当很多企业还在会议室里讨论"AI 能做什么"的时候，中国飞鹤已经把问题换成了另一个：哪些场景值得规模化投入。这家拥有 10 余家现代化智能工厂、数字化生产设备占比超过 90% 的乳业龙头，依托火山引擎 HiAgent 平台搭起了统一的 AI 应用建设平台——目前已开发 436 个智能体，近三个月活跃用户超 24 万，Tokens 消耗接近 230 亿。

这几个数字放在一起看，含义比任何一项单点 Demo 都重：AI 在飞鹤已经不是创新部门的试验品，而是被一线工程师、操作员、管理者每天真实使用的生产工具。中国飞鹤副总裁、生产事业部负责人孙建国的说法是："在飞鹤，AI 已经从'看数据'走向'理解问题、给出建议、协同执行'，真正走进了工厂现场。"

最硬的一个数字：设备故障恢复从 104 小时压到 47 小时

乳品工厂里数千台设备的运维管理，是安全高效生产的根本保障，也是最难被 AI 化的领域——设备数据散落在 MES、WMS、EMS 等多个系统里，老师傅的经验大多存在脑子里。

飞鹤的解法是 AI TPM（智能化设备管理操作系统）：基于自研 EV 设备管理系统，结合火山引擎 HiAgent 平台和 Hermes 智能体框架，把故障预测、矩阵备件管理、预算管理、多视角设备管理决策做成全链路智能管控。管理者一句自然语言提问，几分钟就能拿到一份跨工厂报告。

目前 AI TPM 已覆盖 9 家工厂、服务千余名技术工程师，设备平均故障恢复时长从 104 小时降到 47 小时，重复故障率从 34% 降到 8%。AI TPM 的开发者祖秀秀有句话说得实在："我们守的不是机器，是每一罐奶粉的稳定性。"对乳品行业来说，设备状态稳，质量波动才会小——这比单纯"提效"更有分量。

工艺侧的账：一年节水 14.4 万吨，少损耗 300 万设备

如果说 AI TPM 解决的是"设备别坏"，克东工厂的「精工膜创」项目解决的是"工艺更省"。膜分离是飞鹤的核心工艺之一，但膜清洗成本高、水资源消耗大、清洗周期长，一直是稳定生产和降本的关键瓶颈。

项目团队把清洗剂用量、清洗时长、电导率、通量等关键数据接入豆包大模型和数据库，形成监测、预警、推送闭环——一线操作员可以精准控制清洗剂用量、实时掌握库存。上线后的账目是：年节约采购成本 50 余万元、每年节水 14.4 万吨、通过更精准的清洗延长膜寿命，减少 300 多万元设备损耗。

这个案例值得注意的地方在于它的"朴素"：接入的不是什么炫酷的多模态交互，而是几个关键工艺参数加一个预警闭环。飞鹤 AI 负责人南丁的总结印证了这一点——"效果最明显的场景，一般不是那些比较炫酷的，而是高频的、重复的、数据基础比较好、能够嵌入业务流程中的场景。"

人事侧的连锁反应：流程节点从 15 个砍到 5 个

制造业一线的人员管理是块硬骨头：员工和劳务人员异动频繁，人员管理、薪酬计算、安全管理处处是摩擦。「鹤勤智联」项目把"人、岗、场、事、效"做成一体化智能管理，流程节点从 15 个压缩到 5 个，效率提升 3 倍以上，累计节约系统开发和运维成本 200 余万元。

技术栈的分工也值得记一笔：TRAE 完成底层代码开发和工程化落地，HiAgent 搭建业务智能体，Arkclaw 负责跨系统流程编排与调度。审批、排班、人岗权限这些典型人事管理场景就此形成智能化闭环——这代表一种正在成型的企业 AI 组装模式：低代码开发 + 智能体平台 + 流程编排，三件套各管一段。

真正的分水岭：把 AI 做成可复制的组织能力

单点项目谁家都有，飞鹤真正想回答的问题是怎么让 436 个智能体不是 436 个烟囱。他们的做法有三条。

第一，统一平台。 2026 年飞鹤把数智化战略升级为"3+3+2"，新增 AI 能力中台。HiAgent 作为统一的智能体开发与运维底座，支撑多模型调用、知识治理、流程编排和权限管理；TRAE 提供低代码开发支撑，让一线人员可以更低门槛参与开发。值得注意的是模型策略：底层同时调用豆包、Kimi、MiniMax 等公共云模型和 DeepSeek、智谱、Qwen 等开源模型——不押注单一大模型，按场景选型。

第二，让一线员工成为创造者。 2026 飞鹤 AI 创新大赛（工厂季）吸引了 10 余家工厂、50 余支团队参与，12 个项目进入决赛。这些项目大多由最了解现场问题的一线员工提出，再由业务团队参与方案设计和效果验证。大赛本质上是一套场景发现和人才培养机制——让问题从现场长出来，而不是从 IT 部门压下去。

第三，从单点走向全产业链协同。 飞鹤的规划是让智能体与业务系统深度连接，形成从问题发现、分析判断到业务执行、效果反馈的端到端闭环——覆盖产品研发、质量预测、工艺优化和供需协同。

怎么评价"436 个智能体"这个数字

中国飞鹤助理副总裁、数智增长中心负责人只强给过一个很好的评价框架："评价 Agent，不能只看建了多少个，而要看它是否有效、稳定、安全、可控、经济。"

这个框架恰好可以拿来审视当下企业级 AI 落地的两种典型偏差：一种是拿智能体数量当 KPI——为建而建，上线即闲置；另一种是拿单点 Demo 当成果——某个场景跑通了就开发布会，无法复制。飞鹤案例的可贵之处在于，436 这个数字背后有可验证的运行数据（24 万活跃用户、230 亿 Tokens 消耗）和可量化的业务结果（104→47 小时、34%→8%、年节水 14.4 万吨）。

对正在做 AI 落地的制造企业，这个样本给出三条可迁移的经验：优先选高频、重复、数据基础好的场景，而不是最炫的场景；用统一平台承接碎片化需求，避免每个项目重复造轮子；把一线员工变成 AI 应用的提出者和开发者，场景才会源源不断长出来。

制造业的 AI 故事讲了很多年，多数停在"灯塔工厂"的参观路线里。飞鹤和火山引擎这次给出的，是一条从真实车间里跑出来的规模化路径——对乳业如此，对流程工业大概率也适用。

参考来源

• 火山引擎 / 中国日报网《中国飞鹤 × 火山引擎：436 个智能体走进乳业生产一线》https://cn.chinadaily.com.cn/a/202608/27/WS6a8ffbade4b09a165c7866ff.html
• 同花顺财经《中国飞鹤携手火山引擎落地 436 个智能体 乳业生产一线迈入 AI 规模化阶段》https://stock.10jqka.com.cn/20260826/c679308349.shtml
• 雷峰网《中国飞鹤×火山引擎：436 个智能体走进乳业生产一线》https://www.leiphone.com/category/industrynews/8JAbV4WxtPfFTCaz.html