广告
加载中

美云智数副总裁魏晓刚:AI不仅降本 更是商业模式重构

亿邦动力 2025-09-02 09:51
亿邦动力 2025/09/02 09:51

邦小白快读

EN
全文速览

文章聚焦美的集团如何通过AI实现显著成本优化和全价值链提升。

1. 降本成果具体:2024年通过AI应用降本1.6亿元,2025年上半年进一步降本2.85亿元,全年挑战更高目标。2. 实操路径覆盖营销、研发、供应链、制造等环节,强调从局部AI走向系统重构,如Home Agent实现家庭控制、Factory Agent优化工厂管理。3. 关键支撑要素:数据治理(如数据在线化、员工使用数据)和人才缺失(需所有员工会用AI),强调三分建设七分运营。

两大智能体系实战:构建Home Agent和Factory Agent,推动从数字化到全面AI化,提升效率并应对ESG要求。

美的集团展示AI如何驱动品牌营销和产品研发升级。

1. 品牌营销:AI在营销领域率先应用,深化到全生活场景,如通过Home Agent实现全屋一体化控制和用户直达策略,优化用户体验。2. 产品研发:to C和to B并重转型(白电占营收半),结合科技领先战略,强调高质量制造和用户行为观察。3. 消费趋势响应:全球突破主轴支持市场扩展,消费市场依赖大制造和大研发,AI促进高品质供应链整合。

可学习点:生态合作(如与百度合作)加速技术落地,AI不仅降本,更重构商业模式。

文章揭示AI带来的市场机会和商业模式转型关键。

1. 增长市场:海外应用探索和全球突破提供机会,消费需求变化驱动全价值链优化。2. 可学习点:美的从数字化到AI化路径(如从营销开始深化),最新商业模式强调生态合作和结构升级。3. 风险提示:数据知识积累不足(如数据治理未完成导致AI滞后)、人才缺失可能延缓转型;机会提示:AI降本数据可参考,生态合作方式加速进程。

正面影响:实现逆周期增长;事件应对:需优化组织架构匹配AI变革。

美的案例提供工厂数字化和AI应用直接启示。

1. 产品生产和设计需求:Factory Agent系统实现工厂全面一体化管理,满足ESG要求和高品质制造,强调制造工艺演进。2. 商业机会:AI降本数据证实高效,如2025年上半年降本2.85亿元;推进数字化启示:从传统制造转型(如十二年数字积累),全面AI化覆盖排产、品质等环节。3. 设计需求示例:Factory Agent调度各子场景,大制造需高效率和智能体工厂(如全机器人运营灯塔工厂)。

核心启示:数据驱动和运营机制是关键,挑战数据卡点以快速推进。

文章凸显行业趋势和解决方案,针对客户痛点。

1. 行业发展趋势:AI从单点应用走向系统重构,驱动全价值链卓越运营;技术新动向如大模型、垂域算法结合。2. 客户痛点:数据和知识积累不足(如企业数据治理滞后)、人才短缺影响AI效果;解决方案通过生态合作(如与百度合作)和平台建设解决。3. 新技术应用:Home Agent和Factory Agent智能体系代表前沿,强调全场景整合提供端到端服务机遇。

痛点应对:三分建设七分运营机制,加速AI进程以适应一日千里变化。

商业对平台需求凸显在生态合作和运营管理。

1. 平台需求:企业需要外部支持如与百度等科技企业合作推进AI进程;问题如数据和人才卡点可通过平台合作缓解。2. 平台最新做法:生态合作构建AI生态(如共同研发),强调敢于拥抱AI平台实现快速推进。3. 运营管理:强调全价值链运营机制,如三分建设七分运营模式,避免自然转型失败;风向规避涉及组织架构调整以适应AI。

平台机会:支持企业从招商到全球场景应用,需匹配用户需求。

文章深入分析产业新动向和商业模式重构启示。

1. 产业新动向:AI驱动企业从商业模式(如to C/to B并重)、工作模式到运营流程全面重构,对抗多重经济周期。2. 新问题:数据和知识积累矛盾(等待整理滞后AI加速)、人才缺失和组织架构挑战;启示包括需生态合作和大模型应用。3. 商业模式研究:美的四大战略主轴(科技领先、数智驱动等)实现结构化升级,案例提供数据(如降本2.85亿元)供参考。

政策启示:无直接建议,但实践强调数据治理重要性;可推广全价值链AI落地路径。

返回默认

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

【亿邦原创】在全球化竞争与产业周期波动并存的时代背景下,企业如何借助人工智能实现真正意义上的高质量增长与结构性转型,已成为关乎生存与发展的核心议题。在2025百度云智大会AI+大消费专场上,美云智数副总裁魏晓刚以《AI重构企业数字基因与再造转型价值》为题,系统分享了美的集团在AI战略推进中的深层思考与实践路径。他指出,AI不仅是数字化转型的下一阶段,更是驱动企业从商业模式、运营流程到组织架构全面重构的核心力量。

美的集团作为从传统制造企业跃升为科技引领的多元化产业集团,其业务结构已实现to C与 to B并重,并持续推进“科技领先、数智驱动、用户直达、全球突破”四大战略主轴。魏晓刚强调,企业若要在多重经济周期中保持逆势增长,必须建立以数据为基础、AI为引擎的全新运营范式。美的通过十二年数字化转型积累,已实现高质量经营运营能力,并进一步将全面数字化推向全面AI化。

2023年以来,美的在营销、研发、供应链、制造等全价值链环节深度融入AI应用,实现2024年降本1.6亿元、2025年上半年降本2.85亿元,并挑战2025年更高降本目标。

美的通过构建Home Agent与Factory Agent两大智能体系,建设全球领先的全智能体运营灯塔工厂,并积极与百度等科技企业开展生态合作,持续推动AI从单点应用走向系统重构。美的的实践表明,AI的价值不仅体现在效率提升与成本优化,更在于推动企业实现根本性的商业模式蜕变与全球竞争能力跃升。

温馨提示:本文为速记初审稿,在不影响原意的基础上,由亿邦动力编辑整理。

以下为演讲实录:

感谢百度的邀请,让我有机会在这里跟大家分享美的集团在AI应用上的探索与思考。

1、美的集团:to C、to B并驾齐驱

从前面同仁的分享中大家可以看到,大消费离不开大制造,离不开大供应链,甚至离不开大研发。实际上产业链必须拉齐、对齐才能满足现在的消费市场,对美的来说也是这样。

首先跟大家介绍一下美的集团。今天的美的集团不仅仅是白色家电企业,因为白电业务仅占集团营收的一半左右,另外的来自于我们的工业技术、楼宇科技、机器人与自动化,来自to B业务。

在这样的商业模式下,我们去年营收第一次年度营收突破4,000亿,利润385亿;25年上半年收入突破2500亿,利润突破260亿。所以我们的转型属于生意模式、商业模式转型。

背后是我们的四大战略主轴,其中包括一朵红花,三朵绿叶。

一朵红花是科技领先,无论是to C产品还是to B产品,我们都把科技放在首位。三个绿叶是数智驱动、用户直达和全球突破。我们把数字化和智能化作为四大战略主轴之一,所有的数字化、AI化全部为用户服务,同时,我们要把生意做到海外去,所以这是一个结构化的升级,是用结构化升级来驱动企业超越周期高质量增长。

这个周期包括产业周期,也包括行业周期、经济周期、金融周期、科技周期等,企业怎样在不同周期都实现高质量增长,这是我们努力的目标。

2、挑战全年5个亿的降本目标

我们谈了很多年的数字化转型,其实AI可以认为是数字化转型的下半场。对企业的数字化和AI化应用,我们要促成三个转型:第一是生意模式的转型,第二是商业模式的转型,第三是工作模式的转型。

如果我们数字化1.0的课没有补上,数据治理没做好,数据在线化没做好,每一个员工没用上数据,那距离用AI就差得太远。当然局部可以用AI产生降本增效,但全阶段全价值链的效果是不可能的。

我们从2012年开始的数字化转型,在AI上我们也是深度拥抱。昨天我们刚刚发布了荆州洗衣机灯塔工厂,这是全球灯塔工厂里第一个智能体工厂。此前我们的灯塔工厂是一个人运营,现在是一个机器人运营,有机会可以欢迎大家到全智能体运营的灯塔工厂去参观。

在数字化转型这一块,美的每年投入在几十亿,我们有2,000多卡,以前我们是所有场景都要全面数字化,现在是所有场景要全面AI化。

在AI这一块,我们2023年5月开始转型,也是从营销研发领域开始,然后深入到供应链、制造、财务,包括现金流预测,所有场景全部拥抱AI。去年我们通过AI实现全场景降本1.65亿,这是一个非常重要的里程碑。今年上半年,AI降本2.85亿,在跟业务融合方面,我们在各个营销、财经、国际、HR、供应链等各个场景来具象落地,全年要挑战更高目标。

前两年,我们从IT角度出发,最初是产品经理,然后是系统经理、数据经理,到现在的AIGC经理,不断跟业务实现互动,把所有的系统研发都沉淀在平台上,上面全部是AI,下面全部是数据。此外,组织架构也要跟着AI时代变化,不能用传统的方式去推进。

我们形成了两大智能体系,一个是Home Agent,全生活场景家庭控制。事业部基于产品能力打造生活场景,并在Smart Home Agent统一调度下,进行全屋一体化的全场景家庭控制。

一个是Factory Agent,业领域打造工厂各子管理场景, 并在Factory Agent统一调度下, 进行工厂全面一体化管理。大消费离不开大制造,最终还是要回到高品质高效率的制造上,包括ESG的要求,都离不开制造工艺的演进和深化。

这里想跟大家分享一个观点,我们强调数据、知识对AI的支撑,但是绕不过的一个卡点就是,很多企业的数据和知识积累不是一天能搞定的,但AI现在一日千里,这两个矛盾怎么解决?等你的数据和知识整好了,已经到猴年马月了,这在海外更明显。

这给我们提出一个非常大的挑战:在你没有足够的知识和数据时,AI依然在加速,怎么处理这种局面?所以这又需要大模型、垂域算法和数据模型的一个积累。

再看智能化工厂,不论是排产、品质,还是各个方面,全部通过机器人来操作,而且是机器人,所以数字化转型也好,AI也好,必须深入业务场景里面去做研产供销服管应用,一个都不能缺,一个都不能少,必须是全价值链,以用户为中心来构建我们整个的AI生态和AI体系。

我们和百度有合作,和很多大厂也有合作,我们特别强调生态合作,要敢于拥抱AI,敢于拥抱生态合作去快速推进AI进程。

除此之外,还有两点值得关注。

第一点就是数字人才的缺失。同样的大模型,不同的人用,效果就不一样。人才缺失是企业转型中一个非常大的卡点。所有员工都会用数据,所有员工都会用AI,这句话不是一个口号,是企业发展的必备支撑。

第二个就是运营。三分建设,七分运营。你不通过运营,不通过机制,转型结果不会自然而然的出现。过去我们拼流量、拼效率,现在要拼运营,而且是全价值链的卓越运营,这是我们企业的永恒追求。

时间关系今天就分享到这里。

最后总结一下我的看法,经过我们的实践,AI在零售、制造、工业等各个环节都是完全可以落地的,这一点美的已经全部有落地实践,美云智数向外赋能输出,我们还在探索海外更多场景的AI应用希望我们能互相学习。谢谢大家。

文章来源:亿邦动力

广告
微信
朋友圈

这么好看,分享一下?

朋友圈 分享

APP内打开

+1
+1
微信好友 朋友圈 新浪微博 QQ空间
关闭
收藏成功
发送
/140 0