文 俞冰禮

在全球產(chǎn)業(yè)鏈加速重構(gòu)的背景下，AI仍是最熱的技術(shù)變量之一。但對于制造業(yè)而言，真正決定競爭力的，早已不是“有沒有AI”，而是“能否把AI轉(zhuǎn)化為真實、穩(wěn)定、可復(fù)制的產(chǎn)業(yè)能力”。

過去幾年，圍繞AI的討論大多集中在模型、算力和應(yīng)用想象空間上，技術(shù)熱度持續(xù)攀升。但進(jìn)入產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場后，評價標(biāo)準(zhǔn)正在發(fā)生變化。對制造企業(yè)來說，AI不是一個適合停留在概念層面的命題，它必須回答更具體的問題：能否縮短研發(fā)周期，能否改善制程穩(wěn)定性，能否提高供應(yīng)鏈協(xié)同效率，能否創(chuàng)造可量化的經(jīng)營收益，能否進(jìn)一步帶動上下游共同升級。

這也意味著，AI競爭正在從“技術(shù)競賽”轉(zhuǎn)向“產(chǎn)業(yè)能力競賽”。誰能把AI嵌入研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈和服務(wù)等核心流程，誰能將其沉淀為可復(fù)制、可共享的體系化能力，誰才更接近下一階段的產(chǎn)業(yè)主動權(quán)。

從這一視角看，TCL的價值，不在于它“也在做AI”，而在于它正在為制造業(yè)提供一個更具現(xiàn)實意義的樣本：把AI從可展示的技術(shù)概念，推進(jìn)為可驗證的產(chǎn)業(yè)能力；把企業(yè)內(nèi)部的效率改善，進(jìn)一步延伸為鏈上協(xié)同和能力共建。

這或許正是當(dāng)下業(yè)界更關(guān)心的方向——不是AI有多“熱”，而是AI到底能否真正“向?qū)崱薄?/p>

全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)之下，AI必須回到真實場景

今天討論AI，不能脫離全球產(chǎn)業(yè)格局變化的大背景。

在2026年APEC工商領(lǐng)導(dǎo)人中國論壇上，“數(shù)字化、智能化、綠色化”轉(zhuǎn)型成為貫穿始終的議題。一方面，AI被視為解決增長乏力最現(xiàn)實的工具；另一方面，數(shù)字技術(shù)正拉大發(fā)展差距。

全球經(jīng)濟(jì)正經(jīng)歷艱難時期。世界貿(mào)易組織預(yù)計，2026年全球貨物貿(mào)易增速將從2025年的4.6%驟降至1.9%，為十年來最慢。在地緣沖突、關(guān)稅壁壘與供應(yīng)鏈安全焦慮的多重擠壓下，全球制造業(yè)正進(jìn)入全新運行模式。與此同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未均勻展開，國家之間及內(nèi)部的數(shù)字鴻溝正在加深。

跨國企業(yè)正經(jīng)歷角色轉(zhuǎn)換：過去更多是產(chǎn)品輸出管道，如今則成為帶去制造經(jīng)驗、數(shù)字能力和人才培養(yǎng)體系的“節(jié)點型”企業(yè)——不是單向輸出產(chǎn)能，而是幫助區(qū)域建立長期競爭力。世界銀行數(shù)據(jù)顯示，東南亞部分國家制造業(yè)勞動生產(chǎn)率不足中國的1/3，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)人才差距制約著產(chǎn)業(yè)升級，區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈的韌性和自主協(xié)同能力比以往更重要。

在這樣的環(huán)境下，AI被寄予厚望并不意外。

TCL創(chuàng)始人、董事長李東生在2026年達(dá)沃斯論壇上發(fā)表署名文章表示：“世界越不平，跨國企業(yè)的橋梁作用就越重要。”他認(rèn)為企業(yè)的本能是讓資源使用效率最大化，讓資本、技術(shù)、人才流動到最能產(chǎn)生價值的地方，總結(jié)為一句話：“與其建墻，不如建橋。墻未必能保護(hù)自己，橋才能連接機(jī)遇。”

AI就是跨國企業(yè)建的一座“橋”，把AI看作新型能力工具，而非“萬能答案”——其現(xiàn)實價值在于推動數(shù)實融合、提升制造效率、增強供應(yīng)鏈韌性、促進(jìn)能力共建與產(chǎn)業(yè)協(xié)同。AI的價值不在于概念本身，而在于是否真正進(jìn)入產(chǎn)業(yè)流程、參與業(yè)務(wù)決策、形成結(jié)果閉環(huán)。

因此，判斷一家企業(yè)的AI水平，不能只看發(fā)布了多少模型、上線了多少應(yīng)用，更要看三個問題：AI有沒有進(jìn)入核心業(yè)務(wù)流程？能不能形成清晰的投入產(chǎn)出關(guān)系？這些能力能否從企業(yè)內(nèi)部走向更廣泛的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同？從這個標(biāo)準(zhǔn)看，TCL的AI布局不是“外圍點綴”，而是正逐步嵌入研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈和經(jīng)營服務(wù)全流程，開始顯現(xiàn)出體系化落地的輪廓。

看AI有沒有含金量，關(guān)鍵在能否穿透核心流程

制造業(yè)最怕的，不是沒有AI，而是AI停留在“可演示、難落地”的狀態(tài)。

真正的“AI向?qū)崱保⒉皇遣渴饚讉€模型、上線幾個助手，而是讓AI穿透企業(yè)核心流程，成為業(yè)務(wù)系統(tǒng)的一部分。

從公開資料來看，TCL已經(jīng)走出了這一步。近3年TCL圍繞AI創(chuàng)造綜合效益超過25億元；已有500名“硅基員工”實現(xiàn)超30%的工作流滲透，累計上線超過1萬個智能體。放在制造業(yè)語境下，這組數(shù)字的意義不只是規(guī)模，更在于它反映出一個信號：AI在TCL內(nèi)部，不再是零散的功能疊加，而是在朝著體系化能力網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)。

這意味著，TCL的AI實踐已經(jīng)在形成“如何持續(xù)使用、持續(xù)優(yōu)化、持續(xù)復(fù)制”的方法論。

而判斷AI含金量，最直接的方式從來不是看技術(shù)術(shù)語，而是看結(jié)果。有沒有結(jié)果，決定AI是企業(yè)的展示項，還是生產(chǎn)力。

TCL披露的應(yīng)用場景中，其AI落地最突出的特點，在于不只是“覆蓋廣”，更是“結(jié)果清晰”。

研發(fā)端：AI成為創(chuàng)新效率的放大器

研發(fā)是制造企業(yè)中最復(fù)雜的環(huán)節(jié)之一，周期長、知識密集、跨部門協(xié)同要求高，也是最難被標(biāo)準(zhǔn)化改造的領(lǐng)域。AI若能在研發(fā)端形成明確成效，意味著它已開始進(jìn)入企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的核心位置。

以TCL華星為例，其“星智大模型”在2025年全球工業(yè)大模型排名中位列第11位，居顯示領(lǐng)域第一。更重要的是，這一模型已產(chǎn)生清晰的業(yè)務(wù)效果：AI支撐軟件研發(fā)效率提升30%，器件研發(fā)效率提升75%。

對制造企業(yè)而言，這樣的提升并非簡單的“工具提效”，而是知識調(diào)用效率、試錯速度和工程轉(zhuǎn)化效率的全面重構(gòu)。研發(fā)的本質(zhì)不只是產(chǎn)生新想法，而是更快地將想法轉(zhuǎn)化為工藝、產(chǎn)品和量產(chǎn)能力。AI進(jìn)入這一環(huán)節(jié)，開始充當(dāng)創(chuàng)新體系提升效率的放大器。

制造端：AI改變工藝優(yōu)化與質(zhì)量控制的底層邏輯

如果說研發(fā)端考驗的是AI對知識體系的理解，那么制造端考驗的則是AI對工藝、設(shè)備和現(xiàn)場流程的理解能力。

TCL中環(huán)通過訓(xùn)練機(jī)器視覺模型，精準(zhǔn)檢測關(guān)鍵參數(shù)，推動制程穩(wěn)定性提升20%，生產(chǎn)效率提升20%。這組數(shù)據(jù)的價值在于，它改變的不是簡單的自動化動作，而是更深層的制造控制邏輯。

另外，TCL空調(diào)廣州智能制造基地部署超2000個AI智能體，協(xié)同覆蓋生產(chǎn)全鏈路。尤其是在質(zhì)檢環(huán)節(jié)中，AI五覺大模型將視覺、聽覺、嗅覺等多維感知融入檢測流程，AI確保了每臺下線產(chǎn)品的品質(zhì)都與產(chǎn)品承諾一致。

AI進(jìn)入制造業(yè)深水區(qū)的標(biāo)志，不是多了幾個智能模塊，而是開始參與工藝優(yōu)化和質(zhì)量控制，并對核心制造指標(biāo)產(chǎn)生實質(zhì)影響。TCL的實踐說明，AI在制造業(yè)中的價值已不只是“輔助決策”，而是逐步成為影響生產(chǎn)效率和制造穩(wěn)定性的關(guān)鍵變量。

供應(yīng)鏈端：AI從信息工具升級為協(xié)同能力

在全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)背景下，供應(yīng)鏈能力的重要性被重新估值。過去，供應(yīng)鏈更多被看作成本管理系統(tǒng)；如今，它越來越成為企業(yè)韌性、響應(yīng)速度和協(xié)同效率的綜合體現(xiàn)。

TCL華星已構(gòu)建起覆蓋需求管理、供應(yīng)計劃、物料計劃、生產(chǎn)控制到訂單履約的一站式自主供應(yīng)鏈運營體系。AI在供應(yīng)鏈端的作用，正從信息處理工具升級為協(xié)同決策能力。

這種變化的關(guān)鍵不在于“算得更快”，而在于“協(xié)同得更準(zhǔn)”。當(dāng)AI幫助企業(yè)更快識別需求波動、更高效調(diào)度資源、更準(zhǔn)確聯(lián)動上下游，供應(yīng)鏈就不再只是一個執(zhí)行系統(tǒng)，而開始成為企業(yè)動態(tài)響應(yīng)市場變化的中樞系統(tǒng)。對鏈主企業(yè)而言，這種能力在不確定性加劇的環(huán)境中尤為關(guān)鍵。

營銷與服務(wù)端：AI重塑制造業(yè)經(jīng)營前臺

從更完整的產(chǎn)業(yè)視角看，AI的外延并不止于制造現(xiàn)場，它同樣在重塑企業(yè)連接市場和服務(wù)用戶的方式。

TCL已推動AI滲透核心營銷、銷售、服務(wù)業(yè)務(wù)全流程，累計實現(xiàn)AI支撐增收10億元以上、降本1000萬元以上，NPS提升20%。這意味著，AI在TCL內(nèi)部的作用已從“后端效率工具”逐步延伸為“前臺經(jīng)營工具”。

這不只是應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，更意味著制造業(yè)價值創(chuàng)造方式正在變化。AI不只提升產(chǎn)線效率，也在提升企業(yè)識別需求、響應(yīng)需求和服務(wù)需求的能力。當(dāng)制造業(yè)的AI應(yīng)用從后端走向前臺，帶來的就不再只是生產(chǎn)效率的優(yōu)化，而是經(jīng)營效率和服務(wù)效率的同步升級。

TCL的更大價值，不止于內(nèi)部提效，而在鏈上賦能

值得關(guān)注的是，TCL正在嘗試把這些內(nèi)部跑通的經(jīng)驗，沉淀為可向外復(fù)制和輸出的能力。這也是鏈主企業(yè)在AI時代更重要的角色：不只是自己率先升級，更要成為能力的組織者、擴(kuò)散者和放大者。

從公開資料看，TCL已在AI+先進(jìn)制造、AI+半導(dǎo)體顯示、AI+工業(yè)智能解決方案等領(lǐng)域形成實踐積累，并圍繞全球化供應(yīng)鏈體系建設(shè)，推動安全高效、協(xié)同共生的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作能力。換句話說，TCL正在嘗試將企業(yè)內(nèi)部的AI能力，轉(zhuǎn)化為面向產(chǎn)業(yè)鏈上下游的能力支撐。

其中格創(chuàng)東智的“章魚智腦”，依托對泛半導(dǎo)體制造工藝的深度理解和全棧自研能力，構(gòu)建起覆蓋設(shè)備智能、品質(zhì)管控、能源服務(wù)、智慧物流等環(huán)節(jié)的全場景智能體群，推動了AI從通用工具走向工業(yè)能力，讓算法與制造工藝、業(yè)務(wù)流程和現(xiàn)場決策深度耦合，使AI能力能夠真正轉(zhuǎn)化為可量化、可復(fù)制的業(yè)務(wù)價值。

這意味著，TCL的AI探索已經(jīng)不再局限于企業(yè)內(nèi)部提效，而是在形成更具外部賦能屬性的產(chǎn)業(yè)能力；同時這也是鏈博會上TCL“鏈主”企業(yè)定位的核心訴求。

而在TCL華星的供應(yīng)鏈體系中，一套從需求管理、供應(yīng)計劃到生產(chǎn)控制、訂單履約的一站式智能供應(yīng)鏈系統(tǒng)已運行多年。依托數(shù)字化系統(tǒng)，TCL在印度和越南布局的模組工廠實現(xiàn)了關(guān)鍵材料“30公里配套圈”——供應(yīng)商在30公里范圍內(nèi)設(shè)廠或倉配節(jié)點，面板供應(yīng)效率大幅提升。這不是簡單的產(chǎn)能轉(zhuǎn)移，而是將TCL在國內(nèi)積累的智能制造標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)字化管理經(jīng)驗和人才培養(yǎng)體系帶到當(dāng)?shù)兀瑤椭就凉?yīng)鏈企業(yè)同步提升運營能力和質(zhì)量水平。

“30公里配套圈”之所以重要，不僅因為物流效率提升，更因為它在當(dāng)?shù)卮呱艘粋€圍繞面板制造的供應(yīng)鏈集群——本土企業(yè)獲得訂單、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和成長空間，逐步具備自主運轉(zhuǎn)能力。這才是“能力共享”在產(chǎn)業(yè)層面的實質(zhì)，不是把一套系統(tǒng)裝進(jìn)別人的廠房，而是幫助一個區(qū)域建立能夠自我演進(jìn)的產(chǎn)業(yè)能力。

李東生將這一進(jìn)程概括為“從輸出產(chǎn)品到共建生態(tài)”，“全球化3.0的核心是在海外構(gòu)建能夠獨立經(jīng)營的實體，形成區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈，每個區(qū)域中心都具備從供應(yīng)鏈體系到品牌營銷、產(chǎn)品設(shè)計的全套本地化能力。”這意味著TCL在北美、拉美、歐洲、亞太、中東非五大區(qū)域的目標(biāo)不是建設(shè)孤立工廠，而是培育完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。TCL所輸出的，已經(jīng)不只是產(chǎn)品，而是一套基于數(shù)字化、智能制造經(jīng)驗和產(chǎn)業(yè)理解構(gòu)建起來的能力體系。

AI競爭的下半場，關(guān)于能源和入口的競爭

當(dāng)前AI競爭的演進(jìn)方向，從上半場比拼技術(shù)能力和落地速度，逐漸轉(zhuǎn)向下半場比拼產(chǎn)業(yè)協(xié)同能力和基礎(chǔ)設(shè)施占位能力。可以預(yù)見的是，在AI時代，智能交互界面、場景入口、用戶連接節(jié)點都匯集于一處——“屏”，它的角色不再只是簡單的硬件載體，而升級為人機(jī)交互入口。誰搶先布局更多的交互入口，誰就離用戶和場景更近，從而獲得更穩(wěn)固的產(chǎn)業(yè)鏈地位。

AI的持續(xù)發(fā)展離不開算力，算力離不開能源。如果說AI下半場拼的是生態(tài)組織能力，那么不僅包括模型、終端、制造，也包括能源供給、綠色電力、產(chǎn)業(yè)底層支撐能力。產(chǎn)業(yè)需要光伏等新能源作為算力背后的能源底座，為AI發(fā)展提供綠色、可持續(xù)的電力支撐，這是AI背后整個產(chǎn)業(yè)運行邏輯中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

更進(jìn)一步看，左手華星（顯示技術(shù)能力）、右手中環(huán)（新能源光伏能力）的TCL，實際上是在AI產(chǎn)業(yè)圖譜中重新定義自身位置——既不滿足于做應(yīng)用層受益者，也不止于做制造環(huán)節(jié)的效率提升者，而是希望借助既有顯示產(chǎn)業(yè)和新能源產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，在AI時代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)中獲得一席之地。

從更宏觀的產(chǎn)業(yè)競爭視角看，這種思路的意義在于，它提示了AI下半場競爭的一種可能發(fā)展方向：真正決定企業(yè)長期位置的，未必只是模型能力本身，而是誰能夠把應(yīng)用場景、制造能力、交互入口與底層能源支撐連接成一個更完整的能力體系。某種程度上，TCL想爭取的，正是這樣一種從“AI使用者”向“生態(tài)組織能力者”延伸的戰(zhàn)略位置。

結(jié)語：TCL提供的，是一條“AI回歸產(chǎn)業(yè)”的現(xiàn)實路徑

回到最初的問題：如今，怎么判斷一家制造企業(yè)是否真正做成了AI？

答案越來越清楚：不是看它講了多少概念，不是看它堆了多少技術(shù)名詞，而是看AI是否真正進(jìn)入研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈和經(jīng)營系統(tǒng)，是否帶來了可驗證的結(jié)果，是否能夠沉淀為可復(fù)制、可共享的能力，并最終帶動更大范圍的產(chǎn)業(yè)協(xié)同。

從這一標(biāo)準(zhǔn)看，TCL的樣本意義正在于，它讓AI不再停留于技術(shù)熱度，而是回到產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場，服務(wù)產(chǎn)業(yè)流程，放大產(chǎn)業(yè)能力。無論是研發(fā)效率提升、制程穩(wěn)定優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同升級，還是通過工業(yè)智能平臺和生態(tài)協(xié)作向外部輸出能力，TCL所展示的，都是一種更接近制造業(yè)真實需求的AI路徑。

這條路徑并不夸張，也不神化技術(shù)，但或許更有價值。因為對當(dāng)下產(chǎn)業(yè)界而言，真正稀缺的從來不是概念，而是能在復(fù)雜現(xiàn)實中跑通、沉淀并復(fù)制的能力。而這，恰恰是TCL正在證明的事情。