制造业企业到了一个必须回答的问题面前：数智化转型，到底该怎么转？路径是什么，先做什么后做什么？很多企业家买了系统、上了平台，最后发现只是"数字化"了一圈，离真正的"数智化"还很远。本文把转型路径拆开，一条一条说清楚。

一、战略先行：先有顶层设计，再谈技术选型

路径的第一步，从来不是买软件，而是搞清楚自己为什么要转。是为了降本增效？还是为了供应链协同？或是为了新产品快速迭代？目的不同，路径完全不同。

浙江大学制造业数智化转型高研班的第一个模块，就是专门解决这个问题的——"数智化转型的领导力决策和全局视角"。课程帮助企业家建立全局视角，理解新型工业化、数字化转型和智能制造之间的关系，先定战略，再做顶层设计，最后才是实施路径。顺序不能乱，乱了就是花钱买教训。

二、夯实数字化基础：让数据先流动起来

顶层设计的落地，第一步是把企业内部的数据打通。ERP、MES、PLM、APS……这些系统的价值，不在于单独运行，而在于数据打通后产生的协同效应。

很多企业的痛点：销售数据在生产系统里看不到，库存数据采购部门拿不到——信息孤岛，是数智化最大的拦路虎。

路径上，这一步对应的是"推动数智化转型的数字化技术"模块。ERP/MES核心技术、工业互联网落地方法论、智能仓储与物流、数字孪生……这些不是概念，而是企业在数字化转型中真正要用到的工具。课程80%的内容聚焦企业实际场景，学了能落地，落地能产生价值。

三、引入AI：大模型时代，制造业的机会在哪里

2025年以来，DeepSeek大模型的快速崛起，让"AI+制造业"从口号变成了真实的生产力。AI营销、AI生产制造、AI大模型赋能具身智能……这些技术的共同特点，是把原来靠老师傅经验的事，变成了可复制、可规模化的能力。

路径的第三步，是把AI引入业务模式。这不是换个系统那么简单，而是重塑业务流程。浙江大学的课程专门设有"AI+数智化重塑业务新模式"模块，覆盖TRIZ创新方法、数据智能与智能运维、区块链技术与应用、智能制造投融资等方向，帮助企业家找到AI在自己企业里落地的切口。

四、组织转型：技术有了，人跟得上吗？

这是最容易被忽视、却最容易让转型失败的一步。技术系统上了，组织架构没变，人才梯队没建，文化没跟上——结果就是系统用不起来，数据流动不起来，转型停在表面。

路径的第四步，是组织转型与人才培养。这也是浙大高研班第四个模块的核心内容：数智化时代的企业组织转型与流程优化、组织架构设计与人才梯队建设、中高层管理人员的业务驱动能力提升。"数智协同"不是一句口号，而是一种新的组织能力，需要系统培养。

五、走进标杆：看看别人是怎么转的

路径不能只停留在纸面上。移动课堂是浙大这个班最有价值的设计之一——直接把课堂搬进标杆工厂，让学员亲眼看到、亲手摸到、当场对话：

海康威视（AI视觉检测如何做到零漏检）
吉利汽车（数字孪生如何驱动柔性生产）
格力电器（智能物流与搬运AGV的实际应用）
老板电器、春风动力、紫光股份智能制造工厂……

看过这些工厂，再回过头梳理自己的转型路径，会清晰得多。

六、路径总结：一张可参考的转型路线图

这条路不好走，但走通了的企业，已经在享受数智化带来的红利。浙江大学制造业数智化转型（AI融合）高研班，就是为走在或准备走这条路上的企业家量身定制的。一年半学制，每月两天，不耽误经营，却能系统建构起整个数智化转型的认知体系和方法论。

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