67岁的“彩电大王”正在迎来数智新生。
长虹，一个国民几乎家喻户晓的品牌，在很长一段时间里都是中国制造质量与创新能力的代表。如今，它早已不仅是那个只卖电视、冰箱和空调的家电制造商，而是一家技术驱动的产业集团。
2024年，四川长虹电器股份有限公司（下称“四川长虹”）营收首破千亿，成为家电行业仅有的四家千亿企业之一。进入2025年，公司盈利水平再度突破，上半年净利润就已超越三年前全年的水平。除了家电业务之外，旗下多家子公司覆盖制冷电器压缩机、ICT综合服务、特种设备等多项业务，形成了从核心零部件到智能终端、再到产业互联网平台的全链条布局。
驱动这家千亿公司加速跃迁的引擎，就是AI。
如果说传统制造业的逻辑是砸钱买设备，依靠产能与规模取胜，那么长虹业绩不断突破的核心驱动力则是算法与数据，背后是贯穿生产、管理与创新的智能化生态。在长虹的实践中，AI不是追逐模型参数的炫技，也不是PPT式的概念包装，而是立足车间、扎根工厂、贯穿运营的现实变革。
“AI + 制造”：重塑生产力与效率
走进位于四川绵阳的长虹智能制造产业园，传统工厂人声鼎沸生产场景已不复存在，取而代之的是另一幅充满科技感的景象：400余套智能设备构建的自动化网络高效运行，AGV小车沿着最优路径精准配送物料，机械臂以毫米级精度完成装配作业，工厂如同精密的交响乐般有序运转。
在长虹的全国多处工厂，这样的场景都并不罕见。目光转向长虹智慧显示工厂，这里的变革更让人瞩目：关键工序数控化率达到100%，物流自动化率高达95%，人效提升65%，订单交付周期从过去的49天压缩至惊人的11天，库存成本节省近1亿元。
这些看似硬核的效率提升，并非换台设备那么简单，而是一场由AI主导的生产力革命。
长虹相关负责人介绍，以工业互联网平台为底座，长虹已将AI算法深度融入生产肌理，通过“设备联网—数据贯通—AI智能”的路径，公司在检测精度、生产效率、产品质量等维度均实现指数级提升，尤其是针对检测、焊接、取件等重复劳动密集型工序的生产瓶颈环节，实现了从人工经验判断到智能精准决策的转变。
以质量检测为例，过去在长虹精密的生产车间内，为了保证主板质量不出差错，检测工人需要时刻紧盯屏幕，如今AI加持的自动光学检测设备（AOI）替代了人工，将检测时间降低了23%。更令人震撼的是，长虹华丰科技的精密连接器车间应用了5G+AI视觉检测设备，准确率高达99.9%，使得人均生产效率飙升近三倍，这也为其拿下了中国智能科学技术最高奖——吴文俊人工智能科学技术奖。
目前，人工智能技术正深度融入长虹的AI检验辅助产品设计、智能排产（APS）、AI+质检、物流机器人、工艺参数智能控制、数字培训师等六大制造场景，在整机加工、成型注塑、物料配套、产品质检、生产流程管控等全生产环节渗透落地。
传统制造业转型的痛点，就是停留在局部数字化止步不前——自动化可以解决单点效率，但无法打通全链条的数据壁垒。换言之，设备会动、系统能算，但数据之间没有真正形成协同。过去很多制造企业的数字化改造仅限于“联网”，缺少算法层的智能调度和决策，也难以突破生产效率的上限。
而长虹的不同在于，它走的是系统智能化的路径：不把AI当作单一功能模块去部署，而是让AI成为生产、管理、服务的统一语言。从数字化到智能化，从效率竞争到决策竞争，这不仅是长虹的实践路径，也是中国制造业转型新阶段的范式样本。
“AI + 运营”：驱动企业管理变革
如果说智能工厂是长虹转型的“面子”，那么运营体系的智能化升级则是“里子”。
大型企业运营管理的一大痛点，就是各个部门、组织及业务单元之间存在较深的沟通壁垒，导致企业内部形成了数据孤岛，简单的一条信息核实和传达就要耗费数天时间，也拖慢了决策效率。长虹的智能化变革，也因此将关键一“刀”砍向了数据壁垒。
几年前，长虹就以“1+4+6+N”数据要素总体规划为指引，结合自身在制造领域的产业实践，打造了覆盖22个制造基地、65个工厂的工业互联网平台，构建起跨区域、跨行业的可信数据空间，形成了从“采集—存储—分析—应用”的全链路数据处理能力，让数据从沉睡的资产变成了实时生产力。
依托这一国家级“双跨”工业互联网平台，长虹推出了“1+3+N”服务模式，为中小企业提供从设备上云到生产决策智能化的全链条服务。过去的生产决策往往依赖经验驱动，企业在市场变化时会存在滞后反应，而现在通过以销定产的数据驱动模式，长虹已将企业库存周转率提升30%，订单交付周期缩短40%。
为了进一步提升智能化水平，长虹还构建了一套完整的AI中台体系，通过数据加工、知识库服务、智能体应用开发框架、面向AI的能力集管理等AI应用开发等核心模块，支撑多个AI应用在研发、生产、销售、服务等全业务场景的落地，这些应用如今已经成为企业运营的数字神经，支撑着从战略决策到日常运营的各个环节。
通过共性能力输出、业务赋能等方式，长虹AI中台向上服务集团多样化AI应用场景，向下调度Deepseek等私域大模型资源，为长虹AI生态提供AI技术支持。同时，长虹自建的可信数据空间安全管控体系，也能够为AI生态链中的数据安全提供充分保障。
例如在内部运营智能化方面，长虹打造的虹犀智能应用已在长虹OA系统上全面部署，覆盖智能办公、智能经营、智慧供应链和智慧财务等多个领域，形成包括智能问答、智能问数、文档生成和风险预测等一体化解决方案，过去需要几天才能完成的经营分析，现在几分钟就能得到结果。
无数企业的转型经验说明，制造业数字化的真正难点，不在算法，也不在设备，而在组织结构与流程的重构。传统的企业数字化往往是烟囱式的，生产、财务、销售等系统各自独立，数据流动被层层割裂，信息无法形成统一认知与决策闭环，企业看得见数字，却用不出智能。
而长虹的AI中台实质上承担了大脑的角色，将分散的业务节点重新连接起来，实现跨业务单元的智能决策闭环，也让组织结构逐渐扁平化。数据掌握主动权的，不再是层级最高的人，而是最懂业务逻辑和数据的人。这种由AI驱动的组织迁移，或许才是长虹真正的竞争壁垒所在。
“AI + 产品”：从生产工具到创造价值
真正具备创新底色的企业不仅能用好AI，更要造好AI。长虹“AI+”战略的深层意图在于，让AI不仅优化企业如何生产，更重新定义生产什么。
以彩电起家的长虹，早在2023年就发布了全球首个智慧家电AI平台——长虹云帆，并推出全球首台AI TV长虹Q10T MAX，还是最早一批在电视产品中接入DeepSeek的厂商。例如，这台长虹AI TV就支持深度思考与快速响应，不仅挖掘出了新的使用场景，也为电视赋予了更有趣的交互体验。
以电视为起点，长虹“知你所想、懂你情绪”的AI家电产品生态矩阵已经逐步壮大。除AI空调、AI冰箱、AI洗衣机等常规家电之外，长虹还切入机器人赛道，开始研制AI儿童陪伴型机器人，为孩子提供知识教育、情感陪伴、心理安抚等功能，让冰冷的科技产品也能传递温暖的人文关怀。
这就是长虹的AI产品逻辑：既不是简单模仿国外巨头，也不是停留在概念炒作，而是立足中国家庭实际需求，从场景出发，实现智能终端的再造。
不同于云侧AI的算力依赖，端侧AI往往受限于设备体积和功耗，也在很大程度上影响了实时性。为此，长虹爱联自研了AI推理模组，旨在为智能设备植入“超强大脑”，其最大计算能力可达20TOPS INT8，覆盖多个使用场景。以汽车场景为例，涉及驾驶安全数据无须上传到云端，在本地就可以进行实时信号处理，显著提高应对紧急路况的响应速度。
在高端装备国产化的征程上，长虹也展现了技术担当。今年1月，长虹电源自主研制的电池系统上车我国CR450动车组样车。这项突破性技术融合了先进的AI算法和大数据处理能力，可实现对电池系统历史数据的存储、运算、解析、可视化信息输出，更好地进行蓄电池健康管理以及故障预测，从而延长电池的使用寿命。
从“AI+制造”“AI+运营”，到“AI+产品”，长虹“AI+战略”构建了从核心技术到终端应用的完整价值链。在基础层，自主掌控AI芯片、算法等关键技术；在平台层，打造工业互联网“双跨”平台；在应用层，则推出了一系列智能产品解决方案，实现从生产工具化向价值创造的转型。对长虹而言，AI不是锦上添花的工具，而是融入肌理的生产力底座。
制造业未来的竞争，不再取决于产线长度，而是取决于算法精度、数据质量与决策效率。67年的制造底蕴，让长虹拥有深厚的工业基因，而如今，这种基因正被AI重新激活，也重塑了自身的核心能力体系。长虹用AI改造传统制造的神经系统，也让企业具备了动态进化的能力，这或许也正是中国制造从规模优势迈向智能优势的关键一步。
