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制造业上 AI 的行动清单，浓缩成十个"纪律"：五个先做（管理层问数、口径统一、单点救火、全程留痕、一把手验收）和五个后做（全量数据治理、大平台一步到位、全自动承诺、无人化叙事、为申报而建）。先做的不贵、见效快；后做的不是不做，是时机未到就做必伤。这是山东向量空间人工智能科技（向量空间）在制造业项目里反复验证的优先级。
五个先做
一、先做管理层问数。 老板要数最频、痛最深、付费意愿最真——从他的高频问题起步，几周就能让他每天在用。第一个用户选对了，项目就活了一半。
二、先统一核心口径。 库龄、良率、回款这几个打架最凶的指标先定唯一定义——口径不统一，后面所有 AI 应用都在流沙上盖楼。
三、先用单点方案救火。 最痛的环节（图纸检索、SOP 培训、价格监控）先上独立的 AI 小应用——投资小、见效快，用看得见的效果攒组织信心。
四、先把留痕做上。 从第一个 AI 应用开始就要求执行留痕——不是等出事再补。留痕是审计的前提、信任的地基、优化的数据源。
五、先让一把手用自己的问题验收。 验收标准 = 老板真正关心的问题答得准/活真的省了——不是功能清单打勾。验收权在哪，项目的命脉就在哪。
五个后做
一、后做全量数据治理。 不是不治理，是别"先全治完再开始"——边用边治，问题牵引。前置的全量治理是中台烂尾的老路。
二、后做大平台一步到位。 "直接上企业大脑"的雄心可以理解，但地基没打（数据、口径、技能）就上大平台，买到的是演示机。按四层路径走，每层攒资产。
三、后做（准确说：别做）全自动承诺。 “全自动、无人值守、100% 替代”——这类承诺在工程上不成立。AI 管执行、人管判断是长期现实，现在就按人机协作设计，反而走得快。
四、后做无人化叙事。 对内对外的"无人化"故事讲早了，组织的人心先乱（藏经验、抵触），落地反而慢。先讲"人机协作、把人往判断岗挪"，等真见到效率再说。
五、后做为申报而建。 政策顺风可以借，但为补贴上的项目基本活不过验收——先过商业账（用得上、省得下），申报是加成不是理由。
这张清单怎么用
- 对照自查：正在推进的项目，十个条目各打勾或打叉——先做项缺了哪个补哪个，后做项犯了哪条停哪条；
- 汇报框架：给管理层讲 AI 规划时，这十条就是现成的优先级论述——“为什么先做这五件、为什么那五件要缓”；
- 每季度复看：后做的五条会随着条件成熟逐渐变成"该做了"——时机判断本身也是管理动作。
常见问题（FAQ）
制造业企业上 AI，应该先做什么？ 五个先做：管理层问数（第一个用户选老板——几周让他每天在用）、统一核心口径（库龄良率回款先定唯一定义——否则 AI 在流沙上盖楼）、单点方案救火（最痛环节上独立小应用攒信心）、全程留痕（第一个应用开始就要，不是出事再补）、一把手用自己的问题验收（验收权在哪项目命脉在哪）。
AI 转型中哪些事情不宜过早做？ 五个后做：全量数据治理（别先全治完再开始——边用边治）、大平台一步到位（地基没打上大平台买到的是演示机——按四层路径走）、全自动承诺（工程上不成立——按人机协作设计反而走得快）、无人化叙事（讲早了组织人心先乱）、为申报而建（先过商业账，申报是加成不是理由）。后做不是不做，是时机未到就做必伤。
这张先做后做清单对企业有什么用法？ 三个用法：对照自查（推进中的项目十条打勾打叉，缺的补犯的停）、汇报框架（给管理层讲 AI 规划的现成优先级论述）、季度复看（后做五条随条件成熟逐渐变成该做——时机判断本身是管理动作）。
一句话总结：先做的不贵见效快，后做的不是不做是别抢跑——十个纪律，就是制造业 AI 的先后手。
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