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AI熱潮席卷而來，產(chǎn)品卻頻頻“落不下地”。本文從一線實(shí)操視角出發(fā)，復(fù)盤AI產(chǎn)品在落地過程中遇到的典型難題，揭示從技術(shù)能力到場景匹配之間的斷層，是一份關(guān)于“冷思考”的現(xiàn)實(shí)指南。

最近技術(shù)不斷的更新，從Auto GLM2.0點(diǎn)外賣到nano banana掀起的一片生圖狂潮，資本和企業(yè)以前所未有的熱情涌入，大家都對(duì)于AI抱有很大的熱情，好像對(duì)于企業(yè)來說AI可以解決一切問題。

但當(dāng)我進(jìn)入現(xiàn)在這家制造業(yè)公司落地AI項(xiàng)目，我才發(fā)現(xiàn)toB企業(yè)內(nèi)落地的根本難點(diǎn)并不是AI的技術(shù)有多難，因?yàn)榧夹g(shù)是你沉下心來可以去學(xué)習(xí)再優(yōu)化落地、調(diào)整的一種手段。但如果一開始我們就搞錯(cuò)了重點(diǎn)，只會(huì)更快地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤有多徹底。

我們在落地的過程中遇到了無數(shù)問題：

• 企業(yè)對(duì)AI存在一定的幻想，由于不了解技術(shù)，會(huì)認(rèn)為AI是萬能的，需要管理用戶預(yù)期
• 想落地AI（因?yàn)橛杏仓笜?biāo)），但是缺失數(shù)據(jù)，工業(yè)AI對(duì)結(jié)果的容錯(cuò)率要求極高，沒有原始數(shù)據(jù)根本無法完成任務(wù)
• 企業(yè)工作流程不規(guī)范，中層管理者推動(dòng)產(chǎn)品落地的原動(dòng)力不強(qiáng)，需要先搞定上層管理者
• 企業(yè)內(nèi)系統(tǒng)太多，各類ERP、MES等原住民系統(tǒng)都需要接入，還有傳感器數(shù)據(jù)、圖片信息等，而且傳感器數(shù)據(jù)還存在臟數(shù)據(jù)，依賴底層數(shù)據(jù)處理和接入能力
• 工業(yè)生產(chǎn)和管理流程復(fù)雜，缺乏明確且可復(fù)制的AI應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求分析，導(dǎo)致AI技術(shù)難以融入現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)節(jié)，對(duì)業(yè)務(wù)了解程度依賴性極高

我在工作的時(shí)候就會(huì)有一些很明顯的體感，論壇和網(wǎng)站都在更新各種技術(shù)，各種視覺、語言、世界模型，但回到工作仿佛世界與我無關(guān)。

在聽播客、甚至做客戶調(diào)研的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)大家遇到的問題真的是類似的，Agent產(chǎn)品實(shí)施復(fù)雜度高，需要端到端整合能力。

決定AI成敗的，往往不是算法，而是水下看不見的基礎(chǔ)建設(shè)。所以這篇文章我想好好復(fù)盤一下我目前的項(xiàng)目所遇到的問題和我的解決方案，希望能給大家一些參考價(jià)值，以及想跟志同道合的朋友一起討論問題。

所以，我想借這篇文章，復(fù)盤我的項(xiàng)目經(jīng)歷，從數(shù)據(jù)、流程、人這三個(gè)核心維度，拆解我們遇到的真實(shí)難題和應(yīng)對(duì)思考，希望能給同行者一些參考，也期待與志同道合的朋友們一同探討。

項(xiàng)目復(fù)盤

我在項(xiàng)目初期花了1個(gè)月猛搞AI，各種提升準(zhǔn)確率、召回率、指令遵循效果，最后上線發(fā)現(xiàn)用戶使用率并不及預(yù)期。

巨大的挫敗感讓我開始反思，并把目光從模型轉(zhuǎn)向了更前端。在接下來的時(shí)間里，我花了大量時(shí)間去尋找數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、對(duì)齊不同系統(tǒng)間的術(shù)語。我發(fā)現(xiàn)，項(xiàng)目前期近80%的時(shí)間，都耗費(fèi)在了這些看似基礎(chǔ)的工作上，而非核心的算法建模。

第一道難題：數(shù)據(jù)難收集

場景一： 為了追溯批次的產(chǎn)品質(zhì)量問題，我們需要跨越3個(gè)不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、翻閱N份散落的Excel、再對(duì)照紙質(zhì)的SOP（標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序），才能拼湊出完整的信息鏈條。

場景二： 一個(gè)知識(shí)問答機(jī)器人，在回答“為什么A設(shè)備今天停機(jī)了？”這類問題時(shí)，它不僅需要理解制造流程，還需要實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、維修日志和排班表才能給出準(zhǔn)確答案。

上面的案例無法閉環(huán)，主要發(fā)生的真正原因是：

1. 知識(shí)非標(biāo)準(zhǔn)化：每個(gè)人的記錄方式、格式、術(shù)語都不同。
2. 非結(jié)構(gòu)化：大量信息是文本描述、包含圖片、復(fù)雜的文檔，難以提取。
3. 數(shù)據(jù)缺失：很多隱性知識(shí)都在老師傅的腦子里，不愿意提供也不愿意沉淀
4. 系統(tǒng)壁壘：MES、ERP數(shù)據(jù)接入難，友商不配合、領(lǐng)導(dǎo)不推動(dòng)就拿不到，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也不統(tǒng)一，同一個(gè)字段叫法不一樣。
5. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：傳感器數(shù)據(jù)存在臟數(shù)據(jù)、缺失、延遲。人工二次確認(rèn)后錄入的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、存在錯(cuò)誤。

第二道難題：工作流的割裂與混亂

我們現(xiàn)在的產(chǎn)品提供的是一個(gè)單獨(dú)的網(wǎng)頁&小程序，雖然已經(jīng)非常方便了，但是還是與他們現(xiàn)有的使用流程不兼容。他們目前的使用流程是在現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)問題，就直接去現(xiàn)場電腦的MES中查詢數(shù)據(jù)。

即使我們解決了數(shù)據(jù)問題，新的AI系統(tǒng)也可能與工廠現(xiàn)有的生產(chǎn)管理流程格格不入，成為一個(gè)外掛累贅。很難找到一個(gè)穩(wěn)定、可復(fù)制的AI應(yīng)用切入點(diǎn)。同時(shí)由于流程不規(guī)范，即使AI給出了行動(dòng)建議，也難以推動(dòng)員工執(zhí)行和衡量效果。

而以上問題的真正原因：

1. 流程不規(guī)范：企業(yè)工作流程不規(guī)范，很多操作依賴于個(gè)人習(xí)慣，而非標(biāo)準(zhǔn)SOP。
2. 流程割裂：生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備等部門的流程相互獨(dú)立，缺乏端到端的全局視角，不同部門之間互相推諉。

第三道難題：人的觀念與組織的慣性

解決完上面的問題，還有一道難題，一線老師傅的軟抵制。他們不僅是數(shù)據(jù)的所有者，更是流程的執(zhí)行者。AI項(xiàng)目成為了一個(gè)高層想要，基層不鳥，中層不動(dòng)的空中樓閣：

• 高層管理人員：企業(yè)對(duì)AI存在一定的幻想，期望AI能解決一切問題，對(duì)前期基礎(chǔ)建設(shè)的投入和耐心不足。
• 中層管理人員：推動(dòng)產(chǎn)品落地的原動(dòng)力不強(qiáng)，他們更關(guān)心自己的KPI和流程穩(wěn)定，AI項(xiàng)目對(duì)他們而言可能是額外的麻煩
• 基層執(zhí)行人員：他們會(huì)有危機(jī)感，覺得AI是來搶飯碗的。同時(shí)存在經(jīng)驗(yàn)傲慢的情況，認(rèn)為機(jī)器怎么可能比幾十年的經(jīng)驗(yàn)還準(zhǔn)？

AI項(xiàng)目需要生產(chǎn)、IT、采購等多個(gè)部門通力合作，但由于缺乏來自最高決策層的強(qiáng)力推動(dòng)和資源傾斜，導(dǎo)致部門間互相推諉，項(xiàng)目進(jìn)展緩慢。項(xiàng)目的推進(jìn)，嚴(yán)重依賴于找到關(guān)鍵的高層發(fā)起人和中層合作者，搞定人反而比搞定技術(shù)更難。

思考

方向調(diào)整

經(jīng)歷上面的這些，我的方向也會(huì)發(fā)生一些根本性的轉(zhuǎn)變，從大模型轉(zhuǎn)向到AI工程化，將成熟的AI技術(shù)，通過強(qiáng)大的工程化能力，穩(wěn)定、可靠地應(yīng)用到真實(shí)場景中。

在落地AI項(xiàng)目的時(shí)候更加關(guān)注的應(yīng)該是數(shù)據(jù)校驗(yàn)、模型監(jiān)控、可解釋性、人機(jī)協(xié)同等工程化技術(shù)，而不單單是AI。國外的AI產(chǎn)品在落地時(shí)可能AI只是其中參與的一部分而不是全部，現(xiàn)在國內(nèi)的AI產(chǎn)品缺少了對(duì)于全局產(chǎn)品使用上下游的統(tǒng)一。

需要有效地管理好用戶的預(yù)期，告訴他AI的邊界在哪里。這個(gè)溝通和引導(dǎo)的問題，比模型本身更重要，所以AI產(chǎn)品的Onboarding流程非常重要。

數(shù)字化地基搭建

AI落地不應(yīng)該是一個(gè)獨(dú)立的AI項(xiàng)目，而應(yīng)該是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型到高級(jí)階段的必然結(jié)果。如果不提早構(gòu)建AI數(shù)據(jù)和知識(shí)，應(yīng)用效果難以提升，也不可能實(shí)現(xiàn)更好的商業(yè)價(jià)值。AI應(yīng)用的上限由算法決定，但下限、可靠性以及最終的商業(yè)價(jià)值，完全取決于知識(shí)源的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)。

基礎(chǔ)建設(shè)原則

• 推動(dòng)數(shù)據(jù)治理：建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)字典。
• 流程梳理與標(biāo)準(zhǔn)化：在引入AI前，先對(duì)核心業(yè)務(wù)流程進(jìn)行梳理和優(yōu)化。
• 小處著手：從一個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)最好、流程最規(guī)范的單點(diǎn)開始，用效果來證明價(jià)值，再逐步推廣。

多模態(tài)數(shù)據(jù)需融合：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)： 來自MES、ERP、SCADA等系統(tǒng)的工藝參數(shù)、生產(chǎn)訂單、物料信息、質(zhì)量檢測結(jié)果（如長、寬、高、缺陷數(shù)量）。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

• • 圖像與視頻：產(chǎn)線監(jiān)控視頻、產(chǎn)品質(zhì)檢圖片（如表面劃痕、缺陷）、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的紅外圖像。
  • 文本：設(shè)備維修日志、老師傅的SOP操作手冊、工藝變更記錄、客戶投訴報(bào)告。
  • 時(shí)序數(shù)據(jù)：傳感器采集的溫度、壓力、振動(dòng)、電流等連續(xù)性數(shù)據(jù)流。

業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜構(gòu)建：將零散的數(shù)據(jù)點(diǎn)連接成網(wǎng)，構(gòu)建人-機(jī)-料-法-環(huán)-測之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，將某一批次的產(chǎn)品缺陷，與當(dāng)時(shí)的生產(chǎn)設(shè)備、操作人員、環(huán)境溫度、物料供應(yīng)商等信息關(guān)聯(lián)起來，形成一個(gè)完整的知識(shí)鏈條。

最終目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量、可追溯、可理解的制造業(yè)數(shù)字孿生知識(shí)庫，未來反而會(huì)成為我們自己企業(yè)在工業(yè)AI中的壁壘，讓AI真正理解生產(chǎn)邏輯和工藝知識(shí)。

找到統(tǒng)一戰(zhàn)線

AI項(xiàng)目必須是一個(gè)一把手工程，并需要為中層和基層帶來明確的、可感知的價(jià)值。

• 對(duì)高層：將AI的價(jià)值，翻譯成他們能聽懂的ROI。
• 對(duì)中層：將AI定位為能幫助他們達(dá)成KPI、減輕管理負(fù)擔(dān)的賦能工具。
• 對(duì)基層：將AI定位為能減少他們重復(fù)勞動(dòng)、提升他們專業(yè)技能的智能助手。

打通全鏈路：從單點(diǎn)智能到全局智慧

觀點(diǎn)： AI的終極價(jià)值，在于打通從研發(fā)-生產(chǎn)-質(zhì)量-供應(yīng)鏈的全鏈路數(shù)據(jù)，提供全局最優(yōu)的決策支持。

具體方向： 提出構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)或企業(yè)知識(shí)圖譜的長期愿景。

只有成功穿越了數(shù)據(jù)地基和流程壁壘的重重考驗(yàn)，AI的理論性能，才能最終轉(zhuǎn)化為可被衡量的商業(yè)價(jià)值（降本、增效、創(chuàng)收）。AI不再是主角，而是整個(gè)價(jià)值鏈中的一個(gè)賦能環(huán)節(jié)。

建議

先做數(shù)字化體檢，再開AI藥方

在立項(xiàng)前，請(qǐng)先誠實(shí)地評(píng)估：我的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在哪里？它們是電子化的嗎？是標(biāo)準(zhǔn)化的嗎？獲取和打通它們的難度有多大？

把數(shù)據(jù)基建視為戰(zhàn)略投資

將數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)流程線上化、打通數(shù)據(jù)孤島等工作，提升到戰(zhàn)略高度。這就像修路，路修好了，才能跑各種各樣的AI汽車。這是一項(xiàng)長期但回報(bào)巨大的投資。

注重新數(shù)據(jù)沉淀，給出時(shí)間優(yōu)化，協(xié)助企業(yè)完善數(shù)字化。

保持謙遜與耐心

工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場持久戰(zhàn)，需要從項(xiàng)目思維到平臺(tái)思維

• 統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座：構(gòu)建湖倉一體架構(gòu)，作為所有AI應(yīng)用唯一、可信的數(shù)據(jù)源頭，徹底解決數(shù)據(jù)孤島問題。
• 知識(shí)轉(zhuǎn)化引擎：建立自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理管道，將原始的多模態(tài)數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化為AI可用的結(jié)構(gòu)化知識(shí)和向量。
• 知識(shí)圖譜平臺(tái)：引入知識(shí)圖譜技術(shù)，將隱性的行業(yè)Know-How顯性化、結(jié)構(gòu)化，為AI提供深度推理的能力。
• LLMOps中心：搭建模型應(yīng)用的管理與運(yùn)維平臺(tái)，系統(tǒng)化解決Prompt工程、應(yīng)用監(jiān)控和迭代優(yōu)化的問題。
• 價(jià)值閉環(huán)：設(shè)計(jì)一個(gè)從應(yīng)用效果到數(shù)據(jù)源頭的反饋機(jī)制，讓AI在與業(yè)務(wù)的交互中持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)，是AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的終極目標(biāo)。

從賦能思維轉(zhuǎn)向共建思維

讓AI成為一線員工的助手，邀請(qǐng)他們參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和優(yōu)化中來，讓他們感受到AI是來幫助他們的。

• 高層必須下場：AI轉(zhuǎn)型是一把手工程，需要最高管理者親自推動(dòng)，打破部門墻，統(tǒng)一認(rèn)知，為項(xiàng)目保駕護(hù)航。
• AI產(chǎn)品經(jīng)理思維：首先需要懂業(yè)務(wù)和人性，其次才是技術(shù)專家。落地時(shí)注重MVP思維，能在2-4周內(nèi)快速見效，用一個(gè)小而美的勝利，來建立信任和爭取資源。
• 近兩年Agent生態(tài)成熟：多Agent協(xié)同成為企業(yè)標(biāo)配，企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)化趨勢明顯，結(jié)果付費(fèi)成為主流

總結(jié)

AI的熱潮之下，我們更需要回歸商業(yè)的本質(zhì)。技術(shù)的價(jià)值最終要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)流程中。

Garbage In, Garbage Out是AI領(lǐng)域鐵律。用不完整的數(shù)據(jù)，得到的必然是不可靠AI應(yīng)用。

算法的優(yōu)化或許能提升5%-10%的效果，但高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠?qū)⒄w效果提升數(shù)倍，直接決定了項(xiàng)目的上限。沒有好的食材（數(shù)據(jù)），再厲害的廚師（算法）也做不出好菜。