公开可查的行业实测数据。帮你判断投入产出区间，也帮你看清那些已经被验证过的坑。
本页所有数字均来自公开可查的行业报告与媒体报道，每条标注出处。 这些不是三衍AI 的客户案例——我们不做把别人家 logo 排成一列墙的事。
我们选择把它们整理出来，是因为你在决定要不要投入之前， 更需要知道的是行业里真实发生过什么，以及哪些方向已经被反复验证。
按场景归类，数字后标注出处。数据存在口径差异，横向对比需谨慎， 这里提供的是量级参考而非精确基准。
针对零件划痕、边角毛刺、孔径偏差、表面污渍等微米级瑕疵做全自动筛查
传统人工质检只能抽检，AI 可做全检无遗漏，并自动分类瑕疵类型、反推前端工艺
来源：公开制造业 AI 落地案例汇总（2026）
8 名质检工人、人工漏检率约 3%，引入轻量化视觉质检
这是「中小厂也能做」的典型样本——投入小、场景聚焦、见效快
来源：公开制造业 AI 落地案例汇总（2026）
采集设备振动、温度、转速、能耗实时数据，训练专属模型预判老化与零件损耗
工厂最大隐形亏损来自突发停机。传统运维是「坏了再修、定期大修」，两个极端都贵
来源：公开制造业 AI 落地案例汇总（2026）
Agent 用于询价、报价与采购比价
典型的高频重复劳动场景——规则清晰、数据齐、见效快，最适合先做
来源：IDC 企业 Agent 最佳实践观察（2026）
需求预测 + 库存管理 + 生产排程 + 物流调度四环节 AI 联动
注意：这是超大型企业的全链路投入。中小企业不应照搬，投入结构完全不同
来源：公开制造业 AI 场景应用白皮书（2026）
数据权限释放给业务人员，会议前 30 分钟自主生成全景报告，会上 5 分钟完成归因
关键转变不是效率数字，而是「业务团队从等数据变成用数据」
来源：腾讯新闻《Data Agent，是数据分析的唯一解？》（2026-01）
用 AI 管理应收账款
全场最轻的样本：1.2 万元、两周、69%。中小企业做 AI 不一定很贵很慢
来源：澎湃新闻《从「超级员工」到「超级流程」》（2026）
682 个流程搬到线上形成 92 个应用，再用 Agent 按业务节奏自动启动
「主动发起」是关键：不是等人点，而是按节奏自己跑起来
来源：澎湃新闻《从「超级员工」到「超级流程」》（2026）
与数势科技共建「4+1」数据服务智能体系统，统一分析语言 / 思路 / 资产 / 工具
数千个 ETL 任务、过万个数据集被集中简化——先治数据债，再谈 AI
来源：腾讯新闻《Data Agent，是数据分析的唯一解？》（2026-01）
预测补货、智能导购、AI 客服上线
消费类场景，转化率能直接挂到营收上
来源：IDC 企业 Agent 最佳实践观察（2026）
把企业自身流程沉淀成 Skill / 操作手册，而非依赖外部团队
培训的价值不在于「讲了什么」，而在于「课后留下了什么能用的东西」
来源：腾讯新闻《Data Agent，是数据分析的唯一解？》（2026-01）
这些结论不是某一家企业的个例，而是多个公开案例交叉后能看出的共同规律。
公开行业白皮书显示，中小企业 AI 项目回本普遍在 2–6 个月，短于大企业的 6–24 个月。原因不神秘：投入小（不建基础设施）、见效快（SaaS 即开即用）、场景聚焦（只做一件事）。这恰恰是「先做一个小场景验证」的最好理由。
工业场景能被 AI 有效利用的高质量数据占比不足 4%。实验室 95% 准确率的模型，到了生产现场，受灯光、粉尘、电磁干扰，准确率可能断崖式下跌。所以任何承诺都必须先在真实环境跑一段。
行业里最常见的四种死法：①重采购轻运营，买完无人维护，模型越用越差；②全场景盲目改造，十几个场景一起上，没有一个跑出数据；③脱离业务实际，纯技术团队闭门做，工人抵触、使用率极低；④只看概念不看数据，没有把不良率 / 停机率 / 人效 / 能耗设成考核指标。
书亦烧仙草的案例里，第一步是统一指标口径（签约 vs 订货 vs 新开 vs 实际开业）。口径不统一时，任何模型输出的都是「看起来专业的错误答案」。诊断阶段必须先摸数据底子。
高频、重复、规则清晰、数据可得、错了不致命——满足这五条的场景，才是该第一个动的地方。这也是 FDE 诊断要输出的东西：不是一个大方案，是「这个先做」。
上面的数据全部来自公开可查的行业报告与报道，不是三衍AI 的客户案例—— 我们不做那种把别人家logo 排成一列墙的事。
那这些数据对读者有什么用？两个用处：
我们不生产大模型，也不做通用软件。我们做的是把上面这些已被验证的场景，在你的企业里真正跑通： 判断哪个场景先做、摸清数据底子、搭起来、跑一段、真数据验证、必要时我们自己写代码。
交付形态是两种：首席 FDE 诊断规划与落地陪跑，以及面向团队的AI 认知与实操培训。
如果你想知道自己企业的情况适不适合、该从哪开始， 先约一次免费诊断。方向不对我们会直说不必做。
不是。页面上所有数字都来自公开可查的行业报告与媒体报道，每条都标注了出处。我们把它们整理到一起，是想让你在判断投入之前，先看到行业里真实发生过什么、以及踩过哪些坑。三衍AI 的项目进展，尚未到适合公开披露的阶段，因此本页不含我方客户案例。
按公开案例区间，轻量视觉质检类场景的投入通常在 12–25 万元，回本周期 6–10 个月；更轻的场景如应收管理，投入可低至 1–2 万元、两周上线。影响投入的关键不是企业规模，而是所选场景的数据可得性与流程复杂度。具体到你的情况，需要先做一次诊断才能给准数。
首屏效果通常在试点阶段就能验证——这也是我们把第一个场景选得很窄的原因。但要区分两件事：模型跑通不等于流程跑通。真正让一线用起来、并且不退回老办法，通常需要 2~4 周的陪跑。这也是 FDE 交付里「陪跑」这两个字的含义。
公开案例汇总里最常见的四种：重采购轻运营、全场景盲目改造、脱离一线实际情况、只看概念不看数据。其中前两种本质是同一个问题——想一次做太多。这也是我们坚持从单一场景切入的原因。
有用。规律是通用的：优先做高频重复、数据可得、错了不致命的场景；先统一口径再上模型；AI 上线后必须有人运营。本站另有 10 个行业专题页，分别写了各行业什么情况该做、什么情况别做。
在数据基线清晰的场景下，我们会给可量化的目标区间。但如果你的场景数据基础本身薄弱，任何承诺都是不负责任的。这种情况下我们会先说「先把数据底子摸清」，而不是先给数字。
