公司动态：美的集团AI应用进展 - 美的集团旗下美云智数发布工业智能体矩阵及美擎AIGC 3.1平台 计划在2026年前通过AI应用实现约9亿元的成本节约 [3] - 公司对外发布的40多个工业智能体是从内部上万个智能体中筛选而来 已在158个核心业务场景中实现规模化应用 [3] - 在制造环节 智能体用于产线管理 如TPM、DMS、LOSS等智能体可将每日损失拆解到具体工序和岗位并给出改善建议 [6] - 在供应链环节 智能体可快速评估突发情况（如台风）的影响范围并提供替代供应方案 [7] - 在人力资源和法务领域 智能体参与简历筛选、校园招聘面试及合同审核等流程 [8] - 公司AI应用带来的成本节约效益逐年扩大 2023年约为4000万元 2024年约1.8亿元 2025年预计约6亿元 2026年预计达9亿元 [8] - 在部分领域 应用AI甚至可减少90%的成本 [8] - 公司认为未来方向是智能体融入传统工业软件（AI-INSIDE） 而非作为独立工具存在 [12] 行业趋势：制造业AI应用深化 - 中国制造业正将AI应用重点从通用办公场景推向生产一线 [3] - 过去两年AI在企业内部最先落地于翻译、文档、人力资源等通用场景 当前重点转向对制造流程的深度嵌入以影响成本结构和生产效率 [4] - 行业关注点从智能体数量转向能真正带来效率和成本改善的场景 [5] - 海尔集团旗下卡奥斯工业互联网平台的工业大模型已在石油化工、能源、家电等领域落地40多个场景 在部分石化工艺优化场景中使企业人工和能源成本下降约10% [9] - 创维集团围绕智能电视系统布局影音、健康、创作、教育等多个智能体应用 强调关键不在智能体数量而在用户使用量 [9] - 政策层面加快推动 工信部等八部门提出到2027年推动3—5个通用大模型在制造业深度应用 并培育1000个高水平工业智能体 [9] 行业挑战：工业智能体推广障碍 - 工业智能体在更多企业尤其是中小企业中落地面临挑战 [10] - 挑战一：AI应用效果高度依赖业务参与程度和基础数据质量 企业数字化基础薄弱、数据不完整会导致应用效果打折扣 [10] - 挑战二：AI人才成本高、招聘难度大 更现实的路径是推动原有数字化团队向AI方向转型 [10] - 挑战三：需明确具体应用场景 若场景选择不清晰 即使投入算力设备和团队也未必能取得实际效果 [10] - 企业需要先补数字化短板 再谈AI的规模化应用 [11]