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微信本文原載于《哈佛商業(yè)評論》，經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載
在企業(yè)的成長過程中，真正考驗(yàn)管理層判斷力的，往往不是是否能夠?qū)崿F(xiàn)增長，而是在業(yè)務(wù)規(guī)模、復(fù)雜度與不確定性同步上升時，如何做出關(guān)鍵選擇。
TCL光伏科技的AI轉(zhuǎn)型，正是在這樣的背景下展開。隨著分布式光伏業(yè)務(wù)快速擴(kuò)展，項(xiàng)目數(shù)量、區(qū)域覆蓋范圍和運(yùn)營復(fù)雜度顯著提升，審核、設(shè)計(jì)與運(yùn)維等核心環(huán)節(jié)對人工和經(jīng)驗(yàn)的依賴不斷加深。在效率、成本與風(fēng)險管理要求同步提高的情況下，公司并未僅通過局部流程優(yōu)化來應(yīng)對，而是選擇將人工智能引入到核心業(yè)務(wù)流程中，作為一次圍繞組織與流程展開的系統(tǒng)性調(diào)整起點(diǎn)。
這一轉(zhuǎn)型不以技術(shù)試點(diǎn)為目標(biāo)，而是從業(yè)務(wù)最關(guān)鍵、最具約束性的環(huán)節(jié)切入。TCL光伏科技選擇以AI“智能質(zhì)檢”為落地點(diǎn)，通過重構(gòu)審核流程、設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)同機(jī)制，讓AI逐步參與并承擔(dān)業(yè)務(wù)判斷職責(zé)。在此過程中，企業(yè)不僅需要解決技術(shù)落地問題，也需要應(yīng)對組織調(diào)整、流程重塑以及責(zé)任邊界變化帶來的管理挑戰(zhàn)。
本案例展示了一家新能源企業(yè)在業(yè)務(wù)快速成長階段，如何圍繞核心業(yè)務(wù)能力推進(jìn)AI落地，并在效率提升與風(fēng)險控制之間尋求平衡。案例為管理者提供了一個可討論的現(xiàn)實(shí)情境：企業(yè)應(yīng)從哪里開始AI轉(zhuǎn)型，如何讓技術(shù)真正進(jìn)入生產(chǎn)體系并形成可持續(xù)能力。
關(guān)鍵詞：AI 新能源
規(guī)模躍遷帶來的新考驗(yàn)
TCL光伏科技成立于2022年，是TCL在新能源領(lǐng)域的重要布局之一。依托TCL在制造、供應(yīng)鏈與產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面的長期積累，公司從一開始就以分布式光伏為切入點(diǎn)，圍繞工商業(yè)光伏、戶用光伏、海外業(yè)務(wù)、運(yùn)維服務(wù)以及電碳業(yè)務(wù)，逐步搭建起覆蓋多個場景的業(yè)務(wù)矩陣。
在成立初期，公司的重點(diǎn)放在能力搭建與業(yè)務(wù)跑通上。隨著團(tuán)隊(duì)、渠道和工程能力逐步完善，業(yè)務(wù)開始進(jìn)入快速擴(kuò)展階段。根據(jù)公司披露的數(shù)據(jù)，2022年至2025年間，TCL光伏科技的營收規(guī)模從約6億元增長至約200億元，經(jīng)營現(xiàn)金流持續(xù)改善，業(yè)務(wù)體量在短時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了跨越式提升。在戶用光伏領(lǐng)域，已占據(jù)國內(nèi)市場份額約20%，并在多個區(qū)域形成規(guī)模化布局。
真正推動業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的，是2023年之后分布式光伏市場的迅速放量。這一階段，行業(yè)整體進(jìn)入以速度和覆蓋范圍為核心特征的擴(kuò)展期。TCL光伏科技在這一年集中資源推進(jìn)展業(yè)，快速拓展區(qū)域布局。數(shù)據(jù)顯示，2023年公司國內(nèi)戶用光伏裝機(jī)滲透率約11%，實(shí)現(xiàn)收入約58億元，裝機(jī)量達(dá)到1.8GW，展業(yè)區(qū)域從年初的6省1市擴(kuò)展至年底的19省1市，業(yè)務(wù)規(guī)模和復(fù)雜度同步上升。
隨著業(yè)務(wù)體量擴(kuò)大，一些新的管理要求逐漸顯現(xiàn)。
首先，是業(yè)務(wù)規(guī)模與組織運(yùn)行之間的匹配問題。在分布式光伏業(yè)務(wù)中，項(xiàng)目高度分散，審核、設(shè)計(jì)、運(yùn)維等環(huán)節(jié)長期依賴人工判斷。一個項(xiàng)目從前期踏勘到最終并網(wǎng)，往往涉及上百項(xiàng)判斷與確認(rèn)。隨著項(xiàng)目數(shù)量和區(qū)域數(shù)量同步增長，組織內(nèi)部對效率、一致性和協(xié)同能力的要求明顯提高。
其次，是流程復(fù)雜度的快速上升。不同區(qū)域在屋頂結(jié)構(gòu)、并網(wǎng)條件、政策要求等方面差異顯著，大量資料以非結(jié)構(gòu)化形式存在，包括圖紙、照片和各類證明文件。這些差異在業(yè)務(wù)規(guī)模較小時尚可通過經(jīng)驗(yàn)消化，但在規(guī)模化擴(kuò)展后，對流程標(biāo)準(zhǔn)化和系統(tǒng)化提出了更高要求。
再次，是外部環(huán)境變化對運(yùn)營能力提出的新要求。進(jìn)入2024年后，分布式光伏在并網(wǎng)消納、電價機(jī)制和市場化交易等方面的規(guī)則逐步明晰。公司開始調(diào)整區(qū)域選擇邏輯，不再單純以光照條件為主要依據(jù)，而是更多結(jié)合電價水平、消納能力和資產(chǎn)質(zhì)量等因素，對業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)公司披露的數(shù)據(jù)，2024年下半年，一類優(yōu)質(zhì)區(qū)域在整體布局中的占比已提升至約50%，在西南、華南等區(qū)域逐步建立起領(lǐng)先優(yōu)勢。
與此同時，政策環(huán)境也在持續(xù)演進(jìn)。隨著2025年相關(guān)政策文件落地，分布式光伏全面進(jìn)入市場化交易階段，電價波動和收益預(yù)測能力成為影響項(xiàng)目質(zhì)量的重要變量。對此，TCL光伏科技提高了風(fēng)險撥備比例，將安全墊從約10%提升至30%以上，并強(qiáng)化電力交易和電碳業(yè)務(wù)能力，以支持項(xiàng)目的全生命周期運(yùn)營。
正是在這一階段，管理層開始更加系統(tǒng)性地審視一個問題：在業(yè)務(wù)持續(xù)擴(kuò)展、外部規(guī)則不斷變化的背景下，企業(yè)需要怎樣的運(yùn)營能力，才能在規(guī)模、效率與風(fēng)險之間保持平衡。這也為后續(xù)圍繞流程、系統(tǒng)與AI能力的調(diào)整，提供了現(xiàn)實(shí)背景。
把AI放進(jìn)整體經(jīng)營策略中
隨著業(yè)務(wù)規(guī)模和業(yè)務(wù)類型的持續(xù)擴(kuò)展，TCL光伏科技在經(jīng)營中逐步明確了一個方向：未來的增長，必須建立在更高效率和更強(qiáng)運(yùn)營能力的基礎(chǔ)之上。圍繞這一目標(biāo)，公司提出了“刀刃向內(nèi)、變革突破”的整體策略，將降成本、提效率和高質(zhì)量規(guī)模增長作為核心抓手。
在這一戰(zhàn)略框架中，人工智能并非一個獨(dú)立的技術(shù)項(xiàng)目，而是被視為支撐上述目標(biāo)的重要基礎(chǔ)能力。管理層并未將AI簡單理解為自動化工具，而是將其放在全業(yè)務(wù)鏈條中進(jìn)行系統(tǒng)性部署，用以提升運(yùn)營效率、強(qiáng)化風(fēng)險識別能力，并支撐更加精細(xì)化的管理決策。
具體來看，AI能力被持續(xù)引入到多個關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景中。在前端展業(yè)和設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，通過AI智能審核和自動化設(shè)計(jì)，減少人工重復(fù)判斷，提高方案生成和審核效率；在運(yùn)維環(huán)節(jié)，自研的“巡天”數(shù)智化運(yùn)維平臺結(jié)合無人機(jī)巡檢與AI識別能力，實(shí)現(xiàn)對電站運(yùn)行狀態(tài)的持續(xù)監(jiān)測和故障預(yù)警，提升運(yùn)維響應(yīng)的及時性和準(zhǔn)確性；在電碳交易領(lǐng)域，AI被用于綠證審核、碳減排量核算以及電力交易相關(guān)的數(shù)據(jù)校驗(yàn)，支撐“發(fā)電—綠證—碳交易”鏈條的自動化運(yùn)行；在家庭能源場景中，AI能力還被進(jìn)一步延展，與TCL智能終端協(xié)同，根據(jù)電價波動自動調(diào)節(jié)用電與儲能策略，幫助用戶優(yōu)化能源使用結(jié)構(gòu)。
在系統(tǒng)層面，TCL光伏科技也在持續(xù)優(yōu)化“極光”“逐光”等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打通從營銷、開發(fā)、資產(chǎn)形成到租后管理的全流程數(shù)據(jù)，并逐步接入外部行業(yè)數(shù)據(jù)，提升事前預(yù)測和風(fēng)險管理能力。通過將數(shù)據(jù)能力前置，企業(yè)希望在項(xiàng)目選擇、方案設(shè)計(jì)和資產(chǎn)運(yùn)營等關(guān)鍵決策環(huán)節(jié)，減少對經(jīng)驗(yàn)判斷的依賴，提高整體決策質(zhì)量。
TCL光伏科技總經(jīng)理何雁飚強(qiáng)調(diào)，AI轉(zhuǎn)型的目標(biāo)并不在于覆蓋多少技術(shù)場景，而在于是否真正服務(wù)于業(yè)務(wù)效率和資產(chǎn)質(zhì)量的提升。因此，AI應(yīng)用始終圍繞“提效、降本、提質(zhì)”展開，與公司既有的數(shù)字化基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致。
因此，TCL光伏科技的AI用例的選擇并非追求全面鋪開，而是聚焦于“變革潛力”與“AI能力成熟度”高度重合的領(lǐng)域。審核等人力密集、與業(yè)務(wù)規(guī)模高度相關(guān)的環(huán)節(jié)，既是效率提升的關(guān)鍵約束點(diǎn)，也具備較高的技術(shù)可行性。
正是在這樣的整體部署思路之下，TCL光伏科技選擇從最具約束性的核心流程入手，推動AI逐步進(jìn)入生產(chǎn)體系。這一選擇，也為后續(xù)以智能質(zhì)檢為代表的具體落地實(shí)踐，奠定了清晰的戰(zhàn)略基礎(chǔ)。
高變革潛力場景中的AI落地
在明確將AI作為系統(tǒng)性能力加以部署之后，TCL光伏科技回答的第一個問題就是：從哪個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)率先落地，才能在可控風(fēng)險下，盡快形成實(shí)際價值。在何雁飚看來，這樣的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)必須具備2個先決條件：
1、是否存在足夠明確且迫切的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
在何雁飚看來，真正值得優(yōu)先投入AI的場景，往往并不是看起來最先進(jìn)的地方，而是那些已經(jīng)明顯制約效率的環(huán)節(jié)——要么流程效率偏低，要么必須不斷通過增加人力才能支撐業(yè)務(wù)推進(jìn)。如果這些痛點(diǎn)得不到解決，后續(xù)的規(guī)模擴(kuò)展和能力建設(shè)都會受到牽制；而一旦在這些關(guān)鍵位置取得突破，AI的進(jìn)一步推廣反而會變得順理成章。
2、是否能夠在真實(shí)業(yè)務(wù)中快速形成驗(yàn)證閉環(huán)
作為一家仍處于快速成長階段的企業(yè)，TCL光伏科技需要在邊打仗、邊建能力的過程中不斷校準(zhǔn)方向。何雁飚并不希望AI項(xiàng)目停留在長期試點(diǎn)或概念驗(yàn)證層面，而是要求其能夠在較短周期內(nèi)給出清晰、可感知的結(jié)果，用以判斷AI是否真的有效。這種可驗(yàn)證性，既體現(xiàn)在效率或成本上的改善，也體現(xiàn)在模型是否能夠在業(yè)務(wù)場景中持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。
在這樣的標(biāo)準(zhǔn)下，質(zhì)檢環(huán)節(jié)成為TCL光伏科技關(guān)注的重點(diǎn)。
要在分布式光伏這樣一個高度分散、周期較長的市場中持續(xù)勝出，關(guān)鍵在于能否更高效地整合資源，并向客戶提供穩(wěn)定的解決方案。在這一業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)下，審核環(huán)節(jié)成為影響整體效率與體驗(yàn)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，處在連接前端展業(yè)與后端交付的樞紐位置，牽動著后續(xù)施工、結(jié)算和資金回籠等環(huán)節(jié)。TCL光伏科技在業(yè)務(wù)中逐步形成的“T+5極速結(jié)算”等優(yōu)勢，很大程度上依賴于前端審核的穩(wěn)定性和一致性。一旦審核成為瓶頸，后端效率和客戶體驗(yàn)都會受到連鎖影響。
然而，一個項(xiàng)目往往需要對大量資料進(jìn)行核驗(yàn)，涵蓋屋頂結(jié)構(gòu)、安全規(guī)范、設(shè)計(jì)合規(guī)、用戶資質(zhì)等多個維度。審核工作長期高度依賴人工，審單環(huán)節(jié)耗時長、負(fù)荷高，業(yè)務(wù)量的增長很容易線性轉(zhuǎn)化為人力投入。同時，不同區(qū)域、不同人員之間的判斷尺度存在差異，也可能影響項(xiàng)目推進(jìn)節(jié)奏與落地確定性。
因此，在流程設(shè)計(jì)上，TCL光伏科技并未試圖用AI直接替代人工，而是確立了“先讓AI參與工作，再逐步承擔(dān)責(zé)任”的原則。原本由人工順序完成的審核流程，被拆解為多個可并行處理的要素模塊：文字類信息交由OCR模型提取，圖片和公章等視覺要素由專門的圖像模型識別，復(fù)雜邏輯判斷則交由大語言模型處理，再由系統(tǒng)進(jìn)行綜合判斷。初期階段，AI承擔(dān)前置初審角色，人工進(jìn)行后置復(fù)核，為業(yè)務(wù)安全和模型學(xué)習(xí)保留緩沖空間。
從結(jié)果來看，智能質(zhì)檢項(xiàng)目的推進(jìn)節(jié)奏基本符合預(yù)期。2025年8至9月，項(xiàng)目完成生產(chǎn)環(huán)境下的穩(wěn)定性測試，部分審核要素實(shí)現(xiàn)了約20%的成本節(jié)降；10月起，在通過大規(guī)模壓力測試后，部分環(huán)節(jié)開始向AI初審、人工后置抽檢轉(zhuǎn)變。2025年底有約33%的審核要素實(shí)現(xiàn)人工后置質(zhì)檢，預(yù)計(jì)這一比例將進(jìn)一步提升，整體成本節(jié)降幅度達(dá)到10%—15%。未來，對于AI尚不能完全替代的部分，也將通過AI篩選與輔助，減少人工信息瀏覽量，進(jìn)一步放大效率提升效果。
正是在這一持續(xù)打磨的過程中，AI逐漸從單一工具，演變?yōu)閷徍肆鞒讨胁豢苫蛉钡囊徊糠帧?/span>
讓AI做事，讓人做判斷
在TCL光伏科技看來，AI轉(zhuǎn)型從一開始就不僅是技術(shù)升級，而是一場圍繞組織能力和管理方式展開的系統(tǒng)性重塑。真正的挑戰(zhàn)，在于當(dāng)AI進(jìn)入業(yè)務(wù)流程后，組織是否能夠隨之調(diào)整，并把技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的經(jīng)營能力。
隨著審核、設(shè)計(jì)和運(yùn)維等環(huán)節(jié)逐步引入AI，原有以人工判斷為核心的流程被重構(gòu)，崗位職責(zé)也隨之發(fā)生變化。這一變化不可避免地帶來不確定感。一部分員工會擔(dān)心，AI是否會削弱自身價值；在AI與人工共同參與判斷的情況下，一旦出現(xiàn)誤判，責(zé)任如何界定，也成為管理層必須正面回應(yīng)的問題。
對此，TCL光伏科技采取了一套相對克制、但執(zhí)行堅(jiān)決的應(yīng)對方式。管理層明確將AI定位為承擔(dān)“重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化”工作的工具，而人工則更多聚焦于“高價值、創(chuàng)造性”的任務(wù)。這一分工并不是簡單的崗位替代，而是對工作內(nèi)容的重新拆解。例如，原本需要反復(fù)進(jìn)行規(guī)則判斷的設(shè)計(jì)審核崗位，逐步將精力轉(zhuǎn)向復(fù)雜問題協(xié)調(diào)、規(guī)則優(yōu)化以及參與模型訓(xùn)練等更高附加值的工作。同時，通過有針對性的培訓(xùn)，引導(dǎo)員工從“會使用AI工具”，逐步轉(zhuǎn)向“能夠理解并優(yōu)化AI判斷邏輯”，幫助團(tuán)隊(duì)完成能力遷移。
在能力要求上，公司開始對不同角色提出新的共性標(biāo)準(zhǔn)：一線業(yè)務(wù)人員需要具備AI工具應(yīng)用能力和基本的數(shù)據(jù)理解能力，能夠基于AI輸出與客戶溝通方案與收益；技術(shù)人員則被要求更深入理解業(yè)務(wù)場景，而不僅停留在算法層面；管理者則需要具備AI戰(zhàn)略落地能力，在效率提升與風(fēng)險控制之間做出取舍，并協(xié)調(diào)跨部門資源。
在制度層面，TCL光伏科技也在逐步將AI應(yīng)用成效納入管理考核之中，關(guān)注技術(shù)是否真正解決了業(yè)務(wù)問題。同時，公司鼓勵一線團(tuán)隊(duì)主動提出需求，技術(shù)團(tuán)隊(duì)快速響應(yīng)，并在資源配置上堅(jiān)持“戰(zhàn)場在哪里，資源就在哪里；誰創(chuàng)造價值，誰分享價值”的原則，以強(qiáng)化正向激勵。
從外部視角看，這一做法體現(xiàn)了較為清晰的組織變革邏輯。成鑫指出，AI轉(zhuǎn)型往往需要高層持續(xù)推動，通過明確目標(biāo)、打破資源壁壘來保證方向不被稀釋；在組織形態(tài)上，應(yīng)通過跨部門專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與技術(shù)的深度協(xié)同；同時，還需要建立快速迭代機(jī)制，將AI用例的階段性成果通過流程、組織和人才體系固化下來。
TCL光伏科技的AI轉(zhuǎn)型，并不是一個關(guān)于技術(shù)領(lǐng)先的故事，而是一個關(guān)于在高度不確定的經(jīng)營環(huán)境中，管理層如何做出選擇、組織如何進(jìn)行調(diào)整與進(jìn)化的過程。當(dāng)增長不再只是規(guī)模問題，而越來越多地取決于效率、風(fēng)險控制和資產(chǎn)運(yùn)營能力時，TCL光伏科技選擇從業(yè)務(wù)最關(guān)鍵、也最具約束性的環(huán)節(jié)入手，讓AI真正進(jìn)入生產(chǎn)體系，并通過流程和組織調(diào)整，將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的運(yùn)營能力。
向前看，未來三到五年，分布式光伏行業(yè)的競爭邏輯仍將持續(xù)演化。分布式場景占比提升、電碳協(xié)同深化、海外市場本土化競爭加劇，以及存量電站運(yùn)維與電力交易價值的上升，都在推動行業(yè)從“裝機(jī)導(dǎo)向”走向“運(yùn)營導(dǎo)向”。在這一過程中，數(shù)字化和人工智能不再只是效率工具，而正在成為支撐精細(xì)化運(yùn)營、資產(chǎn)價值管理和復(fù)雜決策的基礎(chǔ)能力。
正因如此，AI轉(zhuǎn)型也不再是一次性的技術(shù)部署，而是一項(xiàng)需要持續(xù)迭代的長期工程。AI能否真正持續(xù)創(chuàng)造價值，取決于企業(yè)是否能夠持續(xù)將其嵌入業(yè)務(wù)流程、組織協(xié)同和管理機(jī)制之中。
AI改寫商業(yè)的進(jìn)程中，留給企業(yè)的問題，早不止于“是否要進(jìn)行AI轉(zhuǎn)型”，而在于：當(dāng)行業(yè)逐步進(jìn)入以運(yùn)營效率和風(fēng)險管理為核心的競爭階段，你是否已經(jīng)識別出最具變革潛力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)？在資源有限、風(fēng)險真實(shí)存在的情況下，你又能否像TCL光伏科技一樣，讓AI從核心流程開始，逐步演變?yōu)榻M織的一部分，而不是停留在工具層面？