职业起步与转型的关键转折

他来自材料专业背景，进入建材行业的头部企业，从基础技术岗位逐步成长为管理层。最初参与的ERP项目成为重要转折点：在承担生产计划的同时，逐步接触到信息化的全局视角。尽管初识信息化时还不完全理解其中的术语与框架，但对“看见企业运转全貌、推动全局性优化”的强烈直觉，让他在工作之余持续深入学习，追求把理论与实战结合的能力。

在后来进入信息化领域的阶段，他意识到真正的价值不在于局部改良，而在于通过系统化的方法，把整条价值链的痛点和潜在机会清晰呈现，并以数据驱动的方式实现持续改进。这种观念的形成，成为他在职业生涯中不断推动从“做事”到“做对事”的转变基石。

三次核心突破点与影响

第一项突破来自于带约束的排产设计，打造了“有限排产系统”。该系统把原本以个人经验为主的排产方式，转化为可重复、可控的流程化产出，显著提升了生产计划的效率与准确性。通过系统化的设计，他在团队内外建立了对信息化价值的信任与认可，成为公司公认的重要信息化推动者。

第二项突破是对系统性思维的坚持与拓展。他意识到，只有把ERP、MES、质量管理、供应链等多个模块打通，才能实现真正的端到端优化。于是以局部优化为起点，逐步推动更广域的数字化建设，从而在企业内部形成持续的知识沉淀和能力积累。

第三项突破来自对大型项目的真实把控与协同治理能力的提升。他在中科曙光等阶段积累了对跨部门协作、利益相关方管理和变革治理的深刻理解。这段经历让他认识到，数字化变革的成功不仅取决于技术实现，更取决于对人、流程与组织结构的综合管理。

对数字化理念的持续认识与实践

他强调，数字化的正确理解在于把数据转化为可操作的智能决策，而不是简单地把数据摆在屏幕上。当企业的关键决策逐步由数据支撑、甚至与人共同协同决策时，数字化才能真正触达业务的底层逻辑与价值创造。反对将数字化等同于“信息化的升级”，强调要从数据基础设施、数据治理、模型能力，到最终的业务落地，建立完整的能力体系。

走出上市与世界500强的经历，选择加入灵汐科技，是基于对数智化基础设施的深刻认知与强烈的愿景认同。灵汐专注类脑计算等前沿领域，产品线覆盖类脑芯片、板卡、服务器以及软件工具链与系统软件，处在把先进理论转化为实用应用的前沿阵地。在这里，他看到了数据、算力与算法在智能化时代的完整生态，也看到了把AI能力落地到企业数字化转型中的巨大潜力。

数字化预算与未来规划的落地策略

对于创业型与成长中的企业而言，数字化预算的制定需要聚焦关键业务场景与高价值课题，遵循“优先级高、范围可控、在可承受范围内推进”的原则。在灵汐，他将决策权集中在对企业最具影响力的领域，推动私有化部署与数据安全的并重，以确保在高敏感环境中的可信赖性与稳定性mile米乐。

在具体的实施路径上，他提出两大核心策略。第一是知识管理与知识库驱动，围绕企业私域知识库建设ChatGPT等应用，鼓励科研与专业人员分享知识，形成可训练的知识体系与问答能力。第二是数据智能驱动的运营决策，推动通过数据建模实现若干关键场景的智能化筛选与协同决策，例如供应商筛选环节由AI辅助缩小候选范围、决策者在有限名单内做出最终选择，从而实现人机协同的高效决策。

聚焦数智化的阶段性目标

在当前阶段，灵汐将以提升利润为主线，推动 CRM 及客户关系运营的智能化赋能，同时确保数据安全与私有化部署的成熟性，以应对对数据安全高度敏感的行业环境。实现研发-生产-客户全链路的一体化协同，将产品信息的更新与传播直接绑定到责任人，确保客户体验与信息一致性。这需要建立贯穿端到端的治理机制，确保每一个环节的行为都直接影响到客户，从而提升整体业务的响应速度与质量。

信息化、数字化、智能化的清晰分野

他强调，信息化、数字化、智能化是三个不同的维度，不能简单地把它们当作同一件事的阶段性升级来理解。在企业实践中，信息化更多聚焦数据基础、流程标准化与系统建设；数字化强调以数据为核心的治理能力与业务深度融合；智能化则是通过算法与智能决策提升执行效率与创新能力。对于新兴企业而言，灵活的应变能力往往比长期规划更为关键，但这并不等于放弃系统性思考，而是在“目的明确、方法得当”的原则下进行阶段性投入，以期实现更高的投资回报。

对未来的愿景与期许

在创业型与成长型企业的共性挑战面前，他希望通过更高水平的数智化布局，帮助灵汐科技在行业内形成可持续的规模化增长。他将继续推动以数据驱动的运营决策、以知识管理提升的创新能力，以及以私有化部署确保的安全合规，为企业提供从研发到市场的全链路协同能力。通过敏捷执行与长期愿景的结合，力求把灵汐科技打造成为在数智化领域具有广泛影响力的领先者，为未来的AI与数字化浪潮贡献持续的价值。