法国学生想要“一石二鸟”

自上周发了2篇文章（智能制造太仓活动预告，职业发展辅导回顾）后，我陆续收到了国内和国外的一些反馈。下方截屏是1月17日法国一个在读工科学生Maxance给我的留言。

           

关键词：供应链，数字化转型，可持续发展，职业路径（一石二鸟战略）

除了收到国外的信息，我也受到很多国内的反馈。以上周四收到国内采购供应链同行的微信留言为例，具体微信内容截屏如下:

                     

。。。。。。更多反馈内容待续

一个是国外在校学生，一个是国内职场专业能手，他们的共性：都涉及供应链和战略。一个隐形的共性就是可持续续发展：一个是解决职业的可持续发展问题，一个是涉及到企业职能部门的可持续发展问题。对于个人发展。对于他们的问题，我引用《论语·卫灵公》中的一个成语 “工欲善其事，必先利其器”（gōng yù shàn qí shì，bì xiān lì qí qì）作为答案的一部分。它的意思是工匠要想做好活儿，必须事先把工具准备得锋利。深层含义是：要做好一件事情，必须事先做好充分的准备，具备必要的条件或手段。它强调了准备工作和基础条件的重要性，典型的应用场景举例如下：

学习场景：想学好编程，先要配置好电脑环境，选择合适的学习资料。

工作场景：设计师要做出好作品，先要掌握设计软件，了解客户需求。

生活场景：想做一顿美味晚餐，先要买好新鲜食材，准备好厨具。

总的来说，成功不是偶然的，而是建立在充分准备和长期努力的基础之上。与其匆忙开始，不如先花时间"磨利自己的工具"，这样反而能事半功倍。如今国内外非常重视AI的应用，以代理式AI为底座的智能体就是一个典型工具。

欲利智能体，须防“浅尝辄止”

想象一位不知疲倦、持续精进、适应你需求的队友——它洞悉每台设备的脾性、优化每条工艺路线、预判每次潜在停机。这正是代理式AI（智能体）在制造（如机械加工）领域带来的核心变革：将前沿科技创新转化为可落地、可协同、可进化的生产力。在大家关注的车间里，智能体正成为技术创新的“终极执行者”。它通过实时观察设备状态、工艺参数与质量数据，自主规划最优生产方案，并驱动执行——从动态排产、自适应加工到预测性维护。其价值不止于单点效率提升，更在于实现端到端的生产流程重塑：降低综合制造成本（OEE提升）、生成工艺优化洞见（如刀具损耗模型）、并将老师傅的经验转化为可复用的数字资产。

行业调研显示，近九成制造企业高管计划在未来一年内增加AI投入，其中智能体技术是重点。然而，许多机械加工企业仍持观望态度，顾虑主要集中于数据安全、与现有MES/ERP系统的整合难度，以及“能否真正解决我车间的具体问题”。我们认为，这种谨慎背后，实则是对智能体落地路径的认知隔阂。它并非取代人工，而是成为跨岗位的“能力增强器”：

对企业负责人/总监：它是实现精益化、柔性化生产的关键技术杠杆，直接关乎成本优势与订单响应能力；

对生产/设备/IE专家：它是实现工艺参数自主优化、故障预警、能效管理的日常决策支持伙伴；

对报价与供应链负责人：它通过实时成本模拟与供应链风险预警，提升报价精准性实时性与供应链韧性。

像所有AI一样，智能体在经过良好训练并能访问强大数据时才会表现最佳。它们区别于较老的、更静态的AI系统，在于能够识别数据不足以做出高质量决策，并自主寻找更多或更好的信息。企业真正的风险并非来自尝试，而是过早放弃。未启动试点的企业将很快被那些全力投入、重构工作流程的竞争对手拉开差距。因竞争对手已开始行动，并通过智能体持续累积“制造数据红利”：系统越用越智能，护城河越挖越深。

我们建议您走进一线场景，通过积极参与行业峰会（专注金属加工与智能制造）、智能车间实地考察（优秀灯塔工厂）及案例研讨会，聆听深度技术解读与实战案例分享，获取所在行业领袖的一线指导，练习实操并参与构建创新者网络，从而更系统地把握代理式AI在智能制造中的前沿趋势、落地路径及看见其在ESG目标下的真实改变和战略价值。

锁定实操指导名额

活动名额有限，通过审核的人员请听从志愿者安排，带上电脑现场学实际操作。

   

参加本次会议的收益

• 1.深入了解ESG落地大小企业通用且可复制应用场景
• 2.了解实施智能制造智能体如何带来显著的成本节约和提高生产力

• 3.了解和体验智能体如何帮助企业显著提升效率

• 4.了解机加工行业企业如何搭建自主智能体的案例和现场实练

• 5.理解在现有企业系统中大规模部署AI代理的技术挑战和最佳实践

• 6.入圈：结交ESG和AI的先行实践者及领先企业的高管

• 7.部分赞助企业拿走国外和国内的订单
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我们坚信10多位志愿者和近10位嘉宾贡献的太仓“ESG之智能制造2026”活动将会为探索自主AI这一变革性的领域提供独特机会。总之，听了很多遍，不如与现场高手握手一圈和实操一遍。

参考资料：

1. 截屏来自刘博士实际收到的信息

2. 数字来自实际收集

3. 报名部分图片来自AI生成

本文基于公开资料和报名活动撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议。欢迎分享，留言交流。转载请征得同意和注明出处，业务咨询发邮件:fengsha2003@163.com。

作者：Paul 刘永红 博士