工业AI如何赋能制造业——TCL实业副总裁何军做客华科大EMBA“喻见·大讲堂”
9月20日上午,华中科技大学EMBA教育中心“喻见・大讲堂”在管理学院206多功能厅举行。TCL实业控股股份有限公司副总裁、格创东智科技有限公司CEO何军围绕“AI for Real:从数字世界走向真实工业世界”主题,为新生带来一场关于工业AI从技术赋能到产业落地的前沿分享。华中科技大学管理学院院长杨治教授、副院长戴鑫教授出席讲座。讲座由院长杨治教授主持。
图 | 活动现场
杨治介绍了此次讲座的背景。
对企业管理者、创业者而言,如何让AI真正赋能制造业,已不是选答题,而是必答题。本期“喻见·大讲堂”邀请何军分享“AI for Real:从数字世界走向真实工业世界”,正是希望把头部企业最前沿、最真实、最落地的工业AI实战经验分享给每一位同学。
图 | 杨治主持
何军结合行业数据谈到,AI时代的企业发展速度已远超互联网时代,应用侧潜力更大:ChatGPT仅用2个月达成1亿月活用户,Anthropic预计6年内实现千亿美元年营收;高AI支出企业自2022年11月以来收入增长约92%,远高于未使用AI企业的约8%。在他看来,AI的渗透才刚刚起步,未来仍有8至10年的红利期,AI正加速从数字世界走向真实物理世界。
图 | 何军分享
在“工业人工智能”部分,何军提到,AI在企业场景实现从0到1的落地,面临数据、技术、人才、ROI、组织、安全与信任六大鸿沟。工业智能是高风险管理场景,容错率极低,错误会被链条放大,工况漂移快;工业数据质量的命门位于价值链最底端,必须从源头切入,在“最初一米”打好数据底座。
图 | 活动现场
何军以TCL为例,说明AI落地制造业的关键在于“产品端+制造端”双向驱动。在产品端,AI正从功能叠加走向原生重构,以极低成本支撑规模化服务,并催生AI Native新硬件;在制造端,AI沿数字化三台阶推进,按L1至L5分层落地,打造覆盖研发、制造、供应链的“硅基员工”。他提到,智能拉晶场景已实现产能提升2%、迭代周期缩短至7天,半导体显示垂域大模型能力超过GPT-4水平。这些实践表明,AI已在工业场景中创造可量化的直接价值。
图 | 活动现场
在“AI转型实践”部分,何军将TCL快速转型的动因归纳为六大驱动力:战略指引、组织建设、人才培养、技术支撑、场景锚定与生态共建。面向AI时代,他提出新“人才观”:好奇心、独立判断、杠杆效应、学习速率与泛化能力。在技术路线上,他主张“最先进未必最合适,适合自己的才是最好的”,并以“大模型指挥+小模型执行”的大小模型协同方式,让AI落地更可靠。
何军的分享从产业趋势、落地挑战到企业实践层层递进,既揭示了AI从数字世界走向物理世界的必然方向,也以TCL一线实践验证了工业AI落地的可行路径,为现场的企业高管们带来了一场深刻的认知升级。
图 | 何军分享
互动环节,同学们围绕装备制造企业是否需要沉淀AI技术、数字化向智能化转型的关键、AI团队与传统团队如何协同、中小企业如何把握AI创业机会等问题踊跃提问。何军及其团队结合TCL和格创东智的一线实践逐一作答。
图 | 何军团队
图 | 互动环节
戴鑫在总结中表示,AI走进工厂、AI工程化已是大势所趋,企业拥抱AI可采取自建、委托专业机构、中小企业联合共创三种模式。他提出“场景共创、产品共创、生态共创、智慧共创”四个方向,鼓励同学们开放各自的场景、产品、生态与知识资源,与产业链伙伴协同开发、共同做大AI应用生态。他表示,AI转型表面上是技术问题,本质上是管理与组织问题;AI是提升企业竞争力的重要维度,必须与市场、供应链等环节整体协同,才能真正转化为经济效益。他认为,认知突破与方法工具的更新比技术参数本身更为紧迫,并勉励同学们以此次讲座为契机,循“知·喻·行”的路径,把对AI的认知突破转化为协同共创的实际行动,将前沿科技真正转化为企业的核心竞争力。
图 | 戴鑫总结
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