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产业领域也正掀起一股AI风暴。麦肯锡预测，到2030年，AI将为全球制造业创造3.8万亿美元增量价值，涵盖生产效率提升30%、质量缺陷减少50%等核心场景。
然而，许多企业仍陷入“AI焦虑”，渴望抓住技术红利，却因数据孤岛、流程割裂、系统老旧等问题，导致AI落地存在距离。这背后揭示了一个残酷现实：没有数智化的地基，难以叩响AI时代大门！
全面提速，AI已充分释放红利价值
当前，工业级AI早已深入渗透制造企业，基本覆盖了研发设计、生产制造、质量管控等制造价值链的各个关键环节。在经营决策层、运营管理层、业务执行层分别构建差异化能力，助力企业实现从“经验驱动”到“数智驱动”的蜕变。
以智能研发为例：利用DeepSeek的逻辑推理和分析总结能力，鼎捷PLM构建了可进行数据分析的“知识问答智能体”。无论是分析和搜索专业数据或是企业/行业知识，都能直接、精准地给到用户答案；还能帮助用户做物料查询与材料优选，让研发选材效率显著提升。
随着技术的不断进步、应用模式的创新、应用成本的降低以及行业相关标准和最佳实践的建立，无论是嵌入式AI还是生成式AI，将以更贴合行业场景的方式，推动制造业向智能化、高端化、绿色化发展方面发展。
而从目前来看，技术迭代增长的速度是爆发式的。企业更需摆正心态、积极拥抱接纳AI这一新的动力引擎。
无数据不AI：数智化是入场券 无数据，不AI AI的本质是“数据驱动决策”。深度学习、机器学习等技术的训练与迭代，需依赖海量结构化数据。例如，AI质检模型需数万张标注清晰的缺陷图片才能达到工业级精度，而这类数据只能从数字化产线中持续获取。 若企业未完成设备联网、生产数据采集等基础数字化改造，AI将因“数据贫血”而失效。可以说，AI等大模型是企业在生产数据采集、设备联网、流程标准化等数字化基建上的长期投入。 数据治理决定AI价值上限 数字化不仅是数据的“量变”，更需实现数据的“质变”。企业打通研发、生产、供应链等环节的数据孤岛，形成全域数据资产。 数字化流程为AI落地“铺轨” 当前多个AI并非孤立系统，需嵌入企业的标准化业务流程中。若企业仍依赖人工报表、纸质工单等非数字化操作，AI的预测结果将因执行滞后而失去意义。只有通过数字化重构流程（如ERP、MES系统），才能让AI的实时决策与生产动作无缝衔接。
迎接AI红利，制造业数智规划如何进行？ AI技术的爆发增长让当前的企业数智转型已具备强人工智能属性，但企业数智化仍需回归数字化本质，鼎捷携手浙江大学数据分析和管理国际研究中心，重磅发布的《企业数智驱动白皮书》（文中简称“《白皮书》”）中，对企业数智驱动5大阶段路径特征有着明确总结：
从L0-L4,五大阶段逐层深入：
Level0 阶段：主要依赖人工；
Level1 阶段：通过流程驱动实现标准化和自动化；
Level 2 阶段：依托模型驱动的科学分析；
Level3 阶段：利用大数据和人工智能增强各个业务环节的智能性；
Level4 阶段：企业需要超越简单的技术叠加，寻求“换代”, 即通过数智技术的深度融合实现全方位的业务模式革新。
其中从Level 3阶段起，数据驱动开始融入企业生产、管理等多个方面。企业结合大数据与弱人工智能，在企业内部各个环节进行智能化、AI化。Level 4 代表企业数智化运营的最高形态，充分利用知识图谱及生成式AI，实现系统级的智能协同，通过数据自决与智能生成的全面应用，企业在这一阶段实现了组织管理的全面数智化转型，运营管理能力达到了完全自主优化的状态。
携手鼎捷 迈步AI新纪元
作为专业的数据和智能方案提供商，鼎捷深耕制造业转型领域多年，数智服务覆盖研发设计类、数字化管理类、生产控制类以及AIoT类四大类别的工业软件，满足企业数智化转型的全生命周期需求。
与此同时，作为AI应用创新的实践者与推动者，鼎捷积极融合AI、大数据等智能技术，持续推进鼎捷雅典娜平台的研发升级，拓展数智驱动的AI新应用，基于深厚的行业know how持续推动AI在TO B领域的场景落地，用AI力量让先行企业率先感受技术红利，目前已落地依托鼎捷雅典娜平台的装备制造云、零部件云、财务云等行业化场景AI应用，为企业和AI科技红利间搭建实践桥梁！
工业4.0的本质是“数据驱动制造”，而AI是这场革命的终极杠杆。但历史经验表明，技术红利只属于“提前修路”的企业：时间不等人：此刻的每一分投入，都在为明天的AI红利积蓄势能！
