当一家坐拥 12 万名员工、34 家工厂的食品制造巨轮驶入 AI 转型深水区，真正的考验从来不是“要不要做智能化”，而是“怎么让 AI 落到实处”。
你是否想象过一幅让企业焦虑而又束手无策的画面？质检员熬了整整两个通宵，翻遍三千份客诉记录，才扒出某款产品包装漏气的看似合理的原因；隔壁车间里，深耕三十年的工艺主管光荣退休，一并带走了涂布参数调优的全套经验，接任的年轻工程师只能对着眼前的工作从零探索。这从来不是某一个员工的个人困境，而是大型制造业共性的缩影 ——
数据散落在数十套系统里互为孤岛，丰富经验桎梏在老师傅的脑中难以传承，AI 应用零敲碎打，不成体系，难以规模化复用。
这些横亘在业务脉络里的系统性断层，正是大企业数智化转型过程中最难啃的硬骨头。
拒绝大拆大建：让 AI 基于现有业务流程和组织架构自然生长
很多企业的 AI 转型，都栽在了“推倒重来”四个字上。
IT 部门捧着全新的数智化建设方案找到业务线，换来的往往是一句反问：“我们现在的系统用得好好的，为什么要换？”一边要智能化升级，一边怕折腾伤业务，这场“重建”与“复用”的博弈，几乎是所有大企业转型的必经关卡。
而中新赛克（002912）给出的答案格外务实：不搞大拆大建，不另起炉灶，让 AI “长”在现有的业务土壤上。
中新赛克（002912）携手该集团，以“Data+AI”双引擎架构为新质驱动力，把 AI 能力拆解为轻量化、可插拔的“积木模块”，嵌入企业正在运行的 ERP、MES、PLM 等核心流程中。项目一期以夯实统一的 AI 智能平台为先，涵盖门户、知识智能问答、深度分析、知识校准与权限管理等核心模块，为旗下所有分子公司输出标准化的 AI 能力。
▲ AI 智能平台系统示例
教 AI 听懂行业“方言”，从“通才”变“专才”
通用 AI 进了生产车间，常常会犯“水土不服”的毛病。
有包装材料工程师问 AI：“复合产品出现白斑怎么办？” 得到的回答是“建议检查原材料纯度和生产环境温度”—— 听着正确，实则全是行业常识，答案不具象，解决不了实际具体问题。类似难题如何破解？
这就是二期项目亟需攻克的企业垂域核心难题：教 AI 学会食品制造的“行业方言”，让它从“什么都懂一点”的通才，变成“能解决实际问题”的专才，实现从“泛化应答”到“精准解题”的蜕变。“解题”过程分为两步：
第一步：行业知识内化，构建行业垂域 AI 语料库
把集团数十年积累的技术手册、质检标准、工艺文件、客诉方案，连同食品配料手册、SOP、实验报告、专利与学术文献全部归集，搭建专属 AI 语料库。针对“水性油墨”“溶剂残留”“糊化特性”“交联改性”等专业术语，通过命名实体识别（NER）与语义增强技术建立知识图谱节点，再通过监督微调（SFT）训练模型解答专业问题，最终以专业测试集双重验收 —— 相当于把几十年的行业家底全教给 AI，再用考试把关，确保真学懂、不掺水。
第二步：业务深度适配，在实战里越练越准
从专业准确度、可理解性、安全性三个维度建立评判标准，由资深工程师对模型输出的答案做优、良、差三级标注，通过人类反馈强化学习（RLHF）驱动模型持续自我修正。实战里答得越多，优化得越快，准确、快速地理解专业术语背后的工艺逻辑，给出精准的诊断建议，而不是泛泛而谈的套话，真正适配食品制造的精细化生产需求。
中新赛克 AI-WorkForce：让 AI 真正融入工作
整套价值体系，统一构建于中新赛克（002912） AI-WorkForce 平台之上。它的核心设计理念始终如一：让 AI 适配业务，而非业务迁就 AI，方法论总结为"三不三增"——
不重建系统、不替换流程、不增加 IT 负担，增智能、增效率、增收益。
落地到具体业务场景，两种 AI 模式灵活组合，适配不同需求：
业务助手（AI as a Service（SCI））：AI 赋能于人，高效减负提效
人做决策，AI 做苦力。员工在现有系统中触发智能功能，AI 在后台完成解析、思考、结构化输出，结果回填系统后确认生效。适合需要人工判断、风险较高的任务，相当于给每位员工配了一位专属效率助理。
数字员工（AI as a Worker）：AI 自主执行，升级人力价值
AI 自主执行，人负责监督。员工下达指令后，AI 自动规划执行步骤、跨系统整合数据、完成全流程操作，结果生成后推送审批，通过即自动办结闭环。适合流程固定、重复性高的任务，把人力从繁琐执行中解放出来，从执行者升级为指挥者，人力价值成倍放大。
两种模式没有非此即彼的边界，完全根据任务的复杂度、重复度与风控要求灵活搭配。整套方案不动现有系统的一砖一瓦，仅通过轻量化 AI 能力嵌入，就能实现人的质效双升，赋能企业高质量发展。
▲ 中新赛克AI-WorkForce平台架构
为数字化资产，注入智能的灵魂
中新赛克（002912）始终相信，AI 转型从来不是推翻旧世界、建一座空中楼阁，而是为企业沉淀多年的数字化资产，注入一层智能的灵魂。
从质检员不用再逐页翻找客诉记录，到工艺工程师借助 AI 快速定位良率问题，再到会议结束即可生成完整纪要，AI 正从总部办公室的试点概念，变成12万一线员工随手可用、提质增效的日常工具。
