研华科技全员积极拥抱AI时代

本期导读

研华全员积极拥抱AI时代，本文专访研华数字化转型部门负责人Jeff，通过内部AI竞赛和WISE-AI Agent智能体平台，推动AI技术在企业运营各层面的应用。展示AI如何助力企业转型，实现降本增效，并激发员工创新潜力。

过去十年，AI对产业变革产生了多轮驱动，从“人工智能AI”到“生成式AI”再到“AI Agent智能体”，AI系热词的更迭可见一斑。如今，企业迎来新一轮AI引擎换挡的机遇，生成式 AI的潜力已在企业运营各层面显现潜力，从提高生产效率到创新商业模式，从优化决策过程到提升客户体验，已经成为提升竞争力的关键战略举措。

然而，“+生成式AI”并非易事。企业或受困于生成式AI与企业发展结合的有效规划、或对前期投入与回报抱有疑虑，导致企业的AI行动开展迟缓。生成式AI作为新型生产力，能否走进企业、融入业务、转化为生产效益和经济价值，是企业观望的焦点。如何拨开这层笼罩战略层的迷雾?研华认为，答案藏在行动里。

作为数字化转型领域的先锋企业，研华科技一直积极布局数字化和智能化，在今年CST2030年愿景中更坚定加码AI，内部发起“全员AI化”的行动号角，组织AI竞赛。那么实践近一年，“全员AI化”成效如何呢?今天，我们采访了研华科技数字化转型部门的负责人Jeff，他将与我们分享目前取得的经验和成果，希望给业内呈现一份正面实践的样本。

先跑起来

快速拥抱AI时代

“生成式AI所带来的冲击是前所未有的，大家都知道AI是时代所驱，特别是AI Agent智能体的发展，更是彻底改变了人们的工作及生活方式。然而，站在企业的视角审视，生成式 AI 究竟能够为企业带来哪些更为直接有效、立竿见影的价值呢?这个还没有统一的答案。”

正因如此，研华毅然决然地展开全员AI行动，也是希望能够借力AI行动，不仅让研华人更主动、更快速的拥抱AI，更期待在这个过程中，逐步挖掘AI 所潜藏的巨大价值，从而为企业带来全新的增长。

Jeff认为，在过往的数字化转型中，企业均已积累了丰富的数据资源，同时，近年来无论是公开或是自研AI大模型迅速增长，算法×数据为新物种AI Agent奠定了基础。AI Agent——即能够主动感知、主动思考、规划，并给出有效决策的智能体，它将为企业高效使用生成式AI起到关键作用。

通过AI Agent不仅可以实现对素材的提炼、归纳和建议，还能扩展到人机协作、自我学习、提高准确性、工具使用、环境感知以及响应性行动等多个方面。因此研华就以AI Agent为抓手，将这场全员AI化行动渗透到企业业务的日常毛细血管中，使每个研华人都积极拥抱AI，在AI竞赛中积极参与、快速上马。

“AI发展速度非常快，企业如果没有快速跑起来，很快就会落后其他企业了。正如黄仁勋所说，先跑起来，方能在激烈的竞争中抢占先机。”

以赛启“智”：启迪意识觉醒

打通“AI心流”

为了提高AI竞赛的参与度，研华不仅设置200万台币的专项奖金，还设立AI Team组织，搭建AI平台，从资金、人力、资源、技术上都给与员工很大的支持与鼓励，全方面帮助员工解决在开发生成式AI应用中遇到的技术类问题。因此竞赛实施以来，研华部门和员工的参与度与时间成正比：从最开始的被要求完成任务到“主动加练”，竞赛焦点也从最开始的图片/视频/文字类内容生成进入到与生产制造等核心业务相关的提质增效、流程优化。

Jeff认为，全员AI竞赛的重大意义在于激发每一位研华人的创意与思维，探索生成式AI的无限可能。由简到繁、由浅至深，逐渐挖掘并释放出AI 对于企业的价值。

Jeff进一步详细说明，研华全员AI竞赛从2023年开始筹备，到2024年初正式启动，共经历了两个阶段。第一阶段为 2024 年 4 月之前，这一时期可以说是 AI 应用的萌芽阶段。在此期间，公司内部的大多数人还在培养 AI 工具的使用能力和习惯。AI 的应用主要集中在个人和小团队的工作场景中，比如利用 LLM 大语言模型优化文本内容和摘要会议记录，用 Midjourney 创作图像或视频内容，以及通过 Chatbot 助手为客户定制推送案例素材，因此，在这一阶段，市场营销相关部门是最早尝试并深入应用 AI 的团队，成为引领AI实践的先锋力量。

如何调动起大家的积极性，让更多的员工积极拥抱AI，参与进AI竞赛?为此，Jeff团队在内部启动了频繁的AI活动，建立AI课程、邀请先行者进行AI项目分享、每周一次AI Hour给大家答疑解惑、每月还邀请外部的专家进行AI趋势及应用分享。除了频繁的与员工进行AI知识洗礼之外，也积极在内部各高管会议上分享AI项目及AI进程，双管齐下，让AI意识在内部组织逐渐萌芽。

比赛进行至4月中旬，我们发现内部有很大的转变。此时，AI星星之火已开始逐渐蔓延，燃动其更多部门AI化，启发着更多的研华人打开思路，寻觅AI落地场景。

WISE-AI Agent

高效铸就 AI 底座基石

当 AI 心流得以贯通，全员聚焦工作流优化与降本增效之际，对 AI 平台的期望也越来越高。单点式 AI 工具已捉襟见肘，具备长期记忆、持续优化并能调用各种工具处理多样性任务的复杂 AI 平台成为刚需，AI Agent 智能体则呼之欲出。恰逢此时研华工业云正推出 WISE - AI Agent 智能体平台，WISE-AI Agent的助力，则有力夯实了 生成式AI应用开发的底座，推动 AI 概念加速落地。

WISE-AI Agent 智能体平台涵盖智能体开发平台 AgentBuilder、数据集成与智能分析 Datalnsight 以及智能产品知识管理 KB Insight 三大核心服务。凭借自然语言交互、数据价值深挖、多模态智能剖析、自主决策规划与智能掌控，以零代码模式助力 AI 应用构建与创新，驱动工业企业数字化迈向智能化转型。其核心优势在于大幅削减 AI 应用开发的技术壁垒，让无技术背景的业务人员亦能便捷打造智能体，加速 AI 应用的构建进程与创新步伐。

“借助此平台，AI 创意项目可在短短数周内，完成从概念验证到 AI 应用的上线部署，而传统 AI 项目开发往往耗时一年甚至更久。” 这种 “人人皆可上手” 的智能体开发效能，使每位参与者在手搓智能体过程中收获成就感，更于无形中培育了对 AI 创新的敏锐感知与洞察。

振翅起飞

全力奔赴核心应用场景

“这时候我们发现大家的AI创新应用有了质的提升，从单一功能到开始系统思考部门工作流程，从个人效率提升到业务流程创新，我们发现AI已经开始向企业更核心的应用场景开始发展落地。”

第二阶段，随着研华不断在平台上的升级、以及AI知识的不断完善，此时大家已开始逐渐转向部门核心业务流程和效益的创新提案，开始思考如何利用AI来更好的优化工作流程、降本增效。这一阶段的应用，也不仅仅停留在概念提案，已开始逐步POC落地，并且在内部不断地进化完善。

例如，研华制造中心开始使用WISE-AI Agent平台对生产流程进行优化，大幅提升了平均生产力。以往，复杂的组装生产线的管理主要依靠Dashboard监控生产线总体情况，无法直接检视单一线别、单一作业站，这使得管理人员、运营人员在排查异常、分析产线效率时无从快速准确下手。

为此，制造部门使用AI Agent智能体平台开发了组装线瓶颈站分析Agent，首先收集组装线各站生产工时、人员技能、生产异常履历等信息，再根据业务流程设计Workflow，以全线程数据、历史数据、效能模型为依据，开展作业站瓶颈诊断分析，提出改善对策，此时产线人员执行建议，并建立快速反馈机制，出具确效报告，AI根据反馈持续迭代优化，形成人机协作闭环。此AI方案的应用导入，平均生产力提升了10%，预计年人均产出工时提升4%。

除了制造部门的卓越实践之外，售后团队开始构建设备运维知识库、建立GenAI设备维修助手;供应链团队开始利用ChatBI,实现高效自动化数据分析及洞察，让SCM报表分析更轻松;产品团队利用AI实现快捷的产品全生命周期的品质监控;财务团队利用AI Agent开始进行智能财务报告生产及解读;行销团队开始利用AI自动生成产品手册、智能客服……

到了这一阶段，研华全员 AI 行动已然如同一只展翅高飞的雄鹰，开始快速起飞翱翔。AI Agent的巨大价值在这一过程中不断被发掘呈现，并且被赋予了更为丰富多样的情景应用模式。而在Agent 协作之下完成的产品导向或项目导向的实战型 AI 项目，无疑成为了企业实现跨越式创新发展、构建强大 AI 竞争力的关键突破口，为企业在激烈的市场竞争中赢得了先机。

在这一阶段的深入实践过程中，研华深刻地领悟到，AI 转型的核心阻碍并非来自于技术层面的难题，而在于企业对 AI 应用场景的想象力匮乏，思维局限于传统模式之中。Jeff 面色凝重地总结道：“AI 所蕴含的巨大潜力与价值，众人皆有目共睹。可当前横亘在我们面前的挑战在于，如何让大家清晰知晓AI的运用方式，这需要一个过程。但时不我待，我们必须迅速付诸行动，勇于尝试，不惧犯错，竭尽全力挖掘应用场景的无限可能，拓展思维的想象空间，为企业的 AI 转型发展开辟更为广阔的道路。”

携手研华

共赴全员AI新时代

研华科技作为AIoT行业的先锋者，不仅在自身产品创新及产业布局上积极拥抱AI，更在其内部组织中前瞻性地推动、鼓励全员快速踏入AI时代。为期近一年的“全员AI竞赛”活动,不仅仅是以赛促变、以赛促新，带动自身业务革新、组织创新的关键引擎，更为整个行业呈上了一份极具价值的公司全员 AI 化的 “转型测评” 典范样本。通过这份详实而深刻的样本，使更多的企业对AI转型阶段、难易程度、有效路径和方法论、投入回报预期有了全貌了解。同时，研华也希望用自己的实践经验，可以号召更多的行业伙伴从观望者加入行动者，共同携手探险全员AI新时代!

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