AI热潮下,电子企业如何务实推进“智造”变革?

从左至右依次是：国家智能制造专家委员会委员、e-works CEO黄培博士，富勒科技供应链方案专家李森，旭湉科技数字化时代的计划业务专家李忠华，泰克科技（中国）全球创新高级总监梁爽，杭州极电数字化部IT运营负责人宋超

电子高科技企业推进数字化转型与智能制造，面临哪些难点与挑战？

最大难点不在技术或业务本身，而是"向上管理"（Manage up）——让老板充分认知并战略性地投入。

数字化转型需要持续投入，而部分项目的投资回报周期较长。如何让老板充分认知转型价值、愿意长期投入，是首要解决的问题。老板说：”我都不知道明天怎么样，你让我等三年？"——这种短期焦虑与长期投入的矛盾，是转型推进中最现实的障碍。这需要联动整个公司各部门，将数字化从单一部门项目系统性地提升为公司级战略，从而获得最高层的认同与资源支持。

企业“不敢做”，主要在于怀疑自身能力、缺乏推进策略和耐心。

很多企业不敢推动数字化，根源在于对自身基础能力的怀疑，加之又缺乏清晰的推进策略或足够的耐心，致使大量企业停留在"想做却不敢做"的徘徊阶段。

数字化转型难在IT项目的”取舍“与文化建设。

AI时代机会众多，但企业面临的真实挑战是：针对各类业务痛点，如何取舍？哪些值得投资？哪些能力已ready？应避免"有能力但方向错"或"有痛点但能力不够"。

此外，一线员工的抵触情绪不容忽视，觉得"我现在做得挺好，不想改变"，担心影响工作、被替代。这就是企业文化的建设，必须让员工看到：数字化是帮助他们做更高价值的工作，而非取代他们。

企业面临"技术融合、数据治理、人才短缺、资金压力、供应链风险"五大困境。

通过走访杭州临平区与萧山区几十家电子企业，总结下来有五点：

首先是技术融合问题。如何将工业互联网、AI、 大数据以及机器人等新技术，与传统制造技术有效融合。这一过程中面临技术标准不统一、数据规格多样等问题，极易形成新的数据孤岛。

第二是数据治理弱。制造业数据体量巨大、来源多、规格不统一、质量参差不齐，如果数据基础不牢，价值挖掘和决策支持无从谈起。

第三是人才与技术鸿沟。急需既懂电子专业技术、又懂AI/大数据的复合型人才，现有员工培训周期长、资金投入大。

第四是资金与成本压力。以中小企业为例，资金链本就不健康，设备升级、系统建设、人才引进均需大量投入，回报周期又长。第五是供应链风险。当前，供应链受地缘政治、自然灾害影响大，易中断，急需通过数字化实现供应链可视化，提升风险和预警能力。

人工智能热潮下，电子高科技企业如何调整数字化转型策略？

转型策略必须反转——从"IT兜售技术"变为"业务主导提需求、IT赋能解决"。

传统模式下，一般是IT部门主动找业务部门"兜售"技术——我们有什么技术，你看能解决什么问题。这种执行策略一定要改变，应该是业务部门梳理自身痛点，主动提需求——我们有什么问题，请IT/技改部门来赋能。

All in AI与加速落地，但多方协作至关重要。

转型的关键在于两个词：All in AI（全面拥抱AI）和加速落地，但多方协作很重要。

例如，某上市制造企业，急迫想全面AI转型，但业务基础弱。在与厂商对接过程中，发现AI公司技术强，但不懂工业，而旭湉正好是桥梁，可以快速地帮助梳理业务流程，构建转型架构。

最终三方协作，通过业务专家（懂工业）+ AI公司（懂技术）+ 企业（有场景）共同来推进，测算回报周期仅四个月。

业务部门与IT部门深度绑定非常关键。

AI推不下去，根源往往是业务部门与IT部门没有"深度绑定"。例如，我们年初推出四五个AI Agent，但员工反馈不好用，甚至不符合日常工作习惯和流程——本质是IT部门不懂业务的真实流程与痛点。

因此，深度绑定不仅仅是推工具或者提效率，而应清楚业务部门的工作习惯、流程痛点，甚至帮其重塑工作流程，是在推动公司组织层面的转型与变革。

坚持"战略绑定、聚焦高价值、以点带面"的务实路径。

数字化转型十年前已走过一轮，现在有新技术，按套路应用即可。但要注意数字化战略必须持续与公司整体战略绑定，优先聚焦高价值产品，快速突破，再以点带面全面推广。

AI在电子高科技行业有哪些典型的应用场景？应如何规划并落地，避免为AI而AI？

AI在制造业最成熟最广泛的应用是工业视觉。

在工业视觉应用之外，我列举两个应用场景，一是汽车充电机，通过将EOL老化充放电测试数据与整车售后8D质量报告结合，进行大数据 analysis。在老化测试环节模拟短里程（如3000km）运行，预判设备未来可能出现的问题，提前拦截，减少客诉。另一个是，对车载设备的扭力臂（打螺丝环节）进行AI分析，预测不同路况下螺丝因扭矩问题松动的风险，避免严重事故。

从"行业反复出现的痛点"切入，用AI重塑组织。

AI 应用场景非常多，例如客服服务、销售技巧/手册、生产运营、供应链信息平台、需求预测……但须与企业遇到的实际问题结合，并以长期反复面临的“顽疾”作为切入点，进行落地探索。例如，疫情期间半导体行业周期性供应链紧缺，如今AI算力需求爆发又重现。利用现有科技解决这一行业顽疾，就是精准的切入点。

另外，AI Agent的到来正在重塑传统岗位，例如Sales Operation（录单）→ Planning（计划）→ 排产 → 采购等后台职能角色，在AI Agent的赋能下，可能从四个压缩为两个。还包括设备技术员借助AI Agent实时预警设备潜在风险，替代传统点检/维护/录入。

AI可All in全领域，但拒绝“为AI而AI”。

企业管理流程、现场生产，AI 都可以介入。那么如何避免为 AI而AI？例如，虚焊/冷焊/叠焊的检测是电子行业的痛点。曾尝试用AI检测代替传统方式，但跟不上生产节拍（1.7秒/11片），AI读图判断再反馈，根本来不及，硬上就是典型的“为AI而AI”，最终放弃。

投入产出比是核心，数据是AI基石。

AI应用场景非常多，如成品视觉质检、基础文档编辑、技术操作、配方/流程管理等。

企业要考虑的核心问题是：面对如此多的技术，AI也好，自动化技术也好，有没有必要投入？投入产出是否成正比？不能"老板说要上AI，我们就上AI"。从解决方案角度，没有最好，只有最合适。另外，前端数据基础必须打牢，包括物料信息、执行节点回传数据，这些是AI应用的基石。