本文梳理了协鑫、汇川等十余家企业一线智造人分享的AI落地真实卡点,拆解当前制造业AI落地的核心瓶颈。 ## 1. 十余位一线智造人披露AI落地真实判断,暴露全链路卡点 本次闭门会于7月10日由虎嗅智库在苏州举办,参会嘉宾来自协鑫、汇川、追觅等十余家制造、消费企业,要求分享案例同时暴露落地卡点。 参会嘉宾从不同生态位输出了10余项独家判断,涵盖工业AI技术路线、供应链、研发、组织、数据安全等多个维度,核心卡点包括关键参数不可观测、负样本不足、跨部门打通难、数据安全风险等。 ## 2. AI落地制造业的三大核心瓶颈 虎嗅智库结合现场交流与调研数据,总结出当前阻碍AI从单点试点升级为平台化落地的三座核心大山。 ### 第一座山:关键变量不可观测 不同于天然数据可采集复用的互联网场景,工业现场的热态工件变形量、催化剂活性等核心关键变量往往无法直接测量,传感器只能采集部分数据,模型只能盲人摸象。 ### 第二座山:AI输出不可验证、无人担责 企业无法证明AI输出在生产系统中稳定正确,即便AI能输出代码、预测结果、工艺建议,也没人敢签字让AI直接进产线运行。 ### 第三座山:受数据安全限制,进不了核心业务 乙方大模型与企业内部系统对接存在很深的数据安全鸿沟,企业担心核心数据泄密,多数AI项目无法进入核心业务落地。 ## 3. 虎嗅智库闭门会升级,后续还有多场智造主题活动 虎嗅智库将本次闭门会升级为2.0版本,设置痛点暴露、路径探讨、边界复盘三个模块,推动嘉宾共同完成从痛点到边界共识的闭环讨论。 本季度虎嗅智库将围绕制造供应链等三大主题,推出2场线下判断型闭门会与3场线上圆桌活动,本次闭门会的多家企业落地专题内容也将陆续发布。
与协鑫、汇川、追觅十余位“智造人”,看清AI落地的真瓶颈
原创2026-07-20 14:44

与协鑫、汇川、追觅十余位“智造人”,看清AI落地的真瓶颈

头图 | 苏州虎嗅会议室,闭门会现场拍摄


过去一年,AI在制造与供应链业的话题热度涨得很快。但真正走进车间的人知道,事情没那么顺利。

 

7月10日,虎嗅智库在苏州组织了一场闭门交流,十几位来自协鑫、派克新材、追觅科技、汇川技术、来伊份、万事利、圣奥、知微行易、上海家化等企业的一线实践者,聊了一下午。


这场会的规则很简单:各自讲具体的AI应用案例,但必须暴露卡点。


这不仅是一场经验交流,而是一次高密度的“判断共建”。


从供应链负责人到一线解决方案科学家,不同生态位的角色围坐而谈,共同拆解AI进入生产、研发、供应链与经营现场后的真实进展与真实卡点。并试图回答那个最核心的问题——


当多数企业已经突破单点试点、进入横向复制与平台化阶段后,真正的分水岭在哪里?


10+独家判断:外围很热,产线很冷


会上,多位嘉宾的AI实践细节首次披露,涵盖从销量预测、智能排产到工艺控制、能源交易的全链路。但不同于案例展示,每位嘉宾的核心输出被收敛为一句判断:


方宁 | 汇川技术 智能制造开发及应用专家:工业AI的瓶颈不在算力在观测,主张以因果推断替代纯仿真,从控制层切入工艺闭环。


李貌 | 追觅科技 个护事业群供应链端ITBP:端到端供应链AI已跑通外围环节,但制造核心仍受困于负样本不足与关键参数不可观测


侯齐 | 追觅科技 洗衣机事业群研发负责人:研发端AI Coding提效明显,但核心挑战在于用AI打通制造与研发的前后端规则。


赵宇乾 | 派克新材 副总经理:AI必须与组织重构挂钩。当下自动工艺设计覆盖七成产品,卡点是制造过程参数的可观测性(用于自动工艺模型优化),导致指导工艺与可执行工艺之间存在断层。


汤光先 | 协鑫能科晟能市场管理部总经理:电力市场化催生AI交易新基建,时序大模型预测电价趋势,但博弈论困境与突变预测仍是难点。


江军 | 来伊份 CTO:AI在门店巡店与Coding场景已见效,但“AI店长”经验复制受困于幻觉与组织知识不理解


刘蒙 | 追觅科技 个护事业群IT负责人:IT视角下Agent想法很多,但数据安全黑盒与权限壁垒让多数项目无法如期上线


高飞 | 上海家化 AI应用专家:与供应链关系密切的AI应用集中在巡店、测肤与需求预测,但快消SKU爆炸与渠道碎片化让预测准确率天花板明显。


吴方圆 | 万事利丝绸 AI生态负责人:从AI设计到无水印染一体机打通小单快反,但跨部门AI串联仍是硬骨头。


彭俊松 | 知微行易 首席科学家:企业软件黑盒化是AI进入执行层的最大障碍,主张以“代码即语义”白盒化重构工业系统。


某头部新能源智能制造负责人:以“做小事”方法论推进AI,但工艺质量模型与工控系统未打通、OT安全能力缺失是最大隐患。


汇川技术方宁博士正在分享AI落地案例


虎嗅智库观察:三座山挡住执行层

 

尽管制造业已被公认为AI落地的重要阵地,但大多数企业仍处于局部优化阶段。数据治理不统一、系统黑盒化、组织KPI与AI目标不对齐等基础设施问题,依然是阻碍AI从插件升级为行动力的深层羁绊。

 

结合现场交锋与调研问卷交叉数据,我们将核心瓶颈抽象为三座山:

 

第一座山:不可观测。 


工业现场不是互联网场景,数据不是天然可采、可标注、可复用的。


工业现场的关键变量——热态工件变形量、催化剂真实活性、产品核心温度——往往无法直接测量。传感器只是把高维真实状态压缩成几个数值,“你看到的永远只是部分真相”。


当关键变量看不见,模型再聪明也是盲人摸象。

 

第二座山:不可验证、不可担责。 


AI能写代码、能做预测、能给建议,但企业无法证明它在生产系统里稳定正确。例如,ChatGPT写的代码仍需要人干预验证;垂域模型做了工艺质量闭环,但未与工控结合;预防性维护做了大量工作,但与质量不挂钩。


AI输出不是问题,问题是企业无法证明它在生产系统里稳定正确。代码能写、预测能做,但谁敢签字让它直接进产线?

 

第三座山:不可执行、进不了核心。 


几乎每个嘉宾都绕不开同一个问题:数据从哪来?怎么保证安全?


这导致很多想法无法落地——乙方大模型与内部系统真要结合的话,鸿沟太深,“不知AI后台如何处理数据,财务数据、研发图纸可能泄密”。进不了核心业务。

 

从场景感知到共识导航:虎嗅智库闭门会的升级

 

市场对AI案例的需求正在变化。


过去,企业需要“成功案例”;现在,决策者更需要的是:哪些经验可复用,哪些路径不能照抄,AI在什么条件下才真正有效。


虎嗅智库也在持续迭代闭门会——本场会议正是全新升级的2.0版。会议有三个模块组成:


1、真实需求与痛点暴露。由甲方企业直接讲清AI落地现状,以及最关心的ROI验证、OT融合、数据治理等问题。


2、路径探讨与解法对照。结合制造业真实场景,讨论可迁移的实施路径、选型逻辑与落地方法。


3、边界判断与复盘。共同复盘成功与受挫的关键节点,判断AI在什么条件下见效,什么情况下容易失灵。


这样的议程设计,让嘉宾不只是“听众”,而是共同参与判断的“评审人”。


在现场,追觅的供应链Agent困境,与汇川的因果推断路线形成对照;协鑫的电力交易博弈,与某头部新能源的OT安全焦虑相互映照;派克新材的组织重构思考,也与知微行易的白盒化解法彼此验证。多案例交叉讨论之下,闭门会完成了从痛点暴露、路径拆解到边界共识的闭环。

 

为此,虎嗅智库将进一步升级探讨密度与深度。本季度将继续聚焦制造供应链,辅以营销服、运营自动化共三大核心主题,推出2场线下闭门会及3场线上圆桌,与行业一同拆解真实落地的分水岭:


8.07   线下判断型闭门会    

8.13   502线上同行    

8.27   502线上同行    

9.10   线下判断型闭门会    

9.21   502线上同行    


添加智库小虎提前获得活动信息



同时本次闭门会的后续专题内容即将发布,敬请关注:

 

汇川技术:OT侧的因果推断与“实因智能体”技术路线

上海家化:快消行业AI应用的边界与天花板

追觅科技:从供应链到研发端的Agent落地实录

知微行易:企业软件白盒化与工业AI底座重构

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文章标题:与协鑫、汇川、追觅十余位“智造人”,看清AI落地的真瓶颈

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