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整理 / 巴九靈（微信公眾號：吳曉波頻道）

中國有數(shù)百萬家制造企業(yè)。大量經(jīng)驗鎖在老技工腦子里，系統(tǒng)上不動，人員難培養(yǎng)，毛利又薄。這個行業(yè)多年來是數(shù)字化轉型最難啃的骨頭。

但在靈核數(shù)智創(chuàng)始人陳弘旋看來，這些恰恰是AI最擅長解決的。制造業(yè)的痛點，反而構成了AI落地最扎實的土壤。

《AI未來談》第二期，非凡產(chǎn)研創(chuàng)始人、吳曉波頻道AI顧問吳畏對談陳弘旋。

《AI未來談》是吳曉波頻道與非凡產(chǎn)研聯(lián)合推出的對談欄目，會持續(xù)邀請在AI浪潮里真正下場的創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)家和研究者，聊他們正在做的事、踩過的坑，以及對這個時代的判斷。

陳弘旋是96年生人，家族企業(yè)做清潔家電已經(jīng)41年，年產(chǎn)值超30億。他本可以做一個安穩(wěn)的廠二代，但2024年9月出來創(chuàng)業(yè)，All in AI+制造業(yè)。

他在公司的花名叫悟空，取自《西游記》，意為：一路斬妖除魔，取得“制造真經(jīng)”。

1.制造業(yè)的痛，恰是AI的入口

直達視頻 00:14:55 看完整觀點

陳弘旋對制造業(yè)的判斷，來自一個核心命題：讓企業(yè)從“效率容器”變成“判斷容器”。

過去企業(yè)的核心是提升執(zhí)行效率。當AI能承接大量重復性工作之后，人的價值將集中在判斷、決策和創(chuàng)造上。而這個轉變，在制造業(yè)里有大量可操作的具體場景。

制造業(yè)知識密度高，經(jīng)驗難傳遞。新人進工廠，師傅不一定有耐心教，系統(tǒng)又復雜難用；毛利低的中小企業(yè)，負擔不起重型管理系統(tǒng)；一旦核心技工離職，帶走的是無法復制的經(jīng)驗資產(chǎn)。

這些問題在軟件時代幾乎無解，但在Agent時代，邏輯變了。當AI能夠端到端閉環(huán)一件具體的業(yè)務，當隱性經(jīng)驗可以被自動沉淀成數(shù)字資產(chǎn)，制造業(yè)長期積累的復雜場景，反而成了AI落地的天然土壤。

2.制造業(yè)AI，不是數(shù)字化的升級版

直達視頻 00:11:44 看完整觀點

陳弘旋也指出，很多公司在幫制造業(yè)做AI的方式上走偏了。

常見的思路是：先梳理企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，沉淀下來再做系統(tǒng)。他們自己走過這條路之后發(fā)現(xiàn)：歷史數(shù)據(jù)里真正可用的知識只有10%到15%。原因很簡單，數(shù)據(jù)們是“過去式”，而企業(yè)要求的是“進行時”。

基于此，他們提出了“711理論”：企業(yè)70%的知識來自外部，來自互聯(lián)網(wǎng)和大模型；10%來自企業(yè)當下的核心流程和現(xiàn)有數(shù)據(jù)；剩下20%是人和AI在實際干活過程中共同沉淀出來的“未來經(jīng)驗”，持續(xù)滾動積累。

這個判斷的核心是：AI在制造業(yè)的落地，不是把舊數(shù)據(jù)喂給模型，而是讓Agent在真實業(yè)務里干活，在干活中沉淀Context。

3.讓數(shù)字員工去工廠上班

直達視頻 00:22:08 看完整觀點

靈核數(shù)智做的事，用陳弘旋的話說：是他們的數(shù)字員工去你的公司里上班。

他們把制造業(yè)業(yè)務層拆成設計、預防、量化、控制四個核心環(huán)節(jié)，把Agent按功能分為入口級、跟進級和業(yè)務分析級三層。其中入口級Agent離錢最近，輸入端不能出錯，是優(yōu)先落地的場景。

下單崗是最典型的例子。制造企業(yè)下單員的日常是：從郵件、SRM系統(tǒng)、企業(yè)微信里接收客戶訂單，把客戶編碼轉成內(nèi)部編碼，拆單、分批次，最后錄入內(nèi)部系統(tǒng)。這個過程高度依賴對產(chǎn)品和客戶的熟悉程度，極度消耗時間。

靈核數(shù)智的下單Agent接入企業(yè)后，打通系統(tǒng)和郵箱權限，自動抓取訂單、匹配編碼、錄入系統(tǒng)，同時把客戶、產(chǎn)品、編碼、批次、價格全部打標，在底層構建數(shù)據(jù)對象的立體映射。原本需要3到4小時的工作，人只需要5到10分鐘做最終校驗。

多出來的時間，銷售可以去做真正需要判斷的事——比如分析訂單波動，識別客戶流失預警，提前介入挽回。

排產(chǎn)是另一個具體場景。過去很多制造企業(yè)上APS（高級計劃排程系統(tǒng)）失敗，因為前置條件太復雜：機臺維護、物料配套要逐一核實，排產(chǎn)人員往往1小時排產(chǎn)，六七小時都在處理現(xiàn)場異常。

靈核數(shù)智的排產(chǎn)Agent進駐后，把訂單交付變化、物料配套、機器狀態(tài)全部前置查驗，30分鐘內(nèi)給出可靠性極高的排產(chǎn)建議，人做最終判斷，可靠性和可追溯性大幅提升。

客訴閉環(huán)是另一個方向。傳統(tǒng)智能客服只在前端回答問題，而他們做的是內(nèi)部管理閉環(huán)：抓取客訴，在歷史知識庫里匹配解決方案，全程跟蹤直到閉環(huán)，自動歸因打標——“這是第一次發(fā)生，還是反復出現(xiàn)？”分析結果直接推送給研發(fā)部門做改進支撐。

支撐這些數(shù)字員工的，是靈核數(shù)智自己的平臺。

平臺包含三個模塊：類似IM界面的“問問中心”、可以自由組合崗位技能的“派對市場”，以及專門適配Agent的人機協(xié)同知識庫“積極空間”——人和Agent共同干活的過程中，隱性經(jīng)驗自動顯性化沉淀下來，老板和業(yè)務同學都可以看到企業(yè)資產(chǎn)的滾動積累。

4.企業(yè)50人，帶幾百個Agent

直達視頻 00:35:40 看完整觀點

把AI引入企業(yè)，不只是技術問題。陳弘旋提出了一個他自己體感很深的概念——“組織離心力”。

過去企業(yè)靠使命愿景價值觀把人擰在一起。AI時代，每個人用AI的水平參差不齊，動作方向各自不同，組織反而更容易散。他認為，AI時代凝聚組織這件事變得更重要，不是更次要。

他也給出了他對未來AI原生組織的具體想象：企業(yè)可能只有50人，但每個人背后帶領著幾百個各司其職的Agent。

人和人之間溝通，先是各自的Agent在底層快速碰撞、對齊Context，再由人來做高效率的終審判斷。銷售去見客戶，不再帶一份通用PPT，而是帶上能聽懂需求、具備行業(yè)洞察的Agent，根據(jù)客戶當下的痛點現(xiàn)場生成個性化方案，甚至直接生成產(chǎn)品廣告短片。

5.親自去感受，不要只聽別人說

直達視頻 01:01:04 看完整觀點

陳弘旋給出了兩條具體建議。

第一，親自去感受。不要只聽別人說，要自己開賬號、用工具，在小場景里建立對AI能力的真實感知。

第二，從一件小事做起。他用“養(yǎng)孩子”比喻養(yǎng)Agent：Agent是能力強但缺乏社會經(jīng)驗的新物種，要有包容心，每件事啟動前和它聊，做完給反饋。日積月累，當它懂你了，爆發(fā)力會超出預期。

他引用了實際落地數(shù)據(jù)：下單、財務、供應鏈幾個崗位級Agent在企業(yè)工作一年，平均每個能幫企業(yè)節(jié)約折算50萬左右的成本。但他強調(diào)，這不是裁人邏輯，而是同等人數(shù)下能干更多、更好的事情。

6.選擇走取經(jīng)路的95后

直達視頻 00:05:57 看完整觀點

說完制造業(yè)，再說說做出這些判斷的人。

陳弘旋有家族企業(yè)做背書，有制造業(yè)資源，本可以做一個安穩(wěn)的廠二代。他也不諱言這一點。但他說，創(chuàng)業(yè)讓他找到了自己。

真正觸發(fā)他出來的，是一次被AI打中的經(jīng)歷。2023年，一次跟外國品牌客戶的技術會議，臨開會前很多問題還沒解決，他說“交給我”。用一個中午跟AI反復拆解問題，下午開會時信心滿滿，最終把客戶拿下了。

那一刻他意識到：AI能把頂尖專家的能力平民化。而制造業(yè)里有太多類似的場景，太多依賴老經(jīng)驗的判斷——這正是AI最能發(fā)揮價值的地方。

當然他也走過彎路。2023年大規(guī)模用AI時，他形容自己是“知識的爆發(fā)戶”，一度覺得無所不能，思考反而被僵化，開始過度依賴AI輸出。直到一次研發(fā)會議，他把AI給的結論信心滿滿地講出來，被一線團隊用專業(yè)數(shù)據(jù)當場糾正。

那一刻，他從“被AI征服”變成了“對AI有敬畏”。

他認為，這個“去魅”的過程，是每個真正用好AI的人必須經(jīng)歷的。

直播最后，吳畏問他：萬一靈核數(shù)智沒做成，會不會回去繼承家業(yè)？

他的回答是：不會?！熬退沆`核數(shù)智1.0沒拿到結果，只要我們是一幫正確的人，可以做2.0、3.0、4.0。”

96年，第一次創(chuàng)業(yè)，選了制造業(yè)，選了最重的那條路。

悟空取經(jīng)，一路西行。路還沒走完，他自己也知道。

《AI未來談》由吳曉波頻道與非凡產(chǎn)研聯(lián)合出品，下一期，我們請到了NoDesk AI創(chuàng)始人、CEO宋健。6月8日20:00，鎖定吳曉波頻道視頻號直播間，我們一起聊聊AI時代，人的不可替代性。

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