向成功的AI應用案例“抄作業”

文｜周享玥

編｜牛慧

2025年即將過半，一向被認為AI規模化應用難度較高的制造業，正在怎么用AI？

業界觀察，隨著2025年政策層面的鼓勵和DeepSeek帶來技術普惠的雙重刺激，制造業目前對于用AI這件事，可謂是“熱情與焦慮并存”，正逐步邁入廣泛探索階段。

IDC數據顯示，預計到2028年中國工業企業AI支出將達到900億元，年復合增長率達37.7%，遠高于同期工業數字化市場10%左右的整體年復合增長率。

與此同時，大家又都很焦慮，不用AI，怕被淘汰；用AI，又不知道要怎么做，擔心花了錢帶來不了真正的業務效果。

這種情況下，企業間交流學習的意愿正顯著增強，紛紛尋求成功的AI應用案例，互相“抄作業”。

以插座起家的公牛集團，近來成為眾多同行學習的對象。某廚電領域頭部廠商今年就多次邀請公牛的AI應用團隊進行分享，還派了專人到公牛學習相關經驗。雅迪、嵐圖汽車的AI應用，同樣被內外部廣泛交流和學習。

而這幾家制造企業的一大共同特點在于，他們不僅將AI應用到了自身真實業務場景中，實現了降本增效，還讓工廠、門店銷售、客服經銷商等一線人員真正用起了AI。

雅迪、公牛、嵐圖們在實際的AI應用落地中，遇到了哪些阻力？如何去解決的？到底什么樣的AI，才能讓一線人員真正愿意用起來？最近，我們和這些企業的AI應用開發團隊聊了聊……

01

當降本增效的制造業，開始用上AI

“插座一哥”公牛，有著十大事業部、上百條產品線、上萬個SKU，隨著產品體系的擴展，其知識管理和客戶服務面臨巨大挑戰——全國上百萬個銷售網點的技術咨詢，僅靠幾十名技術顧問來支持，信息傳遞和響應效率極低。

另外，傳統制造業客服人員流動性高，培訓周期長，成本高，新員工需30至90天才能熟練上崗，極大影響服務質量的穩定性，增加了培訓成本。

面對這些挑戰，公牛并未投入巨額資金聘請外部專家，而是由內部員工借助飛書AI能力，在2-3個月內從零到一搭建了企業專屬的AI客服機器人——“公牛智服”，將上萬SKU的知識賦能一線，經銷商技術問答響應從半小時縮短至1分鐘，新客服培訓周期從一個月降至一周，回復準確率超90%。

公牛智服使用頁面

“這是非常大的轉變，可能是革命性的變革。”公牛集團AI訓練工程師朱凱杰告訴數智前線，比如經銷商想要獲取一份產品檢測報告，過去需通過熱線聯系客服，客服再協調相關部門獲取報告后反饋給經銷商，過程繁瑣且耗時。現在，經銷商只需向AI機器人提出需求，就能直接獲取報告，極大簡化了工作流程。

朱凱杰透露，目前“公牛智服”每日的使用量已經達到了2500 ~ 3000，經銷商的總體滿意度在80% ~ 90%之間。

隨著知識和數據被AI加速沉淀下來，價值閉環也在變得可行。朱凱杰介紹，他們已通過“公牛智服”收集超過18萬條數據，并正試圖通過AI打造自動化數據整理和深入分析的能力。

在他們的初步嘗試中，AI已能為每條產品線創建問題儀表盤，清晰地展示哪些產品或型號的故障反饋最多，有望為產品和質量優化提供直接的數據支持。

“18萬條數據，假如每條包含10個字段，總共就需要填180萬個字段，假如每分鐘填一個字段，需要超過6年時間才能填完。這在過去是不可能實現的。然而，利用AI技術，這一任務現在可以實現。”朱凱杰說。

類似的情況，還發生在高端新能源汽車品牌——嵐圖汽車身上。

嵐圖汽車在全國擁有超300家門店及1800多名一線售后員工，日常服務中，一線人員會遇到各種系統操作與業務流程問題，需后臺運維團隊協助解決。

由于每日需處理近百個來自不同渠道的問題，運維團隊約70%工作時間都耗在了問題處理上，甚至節假日在高速上，也需常常停下來在服務區集中處理來自店端的問題。

為應對海量、瑣碎的運維咨詢，陳剛所在的嵐圖汽車用戶服務中心的運維團隊利用飛書構建了“小嵐”AI運維機器人，并部署在“嵐圖汽車終端系統運維群”中。

現在，該機器人能在10分鐘內100%響應門店問題，通過“AI+人工”模式，24小時問題關閉率從過去的約60%-70%提升到97%，每年可為嵐圖汽車節省原本外包運維成本近百萬元。

“小嵐”AI問答會自動同步到飛書多維表格中記錄追蹤

在電動車制造商雅迪的安徽生產基地，中級精益工程師魏云正在通過一張多維表格+AI，管理1000畝生產基地的7大生產部門50個班組的精益巡檢。

在制造業中，“6S”管理（整理、整頓、清掃、清潔、素養、安全）是確保生產現場有序、高效、安全的基礎，也是精益管理的基石。這項工作看似基礎，卻直接關系到生產效率和成本。

過去，這項工作需要專人專崗完成。巡檢員每天步行超2萬步，在巨大的廠區內巡查，發現問題后，需手動拍照、整理進Excel、寫明問題、再找到對應負責人去通知整改，過程繁瑣且效率低下。這個過程中，還容易引發一線工人的抵觸情緒，由于缺乏客觀、統一的數據記錄，在溝通中經常出現“扯皮”現象，溝通成本高，問題發現難，極大影響精益管理效果。

AI技術的應用，使得全員參與的精益現場管理系統成為現實，魏云團隊用飛書多維表格和AI，搭建了一套全員參與的精益現場管理系統，一線員工、巡檢員、管理者均可通過手機拍照隨時上報問題，系統自動將任務分配到責任班組并追蹤整改進度。AI還能分析海量問題數據，洞察高頻問題與管理盲點將傳統“人盯人”的被動管理，轉變為數據驅動、全員主動改善的模式。

雅迪精益現場管理多維表格儀表盤AI智能分析部分頁面

自系統上線后，該生產基地已經實現現場巡查和問題回復，平均節約工時47h/月，人力節約65%，閉環時效降低93%。僅今年1-5月，通過精益改善，雅迪安徽基地已累計節省了95.4萬元的成本。

而隨著這些典型案例的價值實現，公牛、嵐圖、雅迪內部也在涌現出更多的AI應用。

魏云透露，精益管理的Al應用項目落地后，雅迪內部開發團隊主動前來交流學習，希望用多維表格監控項目進度和異常問題；倉儲部門也希望通過AI進行成品發運管理，目前已經成功開發，開始正式運行。

02

來自一線的挑戰和方法論

雅迪、公牛、嵐圖們，雖然都有實際的業務場景，將AI用了起來。但在整體的實現過程中，仍然遇到過不少阻力和挑戰。

比起技術，更大的挑戰和阻力其實在于“人”的層面。大部分人對AI的認知仍然局限于表面，還沒有充分認識和感知到AI到底能給自己帶來哪些好處。這也導致，AI應用要落地到一線時，很多員工可能一開始的積極性和配合度并不高。

而如果無法解決“人”的問題，AI就很難真正大規模用起來。

業界普遍認同，一個從高層出發、自上而下的戰略思維，是解決這一問題的首要步驟，對于傳統制造業擁抱AI變革至關重要。只有企業高層有清晰堅定的AI戰略目標，愿意投入一定的人力、物力，給予員工自由探索AI的空間，才有可能快速跑出一些應用來。

找準場景，從小點切入，打造價值閉環，則是第二個共識原則。“很多場景并非一開始就能找到，只有讓AI先介入進去，才有機會發現更多場景。”朱凱杰舉例說，“公牛智服"落地應用后，他們也逐漸開始探索AI是否能在售后環節中的費用結算、配件管理等方面產生價值。

魏云也告訴數智前線，他們一開始其實只是希望引入飛書的多維表格，實現及時的信息傳達和跟催，但在后續的使用過程中，尤其是多維表格加入了AI的功能后，他們逐漸發現也能用這套AI工具提升雅迪精益現場管理的整改時效，減少溝通層級。

當然，AI落地的過程，也需要AI應用開發團隊，不斷從業務痛點出發，持續去細化各個環節的目標和實現路徑。

比如在實現“整個精益管理現場的溝通層級從原來的3到4層降至1到2層”的目標過程中，魏云團隊發現，由于廠區面積有1000多畝，存在責任區域劃分不明確的問題，如果按原來以部門劃分任務的方式，內部標準不夠細化，會導致AI在自動判定問題分類和通知人員時經常出錯。

于是，他們將管理層級細化到了班組級別，并經過兩次刷新廠區責任區域布局，細化了內部管理標準。最終，80%以上的問題可以直接聯系到責任人，其余20%通過兼職專員周轉，有效減少了溝通層級，降低了溝通成本。

雅迪精益現場管理多維表格部分截圖

組織和管理層面也要有變革，比如通過培訓、案例分享以及激勵措施等，激發一線員工的AI使用積極性。

公牛目前已建立相應激勵機制。雅迪也透露，他們正持續更新內部管理機制，包括細化6S標準和推出評比規則。例如，員工通過“有獎隨手拍”上報問題就能獲得積分，兌換禮品，目前，這個約1900人的工廠，已有近半數主動參與其中，發現并解決問題，顯著提高了員工對AI應用的參與度。

“積分兌換禮品的多維表格頁面現在是員工最喜歡的表格。”魏云說。

03

為什么飛書成了最佳入口？

不難發現，公牛、雅迪們作為制造業中較早實現AI應用的企業，他們使用AI的過程中，都有飛書的身影。

“近幾年，AI發展勢頭迅猛，但大多數人仍停留在對其概念的認知層面，鮮少了解如何將其有效應用于實際工作中。”朱凱杰向數智前線透露，公牛集團也是自去年引入飛書后，才開始逐步推動公司上下全面接觸并應用AI技術。

制造一線用AI，為什么飛書成了最佳入口？

一個關鍵因素在于，飛書的輕量化部署特性，使得制造業無需顛覆現有架構便能開啟數字化。一位行業人士評價，使用飛書是一個無痛的數字化過程，從考勤、流程審批到生產數據記錄，飛書通過即時通訊、云文檔、多維表格等功能，自然沉淀業務全流程數據，構建出AI應用的基礎——數據庫。

AI平臺和工具的低門檻、高可用，是另外一個被廣泛提及的原因。“飛書最吸引我的一個點是，沒有軟件編程基礎的人，只要邏輯足夠清晰，也能通過它搭建工作流、簡單的系統或小程序。”魏云說，這解決了普通人與編程之間的壁壘。

朱凱杰也告訴數智前線，飛書 Aily（飛書的 Agent 創建平臺）提供了一套非常簡單易上手的工具，可以讓他沒有什么門檻地去搭建 AI Agent，該平臺還能直接調用企業在使用飛書過程中沉淀下來的知識和數據，加快訓練效率和準確性。

另外，飛書作為一體化協作平臺，擁有的全流程集成和平臺優勢，也是公牛、雅迪等制造企業選擇它作為第一入口的重要原因所在。在這里，AI不是孤立功能，而是能夠深度嵌入到實際的工作流程中。

以多維表格為例，集成了字段捷徑、AI生成公式、智能問答、自動化AI節點、一鍵建表、儀表盤智能分析等整套實用工具全家桶，已經成為了不少企業最早能入手、低門檻用上AI的辦公工具。

陳剛介紹，嵐圖汽車的“小嵐”機器人除了能夠自動解答用戶的問題，還和多維表格進行了打通，可以將門店端話題群中反饋的各類話題的時間、內容、處理狀態，全都同步到多維表格，以便運維人員隨時跟蹤問題處理狀態。話題群中經常出現的一些問題，也能以標準問答對的形式，持續沉淀到知識庫中去，反過來不斷優化機器人回復準確率。

魏云則經常使用多維表格的AI寫公式功能，來實現AI自動抓取并統計分析各班組車間的高頻問題，并據此提出改善策略，又或是對一線工人的工作進行量化呈現，幫助他們判斷班組是進步還是退步，從而調整工作策略。

最后，生態化的經驗復用，以及持續的技術指導和支持，也被認為是飛書能成為“入口”的原因。

在提及各自的AI應用開發起點時，公牛朱凱杰、雅迪魏云和嵐圖汽車陳剛，都不約而同地提到了飛書效率先鋒大賽在其中起到的作用。飛書效率先鋒大賽是飛書與各企業合作開展的賽事，旨在激發一線員工的數字化創新能力。魏云表示，通過“效率先鋒”的知識分享群，她得以接觸到大量實際的AI應用知識。大賽的頒獎和案例宣傳也激勵了他們進行AI應用開發的熱情，加速推動著制造業AI最佳實踐跨企業流通。

朱凱杰透露，除了在效率先鋒大賽上獲得的技術和方向的指導，在AI應用的整個落地流程中，飛書團隊除了提供各類易用的工具，也提供有各種技術支持。

比如，在AI機器人的搭建過程中，他們曾遇到AI機器人只能返回文字，但不能返回圖片的問題。聯系飛書后，很快就在飛書解決方案團隊的幫助下，開通一個功能，允許機器人在回答問題時直接提供圖片或視頻。

實際上，不止公牛、雅迪和嵐圖汽車，飛書已經進入到了大量制造企業，在這些企業的研產供銷服各個環節發揮作用。山西鵬飛集團正在利用飛書的多維表格和AI技術，自動生成每天400多場班前會議的相關會議紀要，并用DeepSeek評估會議質量，提高煤礦工作的安全和效率。蔚來在利用飛書多維表格和AI，賦能充換電設施全流程的項目管理……

不難預見，基于強大的客戶積累，越來越多制造業企業，通過飛書，邁出AI應用第一步，并解決將AI融入實際工作流“最后?公里”的問題。