飞桥数智云如何破解央企工业互联网“老大难”？

在数字化转型的浪潮中，央企和国内大企业始终是“排头兵”——它们组织架构复杂，动辄覆盖“总部-子公司-工厂”多层级；业务场景多元，生产、供应链、科研、管理环环相扣；对数据安全和系统稳定性的要求更是“零容错”。但恰恰是这些特点，让工业互联网落地成了“老大难”。

据相关数据显示，尽管我国工业互联网平台数量扩张迅速，但仍有诸多问题亟待解决。如AII联盟对168家企业的评估数据表明，80%的平台连接的设备协议种类不足20种，83%的平台提供的分析工具不足20个，68%的平台提供的工业机理模型不足20个，这导致平台对底层工业数据资源的调度管理能力不足，对工业数据分析和工业应用开发的技术支撑能力也有待提升。

面对这一痛点，保利集团旗下三级子公司——中轻工业互联网，带着核心产品“飞桥数智云”闯入视野。这款聚焦边缘计算的工业互联网平台，已服务100多家生产型企业，尤其在央企服务中积累了扎实经验。近日，中国工业报对话中轻工业互联网副总经理刘芳，解密飞桥数智云如何精准击中大企业需求，成为央企数字化转型的“靠谱伙伴”。

三大优势直击央企“组织+场景+安全”痛点

“最近半年接触的厂商平台，大多卡在‘适配大企业需求’这一步。要么不满足多级组织架构需求、架构难适配多级管控，要么跨场景协同缺数据闭环，还有不支持信创深度适配与安全合规的。而我们从架构、场景、安全三个维度，把央企的核心痛点解决透了。”聊起飞桥数智云的差异化优势，刘芳开门见山。

很多工业互联网平台只做“边缘层”——收集工厂设备数据、在本地计算展示，但央企需要的是“全链路贯通”：工厂数据要传到子公司，子公司数据要汇总到集团，每层都要有独立算力支撑，还要低延迟、不卡顿。

飞桥数智云的解法是“云边协同+分布式架构”：边缘计算节点就近处理工厂数据，比如生产线的实时温度、设备转速，不用把海量数据往远处传，延迟直接降下来；分布式部署则像“搭积木”，子公司几百家也好、集团多机房也罢，每层都能匹配专属算力，既满足子公司的业务自主性，又能让集团实时掌控全局。

有行业观点认为，目前仅有少数工业互联网平台具备开发者社区，并且入驻平台的开发者数量较少，活跃开发者比例较低，多方参与的开发者生态尚未形成。这使得平台在功能拓展和对复杂业务场景的适配性上存在局限。而飞桥数智云通过自身的架构优势，在一定程度上缓解了这一问题，为央企的多层级管控提供了有力支撑。

对央企来说，工业互联网不是“摆样子”，而是要真正提升效率——比如工厂要做AI质检，科研要搞纤维识别，管理层要实时掌握经营数据。但传统平台往往需要“定制化开发”：招专业AI团队、做数据训练、反复调试，周期长、成本高。

飞桥数智云把复杂流程“变简单”：以大模型为核心，用低代码和智能体（Agent）编排做“包装”，把工业场景里的常见需求，做成“即插即用”的模板。比如工厂要做质量检查，不用从零开发，只需把设备数据源接入，就能快速创建一个“AI质检智能体”，基于数据自动分析产品合格度，省去了“训练-调试-测试”的繁琐步骤。

“我们还建了数据中台，能整合结构化数据（比如生产参数）和非结构化数据（比如设备故障图片），形成‘数据-知识-智能-业务’的闭环。”刘芳补充，“比如某造纸企业，用我们的AI纤维识别平台，先收集树纤维图片、做专业标注，再通过智能体分析纤维品质，科研效率提升了40%。”从行业数据来看，当前工业互联网平台的应用深度不足，73%的工业APP聚焦基础运维（如设备监控），生产优化和质量控制等关键场景应用薄弱。飞桥数智云通过场景协同的优势，有效弥补了这一行业短板，深入到生产、科研等关键场景，为企业带来实际效益。

央企对数据安全的要求，能用“严苛”形容——数据必须本地化存储、要适配国产软硬件、权限要严格分级。飞桥数智云从一开始就把“安全底座”扎牢：安全合规底座扎实，全信创适配国产软硬件，私有化部署实现数据全链路加密与权限分级，符合央企数据安全要求，既保障数据安全又提升协同效率。

“有央企客户跟我们说，之前找的平台要么信创适配不全，要么权限管控模糊，用飞桥数智云后，‘数据不敢存、不敢用’的顾虑彻底没了。”刘芳说。行业内高端工业软件国产化率不足15%，90%仿真设计软件依赖进口，这给企业的数据安全带来了极大隐患。飞桥数智云的全信创适配，从根源上解决了这一问题，保障了央企的数据主权。

从数据到决策，三步帮央企跑通数字化转型

结合制造业“职能层-业务层-决策层”的三层架构，刘芳提出了“数据筑基-场景穿透-持续优化”的路径。

数字化转型的前提是“有数据可用”。很多央企不是没数据，而是数据散在各个系统里：工厂设备数据在本地显示器，供应链数据在ERP系统，销售数据在CRM系统，彼此不通。飞桥数智云的第一步，就是帮企业“联网”：通过边缘盒子（硬件）收集工厂设备、移动设备的数据，再通过数据中台整合各系统的结构化、非结构化数据，把“数据孤岛”变成“数据池”。

“有个工厂客户，之前设备数据只能在车间显示器看，厂长要了解生产情况，得让人手抄数据报上来，误差大还滞后。我们帮他们把设备联网，数据实时传到电脑端，只要有权限的人，随时能看，第一步就解决了‘数据看不见、拿不到’的问题。”刘芳举例。

数据通了之后，就要往具体场景里“扎”。飞桥数智云针对制造业三层架构，打造了不同的AI应用，且每个应用都有成熟案例：

职能层的核心需求是“提效”——比如客服、行政、HR的重复性工作，都能用AI替代。飞桥数智云的AI客服机器人，能自动回复客户咨询；AI会议纪要能实时转写、提炼重点；AI写作能生成报告、通知。

“有个服务造纸企业的部门，就3个人要服务几千家客户，电话接不过来、咨询回复慢，客户投诉很多。我们给他们上了AI客服机器人，能解答80%的常见问题，直接解放了2个科研人员，服务效率翻了一倍。”

业务层是制造业的核心，飞桥数智云重点突破了“生产”和“科研”两大场景：生产端，AI设备管理能预测设备故障，提前维护；AI质检能自动识别产品缺陷，比人工更精准；甚至能通过分析优质产品的生产参数、原材料参数，在环境、原材料变化时，自动调整设备参数，保证产品稳定。

科研端，AI的优势更明显，但难点在“数据收集”。比如中轻工业互联网自己的AI纤维识别平台，花了大量精力让专业人员拍照、标注树纤维数据，最终实现了纤维品质的自动分析，科研周期缩短了30%。

决策层是飞桥数智云的“亮点场景”，传统模式下，管理层要了解经营情况，得等财务、生产部门报报表，就算做了驾驶舱，也得提前告诉开发“要什么指标”，看板固定死，灵活度差。

飞桥数智云的解法是“AI问答机器人”：管理层不用看固定看板，直接问问题就行——“A厂今年的生产计划和销售配比是否合理？”“B子公司的设备故障率比上月高多少？原因是什么？”后台AI会自动从数据池里调取数据、分析计算，实时给出答案。

“有央企老板跟我们说，之前要了解经营情况，得等一周的报表，现在随时问、随时答，决策周期从‘周级’降到‘分钟级’，还省了定制驾驶舱的开发成本。”刘芳说。

数字化转型不是“一劳永逸”的。飞桥数智云会根据企业的业务变化、需求升级，持续优化产品。比如某央企拓展了新的生产线，飞桥数智云会快速适配新设备的数据收集；某企业要新增“供应链预警”场景，团队会基于现有平台，快速开发对应的AI智能体。

“我们不搞‘一刀切’的方案，而是跟企业一起成长。比如有客户从‘生产数字化’往‘供应链数字化’延伸，我们的平台不用重构，直接加模块就能适配，帮企业省去了‘换平台’的成本。”刘芳说。

让工业互联网平台“好用、易用”

作为前字节跳动企业效能负责人，刘芳把字节的“用户思维”和“效率思维”带到了飞桥数智云的产品设计中。她认为，工业互联网平台不仅要“技术硬”，还要“好用、易用”，否则就算功能再强，企业员工不用，也落不了地。

字节的飞书有个“全员体验官”机制，飞桥数智云也借鉴了这一思路：让央企用户深度参与产品规划——定期组织访谈，了解一线员工的使用痛点；做场景模拟，比如让工厂操作员试用AI质检智能体，看操作是否顺畅；根据用户反馈调整功能，比如简化界面、优化操作步骤。

央企层级多，跨部门协作容易“卡壳”——比如生产部门要跟供应链部门协调原材料，往往要走多层审批，效率低。刘芳借鉴了字节跨部门协作的“目标对齐”方法，在飞桥数智云里植入了可视化进度看板和权责清晰的协作节点。

很多工业互联网平台喜欢堆功能，结果界面复杂、操作繁琐，员工抵触用。刘芳反其道而行之，坚持“轻量化设计”——只保留高频场景的功能，砍掉冗余模块，界面简洁、操作简单。

“比如工厂员工最常用的是‘看数据’和‘报异常’，我们就把这两个功能放在首页，一点就能进；不常用的‘系统设置’‘数据备份’，放在二级菜单里。员工不用在复杂功能里找，用起来很顺手。”刘芳解释。

聊到飞桥数智云的未来规划，刘芳把重点放在了“降低使用门槛”上。她坦言，现在工业互联网领域最大的痛点之一，是“企业缺AI人才”——很多央企老板有转型意愿，但招不到懂AI、懂工业的复合型人才；中腰部企业更是连数字化团队都凑不齐，更别说AI团队了。

“我们未来的核心目标，是让‘不懂AI、不懂代码的人’，也能在飞桥数智云上面建工业应用。”刘芳说。飞桥数智云会把工业场景里的常见需求，包装成“场景化插件”——比如设备预测性维护、安全生产智能监控、质量检测等，IT运维、项目管理人员不用懂代码，只需选择插件、接入数据源，就能快速创建智能体。

“比如项目管理人员想做一个‘生产线故障预警’的应用，不用找研发团队，自己在平台上选‘故障预警插件’，把设备振动、温度等数据源接进去，设置预警阈值，几分钟就能建好，比低代码还简单。”刘芳举例。近期，相关部门围绕深化“人工智能+制造”、发展工业智能体等展开系列部署。业内人士认为，工业智能体是“人工智能+制造”落地的关键载体，在推动智能制造发展中发挥着重要作用。飞桥数智云对智能体创建易用性的提升，符合行业发展趋势，有望推动更多企业实现智能制造。

飞桥数智云会针对“职能层-业务层-决策层”的不同需求，优化展示界面：

· 决策层：除了AI问答，还会增加“数据趋势分析”“异常预警提醒”，比如营收下滑时，自动推送原因分析；

· 业务层：生产人员能看到实时数据看板，科研人员能快速调用数据集；

· 职能层：客服能直接用AI机器人回复，行政能一键生成会议纪要。

此外，飞桥数智云还会支持“国内外模型”——企业想用国产大模型，还是国外大模型，都能灵活适配，不用受限于单一技术路线。

“工业互联网不是‘一锤子买卖’，而是长期服务。对央企和国内大企业来说，数字化转型是慢功夫，需要平台厂商跟企业一起，一步步解决问题、迭代优化。”刘芳说。

未来，飞桥数智云会继续聚焦央企和大企业需求，在“云边协同”“AI智能体”“安全合规”上持续深耕。对于正在寻求数字化转型的央企来说，飞桥数智云一定是“最靠谱、最懂你”的伙伴。