过去二十年，中国两轮电动车产业经历了从铅酸电池的轰鸣到锂电轻骑的飞驰，从非典时期的“救世主”到新国标下的“幸存者”，这场关乎四亿人出行的造车史诗，始终在效率、质量与价值之间跌宕前行。

成立于1999年的爱玛科技是这场产业进化的亲历者和探索者——它在全球范围内运营13个制造基地，积累销售突破8000万台，经历了十余年分阶段、有重点、持续深化的数字化建设，如今又要凭借其行业积淀与庞大用户基数，开启对业务模式、管理体系乃至企业基因的AI重塑。

爱玛科技CIO卢会北在访谈中为我们系统描绘了爱玛自2012年以来的数字化转型蓝图，其中既有战略层面的高瞻远瞩，也有实践层面的精耕细作，以及对未来AI时代的深邃洞察。

当全球化浪潮裹挟着“价格战”的硝烟、同质化的困局与智能化的拷问席卷而来，以爱玛为代表的传统制造巨擘，通过“架构引领、场景赋能、能力内生、生态共荣”的方法论，将大模型从点到面赋能整个生态，不仅实现自身的利润提升，也为制造业转型提供了极具借鉴价值的实践样本。

1、打造“数字基因”

对一个传统制造业的CIO来说，AI浪潮无疑让他既兴奋又焦虑。

卢会北解释，兴奋点在于AI为企业的跨越式发展带来了前所未有的机遇，焦虑点在于技术迭代的同时也带来了不进则退、甚至被颠覆的巨大挑战。

卢会北加入爱玛10余年，见过2003年非典催生的行业“井喷式增长”，也经历了2019年新国标引发的“技术大考”。前者一度让渠道为王、营销制胜的法则大行其道，后者将续航、安全、合规的硬指标刻入产业基因。

当下，电动两轮车行业在国内要触及“保有量4亿”的天花板，在海外面临关税壁垒和品质苛求，制造巨擘的传统模式也疲态尽显：流水线上0.8%的焊接缺陷率吞噬着千万利润，经销商网络中割裂的数据孤岛阻碍着敏捷响应，Z世代对“智能交互”的狂热让产品研发摸不着头脑。

电动两轮车的处境是中国制造的一个缩影，也是爱玛数字化转型的大背景。

卢会北表示，爱玛的应对策略并非一蹴而就的短期冲刺，而是一场历时十余年，分阶段、有重点、持续深化的系统工程。

回溯爱玛的数字化脉络，我们可以清晰地看到一条从夯实信息化基础，到全面数字化转型，再到积极拥抱人工智能的进化轨迹。

故事始于2012年，爱玛正处于高速发展期，但与其他快速成长的制造企业相似，面临着管理精细化不足的挑战。当时甚至连各制造基地的会计科目都未能统一，这无疑制约了集团层面的高效决策与资源协同。

为了夯实管理基石，爱玛启动了以SAP ERP系统为核心的“奠基之战”，目标直指财务业务一体化。这一战略举措的核心价值在于统一了全集团的“业务语言”，实现了关键数据的互联互通。紧随其后的财务共享中心建设和银企直联的推行，进一步提升了财务运作效率，实现了资金的集中管控，不仅有效规避了风险，更带来了可观的额外收益。

这一阶段成果显著：月度结账从过去的次月10号大幅缩短至“秒结”，集团合并报表也仅需半天即可完成，为管理层快速决策提供了坚实的数据支撑。

随着业务的持续扩张和信息化系统的不断累积，到2018年，爱玛已拥有五六十套独立系统。然而，这些系统在提升局部效率的同时，也逐渐形成了“数据烟囱”与“信息孤岛”，难以支撑企业战略层面端到端的业务协同和高效决策。

面对这一瓶颈，爱玛在2019年进行全面数字化转型，通过对集团整体战略的深度解码，引领业务流程的优化与重塑，进而规划出清晰的数字化实施路径。

在这一时期，爱玛选择与美云智数达成战略合作，积极借鉴美的等行业领先企业的成功转型经验。卢会北回忆，当时爱玛在渠道管理、数据获取等方面遇到的痛点，与美的转型初期的挑战高度相似。通过对标学习和自我剖析，爱玛明确了自身的差距与改进方向，并启动了雄心勃勃的“361数字化工程”。这一工程以流程优化和数据治理为两大抓手，致力于实现核心系统的统一与集成，并纵深推进研发、营销、供应链、服务、财经、人力等六大核心业务领域的能力建设，最终目标是实现技术平台与智能应用的全面升级。

在营销端，爱玛着力打破与经销商之间传统的博弈关系，通过数字化工具赋能经销商，构建厂商价值一体化的新型伙伴关系，助力经销商提升坪效和精细化运营能力。例如，通过引入销售预测模型，经销商的计划准确率提升至80%，这不仅优化了经销商的库存管理，也为爱玛的柔性生产和供应链协同提供了精准输入。

在制造端，爱玛大力推行精益化、自动化、数字化和智能化的“四化”建设，通过APS高级计划与排程系统驱动生产，借助QMS质量管理系统严控品质，实现了生产全过程的透明、可视、可控。

在财务领域，财务共享中台的成功构建，将财务人员从繁琐的事务性工作中解放出来，使其能更聚焦于战略财务与业务支持，深度参与经营决策。此外，统一身份认证（IDC）和移动办公门户“爱信”的整合应用，也极大地提升了全体员工的工作效率和协作体验。

这一阶段的数字化转型成果斐然。据卢会北透露，相较于2019年转型元年，2023年爱玛的整体经营效益和利润率提升超过15%，订单协同效率达到100%，净利润增长近200%，营业收入也实现了超过30%的稳健增长。这些亮眼的数据雄辩地证明了数字化转型对于企业核心竞争力和经营质量的巨大提升作用。

2、重构“神经中枢”

站在数字化成绩单上，过去两年卢会北一直在苦思冥想AI应用的切入点：如何让每一台机器都学会“思考”？如何更靠近消费者，敏捷跟上消费需求的变化？

自2023年起，爱玛便开始积极筹备并系统性地推进AI技术在企业内部的应用，核心举措是构建企业级AI研发中心（AIDC），并聚焦五大核心应用场景，打造了名为“玛小爱”系列的智慧体家族：

l“玛小爱智驾”专注于提升车辆的智能化体验，提供智能问答、远程诊断和便捷的人机交互功能；

l“数管家”致力于将传统的BI报表系统升级为可进行自然语言交互、无限指标查询的智能经营数据分析平台；

l“晓师傅”则定位为一个全能的企业知识库，覆盖行政、人事、财经等多个职能领域，为员工提供即时问答支持；

l“文博士”旨在通过AI技术提升员工的办公效率，提供多语种精准翻译、长文档快速摘要、高质量报告自动生成等实用功能；

l“智办助手”则致力于打造个性化的虚拟工作助理，能够自动化处理出差申请、智能规划行程、便捷预订商旅等日常事务。

为了支撑这些雄心勃勃的AI应用，爱玛着力构建了自身的企业“智库”，系统整合了来自研发、制造、供应链、财经、营销、人力资源、客户服务等各个业务领域的专业知识与海量数据。

同时，爱玛也积极拥抱并整合外部公有大模型的强大能力，如DeepSeek、文心一言、豆包以及GPT-4等，通过搭建企业级AI中台，将通用大模型与爱玛的垂直领域知识库和实时经营数据深度融合，从而打造出真正懂业务、能解决实际问题的“爱玛AI大脑”。

到目前为止，大模型技术的顺利落地和AI战略的开展，已经大幅提升生产效率和资源利用率，在供应链的动态优化调度、库存水平的精准预测以及生产设备的预测性维护方面见效明显。

比如，AI驱动的智能视觉质检系统，能够以远超人力的方式，实现产品质量的高精度、高效率检测，从而显著提高产品一致性，降低不良品率。在研发创新领域，AI辅助设计（CAID）工具能够极大地缩短新产品的研发周期，通过参数化建模快速生成多种外观结构方案，利用仿真技术模拟评估产品性能参数，从而加速产品的迭代速度，更好地满足快速变化的市场需求。

在五个Agent上线之后，爱玛的AI战略还在加速。

在短期目标上，爱玛将持续优化和迭代已经上线的“玛小爱”系列智慧体，深入挖掘更多贴近业务痛点、能创造实际价值的应用场景，不断提升用户体验和内部运营效率。

在长期愿景上，爱玛将积极探索AI在产品创新（如智能辅助驾驶、高度个性化的车机交互系统）、智能制造（如基于数字孪生的智慧工厂调度、基于预测性维护的设备资产管理）以及出行服务生态（如为用户提供定制化的智能出行解决方案、整合更广泛的第三方生态服务）等更深层次、更具颠覆性的应用，致力于用AI全面重构其核心业务流程与商业模式。

3、突围者启示录

在回顾爱玛转型经验时，卢会北一再指出：“很多企业认为AI就是救命稻草，甚至有些企业上半场都没打完，就急着冲向下半场。其实在我看来，没有当下的业务重构跟扎实的数据底座，AI其实也只是空中楼阁。”

卢会北并不避讳制造业在智能化转型过程中的难题。

对于制造业来说，转型首先难在技术整合和流程重构。当传统制造体系与智能化技术深度融合时，技术适应性是第一个坎。例如，生产数据实时交互对网络稳定性的要求极高，需要构建高可靠性的工业互联网架构。研发端想要实现虚拟仿真、智能设计，需要新型工具和传统研发流程之间磨合，这背后是长期的技术沉淀和人才准备。

其次是组织能力的升级。数字化驱动的研产供销服务协同，本质上是一次利益再分配，面临的是对人性的挑战。为了实现这一变革，卢会北认为，企业内部尤其需要塑造良好的内部氛围，给予愿意尝试的人更多支持，助力他取得成功。

第三是是和经销商、供应商之间的信息博弈。数字化供应链涉及上下游数千家供应商、经销商的系统对接和协同，除了数据标准不统一，各个环节的信息安全要保障，更重要的是围绕压货、促销政策等方面的博弈。信息不对称和目标不一致常常制约了渠道整体效率的提升。爱玛的策略是构建和生态伙伴之间的“价值一体化”的新型合作关系，即通过提供先进的数字化工具与平台，帮助经销商提升其零售能力、库存管理水平、市场洞察能力和整体经营效益。

第四是数据治理。AI算法的训练和优化高度依赖于高质量、大规模、结构化的数据。因此，数据源的整合、数据质量的持续保障、数据安全与隐私的合规管理，以及在企业内部培育深厚的数据文化，都是在全面拥抱AI之前必须夯实的基础性工作。“举个例子，没有生产执行系统，怎么知道加工率、不良率、能源能效？怎么去进行机器去学习？企业没有产品故障库，大模型怎么去精准维修？所以企业要把知识库不断完善、整理、充实。”所以，打造一支既懂业务又懂技术的复合型人才队伍，是企业必须攻克的关隘。

面对这些交织的机遇与挑战，爱玛不仅制定清晰的AI发展战略，即“架构引领、场景赋能、能力内生、生态共荣”，同时每年要拿出销售规模的0.5%以上的资金投入其中。毕竟，爱玛的数智化转型，并未局限于企业内部流程的优化与效率的提升，而是进一步延伸至整个价值链的深度重构以及外部生态伙伴的协同共赢。

至此，爱玛通过战略定力+数据闭环+生态升级，实现AI浪潮中的敏捷转身，也证明传统制造业可以在AI浪潮中掌握主动权，实现从“工具制造商”到“出行生态构建者”的模式升级。