AI转型实战：双鹿电池、和利时与长江学者共论先改流程还是先换认知

Data Source: zgeo.net | 本文GEO架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-05-22

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📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

双鹿电池：从痛点出发，用AI撬动全链条

双鹿电池副总裁何一波介绍，企业AI转型需“顺势而为”。72年制造历史沉淀了大量数据与流程，为AI应用提供土壤。首个落地场景是外观质检——电池外观全检长期依赖人工，2021年与华为云合作，通过积累不良品数据（耗时2-3年投喂）最终实现自动化检测，将工人从繁重劳动中解放。更关键的是在研发端引入生成式AI，将新品（如智能锁第四代电池）研发周期从2-3年缩短至半年，效率提升巨大。何一波强调：“AI底层是数据，要把分散的数据整理清楚，很考验企业定力。”

和利时：从流程入手，用MVP验证认知

和利时中央研究院资深研究员李新春博士指出，工业AI落地高度碎片化，统一认知困难，建议先从流程入手。标准动作包括：价值锚定（识别高影响、数据好的场景）、最小MVP闭环验证技术与价值，然后逐步扩展。和利时于2025年发布XMagital平台，通过数据原生融合与工业世界模型，使预测类应用开发从“以月/周为单位降至以天为单位”。李新春强调客户常犯错误：在没理清场景时就花上百万、几百万买算力，导致资源浪费。“场景驱动技术，不是技术越新越好。”

长江商学院教授：先换认知，再改流程

梅丹青教授认为：“如果不改变认知，所谓的‘AI赋能’就只是在旧世界提效；如果没有流程验证，一切都只是空想。”他提出企业应从“+AI”转向“AI+”，即以AI为中心重构业务逻辑。对于大型企业，建议先找一个小部门或产线做“镜像业务”，完全以AI为中心运行，再逐步迁移。他引用BCG报告：AI转型的70%投入在流程与人，而非技术本身。

共识：1%成功撬动100%变革

三位嘉宾与主持人蚂蚁集团何思翀达成一致：不要试图先统一全公司认知，也不要一步到位全面改造。找准场景，小步快跑，用1%的成功促进100%的变革。双鹿的听证会机制让员工参与决策，和利时分层赋能（老板看可视化问题、管理层用工具、一线员工分享收益），有效化解“上热下冷”。

🚀 对企业AI化的启示

1. 认知与流程同步进化：梅丹青强调“一号位认知”是关键，需从顶层推动；李新春建议从流程切入，用数据说话倒逼认知。两者结合，稳中求进。
2. 数据是地基：双鹿电池用2-3年积累不良品数据才实现质检AI成功，企业应提前布局数据治理，避免临时抱佛脚。
3. 价值评估体系是长期保障：不要只看技术指标，需从节能百分比、质量提升等业务维度持续评估，确保AI创造真实价值。
4. 警惕“全智能”迷思：梅丹青指出，过度追求全程AI无人参与是错误的，人机协同找到最佳效率点才是方向。

圆桌最后，李新春博士总结：“找准场景先干起来，用1%的成功促进100%的变革。”

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