要在不確定的環(huán)境里找到更多的確定性,一個(gè)捷徑是,去看那些世界上最先進(jìn)的企業(yè)都在做什么。
2024年6月的COMPUTEX大會(huì)上,黃仁勛第一次給出了“AI的下一波浪潮是物理AI”的判斷。今年,他又多次重申,認(rèn)為生成式AI的爆發(fā)只是開(kāi)始,真正顛覆未來(lái)的,是AI如何與物理現(xiàn)實(shí)融合。
放眼全球,中國(guó)龐大而復(fù)雜的制造業(yè)體系,正是物理AI最多元、最復(fù)雜的試驗(yàn)場(chǎng)。比如,上海交大智邦研發(fā)的智能體機(jī)床,能像“自動(dòng)駕駛”一樣自主尋找最優(yōu)加工路徑。生數(shù)科技的具身智能模型,僅需約千分之一的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)量,就能讓機(jī)械臂學(xué)會(huì)并執(zhí)行新任務(wù)。
Gartner預(yù)測(cè),到2027年,中國(guó)制造業(yè)的AI使用滲透率將以10%的年復(fù)合增長(zhǎng)率快速上升。
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當(dāng)AI開(kāi)始重塑制造的底層邏輯,企業(yè)也呼喚著與之匹配的“新流水線”——一套能駕馭人、AI與機(jī)器復(fù)雜協(xié)同的操作系統(tǒng)。
正如互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,office套件取代了孤立的紙質(zhì)文件。物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,在線智能工單系統(tǒng)又取代了離線、靜態(tài)的office文檔。每一次核心生產(chǎn)力的突破,都催生了新一代協(xié)作平臺(tái),以解決舊工具無(wú)法處理的新復(fù)雜度。
AI時(shí)代的制造企業(yè)也形成了新共識(shí)。12月18日在廣州召開(kāi)的2025飛書先進(jìn)生產(chǎn)力峰會(huì)上,一組數(shù)據(jù)揭示了趨勢(shì):
TOP20的新能源車企,80%用飛書;
消費(fèi)電子主流榜單TOP30,超50%用飛書;
眾多頭部具身智能企業(yè),也在用飛書。
當(dāng)AI開(kāi)始重塑中國(guó)制造業(yè),為什么飛書成為了中國(guó)制造企業(yè)落地AI的首選?
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F1賽車,困在早高峰
想象一下這樣的場(chǎng)景——
一家科技制造公司的工程師,剛剛在算法上取得突破,讓機(jī)器手臂的抓取精度提升了十倍。但將這個(gè)突破應(yīng)用于下一代產(chǎn)品前,他需要花半天時(shí)間在十幾個(gè)系統(tǒng)里尋找最新的設(shè)計(jì)規(guī)范,跨三個(gè)部門確認(rèn)仿真流程,并將結(jié)果手動(dòng)整理成五份格式不同的報(bào)告,等待層層審批。
這就好比他駕駛著一輛能飆到時(shí)速300公里的F1賽車,卻不得不堵在早高峰車流中。如此真實(shí)而荒誕的場(chǎng)景,就是今天許多科技制造企業(yè)的日常。
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為何這種“賽車?yán)г谠绺叻濉钡臎_突,會(huì)集中爆發(fā)在科技制造業(yè)?
因?yàn)槲锢鞟I要真正融入制造業(yè),必然會(huì)先選擇技術(shù)高度最貼近的科技制造業(yè)。自動(dòng)駕駛汽車、智能機(jī)器人、高端消費(fèi)電子……這些領(lǐng)域的產(chǎn)品,本身就是物理AI要理解和操控的終極對(duì)象。
比如,中國(guó)智能駕駛企業(yè)地平線,其核心理念正是構(gòu)建“物理世界AI底座”。它的車載芯片與算法,不僅驅(qū)動(dòng)著汽車的智能駕駛,更通過(guò)“端到端”架構(gòu),讓AI能像人類一樣理解復(fù)雜路況、進(jìn)行決策。
但與此同時(shí),一個(gè)深刻的悖論出現(xiàn)了。當(dāng)科技制造企業(yè)在物理AI的賽道上全力沖刺時(shí),卻被自身沉重的“組織重力”拖慢了腳步。
像小鵬汽車這樣的企業(yè)會(huì)對(duì)這一“重力”的存在深有體會(huì)——業(yè)務(wù)多條戰(zhàn)線同時(shí)推進(jìn),組織規(guī)模與信息量快速增長(zhǎng),原先適用于線性發(fā)展階段的協(xié)作體系也面臨新的挑戰(zhàn)。
這樣的公司往往知識(shí)文檔數(shù)量達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別,服務(wù)臺(tái)與機(jī)器人消息遍布各處,找到關(guān)鍵資料或準(zhǔn)確接口的效率有待進(jìn)一步提升。工程師面對(duì)數(shù)百個(gè)系統(tǒng)構(gòu)成的流程網(wǎng)絡(luò),讓諸如請(qǐng)假、審批等日常流程也消耗了不少精力。
在更基礎(chǔ)的運(yùn)營(yíng)層面,傳統(tǒng)工具也已無(wú)法承載海量、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)需求。文遠(yuǎn)知行的工程師曾表示,當(dāng)測(cè)試車隊(duì)從幾十臺(tái)激增至上千臺(tái),曾經(jīng)輕便的維修管理Excel表格逐漸力不從心,制約了數(shù)據(jù)洞察與安全響應(yīng)。
地平線副總裁兼首席架構(gòu)師蘇箐認(rèn)為,當(dāng)前科技制造業(yè)要在技術(shù)上產(chǎn)生質(zhì)變,離不開(kāi)“工業(yè)母機(jī)”的支撐,即工程能力和組織能力的持續(xù)強(qiáng)化。但這項(xiàng)復(fù)雜工程,非單一企業(yè)所能為。
比如有車企高層便坦言,車企想打造一個(gè)AI超級(jí)助理,需要同時(shí)承擔(dān)生態(tài)聚合者、高效賦能者和安全守護(hù)者,“作為單一主體要做這么多事情,車企是卷不動(dòng)的”。
但“工業(yè)母機(jī)”的缺失,直接侵蝕科技企業(yè)創(chuàng)新的根基。頂尖工程師的精力被無(wú)休止的“尋路”與“對(duì)接”耗散。跨部門、跨地域的協(xié)同延遲,讓快速的技術(shù)洞察無(wú)法形成閉環(huán)決策。最終,企業(yè)可能在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中,因響應(yīng)遲緩而錯(cuò)失搶占生態(tài)位的關(guān)鍵窗口。
這揭示了物理AI時(shí)代留給所有科技制造企業(yè)的核心組織命題:駕馭外部技術(shù)的復(fù)雜性,必須以解決內(nèi)部協(xié)同的復(fù)雜性為前提。
中國(guó)科技制造企業(yè)需要的,不僅是一個(gè)更強(qiáng)大的“機(jī)器手臂”,更是一個(gè)能夠打通數(shù)據(jù)孤島、連接人機(jī)協(xié)作、讓知識(shí)如血液般自由循環(huán)的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。
而這一命題的答案,就藏在他們高度統(tǒng)一的選擇里。
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當(dāng)組織學(xué)會(huì)“呼吸”
小鵬汽車CEO何小鵬曾經(jīng)的一封全員信,引起了廣泛關(guān)注和思考。
信里核心就四個(gè)字:組織提效。讓他下定決心的是兩個(gè)數(shù)據(jù):公司一個(gè)月開(kāi)了1.2萬(wàn)場(chǎng)會(huì),總時(shí)長(zhǎng)1.4萬(wàn)小時(shí),足夠一批人全職連開(kāi)三年。他算了一筆賬,十場(chǎng)大型會(huì)議的成本,就能買一輛頂配版小鵬G6。“第一次看到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí),”何小鵬說(shuō),“我都吐了口血。”
一場(chǎng)圍繞“會(huì)議”的效率革命就此開(kāi)始。2024年,小鵬以線上會(huì)議替代了30%的非必要線下會(huì)議,通過(guò)飛書AI會(huì)議紀(jì)要自動(dòng)抓取要點(diǎn)、生成結(jié)論與待辦事項(xiàng),直接同步至項(xiàng)目系統(tǒng),讓“開(kāi)會(huì)”自然銜接“執(zhí)行”。
這套方法不僅將會(huì)議效率提升了20%-25%,全年生成了16萬(wàn)份紀(jì)要,更支撐了來(lái)自40多個(gè)國(guó)家的海外團(tuán)隊(duì),跨越語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)無(wú)縫協(xié)作。今年上半年,小鵬又用AI生成了超過(guò)了63萬(wàn)份會(huì)議紀(jì)要,日均近3500次。
如此高頻的使用,讓小鵬用飛書重新定義了開(kāi)會(huì),也重新定義了效率。
而比會(huì)議低效更隱秘的損耗,是知識(shí)的沉寂與流失。為了解決工程師在龐大知識(shí)體系面前的大海撈針,小鵬基于飛書統(tǒng)一協(xié)同底座,打造了全員配備的數(shù)字員工IRON。它如同一個(gè)超級(jí)大腦,將散落在44個(gè)服務(wù)臺(tái)、2000萬(wàn)份文檔與84個(gè)消息渠道的信息徹底激活。
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自此,知識(shí)檢索、文檔總結(jié)、流程發(fā)起,變?yōu)閱T工與IRON之間的一句對(duì)話。從3D導(dǎo)航直達(dá)會(huì)議室、工位,到一句話發(fā)起請(qǐng)假、智能填表,瑣碎流程被壓縮為瞬間動(dòng)作。
效果立竿見(jiàn)影。 IRON上線后,智能問(wèn)數(shù)功能每年可節(jié)省百萬(wàn)元成本;服務(wù)臺(tái)工單處理時(shí)長(zhǎng)縮短30%,表單流程效率躍升75%。整體而言,這相當(dāng)于每月額外增加了128名專注于高效執(zhí)行的“AI員工”。
這些實(shí)實(shí)在在的數(shù)字背后,是工作模式的根本轉(zhuǎn)變。正如這次峰會(huì)上小鵬汽車所分享的,通過(guò)飛書與IRON,他們正實(shí)現(xiàn)“把重復(fù)的冗余的交給AI,把思考的尊嚴(yán)還給人類”。
從會(huì)議革命到知識(shí)激活,小鵬的提效之路,已是一場(chǎng)人與工具協(xié)同的系統(tǒng)進(jìn)化。
當(dāng)溝通與知識(shí)獲取的底層效率被解放,AI便開(kāi)始向業(yè)務(wù)腹地縱深,沉入千差萬(wàn)別的業(yè)務(wù)毛細(xì)血管中。
比如在自動(dòng)駕駛的研發(fā)戰(zhàn)場(chǎng),效率就是速度。小馬智行的第七代無(wú)人車,從4月亮相到11月實(shí)現(xiàn)全無(wú)人商業(yè)化,便僅用了半年。
如此疾速的推進(jìn),背后有飛書多維表格的靈活支撐做助力,它能適應(yīng)不同業(yè)務(wù)需求快速迭代:生產(chǎn)端的零部件庫(kù)存管理庫(kù)、路測(cè)端的實(shí)時(shí)問(wèn)題清單,都能責(zé)任到人、同步響應(yīng)。這種深度適配使得小馬智行的研發(fā)協(xié)作效率提升40%、需求響應(yīng)提速60%、備件管理優(yōu)化30%。
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零配件倉(cāng)庫(kù)精細(xì)化管理
在自動(dòng)駕駛與時(shí)間賽跑的工程中,飛書以靈活的工具形態(tài),把“想到”和“做到”的距離壓到了最短。
而在精密制造的生產(chǎn)線上,智能化也不是狂堆硬件。吉利汽車研究院的工程師們就做了一次輕巧而深刻的示范。他們繞過(guò)了昂貴的進(jìn)口設(shè)備與漫長(zhǎng)的IT排期,自己用飛書搭建出一個(gè)智能助手,將延續(xù)多年的“手填測(cè)量值+人工比對(duì)”模式,升級(jí)為“語(yǔ)音錄入、自動(dòng)成表、智能分析”的流暢閉環(huán),直接省下了近千萬(wàn)元的硬件投入。
小鵬、小馬智行與吉利的實(shí)踐,共同勾勒出一條清晰的路徑。應(yīng)對(duì)物理AI的復(fù)雜挑戰(zhàn),必須率先完成組織本身的智能化升級(jí)。
當(dāng)組織自身的“摩擦力”被降至最低,技術(shù)沖刺的能量才能毫無(wú)損耗地轉(zhuǎn)化為定義未來(lái)的產(chǎn)品力。這也解釋了為何在物理AI時(shí)代,先進(jìn)的制造企業(yè)會(huì)在飛書上不期而遇。因?yàn)樗鼈冏非蟮模沁@個(gè)時(shí)代最稀缺的確定性:一個(gè)能隨技術(shù)進(jìn)化而不斷生長(zhǎng)、助其掌控創(chuàng)新節(jié)奏的協(xié)同基因。
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飛書朋友圈,越擴(kuò)越大
物理AI的浪潮,從來(lái)不會(huì)止步于科技制造業(yè)的實(shí)驗(yàn)室與試產(chǎn)線。當(dāng)它在最前沿的領(lǐng)域證明了與物理世界“對(duì)話”的能力后,下一步,必然是帶著這股勢(shì)能,涌向中國(guó)經(jīng)濟(jì)的基石——那些看似“傳統(tǒng)”、卻構(gòu)成國(guó)民經(jīng)濟(jì)主動(dòng)脈的制造行業(yè)。
這里的變革場(chǎng)景更加具體而磅礴。比如,在鋼鐵廠的高溫軋線旁,AI視覺(jué)正替代人眼,毫秒級(jí)檢測(cè)鋼板表面的微小缺陷;在巨大的石化罐區(qū),傳感器與AI模型正協(xié)同預(yù)測(cè)設(shè)備故障,守衛(wèi)生產(chǎn)安全;在數(shù)以萬(wàn)計(jì)的消費(fèi)品裝配線上,機(jī)器人正學(xué)習(xí)更柔性的抓取與包裝......
然而,與天生數(shù)字化的科技公司不同,傳統(tǒng)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,長(zhǎng)期面臨著不同程度的困難:
核心數(shù)據(jù)沉睡于紙質(zhì)報(bào)表、孤立系統(tǒng)甚至老師傅的經(jīng)驗(yàn)里,AI沒(méi)有糧食;動(dòng)輒千萬(wàn)上億的定制開(kāi)發(fā)、經(jīng)年累月的流程再造,讓人望而卻步;再好的系統(tǒng),如果一線工人和老師傅用不起來(lái)、不愿意用,就是白花錢。
但如今,一個(gè)有趣的現(xiàn)象出現(xiàn)了。越來(lái)越多“不像字節(jié)跳動(dòng)”的企業(yè),無(wú)論是萬(wàn)人規(guī)模的海信、雅迪、柳工,還是身處鋼鐵(永卓)、煤炭(鵬飛)、石化(東明)這些傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè),開(kāi)始成群結(jié)隊(duì)地選擇飛書。
它們發(fā)現(xiàn),飛書提供的并非又一套需要大動(dòng)干戈的IT系統(tǒng),而是一個(gè)“無(wú)痛數(shù)字化”的起點(diǎn)。
首先,它以極輕的方式,幫企業(yè)快速沉淀出“AI能懂的”活數(shù)據(jù)。例如,永卓控股面對(duì)的是一個(gè)重資產(chǎn)、高能耗的典型場(chǎng)景——高爐煉鐵。這座高達(dá)數(shù)十米、內(nèi)部超1500攝氏度的“黑盒”,加料控溫全憑老師傅的經(jīng)驗(yàn)操控。
但如今,他們用飛書搭建的AI高爐智析系統(tǒng),讓交接班報(bào)告從30分鐘縮至5分鐘,風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)生成任務(wù)派到責(zé)任人手機(jī),每一次故障都被沉淀為“高爐病例”,AI甚至能逆向溯源、精準(zhǔn)診斷。
于是,每周耗費(fèi)8小時(shí)編寫的生產(chǎn)周報(bào),變成了AI每天早上8點(diǎn)準(zhǔn)時(shí)推送的智能日?qǐng)?bào)。沉默的數(shù)據(jù)開(kāi)始說(shuō)話后,哪里有問(wèn)題、原因是什么,一目了然。
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緊接著,它讓降本增效變得肉眼可見(jiàn),直抵一線。
在金鴻曲軸這家老牌制造企業(yè)里,老師傅的經(jīng)驗(yàn)鎖在腦中,年輕員工困于重復(fù)填表,昂貴刀具的流轉(zhuǎn)依賴人盯人,轉(zhuǎn)型的陣痛曾是具體的。
直到他們用飛書將整個(gè)車間重新“連接”起來(lái),讓能聽(tīng)懂方言的AI助手,成了24小時(shí)在線的“車間百事通”,讓咨詢量驟降80%;AI物料預(yù)警系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警,每天為班長(zhǎng)搶回1.5小時(shí)鉆研技術(shù)......
這些改變不是自上而下的指令,而是每個(gè)崗位都能感知的省事和有用。預(yù)估全面推廣后年增收超500萬(wàn)元的背后,是效率在一寸一寸地生根。
而最動(dòng)人的改變,或許發(fā)生在那些打字不太靈活的老師傅身上。如今,他們只需對(duì)著屏幕語(yǔ)音輸入,AI就能聽(tīng)懂四川話并迅速回應(yīng)。最好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是這樣,它不讓任何人掉隊(duì),而是讓大家都能用最自然的方式融入,讓一線的雙手最先觸摸到改變的溫度,也讓最資深的眼睛看見(jiàn)科技切實(shí)的價(jià)值。
隨著這些傳統(tǒng)制造業(yè)涌入飛書,一個(gè)更深層的趨勢(shì)也逐漸明朗——
飛書不僅僅是一個(gè)協(xié)同工具,它正成為AI能力進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)最順暢的導(dǎo)管。
正如飛書面向AI時(shí)代的“組織進(jìn)化”宣言:當(dāng)AI開(kāi)始重新定義制造的“硬件”時(shí),飛書正致力于用“軟件定義組織”。
其目的,正是通過(guò)重塑信息與協(xié)作的底層邏輯,來(lái)解決物理AI技術(shù)狂奔而組織管理滯后的核心錯(cuò)位。
由此,我們可以回答最初的問(wèn)題:當(dāng)AI開(kāi)始重塑中國(guó)制造業(yè),為何是飛書成為了眾多企業(yè)的首選?
答案不在于某一項(xiàng)單點(diǎn)領(lǐng)先,而在于它擁有一種技術(shù)普惠性。飛書提供的,是一個(gè)能隨企業(yè)一同生長(zhǎng)、從協(xié)同工具演進(jìn)為AI時(shí)代“核心業(yè)務(wù)土壤”的生態(tài)。
無(wú)論是像字節(jié)還是不像字節(jié)的制造企業(yè),他們不約而同地選擇飛書,本質(zhì)上都看到了飛書始終聚焦于解決真實(shí)業(yè)務(wù)問(wèn)題。它讓企業(yè)無(wú)需顛覆過(guò)去,就能將AI能力從會(huì)議、知識(shí)管理,逐步滲透至研發(fā)、生產(chǎn)、安全每一個(gè)核心環(huán)節(jié)。在空泛的概念炒作此起彼伏時(shí),飛書所做的一切,都是要讓技術(shù)回歸價(jià)值本身。
因此,這不僅僅是工具的選擇,更是發(fā)展路徑的選擇。
當(dāng)所有制造企業(yè),無(wú)論是造車的還是煉鋼的,都能以最小的摩擦、最低的門檻,獲得與時(shí)代最先進(jìn)生產(chǎn)力同頻共振的能力時(shí),一種掌控創(chuàng)新節(jié)奏、穿越產(chǎn)業(yè)周期的全新確定性,便真正誕生了。
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