当前，人工智能正从概念探讨加速融入实体经济，成为驱动制造业革新的关键力量。在氟化工行业处于领先地位的多氟多公司，较早启动了智能化转型，构建了一套涵盖数据基础、场景应用与产业融合的完整实践体系。

位于河南的氟基新材料研发基地内，一面醒目的元素周期表勾勒出企业的技术布局——其产品深度关联了表上前段多个关键元素。从主打的氟材料到应用于核能产业的硼产品，该公司持续聚焦于核心材料的研发。与外界对AI的喧嚷不同，这里更注重技术在实际生产中的深度融合，将智能能力扎实嵌入各运营环节，走出一条技术紧扣产业需求的务实路径。

1.人工智能不是“万能钥匙”，而是“知识银行”

在该企业看来，人工智能并非用以展示的技术，而是需融入业务、承载知识的工具。从夯实数据到落地场景，从优化工艺到搭建平台，一切围绕“实效”展开。

相关负责人指出，以往常存在一种误区，认为人工智能可轻易解决各类问题，却忽视了最根本的数据质量。“某些环节连基础数据都尚未健全，便希望借助AI提升业务，这很难实现。”为此，公司在内部发起了数据治理行动，要求所有希望引入AI的团队首先确保数据扎实可靠。这个过程，实则是摒弃对技术过度想象、回归业务本质的理性调整。

该负责人强调，人工智能的能力有其边界，必须基于清醒认知与牢固的数据根基。对于“无人化工厂”等概念，企业也保持审慎态度，认为在所有技术应用中，人的作用无法完全被移除，目标应是实现人机深度协作，而非单纯追求无人操作。

在其理解中，人工智能如同知识的“储蓄机构”：个人知识如同分散的资金，而大型模型则像能够整合、储存并流通这些知识的“银行”，进而通过软件或服务赋能产业。这一思路也体现了制造企业在数字化进程中的格局。

2.智能化不追求最忙的产线，而要最稳的工艺

多氟多的主力产品六氟磷酸锂是锂离子电池不可或缺的原料，在全球市场占有可观份额，且工艺更新迅速。“一条产线可能在一两年内就需升级换代，工艺与设备持续改进。”相关负责人表示，“最先进的产线，未必是最早进行数字化改造的。”

他阐释了其改造原则：不应在落后工艺上推行自动化，也不应在陈旧管理基础上进行数字化。因此，企业选择首先在工艺相对成熟、运行稳定的产线上推行智能化，积累经验后再逐步推广至新产线。

这一务实理念也体现在产能提升中。当前六氟磷酸锂产能已达到相当规模，背后不仅是工艺进步，更是智能化体系对生产流程的持续改进。

3.打造企业级AI中台，人人会建智能体

面向未来，企业已规划构建统一的AI中台，旨在降低技术使用门槛，使业务人员能够自主构建智能应用，从而更敏捷地响应业务需要。

这一方向与当前AI平台化发展趋势相契合。公司也将吸收外部经验，但更注重工业场景的实际适配与数据安全。“人工智能未来会像使用电脑、开车一样，成为一项基础技能。我们的任务是降低技术门槛，使其真正融入业务。”负责人如是说。

该公司开发的工业大模型，已成功将国家法规、行业标准与大量行业经验数据相结合，员工通过移动终端即可获得多方面安全支持，使安全管理效率得到提升，相关成本有所下降。

人工智能正在从生产辅助角色，逐步转向承担流程调度与决策的核心职能。该企业的探索展现了AI在制造业落地的常见演进路径：初期侧重于视觉识别等感知能力建设；随后逐步进入预测性维护等复杂分析领域。这标志着企业AI应用从感知支持向决策参与的关键演进，亦反映出行业对技术理解趋于深化。

真正的制造业智能化，不在于追求最尖端的技术，而在于将最适用的技术，精准用于最需要的地方。在人工智能热潮中，该企业以自身实践，诠释了一条更为理性、务实且具有前瞻性的智能制造发展路径。