“智能制造”正是中國制造業(yè)破局的關(guān)鍵。這標(biāo)志著制造業(yè)從依賴汗水的體力勞動，向依賴智慧的知識創(chuàng)造轉(zhuǎn)型，從“人口紅利”向“知識紅利”的根本性轉(zhuǎn)變。

文｜朱耘

ID | BMR2004

蘇州聚集著不少精密制造企業(yè)，許多制造工廠曾經(jīng)都有這樣的場景：一臺關(guān)鍵設(shè)備突然停機(jī)，整個產(chǎn)線陷入癱瘓。工人們需要依賴經(jīng)驗豐富的老師傅判斷問題，甚至需要聯(lián)系設(shè)備廠商的售后人員，要么遠(yuǎn)程，要么等待售后人員上門來解決，這常常需要幾小時甚至幾天才能恢復(fù)，停工的損失不言而喻。

如今，許多制造企業(yè)開始借助達(dá)智匯提供的AI工具預(yù)判設(shè)備需要維護(hù)的時間，能夠在設(shè)備出現(xiàn)異常之前發(fā)出預(yù)警，維修保養(yǎng)人員可以提前準(zhǔn)備好零件與方案，停機(jī)時間從不可控變?yōu)榭煽?。不僅如此，引入AI預(yù)測性維護(hù)之后，有企業(yè)的備件庫存從1億元壓縮至4000萬元，現(xiàn)金流壓力減輕了不少。

達(dá)智匯（ADTTech，原名：友達(dá)數(shù)位）是一家工業(yè)AI科技服務(wù)商，它能夠幫助企業(yè)打造好用并能用好的AI技術(shù)平臺?？梢哉f，它不是傳統(tǒng)意義上的AI公司，而是一家“源于制造、真懂制造、服務(wù)智造”的智能制造賦能者。

達(dá)智匯總經(jīng)理趙麗娜

達(dá)智匯總經(jīng)理趙麗娜在接受《商學(xué)院》雜志專訪時坦言：“過去制造業(yè)靠的是人口紅利，今天制造業(yè)角逐的是真正的知識紅利。”借助AI預(yù)判設(shè)備維護(hù)時間，其本質(zhì)不是簡單的自動化，而是知識的提煉與復(fù)制。AI通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)、工藝經(jīng)驗的學(xué)習(xí)，把隱性的人腦經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為顯性的數(shù)字模型，再通過模型的復(fù)制與裂變，形成新的生產(chǎn)力。

01

源于制造、真懂制造、服務(wù)智造

通過構(gòu)建一個高度互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動、自主決策的智能系統(tǒng)，實現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理到市場服務(wù)的全生命周期優(yōu)化。

“我們不是純算法團(tuán)隊，而是從工廠里走出來的?！壁w麗娜說。達(dá)智匯作為友達(dá)光電股份有限公司全球化布局的智慧工業(yè)服務(wù)核心事業(yè)，深耕工業(yè)場景，將20余年制造運營體系沉淀與精益方法論融入AI研發(fā)與落地流程。

趙麗娜本身也有過多年工廠經(jīng)營管理的經(jīng)驗。她說，“源于制造”，指達(dá)智匯團(tuán)隊多數(shù)員工都出身制造一線，懂工藝、懂現(xiàn)場；AI極度依賴行業(yè)知識，很多客戶采購第三方AI平臺時擔(dān)心數(shù)據(jù)和經(jīng)驗會被服務(wù)商“拿走”，而達(dá)智匯“真懂制造”，其做法是把知識牢牢封裝在客戶內(nèi)部系統(tǒng)里，讓知識真正成為企業(yè)的“護(hù)城河”；“服務(wù)智造”，指達(dá)智匯要做的是讓AI變成“傻瓜化工具”，讓生產(chǎn)線工人都能用起來。

專注于智能制造，達(dá)智匯團(tuán)隊和趙麗娜本人，都對當(dāng)下工業(yè)發(fā)展有著深深的思考，人類社會的每一次重大進(jìn)步，都伴隨著生產(chǎn)力的躍遷。從蒸汽機(jī)的轟鳴開啟工業(yè)革命，到電力驅(qū)動的流水線塑造大規(guī)模生產(chǎn)，再到信息技術(shù)引領(lǐng)的全球化浪潮，制造業(yè)始終是推動文明前行的核心引擎。

改革開放以來，憑借著龐大的人口基數(shù)和相對低廉的勞動力成本，中國迅速成長為“世界工廠”，成為全球產(chǎn)業(yè)鏈中不可或缺的一環(huán)。然而，隨著全球經(jīng)濟(jì)格局的深刻調(diào)整、人口結(jié)構(gòu)的變化以及環(huán)境壓力的日益增大，傳統(tǒng)的粗放式發(fā)展模式已難以為繼。勞動力成本上升、招工難、用工荒等問題日益凸顯，曾經(jīng)引以為傲的人口紅利正在逐漸消退。

趙麗娜認(rèn)為，“智能制造”正是中國制造業(yè)破局的關(guān)鍵。它不再僅僅是簡單的自動化或信息化，而是一種深度融合了人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等前沿技術(shù)的全新生產(chǎn)模式。其核心在于，通過構(gòu)建一個高度互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動、自主決策的智能系統(tǒng)，實現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理到市場服務(wù)的全生命周期優(yōu)化。這標(biāo)志著制造業(yè)從依賴汗水的體力勞動，向依賴智慧的知識創(chuàng)造轉(zhuǎn)型，從“人口紅利”向“知識紅利”的根本性轉(zhuǎn)變。

趨勢如此，很多一線工人卻有著“AI搶勞動力飯碗的擔(dān)憂”，但趙麗娜認(rèn)為“不必?fù)?dān)心”。

“5—10年前，大規(guī)模制造業(yè)就面臨著招工難的困境，產(chǎn)線工人工作相對枯燥，很多年輕人寧可送外賣、開網(wǎng)約車，也不愿進(jìn)入工廠，我們發(fā)現(xiàn)招聘年輕群體的比例大幅減少。近幾年，少子化情況日益嚴(yán)重，未來工廠招工難的問題可能會更加凸顯。”趙麗娜說，此時國家大力發(fā)展人工智能，很多基礎(chǔ)工作由機(jī)器人替代了人工，其實并不是人工智能技術(shù)“搶走”工人的飯碗，而是有力地補(bǔ)充人口紅利下降帶來的勞動力缺口?！暗椭R分子濃度員工一定會被人工智能所取代?！?/p>

與此同時，隨著國家教育體系的改革，基礎(chǔ)教育質(zhì)量不斷提升，這意味著未來的人才需要學(xué)會如何掌握AI技術(shù)，成為在工作領(lǐng)域更具戰(zhàn)斗力和競爭力的人才。

而另一個當(dāng)下不容忽視的問題是“老齡化”，盡管制造業(yè)的技術(shù)不斷迭代，但是老專家、老技術(shù)工作者們懷揣“絕活”，達(dá)智匯正探索用AI讓這些經(jīng)驗豐富的老專家，在退休之后依然能夠發(fā)揮價值。

“我們在用人工智能技術(shù)，把老專家們的知識進(jìn)行提煉，再賦能給更多的產(chǎn)業(yè)進(jìn)行使用?！壁w麗娜說，這正是達(dá)智匯所倡導(dǎo)的“知識共享的互聯(lián)網(wǎng)時代”，有知識的人將更具價值輸出能力，專家們的知識被“固化”下來，讓寶貴的經(jīng)驗不再隨著個體的離去而消逝，而是以數(shù)字人的形式得以永續(xù)利用，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供源源不斷的動力。

中國有句古話“教會徒弟，餓死師傅”，如何說服專家們把自身經(jīng)驗變成知識產(chǎn)品，本身就不是件容易的事。趙麗娜說，問題的核心不在于技術(shù)，而在于激勵制度跟收益模式，如果專家貢獻(xiàn)了他的經(jīng)驗，封裝到智能體之后，但沒有因為這樣的工作而得到收益，所以沒有人會樂意做這件事。達(dá)智匯的解決方案是借助區(qū)塊鏈技術(shù)，以此構(gòu)建“知識互聯(lián)網(wǎng)”，引入DAO（去中心化自治組織）模式。

具體來講，區(qū)塊鏈技術(shù)可以為知識打上“防偽碼”和“可終身追溯”的印記，明確知識來源和歸屬，而DAO模式則意味著，每當(dāng)知識被使用，收益將直接回饋給原始知識提供者?！斑@條鏈路一旦形成，老專家們會覺得做這件事是值得的，知識被用得越多，收益就越高。”趙麗娜說，或許有一天，專家們真能實現(xiàn)在家躺著掙錢，而這種模式將徹底改變知識生產(chǎn)、傳播和變現(xiàn)的方式。

這也為當(dāng)下每一位職場人提出了新要求，要不斷提升自己，善于總結(jié)自己在工作中積累的知識與經(jīng)驗，并學(xué)會用AI工具讓自己更強(qiáng)大，發(fā)揮知識的可持續(xù)性。

事實上，提煉知識本身并非易事，趙麗娜指出，大模型需要經(jīng)歷知識蒸餾、知識遷移、知識進(jìn)化到知識服務(wù)的過程。而許多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是，不知道知識在哪里，更不知道怎么去提煉它。這需要懂業(yè)務(wù)的專家跟懂模型的專家進(jìn)行多軌、多跨界融合。

達(dá)智匯的企業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究院正是為此而生。研究院設(shè)有學(xué)術(shù)委員會、科創(chuàng)委員會和產(chǎn)業(yè)委員會，匯聚了來自院校、創(chuàng)業(yè)大咖以及產(chǎn)業(yè)退休專家等各類人才。通過這種平臺型生態(tài)組織，研究院能夠整合不同領(lǐng)域的專家智慧，幫助客戶解決行業(yè)專精問題，提煉知識模型，并讓專家們通過平臺獲得持續(xù)收益。

02

授人以魚，更授人以漁

AI不能只是一次次的外部服務(wù)，必須變成客戶內(nèi)部“會用、會造”的能力。

自2019年起，達(dá)智匯陸續(xù)為500多家客戶完成AI改造，累計輸出7000多個模型。

一些中小企業(yè)管理者曾反映，花大價錢購買了數(shù)字化服務(wù)，用不好，不久就束之高閣了，趙麗娜說，這也是她面對客戶時經(jīng)常遇到的問題，而經(jīng)驗告訴她：“AI不能只是一次次的外部服務(wù)，必須變成客戶內(nèi)部‘會用、會造’的能力?！边_(dá)智匯推出的“伏羲工業(yè)AI平臺”，核心目標(biāo)就是從提供服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)闉楣I(yè)用戶提供工具并進(jìn)行能力賦能，協(xié)助客戶把自己的員工培養(yǎng)成新質(zhì)生產(chǎn)力時代的新型員工，能夠自己運用AI工具解決工作問題，成為駕馭AI的智慧員工。而這一過程中，知識的積累始終發(fā)生在企業(yè)內(nèi)部。

趙麗娜向記者介紹，伏羲工業(yè)AI平臺提供了一套類似EXCEL、WORD一樣的工具，達(dá)智匯通過“場景挖掘師”“數(shù)字教練”和“技術(shù)架構(gòu)師”等角色，為客戶提供授人以漁的可持續(xù)AI服務(wù)。場景挖掘師幫助客戶識別適合伏羲解決的問題；數(shù)字教練手把手指導(dǎo)客戶將想法落地為AI題目；技術(shù)架構(gòu)師則協(xié)助客戶將AI方案與原有業(yè)務(wù)流程融合。通過這種方式，達(dá)智匯旨在幫助客戶建立自己的AI團(tuán)隊能力，創(chuàng)造其獨特的核心競爭力，最終實現(xiàn)組織賦能、基礎(chǔ)賦能和人才賦能。

制造業(yè)企業(yè)對核心知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)極為敏感，一旦將生產(chǎn)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗交給外部服務(wù)商，自身的知識體系可能被抄襲，但達(dá)智匯所有的AI服務(wù)全部部署在企業(yè)的私有云上，數(shù)據(jù)不會出企業(yè)，數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)具有封閉性。

而伏羲平臺交付給客戶的產(chǎn)品，表面看起來是一張張空白的表格、文檔等，“我們不負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)，而是教客戶真正學(xué)會如何整理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)?？蛻羧绻枰獢?shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)，則是模型服務(wù)，但我們更主張用戶自己用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型?！壁w麗娜說，這種模式徹底打消了客戶對知識外泄的顧慮，鼓勵企業(yè)將自身的知識封裝在內(nèi)部。

每位制造業(yè)領(lǐng)域的管理者，對豐田的精益生產(chǎn)方式都不陌生，但卻不清楚豐田的精益生產(chǎn)方式是美國麻省理工學(xué)院的研究小組在對日本汽車工業(yè)生產(chǎn)管理方式進(jìn)行調(diào)研后，所賦予的名稱，并理論化地總結(jié)其相關(guān)生產(chǎn)經(jīng)驗。趙麗娜在研究了很多管理理論后總結(jié)發(fā)現(xiàn)，日本企業(yè)注重實踐，但不善于總結(jié)成理論，而很多管理理論、方法論往往是美國人提出的。而她期待，在AI時代，中國企業(yè)能夠總結(jié)經(jīng)驗，提出自己的管理理論。

提起豐田的精益生產(chǎn)方式，人們會脫口而出“全員參與，持續(xù)改進(jìn)”。趙麗娜認(rèn)為，借助AI實現(xiàn)智能制造，也必須是一場全員參與、持續(xù)改進(jìn)的過程，達(dá)智匯要做的，不僅是要教會客戶使用AI，還要讓用戶的全員用好AI，既授人以魚，亦授人以漁。

因此，達(dá)智匯將伏羲平臺設(shè)計得非常“傻瓜”，偏向用戶端，旨在降低AI應(yīng)用的門檻，讓產(chǎn)線工人也能輕松上手。這背后，也是人機(jī)交互模式的不斷變革。

趙麗娜說，人機(jī)交互的1.0時代，廣泛采用對話框的方式輸入數(shù)據(jù)，例如手動填寫差旅系統(tǒng)等；而到了2.0時代，則由系統(tǒng)提供報表和預(yù)測，管理者通過看報表輔助決策；而達(dá)智匯的“洛神”系統(tǒng)，代表人機(jī)交互向3.0邁進(jìn)，實現(xiàn)“液態(tài)智能”。洛神是中國古代的水神，如此命名，也意味著這一交互像水一樣無形無狀，用戶無須知道系統(tǒng)位置或數(shù)據(jù)，只需要通過自然語言提問，比如直接說“我想入庫”，系統(tǒng)就會打開入庫界面，用戶直接填寫入庫即可。更重要的是，“洛神”系統(tǒng)能幫助客戶創(chuàng)建系統(tǒng)，它把各種流程全部拆成了零件，不需要寫代碼，只要拖拉拽就可以搭建一個自己想要的模式，極大地降低了用戶使用系統(tǒng)的門檻，“未來員工的創(chuàng)造力也體現(xiàn)在數(shù)字化DIY工具上，讓員工有無限的創(chuàng)造空間。”趙麗娜表示，通過技術(shù)革新和工具優(yōu)化，達(dá)智匯正助力中基層員工消除對AI使用的擔(dān)憂，讓他們能夠輕松參與到AI驅(qū)動的持續(xù)改進(jìn)中，實現(xiàn)真正全員參與。

03

AI重構(gòu)組織

AI變革絕非單一部門的任務(wù)，需要從頂層設(shè)計到基層執(zhí)行全面協(xié)同。

AI時代，人工智能不僅是技術(shù)工具的迭代，更是一場深刻的商業(yè)模式、組織架構(gòu)與企業(yè)競爭力的重構(gòu)，趙麗娜常跟客戶講，在這場重構(gòu)過程中，首先要改變企業(yè)CEO、CIO和CHO三人的理念，并達(dá)成共識，形成合力來推動組織的變革，任何一位高管在認(rèn)知上不一致，都可能阻礙變革的推進(jìn)。其中CEO作為一把手親自參與，CIO選擇正確的技術(shù)與合作伙伴，CHO設(shè)計合理的人力資源激勵配套措施，三者缺一不可?！癆I變革絕非單一部門的任務(wù)，需要從頂層設(shè)計到基層執(zhí)行全面協(xié)同?！壁w麗娜說。

頂層設(shè)計完成后，具體到執(zhí)行層面，在AI時代，要求員工具有豐富的想象力，因為在數(shù)字化進(jìn)程中沒有想不想，只有能不能。企業(yè)想做AI，但員工認(rèn)知力跟不上往往難以推進(jìn)，因此達(dá)智匯認(rèn)為，這需要高層、中層和基層員工重新刷新對AI的認(rèn)知。

具體來講，達(dá)智匯建議組織在變革中運用“721方法論”進(jìn)行變革，分階段激發(fā)員工的參與熱情，這大概需要3年左右的時間。首先，組織需要找到10%的種子選手，他們是AI的積極擁護(hù)者與實踐者。組織通過他們成功改進(jìn)的案例，影響第二梯隊“20%的員工”。最終在第三年，帶動另外70%的員工，全員相信AI并參與其中。

在整個AI變革中，組織的手段必須溫和，將AI學(xué)習(xí)與個人利益掛鉤。員工付出心血學(xué)習(xí)AI，其職能變化必須與薪酬增加、職能晉升等個人利益緊密結(jié)合。

趙麗娜認(rèn)為，未來組織將出現(xiàn)三大變化：

第一是“去中心化自治組織模式”（DAO，也稱“大島主”模式）。比如東方甄選時代的董宇輝，就是個“大DAO主”，他具有強(qiáng)大的個人影響力。如今看來，很難說是東方甄選培育了董宇輝還是董宇輝成就了東方甄選。未來組織中將出現(xiàn)越來越多的“大DAO主”，組織需要為其設(shè)立一套獨立的激勵模式，這類員工很可能非常年輕、沒有職級、跨學(xué)歷、經(jīng)驗可能很奇葩，但會涌現(xiàn)出很多創(chuàng)造力。

第二是知識貢獻(xiàn)者專家體系。未來組織中的專家體系將從個體智慧升級為集體智慧。組織將建立“知識委員會”，負(fù)責(zé)判斷知識的正確性，監(jiān)督審核AI知識的導(dǎo)入效果，確保AI學(xué)習(xí)到的是高質(zhì)量的知識，避免錯誤引導(dǎo)。這是一種全新的組織形態(tài)，旨在管理和提升企業(yè)的知識資產(chǎn)。

第三則是與“721模式”配套的激勵體系。它將結(jié)合原有的職能晉升、加薪、績效考核體系，給予早期擁護(hù)者和帶動者相應(yīng)的權(quán)重和激勵。

“中國企業(yè)普遍擅長實踐，但往往忽視總結(jié)和提煉方法論的能力。未來，提煉知識模型的能力將直接決定工業(yè)AI的存量?！壁w麗娜說。

此外，當(dāng)企業(yè)未來的競爭力從“人才紅利”轉(zhuǎn)為“知識厚度”時，達(dá)智匯提出了“人才資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)與碳資產(chǎn)”三循環(huán)的理念。

趙麗娜指出，AI的本質(zhì)是降本提效，假如借助AI，企業(yè)的良品率從95%提升到97%，不只是減少了2%的浪費，同時也降低了原材料消耗，在同等產(chǎn)出下實現(xiàn)了資源節(jié)約，而這是可以轉(zhuǎn)換成“碳資產(chǎn)”的。節(jié)約下來的碳資產(chǎn)，可以在碳配額交易市場中，轉(zhuǎn)化為企業(yè)的有形價值。比方說，當(dāng)企業(yè)有1萬噸碳配額，通過AI改進(jìn)只用了8000噸碳配額，省下的2000噸即可出售獲利。“如果賣掉的2000噸碳匯賺回的錢，再投入到AI做數(shù)字資產(chǎn)的改進(jìn)，就形成了良性循環(huán)，即AI提升數(shù)字資產(chǎn)，數(shù)字資產(chǎn)帶來碳節(jié)約，碳資產(chǎn)變現(xiàn)反哺AI投入，實現(xiàn)越做循環(huán)越大，價值資產(chǎn)越高的局面?！壁w麗娜說。

因此，未來的優(yōu)秀企業(yè)一定是數(shù)字資產(chǎn)與碳資產(chǎn)雙循環(huán)的組織，它們將碳管理做得足夠優(yōu)秀，領(lǐng)先于同行，這本身就構(gòu)成了企業(yè)的核心競爭力。這種競爭力，不再僅僅是傳統(tǒng)的規(guī)?；蜇攧?wù)指標(biāo)，而是知識含量、知識資產(chǎn)和碳資產(chǎn)的良性循環(huán)。

在趙麗娜看來，在AI背景下，產(chǎn)業(yè)邊界將越來越模糊。AI將打破傳統(tǒng)行業(yè)的壁壘，帶來無邊界的創(chuàng)造力和前所未有的競爭格局。而企業(yè)唯有積極擁抱變革、重構(gòu)認(rèn)知、提升組織能力，才能在這股智能浪潮中乘風(fēng)破浪。