企业级AI

谢祖墀:AI 时代企业需要重构组织能力

企业之间存在不同的DNA,所以他们在通过AI作出改变时,他们应该采用的手段和优先级也会有所不同。 企业的领导人必须清楚知道自己的组织DNA是那一类型,而特别设计一套最适合自身企业的方法。

拒绝空谈AI!制造业三大系统(PLM/ERP/MES)算力边界与落地红线

 在智能制造体系中,PLM(产品生命周期管理)、ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统) 是三大核心业务系统。随着AI深度嵌入,它们对 数据、模型、架构、算力、约束与边界临界 提出了差异化且日益严苛的需求。理解这些需求,是构建“AI原生”工业智能系统的关键。以下从 六大维度 对比分析三大系统在AI赋能下的核心诉求,并给出融合演进方向。

制造业AI应该从哪里开始? 你的质量总监为什么第一个想上AI?

IT部门的人有时候反而会犹豫——这个算法准不准?数据量够不够?他们习惯从技术可行性的角度去评估。但质量部门的人想得很简单:现在漏检一个批次,客户投诉一次,损失多少钱?如果AI能把漏检率降下来,这笔账怎么算都是划算的。  这种"经营视角"的差异,是我在筹备这场大会的过程中反复看到的。真正推动AI落地的,往往不是最懂技术的人,而是最痛的那个业务部门。

制造业AI场景应用生态大会(昆山站 9.12)免费门票今起开抢(限额500张)

当同行已经用 AI 把报价周期从 2 小时压到 15 分钟、把设备综合效率提升 42%、把质量检测的人力砍掉 80%,你还要在"看不清、不敢用、不会用"的观望里再等一年吗?AI 不缺技术,缺的是被验证过的路径。我们办这场会,就是想让昆山的制造企业"在家门口"看见已经跑通的真实案例,把"想做"变成"知道怎么做"。

为什么你的AI上线了,用户却说它很笨?

最近两年,很多企业都在跑马圈地做AI。有人接了DeepSeek,有人部署私有大模型,有人搭知识库,有人建Agent流水线。  但有个现象我反复看到:项目上线了,领导觉得很先进,用户觉得没什么用。问题出在哪?大多数时候,不是模型不够好。而是AI根本没搞清楚用户想干什么。