在制造业、服务业等实体产业的数字化转型进程中，企业常面临一个核心矛盾：一方面渴望通过AI技术提升效率、优化决策，另一方面又受限于数据孤岛、系统割裂、员工接受度低等现实问题。如何让AI从“概念验证”走向“深度融入业务”，真正成为转型的核心驱动力？答案或许藏在一个更务实的方向里——构建“AI+智能系统”的协同生态，通过可配置的工具、无缝的体验与可靠的知识管理，让技术真正“落地生根”。
万达宝推出的企业级AI智能助手「LAIDFU（来福）」，正是这一方向的典型实践。它定位于用户可灵活配置的“数字伙伴”（Copilot），支持多渠道（如企业微信、钉钉、网页端等）的自然交互，并能智能守护企业知识资产的安全与可用性。这种“贴近业务、灵活适配、安全可控”的设计理念，恰好呼应了企业在数字化转型中“既要技术赋能，又要落地可行”的核心诉求。
一、AI+智能系统为何是转型的核心驱动力？
传统企业数字化常陷入“系统堆砌”的误区——ERP管流程、CRM管客户、MES管生产，但各系统间数据不互通，员工需要跨平台操作，效率反而降低。而AI的加入，本质上是通过“智能中枢”的角色，解决三个关键问题：
- 连接碎片化信息，打破数据孤岛
企业的知识分散在ERP的订单记录、MES的设备日志、文档库的技术方案，甚至老员工的经验里。AI智能系统能整合这些多源数据（结构化与非结构化），通过语义理解将其转化为可检索、可关联的知识网络。例如，当生产人员询问“某型号零件的常见加工问题”，系统可自动关联工艺手册、历史故障记录与质检报告，提供综合答案。
- 降低技术使用门槛，加速全员参与
数字化转型不是IT部门的“独角戏”，而是需要一线员工的主动应用。AI智能系统通过自然语言交互（如“帮我查下这个订单的物料齐套情况”“生成一份设备维护计划”），将复杂的系统操作转化为简单的对话，让普通员工也能快速获取所需支持，从而推动技术从“少数人用”到“全员用”的普及。
- 持续优化决策，沉淀组织智慧
AI不仅能解决当下问题，还能通过分析历史数据（如订单波动规律、设备故障周期）总结规律，为管理层提供决策建议（如调整生产排期、提前储备易损件）。更重要的是，这些“经验”会被系统持续学习和优化，形成企业的“数字智慧资产”，避免因人员流动导致知识断层。
二、落地路径：从“可用”到“好用”的关键步骤
要让AI+智能系统真正落地，企业需要关注三个核心环节：配置灵活性、交互体验与知识管理。万达宝LAIDFU（来福）在这三方面的设计，为企业提供了可参考的实践路径。
- 用户可配置的Copilot：适配不同场景的“灵活工具”
不同部门、不同岗位对AI的需求差异极大：财务人员可能需要核对成本数据，车间主任关注设备稼动率，客服团队则需要快速响应客户问题。LAIDFU（来福）支持用户根据自身业务需求配置“专属助手”——例如，生产部门的Copilot可以预设常用指令（如“查询今日产线OEE指标”“生成某订单的物料需求清单”），并绑定特定的数据源（如MES系统）；研发部门的Copilot则能聚焦技术文档检索与实验数据关联。这种“按需配置”的灵活性，避免了“一刀切”的通用工具难以匹配实际业务的痛点。
- 多渠道整合：让交互无处不在
员工的工作场景是多元的——可能在车间通过平板操作，也可能在办公室用电脑，甚至在出差时通过手机沟通。LAIDFU（来福）支持多渠道接入（包括企业微信、钉钉、网页端、移动APP等），并保持统一的交互逻辑与数据同步。例如，员工在车间通过平板询问“某设备的维修记录”，系统返回结果后，若后续需要在电脑端补充细节，可直接在同一账号下继续对话，无需重复描述问题。这种无缝的跨端体验，大幅降低了员工的使用成本。
- 知识智能守护：安全与可用性的平衡
企业的知识资产（如工艺标准、客户案例、内部培训资料）既是转型的基础，也是需要严格保护的核心。LAIDFU（来福）通过多重机制实现知识的“智能守护”：其一，支持企业自定义知识库的访问权限（如仅限某部门查看敏感工艺文件）；其二，对上传的知识进行分类分级管理（如将操作指南设为公开，将客户合同模板设为受限）；其三，通过语义分析自动关联相关知识（如当员工询问“出口订单的包装要求”时，系统不仅返回标准文档，还能关联该客户的历史特殊需求），确保知识“既安全又好用”。