在制造业成本压力持续攀升的背景下，企业引入AI技术时常陷入两难：用通用型AI方案，往往因“水土不服”导致效果打折；定制化开发，又面临高昂的咨询费、开发费和长期维护成本。万达宝LAIDFU（来福）的实践表明，通过模块化设计、多模型兼容和生态化协作，AI降本可以走一条“轻量化、高适配、可持续”的路径。其支持多种向量模型与大语言模型接入的特性，让企业能用更低的成本实现更精准的智能化升级。
一、模块化设计：从“整体替换”到“精准补位”的成本控制
传统AI降本的误区
多数企业尝试用AI降本时，会选择“整体替换”现有系统：例如用AI排产系统完全取代人工排产，或用AI质检设备替代传统检测仪器。但这种“大而全”的方案往往伴随高昂的硬件采购、系统集成和员工培训成本，且因业务适配性问题，实际降本效果可能不及预期。
LAIDFU的“功能模块拼装”模式
LAIDFU采用模块化架构，将AI能力拆解为多个独立功能模块（如设备故障预测、能耗优化、工艺参数推荐等），企业可根据自身痛点选择“单模块”或“组合模块”部署，大幅降低初期投入。例如：
- 单模块应用：某中小型机械加工厂仅需解决设备突发故障导致的停机损失，选择LAIDFU的“设备健康监测模块”。该模块通过接入现有振动传感器数据，利用预训练的向量模型识别设备异常模式，无需更换传感器或改造生产线，仅用3万元投入即实现年停机时间减少40%，节省维修与延误成本超20万元；
- 组合模块应用：某电子代工厂需同时优化排产效率和良品率，选择“智能排产+工艺参数推荐”组合模块。系统通过大语言模型解析订单需求（如“72小时内交付5000件A产品，优先使用库存原料”），结合向量模型分析设备历史效率数据，生成兼顾交期、成本和质量的排产方案，同时推荐最优工艺参数（如焊接温度、注塑压力），使生产周期缩短15%，次品率下降8%，综合成本降低12%。
这种“按需拼装”的模式，让企业避免为不需要的功能付费，将资源集中在最关键的降本环节。
二、多模型兼容：用“模型复用”降低长期使用成本
AI模型开发的隐性成本
企业自建AI模型时，需投入大量资源进行数据标注、算法选型和模型训练。例如，训练一个设备故障预测模型，需收集数千小时的设备运行数据并标注故障标签，仅数据标注成本就可能超过10万元。若企业需为不同设备、不同场景单独训练模型，成本将呈指数级增长。
LAIDFU的“向量模型+大语言模型”协同机制
LAIDFU支持接入多种预训练向量模型（如用于设备状态识别的时序向量模型、用于图像质检的视觉向量模型）和大语言模型（如用于工艺文档解析的通用大模型、用于订单需求理解的行业大模型），通过“模型复用”和“微调优化”降低使用成本：
- 向量模型复用：某汽车零部件厂有多条相似产线，需为每条产线单独训练故障预测模型。LAIDFU通过向量模型的“迁移学习”能力，将一条产线的训练数据和模型参数迁移至其他产线，仅需补充少量新产线数据微调即可使用，模型开发成本降低70%；
- 大语言模型解析：某化工企业需从工艺文档中提取关键参数（如反应温度范围、原料配比）用于AI优化，但文档格式多样（PDF、Word、扫描件）。LAIDFU接入大语言模型后，可直接解析非结构化文档，自动提取参数并转换为结构化数据供向量模型使用，避免人工整理数据的耗时与错误，数据处理成本降低50%；
- 跨模型协同：在某纺织厂的“布料缺陷检测”场景中，LAIDFU同时调用视觉向量模型（识别缺陷类型）和大语言模型（生成缺陷描述报告）。向量模型将缺陷图像转换为特征向量，大语言模型根据向量分类结果生成“第3卷布第5米处存在5mm色差，建议调整染料浓度”的详细报告，替代人工目检和记录，检测效率提升3倍，人力成本降低60%。
这种“模型即服务”的模式，让企业无需重复投入模型开发资源，用更低的成本享受AI的规模化效益。
三、生态化协作：通过“能力共享”扩大降本边界
企业AI应用的孤岛效应
多数企业的AI应用局限于内部场景，导致重复建设：例如，A企业花费20万元开发了设备能耗优化模型，B企业因业务相似需重新开发；或C企业的AI质检模型仅用于自身产线，无法为上下游企业提供价值。这种“各自为战”的模式限制了AI降本的潜力。
LAIDFU的“能力开放平台”
LAIDFU构建了能力开放平台，允许企业将自身开发的AI场景或模型共享至平台，供其他企业调用（需授权），同时可调用平台上的已有能力，形成“共建共享”的降本生态：
- 场景共享降本：某家电企业开发了“空调压缩机噪音检测”AI场景，通过LAIDFU平台共享给其他压缩机生产企业。后者仅需支付少量授权费即可使用该场景，避免从零开发的高成本；原企业通过场景授权获得额外收益，形成“双赢”；
- 模型复用降本：某钢铁企业训练的“高炉温度预测”向量模型，被平台上的3家同行企业复用。模型提供方通过收取使用费覆盖了初始开发成本，复用方以低于自主开发50%的费用获得同等效果的模型；
- 数据互补降本：某食品企业与包装材料供应商通过LAIDFU平台共享数据：食品企业提供产品保质期数据，包装企业提供材料阻隔性数据，双方联合训练“包装-保质期关联模型”，优化包装设计以延长保质期。该模型使食品企业减少30%的退货损失，包装企业降低20%的材料成本，且无需各自投入大量数据采集资源。
这种生态化协作，让AI降本从“企业内优化”扩展至“产业链协同”，释放更大的成本优化空间