揭秘：AI人工智能如何重构制造业未来——深度解析应用现状报告！
一、研究背景与主要结论
1.研究背景
当前，全球正迎来人工智能的发展热潮。人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，其应用范围已从消费智能逐步扩展至企业智能领域，带动并创造了更强大的生产力，对包括制造业在内的诸多行业带来了深远影响。在制造业，人工智能应用帮助企业实现产品创新、智能生产、质量控制、智能物流等，进一步提高了生产效率和产品质量，同时降低了运营成本和资源消耗。随着相关技术的快速发展，算法的持续优化和算力的不断提升，为人工智能技术在制造业的应用开辟了更广阔的空间。
为进一步了解人工智能技术在中国制造企业中的应用现状以及未来规划情况，e-worksResearch在2024年针对国内制造企业开展了两次调研，共收集了364家企业的线上调查问卷。e-works在调研过程中发现，虽然人工智能受到了广泛的关注，但是很多企业人员对人工智能技术的理解存在一定偏差。本报告将尽量遵循客观、全面、深入的原则，梳理中国制造企业的人工智能应用概况，包括人工智能在制造业企业的应用场景，产生的影响和预期的效益。同时，本报告也将探讨人工智能项目落地的挑战，为制造企业推动人工智能应用提出应对策略和建议。此外，e-works也期待为政府部门、研究机构、行业从业者等更好地了解制造业的人工智能应用提供参考。
2.主要结论
本次调研呈现的主要结论如下：
Al重要性显现但企业准备不足，组织能力建设滞后。企业普遍认为Al技术对其未来发展将产生影响。然而，绝大多数企业并没有为此做好准备，普遍对AI的认知不足，并缺乏专业的人才团队、培训计划，尚不具备AI应用所需的技能。
企业AI应用主要集中在生产制造、质量管控和研发设计环节，未来有望多点开花。质量控制与缺陷检测、产品辅助设计、生产工艺优化、生产排程与调度是当前AI渗透率较高的应用场景。
Al在制造业的应用处于探索阶段，当前应用模式、算法、模型等呈现多样化特点。企业选择了不同的应用模式推动A项目落地。GoogleTensorFlow、百度飞桨PaddlePaddle、华为昇思MindSpore等多个开源框架得到运用，同时监督学习、非监督学习等多种算法获得应用。
生成式Al应用已经渗透到制造企业，应用前景被看好。已有调研企业表示对生成式AI技术正在试点、实施、运营和优化。企业普遍对生成式AI在制造业的应用持乐观态度，但目前生成式Al在制造业的应用仍处于探索阶段。
认知不足和技能缺乏是当前企业推进Al应用的最大挑战。企业认为其推进Al应用的最大挑战是缺乏专业的Al人才和技能，其次是对AI技术的理解和认知不足。
企业推进AI应用的首要期望为降本增效和提升生产力。调研企业希望通过AI应用进一步提高效率和生产力、降低成本，其次是提升现有产品和服务，以及增强企业创新能力。
