AI 正在加速渗透千行百业。在工业制造领域，核心命题已从“能否用上 AI”转变为“如何让 AI 真正融入业务流程”，让 AI 从辅助工具进化为驱动效率提升与业务创新的核心引擎”。
硅基流动服务的一家电子制造企业客户，将自研系统作为 AI 落地试验田，跑通 AI 应用全链路，快速沉淀工程经验并推动产品化落地，从单点提效走向系统重构，完成了从概念验证到产线规模化应用的关键转型。
研发实践：用 AI 重写自己的系统
该企业直接用大模型开发自研系统，将 AI 用于构建自研 ERP 与业务系统，兼顾研发效率与可控性：
需求与设计：通过自然语言交互，将业务构想快速转为 PRD、UI 原型及可视化 Demo，显著压缩需求澄清与方案设计周期。
AI 编程：以需求文档驱动代码自动生成，从“需求”到“实现”的端到端 AI 编程。通过“AI 执行 + 人工确认”的协同模式，大幅降低人工编码投入，缩短整体研发交付周期。
测试与运维迭代：构建“测试-修复-验证-迭代”闭环机制，系统可自主定位程序缺陷与漏洞，生成修复补丁并完成回归校验，加速迭代频率，持续提升软件质量与交付稳定性。
在代码场景之外，该企业还将 AI 延伸至客服、知识问答等通用业务场景，让 AI 真正长进业务流程，实现多环节工作流重构与可量化提效，推进全链路 AI 落地。在此基础上，持续沉淀可复用的方法论与工程经验，快速形成产品化输出能力，为千万级用户规模提供服务支撑。
算力挑战：如何兼顾性能与成本
当企业从原生流程出发，用 AI 重新定义制造业的生产力基准时，落地过程并非“接入一个大模型”这么简单，需解决多重挑战：
核心研发环节属于高标准场景，对吞吐量、并发能力及响应速度均有严苛要求。
企业内场景多样、复杂度高，对性能、数据安全等维度要求各异。若一刀切地使用同一类推理服务，要么在核心场景中牺牲性能与安全，要么在轻量场景中承担不必要的成本开销。
业务系统面向用户实际投用后，稳定性压力显著上升，业务高峰期的流量波动直接影响用户体验。
解决方案：基于分层需求的多样化推理服务
为应对上述挑战，客户通过硅基流动“专属实例+ Serverless API”的组合推理服务方案，在预算可控的前提下，获得了高性能、高可用、高可控的 AI 能力，让 AI 完成从辅助工具到核心生产力引擎的本质跨越。
客户将 AI 推理需求按场景敏感度划分为两层，分别适配不同的推理服务：
核心研发场景：专属实例，性能锁定。核心研发环节选择硅基流动专属实例服务，独占算力资源。实例规格可依据模型类型、并发需求与业务规模灵活配置，业务高峰期间吞吐量与响应速度保持稳定，不受公共资源争抢影响。硅基流动还会结合业务演进，持续推荐适配的部署方案，确保算力配置始终跟随业务节奏。
通用业务场景：Serverless API，弹性按需。对于客服、知识问答等通用场景，企业直接接入硅基流动 MaaS 平台，一个 API 即可调用 170 余款已适配模型，兼容 OpenAI/Anthropic 接口，开箱即用、按量付费、弹性扩展。既满足多场景下的模型选型自由度，又有效避免资源浪费与成本失控。
一条可复制的制造业 AI 落地路径
该企业的实践，为推进 AI 落地的制造企业提供了一条可参考路径：先厘清“哪些环节最关键、最具价值”，按场景敏感度分层配置推理服务，确保核心场景不妥协、通用场景不浪费；再挑一块自留地真刀真枪地跑，在真实业务流程里验证，而不是在孤立 Demo 里证明；最后跑通 AI 全链路，把 AI 从工具升维为流程本身，从单点提效走向系统重构。
硅基流动灵活多样的推理服务方案，正助力越来越多企业解决 AI 落地的算力难题，兼顾“用得好”与“用得起”：核心场景以独占算力守住性能与安全底线，通用场景以弹性服务释放效率红利；同时，对于自有算力资源，并对数据安全与供应链稳定及系统集成有特定要求的行业客户，硅基流动也可提供一站式本地部署解决方案。推理服务从“一刀切”走向“按需分层”，是 AI 真正走进产线、从单点工具长成驱动引擎的必经之路。
转自：光明网
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