要在概略情的环境里找到更多的详情味，一个捷径是，去看那些寰球上最先进的企业齐在作念什么。
2024年6月的COMPUTEX大会上，黄仁勋第一次给出了“AI的下一波波涛是物理AI”的判断。本年，他又屡次重申，以为生成式AI的爆发只是开动，信得过颠覆畴昔的，是AI如何与物理现实和会。
放眼全球，中国遍及而复杂的制造业体系，恰是物理AI最多元、最复杂的测验场。比如，上海交大智邦研发的智能体机床，能像“自动驾驶”一样自主寻找最优加工旅途。生数科技的具身智能模子，仅需约千分之一的传统数据量，就能让机械臂学会并奉行新任务。
Gartner展望，到2027年，中国制造业的AI使用浸透率将以10%的年复合增长率快速上涨。
当AI开动重塑制造的底层逻辑，企业也招呼着与之匹配的“新活水线”——一套能操纵东谈主、AI与机器复杂协同的操作系统。
正如互联网期间，office套件取代了镇静的纸质文献。物联网期间，在线智能工单系统又取代了离线、静态的office文档。每一次中枢分娩力的防碍，齐催生了新一代合营平台，以处治旧器具无法处理的新复杂度。
AI期间的制造企业也酿成了新共鸣。12月18日在广州召开的2025飞书先进分娩力峰会上，一组数据揭示了趋势：
TOP20的新动力车企，80%用飞书；
消费电子主流榜单TOP30，超50%用飞书；
稠密头部具身智能企业，也在用飞书。
当AI开动重塑中国制造业，为什么飞书成为了中国制造企业落地AI的首选？
F1赛车，困在早岑岭
遐想一下这样的场景——
一家科技制造公司的工程师，刚刚在算法上取得防碍，让机器手臂的执取精度普及了十倍。但将这个防碍垄断于下一代家具前，他需要花半天时候在十几个系统里寻找最新的策画标准，跨三个部门说明仿真经过，并将限度手动整理成五份局面不同的敷陈，恭候层层审批。
这就好比他驾驶着一辆能飙到时速300公里的F1赛车，却不得不堵在早岑岭车流中。如斯确切而豪恣的场景，便是今天好多科技制造企业的宽泛。
为何这种“赛车困在早岑岭”的冲突，会联结爆发在科技制造业？
因为物理AI要信得过融入制造业，势必会先遴荐时期高度最靠近的科技制造业。自动驾驶汽车、智能机器东谈主、高端消费电子……这些规模的家具，本人便是物理AI要连气儿和操控的终极对象。
比如，中国智能驾驶企业地平线，其核情态念恰是构建“物理寰球AI底座”。它的车载芯片与算法，不仅驱动着汽车的智能驾驶，更通过“端到端”架构，让AI能像东谈主类一样连气儿复杂路况、进行决议。
但与此同期，一个真切的悖论出现了。当科技制造企业在物理AI的赛谈上全力冲刺时，却被自身千里重的“组织重力”拖慢了脚步。
像小鹏汽车这样的企业会对这一“重力”的存在深有体会——业务多条阵线同期鼓吹，组织规模与信息量快速增长，原先适用于线性发展阶段的合营体系也濒临新的挑战。
这样的公司频频常识文档数目达到千万级别，服务台与机器东谈主音问遍布各处，找到要道贵府或准确接口的遵循有待进一步普及。工程师面对数百个系统组成的经过收罗，让诸如请假、审批等宽泛经过也消耗了不少元气心灵。
在更基础的运营层面，传统器具也已无法承载海量、及时的数据需求。文远知行的工程师曾暗示，当测试车队从几十台激增至上千台，还是苟简的维修防守Excel表格逐步力不从心，制约了数据细察与安全反映。
地平线副总裁兼首席架构师苏箐以为，刻下科技制造业要在时期上产生质变，离不开“工业母机”的复古，即工程智商和组织智商的持续强化。但这项复杂工程，非单一企业所能为。
比如有车企高层便坦言，车企想打造一个AI超等助理，需要同期承担生态团聚者、高效赋能者和安全守护者，“动作单一主体要作念这样多事情，车企是卷不动的”。
但“工业母机”的缺失，平直侵蚀科技企业创新的根基。顶尖工程师的元气心灵被接续断的“寻路”与“对接”耗散。跨部门、跨地域的协同蔓延，让快速的时期细察无法酿成闭环决议。最终，企业可能在顷刻万变的商场中，因反映迟缓而错失霸占生态位的要道窗口。
这揭示了物理AI期间留给所有这个词科技制造企业的中枢组织命题：操纵外部时期的复杂性，必须以处治里面协同的复杂性为前提。
中国科技制造企业需要的，不仅是一个更强劲的“机器手臂”，更是一个能够买通数据孤岛、团结东谈主机合营、让常识如血液般目田轮回的协同收罗。
而这一命题的谜底，就藏在他们高度长入的遴荐里。
当组织学会“呼吸”
小鹏汽车CEO何小鹏还是的一封全员信，引起了等闲保重和念念考。
信里中枢就四个字：组织提效。让他下定决心的是两个数据：公司一个月开了1.2万场会，总时长1.4万小时，阔气一批东谈主全职连开三年。他算了一笔账，十场大型会议的老本，就能买一辆顶配版小鹏G6。“第一次看到数据统计时，”何小鹏说，“我齐吐了口血。”
一场围绕“会议”的遵循鼎新就此开动。2024年，小鹏以线上会议替代了30%的非必要线下会议，通过飞书AI会议纪要自动执取重心、生成论断与待服务项，平直同步至方式系统，让“开会”当然衔尾“奉行”。
这套方法不仅将会议遵循普及了20%-25%，全年生成了16万份纪要，更复古了来自40多个国度的国外团队，跨越语言终了无缝合营。本年上半年，小鹏又用AI生成了高出了63万份会议纪要，日均近3500次。
如斯高频的使用，让小鹏用飞书再行界说了开会，也再行界说了遵循。
而比会议低效更诡秘的损耗，是常识的千里寂与流失。为了处治工程师在遍及常识体系眼前的大海捞针，小鹏基于飞书长入协同底座，打造了全员配备的数字职工IRON。它如灭亡个超等大脑，将洒落在44个服务台、2000万份文档与84个音问渠谈的信息透顶激活。
自此，常识检索、文档总结、经过发起，变为职工与IRON之间的一句对话。从3D导航直达会议室、工位，到一句话发起请假、智能填表，琐碎经过被压缩为顿然动作。
成果立竿见影。 IRON上线后，智能问数功能每年可省俭百万元老本；服务台工单处理时长裁汰30%，表单经过遵循跃升75%。举座而言，这相称于每月迥殊加多了128名专注于高效奉行的“AI职工”。
这些实着实在的数字背后，是责任模式的根蒂调理。正如此次峰会上小鹏汽车所共享的，通过飞书与IRON，他们正终了“把叠加的冗余的交给AI，把念念考的庄严还给东谈主类”。
从会议鼎新到常识激活，小鹏的提效之路，已是一场东谈主与器具协同的系统进化。
当调换与常识获取的底层遵循被解放，AI便开动向业务土产货纵深，千里入毫不不异的业务毛细血管中。
比如在自动驾驶的研发战场，遵循便是速率。小马智行的第七代无东谈主车，从4月亮相到11月终了全无东谈主交易化，便仅用了半年。
如斯疾速的鼓吹，背后有飞书多维表格的活泼复古作念助力，它能适宜不同行务需求快速迭代：分娩端的零部件库存防守库、路测端的及时问题清单，齐能背负到东谈主、同步反映。这种深度适配使得小马智行的研发合营遵循普及40%、需求反映提速60%、备件防守优化30%。
零配件仓库淡雅化防守
在自动驾驶与时候竞走的工程中，飞书以活泼的器具形态，把“意象”和“作念到”的距离压到了最短。
而在精密制造的分娩线上，智能化也不是狂堆硬件。祯祥汽车讨论院的工程师们就作念了一次轻巧而真切的示范。他们绕过了清脆的入口建树与漫长的IT排期，我方用飞书搭建出一个智能助手，将延续多年的“手填测量值+东谈主工比对”模式，升级为“语音录入、自动成表、智能分析”的通顺闭环，平直省下了近千万元的硬件插足。
小鹏、小马智行与祯祥的实践，共同勾画出一条理会的旅途。应酬物理AI的复杂挑战，必须率先完成组织本人的智能化升级。
当组织自身的“摩擦力”被降至最低，时期冲刺的能量本事毫无损耗地迂回为界说畴昔的家具力。这也解释了为安在物理AI期间，先进的制造企业会在飞书上不期而遇。因为它们追求的，恰是这个期间最稀缺的详情味：一个能随时期进化而不休滋长、助其掌控创新节拍的协同基因。
飞书一又友圈，越扩越大
物理AI的波涛，从来不会留步于科技制造业的实验室与试产线。当它在最前沿的规模证明了与物理寰球“对话”的智商后，下一步，势必是带着这股势能，涌向中国经济的基石——那些看似“传统”、却组成国民经济主动脉的制造行业。
这里的变革场景愈加具体而磅礴。比如，在钢铁厂的高温轧线旁，AI视觉正替代东谈主眼，毫秒级检测钢板名义的眇小漏洞；在巨大的石化罐区，传感器与AI模子正协同展望建树故障，守卫分娩安全；在汗牛充栋的消费品安装线上，机器东谈主正学习更柔性的执取与包装......
有关词，与天生数字化的科技公司不同，传统制造企业的数字化转型，耐久濒临着不同进度的长途：
中枢数据千里睡于纸质报表、镇静系统致使真挚傅的教导里，AI莫得食粮；动辄千万上亿的定制开辟、成年累月的经过再造，让东谈主瞋目而视；再好的系统，若是一线工东谈主和真挚傅用不起来、不肯意用，便是滥用钱。
但如今，一个道理道理的表象出现了。越来越多“不像字节高出”的企业，无论是万东谈主规模的海信、雅迪、柳工，如故身处钢铁（永卓）、煤炭（鹏飞）、石化（东明）这些传统行业的企业，开动辍毫栖牍地遴荐飞书。
它们发现，飞书提供的并非又一套需要大动战役的IT系统，而是一个“无痛数字化”的开首。
起先，它以极轻的形势，帮企业快速千里淀出“AI能懂的”活数据。举例，永卓控股面对的是一个重金钱、高能耗的典型场景——高炉真金不怕火铁。这座高达数十米、里面超1500摄氏度的“黑盒”，加料控温全凭真挚傅的教导操控。
但如今，他们用飞书搭建的AI高炉智析系统，让交交班敷陈从30分钟缩至5分钟，风险自动生成任务派到背负东谈主手机，每一次故障齐被千里淀为“高炉病例”，AI致使能逆向溯源、精确会诊。
于是，每周破钞8小时编写的分娩周报，变成了AI每天早上8点准时推送的智能日报。千里默的数据开动语言后，何处有问题、原因是什么，一目了然。
紧接着，它让降本增效变得肉眼可见，直抵一线。
在金鸿曲轴这家老牌制造企业里，真挚傅的教导锁在脑中，年青职工困于叠加填表，清脆刀具的流转依赖东谈主盯东谈主，转型的阵痛曾是具体的。
直到他们用飞书将所有这个词这个词车间再行“团结”起来，让能听懂方言的AI助手，成了24小时在线的“车间百事通”，让商讨论骤降80%；AI物料预警系统自动预警，每天为班长抢回1.5小时钻研时期......
这些更正不是从上至下的提醒，而是每个岗亭齐能感知的省事和有效。预估全面扩充后年增收超500万元的背后，是遵循在一寸一寸地生根。
而最动东谈主的更正，简略发生在那些打字不太活泼的真挚傅身上。如今，他们只需对着屏幕语音输入，AI就能听懂四川话并赶快复兴。最佳的数字化转型恰是这样，它不让任何东谈主掉队，而是让大众齐能用最当然的形势融入，让一线的双手最先触摸到更正的温度，也让最资深的眼睛看见科技切实的价值。
跟着这些传统制造业涌入飞书，一个更深层的趋势也逐步轩敞——
飞书不单是是一个协同器具，它正成为AI智商进入实体经济最顺畅的导管。
正如飞书面向AI期间的“组织进化”宣言：当AI开动再行界说制造的“硬件”时，飞书正死力于用“软件界说组织”。
其标的，恰是通过重塑信息与合营的底层逻辑，来处治物理AI时期决骤而组织防守滞后的中枢错位。
由此，咱们不错回答最初的问题：当AI开动重塑中国制造业，为何是飞书成为了稠密企业的首选？
谜底不在于某一项单点起先，而在于它领有一种时期普惠性。飞书提供的，是一个能随企业一同滋长、从协同器具演进为AI期间“中枢业务泥土”的生态。
无论是像字节如故不像字节的制造企业，他们殊途同归地遴荐飞书，施行上齐看到了飞书永恒聚焦于处治确切业务问题。它让企业无需颠覆以前，就能将AI智商从会议、常识防守，冉冉浸透至研发、分娩、安全每一个中枢要领。在清贫的认识炒作雄起雌伏时，飞书所作念的一切，齐是要让时期顾虑价值本人。
因此，这不单是是器具的遴荐，更是发展旅途的遴荐。
当所有这个词制造企业，无论是造车的如故真金不怕火钢的，齐能以最小的摩擦、最低的门槛，得回与期间最先进分娩力同频共振的智商时，一种掌控创新节拍、穿越产业周期的全新详情味，便信得过出生了。