【亿邦原创】在全球化竞争与产业周期波动并存的时代背景下，企业如何借助人工智能实现真正意义上的高质量增长与结构性转型，已成为关乎生存与发展的核心议题。在2025百度云智大会AI+大消费专场上，美云智数副总裁魏晓刚以《AI重构企业数字基因与再造转型价值》为题，系统分享了美的集团在AI战略推进中的深层思考与实践路径。他指出，AI不仅是数字化转型的下一阶段，更是驱动企业从商业模式、运营流程到组织架构全面重构的核心力量。　　美的集团作为从传统制造企业跃升为科技引领的多元化产业集团，其业务结构已实现to C与 to B并重，并持续推进“科技领先、数智驱动、用户直达、全球突破”四大战略主轴。魏晓刚强调，企业若要在多重经济周期中保持逆势增长，必须建立以数据为基础、AI为引擎的全新运营范式。美的通过十二年数字化转型积累，已实现高质量经营运营能力，并进一步将全面数字化推向全面AI化。　　2023年以来，美的在营销、研发、供应链、制造等全价值链环节深度融入AI应用，实现2024年降本1.6亿元、2025年上半年降本2.85亿元，并挑战2025年更高降本目标。　　美的通过构建Home Agent与Factory Agent两大智能体系，建设全球领先的全智能体运营灯塔工厂，并积极与百度等科技企业开展生态合作，持续推动AI从单点应用走向系统重构。美的的实践表明，AI的价值不仅体现在效率提升与成本优化，更在于推动企业实现根本性的商业模式蜕变与全球竞争能力跃升。　　　　温馨提示：本文为速记初审稿，在不影响原意的基础上，由亿邦动力编辑整理。　　以下为演讲实录：　　感谢百度的邀请，让我有机会在这里跟大家分享美的集团在AI应用上的探索与思考。　　1、美的集团：to C、to B并驾齐驱　　从前面同仁的分享中大家可以看到，大消费离不开大制造，离不开大供应链，甚至离不开大研发。实际上产业链必须拉齐、对齐才能满足现在的消费市场，对美的来说也是这样。　　首先跟大家介绍一下美的集团。今天的美的集团不仅仅是白色家电企业，因为白电业务仅占集团营收的一半左右，另外的来自于我们的工业技术、楼宇科技、机器人与自动化，来自to B业务。　　在这样的商业模式下，我们去年营收第一次年度营收突破4,000亿，利润385亿；25年上半年收入突破2500亿，利润突破260亿。所以我们的转型属于生意模式、商业模式转型。　　背后是我们的四大战略主轴，其中包括一朵红花，三朵绿叶。　　　　一朵红花是科技领先，无论是to C产品还是to B产品，我们都把科技放在首位。三个绿叶是数智驱动、用户直达和全球突破。我们把数字化和智能化作为四大战略主轴之一，所有的数字化、AI化全部为用户服务，同时，我们要把生意做到海外去，所以这是一个结构化的升级，是用结构化升级来驱动企业超越周期高质量增长。　　这个周期包括产业周期，也包括行业周期、经济周期、金融周期、科技周期等，企业怎样在不同周期都实现高质量增长，这是我们努力的目标。　　2、挑战全年5个亿的降本目标　　我们谈了很多年的数字化转型，其实AI可以认为是数字化转型的下半场。对企业的数字化和AI化应用，我们要促成三个转型：第一是生意模式的转型，第二是商业模式的转型，第三是工作模式的转型。　　如果我们数字化1.0的课没有补上，数据治理没做好，数据在线化没做好，每一个员工没用上数据，那距离用AI就差得太远。当然局部可以用AI产生降本增效，但全阶段全价值链的效果是不可能的。　　我们从2012年开始的数字化转型，在AI上我们也是深度拥抱。昨天我们刚刚发布了荆州洗衣机灯塔工厂，这是全球灯塔工厂里第一个智能体工厂。此前我们的灯塔工厂是一个人运营，现在是一个机器人运营，有机会可以欢迎大家到全智能体运营的灯塔工厂去参观。　　在数字化转型这一块，美的每年投入在几十亿，我们有2,000多卡，以前我们是所有场景都要全面数字化，现在是所有场景要全面AI化。　　在AI这一块，我们2023年5月开始转型，也是从营销研发领域开始，然后深入到供应链、制造、财务，包括现金流预测，所有场景全部拥抱AI。去年我们通过AI实现全场景降本1.65亿，这是一个非常重要的里程碑。今年上半年，AI降本2.85亿，在跟业务融合方面，我们在各个营销、财经、国际、HR、供应链等各个场景来具象落地，全年要挑战更高目标。　　前两年，我们从IT角度出发，最初是产品经理，然后是系统经理、数据经理，到现在的AIGC经理，不断跟业务实现互动，把所有的系统研发都沉淀在平台上，上面全部是AI，下面全部是数据。此外，组织架构也要跟着AI时代变化，不能用传统的方式去推进。　　我们形成了两大智能体系，一个是Home Agent，全生活场景家庭控制。事业部基于产品能力打造生活场景，并在Smart Home Agent统一调度下，进行全屋一体化的全场景家庭控制。　　一个是Factory Agent，业领域打造工厂各子管理场景，并在Factory Agent统一调度下，进行工厂全面一体化管理。大消费离不开大制造，最终还是要回到高品质高效率的制造上，包括ESG的要求，都离不开制造工艺的演进和深化。　　这里想跟大家分享一个观点，我们强调数据、知识对AI的支撑，但是绕不过的一个卡点就是，很多企业的数据和知识积累不是一天能搞定的，但AI现在一日千里，这两个矛盾怎么解决？等你的数据和知识整好了，已经到猴年马月了，这在海外更明显。　　这给我们提出一个非常大的挑战：在你没有足够的知识和数据时，AI依然在加速，怎么处理这种局面？所以这又需要大模型、垂域算法和数据模型的一个积累。　　再看智能化工厂，不论是排产、品质，还是各个方面，全部通过机器人来操作，而且是机器人，所以数字化转型也好，AI也好，必须深入业务场景里面去做研产供销服管应用，一个都不能缺，一个都不能少，必须是全价值链，以用户为中心来构建我们整个的AI生态和AI体系。　　我们和百度有合作，和很多大厂也有合作，我们特别强调生态合作，要敢于拥抱AI，敢于拥抱生态合作去快速推进AI进程。　　除此之外，还有两点值得关注。　　第一点就是数字人才的缺失。同样的大模型，不同的人用，效果就不一样。人才缺失是企业转型中一个非常大的卡点。所有员工都会用数据，所有员工都会用AI，这句话不是一个口号，是企业发展的必备支撑。　　第二个就是运营。三分建设，七分运营。你不通过运营，不通过机制，转型结果不会自然而然的出现。过去我们拼流量、拼效率，现在要拼运营，而且是全价值链的卓越运营，这是我们企业的永恒追求。　　时间关系今天就分享到这里。　　最后总结一下我的看法，经过我们的实践，AI在零售、制造、工业等各个环节都是完全可以落地的，这一点美的已经全部有落地实践，美云智数向外赋能输出，我们还在探索海外更多场景的AI应用希望我们能互相学习。谢谢大家。