中小工厂上AI，智能体该自建、买平台还是外包？一张决策表说清
最近走访工厂，被老板问得最多的一个问题不是"AI 能干什么"，而是"我想上，但该自己搞、买现成的、还是找人做？"
这个问题问对了。很多工厂卡住，不是卡在"要不要做"，是卡在"用哪种方式做"——选错路径，要么钱白烧，要么半年没动静。下面把三条路摊开讲，最后给一张决策表，你照着对号入座。
一、三条路分别是什么
1. 自建（自己招人搭）
就是厂里招算法/开发，或者老板自己学，用 LangChain、Dify、Coze 这类工具从零搭智能体。
优点：完全可控，数据不出厂，后续想怎么改怎么改。
缺点：招人难、贵、周期长。一个能打的 AI 工程师月薪两万起步，还不一定愿意来工厂。没半年出不了活。
2. 买平台（SaaS 租用）
直接用市面上的制造业 AI 平台，按场景买模块（质检、排产、报价、客服），账号一开就能用。
优点：上线快，一周到一个月，不用养人，按效果付费。
缺点：数据在云端（敏感工艺要问清合规），功能受平台限制，换平台成本高。
3. 外包（找服务商定制）
找一家 AI 公司，按你的产线定制开发一套。
优点：专人给你做，能贴合你的实际流程。
缺点：水最深。报价从几万到上百万都有，交付质量看运气，很多"定制"其实是套模板。
二、一张表说清差异
| 维度 | 自建 | 买平台 | 外包 |
|---|---|---|---|
| 成本 | 高（养团队） | 低~中（订阅） | 中~高（一次性） |
| 上线周期 | 3~6 个月 | 1 周~1 月 | 1~3 月 |
| 技术门槛 | 最高 | 最低 | 低（你只提需求） |
| 数据可控 | 最强 | 一般（看合规） | 看合同 |
| 适合规模 | 大厂/有 IT 部 | 中小厂首选 | 有预算的中厂 |
| 最大风险 | 招不到人、烂尾 | 功能不够用 | 被套模板、交付不符 |
三、怎么选：看两件事
第一看规模。50 人以下的小厂，别想自建，直接买平台或先用低代码工具（Dify、Coze）自己拖一个简单流程试试水。200 人以上的厂，如果有 IT 部门，可以自建核心模块、外围用平台补。
第二看场景。高频、重复、有现成数据的场景（报价单生成、设备停机预警、质检记录整理），买平台最划算，见效快。核心工艺、涉密流程，才值得考虑自建或深度定制。
四、不管选哪条，第一步都一样
别一上来就想"做个大模型"。先在你厂里找一条：每天有人在重复做、又费时、数据还齐的流程。把它用 AI 智能体自动化掉，跑通一个，再复制下一个。
我见过最快的落地：一家做钣金的厂，先把"客户发来的图纸转报价单"用智能体自动化，原来业务员半天出一单，现在十分钟。没招人、没买贵平台，就用现成工具拖了一个流程。
五、写在最后
路径没有绝对好坏，只有合不合适。中小工厂最该避的坑，是听别人说"要自建"就招团队，或者听服务商说"全包"就签大单。
先从小场景跑通，用结果说话，再决定加码——这是最稳的打法。