文章核心观点 - 传统产业特别是制造业和供应链企业面临AI应用实效的焦虑 需要AI解决研发、生产、供应链等核心业务问题而非仅作为辅助工具 [2] - AI赋能传统产业的真正路径在于“AI + 核心技术”双核驱动 实现从生成内容到生成可售卖商品的转变 [8] - 未来供应链逻辑将因AI和自动化而重构 从出口产品转向出口AI驱动的制造能力 [6][7] AI赋能传统产业的路径与模式 - 单纯AI或通用大模型无法解决产业问题 必须结合行业核心技术如3D、材料学等 [8][13] - 核心公式为“通用模型 + 专业模型 + 专有数据” 企业需注重数据要素治理将历史数据转化为AI燃料 [11][16] - AI落地需经历“工具提效→流程再造→生态构建”的三步转型路径 重做工业软件和协作流 [11][20] 未来供应链与产业变革趋势 - 当AI和具身智能成熟后 机械臂可完成90%缝制工作 工厂可能选址靠近消费市场而非劳动力廉价地区 [6] - 中国未来机会在于出口AI驱动的自动化制造能力 而非仅出口产品 [7] - 组织形态从线性串联转向网状并联 催生“超级个体”可几小时完成过去数周工作 [14][15] 企业转型与领导力要求 - CEO需亲自担任AI架构师 懂数据治理和工作流重构 否则转型易陷入死局 [17][18] - 企业积累数十年的版型、工艺、客户数据需通过治理转化为黄金而非石头 [16] - AI时代需聚焦顶尖人才 其产出可能超过第2至10名员工总和 [17] 行业具体应用与挑战 - 服装行业痛点包括库存高、反应慢、利润薄 预测市场失误成本高昂 [4] - 专业模型需结合专有数据 例如优衣库版型数据不能用于ZARA 强调数据私有化价值 [16] - 转型需解决路径之惑、数据之问、战略之眼、组织之变、终局之思等核心问题 [22]