海爾智家以智小能作為企業Agent OS，打通研產供銷服，推動業務全員自建Agent。騰訊云基于ClawPro與全棧AI能力，提供模型、算力、安全沙箱和工程化支撐，讓Agent在制造業真實場景可控運行。

對制造業來說，最可怕的不是造不出來，是產品造出來了，卻無法擊中用戶真正的需求。

今天用戶買家電，關注的早已不只是容量、能效和價格。母嬰家庭關心冰箱怎么存輔食和母乳，養寵家庭關心洗衣機怎么處理毛發和異味，老人則更在意空調的溫度和風感。這些生活里的細微變化，落到制造企業內部，直接影響產品怎么定義、物料怎么備、產線怎么排、庫存怎么放。任何一環判斷偏了，都可能變成真金白銀的浪費。

海爾智家CTO崔秀元說得更直白：“如果提前備貨，生產出來不是消費者需要的產品，有可能產生呆滯庫存，原材料就積壓了?！?/p>

海爾智家CTO崔秀元

這種判斷偏差，并不是因為企業手里沒有數據。訂單、庫存、圖紙、售后記錄和用戶反饋早已被搬進系統。但數據被記錄下來，不代表企業看懂了需求；問題被發現，也不等于研發、采購、生產和服務能馬上調整。

AI進入制造業后，就必須回答這個問題：怎樣真正嵌進業務流程。正如騰訊云華北總經理徐小敏所說的，“如果希望用AI來做提質增效，必須深刻理解業務，嵌到流程里面來”。

讓AI成為企業的“操作系統”

在海爾智家內部，員工接觸AI的統一入口，是智能體平臺智小能。崔秀元把它定義為AI時代的企業Agent OS。員工通過這一個入口就能查訂單、看庫存、訂閱經營報告，也可以調用研發、采購、營銷、客服等不同場景里的智能體。

崔秀元舉了一個例子。員工說一句“幫我查個訂單”，系統不僅把訂單找出來，還能繼續判斷這個訂單是不是超時、要不要加急；如果再問原材料庫存，系統還可以比對庫存情況，提醒原材料是不是緊缺、是否需要補貨。

目前，海爾智家9大業務領域、5大平臺，70多個業務場景里都用到了AI，覆蓋研產供銷服。

最先被改變的，是研發端。海爾智家做了這么多年產品，留下了大量歷史圖紙。崔秀元提到，“但你怎么能把它識別出來？BOM零部件有多少個？圖紙里設計了多少BOM？尺寸是什么樣的？人很難去做這件事?！?/p>

AI進來后，圖紙識別智能體會先把這些內容讀出來，再傳給數字化系統。過去沉在檔案里的老圖紙，開始重新變成可調用、可復用的數據資產。

經營分析也不再只是“推數”。過去，海爾智家已經能每天給管理層推送經營數據，但為什么變化？問題在哪？仍然要靠人繼續分析?，F在，老板每天早上的經營報告，由智小能自動推送。崔秀元說，“模型能把數據一層層追下去，原因在哪？核心問題是什么？抓得很清楚”。

采購這件事，直接關系到成本。徐小敏提到，“過去采購做大訂單，很多時候靠的是人的經驗。AI進來以后，可以把這些經驗量化，再結合歷史行情、定價和市場變化，幫采購做更理性的判斷?！?/p>

騰訊云華北總經理徐小敏

服務端則更容易被用戶感知，用戶打客服電話時，AI可以先判斷家電可能出了什么問題，服務人員上門后，也能借助AI一層層判斷故障原因。這些場景看起來分散，但共同指向一個變化：AI開始接住那些過去靠人翻、靠人查、靠人追、靠經驗判斷的工作。當然，正如徐小敏所言，判斷一家企業是不是真把AI用起來了，還是要看能否在財務指標上幫企業降本增效，是不是幫助企業縮短了某些流程上的時間。

海爾智家給出了它的答卷：研發型號效率提升20.7%，采購降本10%，3萬名終端人員問題解決率達到99.5%。

從等IT排期，到全民開發者

比起幾個場景跑通，更讓崔秀元興奮的，是海爾智家內部開始出現一種新的工作方式。

過去，員工有想法，通常要先找IT團隊提需求。需求提上去以后，要論證、排期、比較優先級，最后往往比較的不是哪個需求更重要，而是哪個更著急。這幾乎是所有大企業數字化里的老問題：業務人員最懂現場，但不會開發；IT團隊能做系統，卻永遠有排不完的需求。

現在，海爾智家推出“全民開發者”。員工不需要先學會寫代碼，只要把想法說清楚，智小能平臺就能生成應用，員工校驗確認沒問題，就可以發布。為了繼續降低門檻，海爾智家甚至做了一個“寫技能的技能”，很多員工的第一反應是松一口氣，“終于不用等研發給我排期了?！?/p>

更大的變化發生在組織里。用崔秀元話說，“全員的AI意識起來了”。目前海爾智家員工已經通過智小能自建262個智能體，創建的輕應用也達到5100多個。

海爾智家敢全員開放，前提是數字化底座已經鋪好。數字化是基礎，數據是養料，AI是放大器。從2022年開始，海爾智家就打造了H-work平臺，把研產供銷服里的業務能力、權限和API收攏到統一平臺上。到了Agent階段，底層業務API進一步語義化，大模型才能知道該調用哪個接口、能做什么事。

同樣一句“查訂單”，它不是隨便翻數據，而是在員工權限范圍內找到對應接口。市場人員和采購人員看到的API范圍不同，Agent能做的事也不同。

讓Agent在企業里安全地做事

當這些Agent真的進入業務流程后，另一個問題會變得更現實：它能不能安全、穩定、規?；嘏?？

“個人用戶用AI寫一個文檔，最后的結果頂多就是文檔質量差一些；但如果企業級Agent執行的是和采購、流程、財務相關的任務，可能造成災難性的后果。”徐小敏服務政企客戶多年，深知安全一直都是企業排在最高優先級的事。

這也是海爾智家和騰訊云共創時反復打磨的地方。海爾智家負責把場景、數據、權限和業務入口定義清楚；騰訊云則基于ClawPro與全棧AI能力，提供安全沙箱、模型、算力和智能體工程化能力，讓這些Agent在真實業務環境中可控運行。為此 ，騰訊云團隊曾駐場海爾智家園區，和海爾智家團隊一起打磨安全隔離、VPC、沙箱認證等上線前問題，30多個人花了20多天，完成能力適配。

除此之外，還要劃清執行邊界：哪些事情可以讓Agent自動做，哪些必須由人確認。“對一些關鍵指令，關鍵任務的執行和確認，必須最終還是要有人來把關?！边@也回到徐小敏的判斷：“AI落地不能泛泛地講工具，必須回到具體場景?！?/p>

如今，海爾智家正在把這套AI能力向上下游企業開放，并和更多生態伙伴一起共創。很多中小企業想用AI，難在不知道從哪里開始，海爾智家想把自己的經驗提煉出來，或許能讓更多企業少走一點彎路。

當AI真正嵌進制造業，改變的不只是效率，還有企業響應需求、組織生產和協同運轉的方式。對制造業而言，這種變化帶來的影響，遠比當下我們所看到的更大。