头图 | 苏州虎嗅会议室，闭门会现场拍摄

过去一年，AI在制造与供应链圈子里的话题热度，涨得那叫一个快。但真正走进车间一线的人心里都清楚，事情远没有表面看起来那么顺风顺水。

7月10日，虎嗅智库在苏州组织了一场闭门交流。十几位来自协鑫、派克新材、追觅科技、汇川技术、来伊份、万事利、圣奥、知微行易、上海家化等企业的一线实践者，围坐在一起，聊了一整个下午。

这场会的规则很简单：每个人都要讲具体的AI应用案例，但重点是——必须把“卡在哪”给说透。

所以这不仅仅是一场经验交流，更像是一次高密度的“判断共建”。从供应链负责人到一线的解决方案科学家，不同生态位、不同视角的角色坐在一起，共同拆解AI进入生产、研发、供应链和经营现场后的真实进展，以及那些令人头疼的卡点。最终，大家试图回答一个核心问题——

当多数企业已经突破单点试点、进入横向复制与平台化阶段后，真正的分水岭，到底在哪里？

10+独家判断：外围很热，产线很冷

会上，多位嘉宾首次披露了AI实践的细节，覆盖了从销量预测、智能排产到工艺控制、能源交易的全链路。但区别于常规的案例展示，每位嘉宾的核心输出都被收敛为一句精炼的判断：

方宁 | 汇川技术 智能制造开发及应用专家：工业AI的瓶颈不在算力，在观测。主张以因果推断替代纯仿真，从控制层切入工艺闭环。

李貌 | 追觅科技 个护事业群供应链端ITBP：端到端供应链AI已跑通外围环节，但制造核心仍受困于负样本不足与关键参数不可观测。

侯齐 | 追觅科技 洗衣机事业群研发负责人：研发端AI Coding提效明显，但核心挑战在于用AI打通制造与研发的前后端规则。

赵宇乾 | 派克新材 副总经理：AI必须与组织重构挂钩。当下自动工艺设计覆盖七成产品，卡点是制造过程参数的可观测性，导致指导工艺与可执行工艺之间存在断层。

汤光先 | 协鑫能科晟能市场管理部总经理：电力市场化催生AI交易新基建，时序大模型预测电价趋势，但博弈论困境与突变预测仍是难点。

江军 | 来伊份 CTO：AI在门店巡店与Coding场景已见效，但“AI店长”经验复制受困于幻觉与组织知识不理解。

刘蒙 | 追觅科技 个护事业群IT负责人：IT视角下Agent想法很多，但数据安全黑盒与权限壁垒让多数项目无法如期上线。

高飞 | 上海家化 AI应用专家：与供应链关系密切的AI应用集中在巡店、测肤与需求预测，但快消SKU爆炸与渠道碎片化让预测准确率天花板明显。

吴方圆 | 万事利丝绸 AI生态负责人：从AI设计到无水印染一体机打通小单快反，但跨部门AI串联仍是硬骨头。

彭俊松 | 知微行易 首席科学家：企业软件黑盒化是AI进入执行层的最大障碍，主张以“代码即语义”白盒化重构工业系统。

某头部新能源智能制造负责人：以“做小事”方法论推进AI，但工艺质量模型与工控系统未打通、OT安全能力缺失是最大隐患。

汇川技术方宁博士正在分享AI落地案例

虎嗅智库观察：三座山挡住执行层

尽管制造业已被公认为AI落地的重要阵地，但多数企业仍处于局部优化阶段。数据治理不统一、系统黑盒化、组织KPI与AI目标不对齐这些基础设施问题，依然是阻碍AI从“插件”升级为“行动力”的深层羁绊。

结合现场交锋与调研问卷的交叉数据，我们将核心瓶颈抽象为三座山：

第一座山：不可观测。
工业现场不是互联网场景，数据不是天然可采、可标注、可复用的。关键变量——热态工件变形量、催化剂真实活性、产品核心温度——往往无法直接测量。传感器只是把高维真实状态压缩成几个数值，“你看到的永远只是部分真相”。当关键变量看不见，模型再聪明，也像盲人摸象，拿捏不准。

第二座山：不可验证、不可担责。
AI能写代码、能做预测、能给建议，但企业无法证明它在生产系统里稳定正确。比如，ChatGPT写的代码仍需要人干预验证；垂域模型做了工艺质量闭环，但未与工控结合；预防性维护做了大量工作，但与质量不挂钩。AI输出不是问题，问题是企业无法证明它在生产系统里稳定正确。代码能写、预测能做，但谁敢签字让它直接进产线？

第三座山：不可执行、进不了核心。
几乎每个嘉宾都绕不开同一个问题：数据从哪来？怎么保证安全？这导致很多想法无法落地——乙方大模型与内部系统真要结合的话，鸿沟太深，“不知AI后台如何处理数据，财务数据、研发图纸可能泄密”。进不了核心业务，一切都是空谈。

从场景感知到共识导航：虎嗅智库闭门会的升级

市场对AI案例的需求正在发生变化。过去，企业需要“成功案例”；现在，决策者更想知道：哪些经验可复用，哪些路径不能照抄，AI在什么条件下才真正有效。

虎嗅智库也在持续迭代闭门会——本场会议正是全新升级的2.0版。会议有三个模块组成：

1、真实需求与痛点暴露。由甲方企业直接讲清AI落地现状，以及最关心的ROI验证、OT融合、数据治理等问题。

2、路径探讨与解法对照。结合制造业真实场景，讨论可迁移的实施路径、选型逻辑与落地方法。

3、边界判断与复盘。共同复盘成功与受挫的关键节点，判断AI在什么条件下见效，什么情况下容易失灵。

这样的议程设计，让嘉宾不只是“听众”，而是共同参与判断的“评审人”。在现场，追觅的供应链Agent困境，与汇川的因果推断路线形成对照；协鑫的电力交易博弈，与某头部新能源的OT安全焦虑相互映照；派克新材的组织重构思考，也与知微行易的白盒化解法彼此验证。多案例交叉讨论之下，闭门会完成了从痛点暴露、路径拆解到边界共识的闭环。

为此，虎嗅智库将进一步升级探讨密度与深度。本季度将继续聚焦制造供应链，辅以营销服、运营自动化共三大核心主题，推出2场线下闭门会及3场线上圆桌，与行业一同拆解真实落地的分水岭：

8.07 线下判断型闭门会
8.13 502线上同行
8.27 502线上同行
9.10 线下判断型闭门会
9.21 502线上同行

同时本次闭门会的后续专题内容即将发布：

汇川技术：OT侧的因果推断与“实因智能体”技术路线
上海家化：快消行业AI应用的边界与天花板
追觅科技：从供应链到研发端的Agent落地实录
知微行易：企业软件白盒化与工业AI底座重构