深度｜制造企业“AI+数据”体系化构建与产业应用实践探析

一、引言：数字经济时代制造业的核心命题

然而，技术的热度与落地的现实之间始终存在差距。尽管理论上AI能够为制造业带来巨大价值，但在实际工业场景中，AI应用的规模化落地仍然面临诸多挑战。许多制造企业积累了海量的数据资产，却未能有效转化为智能能力；不少AI项目停留在试点阶段，难以推广到全业务流程。数据孤岛、质量参差、治理缺失、算法与业务脱节等问题，共同构成了AI在制造业规模化应用的核心障碍。

从本质上看，制造业智能化转型的核心命题，不在于是否引入了AI技术，而在于是否真正用活了“AI+数据”的能力。数据是AI的燃料，AI是数据价值的放大器，二者深度融合才能释放出真正的生产力。如何构建体系化的“AI+数据”能力，如何让这项能力真正落地到业务场景并创造价值，是每一家制造企业都需要认真思考的战略课题。

本文将结合产业数字化领域的前沿研究成果与实践经验，系统探讨制造企业构建并用活“AI+数据”能力的内在逻辑与实施路径，为制造业的数字化转型提供理论参考与实践指引。

二、理论框架：制造业“AI+数据”能力的学术内涵

2.1 从数据驱动到智能驱动的范式跃迁

制造业的发展历程，本质上是一部生产方式不断进化的历史。从手工生产到机械化，从电气化到自动化，每一次技术革命都推动着制造业跃上新的台阶。而当下，我们正站在从自动化向智能化跃迁的关键节点上。

传统制造模式高度依赖人的经验与直觉，生产优化往往建立在试错与积累的基础之上。随着工业互联网、传感器技术与计算能力的发展，制造业首先进入了数据驱动的阶段——通过对海量生产数据的采集与分析，实现对生产过程的精准监控与优化。而生成式AI与大模型技术的出现，则将制造业推向了智能驱动的新阶段。

智能驱动与数据驱动的本质区别在于：数据驱动是基于历史数据的归纳与总结，本质上是对已知规律的应用；而智能驱动则是在数据基础上的推理与生成，能够应对未知场景、解决复杂问题、创造全新方案。从感知到认知，从分析到决策，从优化到创新，AI技术正在不断拓展制造业智能化的边界。

这一跃迁的底层逻辑，是数据价值释放方式的根本性变化。在数据驱动阶段，数据的价值主要体现在描述与诊断层面，告诉我们“发生了什么”和“为什么发生”；而在智能驱动阶段，数据的价值延伸到了预测与决策层面，能够回答“将会发生什么”和“应该怎么做”。AI技术的介入，让数据从被动的记录变成了主动的生产力。

2.2 “AI+数据”能力的四层架构模型

制造业的“AI+数据”能力不是一个单一的技术概念，而是一个由多层能力构成的体系化框架。从数据的产生到价值的兑现，这一体系可以划分为四个递进的层次，每一层都有其独特的功能定位与价值贡献。

第一层是数据采集与感知层。这是整个能力体系的输入端，负责将物理世界的生产活动转化为数字世界的数据资产。传感器、物联网设备、工业软件等是这一层的核心工具，它们就像制造业的“神经系统”，实时感知着研发、生产、供应链、销售、服务全价值链的运行状态。没有全面、准确、实时的数据采集，后续的分析与智能就成了无源之水、无本之木。

第二层是数据治理与中台层。原始采集的数据往往是零散、杂乱、质量参差的，无法直接用于AI分析。这一层的核心任务，就是通过数据标准制定、清洗、集成、资产管理等手段，将原始数据转化为统一、高质量、可复用的数据资产。如果说数据是AI的燃料，那么数据治理就是炼油厂——它决定了燃料的纯度与热值，直接影响着AI引擎的性能上限。

第三层是AI算法与模型层。这是将数据转化为智能的核心引擎。传统的机器学习算法、深度学习模型，以及当下火热的大语言模型、多模态模型、AI智能体等，都属于这一层的范畴。值得注意的是，工业场景的AI与通用AI有着显著的差异——工业数据模态多样、场景专业复杂、决策链条长、对可信性与实时性要求高，这些特性决定了通用AI技术无法直接套用，必须针对工业场景进行专门的适配与优化。

第四层是业务场景价值层。这是“AI+数据”能力的最终出口，也是检验能力价值的唯一标准。AI技术不能停留在实验室里，必须深度嵌入到研发设计、生产制造、质量管控、设备运维、供应链管理、经营决策等核心业务场景中，才能真正转化为效率的提升、成本的降低、质量的优化与模式的创新。脱离业务场景的AI应用，只是炫技，无法创造真正的商业价值。

这四层架构层层递进、环环相扣，构成了一个完整的“AI+数据”能力体系。数据采集是基础，数据治理是保障，AI算法是引擎，业务场景是归宿。制造企业要构建并用活“AI+数据”能力，就必须对这四个层次进行体系化的建设与运营。

三、制造企业“AI+数据”能力的核心维度解析

3.1 数据采集：构建全价值链的数字神经网络

数据采集是“AI+数据”能力建设的起点。制造业的数据来源广泛、类型多样，从生产设备的实时运行参数，到业务系统的经营管理数据，再到外部环境的市场与供应链信息，共同构成了工业大数据的完整图景。在大模型时代，数据采集的重要性更加凸显——高质量、大规模、标注完善的工业数据集，是训练高效工业大模型的前提条件。

对于制造企业而言，构建全价值链的数据采集体系，需要覆盖研发设计、生产制造、供应链、经营管理等关键环节。

在研发设计环节，产品设计参数、仿真数据、试验数据、BOM数据、工艺数据等是核心数据资产。这些数据不仅记录了产品的设计过程，更蕴含着企业多年积累的知识与经验。在传统模式下，这些知识往往分散在各个工程师的头脑中或零散的文档里，难以有效沉淀与复用。而通过系统化的数据采集与知识沉淀，企业可以将隐性知识转化为显性的数据资产，为后续的智能设计、知识问答等AI应用奠定基础。生成式AI的发展，更是让研发设计的智能化有了新的可能——从智能辅助设计到设计文档自动生成，从设计知识问答到工艺智能优化，AI正在重塑研发设计的工作模式。

在生产制造环节，设备运行数据、工艺参数数据、生产进度数据、质量检测数据、物料消耗数据等是生产优化的基础支撑。随着物联网技术的发展，生产现场的数据采集能力大幅提升，从秒级到毫秒级，从单点到全域，数据的颗粒度与覆盖面都在不断扩展。这些数据不仅可以用于实时监控与异常预警，更可以通过数字孪生、智能排程、质量预测等AI应用，实现生产过程的智能优化。大语言模型与数字孪生、自动化系统的结合，更是展现出了生产自主规划与控制的潜力。

在供应链环节，供应商数据、采购数据、库存数据、物流数据、需求预测数据等是供应链协同的关键基础。供应链涉及上下游多个主体，数据分散在不同的企业与系统中，协同难度大。而通过数据的打通与共享，结合AI的需求预测与库存优化能力，企业可以显著提升供应链的响应速度与韧性，降低库存成本，提高客户满意度。

在经营管理环节，财务数据、人力资源数据、客户数据、市场数据等是经营决策的重要支撑。传统的经营分析往往是事后的、静态的，而通过“AI+数据”能力的建设，企业可以实现经营数据的实时可视、智能分析、科学决策，从被动响应走向主动预判。

3.2 数据治理：夯实AI应用的质量根基

如果说数据采集解决的是“有没有数据”的问题，那么数据治理解决的就是“数据好不好用”的问题。在实际工作中我们常常发现，企业的数据量并不小，但真正能用、好用的数据却不多。数据标准不统一、质量参差不齐、口径不一致、孤岛化严重等问题，严重制约了数据价值的释放。

数据治理是一项系统性工程，涉及组织、制度、技术、文化等多个层面。从技术角度看，数据治理的核心目标是构建企业级的数据资产体系，让数据找得到、看得懂、信得过、用得好。

数据标准体系是数据治理的基础。统一的数据定义、格式、编码、接口标准，是实现数据互联互通的前提。没有统一的标准，各个系统的数据就像说着不同的语言，无法有效交流与融合。

数据质量管理是数据治理的核心。数据质量问题表现形式多样，包括缺失、重复、错误、不一致、不及时等。建立数据质量评估指标体系，对数据质量进行持续监控与优化，是保障数据可用性的关键。在AI应用中，数据质量的影响尤为显著——“垃圾进，垃圾出”，低质量的数据训练出的模型必然也是低质量的，这也正是国家推动高质量数据集建设战略的根因之一，目的是服务于垂直大模型的高质量建设。

数据资产管理是数据治理的升华。当数据治理达到一定水平后，数据就从技术层面的资源，上升为企业层面的资产。构建企业级数据资产目录，实现数据的可视化、可查询、可理解、可复用，能够大幅提升数据的利用效率，降低数据使用的门槛。

数据安全与合规是数据治理的底线。随着数据价值的提升，数据安全与隐私保护的重要性也日益凸显。特别是在工业场景中，大量数据涉及生产工艺、经营情况等敏感信息，一旦泄露可能造成严重损失。建立完善的数据安全管理制度与技术防护体系，确保数据在采集、存储、传输、使用过程中的安全与合规，是数据治理不可忽视的重要内容。

值得注意的是，在大模型时代，数据治理面临着新的课题。一方面，工业数据的孤岛化问题严重制约了大模型的训练与应用；另一方面，数据隐私与安全的顾虑又使得企业不敢轻易共享数据。如何在保障数据安全与隐私的前提下，实现数据的有效流通与共享，成为工业大模型发展亟待解决的问题。联邦学习、隐私计算等技术的发展，为解决这一矛盾提供了新的思路。

3.3 AI应用：从辅助工具到核心引擎的价值跃升

当数据基础夯实之后，AI技术的价值释放就进入了加速通道。从产业发展的历程来看，AI在制造业的应用不是一蹴而就的，而是经历了一个从单点工具到核心引擎的逐步跃升过程。

第一阶段是单点效率提升。这是AI应用的初级阶段，主要聚焦于特定场景的效率提升。比如用机器视觉替代人工质检，用预测性维护替代定期检修，用算法预测替代经验判断的需求预测等。这些应用的特点是场景明确、边界清晰、技术相对成熟，能够快速见效，是大多数企业AI应用的切入点。对于中小企业而言，从这些单点场景切入，投入小、见效快，是务实的选择。

第二阶段是流程智能优化。当单点AI应用积累到一定程度后，AI的价值开始向流程级延伸。比如，APS高级排程系统不再只是简单的算法计算，而是结合了多维度数据与智能优化算法的复杂决策系统；数字孪生不再只是可视化的展示工具，而是能够实现虚拟仿真与实时优化的闭环系统。这一阶段的AI应用，需要打通多个业务环节的数据与流程，复杂度更高，但创造的价值也更大。数智化对传统产业的改造，正是在这一阶段开始真正显现威力。

第三阶段是模式创新赋能。这是AI应用的高级阶段，AI开始从工具层面上升到战略层面，推动企业商业模式与产业生态的创新。比如，从单纯卖产品向“产品+服务”的服务型制造转型，从单打独斗向产业协同的生态化发展。AI大模型作为人工智能从专用化迈向通用化的新阶段，正在成为发展新质生产力的重要驱动力，在研发设计、编码仿真、生产制造、控制优化、检测运维等领域全面升级制造业范式。

特别值得关注的是AI智能体（AI Agents）的兴起。基于大语言模型的AI智能体在语义理解、复杂推理和自主决策方面的能力显著提升，能够在动态复杂的环境中表现出更强的适应性与目标导向的自主性。从被动响应的工具到主动决策的智能体，AI正在从“辅助人做事”向“替人做事”演进，这将对制造业的生产方式与组织形态产生深远影响。

这三个阶段不是截然割裂的，而是层层递进、相互交织的。企业的AI应用往往是多阶段并存的——既有成熟的单点应用，也在探索流程级的优化，同时布局着未来的模式创新。关键在于要有清晰的路径规划，让AI应用沿着价值递增的方向持续演进。

3.4 价值落地：业务场景是检验能力的唯一标准

“AI+数据”能力建设的最终目的，是为业务创造价值。脱离业务场景的技术堆砌，无论多么“高大上”，都只是空中楼阁。检验“AI+数据”能力的唯一标准，就是看它是否真正解决了业务问题、创造了商业价值。

AI与工业的融合不是简单的技术叠加，而是需要与具体的工业场景深度结合。工业场景的专业性、复杂性、多样性，决定了通用AI技术无法直接套用，必须经过领域化的适配与优化。“基础模型+行业应用”已经成为行业共识的应用范式——通过基础大模型提供通用能力，再结合行业知识与场景数据进行领域化适配，既能利用大模型的通用智能优势，又能满足工业场景的专业需求。

从落地节奏来看，工业大模型的应用大致会沿着从易到难、从非实时到实时的路径逐步深入。第一阶段通常是在经营管理环节嫁接基础大模型，比如智能客服、行业知识库、代码辅助生成等，这些场景对实时性要求不高，技术相对成熟，容易快速见效。第二阶段是向研发设计等非实时环节延伸，通过与工业机理的深度融合，实现智能辅助设计、工艺优化等应用，重构研发设计的工作模式。第三阶段则是向实时生产环节渗透，以具身智能机器人、智能调度系统等为载体，实现生产现场的自主智能决策与控制，这是工业大模型应用的深水区，也是价值最大的领域。

具体到业务场景，“AI+数据”能力的价值体现在多个方面：

在研发设计场景，AI可以辅助工程师进行设计创新、仿真优化、知识检索，缩短产品研发周期，提升设计质量。生成式设计技术甚至可以根据目标要求自动生成设计方案，突破人类思维的局限。

在生产制造场景，AI可以实现智能排程、过程优化、质量预测、设备预测性维护等，提升生产效率，降低生产成本，提高产品质量。数字孪生与AI的结合，更是可以实现生产过程的虚拟验证与实时优化，让生产管理从“事后补救”走向“事前预判”。

在供应链场景，AI可以提供更精准的需求预测、更合理的库存优化、更智能的供应商评估、更及时的风险预警，提升供应链的响应速度与韧性。在不确定性日益增加的商业环境中，供应链的韧性已经成为企业的核心竞争力之一。

在经营决策场景，AI可以实现经营数据的智能分析、异常预警、归因分析、预测模拟等，让管理者能够更及时、更全面、更深入地了解企业运营状况，做出更科学的决策。

这些场景不是孤立的，而是相互关联、相互支撑的。“AI+数据”能力的价值，最终体现在企业整体竞争力的提升上。

四、实践范式：虹信软件的全价值链产业数字化能力

4.1 从长虹实践到行业赋能：“甲方+乙方”的独特优势

在产业数字化服务领域，服务商的能力不仅体现在技术上，更体现在对产业的理解上。没有深厚的产业实践积累，就难以真正理解制造企业的痛点与需求，提供的解决方案也容易沦为“纸上谈兵”。

虹信软件在这方面具有独特的优势——作为长虹控股集团旗下数字产业核心企业，它既是长虹数字化转型的核心支撑力量，也是面向全行业输出数字化能力的服务商。这种“甲方+乙方”的双重身份，使得虹信软件的解决方案既具备深厚的产业实践根基，又拥有经过大规模验证的成熟度。

从2000年至今，虹信软件全程参与长虹从信息化1.0阶段的基础系统建设，到信息化2.0阶段的销产供一体化，再到信息化3.0阶段的全价值链流程打通，从数字化1.0阶段的工业互联网探索，到数字化2.0阶段的大数据、信创、AI新技术深化应用的数智化转型历程，积累了集信息化平台建设、智能产品开发、智能制造产业园区建设、产业数字化转型等于一体的丰富经验。

这一历程清晰地展现了制造业数字化转型的演进规律——从单点信息化到全价值链数字化，再到数据驱动的智能化，每一个阶段都为下一阶段奠定基础，能力在迭代中不断累积与跃升。这与工业AI从专用智能向通用智能演进的技术路径是高度契合的。

正是基于这样的深厚实践积累，虹信软件形成了“全价值链产业数字化综合解决方案服务商”的市场定位，构建了覆盖财务数字化、供应链数字化、数据智能应用、工厂数字化、泛ERP咨询实施等核心板块的完整产业数字化服务体系，能够为制造企业围绕“研产供销服”全流程、全栈式服务。

4.2 全栈式能力：构建“AI+数据”能力的完整体系

虹信软件的产业数字化能力，不是零散的产品堆砌，而是一套体系化的能力框架。它以数据智能为核心，以业务场景为载体，以技术平台为支撑，形成了覆盖制造企业全价值链的数字化服务能力。

数据智能是整个能力体系的核心引擎。围绕“抓准数据、看懂数据、用活数据”三大目标，虹信软件提供从数据采集、数据治理、数据分析到数据应用的全链路服务。其AIDP全域指标智能分析决策平台——虹御数，针对企业数据口径不一、管理协同难、决策支撑不足等问题，打造一站式指标服务与运营体系，实现“数出一孔、千人千面”，推动企业从经验驱动转向数据驱动。平台具备统一指标体系、AI智能问数、穿透式经营管理、智能预警归因四大核心能力，已在长虹内部建成2000+业务指标，联动14大业务管控域，实现决策效率提升80%+、库存周转率提升145%、订单交付周期缩短至11天。这些数字背后，是数据智能实实在在的价值创造。

工厂数字化是“AI+数据”能力在生产场景的集中体现。虹信软件集成物联网、大数据、人工智能、数字孪生等先进技术，为制造企业打造智能化、自动化、可视化的“黑灯工厂”。其解决方案覆盖生产供应链计划、高级排程、产品研发及工艺、生产过程执行、质量管理、仓储管理等全流程。自主研发的APS高级计划与排程系统，以“AI智能体+行业深度融合”双轮驱动为发展战略，能够实现多工序多资源的智能调度，显著提升生产效率与资源利用率。

供应链数字化聚焦于采购业务为核心抓手，整合销产供协同、智慧采购、供应链金融、决策分析四大核心功能，构建“四合一”智慧供应链平台。依托长虹成熟的供应链体系与实践经验，这套解决方案能够有效解决制造企业在供应链管理中面临的协同难、效率低、成本高等痛点，帮助企业提升供应链的响应速度与韧性。

财务数字化致力于构建全面且强大的数字化财务生态体系，涵盖财务共享、预算管理、合并报表、司库管理、综合档案、税务风控、财务分析等全栈式服务。其中虹税通税务管理产品构建了“风控、数据、知识、决策、运营”五位一体的税务数字化体系，通过RPA、NLP、OCR等AI技术的深度应用，可实现税务申报自动化、风险预警智能化、决策支持数据化，打造业财税金档一体化的全链路管理模式。

此外，泛ERP咨询实施与平台即服务构成了能力体系的两大支撑。前者已成功为近千家企业实施覆盖管理全过程的产品服务，积累了丰富的行业经验与实施方法论；后者构建了完备的研发管理体系，以企业应用开发平台为核心，采用云原生、微服务与AI原生深度融合的模式，为企业各类应用系统的快速开发、灵活部署、稳定运行提供统一的技术支撑。

这些板块间不是孤立存在的，而是相互协同、有机统一的整体。数据智能为各个业务场景提供数据与智能支撑，各个业务场景又反过来丰富数据资产、验证AI价值，平台则为整个体系提供技术底座。这样的全栈式能力，使得虹信软件能够为制造企业提供一站式的“AI+数据”能力建设服务。

4.3 实践成效：数据说话的价值验证

能力的价值，最终要靠成效来检验。虹信软件的“AI+数据”能力，不仅有完整的业务体系，更有经过大量客户验证的实践成效。

从内部的实践来看，数字化转型带来的价值是实实在在、可量化的。基于虹御数，决策效率提升80%以上，意味着管理者能够更快地获取信息、做出决策，在快速变化的市场中抢占先机；基于虹御数，库存周转率提升145%，意味着资金占用大幅减少，运营效率显著提升；基于虹御数，订单交付周期缩短至11天，意味着客户满意度提高，市场响应能力增强；基于企业应用开发平台，研发效率提升35%、交付质量提升60%，则体现了AI技术在研发领域的价值释放。这些数字不是凭空而来的，而是多年数字化建设积累的成果，是“AI+数据”能力价值的直接体现。

从对外的赋能来看，虹信软件已服务3000+客户，完成10000+项目，积累了丰富的行业经验。其服务的客户涵盖电子信息、装备制造、能源化工、日百快消、金融等多个行业，包括中国中车、中国铜业、中国海油、中国石油、国家电投、东方电气、长安汽车、云天化、五粮液、泸州老窖等大型央国企。能够得到这些行业领军企业的认可，本身就是对虹信软件能力的有力证明。

值得一提的是，在某能源客户的“AI+数据”项目中，虹信软件通过构建数据智能平台，帮助企业实现了数据的统一管理、深度分析与智能应用10个以上，提升了企业的经营决策水平与运营效率40%以上。能源化工行业与电子制造行业在业务特点、管理模式上差异巨大，虹信软件的解决方案能够跨行业有效落地，充分体现了其“AI+数据”能力的普适性与适应性。

这些实践案例共同验证了一个结论：“AI+数据”能力不是空中楼阁，而是能够实实在在为企业创造价值的核心能力。只要方法得当、路径正确，不同行业、不同规模的制造企业都能够构建起适合自身的“AI+数据”能力，在数字化转型的浪潮中抢占先机。

五、路径建议：制造企业用活“AI+数据”能力的关键步骤

“AI+数据”能力建设是一项系统性工程，不可能一蹴而就，需要科学规划、分步实施。结合产业研究成果与实践经验，我们提出制造企业用活“AI+数据”能力的五步路径建议。

5.1 第一步：顶层设计，明确战略方向

做任何事情，方向都是第一位的。方向错了，越努力偏离得越远。“AI+数据”能力建设也是如此——它不是简单的技术项目，而是涉及企业战略、组织、流程、文化的系统性变革，必须从战略高度进行顶层设计，避免碎片化建设与盲目投入。

在大模型时代，这一点尤为重要。AI技术发展日新月异，新概念、新产品层出不穷，企业很容易在技术的喧嚣中迷失方向，陷入“为了AI而AI”的误区。今天听说大模型好就上大模型，明天听说智能体火就做智能体，结果钱花了不少，真正的价值却没创造多少。

做好顶层设计，首先要回答几个关键问题：我们的业务痛点是什么？AI+数据能够在哪些环节创造最大价值？我们当前的能力现状如何？建设的优先级是什么？需要什么样的组织与人才保障？这些问题想清楚了，战略方向自然就明确了。

对于不同的企业，答案可能各不相同。有的企业生产效率是瓶颈，就应该从工厂数字化切入；有的企业供应链问题突出，就应该优先建设供应链数字化能力；有的企业管理粗放，就应该从数据智能与经营分析入手。没有放之四海而皆准的方案，适合自己的才是最好的。

在顶层设计的过程中，选择有经验的合作伙伴能够起到事半功倍的效果。专业的数字化服务商拥有丰富的行业经验与成熟的方法论，能够帮助企业进行现状诊断、架构设计、路线图制定，让“AI+数据”能力建设少走弯路。

5.2 第二步：夯实基础，构建数据体系

方向明确之后，就要从基础做起。数据是AI的基础，没有高质量的数据体系，AI应用就无从谈起。企业应当将数据体系建设作为“AI+数据”能力建设的基础工程，下大力气夯实数据基础。

很多企业在推进数字化转型时，容易犯“重应用、轻基础”的毛病——急于看到AI应用的效果，却不愿意在数据治理上下功夫。结果就是，AI项目做了一个又一个，每个项目都要重新做数据准备，重复建设，效率低下，质量也难以保障。这就是所谓的“孤岛式AI”困境——各个AI项目各自为战，数据不打通，能力不沉淀，形不成规模效应。

打破“孤岛式AI”的关键，就是构建企业级的数据生态系统。通过统一的数据架构与治理体系，让数据从各个项目的“私有财产”变成企业的“公共资产”，一次建设、多次复用，大幅降低AI应用的门槛与成本。

构建数据体系，需要从几个方面着手：一是统一数据标准，解决“语言不通”的问题；二是完善数据采集，扩大数据的覆盖面与时效性；三是强化数据治理，持续提升数据质量；四是建设数据中台，实现数据的统一管理与服务。

在大模型时代，数据体系建设的意义更加重大。工业大模型的训练与优化，需要大量高质量的工业数据作为支撑。定制化工业数据集的生成，已经成为工业AI技术发展的重要趋势之一。企业如果能够提前布局数据体系建设，积累高质量的工业数据资产，就能在未来的工业大模型应用中占据主动。

5.3 第三步：场景切入，聚焦价值创造

基础夯实之后，就要开始AI应用的落地。这里要特别强调的是，“AI+数据”能力建设不能贪大求全，一上来就想做个“大而全”的系统。正确的做法是从具体的业务场景切入，聚焦价值创造，通过小步快跑、快速迭代的方式逐步推进。

为什么要从场景切入？因为只有落地到具体场景，AI的价值才能真正体现出来，才能获得业务部门的认可与支持，才能形成正向循环。如果一开始就铺得太大，周期长、见效慢，很容易在过程中失去信心与动力，最终不了了之。

选择场景也是有讲究的，不是随便选一个就行。一般来说，好的切入点应该具备几个特点：一是业务价值高，投入产出比好，能够快速见效，用成果说话；二是数据基础好，数据质量高、获取容易，降低落地难度；三是技术成熟度高，有成功案例可以借鉴，控制技术风险；四是业务协同好，业务部门积极性高、配合度好，确保应用能够真正用起来。

从工业大模型的应用规律来看，落地节奏通常是从易到难、从经营到生产逐步深入的。可以先从经营管理等相对容易的场景切入，快速验证价值；再逐步向研发设计等非实时环节延伸；最后向实时生产环节渗透。这样的路径既符合技术发展的规律，也符合企业管理的逻辑。

虹信软件在多年的实践中，积累了大量经过验证的场景化解决方案，从工厂数字化到供应链数字化，从财务数字化到数据智能应用，能够帮助企业快速找到适合自身的切入点，实现价值的快速释放。

5.4 第四步：平台赋能，实现规模效应

当单点场景的AI应用取得成功之后，就不能一直停留在“小打小闹”的阶段了。企业需要通过平台化的方式，将AI能力沉淀为可复用的平台能力，实现从点到面的规模化效应。

平台化是工业AI发展的必然趋势。“基础模型+行业应用”已经成为行业共识的范式，通过MaaS（模型即服务）、PaaS（平台即服务）的产业生态，企业能够以更低的成本、更快的速度部署AI应用。如果说单点应用是“手工打造”，那么平台化就是“工业化生产”，效率与规模不可同日而语。

平台化建设的核心，是将AI能力标准化、服务化、产品化。具体来说，包括几个方面：一是构建算法模型库，沉淀各场景的AI模型与算法，实现统一管理、部署与运维；二是提供开发工具链，降低AI应用的开发门槛，提升开发效率；三是封装服务化接口，让AI能力像水电一样，随用随取，方便各类业务系统调用；四是建立持续迭代机制，通过数据的持续积累与反馈，不断提升模型的性能与效果。

平台化的好处是显而易见的。一方面，它能够大幅降低AI应用的成本与门槛，让更多的业务场景能够用上AI；另一方面，它能够实现AI能力的集中管理与持续优化，保障AI应用的质量与安全。更重要的是，平台化能够形成规模效应——平台上的应用越多，数据就越多，模型就越准，价值就越大，形成良性循环。

虹信软件的企业应用开发平台能够为企业的数字化应用建设提供强有力的技术支撑，帮助企业快速构建可复用、可扩展的数字化能力体系，实现从单点应用到规模效应的跃升。

5.5 第五步：生态协同，构建产业优势

“AI+数据”能力的建设，不是企业单打独斗能够完成的。在技术飞速发展、分工日益精细的今天，任何一家企业都不可能掌握所有的技术与资源。构建开放协同的产业生态，汇聚各方力量，共同推动产业数字化转型，已经成为必然选择。

为什么生态协同如此重要？首先，从技术角度看，AI技术的复杂度与投入越来越高，特别是大模型技术，研发成本巨大，不是一般企业能够承担的。通过生态合作，企业可以站在巨人的肩膀上，利用成熟的技术与产品，聚焦于自身的业务创新。其次，从产业角度看，数字化转型涉及上下游多个主体，只有产业链整体协同推进，才能最大限度地释放数据的价值。最后，从人才角度看，数字化转型需要复合型人才，而人才的培养需要产学研各方的共同努力。

对于制造企业来说，融入产业生态可以从几个方面入手：一是与技术服务商合作，借助其技术能力与行业经验，加速自身的转型进程；二是与产业链上下游协同，推动数据的顺畅流动与共享，提升整个产业链的竞争力；三是参与行业标准制定，提升在行业中的话语权与影响力；四是加强产学研合作，为转型提供持续的技术与人才支撑。

虹信软件作为全价值链产业数字化综合解决方案服务商，不仅自身拥有完整的技术与服务能力，还积极构建开放的产业生态。与西门子、SAP、华为、阿里云、腾讯云等众多国际国内企业达成了战略合作；完成了鲲鹏、麒麟、飞腾、统信、人大金仓、达梦等多家厂商的技术兼容互认；与中国农业大学、四川大学、电子科技大学、四川农业大学、西南财经大学等高校成为产学研伙伴。这样的生态布局，使得虹信软件能够为企业提供更加多元、更加灵活的解决方案，更好地满足不同企业的需求。

六、结论与展望

制造业的数字化转型是一场深刻的产业变革，而“AI+数据”能力正是这场变革的核心驱动力。从数据的采集与治理，到AI的应用与赋能，再到业务场景的价值落地，“AI+数据”能力构建了一个完整的价值闭环，推动着制造业从经验驱动向数据驱动、从单点优化向系统优化、从自动化向智能化的深刻转变。

特别是生成式AI与大模型技术的爆发，为制造业的智能化转型带来了全新的可能性。工业大模型、AI智能体、生成式设计等新技术、新概念不断涌现，正在重塑人们对制造业未来的想象。从研发设计到生产制造，从供应链管理到经营决策，AI的价值正在向更深层次、更广范围渗透。这是一个充满机遇的时代，也是一个充满挑战的时代。

虹信软件的实践则证明，制造企业的“AI+数据”能力建设，需要以数据智能为核心，以业务场景为载体，以技术平台为支撑，形成完整的能力体系。通过“抓准数据、看懂数据、用活数据”的递进路径，企业能够逐步释放数据的价值，实现从数据驱动到智能驱动的跃升。更重要的是，这些能力不是纸上谈兵，而是经过了大量实践的检验，创造了实实在在的商业价值。

展望未来，随着大模型、数字孪生、工业互联网等技术的持续发展，制造业的“AI+数据”能力还将不断进化。工业大知识模型的构建，可能会彻底改变工业知识的管理与应用方式；AI智能体的成熟，可能会让生产系统的自主化程度达到新的高度；多模态大模型的发展，可能会让机器对工业场景的理解更加接近人类的水平。技术的进步没有止境，“AI+数据”能力的提升也没有终点。

对于制造企业而言，用活“AI+数据”能力，不是一道选择题，而是一道必答题。在数字化转型的浪潮中，不进则退，慢进也是退。谁能够率先构建起强大的“AI+数据”能力，谁就能够在未来的产业竞争中占据主动。当然，能力建设不是一蹴而就的，需要科学的路径、坚定的决心、持续的投入。而选择像虹信软件这样有深厚产业实践根基、有完整业务体系、有丰富服务经验的合作伙伴，无疑是一条更加高效、更加可靠的转型路径。

我们有理由相信，随着“AI+数据”能力在制造业的深度普及与应用，随着工业大模型技术的不断成熟与落地，中国制造业必将迎来更加高质量、更加智能化、更具竞争力的美好未来。这不仅是企业的机遇，也是整个产业的机遇，更是中国制造迈向中国智造的关键一步。

参考文献

[1] 任磊, 王海腾, 董家宝, 等. 工业大模型：体系架构、关键技术与典型应用[J]. 中国科学:信息科学, 2024.

[2] 张朋, 张洁. 生成式人工智能的工业应用技术与前景[J]. 自动化仪表, 2024.

[3] 秦小林, 王宇, 李弟诚, 等. 工业大模型应用技术：综述与展望[J]. 软件导刊, 2024.

[4] 丁子哲. 浅析AI大模型赋能制造业央企发展新质生产力[J]. 新型工业化, 2024(05).

[5] 翟锡豹. 工业大模型发展趋势及策略建议[J]. 中国工业和信息化, 2024.

[6] 蔡永明, 马夏夏. 生成式人工智能(AIGC)赋能工业企业高质量发展的机制与建设策略[J]. 济南大学学报(社会科学版), 2024.

[7] 栾燕, 孟祥曦. 人工智能大模型与新型工业化融合的路径与挑战[J]. 信息通信技术与政策, 2023.

[8] 臧冀原, 季桓永, 黄庆学. 数智化赋能传统产业转型升级[J]. 中国科学院院刊, 2024.

[9] 朱兰. 人工智能与制造业深度融合：内涵、机理与路径[J]. 农村金融研究, 2023(8).

[10] 赵京鹤. 面向生产制造业的工业数据中台架构方法[J]. 中国自动识别技术, 2024(4).

[11] 王海萍, 刘家东, 李亚宁. 原材料工业人工智能应用发展分析——基于全球247个应用典型案例[J]. 新型工业化理论与实践, 2024.

[12] 黄旭, 洪美玲. 生成式人工智能助力数字经济高质量发展的影响机制与提升路径[J]. 南方经济, 2024(8).

[13] 郑世林, 陶然, 杨文博. ChatGPT等生成式人工智能技术对产业转型升级的影响[J]. 产业经济评论, 2023.

[14] Gröger C. There Is No AI Without Data: Industry Experiences on the Data Challenges of AI and the Call for a Data Ecosystem for Industrial Enterprises[J]. Communications of the ACM, 2021.

[15] Peres R S, Jia X, Lee J, et al. Industrial Artificial Intelligence in Industry 4.0 - Systematic Review, Challenges and Outlook[J]. IEEE Access, 2022.

[16] Bottaccioli L, Cerquitelli T, Pagliari D J, et al. Manufacturing as a Data-Driven Practice: Methodologies, Technologies, and Tools[J]. PROCEEDINGS OF THE IEEE, 2021.

[17] Xu J, Kovatsch M, Mattern D, et al. A Review on AI for Smart Manufacturing: Deep Learning Challenges and Solutions[J]. Applied Sciences, 2022, 12(16): 8239.

[18] Andronie M, Lăzăroiu G, Iatagan M, et al. Artificial Intelligence-Based Decision-Making Algorithms, Internet of Things Sensing Networks, and Deep Learning-Assisted Smart Process Management in Cyber-Physical Production Systems[J]. Electronics, 2021, 10(20): 2497.

[19] Lee J, Su H. A unified industrial large knowledge model framework in Industry 4.0 and smart manufacturing[J]. International Journal of AI for Materials and Design, 2023.

[20] Li Y, Zhao H, Jiang H, et al. Large Language Models for Manufacturing[J]. arXiv preprint arXiv:2410.21418, 2024.

[21] Xia Y, Shenoy M, Jazdi N, et al. Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents[J]. arXiv preprint arXiv:2304.14721, 2023.

[22] Ren Y, Liu Y, Ji T, et al. AI Agents and Agentic AI–Navigating a Plethora of Concepts for Future Manufacturing[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2025.

[23] Lai Y, Bai J, You Y, et al. Insights into the Development Trends of Industrial Large Language Models[J]. Trends in Computer Science and Information Technology, 2024.

[24] De Simone V, Di Pasquale V, Miranda S. An overview on the use of AI/ML in Manufacturing MSMEs: solved issues, limits and challenges[J]. Procedia Computer Science, 2023, 217: 1820-1829.

[25] Jing F, Zhang Y, Gao M, et al. A Review of Federated Large Language Models for Industry 4.0[J]. Sensors, 2026, 26(4): 1116.