美的「喊話」互聯網對手

中國企業家雜誌

11/13

未來AI研究的方向，一個是工廠技術的繼續迭代，另一個會發力家庭端。文｜《中國企業家》記者梁宵編輯｜米娜圖片來源｜受訪者打一個螺絲，需要幾步？對於一名熟練的技術工人來說，這是一個無需多想的慣性操作；但如果是機器人，就需要將此拆解為多維度的能力：精準識別孔位、判斷螺絲型號、掌握鬆緊力度……尤其是在柔性生產或者混流生產的時候，前一秒是某個產品機型，緊接着又是一個全然不同的——這意味着所有操作參數都要...

網頁鏈接

免責聲明：投資有風險，本文並非投資建議，以上內容不應被視為任何金融產品的購買或出售要約、建議或邀請，作者或其他用戶的任何相關討論、評論或帖子也不應被視為此類內容。本文僅供一般參考，不考慮您的個人投資目標、財務狀況或需求。TTM對信息的準確性和完整性不承擔任何責任或保證，投資者應自行研究並在投資前尋求專業建議。

熱議股票

{"basename":"/hant","ssrTDKData":{"titleTemplate":"%s - 老虎證券","title":"老虎证券全球投资理财平台| 一站式投资美股新股港股A股","description":"老虎证券助您一站式投资美股，新股，港股，A股等全球金融理财产品。新加坡华人最信赖的在线投资平台，现在加入即享低费用，24/5 无时差炒美股投资理财！","keywords":"老虎證券,老虎證券開戶,老虎券商,老虎證券官網,老虎證券app,tigertrade老虎證券,股票,炒股,新加坡股票交易平臺,投資,投資理財","social":{"ogDescription":"老虎证券助您一站式投资美股，新股，港股，A股等全球金融理财产品。新加坡华人最信赖的在线投资平台，现在加入即享低费用，24/5 无时差炒美股投资理财！","ogImage":"https://c1.itigergrowtha.com/portal5/static/media/og-logo.be62fbe1.png","ogUrl":"https://www.itiger.com/hant/news/2583561400"},"companyName":"老虎證券"},"pageData":{"isMobile":false,"isTiger":false,"isTTM":true,"region":"SGP","license":"TBSG","edition":"fundamental"},"isCrawlerRequest":true,"__swrFallback__":{"@#url:\"https://stock-news.skytigris.cn/v3/news\",params:#id:\"2583561400\",edition:\"fundamental\",auth_exemption:1,,,undefined,":{"share":"https://ttm.financial/m/news/2583561400?lang=zh_TW&edition=fundamental","thumbnail":"","is_english":false,"pubTime":"2025-11-13 08:13","share_image_url":"https://static.laohu8.com/9a95c1376e76363c1401fee7d3717173","id":"2583561400","market":"hk","top_or_hot":-1,"title":"美的「喊話」互聯網對手","media":"中國企業家雜誌","content":"<div>\n<p>未來AI研究的方向，一個是工廠技術的繼續迭代，另一個會發力家庭端。文｜《中國企業家》記者梁宵編輯｜米娜圖片來源｜受訪者打一個螺絲，需要幾步？對於一名熟練的技術工人來說，這是一個無需多想的慣性操作；但如果是 機器人 ，就需要將此拆解為多維度的能力：精準識別孔位、判斷螺絲型號、掌握鬆緊力度……尤其是在柔性生產或者混流生產的時候，前一秒是某個產品機型，緊接着又是一個全然不同的——這意味着所有操作參數都要...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202511130819279765c8b8&s=b\">網頁鏈接</a>\n\n</div>\n","source":"tencent","html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美的「喊話」互聯網對手</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 12.5px; color: #7E829C; margin: 0;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n美的「喊話」互聯網對手\n</h2>\n<h4 class=\"meta\">\n<p class=\"head\">\n<strong class=\"h-name small\">中國企業家雜誌</strong><span class=\"h-time small\">2025-11-13 08:13</span>\n</p>\n</h4>\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>未來AI研究的方向，一個是工廠技術的繼續迭代，另一個會發力家庭端。文｜《中國企業家》記者梁宵編輯｜米娜圖片來源｜受訪者打一個螺絲，需要幾步？對於一名熟練的技術工人來說，這是一個無需多想的慣性操作；但如果是 機器人 ，就需要將此拆解為多維度的能力：精準識別孔位、判斷螺絲型號、掌握鬆緊力度……尤其是在柔性生產或者混流生產的時候，前一秒是某個產品機型，緊接着又是一個全然不同的——這意味着所有操作參數都要...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202511130819279765c8b8&s=b\">網頁鏈接</a>\n\n</div>\n\n<div class=\"bt-text\">\n\n\n<p> 來源：<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202511130819279765c8b8&s=b\">中國企業家雜誌</a></p>\n<p>為提升您的閱讀體驗，我們對本頁面進行了排版優化</p>\n\n\n</div>\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"00300","symbol_name":"美的集團","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202511130819279765c8b8&s=b","article_id":"2583561400","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202511130819279765c8b8&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, body","filters":".relate-stock, .hot-list, .recom-box, .wx-sou","directOrigin":true},"url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2583561400","pubTimestamp":1762992829,"columns":[],"sourceInfo":{"source_id":"tencent","name":"腾讯"},"weMediaInfo":null,"summary":"就像呂宏志説的，打螺絲已經成為美的工廠改造的一個「執念」。美的集團 AI研究院院長徐翼對《中國企業家》説，「這幾項能力需要一起提升，技術要求很高。」徐翼在2025年2月加入美的，之前負責 亞馬遜 的 人工智能 項目，在他看來， 互聯網 巨頭的優勢在於通用大模型的研發，而像美的一樣的企業在製造端和商品端擁有豐富的場景，這正是AI應用、自我進化最好的訓練場。AI技術引發的新變化，也將把美的變革帶入一個新階段。","collect":0,"end_time":0,"defaultTopTitle":"qq.com","property":[],"viewcount":null,"language":"zh","relate_stocks":{"00300":"美的集团","LU1960683339.HKD":"UBS (LUX) EQUITY SICAV ALL CHINA \"P\" (HKD) ACC","LU1807302812.USD":"UBS (LUX) EQUITY SICAV ALL CHINA \"P\" (USD) ACC","IE00B0169L03.USD":"FSSA ASIA FOCUS FUND \"I\" (USD) ACC","LU1993786604.SGD":"UBS (LUX) EQUITY SICAV ALL CHINA \"P\" (SGD) ACC","BK1214":"家用电器"},"translate_title":"Midea's \"shouting\" Internet rivals","themeId":null,"isJumpTheme":false,"ttsUrl":null,"symbols_score_info":{"00300":0.9},"content_text":"未來AI研究的方向，一個是工廠技術的繼續迭代，另一個會發力家庭端。文｜《中國企業家》記者梁宵編輯｜米娜圖片來源｜受訪者打一個螺絲，需要幾步？對於一名熟練的技術工人來説，這是一個無需多想的慣性操作；但如果是 機器人 ，就需要將此拆解為多維度的能力：精準識別孔位、判斷螺絲型號、掌握鬆緊力度……尤其是在柔性生產或者混流生產的時候，前一秒是某個產品機型，緊接着又是一個全然不同的——這意味着所有操作參數都要發生變化。所以，即便是自動化、無人化程度很高的工廠，總裝的流水線上還是有數以萬計的工人在打螺絲。就像呂宏志説的，打螺絲已經成為美的工廠改造的一個「執念」。他從2024年開始接手管理美的洗衣機荊州工廠——這是美的最新一代的 5G 全連接工廠，引入了最先進的 智慧物流 系統和自動化生產線，很多工種都交給了工業機器人代勞，理論上來説，庫卡的 機械 臂可以打螺絲，但是遇到混流生產，實際效果並不理想。庫卡icco正在給洗衣機打螺絲。2025年，最新研發下線的庫卡icco協作機器人被派到荊州工廠，最初希望它完成的任務就是——連續給不同型號的洗衣機打螺絲。這個看似簡單的人工操作對於機器人來説，是一個高級別的挑戰——用專業的話來講就是「多模態解決方案」——「首先尋孔靠視覺，甚至遇到特別小的孔洞，就是靠觸覺或者力反饋；打孔的鬆緊力度，靠的也是力反饋……」 美的集團 AI研究院院長徐翼對《中國企業家》説，「這幾項能力需要一起提升，技術要求很高。」徐翼在2025年2月加入美的，之前負責 亞馬遜 的 人工智能 項目，在他看來， 互聯網 巨頭的優勢在於通用大模型的研發，而像美的一樣的企業在製造端和商品端擁有豐富的場景，這正是AI應用、自我進化最好的訓練場。幾乎和icco同期進入工廠上班的 人形機器人 「美羅1號」，更「空降」成為「車間主任」：可以在工廠做安全巡檢、設備巡檢——給需要的機器加潤滑油；品質的首檢工作也可以交給它——把剛生產出來的產品搬到智能首檢台，數據合格，機器就繼續運轉，反之則報警提示；在一些簡單的狀況下，它甚至可以自行「思考」，對機器直接進行微調。「之前的智能工廠是被動的，需要人去調取數據，做出決策；現在AI賦能之後，相當於有了‘大腦’，把不同的智能體連接在了一起，從局部智能化到了全局智能化。」呂宏志説。他們對未來工廠的想象，有個很簡單的畫面：以前工廠管理是應到N人，實到N人；未來的工廠就是應到N人，實到一個機器人。「這還只是一個工廠內的連接，未來美的幾十家工廠，50多年的製造經驗都連接起來，會是怎樣的一個競爭力？」革自己的命套用一句已經被現實驗證的口號：所有的傳統行業，都可以通過數字化重做一遍——AI時代也將如此。拿工廠裏的質檢環節來説，以前需要質檢員對照原始設計圖進行人工判斷，每次需要半個小時到一個小時，不僅枯燥乏味、耗時費力，遇到不熟練的「新手」，出錯的概率也會很高；現在，荊州工廠把這部分工作交給了AI眼鏡，經過一個流程：拍照—讀取—調出生產訂單—對照設計圖紙和生產標準，以及歷史數據庫中的易錯點——判斷是否合格，看起來過程並沒有簡化，甚至數據對比有所增加，但時間縮短到了幾秒鐘，正確率達到100%。AI賦能的效果似乎不言自明，但對於一家企業來説，從AI技術到AI應用，中間隔着一道無形但堅固的厚牆。一位企業家就對《中國企業家》提到，雖然AI、大模型的研發已經有了很大突破，但應用落地的速度很慢，這不僅是因為技術能力的問題，還涉及組織結構的矛盾。比如，絕大部分的公司CEO都希望推動AI應用，但到中層就不一定會真正落實，「他們會琢磨AI到底會不會最終把自己的位置替代了」。呂宏志也有過這樣的擔心，「原來數字化系統是輔助我們工作的，但引入AI智能體、推動工廠自主決策之後，我們可能就要退居幕後。」他們在內部討論的時候曾半開玩笑地提到，打造這樣一個工廠，實際上是要革自己的命，把原有的崗位定義全部推翻。但他們也明白，「未來趨勢就是這樣，既然如此，還不如變被動為主動，如果幹好了，或許還能在中國製造的變革畫布上留下一筆。」趨勢是無法阻擋的，那些試圖以領先者的地位對抗趨勢的企業，無一例外地成為時代的棄卒，曾經顯赫的柯達如此， 諾基亞 也是同樣。歷史專業出身的方洪波對這些「前車之鑑」並不陌生，他常提醒內部「以自我革命的決心迎接挑戰」，也不忘在各種會議上強調，「數字化、智能化是未來方向」。人形機器人加入之後，荊州工廠開始有了「大腦」。過去，美的啓動了多輪數字化轉型，最艱難的一次發生在2012年，內部把這次變革命名為「632項目」，簡單來説，就是將當時擁有10個事業部、十套系統的美的融合為「一個美的、一個體系、一個標準」，這個前所未有的大工程，也成為美的後續增長的加速器。「首先一把手要重視，而且是真的重視，真的投入。」美的集團IT總監周曉玲對《中國企業家》説，這一點是數字化轉型能夠成功的先決條件。根據美的集團提供的數字，過去十餘年，美的在數字化轉型方面的投入超過200億元。AI技術引發的新變化，也將把美的變革帶入一個新階段。最初還只是試水。早在2023年，ChatGPT啱啱面世不久，美的就在內部推出AI助手，輔助員工進行文案、製圖、培訓等方面的工作，這在一定程度上也拉通了各個部門對AI應用的共識；差不多一年之後，AIGC（生成式人工智能）上升為美的集團戰略，成立了長期改革項目組——集團數字化部門、幾大事業部的製造部門、中央研究院、AI研究院、庫卡公司等幾大板塊的負責人都被拉了進來。一把手發話了，項目組也成立了，但項目卻可能遲遲落不下去——很多來美的「取經」的公司CEO都提出這樣的困惑。周曉玲知道其中的痛點所在，因為這也是美的曾走過的彎路。她2006年加入美的，歷經公司大大小小的各種數字化變革，但在「632」之前，數字化部門牽頭推進的很多項目，儘管事前與業務部門溝通過需求，但做出來的結果卻得不到後者認可，項目推不下去，業務部門的理由就是——「這不是我想要的」。「很多企業把數字化做成了IT項目——這樣一定做不成；數字化其實是一個業務變革項目。」周曉玲説，不同的定位決定了不同的組織形式，前者是IT部門牽頭，後者就應該業務部門領銜，比如做供應鏈集成項目，組長是供應鏈部門負責人，IT負責人只能是副組長，「組織形式非常重要，‘632’就是這麼做的，才有可能成功。」也正是在那之後，周曉玲發現了一個重要的變革規律，「一定要考慮到組織裏的人性，否則用再大的力氣都撬不動。」AIGC項目組也依此設立，從2024年9月開始進行工廠改造以來，已經研發出了14個業務智能體，但也只是量上的積累，到了2025年5月份，人形機器人加入之後，工廠開始有了「大腦」，按照呂宏志的説法，工廠改造才真正迎來了破局的時刻。點擊封面訂閲全年雜誌從0到1過去一段時間，荊州工廠成為美的內部，甚至外部製造企業的「打卡點」，也成為美的新一代工廠的參考藍本，據呂宏志透露，11月份投產的無 錫 高端工廠，就是在荊州智能體工廠1.0的基礎迭代而出的2.0版本；但他也直言，「並不是所有的工廠都滿足改造條件。」AI工廠運行離不開 海量數據 傳輸與存儲。此前，荊州工廠每日數據存儲已經超過10TB的規模——通俗來講，這相當於6666部高清電影的總量（假設1080P高清電影大小約1.5GB），借用DeepSeek的回答，「每天看一部，這些電影夠你連續看18年不重樣」；引入人形機器人之後，隨着實時數據交互陡增，每日數據存儲量已經迅速飆升到了30TB；另外，要打造AI工廠，首先要完成最基本的精益化生產和現場管理的改造，舉個最簡單的例子，如果物流搬運區還是人來人往，機器人就很難派上用場。如果説，這是一些自動化基礎薄弱的工廠AI化，所要邁過的門檻，那麼智能化進展更快的工廠則有可能遇到另一個「先發」障礙。美的洗衣機荊州工廠是美的最新一代的5G全連接工廠。比如荊州工廠，當時建造的時候力求「最先進」的裝備，引入的都是最新的雲物流、懸掛鏈、無人叉車，找的也是各個領域內最前沿的供應商。過去，各個場景自成一派，倒也沒什麼問題；但如今工廠「大腦」啓用之後，弊端也隨之顯現，由於各個供應商的協議規則不一樣，不同機器之間連而不通；這就好比一整隊的精兵強將，但是來自五湖四海，語言不通，無法協同作戰。「之前沒想到還會有一個‘大腦’，現在我們慢慢打通這些智能體間的壁壘，過程還是挺痛苦的。」呂宏志説，但同樣在這個過程中，庫卡機器人也摸索出了一套新的智慧化物流解決方案，形成了新的協議規則。如今，荊州工廠的物流車不僅限於在固定的路線按程序搬運，還可以識別周圍環境情況，並隨時上報給系統，成為工廠管理的一個信息觸角。同樣的，荊州工廠的改造效果也隨着各個智能體間連接的加強而逐步顯現。效率改善是最直接的，按照測算，荊州工廠核心場景效率提升達到了80%；另外一個重要的應用場景是對異常情況的處理：經過十幾年自動化、智能化的改造，美的工廠的生產效率不斷刷新，現在一台洗衣機的生產流程已經壓縮到了10s，甚至更短——這是正常狀態，一旦出現問題就會帶來生產停頓，要等專家檢查後才能重啓，而整合了專家系統的AI卻可以在幾秒之內完成異常診斷，保證生產的穩定性；更進一步，當這樣的數據整合量越來越大、整合度越來越高的時候，就能形成更快、更優的決策。事實上，一些超出項目組預期的跡象正在出現，比如，之前處理線下問題，工廠會按照傳統的標準流程——「七步法」來進行，最初他們把這七步導入AI，但逐漸地，AI將七步並作了一步，一下子就生成了最終處理方案。用呂宏志的話來説，「已經實現了從0到1的突破，現在的機器不僅是執行者，更是進化者。」某些方面來看，當初他所「擔心」的事情正在慢慢成為現實，原本屬於專業人員的一些重要工作，比如生產計劃，現在已經部分被計劃智能體取代，比如計劃專員要花上幾個鐘頭來做的事情，機器幾秒鐘就給出了答案；不過目前，這些機器所依賴的數據更多還是基於人工經驗，最後的結果也要再經過人工審核。但或許只是時間問題，《失控》裏早就提過，人工智能的湧現是一種躍進，「在這裏，2+2並不等於4，甚至不可能意外地等於5。在湧現的邏輯裏，2+2= 蘋果 」。不過，在人工智能專家徐翼看來，目前工廠的AI進化才啱啱開了個頭，未來至少有三方面的難關要跨越：第一是單點專業度，比如移動能力雖然解決了，但性能表現還不夠，「技術突破也有二八規則：前80%相對容易，後20%才是更難的。」第二是泛化性，也就是技術的可複製性和普遍性；第三是速度。在徐翼看來，未來要實現機器的自主進化，最重要的就是各個專業維度足夠的數據餵養，比如工人打螺絲，之前沒有攝像頭把這個行為軌跡記錄沉澱下來，類似的數據缺失也是工廠AI化的一個重要挑戰。「從AI應用方面，美的已經進入深水區，也可以説是無人區了，下一步的探索工作會更難。」徐翼説，在他看來，荊州項目的重要性也正在於此，「這樣才可以在場景中建立技術反饋鏈路，反覆學習、不斷迭代，才能形成技術突破。」商業化野心面向未來的AI競爭已經拉開序幕。在這場集聚了大量資本、人才的軍備競賽中，互聯網巨頭已經一馬當先，像美的這樣的傳統企業，又該如何參與其中？「互聯網頭部公司主要是做通用能力方面的建設，美的優勢在於場景足夠豐富，所以我們更適合做垂直模型，投入可控，價值產出也會更明顯。」周曉玲説，這也是美的AIGC戰略之初就明確的一點，不僅要工具化，也要真正實現商業化、規模化、市場化。但另一個問題緊接着來了，美的是一家多場景、價值鏈很長的企業，那麼優先在哪個環節進行AI化？徐翼坦言這也是一個充滿壓力的決策，「行業變化這麼快，如何在正確的地方投入正確的資源？否則不僅效果有限，更錯過了其他機會。」現在，這些物流車可以識別周圍環境情況，並隨時上報系統。最終他們選擇了工廠的製造場景，原因之一是製造屬於美的獨有優勢，市場上早已出現了通用大模型，但還沒有生產製造大模型，這是一個好機會；第二，工廠場景多樣，而且相對家庭場景來説，數據更為結構化，這樣既滿足了技術迭代的需求，也更具迭代條件；第三，很重要的一點，工廠技術具有一定的通用性，相對成熟之後可以溢出到其他領域，比如現在，美的就把工廠改造過程中迭代而成的AI技術應用到了樓宇科技上，給樓宇創建一個智慧「大腦」。換言之，在所有場景中，美的選擇了一個資源稟賦更強、進化環境更優、撬動效力更大的。波士頓諮詢公司（BCG）董事總經理、全球資深合夥人David Martin曾分享過一個研究，他們對上千家企業展開調研，發現只有5%的企業從生成式AI的投資中獲益，70%則沒有看到收益。失敗案例呈現出幾個共性特點：首先，未能集中力量辦大事；其次，很多企業在投資時僅僅是在投資「AI技術」本身，並沒有制定明確的盈利目標和計劃；第三，企業在選擇AI應用場景時，沒有與現有的基礎設施配套，兩者沒有整合；最後，企業必須儲備人才來幫助他們大規模地應用生成式AI。從目前來看，美的似乎避開了這些「陷阱」。周曉玲透露，美的旗下的數字化業務平台美雲智數已經接到了一些智能體的需求訂單。「AIGC這部分真正商業化，還是會有很長的路要走，很多技術要攻克，但現在至少能看到，商業化已經邁出了一小步。」這或許也能成為美的B端業務的一個新增量。在家電消費市場更多趨於存量競爭的情況下，美的一直在加強第二曲線to B業務的投入。2024年，美的B端業務收入首次突破千億元，2025年前三季度，這部分業務同比增長18%，已經有三個板塊收入達到300億元上下，與此同時，美的對B端業務的分拆上市也在逐步推進中，而早在2022年，「數字美的2025戰略」中就提到，未來數字創新業務中將孵化1~2家上市公司。如今，這個目標尚未達成，AI的加持或許會打開一個新的局面。徐翼介紹，未來AI研究的方向，一個是工廠技術的繼續迭代，另一個會發力家庭端，新產品不僅面向場景創新，更會進行技術創新。他甚至不無自信地説，「美的擁有大量的數據，如果能利用好，在AI時代，一定能跟互聯網公司有得一拼。」","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}