制造业AI落地，海尔智家先做了一个企业Agent OS

用户买个冰箱，AI要先懂你

母婴家庭关心冰箱怎么存辅食和母乳，养宠家庭在意洗衣机怎么除毛除味，老人则盯着空调的风感和温度。这些生活细节的变化，落到制造企业内部，直接决定了产品怎么定义、物料怎么备、产线怎么排、库存怎么放。海尔智家数字化平台CTO崔秀元直言：“如果提前备货，生产出来不是消费者需要的产品，有可能产生呆滞库存，原材料就积压了。”过去，企业手中并不缺数据——订单、库存、图纸、售后记录早已搬进系统，但数据被记录下来，不代表企业读懂了需求。问题被发现，也不意味着研发、采购、生产和服务能立刻联动调整。AI进入制造业必须回答一个根本问题：怎样真正嵌进业务流程，而不是做一个浮在表面的工具。

从“查订单”到“懂需求”，智小能这样穿透业务

在海尔内部，员工接触AI的统一入口是智能体平台“智小能”。崔秀元将其定义为AI时代的企业Agent OS——员工通过这一个入口就能查订单、看库存、订阅经营报告，也能调用研发、采购、营销、客服等不同场景里的智能体。举个例子：员工说一句“帮我查个订单”，系统不仅把订单找出来，还能继续判断这个订单是否超时、要不要加急；如果再问原材料库存，系统还可以比对库存情况，提醒原材料是否紧缺、是否需要补货。目前，海尔9大业务领域、5大平台、70多个业务场景都用上了AI，覆盖研产供销服全链路。

图纸“复活”了，采购也从拍脑袋变成算数据

最先被AI改变的，是研发端。海尔多年积累的历史图纸，过去沉在档案里难以利用。崔秀元介绍：“BOM零部件有多少个？图纸里设计了多少BOM？尺寸是什么样的？人很难去做这件事。”现在，图纸识别智能体先把这些内容读出来，再传给数字化系统，老图纸重新变成可调用、可复用的数据资产。经营分析也不再只是“推数”——过去管理层每天收到经营数据，但为什么变化、问题在哪还得靠人分析；如今老板早上的经营报告由智小能自动推送，“模型能把数据一层层追下去，原因在哪、核心问题是什么，抓得很清楚”。采购环节同样受益：腾讯云华北总经理徐小敏指出，“过去采购做大订单靠经验，AI进来后能把经验量化，结合历史行情、定价和市场变化，帮采购做更理性的判断”。服务端则更贴近用户——客服电话被AI先判断家电故障可能，上门人员借助AI层层排查原因。这些场景看似分散，但共同指向一个变化：AI开始接住那些过去靠人翻、靠人查、靠人追、靠经验判断的工作。海尔给出的成绩单是：研发型号效率提升20.7%，采购降本10%，3万名终端人员问题解决率达到99.5%。

3万个员工自建5100个应用：海尔为什么敢全员开放

过去，业务人员有想法，要先找IT提需求，然后论证、排期、比优先级，最后往往不是比哪个需求更重要，而是比哪个更着急。海尔推出“全民开发者”模式——员工不需要先学会写代码，只要把想法说清楚，智小能平台就能生成应用，员工校验确认后即可发布。为了继续降低门槛，海尔甚至做了一个“写技能的技能”。很多员工的第一反应是松一口气：“终于不用等研发给我排期了。”更大的变化来自组织层面：崔秀元说，“全员的AI意识起来了”。目前海尔员工已通过智小能自建262个智能体，创建的轻应用达到5100多个。这一开放模式的前提是数字化底座已经铺好——从2022年起海尔打造了H-work平台，把研产供销服里的业务能力、权限和API收拢到统一平台上。到了Agent阶段，底层业务API进一步语义化，大模型才能知道该调用哪个接口、能做什么事。同一句“查订单”，市场人员和采购人员看到的API范围不同，Agent能做的事也不同。

安全沙箱里跑Agent：制造业AI的最后一公里

当Agent真的进入业务流程，安全与可控成为第一道红线。徐小敏强调：“个人用户用AI写一个文档，结果顶多质量差一些；如果企业级Agent执行的是采购、流程、财务相关的任务，可能造成灾难性的后果。”在海尔与腾讯云的共创中，双方反复打磨安全隔离机制：海尔负责定义场景、数据、权限和业务入口；腾讯云基于ClawPro与全栈AI能力，提供安全沙箱、模型、算力和智能体工程化能力。腾讯云团队曾驻场海尔园区30多人，花20多天完成安全隔离、VPC、沙箱认证等能力适配。更重要的是划清执行边界——哪些事情可以让Agent自动做，哪些必须由人确认。徐小敏总结：“对一些关键指令、关键任务的执行和确认，必须最终要有人来把关。”如今，海尔正把这套AI能力向上下游企业开放，与更多生态伙伴共创。当AI真正嵌进制造业，改变的不只是效率，还有企业响应需求、组织生产和协同运转的方式。对制造业而言，这种变化带来的影响，远比当下看到的更大。