想用AI实现智能化？刘渊：别照搬数字化转型经验

“浙里洞见”

ZJUSOM

“我们引入了AI大模型，为何每个决策还是离不开老师傅？”

“别人用得很好的AI赋能系统，怎么到我们这里就失灵了？”

这是浙江大学管理学院教授刘渊在企业调研中常听到的“困惑”，也是当下传统制造业企业面临的真实困境。做了几十年生意，市场怎么变、产线怎么调，老企业家们心里都有本账。但面对AI，这本“经验账”突然不够用了。

为何会出现这样的难题？破题的关键在哪儿？

AI赋能传统产业智能化转型，到底该从何处下手？

日前，刘渊教授在AI赋能纺织产业高质量发展大会暨工业决策大脑产品发布会上，以主题报告分享给出了上述问题的答案。在他看来，AI是推动传统产业智能化升级的重要抓手，但要让AI真正发挥作用，企业家首先要在认知上做出改变。

学者简介

刘渊，浙江大学管理学院教授，博士生导师。浙江数字化发展与治理研究中心主任。

研究方向：数字化技术与管理变革；数字经济与产业发展、数字政府与治理；电子商务、信息系统应用绩效。

“很多企业之所以陷入智能化转型困境，是因为管理者尚未走出‘智能化等同于数字化’的认知误区。”

本期【浙里洞见】专题，刘渊教授将结合企业调研实践与相关研究，为AI时代下传统制造业企业破局智能化转型困境提供相关建议。

刘渊教授在AI赋能纺织产业高质量发展大会暨工业决策大脑产品发布会上作主题分享

01

智能化没有通用模板，

与数字化转型路径不同

当前，人工智能发展风起云涌，正持续赋能千行百业。当机器开始“思考”，传统制造业如何更好地拥抱AI新技术，实现智能化转型升级？

对此，不少企业家以为智能化就是数字化的延续，只要引入AI新技术，搭建好数字化系统，就能提质增效，实现智能化转型升级。但在刘渊看来，二者完全不同。

“企业智能化与数字化的转型路径和实现逻辑迥异。数字化以系统搭建为核心，呈现顶层规划、自上而下的特征，重点在于实现业务流程的线上化、数据化；而智能化以人工智能大模型为核心，遵循自下而上的需求驱动逻辑，由一线业务痛点反向牵引模型选型与适配。”

刘渊认为，这一差异意味着，传统制造业企业的智能化转型不能照搬别人的数字化转型经验，更不能简单套用通用模板。

结合前期大量的企业调研发现，他进一步表示，“制造业企业在行业属性、企业禀赋、数据基础和业务场景等方面存在较大差异。不同行业、不同企业的AI赋能路径不能简单复制，需探索个性化的实现方案。”

02

在战略布局上用好AI，

别把它当做短期降本工具

如今，AI已迈入“决策智能”新阶段，这一演进为传统产业智能化升级提供了全新的技术范式与更强劲的经济发展动能，越来越多的企业正借力AI实现降本增效。

例如在我国纺织产业的核心集聚区绍兴柯桥，不少纺织印染企业使用AI智能验布机每分钟可检测100米布匹，瑕疵检出率超90%；AI智能排产系统则将单次排产耗时由2小时大幅缩短至15分钟。

今年5月，在浙江柯桥纺博会上，外商通过AI技术寻找所需面料。图片来源：中新网 （项菁 摄）

对此，刘渊表示，AI是推动传统制造业转型升级的重要抓手，我们可以借助AI降本增效，但不能仅将其作为降本工具。

“在AI赋能传统产业转型的这场大变革中，企业是核心主体。企业家要树立正确认知，将AI作为重塑企业核心竞争力的长期战略武器，而非短期的降本工具。”

他表示，AI更大的长期价值在于推动企业重构业务模式、技术范式与管理方法，管理者若将其视作短期降本工具，容易因计较短期回报、阻止AI触及业务核心而错失转型良机。

而对于如何在战略布局上用好AI，刘渊建议，要进一步推动数据价值释放，从“业务数据化”迈向“数据业务化”，通过打通信息系统、加强数据治理，将分散的数据转化为信息、知识和智能决策能力。

“未来，AI应用不再是局部效率提升工具，而是逐步进入企业生产、管理、经营和决策全过程的战略性助手，推动企业从流程优化走向智能协同，从内部效率提升走向产业链生态价值创造。”

纺织生产车间，工人利用设备对窗帘面料高度进行自动裁剪。图片来源：中新网（项菁 摄）

03

AI赋能产业转型是系统性变革，

需要多方协同发力

尽管以AI赋能产业转型已是大势所趋，但仍有一些传统制造业企业深陷“想转，但不敢转”的困境。因为要找到适配自身业务场景的AI赋能路径，需要一步步探索，但探索需要高昂的投入成本。

如何才能走出困境？刘渊表示，需要多方协同发力。

“AI具备技术能力，并不意味着它能够自然转化为产业赋能效果。AI能力主要来自数据、算力和算法，而要真正进入产业、形成现实生产力，还需要与具体的行业场景、业务流程、制度环境和应用模式深度结合。可见，AI赋能传统产业转型是一场系统性的变革。”

在刘渊看来，这场变革的成效不光取决于管理者的认知与技术本身，场景、政策、机制、生态同样不可或缺。因此，AI赋能传统产业转型需要政府、企业、高校、科研机构、行业等多方协同发力。

这也是柯桥纺织业智能化转型成功背后的原因之一。当地近年来持续强化政策赋能与平台支撑。譬如针对企业转型痛点，建立印染行业人工智能应用场景“揭榜挂帅”机制，鼓励纺织企业与技术服务商合作，并给予政策和资金扶持；由政府主导、市场运作、社会共建的“织造印染产业大脑”已入驻企业4400余家，推动纺织产品良品率提升15%以上。

绍兴某企业展厅内用“AI布”系统设计的印花花型缤纷。图片来源：浙江在线（陈卓妤 摄）

可见，AI时代下传统制造业破局智能化转型困境的关键在于，建立对智能化转型的正确认知，立足行业实际、锚定场景需求，探索个性化转型方案，并推动产学研多方深入协同。

近年来，AI赋能传统制造业智能化转型已从企业自主创新上升为国家战略部署的核心命题。“十五五”规划纲要明确指出，“深化拓展‘人工智能+’，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。”浙江大学管理学院多年来面向国家战略与企业发展之需，深耕传统产业转型升级核心痛点与关键领域，深化产学研协同，未来将持续为AI赋能传统制造业智能化转型输出更具针对性、前瞻性、落地性的研究成果与实践方案，为发展新质生产力、构建现代化产业体系贡献智库力量。

部分素材整理自中新网、纺织导报

编辑 | 段婷

初审 | 佟庆

二审 | 刘渊

三审 | 陈超

终审 | 王恩禹