企业官网建设流程全解析

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MES在软件时代都是属于「记录系统」它们通过数据采集、数据录入、条码射频、图像识别等途径把以前分散在企业各个角落的信息碎片统一记录和整合然后服务于统计、分析、优化等运营场景。这是大部分西方工业软件和国内的替换产品在过去二十年输出的本质价值。对黑湖而言因为云计算、物联网、移动终端的普及同时因为非标订单的涌入导致制造业柔性协作要求变高我们在「记录系统」之上结合新的技术构建了「记录系统」「协作系统」的叠加产品形态在过去九年为产业贡献了「数据驱动协作」的新的软件范式基于三万多客户数也似乎取得了创业阶段暂时的成功。「记录系统」和「协作系统」的价值在于数据和信息的完整性、准确性、实时性基于此在「协作系统」内任务可被高效分发、异常可被及时处理、决策周期被大幅缩短。黑湖销售同学老挂在嘴边的「单一可信信息源」、「人机料法环联动」、「小批量多品种协作模式」、「业务财务一体化」、「防呆防错投料管控」等都是「记录系统」与「协作系统」本质价值的外在演绎。如果LLM时代没有到来不管在 1980 年还是 2050 年通过数据的持续、准确记录人结合工具快速消费数据产生判断和决策带来运营效率提升一直会是制造业在数字化命题里不断精进的目标。但随着LLM时代的到来数据记录 → 人借助工具产生决策 → 分发决策 → 业务协同和运营优化这个习以为常的运作流程也是过去众多软件的逻辑基础会受到前所未有的颠覆同时也是前所未有的机会。颠覆的关键环节是「人借助工具产生决策」。这个环节是过去软件厂商在 SaaS 时代穷尽洪荒之力推动 UI/UX 优化、算法嵌入、数据治理、数据洞察、规则自动化等的兵家必争之地。但过去所做的一切努力的假设是人不管是排程师傅、车间主任、还是采购经理是这个环节的主体软件也好、算法也好、数据也好都是围绕人来服务 — 围绕他们的吐槽和期待去迭代优化。虽然黑湖很早就在讲「智能决策」但实际上黑湖过去九年在这个环节的算法投入比较克制主要因为在 LLM 时代到来前我所看到的传统 AI以监督学习 / 规则 / 求解器为主的范式在工业现场的泛化能力与建模调优的性价比都非常不理想。例如我们如果基于规则和求解器的思路去构建一套自动排程模块它往往很难从同一行业客户的车间 A 平滑迁移到车间 B更别提跨工厂主体所带来的巨额改造投入。这里的核心不是「能不能做出来」而是传统工业AI的「复制与维护能否像SaaS一样能规模化」。然而随着智能体时代的到来我看到了两个变化第一不同于过去「建模昂贵且依赖大量标注 / 定制」的 AI这个阶段的AI 供给在边际成本上显著下降。token 成本整体趋势由算力供给、硬件迭代、推理优化共同决定短期会波动但中长期边际成本下降是更大概率事件第二更重要的是LLM的可迁移能力显著增强。它不仅能生成文本图像更能在多步骤任务中处理非结构化输入、遵循约束、调用工具、输出结构化结果。近一年黑湖做的多个实验也显示在工业场景里只要把上下文、约束、反馈闭环设计对LLM 的可用性并未像过去传统 AI 那样快速衰减到「必须重做一套」。这和黑湖可复制、可规模化的产品哲学一致。基于此我强烈地认为「人借助工具产生决策」这一环节会逐步但整体被 agent取代以任务分解、工具调用、结果校验为核心。同时「人」在这个环节会从「决策主体」演变成「监督者 / 例外情形的处理者」agent会取代「人借助工具产生决策」的环节我同时认为这个环节前序的**「数据记录」和后序的「任务协同」**在黑湖智造也好小工单也好会以软件形态长期存在但在「人」被「agent」替换后会对前后环节的软件优化提出额外的需求比如为了让决策环节的 agent 能持续进化我们在数据记录环节是否捕获了足够高可用性的人类决策前信息输入、决策后结果输出、以及中间「override / 例外处理 / 纠错」的闭环数据这类「决策痕迹」决定了 agent 能不能从SoR滚动积累的经验里学到东西。显然不管是工业客户还是软件厂商过去都是不屑于记录此类数据的。过去两年全球 SaaS 公司在 agent 探索中大体在做三类事情第一类借助 AI 在传统软件结构里做局部优化例如更快生成定制代码、接口代码、测试用例第二类关注到「人借助工具产生决策」这一环节但关注点在「工具」的优化、仍以「辅助人」为核心例如用 AI 更快生成报表、总结异常、生成分析文本来辅助人类决策第三类脱离「数据记录」和「流程协作」环节单点孵化决策类AI产品比如缺失「输入-输出」的可用数据集却去挑战预测性维护agent的公司未深度嵌入业务流程仅基于规则知识做排程agent的公司这类初创企业依赖少量样本、提示词与人工回归测试来维持决策效果较难迈入自我进化的循环。黑湖过去两年推进的 AI 策略至少我亲自关注的项目不属于上面任何一类。我们专注在「人借助工具产生决策」这一步如何激进地引入 agent 把这里的「人」从常规流程里解放出来把人从「每单必参与」变成「抽检 / 例外处理」而不是用 AI 让这里的软件工具继续停留在「辅助界面」的形态。过去两年全球SaaS公司的agent探索举一个具体的例子大部分小工单的工厂都是代加工业态为主工厂接到客户订单老板会让工程技术同事暂且叫他们「拆单老师傅」用肉眼和大脑阅读客户订单里的加工设计图然后转化为这个工厂需要生产该物件的具体加工步骤和生产工艺要求。过去这些老师傅有了判断后会在黑湖系统里创建信息借助系统把生产任务和加工要求派发出去。这是过去黑湖系统的记录和协作价值。而我们基于此场景孵化的产品「拆单 agent」借助 LLM、RAG、上下文工程并在需要时引入轻量微调 / 规则校验等手段把不同图纸转化为结构化的加工步骤与要求然后接入原有小工单软件流程完成信息派发与协作。它带来的价值不是「省一点时间」这么简单而是把「依赖师傅经验的产能」变成「可复制、可审计、可持续改进」的系统能力。同时这个agent深度嵌入前后续流程与小工单的「数据录入」和「任务协同」紧密耦合从而把客户的价值感知放大数十倍让小工单在这个局部场景里成为了一个「智能系统」。进一步「决策痕迹」也在实时成为agent持续进步的有效经验基础。此刻在黑湖实验室里还有近十个类似的agent产品在不同的孵化阶段。探索这类项目中团队惊喜地发现云计算时代黑湖平台储备的海量、闭环、结构化与非结构化的跨环节流程记录与现场经验以及不同微服务所构建的真实业务闭环让我们在基础模型之上比从零起步的团队在部分任务上更快达到了接近熟练工程师 / 老师傅的决策质量并通过闭环流程持续提升稳定性与一致性。依赖「数据记录」与「流程协作」SaaS黑湖已经并在持续积累大量从触发到执行到结果的完整流程记录也沉淀了宝贵的工业经验与知识。基于此团队更易通过强化学习 / 偏好学习、上下文工程以及自动评测与回归体系去推动我们孵化的工业 agent 在准确度与可用性上持续提升而不是停留在「演示阶段的好看」。更关键的是这些 agent 深度嵌入真实业务流程后效果不仅能被持续度量和迭代还能在客户的长期使用中不断沉淀例外处理、纠错与确认机制从而形成可持续进化的能力。这样形态的agent越来越接近我心中的**「前门」**产品。我们进入了一个多么美好和令人激动的时代。虽然我会继续支持「体验优化类」和「工具优化类」的AI项目在黑湖立项但我更想挑战有想法有能力的黑湖同学和同行们投身到「决策者替换类」agent的孵化中去把它们嵌入进记录和协作流程会为工业客户带来更具颠覆性的深刻价值黑湖也会从「数据驱动制造」演进为「AI驱动制造」。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ 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