企业在引入AI时，面临先改流程还是先换认知的选择。学者、制造业主和工业赋能者通过讨论达成共识：不要期望在全公司统一认知后再行动，也不要贪大求全一步到位。用小流程验证结果，再用结果赢得共识，是AI转型最稳健的路径。
圆桌对话中，专家们指出企业在AI落地过程中常遇到“上热下冷”、过度追求全智能化以及数据治理不足等问题。他们建议企业应找准场景，从小处着手，用1%的成功推动100%的变革。
梅丹青教授认为，大脑和流程需要同步修改，但优先改变一号位的认知至关重要。他强调，企业应从“+AI”转向“AI+”，构建AI原生架构。何一波女士分享了双鹿电池的经验，指出企业应顺势而为，利用积累的数据和流程优化作为拥抱AI的基础。李新春博士则建议从流程入手，通过实际效果推动认知升级，促进共识达成。
具体到应用场景，何一波提到双鹿电池的第一个AI应用是外观质检，通过与华为云合作，解决了人工检测效率低下的问题。这个过程中，数据积累和员工接受度是关键挑战。李新春补充说，企业应首先确定价值锚点，然后进行最小可行性闭环验证，逐步扩展应用场景。
关于如何处理不同层级的阻力，李新春提出分层赋能策略，让每个层级看到AI的价值。对于不同规模的企业，梅丹青建议小型企业可以从头打造AI原生体系，而中大型企业则需逐步改造流程，以小痛点为起点，逐步推进。
最后，嘉宾们总结了AI落地的关键点：改变认知、找准场景、分步实施，并强调技术本身不是最重要的，而是如何让人和流程适配技术。企业应避免盲目追求全智能化，而是找到人机协作的最佳方式。
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