制造业谈 AI，我现在最怕听到一句话：“我们要做智能工厂。”这句话太大了，大到一落地就容易不知道从哪开始。我更愿意把它拆小一点。惠州制造业里，AI 最容易先落地的地方，通常不是最宏大的平台，而是那些特别具体、特别重复、特别容易出错的环节。比如质检。比如巡检。比如异常提醒。比如设备状态辅助判断。这些地方有一个共同点：本来就需要人花很多时间盯。如果 AI 能先帮你少漏一点、少看一点，那它就已经有价值了。这类场景为什么容易先做？因为它们的输入通常比较明确，输出也比较容易验证。你能很快看出来它到底是帮忙了，还是添乱了。我一直觉得，制造业里的 AI 不该先追求“聪明”，而该先追求“稳”。因为现场最怕的不是它不够酷，而是它看着很酷，结果一换光照、一换工艺、一换班组，马上就不准了。所以真正能落地的，不是那种只在演示里好看的东西，而是能接住现场复杂性的东西。这意味着你不能只盯模型，还得盯数据、盯流程、盯责任边界。如果现场数据不稳，后面再多模型都容易飘。我现在对制造业 AI 的判断，基本就是这样：先从质检、巡检、异常提醒、知识查询这些小闭环开始。把一个小地方跑顺，再考虑往设备、排产、预测这些更深的地方走。把小事做稳，比一开始就讲大平台更有意义。
很多中小企业一聊 AI，就容易聊大了。不是想着上大平台，就是想着以后把流程全智能化。可真到现场，老板最关心的通常不是这些。他更关心的是，这东西能不能先省一点人力，能不能先少一点重复活，能不能让现在已经很忙的团队别再更忙。我现在给中小企业看 AI 场景时，通常不会先讲模型。我会先问一句：你们现在最烦的那件事是什么。往往答案都不复杂。可能是客服回复太多，可能是资料整理太散，可能是内部问答老是重复，可能是报价、文档、表单这些活很耗人。这些地方，才是 AI 最适合先落的地方。因为它不需要一上来就改变公司。它只需要先把最重复、最琐碎、最拖人的那部分活做轻一点。中小企业最容易踩的坑，是一开始就做得太重。权限、流程、数据、维护、成本，一起上来以后，项目很容易把自己绕住。最后系统没跑稳，团队先累了。所以我更建议从小闭环开始。比如先把内部知识库接起来，或者先把客服问答做成半自动，再慢慢看哪些地方真的值得继续往下做。我后来越来越觉得，AI 在中小企业里最像一个“流程助手”。它不是替老板做决策的。它更像是帮团队把那些反复出现、又特别花时间的事情先处理掉一点。如果一个 AI 功能上线后，让大家多了很多确认动作，那它大概率不是好功能。如果它能让人少翻几次资料、少回几轮重复问题、少做几遍整理，那它就已经很有价值了。中小企业做 AI，最好的起点通常不是最炫的地方，而是最烦的地方。先把那个地方做轻，后面的路才会顺。