2026AI产业大会圆桌：AI转型，流程优化与思维变革的优先抉择
企业部署AI，是优先重塑流程，还是先统一全员思想？这个战略顺序问题困扰着众多决策者。一场由学者、制造业领袖与工业解决方案专家参与的深度对话，直面了AI落地中“高层热、基层冷”、追求大而全、历史数据基础薄弱等核心挑战。讨论最终形成一个明确的行动共识：切勿等待全公司认知统一后再行动，也别幻想一次性实现全流程智能化。最有效的策略，恰恰是逆向操作——通过小范围流程的成功改造，来赢得广泛的支持与信任。
这场思想碰撞的核心结论，可以提炼为一个行动纲领：锚定高价值场景，立即启动。用局部胜利，驱动全局转型。
核心辩论：认知变革先行，还是流程试点破局？
讨论开场，三位专家基于各自领域实践，提出了不同的切入视角。
学术界的梅丹青教授立场明确：若必须排序，关键在于转变“一号位”的战略认知。他的逻辑在于，若决策层思维仍停留在传统模式，任何流程优化都只是旧体系内的效率修补，无法触及“AI原生”的业务重构内核。他认为，当前阶段企业的思考原点应是“AI驱动流程再造”，而非“为既有流程添加AI”。这要求认知层面率先突破，再用具体流程项目验证新思维。
作为制造业代表，双鹿电池副总裁何一波提供了更具演进性的视角。她将问题类比为“先动筷还是先张口”，认为对企业而言，往往是条件成熟，自然发生。拥有七十余年历史的双鹿，完整经历了从手工到自动化、数字化的全过程。长期的运营积淀使得数据积累与流程优化，本身构成了接纳AI的天然土壤。在她看来，当企业提升效率、保障质量、控制成本的核心需求，与AI技术能力精准匹配时，行动便是水到渠成。
长期服务工业客户的和利时资深研究员李新春博士，则从赋能方实践出发，更倾向于流程先行。他指出工业领域的特殊性：场景分散、对可靠性与安全性要求严苛。在此环境下，产业界与学术界对工业AI的价值定义、能力边界及发展路径尚未完全统一。因此，与其陷入认知争论，不如在具体流程中验证。通过可量化的改造项目，用实际产生的数据效益与业务价值，反向推动各层级认知的升级与共识凝聚。
三种视角，答案各异，却共同揭示了一个底层逻辑：不存在普适的万能模板。企业的选择，深度绑定于其发展阶段、资源禀赋与亟待破解的核心命题。
实施蓝图：从“价值最明确的痛点”着手
理论探讨不如实战经验。当话题转向具体落地策略时，来自制造一线的案例极具说服力。
何一波回顾了双鹿电池首个AI落地项目——电池外观智能质检。这一选择直击行业长期痛点：电池体积微小，单板数量达600至1000节，传统依赖人工目检，劳动强度高且漏检难以避免。2021年筹建新工厂时，团队决心以“AI视觉+工业相机”攻克此关。
然而，实施过程挑战重重。AI模型的根基是数据，而电池生产的不良率极低，符合标准的缺陷样本严重匮乏。项目团队耗时近三年，持续进行数据采集与模型训练，才使系统达到实用精度。该项目的成功，不仅将工人从重复枯燥的岗位上解放出来，更获评国家工信部示范案例，成为行业标杆。
更具借鉴意义的是其化解“人员焦虑”的方法。双鹿在推进每个AI项目前，均会组织内部听证会，让员工充分表达疑虑与建议。在质检场景中，AI接管的是最辛苦的环节，使员工得以转向技能要求更高、价值更显著的工作。当员工亲身体验到AI是“协作伙伴”而非“岗位替代者”时，抵触情绪便转化为接纳动力。
李新春则从解决方案提供方角度，总结了服务客户的关键步骤：价值锚定、敏捷迭代。首先，与客户共同梳理业务流，锁定那些影响重大、数据基础相对完善、价值可清晰量化的“锚点场景”。随后，不进行大规模改造，而是构建一个最小可行性产品闭环，快速验证技术路径与商业价值。唯有让一线人员看到切实收益，才能引导其支持后续的流程重塑与管理调整。
他特别介绍了和利时通过工业智能平台，将预测性维护等应用的开发周期从“数月数周”级压缩至“数天”级的实践，这极大加速了价值验证循环。
分层策略：破解“上热下冷”的实施智慧
“决策层充满热情，执行层犹豫观望，操作层反应冷淡”——这是AI落地中典型的“上热下冷”困境。如何破局？
李新春提出了“分层赋能、精准触达”的策略：针对不同层级的核心关切，呈现AI的差异化价值。对决策层，借助数字孪生等技术，将生产过程中的损耗、能耗、质量波动等隐性成本可视化，让问题“一目了然”，从而驱动管理决策。对管理层，则提供具体的智能工具与数据看板，助其高效完成增效降本的绩效目标。对于一线员工，关键在于设计激励机制，让其分享智能优化带来的部分效益，获得实际收入提升。
梅丹青教授则根据企业规模，给出了差异化建议。他认为，中小企业组织架构简单，反而更容易从头构建“AI原生”的工作流。对于大型制造企业，他认同从流程试点切入、由点及面的策略，并提出了一个更具突破性的思路：设立“镜像业务”试验田。
即在企业内部划出一条独立产线或一个业务单元，完全以AI为核心重构所有工作流程，打造一个“AI原生”的镜像环境。在此试验田中跑通模式、验证效能，再将成熟经验逐步复制迁移至其他业务板块。这或许是大型企业绕过内部组织惯性、实现底层逻辑革新的有效路径。
风险规避：警惕“高调却无效”的资源错配
AI转型，资源应投向何处？最常见的陷阱有哪些？
梅丹青引用了一项关键研究：企业AI转型的成功，仅10%依赖于算法模型，20%关乎技术与数据基础，而剩余的70%，决胜于流程优化与组织变革。最关键的投入，往往是那些“隐性”部分——更新认知模型、调整组织架构、优化协同流程。相反，盲目追逐技术热点、重金投入豪华算力，这类“显性投入”若脱离业务场景，往往收效甚微。
何一波从制造企业的务实角度补充，最大挑战常非技术本身，而是数据根基。历史数据分散于不同系统，格式不一、质量参差，数据治理与整合需要极大的耐心与决心。若缺乏战略定力，极易半途而废。
李新春总结了两种常见的“失败模式”：一是需求不清盲目跟风，未厘清自身痛点便重金投入基础设施，导致资源闲置；二是贪大求全，在基础场景尚未验证时，便试图打造“企业级AI大脑”，致使项目悬空。他强调，工业智能必须坚持场景驱动、迭代演进，建立以业务价值指标（如能耗降低率、质量一次通过率）而非单纯技术指标为核心的长效评估体系，确保AI应用持续产生真实效益。
梅丹青特别指出了另一个认知误区：盲目追求“全自动无人化”。幻想整个流程完全由AI决策，无需人工介入。事实上，人在AI时代的核心价值在于“最终裁决”——利用人类的经验、审美与复杂情境判断力，与AI形成高效协同，找到人机共生的最优平衡点。
最终共识与行动路径
圆桌尾声，三位专家用一句话给出了各自的终极建议：
梅丹青（学者视角）： 缺乏认知升级，AI赋能仅是旧体系的效率工具；没有流程验证，所有新认知都将是空中楼阁。必须敢于运用第一性原理，重新思考AI时代行业知识的本质形态。
何一波（制造业主视角）： 拒绝为技术而技术。一切从企业实际经营出发，紧扣质量、效率、成本三大核心诉求展开，让投资回报清晰可见，让员工感知到切实赋能。
李新春（工业赋能者视角）： 锁定场景，立即行动。用1%的局部成功，催化100%的组织变革。
尽管视角不同，但一条清晰的实践路径已然浮现：与其等待一个完美的全局蓝图，不如选择一个痛点明确、价值可期的具体场景，快速启动，用最小闭环验证价值。让事实与数据说话，用成功的试点凝聚共识，再逐步推广深化。这或许不是最激进的路径，但却是风险可控、最能帮助企业稳健迈向智能化的务实之路。