当多品种、小批量成为中国制造的新常态，当AIGC浪潮席卷每一个传统行业，数字经济已不再是遥远的概念，而是关乎企业生存与竞争力的必修课。在这一转型深水区，如何让数字技术真正扎根制造业土壤，实现降本增效的切实价值？
本期《暨南·数经派》邀请到了经济学院数字经济专业硕士项目业界导师孟凡高，在他眼中，从精益化到自动化，从数字化到AI化，中国制造正走在一条清晰的进阶之路上。而这条路上的关键，不仅在于技术的迭代，更在于人才对业务场景的深刻理解与数据的创造性运用。
业界导师介绍
孟凡高，现任美云智数华南大区总经理，常年深耕于企业数字化转型与AI应用领域。拥有超过20年的行业经历，专业领域覆盖数字研发、数字供应链、智能制造、业财一体及AIGC（人工智能生成内容）的产业化应用。作为兼具战略视野与一线实践经验的专家，他深度参与并见证了中国制造业从精益管理走向智能决策的演进历程，致力于推动企业端到端全价值链的变革与升级。
导师面对面
数字化转型：制造业高质量发展的必答题
孟凡高指出，面对多品种、小批量、多批次的制造模式，以及全球化竞争的新挑战，中国制造业必须构建面向未来的新能力。在此过程中，大数据、智能制造与AIGC的重要性日益凸显。数字化不仅是降本增效的抓手，更是贯穿企业研发、供应链、生产、销售全链条的神经系统。从产销协同、柔性制造到智慧物流，底层逻辑都离不开数据的有效治理与指标口径的统一。他认为，以数据应用驱动年度降本、降周期、减损耗等变革专题，是当前制造业最务实的落地路径，也契合国家“十五五”规划对智能制造与人工智能的战略定位。
AI时代：从横向拉通到纵向切片
谈及人工智能在制造中的具体应用，孟凡高用生动比喻阐述了演进逻辑：过去，精益化与自动化主要聚焦在全价值链的横向端到端打通，通过各节点数据分析发掘改善方向。而现在，AI的介入则是在这条价值链上进行纵向切片——将每一个业务节点拆解为具体的场景，喂入企业积累的运营数据，结合算法进行微调与训练，从而提升单节点的推理准确性与决策效率。他强调，这种碎片化场景的深度智能化，将逐步改变制造业的业务运作逻辑、组织架构乃至管理意识形态。
拥抱AI，更需懂行的人才
孟凡高特别寄语未来的数字经济专业人才：AI时代并不要求每个人都成为算法专家，但必须具备三方面核心能力——懂行业、懂业务、懂场景。他鼓励学生们积极拥抱技术变革，但根基必须扎在对制造流程的深刻理解之上。唯有如此，才能准确挖掘有效的应用场景，提出有价值的数据问题，并借助AI工具实现真正的业务赋能。他希望未来能与同学们深入交流，共同探索中国制造业在全球竞争中提升韧性与创新力的发展路径。
从制造大国迈向制造强国，数字经济正在成为推动产业升级的重要力量。孟凡高先生以多年的行业实践和扎实的方法论积累，为同学们提供了一扇观察产业真实脉动的窗口。在暨南大学经济学院这片学术土壤中，业界与学界的持续对话与互动，有望为智能制造领域的人才培养注入更多活力，也期待能够共同助力中国制造走向更高质量的未来。
欢迎各位同学与名师一起，
探索数字经济的无限可能！
图文 | 刘庆
责编 | 佘锶錡
校对 | 郭海静 邱智 马艺丹
初审 | 杨亚平
复审 | 王贤彬 唐庆峰
终审发布 | 成品兴
（来源：暨南大学经济学院微信公众号）
