鼎捷要用AI改写生产力版图

文：王智远 | ID:Z201440

六面墙，挡住了无数企业的增长路。

动机、能力、思维、时空、资源、协同，每一面都结实得像钢筋混凝土。

数字化试过了，+AI也用上了，可企业还是原地打转。直到有人开始拆墙，把AI放进企业的骨架里。

8月13日，在上海。

智远主持了鼎捷数智的新书发布会；掌舵人、几位负责人在现场，把背后的思考掰开揉碎地讲了一遍；听完后觉得，这本书的发布，更像是一记清晰的「升级信号」。

01

为什么「+AI」不够？鼎捷数智董事长叶子祯在现场讲了一句话：AI和数据结合，才是全新的生产力。

听上去像口号，但接下来的拆解，让我明白了背后的逻辑。

鼎捷是一家深耕制造业与流通业数字化、智能化企业，它帮企业用数据和AI重构管理、生产和运营，让数字世界和现实世界同步运转。

在鼎捷看来，想要真正突破瓶颈，不是上几套系统就行的，必须跨过六道“墙”：动机、能力、思维、时空、资源、协同。

有的企业，老板压根没动机去改现状；有的有心无力，缺人缺技术；还有的，思维早就固化，老办法解决不了新问题。

再加上时间、空间限制，资源紧缺，以及部门之间各守一摊、互不协同，这些墙一堵，就是多年的原地踏步。

而数字化能做的，是让你看见问题、提高部分环节效率。可一旦遇到认知瓶颈、业务模式问题，它就无能为力，加一点AI工具（+AI），也没法根本解决。

为什么？

因为+AI只是往现有流程里插个插件。客服环节加个AI机器人，生产排程加个预测模型，营销加个自动写文案的功能……

局部是聪明了，但整体业务逻辑、决策模式、价值创造方式，一点没变。就像在旧房子里换了智能灯泡，亮是亮了，可结构、承重、动线，全都没动。

而 AI+ 是另一回事。

它用AI重新设计房子，布局、动线、承重墙，全换一遍；有些墙直接打掉，有些功能区重建，有些房间干脆消失，因为不再需要。

举个制造业的例子。

过去一个生产计划，要先等市场部传来订单预测，再交给计划员安排产线，任何环节慢一步，库存和交付都出问题。

+AI的做法，是给计划员一个智能预测助手，让预测更准；AI+的做法，是让整个系统，市场、产线、供应链，实时互联，AI直接在后台滚动优化排产，不用等人拍板，这差别，是整个生产方式的换代。

为了让企业听得明白，叶子祯抛出了鼎捷的“一二三”模型。

它的两种内核是：数据自决和智能生成，不用等人批准，AI能感知数据变化，主动生成方案、内容、策略，不用等人吩咐。

然后是三类智能体，一个像军师，统筹全局、做战略决策一个像你的分身，代替你跑流程、跑任务；还有一个像老教授，在某个领域积累专业判断和解法。

他说，这样做的目标只有四个：补人力之不足、补能力之不足、创新于无解之题、创值于无能之处。

所以，+AI和AI+的差距，不在技术堆料多少，而在思维有没有勇气重构，+AI是“拿着旧地图找路”，AI+是「用卫星重新画地图」。

02

如果AI+是正确方向，企业该从哪里开始走第一步？

叶子祯在现场说了一句挺扎心的话：「企业不缺AI工具，缺把AI和业务绑在一起的能力。」

听上去简单，但细想下去，你会发现，很多企业上AI，像买健身卡：买时热血沸腾，用时三分钟热度，最后卡在钱包里积灰。

鼎捷的建议很明确：

别急着一口吃成胖子，先找到一件最痛的事，把AI用进去。他们管这个叫「破一面墙」。六道墙，你没法一次全推倒，但可以先从最薄的那块敲开一个洞，让AI+进来。

会上，他们分享了一个真实的客户故事。

这是一家做精密零件的制造企业，最大的痛点是交付延迟。过去，产线靠经验排程，某个师傅觉得这个订单能插进去就插，结果一单延误，后面全堵。

他们第一步，没有买贵的大模型，把产线、仓储、订单数据全部数字化映射到一个「数字世界」里；接着，用AI当「排程指挥官」，实时计算每一条产线的负荷、库存的变化，以及供应链的来料情况。

上线三个月，交付准时率从70%飙到96%，产能利用率提升了15%。老板笑着说：「AI不光帮我提高了生产效率，还让我晚上睡得更踏实了。」

所以，为什么要从最痛的地方下手？

因为AI+更像一次「业务模式手术」。得先在最容易「流血」的地方止血，让所有人看到效果，这样才有信心把AI推进到第二个、第三个环节。

叶子祯还强调了一个关键点：要敢于重构流程。

很多企业数字化失败，因为流程不动、规则不改，AI只能在缝隙里打补丁。但AI+要重构，敢砍掉多余的审批、敢让机器先行决策、敢取消低价值的人工确认。

他说：

如果你只把马车换成电动车，但还是用马车的路线去走，那你永远开不出高速的感觉。更糟的是，你还得每天喂那匹马。

还有个容易忽视的点：人要跟着AI进化。AI+让人「升职」，原来做数据录入的人，变成做数据判断的人；原来做流程跑腿的人，变成流程优化的人。

这背后是企业文化的转变：从「我教你做事」变成「你教AI做事，然后AI帮你做更大的事」。

所以，第一步到底怎么走？

鼎捷给的答案是，找一堵你最想推倒的墙，从这里让AI+进来。

无论它是交付、库存、销售预测，还是客户服务，只要AI+能在这里打出一个洞，你就有了故事、有了势能、有了复制的模板。

当这个模板跑通，AI+就成了企业日常运转的一部分。

03

那么，当第一面墙被推倒，AI+如何在整个企业铺开？

叶子祯在现场直接点破说：推倒第一面墙，是试点的胜利。可一旦要全域铺开，很多企业就卡住了，因为要看组织承载力。

试点好比一个小菜园，几个人说干就干，三五条规则就够了。可一旦扩到千亩农场，规则、分工、协作、投入，全部都要重写。

鼎捷在大量项目中总结了一个规律：试点阶段，问题多在「技术」，全域铺开，问题多在「人」。人不配合，流程改不了；流程不改，AI再聪明也只是个新玩具。

在会上，有一个大型流通企业的案例智远记忆犹新。

试点时，AI帮仓储中心优化拣货路线，效率提升了不少，大家拍手叫好。扩到全国十几个仓，问题全来了，有的地方数据标准不同，有的地方流程不配合，有的地方经理怕AI抢权，干脆不上报真实数据。

鼎捷的做法是：

第一步「创新试点」（短期见效）。典型的做法是 Quick Win 策略：找那些高重复、低风险的场景下手，比如制造业的AI视觉质检代替人工抽检，财务部用RPA自动录入发票。这类场景投入少，见效快，最能让团队看到信心。

第二步「拓展规模」（中期增效）。

当试点跑通后，就要把经验从一个点，放大到整个体系。这一步的关键是「协作升级」：跨部门的数据要打通，让生产、供应链、营销真正协同。

比如，过去的数据孤岛要被打破，企业需要重构数据治理体系，让AI能够跨部门优化决策。

资源投入也会显著增加，预算可能是试点的三到五倍，周期拉长到半年甚至一年半。换句话说，这一步不再是“小实验”，而是要让AI成为一条业务动脉。

第三步，「业务重构」（长期转型）。

这是终极目标：让AI成为企业生产关系和商业模式的核心引擎。在这个阶段，人机分工要重新划定：AI负责重复、标准化的决策，人类聚焦于创意和策略；IT支出也不再被视为「成本」，而是能直接驱动竞争力的“投资”。

鼎捷董事长叶子祯在会上用了个很形象的比喻：AI+是一场接力赛，每个部门、每条业务线，都是一棒。有人跑快，有人跑慢，但关键是接力棒要传得稳，跑得久。

04

可当企业完成了铺开，还有一个更长远的问题：AI+是会不断进化的系统，那企业要如何保证自己的AI，不会在三年后就「落伍」？

鼎捷数智董事长叶子祯说：AI+是一条不断流动的河。

很多企业的数字化系统会「过气」，核心在于业务变了、技术停了、人心散了。

要知道，流程在变，市场环境也在变。如果AI的算法、规则、数据口径三年不动，那它解决的就不再是当下的问题，而是三年前的问题。

智远的感受是，具体而言有三点关键：

一，有「学习回路」；每一次AI的决策、建议、执行结果，都要反馈到系统里，让它像人一样能学到经验和教训。

比如，一个零售企业的价格调整策略，AI推了一个促销方案，卖爆了，这个成功的模式就要被吸收，下次类似情境时，AI能主动调用。

二，有「进化机制」；技术版本要定期迭代，不只是更新算法，更是重构和业务匹配的方式。

鼎捷有个客户，每年都会做一次「AI盘点」，评估哪些智能体需要升级，哪些可以退役，哪些要引入新的技能。

三，有「共创文化」。AI需要业务人员不断提出新问题、新需求，让AI有用武之地。

叶子祯说：最怕的不是AI做错，而是没人用它做事。他还分享了一个有趣的案例。

一家制造企业在推行AI+第三年，业务进入新领域，原有的生产调度逻辑全都不适用了；如果是旧思路，他们可能会说：「这个AI帮不了新业务，先放一边。」

但他们选择了反过来，拉着AI团队和业务团队一起，重建数据底图，让AI的调度逻辑适配新领域。结果，不仅新业务跑起来了，原有业务的效率还提升了。

所以，AI+能不能长寿，关键在企业有没有让它「一直活着」的机制。

写到这，我想到了新书里的一句话：

数字化是一次升级，AI+是一次重生，而重生之后，生命力的长短，就看有没有让它不断学习、不断进化的土壤。

好了，我喝口水。一口气把现场的关键都抛给你了：

有战略在前面领路，有组织在中间推着跑，有技术在暗处发力，还有未来在等着你去追。也许，在这个AI奔涌的时代，敢于重构的企业，才能在下一轮浪潮里，活下来，活得更好。