邹积超：让企业级AI从“金点子”到“真本事”

山东向量空间人工智能科技有限公司总经理邹积超，是一位90后AI创业者。作为企业级AI开发平台JBoltAI的打造者，他带领团队持续深耕企业智能化应用落地，已服务超500家企业，服务的会员和客户覆盖地平线、山大电力、港华能源、韵达、恒洁卫浴、电信联通等多个行业头部企业。

企业真正需要怎样的AI？企业级Agent如何从概念走向生产现场？山东制造企业在AI转型中应该如何少走弯路？大众新闻对话山东向量空间人工智能科技有限公司总经理邹积超。

大众新闻：您为什么选择人工智能赛道，以及聚焦工业+AI方向？JBoltAI主要解决什么问题？  

邹积超：选择AI赛道，我们其实是被推进来的。2023年大模型爆发之后，我们发现大量企业客户有强烈的AI改造需求，但当时市面上能够真正把AI嵌入到生产系统的成熟工具非常少，大多数只是一些玩具机，跑demo可以，但真正用到生产环境就会出问题。  

这其中，工业场景是最难的，也是最有价值的，是能把AI真正落地的战场。制造业不是没有数据，而是数据太杂、太散，像大量的图纸、工艺、SOP 这类数据都没有被利用起来。谁能把这个数据打通，谁就能真正帮助工业企业做到降本增效。  

所以我们打造JBoltAI企业级AI开发平台，提供从模型接入、知识库构建、工作流编排、Agent开发、系统集成、权限管理到应用部署的一整套能力，帮助企业把AI从“能问答”变成“能办事”，从“能演示”变成“能干活”。

大众新闻：选择扎根山东做工业AI？山东工业企业用AI有没有什么不一样的“脾气”？  

邹积超：我们选择扎根山东，最根本的原因是山东的产业土壤。山东是拥有全部 41个工业大类的省份，制造业底盘是极其雄厚的。工业AI在这里有全国最丰富、最完整的落地场景。  

更重要的是，山东的工业企业务实不追新，不喜欢万金油式的一揽子解决方案，更喜欢针对某个具体的痛点，做深做透。这种实事求是的氛围，对我们自身的成长，其实起到了非常好的促进作用。

大众新闻：从0到1服务超500家企业，包括很多行业的头部企业，最关键的突破点是什么？  

邹积超：有两个节点印象很深。 第一个节点是2023年，我们刚起步的时候，那时国产大模型刚诞生，很多重要场景都还跑不通。但我们判断：企业级AI的落地，缺的不是单点的大模型本身，而是一整套能把 AI接入到生产系统的架构和平台。  

所以我们决定先把JBoltAI的开发底座和框架搭建起来，把这些能对接各大模型的网关、数据治理、权限体系这些“脏活累活”提前做扎实。后来DeepSeek实现突破，国产大模型具备了真正的工业可用性。我们因为底座早就准备就绪，直接无缝接入，快速释放能力。这段经历让我深刻体会到，做硬科技不能追风口，而是要把跑道提前修好，等飞机降落时，你就能第一个接住。  

第二个节点是打法的转变。在早期，我们发现很多传统企业对AI的认知还停留在“聊天机器人”这个阶段，直接教育终端客户成本高，周期长。所以我们换了一个打法：不直接去啃终端，而是先服务那些给工业企业做MES、ERP的技术服务商，把AI能力嵌入他们的产品体系，再和他们联合打造行业解决方案。  

这两步踩对之后，飞轮就转起来了：底座带来客户，客户带来需求，需求反哺平台不断迭代，平台越完善就能吸引更多的客户找上门来。

我们是一家研发型基因企业，销售能力本身较弱，也没有主动开发过客户，大多数客户都是主动找到我们的，本质上是因为我们无意中启动了一个“深耕解决方案吸引客户，客户反哺平台”的正向循环。

大众新闻：能否介绍一两个JBoltAI赋能山东制造业的典型案例？  

邹积超：我举两个案例。第一个是泓淋电力的CAD图纸检索系统。宏林电力是全球电源线组件领域的龙头企业，技术部积累了几万份CAD图纸。  

每当客户发来新图纸，工程师需要判断其中的零件是否已经设计过。但这些零件都不是标准件，无法统一命名和管理，且散落在不同图纸中，翻找一次往往需要几十分钟甚至几个小时。如果找不到，就得重新设计、重新开模。

我们帮他们研发了基于AI的智能图纸检索系统。工程师只需截取零件截图，系统就能在1到3秒内从万级图纸库中精准匹配到相似零件。  

第二个是天力电源的视频SOP智能剪辑平台。天力电源是一家制造业单项冠军企业，产线有大量标准作业程序（SOP）需要做成培训视频，以缩短新产品导入和新人上岗的培训周期。传统做法是找专业人员拍摄剪辑，一条SOP视频成本高、周期长。一条流水线可能有8到20个工位，制作一套视频至少需要两天。面对数千个产品，如果按传统方式推进，完成全产线的视频上线可能需要两到三年。  

我们帮他们搭建了视频SOP智能剪辑平台。产线工程师用手机拍摄、上传、简单设置，十几分钟就能生成一条标准的SOP培训视频。

大众新闻：2026年及下一阶段，向量空间在工业AI、企业级Agent领域的重点布局是什么？  

邹积超：未来我们的战略布局将会从三个方向展开。

第一，“工业老兵+AI技术”的团队组合。我们引入了在工业企业深耕十年以上的业务专家。事实上，工业AI落地最难的不是技术，而是对场景的深刻理解。一个干了十几年制造业的人，一眼就知道痛点在哪，这种“手感”是纯技术人员不具备的。  

我们正在系统梳理工业数字化转型地图，从研发设计、采购供应、生产制造到品质管理，逐一拆解痛点，做成产品矩阵。以后就不是被动等客户提需求，而是主动告诉制造业：你这个环节能用AI解决什么问题，而且解决方案已经准备好了。  

第二，建设企业级Agent管理平台。2026年之后的制造业，不会只是买几套AI工具那么简单，而是一场更深层次的变革，从纯人类员工向“人+数字员工”的混合组织转型。  

这就需要一整套Agent管理平台来支撑。我们的目标是让企业能像管理人员一样管理Agent：培养、调度、评估自己的数字员工队伍，让每个员工像班组长一样带几个Agent一起干活。  

第三个方向：构建企业本体语义模型，让AI真正理解一家企业。这是我们认为最具长期价值的方向。目前大多数企业的数据是“烟囱式”的，ERP、MES、WMS各有各的定义体系，相互割裂。我们的思路是在所有系统之上构建一个企业本体语义模型，把组织架构、产品BOM、工艺流程、设备关系、质量体系统一进行语义建模，形成企业专属的知识图谱。  

有了这一层，AI就不再在各个系统里“盲找”数据，而是真正理解：这个零件属于哪个产品、这个工艺参数会影响哪个质量指标、这台设备停机会影响哪条产线。智能问答和数字员工Agent的协同就不再是浅层的搜索匹配，而是有逻辑、有因果推理的深层智能。

大众新闻：作为90后青年CEO，带领技术团队深耕工业AI硬科技，最大的成长感悟是什么？您觉得这一代AI创业者和上一代互联网创业者最大的不同在哪？对想投身AI和智能制造领域的山东青年创业者，您有什么建议？  

邹积超：我们这行不像消费互联网，不可能靠一个爆款功能一夜之间涌入海量用户。工业客户决策周期长、要求高，一个项目从接触到落地可能要半年以上。但一旦做成，客户黏性极强，而且会不断产生新的需求。所以我的体会是：不要急，把产品做深做透，把技术底座打牢，后面的路会越走越宽。

上一代互联网创业者更多是模式创新，用新的连接方式重组供需关系，追求规模效应和网络效应。而我们这代AI创业者，核心是能力创新，是把AI作为一种新的生产力嵌入到传统产业的价值链中，因此需要更深刻地理解行业know-how。  

互联网可以轻资产、快速扩张，但工业AI必须重投入、做深做厚。我们不是在颠覆传统行业，而是在给传统行业装上新的引擎，让它跑得更快、更好。因此，对山东青年创业者，我有三点建议：  

立足本地产业。不要被北上广的趋势带跑偏。山东有全国最完整的工业体系，AI落地的场景就在身边，不需要舍近求远。用AI赋能产业，而不是为AI而AI——这是一个极具差异化的价值方向。  

深耕细分领域。不要做“万金油”。选一个你真正了解的工业细分场景，把需求吃透，把方案做深。一个小切口也能做成大生意。  

技术为本，但不唯技术。工业客户不看你的参数有多漂亮，看的是你能不能帮他节省成本、提升效率。把客户价值放在第一位，技术是服务于这个目标的手段。

（大众新闻记者 王瑛琪）