近日，江苏省企业信息化协会与华硕电脑联合出品「域见数智·CIO风云谈」专题栏目，围绕智能工厂建设与企业级AI落地展开对话。栏目嘉宾江苏林洋能源总裁助理兼CIO顾总、华硕电脑FAE技术专家姬老师，以及《微型计算机》智范儿主编宋伟，聚焦制造业全链路协同、工业数据应用、AI试点与本地化部署等议题，结合英特尔全栈算力与华硕本地AI方案，深度探讨了制造业AI从“能用”走向“用好”的可行路径。

目前，在制造业，讨论人工智能，已经不再停留在“要不要做AI”的层面，而是进入“从哪里开始、如何保障数据安全、怎样控制投入成本、最终如何沉淀为可持续能力”的实操阶段。

作为长期关注产业数字化与智能化转型的行业媒体，《微型计算机》希望通过此次对话，梳理制造业AI落地的现实挑战与实践路径，并从英特尔、华硕等产业链厂商的技术与产品布局中，观察企业如何结合数据安全、算力成本和业务需求，选择适合自身的云端、本地或混合部署方案。

制造业AI：不是先上算力，而是先找场景

制造业对AI的需求，与互联网、内容生产等行业存在明显差异。它更强调业务连续性、系统稳定性、数据安全性与结果可验证性。这也决定了，制造业在引入AI时，往往需要更谨慎地选择场景、部署方式与投入节奏。

▲（左）江苏林洋能源总裁助理兼CIO顾总

林洋能源总裁助理兼CIO顾总在对话中提出，AI+制造的落地，应优先从“帮助人找知识”“帮助人找问题”入手，再逐步进入辅助决策环节。知识助手、设备维修助手、质量管理助手等场景，风险相对较低，效果也更容易验证；而智能排产、工艺参数优化、供应链优化等更高价值场景，则需要在数据质量、业务规则和系统协同更加成熟后再推进。

这一判断，也反映了当前制造业AI应用的普遍特征：企业更倾向于从低风险、易验证、与既有业务系统耦合度较低的场景开始试点，在验证效果后再逐步扩大范围。

本地部署：数据安全与可控性的现实选择

在AI部署路径上，制造企业普遍面临一个核心矛盾：上云？还是本地部署？《微型计算机》智范儿主编宋伟在对话中指出，“上云的优势非常多，云端算力比较足，模型智能性强、性能好，使用体验也非常好。但是上云可能有一些缺点，比如会不会有数据泄露的问题，会不会有核心资料不能上云的问题”。

▲《微型计算机》智范儿主编宋伟

对于制造业而言，核心数据往往构成企业的关键竞争力，“这些核心数据是企业最宝贵的财富，是企业的机密，肯定不能轻易上云。所以一定要把数据留在本地，甚至留在企业内部、留在车间里、留在部门里面，甚至不能跨部门流通。这种情况下，选择本地部署可能是解决问题的最好办法”。

这也意味着，未来制造企业的AI架构，更可能是一种混合模式：云端、数据中心、边缘侧与终端侧协同部署，根据数据等级、业务场景、实时性要求和合规要求，选择不同的算力位置。

英特尔：从训练到推理，全栈算力支撑

本地AI部署需要硬件、软件与生态协同，上游芯片厂商的角色尤为关键。宋伟在对话中提到，英特尔已形成覆盖客户端、服务器和边缘侧的全栈产品布局，并持续推进开源模型与本地部署生态的适配。

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随着AI应用从训练为主走向训练与推理并重，推理需求持续增长，服务器CPU的重要性也在提升。宋伟表示：“今年AI推理的数据量已经超过了AI训练的数据量。从这个角度而言，服务器CPU一下子从之前AI训练时的边缘化，逐步变成了现在的主角”。

面向大型企业和数据中心场景，英特尔®至强®6＋处理器，能够为AI推理、训练及CPU集群建设提供支撑。面向中小企业和端侧部署，英特尔®至强®600系列工作站处理器、英特尔®锐炫™Pro B70/B60 GPU，以及基于英特尔vPro技术的第三代英特尔® 酷睿™ Ultra X处理器家族等产品组合，则可提供从高性能专业创作、边缘AI推理到企业级终端管理与安全保障的一体化算力支持，帮助企业以更灵活的方式推进AI应用落地。

软件与生态层面，英特尔近年来也在加强对开源模型的适配支持。宋伟举例称，MiniMax最新推出的开源模型H3，在发布首日即获得英特尔的硬件适配支持。这种快速响应，无疑有助于降低企业在本地部署开源模型时的技术门槛。

从制造业视角看，这种“硬件+软件+生态”的全栈能力，也意味着企业可以在不同规模、不同场景下，灵活选择适合的本地AI方案，而不是被迫在“大规模云端”与“完全无法落地”之间二选一。

华硕：从终端到桌面级AI超算，降低门槛

在OEM侧，华硕围绕企业级算力终端与本地AI部署，提供了从移动终端、桌面设备到工作站和桌面级AI超算的产品布局。华硕电脑FAE技术专家姬老师介绍，华硕商用面向私有云部署、数据不出域和多云协同等需求，打造了弘道产品系列，覆盖移动办公、桌面生产和专业高阶计算等场景。

▲华硕电脑FAE技术专家姬老师

其中，华硕弘道Ultra笔记本采用纳米陶瓷铝高硬度机身，重量约1.1千克，搭载第三代英特尔® 酷睿™ Ultra X7处理器，NPU可提供50万亿次每秒的本地AI算力，支持离线运行大模型和AI应用。弘道D5、D7台式机则面向日常办公和多样化的桌面计算需求；针对工业设计、科学计算、AI模型推理训练等复杂任务，华硕弘道工作站则提供更高阶的算力支撑。

对于有投入需求的企业来说，这类桌面级AI设备，无疑是显著降低了AI试点的门槛。企业可以先在工艺、质量、设备等局部场景中验证效果。当验证成本足够低时，企业对AI项目的评估逻辑也会发生变化：不再过度纠结于前期ROI测算是否完美，而是更多依据实际业务效果决定是否扩大投入。

从“能用”到“用好”，制造业AI进入深水区

制造业AI应用正在从概念验证走向更具体的业务落地，但路径并非简单地“上大模型、上大算力”，而是需要在场景选择、部署方式、安全边界与投入节奏之间做出更精细的权衡。

企业评估AI项目的重点，也正在从模型参数、算力规模或演示效果，转向是否真正解决实际业务问题、是否带来效率提升与成本优化，以及成功经验能否在更多场景中复制。

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归根结底，未来制造企业的竞争，并不只取决于是否引入某一项先进技术，而在于能否建立持续进化的数字化能力。AI转型表面上是技术升级，本质上仍是组织能力的升级：基础决定AI能不能做，场景决定AI有没有价值，组织决定AI能不能推广，也决定了AI能否在企业中持续发挥作用。