在当前制造业向智能化转型的关键阶段，大量企业仍深陷于传统作业模式的桎梏之中。
杭州友成机工这家精密制造企业，过去处理非结构化的手写、传真、邮件或PDF订单，每单平均耗时1.4小时，效率低且易出错。这类高度定制化的需求，是传统独立软件开发商难以满足的“长尾痛点”；而招金矿业作为高危工业场景代表，虽已部署基础安全系统，却受限于人工巡检与事后分析，隐患识别率低、响应滞后。
两者虽分属精密制造与资源开采领域，却共同面临“数据杂乱、流程割裂、响应滞后”三大核心问题。这些问题在AI时代尤为突出——若AI仅停留在办公辅助或演示层面，便无法真正成为生产力引擎。
AI Agent破局：从7秒订单处理到矿山智能预警
很快，他们都找了一家共同的合作伙伴。在这家企业的帮助下，友成机工无需新增开发人员，仅需上传一张新订单样本，AI即可自动规划、生成并部署专属Agent代码，全程仅需5–10分钟。该Agent可7×24小时解析各类非标订单，并无缝对接ERP、MES等系统，将单订单处理时间从1.4小时压缩至7秒，效率提升数百倍，错误率显著下降。
而招金矿业构建矿山专属AI Agent，不仅能实时识别安全帽佩戴、判断区域结构风险，还能从历史事故报告中提炼知识，形成语音可问的安全知识库。项目上线后，隐患识别准确率达80%，安全问题处理效率提升超80%；在质检环节，通过时序大模型对全量传感器数据实时分析，漏检率从12%降至1.2%，实现事前预警，直接守护企业利润。
这两个成功案例在2025年12月23日召开的AI钉钉1.1新品发布暨生态大会上引发了与会者们热烈的反响和高度关注。钉钉正是基于自研的DEAP（Data Engineering and AI Platform）平台，推出以Agent为核心的解决方案，化解了众多客户的种种痛点。
在当天下午举行的“从接单到AI in 制造”泛制造业分论坛上，有一位演讲嘉宾甚至表示是“带着对钉钉的感激心情“来分享应用经验。
深耕制造：百万企业验证的AI落地路径
钉钉之所以能推动AI深度融入生产一线，源于其在制造业长达数年的系统性深耕。
截至目前，钉钉已服务超100万家制造企业，覆盖30多个细分行业，并吸引超过50%的中国制造业500强企业入驻。这一庞大的用户基础不仅提供了丰富的真实场景，更沉淀了高质量的行业数据——这正是AI解决实际问题的关键燃料。
在分论坛开题演讲中，钉钉CTO朱鸿强调，AI在制造业的落地绝非依赖通用大模型，而必须构建“行业专属模型+敏捷Agent”的体系化能力。
他认为，AI要真正交付商业结果，光靠技术不行，高质量的行业知识、企业内高质量的数据更为关键。为此，钉钉推出全球首个为AI打造的工作智能操作系统——Agent OS，其核心理念是：以真实生产问题为导向、确保AI能力可复用可进化、必须“进车间、进班组、进生产系统”，成为真正的生产力。
技术底座：DEAP平台驱动数据到智能的闭环
在技术架构上，钉钉通过DEAP平台打通从数据工程、模型训练到应用部署的全链路。面对制造业普遍存在的非标、杂乱数据，DEAP如同一个“数据加工车间”，集成通义多模态模型、文档解析工具等，由专家路由模型自动选择最优处理路径。
同时，通过“Agent Loop”机制，结合人工反馈持续优化识别与代码生成质量，将原始数据转化为AI-ready的高质量资产。这些数据又反哺企业专属模型的训练，形成“数据—模型—应用—反馈—再训练”的正向闭环。
尤为关键的是，钉钉高度重视数据安全，其安全策略覆盖了运行环境、数据全链路：支持全链路私有化部署，数据端到端加密，确保客户敏感信息（如报价、工艺参数）不出本地；所有AI调用、管理员操作、模型训练均留痕可审计，满足制造企业对合规与安全的严苛要求。
生态协同：共建制造业AI的“最后一公里”
面向未来，钉钉坚定推行“平台+生态”战略。钉钉提供底层AI能力、算力资源、大模型接入及低代码开发平台，而生态伙伴则贡献行业算法、领域知识与实施经验，共同应对那80%无法被标准化软件满足的长尾需求。这种分工协作模式，既保障了技术先进性，又确保了解决方案的行业适配性。
钉钉正以系统性思维和工程化能力，携手客户与生态伙伴，推动AI从“可用”走向“好用”，最终实现“必用”。在制造业这片复杂而厚重的土壤中，AI唯有扎根生产一线、解决真实问题、创造可衡量价值，才能真正成长为驱动高质量发展的核心引擎。
让AI在制造土壤中生根发芽
正如朱鸿所言：“AI进入生产任重道远，但未来可期。”当AI不再是实验室里的概念，而是车间里7秒处理一单的Agent、矿井中实时预警风险的“火眼金睛”、产线上提前拦截缺陷的智能哨兵，制造业的智能化转型才真正迈出坚实一步。
这条路虽漫长，但方向清晰，成果可见——未来，已在路上。
