近日，珠海盈致科技有限公司總裁鄭嘉輝先生受邀出席香港智慧AI方案展，并上臺(tái)發(fā)表主題演講《AI在傳統(tǒng)制造業(yè)的機(jī)遇》。

一、那場(chǎng)在香港舉辦的AI分享，講的其實(shí)是一個(gè)更普遍的困境。

前不久，香港生產(chǎn)力促進(jìn)局主辦的"AI with HKPC 智慧AI方案展"在香港舉行，展會(huì)匯聚了來(lái)自兩岸三地的制造業(yè)從業(yè)者、技術(shù)服務(wù)商與投資機(jī)構(gòu)等。鄭嘉輝先生受邀登上演講臺(tái)做演講。他帶來(lái)的不是產(chǎn)品發(fā)布，而是一段跨越30余年、橫跨多個(gè)制造細(xì)分領(lǐng)域的真實(shí)摸索記錄。

l 香港生產(chǎn)力促進(jìn)局

臺(tái)下坐著不少來(lái)自五湖四海的傳統(tǒng)工廠代表，他們中的很多人并不缺乏AI嘗試的意愿，卻都卡在同一個(gè)問(wèn)題上：用了AI之后，怎么就沒(méi)見(jiàn)著有什么變化？鄭嘉輝先生表示，這恰好是他想聊的。

二、88%的工廠已在用AI，但超過(guò)三分之二仍停在"試點(diǎn)階段"。

演講一開(kāi)始，鄭嘉輝先生就亮出了幾個(gè)讓人有些坐不住的數(shù)據(jù)——據(jù)麥肯錫與德勤等權(quán)威機(jī)構(gòu)報(bào)告，目前全球已有約88%的企業(yè)將某種形式的AI引入到了生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中，但其中超過(guò)三分之二的企業(yè)迄今未能完成從小規(guī)模驗(yàn)證到大規(guī)模復(fù)制的跨越，依然徘徊在"試點(diǎn)能跑通、推廣跑不動(dòng)"的困局里。

l 麥肯錫與德勤等權(quán)威機(jī)構(gòu)報(bào)告

更為關(guān)鍵的另外一組數(shù)據(jù)顯示：僅有39%的企業(yè)在AI應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升、真正用AI獲得切實(shí)的盈利。這表明，AI全面普及甚至AI技術(shù)應(yīng)用早已不再是門檻，如何實(shí)現(xiàn)AI的價(jià)值穿透，才是企業(yè)真正面臨的問(wèn)題。

鄭嘉輝先生對(duì)此直白地總結(jié)了一句話："問(wèn)題不在于AI能不能用，在于大部分企業(yè)還沒(méi)想清楚——為什么要用AI，用AI要解決哪個(gè)具體的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。" 這句話，給現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)眾留下了較深的印象。

l 珠海盈致科技有限公司總裁鄭嘉輝先生

三、誰(shuí)需要AI救場(chǎng)？他把目光鎖定在"深水區(qū)中的傳統(tǒng)制造業(yè)"。

鄭嘉輝先生把自己關(guān)注的賽道描述得十分具體：那些產(chǎn)品定制化程度高、生產(chǎn)批量偏小、工藝依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)、設(shè)備聯(lián)網(wǎng)程度低的傳統(tǒng)制造企業(yè)，比如：紡織服裝、家具、機(jī)械零部件、金屬?zèng)_壓件、電子組裝、食品加工等，基本都在這個(gè)范圍里。

l 打印耗材廠人工組裝中(珠海盈致科技某客戶未實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)前)

這個(gè)范圍內(nèi)的企業(yè)存在著諸多相似的特點(diǎn)，如：大部分生產(chǎn)依賴勞動(dòng)力、產(chǎn)品利潤(rùn)率比較低、對(duì)交貨期的管控較為困難、不知道如何才能將所剩的幾分利留住，以及自動(dòng)化與數(shù)字化管理水平較低等。在近幾年的全球供應(yīng)鏈逐步收縮之際，這些企業(yè)不僅面臨著前所未有的成本壓力，而且面對(duì)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也日趨白熱化。

"這些行業(yè)的共同特征，為AI創(chuàng)造了巨大的用武之地，屬于AI可實(shí)際落地的高潛力場(chǎng)景。"鄭嘉輝先生表示，"通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)降本增效，是這些行業(yè)在當(dāng)前全球競(jìng)爭(zhēng)格局中提升生存能力與市場(chǎng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵路徑。"他指出，通過(guò) AI 視覺(jué)檢測(cè)、智能排產(chǎn)、工藝參數(shù)優(yōu)化、能耗管控等解決方案，能切實(shí)降低制造成本、壓縮交貨周期、減少對(duì)熟練工的過(guò)度依賴等，進(jìn)而大幅度改善企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)效率。

四、從"工具助手"到"智能協(xié)同"：他是怎么看AI演化路徑的？

為了清晰地展示AI在傳統(tǒng)制造業(yè)中如何發(fā)揮作用，鄭嘉輝先生提出了一個(gè)形象的三層遞進(jìn)模型，勾勒出傳統(tǒng)制造業(yè)從"人用AI"到"AI自主協(xié)同"的未來(lái)圖景：

最開(kāi)始的第一層就是以"AI工具"為代表，AI在這里"扮演"人類助手的角色，逐步提高每個(gè)生產(chǎn)工作站的效率，比如通過(guò)AI視覺(jué)檢測(cè)提高檢驗(yàn)效率進(jìn)而降低產(chǎn)品不良率等，在這個(gè)階段以降低成本為主要目標(biāo)；

第二層，以"AI智能體"為代表，與人類協(xié)同工作，嘗試把多個(gè)AI模塊與人類之間建立協(xié)同，處理更為復(fù)雜的跨工序任務(wù)等；

第三層，最終以"AI智能體協(xié)作"為代表，將多個(gè)AI智能體形成網(wǎng)絡(luò)，打造出一個(gè)AI系統(tǒng)，深度嵌入企業(yè)各個(gè)方面的運(yùn)營(yíng)決策中，形成一種人機(jī)交互的長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)體系。

l 鄭嘉輝先生提出“人用AI”到“AI自主協(xié)同”的未來(lái)圖景

"未來(lái)的工廠，絕對(duì)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的人工智能加自動(dòng)化設(shè)備的組合。"鄭嘉輝先生強(qiáng)調(diào)，"而是以?AI智能體為核心的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型生產(chǎn)關(guān)系與作業(yè)模式。"

在鄭嘉輝先生看來(lái)，目前大多數(shù)工廠還停留在第一層，而第一層通常難以在利潤(rùn)層面留下明顯的痕跡。真正有價(jià)值的改變，往往從第二層開(kāi)始出現(xiàn)——當(dāng)訂單數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等生產(chǎn)資料在MES系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)度下完成實(shí)時(shí)流轉(zhuǎn)，AI才有足夠的"養(yǎng)料"去做出更有意義的判斷和干預(yù)。

鄭嘉輝先生特別提到：目前Gartner的預(yù)測(cè)顯示，到2027年，預(yù)計(jì)有高達(dá)40%的AI投資項(xiàng)目會(huì)走向失敗。他表示，"主要原因并非技術(shù)本身不成熟，而是企業(yè)在實(shí)施前沒(méi)有對(duì)自己的業(yè)務(wù)流程做足夠深入的梳理，導(dǎo)致AI'嫁接'到了一個(gè)本就混亂的流程體系上，零散的自動(dòng)化與數(shù)字化對(duì)企業(yè)改善層面能做的不多，出的問(wèn)題卻也不少。"

五、本篇小結(jié)

這次香港分享，鄭嘉輝先生選擇從宏觀數(shù)據(jù)切入，把行業(yè)里普遍存在的"AI用了但沒(méi)用好"的現(xiàn)象放在臺(tái)面上講清楚，再指向自己最熟悉的傳統(tǒng)制造業(yè)賽道。整場(chǎng)分享的邏輯十分清晰：先把問(wèn)題說(shuō)透，再談方向，最后落實(shí)到解法。

下篇，我們來(lái)看鄭嘉輝先生給出的具體實(shí)施建議，以及珠海盈致自身是怎么在三大核心產(chǎn)品線上構(gòu)建出這套完整的全鏈路解決方案的。