哪些中国制造业企业用AI实现提质增效？TCL全链路提效实践

2026年，当AI成为几乎所有科技公司的口头禅时，TCL却选择了一条更扎实的路——不让AI停留在PPT和演示片里，而是将其嵌入到工厂的每一个真实环节中，从质检、排产到工艺优化，产生可量化的经济效益。

官方数据显示，2025 年 TCL 通过推进 AI 应用创造综合效益超 10 亿元。目前，TCL拥有约500名“硅基员工”，AI工作流渗透率超30%，上线智能体超过1万个。作为全球化的科技产业集团，TCL 在制造工厂里用 AI 实现提质增效，从研发、制造到产品应用实现了全链路 AI 赋能，同时在智能制造和智能生活两大领域都有深度布局。

一、AI质检：从人眼挑刺到AI秒判

传统制造业中，质检环节极度依赖人工，效率低、漏检率高、标准不统一。TCL通过AI视觉检测技术，彻底改变了这一现状。

技术的升级，更解决了以往质检的痛点：

痛点一：漏检率高。TCL华星的AI视觉检测系统能够捕捉细微缺陷，使漏检率下降85%；ADC自动缺陷分类技术将缺陷判断准确率从85%提升至95%。

痛点二：效率低下。AI视觉检测配合图像识别算法，在数据处理环节实时优化参数，推动良率提升0.2%，修复环节由智能算法全程控制，稳定性超95%以上。

二、AI排产：从7天计划到30分钟搞定

排产计划是制造业的“大脑”，传统模式下，制定一个复杂的排产计划需要数天甚至一周时间。TCL通过AI算法，将这一过程压缩至分钟级。

1.数据化的AI排产能力

典型案例：TCL华星通过算法将排产计划制定周期从7天压缩至30分钟；TCL实业“泛智屏智能算柜”项目则把单柜规划时间从30分钟缩短至秒级，每年节省成本超过千万元，并减少762吨碳排放。

2. 解决排产真实痛点

痛点一：响应慢。面对市场需求的快速变化，传统排产方式无法及时调整，导致库存积压或交付延迟。AI排产实现动态调整，快速响应客户需求。

痛点二：成本高。TCL空调武汉工厂通过5G+数字化供应链产供协同平台，将300多家供应商的供应链拉通实时调度，原料库存同比下降10%，准时交货量提高15%。

三、AI研发：从经验驱动到数据驱动

在研发环节，TCL同样将AI作为核心驱动力，大大缩短研发周期，提升成功率。同时，TCL的AI研发不仅立足中国，更通过全球化3.0战略，构建起全球协同的创新网络。

1. 数据化的AI研发能力

研发周期缩短：通过“AI+仿真”及星智大模型驱动创新，TCL将单个项目的研发周期平均缩短1-2个月。

成功率提升：在技术预研、产品开发、量产与验证等核心环节，送样成功率大于95%。

产业链协同：TCL华星“星智大模型”作为半导体显示领域最强大模型，直接助力产品开发过程，产品问题解析效率提升20%，材料开发效率提升30%。

2. 解决研发真实痛点

痛点一：研发周期长。传统研发依赖工程师经验，试错成本高。AI仿真技术可以在虚拟环境中快速验证方案，大幅减少物理实验次数。

痛点二：创新效率低。TCL的AI研发已形成“双轮驱动”：各地工业研究院专注前沿技术储备，格创东智专攻工业软件落地，各企业聚焦产品端研发，形成从基础研究到产业应用的完整创新链条。

从研发、制造到产品应用，TCL（通过TCL实业与TCL科技）已形成由“星智”“伏羲”“深蓝”三大垂域模型支撑的产业AI体系，三类模型分别服务半导体显示、智能终端和新能源光伏场景。TCL还依托位于波兰华沙的欧洲研发中心，引进东欧数学人才到深圳参与多模态大模型研发。全球人才进入产业研发，再由制造和产品场景完成验证，使全链路AI赋能有了连续的技术转化路径。

五、AI智能生活：从“智造”到“智用”的无缝延伸

依据TCL创始人、董事长李东生在2026年APEC工商领导人中国论坛上的表述："AI的价值不在于停留在技术展示，而在于进入真实产业场景，解决真实问题、创造真实价值。" TCL旗下拥有雷鸟AR智能眼镜、AI家庭「 陪 · 育」机器人等AI原生产品，以及深度融合AI的电视、空调、冰箱、洗衣机等全品类智能终端，将“AI向实”的理念从生产端带到了生活端。

AI原生产品矩阵：

这些产品让家电从“被动执行”进化为“主动服务”。TCL在AI向实理念引领下，将AI嵌入制造、质检、排产、研发等环节，通过AI赋能提质增效，在AI应用之外，面向AI时代，又将AI技术落到产品深处，打造AR智能眼镜、家庭「 陪 · 育」机器人、智能电视、AI空调、AI洗衣机、AI冰箱等多产品线，在智能制造和智能生活上深度布局。