即全球經濟環境正處在一個(ge) 高度不確定的狀態。可以說，這是一個(ge) 巨變的時代。但巨變不僅(jin) 僅(jin) 體(ti) 現為(wei) 空前的壓力，另一方麵也體(ti) 現為(wei) 空前的機遇——比如最近頗為(wei) 熱門的“出海”。我個(ge) 人更願意把企業(ye) 出海稱為(wei) “新下南洋運動”，因為(wei) 這一輪企業(ye) 出海和曆史上的下南洋運動有著巨大的相似性：都是從(cong) 孕育著新機會(hui) 的東(dong) 南亞(ya) 開始。

去年年初我接觸了一個(ge) 做醫療器械的小企業(ye) ，它們(men) 的情況非常有代表性。疫情之後，這家企業(ye) 依托強大的供應鏈+APP模式，在國內(nei) 白熱化的競爭(zheng) 中達到了極高水平，開始了他們(men) 的下南洋運動。今年春節後，我又和他們(men) 做了一次深入的交談，發現他們(men) 的營業(ye) 額在過去幾年每年都以200%-300%的速度在增長，而增長的機遇就來自菲律賓、泰國這些東(dong) 南亞(ya) 國家。

這些國家缺乏高質量、響應迅速的供應鏈支持，所以遇到這家產(chan) 品質量優(you) 秀、“在APP上注冊(ce) ，訂單三日達”的中國供應商就如獲至寶。所以說，在這全球巨變的商業(ye) 環境中，也孕育著新的機遇，關(guan) 鍵在於(yu) 是否有能力走出去。我用一句話和大家共勉：環境越是不確定，我們(men) 就越應該去堅持追求那個(ge) 確定性。

在這個(ge) 巨變的商業(ye) 環境下，全球化進入了一個(ge) 新的階段。這個(ge) 階段的特征是從(cong) 原來基於(yu) 資源（礦產(chan) 、機器設備、人力、資本等）的競爭(zheng) ，轉移到了基於(yu) 數據、新的商業(ye) 模式的競爭(zheng) 。數據和技術成為(wei) 了未來新秩序的關(guan) 鍵。全球商業(ye) 競爭(zheng) 將會(hui) 在ICT新的基礎設施和虛擬世界中展開。

比如，ChatGPT的發展給我們(men) 帶來了巨大的衝(chong) 擊和影響——我認為(wei) 這很可能是一個(ge) 更大變化的開始。今年諾貝爾物理學獎和化學獎獲得者，都是借助AI站到了諾貝爾獎的最高舞台。所以我們(men) 有一個(ge) 判斷，我們(men) 這一代人大概率會(hui) 遇到改變世界的產(chan) 業(ye) 革命。可能短短十幾年內(nei) ，我們(men) 就可以看到一個(ge) 全新世界的出現，經曆前輩們(men) 窮其一生才能經曆的周期。可以看到，AI技術的發展，特別是在數據處理和模式識別方麵的能力，正在重塑我們(men) 的商業(ye) 模式。

據普華永道的報告，AI帶來的最大潛在經濟增長可能來自生產(chan) 力的提高，包括常規工作的自動化、員工能力增強、以及將他們(men) 從(cong) 重複任務中解放出來，令他們(men) 專(zhuan) 注於(yu) 更有價(jia) 值的工作。報告預測，AI帶來最大經濟收益的國家將是中國和美國，到2030年，AI將為(wei) 中國GDP增長貢獻26%。製造業(ye) 和運輸等資本密集型行業(ye) 可能會(hui) 利用AI獲得最大的生產(chan) 率增長，因為(wei) 它們(men) 的許多操作流程都高度易於(yu) 自動化。

這需要從(cong) 今天中國製造業(ye) 麵臨(lin) 的困難談起：1.市場競爭(zheng) 日益激烈，新興(xing) 市場的快速崛起也使得競爭(zheng) 更加複雜化；2.技術進步對製造業(ye) 提出了更高的要求；3.環境問題日益嚴(yan) 重，綠色製造成為(wei) 行業(ye) 發展的必然趨勢；4.人口老齡化加劇和勞動力流動性提高，導致人力資源短缺和技能不匹配。

這些困難都在呼喚“AI+”和“+AI”。

“AI+”解決(jue) 了企業(ye) 服務的前端用戶交互問題，通過使用CoAI，企業(ye) 能為(wei) 客戶提供更便捷，更易用的服務，在更多場景下滿足客戶的需求。“+AI”則使用GenAl來解決(jue) 業(ye) 務的後端數據處理問題。未來，所有企業(ye) 服務係統必將是基於(yu) “AI+核心業(ye) 務+AI”的模式，從(cong) 而讓企業(ye) 能更專(zhuan) 注於(yu) 自己的核心業(ye) 務。

首先是智能銷售預測，以恒都牛肉為(wei) 例。食品生鮮類業(ye) 務傳(chuan) 統銷售預測存在業(ye) 務環節多、責任劃分難、人工預測準確率低、人工操作效率低等問題，往往對生產(chan) 指導性不足，容易錯誤估計客戶需求導致庫存積壓。通過金蝶雲(yun) ·星空，恒都牛肉月度模型銷售預測準確率達74.3%，比人工製定計劃的準確度提升約11.8%，月度預測模型采納率高達78.5%。其銷售預測模型考慮了出庫數據、品類、銷量、節假日效應、銷售頻率和趨勢，並將周期性影響因素和曆史銷售波動、業(ye) 務增長等結構化數據納入考量。

此外還有供應鏈風險智能監控、智能決(jue) 策、故障診斷與(yu) 修複等，在此不一一論述。

挑戰和機遇是並存的，我們(men) 來談一談AI時代麵臨(lin) 的挑戰：

其一，目前中國企業(ye) 在AI的采用率上仍然相對落後。麥肯錫的一份報告顯示，中國在人工智能的采用率低於(yu) 全球平均水平。請注意，不是低於(yu) 北美或者歐洲，是低於(yu) 全球平均水平，甚至比印度還要低一些。

其二，中國企業(ye) 尚未能通過人工智能實現大規模的營收增長和利潤貢獻。麥肯錫相關(guan) 研究表明，通過人工智能實現收入增長超過10%的中國企業(ye) 占比隻有9%，而領先國家這一數據高達19%。

其三，中國極度缺乏人工智能複合型人才，這個(ge) 角色是既懂技術又懂人工智能技術和業(ye) 務場景的翻譯師。這方麵的差距還在不斷擴大，根據麥肯錫的報告，這種狀況到2024都仍然沒有改善的跡象。

那我們(men) 如何應對這種挑戰呢？

首先，企業(ye) 應該製定明確且堅定的人工智能戰略。要有明確的人工智能戰略促進企業(ye) 轉型工作目標，全麵而仔細解讀各國針對AI的監管法規要求，並結合行業(ye) 特性，解讀未來發展趨勢及監管關(guan) 注要點；對內(nei) 評估核心和非核心功能(客戶服務、營銷、供應鏈、金融等)以及業(ye) 務部門的戰略投資計劃，明確人工智能項目的投資回報率。

其次，企業(ye) 應落實AI運營及流程能力。企業(ye) 需以先導項目牽引企業(ye) 改革，並製定AI治理方針，勾勒出應用人工智能的清晰流程，聚焦希望解決(jue) 的業(ye) 務問題。對於(yu) 擁有豐(feng) 富數據資產(chan) 的企業(ye) ，可將AI運營模型嵌入到組織結構和文化中，幫助企業(ye) 更好的創造價(jia) 值。

我們(men) 要數智並舉(ju) 打造未來企業(ye) 。企業(ye) 應該規劃AI人才藍圖，提升現有員工AI能力並吸引AI人才加入；為(wei) 了確保AI的數據來源及基礎設施可信可用，PoC(概念驗證)必須適當地集成到操作係統中；企業(ye) 還需要通過AI更有效的整合企業(ye) 資源，將AI工程與(yu) 運營(AIOps)整合進人員流程和平台中，以快速、大規模地應用人工智能；此外，企業(ye) 要建立正確的AI文化和價(jia) 值觀，鞏固人工智能在企業(ye) 內(nei) 的發展成果。

未來的數智化企業(ye) 應該以場景、模型和數據為(wei) 驅動，技術維度上應具備感知、互聯和智能三個(ge) 維度，基礎設施上應實現可塑化、智能化和協同化。這樣，企業(ye) 將能夠在多元化和個(ge) 性化的方式下，參與(yu) 全生態環境，構建新的競爭(zheng) 力。