AI 正在加速滲透千行百業。在工業制造領域，核心命題已從“能否用上 AI”轉變為“如何讓 AI 真正融入業務流程”，讓 AI 從輔助工具進化為驅動效率提升與業務創新的核心引擎”。
硅基流動服務的一家電子制造企業客戶，將自研系統作為 AI 落地試驗田，跑通 AI 應用全鏈路，快速沉淀工程經驗并推動產品化落地，從單點提效走向系統重構，完成了從概念驗證到產線規模化應用的關鍵轉型。
研發實踐：用 AI 重寫自己的系統
該企業直接用大模型開發自研系統，將 AI 用于構建自研 ERP 與業務系統，兼顧研發效率與可控性：
需求與設計：通過自然語言交互，將業務構想快速轉為 PRD、UI 原型及可視化 Demo，顯著壓縮需求澄清與方案設計周期。
AI 編程：以需求文檔驅動代碼自動生成，從“需求”到“實現”的端到端 AI 編程。通過“AI 執行 + 人工確認”的協同模式，大幅降低人工編碼投入，縮短整體研發交付周期。
測試與運維迭代：構建“測試-修復-驗證-迭代”閉環機制，系統可自主定位程序缺陷與漏洞，生成修復補丁并完成回歸校驗，加速迭代頻率，持續提升軟件質量與交付穩定性。
在代碼場景之外，該企業還將 AI 延伸至客服、知識問答等通用業務場景，讓 AI 真正長進業務流程，實現多環節工作流重構與可量化提效，推進全鏈路 AI 落地。在此基礎上，持續沉淀可復用的方法論與工程經驗，快速形成產品化輸出能力，為千萬級用戶規模提供服務支撐。
算力挑戰：如何兼顧性能與成本
當企業從原生流程出發，用 AI 重新定義制造業的生產力基準時，落地過程并非“接入一個大模型”這么簡單，需解決多重挑戰：
核心研發環節屬于高標準場景，對吞吐量、并發能力及響應速度均有嚴苛要求。
企業內場景多樣、復雜度高，對性能、數據安全等維度要求各異。若一刀切地使用同一類推理服務，要么在核心場景中犧牲性能與安全，要么在輕量場景中承擔不必要的成本開銷。
業務系統面向用戶實際投用后，穩定性壓力顯著上升，業務高峰期的流量波動直接影響用戶體驗。
解決方案：基于分層需求的多樣化推理服務
為應對上述挑戰，客戶通過硅基流動“專屬實例+ Serverless API”的組合推理服務方案，在預算可控的前提下，獲得了高性能、高可用、高可控的 AI 能力，讓 AI 完成從輔助工具到核心生產力引擎的本質跨越。
客戶將 AI 推理需求按場景敏感度劃分為兩層，分別適配不同的推理服務：
核心研發場景：專屬實例，性能鎖定。核心研發環節選擇硅基流動專屬實例服務，獨占算力資源。實例規格可依據模型類型、并發需求與業務規模靈活配置，業務高峰期間吞吐量與響應速度保持穩定，不受公共資源爭搶影響。硅基流動還會結合業務演進，持續推薦適配的部署方案，確保算力配置始終跟隨業務節奏。
通用業務場景：Serverless API，彈性按需。對于客服、知識問答等通用場景，企業直接接入硅基流動 MaaS 平臺，一個 API 即可調用 170 余款已適配模型，兼容 OpenAI/Anthropic 接口，開箱即用、按量付費、彈性擴展。既滿足多場景下的模型選型自由度，又有效避免資源浪費與成本失控。
一條可復制的制造業 AI 落地路徑
該企業的實踐，為推進 AI 落地的制造企業提供了一條可參考路徑：先厘清“哪些環節最關鍵、最具價值”，按場景敏感度分層配置推理服務，確保核心場景不妥協、通用場景不浪費；再挑一塊自留地真刀真槍地跑，在真實業務流程里驗證，而不是在孤立 Demo 里證明；最后跑通 AI 全鏈路，把 AI 從工具升維為流程本身，從單點提效走向系統重構。
硅基流動靈活多樣的推理服務方案，正助力越來越多企業解決 AI 落地的算力難題，兼顧“用得好”與“用得起”：核心場景以獨占算力守住性能與安全底線，通用場景以彈性服務釋放效率紅利；同時，對于自有算力資源，并對數據安全與供應鏈穩定及系統集成有特定要求的行業客戶，硅基流動也可提供一站式本地部署解決方案。推理服務從“一刀切”走向“按需分層”，是 AI 真正走進產線、從單點工具長成驅動引擎的必經之路。
轉自：光明網
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