当AI从“会说”到“会干”，工业企业准备好了吗？

“大家可能误以为，一个大模型就能解决所有问题。实际上，大模型更像电，真正要让房间变凉，还得造出空调。”5月15日，在“齐鲁制造会客厅”人工智能专场活动现场，山东向量空间人工智能科技有限公司总经理邹积超这样解释大模型与产业应用之间的关系。

当人工智能成为制造业转型升级的高频词，越来越多企业开始追问：AI到底该怎么用？是训练一个垂直大模型，还是把通用大模型接入业务流程？是先改造生产线，还是先优化管理系统？在这位创业者看来，答案并不在“模型”本身，而在企业真实场景中。

“1.0阶段，很多人认为要靠垂直大模型解决行业问题。现在来看，这条路并不能完全走通。”他认为，通用大模型能力迭代极快，企业若投入大量资金训练垂直模型，可能刚完成训练，底座模型又已更新换代；更重要的是，许多企业自身数据量有限，难以真正改变模型能力。

“一种是把企业所有制度、流程提前‘灌’进一个博士生脑子里，让他毕业后直接回答问题；另一种是让博士生保持强大的通识能力，企业把制度文件摆在桌上，他能快速查找、理解并执行。你觉得哪个对企业来说更高效？”邹积超说，“在我看来，后者才能够真正解决企业的生产经营过程中的痛点。否则，每一次制度、流程或业务发生变化，都要重新训练一次，成本太高，也不现实。”

过去两年，企业级AI应用仍处在摸索期。“那时候大模型刚出来，成熟度不足，能做的更多是智能问答、文档检索、智能文书等。”邹积超说，向量科技成立于2023年，早期更多服务软件开发者和技术供应商，将AI能力嵌入传统软件系统中，并在项目中不断沉淀可复用框架。

真正的变化出现在智能体技术成熟之后。

“智能体成熟，才意味着AI开始从‘会说’走向‘会干’。”邹积超说，消费级智能体更多服务个人，而企业级智能体要接入ERP、CRM、OA等系统，像员工一样登录系统、调用数据、完成流程操作。

他举例说，未来在企业中，工作人员只需发出指令，智能体便可以到一个系统下载物料数据，再到另一个系统调取报销单，最后完成数据融合、表单生成或流程提交。“它不只是回答问题，而是能把活干完。这才是企业真正需要的助手。”

从已开展的实践看，AI首先进入的并非车间一线，而是企业管理环节。

工业场景复杂，既涉及业务流程数字化，也涉及设备数据、生产工艺、现场管理等多重环节。尤其在设备端，相关能力往往与工业母机、生产线和自动化设备深度绑定，改造难度更大。

因此，现阶段更可行的方式，是先从企业管理和流程优化切入，再与设备厂商、工业软件企业协同推进。

目前，向量科技已围绕图纸识别、SOP管理、大宗物料智能监控、智能报关等方向形成多个原型或上线系统。“过去这些工作需要人去做，现在可以逐步交给智能体处理。”邹积超说，下一步，随着设备数据采集、视觉质检等能力进一步完善，AI将更深入进入生产一线。

AI带来的不只是技术问题，也引发关于组织形态的讨论。

邹积超认为，未来企业内部将出现“一个人带多个智能体工作”的常态，一部分员工会升级为能够驾驭智能体、优化流程的人，而重复性岗位则可能被重塑。

“就拿我们自己的研发团队来说，过去，一个客户需求从梳理、设计、前端开发到测试，往往需要多个岗位协同一两周。现在，通过AI辅助，一个不懂代码的人也可以在较短时间内完成可运行原型。”

面对AI可能带来的冲击，邹积超认为，AI作为新质生产力的重要组成部分，正在推动生产关系不断发生调整，企业和个人都需要尽快完成认知转换，尽快理解它、使用它，并跟上技术演进的速度。

“如果把AI当成竞争者，可能会本能抵触；但如果把它当成工具，就要学会掌握它。AI可以创造、执行，但到底要什么样的结果，仍需要人作出选择。”

“工业AI真正大规模落地才刚刚开始。”邹积超说，“你可以理解成，过去大家拥有了很多电力，但是现在，我们正在将电力变成可以让企业生产和管理真正运转起来的机器。”

（大众新闻记者 王瑛琪）