财π新闻 当前AI to B赛道正经历从概念验证到产业落地的关键转折，一方面大模型能力快速迭代，智能化升级被视为制造业高质量发展的必由之路，另一方面大量制造企业尚未完成数字化转型，数据基础薄弱、流程断点频发，成为AI能力向产业深处渗透的现实阻碍。长期以来，行业内形成的普遍认知是，高质量数据是大模型运行产出的前置条件，这也是目前企业级应用推进AI能力时遇到的关键瓶颈，不少行业人士认为，制造业AI范式重构为时尚早，应先补齐数字化短板，等待企业完成全流程数字化建设之后，再启动AI相关应用的落地工作。但这一传统思路正在被新的产业实践打破，越来越多的行业参与者意识到，企业级AI应用落地不必等待企业完成全流程数字化毕业，可优先聚焦关键环节，让智能化应用与数据建设同步发生，AI能力可以在企业现有的数字化基础上逐步生长，而非等待一个完美的数据环境。

在传统信息化与数字化时代，产业升级的核心逻辑是“全流程闭环下的信息可控”，一旦流程出现断点，系统价值便会断崖式下降，因此传统IT建设往往强调“完整”与“闭环”，企业需要投入大量资源完成全流程的数字化改造，补齐所有流程断点，搭建起覆盖全业务链路的完善数据体系，才能让数字化系统发挥出预期价值。但AI时代提供了另一种可能，即通过应用和改善，有机会摆脱对流程闭环的强依赖，企业可以优先聚焦最需要支持的环节，先把这一部分的数据完善起来，让智能化应用与数据建设同步发生、同步演进，不需要等到所有流程都实现数字化之后再启动AI相关的布局。这种全新的落地思路，彻底打破了传统数字化建设的固有约束，为大量数据基础薄弱、流程断点频发的制造企业打开了智能化升级的全新路径，避免企业陷入漫长的等待周期，能够在现有基础上快速享受到AI技术带来的实际价值。

企业引入AI的视角需升维，不能简单地将AI视为引入一款普通的提效工具，而是要构建AI应用与治理环境，保全并增值数据知识等AI主权资产。在AI时代，企业所拥有的数据、一线岗位老师傅的知识经验和长期沉淀的管理流程，都是核心资产，需要被保全、增值和保护，AI主权的建立也值得高度关注，这些资产的价值不再局限于支撑日常业务运转，而是可以通过AI技术的深度挖掘，转化为能够持续产生价值的核心生产要素，成为与厂房、原材料同等重要的企业核心资产。过去很长一段时间里，企业始终缺乏数据管理、运行与增值的专属载体，大量沉淀在业务系统、员工经验中的数据和知识无法被充分激活，难以深度参与到价值创造的环节中，而AI应用与治理环境的搭建，正是为企业提供了这样一个全新的载体，让结构化数据、知识类数据可以深度参与企业价值创造，充分释放数据要素的潜在价值。

鼎捷数智推出企业智能运行空间EIOSpace，并以FDE驻场交付模式实现平台化交付，从顶层重构系统以满足客户个性化需求。当前国内B端市场的服务逻辑有着鲜明的本土特征，部分SaaS产品往往聚焦相对具象的单一场景，强调开箱即用，但在国内B端市场，由于企业流程复杂、个性化需求强，纯标准化的服务模式往往面临较大的交付与适配挑战，如果只是在原有产品架构上叠加AI功能，迭代压力会非常大，很难真正满足客户的深层需求，破局的关键就在于从顶层对系统和服务方式进行重构。鼎捷数智的解法正是推出EIOSpace这一全新的企业智能运行空间，同时配套FDE驻场交付模式实现平台化交付，FDE并非加重交付负担，而是找到了高效满足客户个性化需求的有效路径，基于EIOSpace的服务能力，客户的应用可以围绕其业务意图快速搭建，并形成即时反馈，让产品工程师突破行业know-how的瓶颈约束，高效响应不同企业的差异化业务需求。

大模型具备通用能力，但解决行业唯一性特性问题仍需深厚领域积累，鼎捷选择向下沉一层构建AI原生基础设施能力。通用大模型在通用场景下展现出了强大的能力，但面对制造业细分领域中大量具备行业唯一性特性的具体问题，仅靠通用大模型的能力远远不够，必须依托长期沉淀的深厚行业积累，才能真正实现AI技术与产业场景的深度融合。鼎捷数智依托四十余年沉淀的制造业领域经验，选择向下沉一层构建AI原生基础设施能力，跳出在原有传统软件架构上简单叠加AI功能的常规路径，从底层架构层面为企业级AI应用的落地搭建专属的原生支撑体系，让AI能力可以深度嵌入制造业的各类细分场景中，真正解决行业独有的各类实际问题，避免AI应用沦为脱离业务实际的空中楼阁。

EIOSpace采用同权设计理念，让大中小企业基于同一套数据底座与运行范式运行，降低产业链数据交换与集成难度。在传统的产业协作体系中，产业链上下游不同规模的企业往往采用各自独立的数字化系统，数据底座和运行范式存在巨大差异，不同企业之间的数据交换与集成需要投入大量的对接成本，产业链整体的数据流通效率长期处于较低水平。EIOSpace的同权设计理念彻底改变了这一现状，无论是大型龙头制造企业，还是中小配套企业，都可以基于同一套数据底座与运行范式开展业务运行，不同企业之间的数据天然具备统一的标准和互通的基础，大幅降低了产业链上下游企业之间数据交换与集成的难度，打通跨企业的数据流通堵点，破除长期存在的数据孤岛问题，为产业链整体的协同智能化升级搭建起统一的底层支撑。

EIOSpace依托全新架构，摒弃了传统软件固定UI、长流程、全闭环的束缚，通过“意图舱”企业可以根据自身业务需求和核心问题，梳理局部价值闭环的数据与行业Know-how，按需完成数据梳理与智能化改造。EIOSpace之下的统一数据中台摒弃了传统数据平台严苛的全量数据接入要求，支持企业依需建库、分步完善，实现数字化建设与智能化升级的同步演进、并行迭代，企业不需要一次性完成全量数据的梳理和接入，可以根据自身的业务优先级，逐步完善不同环节的数据体系，在每一个阶段都能依托已有的数据基础落地对应的AI应用，快速获得实际的业务价值。

通过人的分身设计记录并承载个体经验能力，将老师傅发现异常与预判风险的核心能力转化为资产，让AI成为劳动者能力的延伸而非替代。在传统的制造企业生产体系中，大量核心的生产经验、异常发现能力、风险预判能力都沉淀在一线资深老师傅的个体经验中，这些经验往往没有被系统化地记录和留存，一旦核心岗位的员工出现人员流动，这些宝贵的经验资产就会随之流失，给企业的正常生产经营带来潜在的风险。EIOSpace的人的分身设计，可以完整记录并承载这些个体经验能力，将老师傅在长期生产实践中积累的发现异常与预判风险的核心能力转化为企业可管控、可复用的数字资产，让一线劳动者可以借助AI技术进一步放大自身的能力边界，AI不再是替代劳动者的工具，而是成为劳动者能力的延伸，帮助一线员工更高效地完成各类复杂的生产任务，充分释放人的创造性价值，实现人机协同的全新生产模式。

(编辑：徐松丽)