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全球行業(yè)技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)TE Connectivity（以下簡(jiǎn)稱“TE”）發(fā)布了2024年《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》。TE對(duì)來(lái)自中國(guó)、德國(guó)、印度、日本和美國(guó)多個(gè)行業(yè)的1000名受訪者進(jìn)行了調(diào)研。并基于調(diào)研結(jié)果，TE發(fā)布了第二份關(guān)于探究創(chuàng)新現(xiàn)狀的年度報(bào)告。

報(bào)告從世界各地工程師和高管的角度，審視了AI作為目前推動(dòng)創(chuàng)新和發(fā)展最有效的工具，是如何被企業(yè)員工認(rèn)知的。而企業(yè)中不同角色的員工，對(duì)AI不同的態(tài)度，決定了企業(yè)要如何有效率地推進(jìn)AI化改造。

報(bào)告亮點(diǎn)

盡管AI仍是一項(xiàng)新興技術(shù)，但它已迅速成為技術(shù)企業(yè)的聚焦點(diǎn)。報(bào)告的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，70%的工程師和78%的高管將 AI列為他們未來(lái)三年的投資重點(diǎn)之一，得分高于可再生能源和數(shù)據(jù)連接等其他技術(shù)。

報(bào)告截圖

為了盡可能擴(kuò)大這些投資的影響，企業(yè)必須制定明確的AI整合戰(zhàn)略。成功的戰(zhàn)略將包括：工程師和高管在實(shí)施AI的職責(zé)分工上達(dá)成共識(shí)，以及安排有針對(duì)性的培訓(xùn)和技能提升計(jì)劃，以培養(yǎng)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)的AI技能。

遵循這種戰(zhàn)略的企業(yè)更有可能在其創(chuàng)新實(shí)踐中，獲得AI優(yōu)勢(shì) 。那些難以在工程師和高管之間達(dá)成共識(shí)，或未能投資于所需培訓(xùn)的企業(yè)，可能會(huì)落后于同行。

此次調(diào)研結(jié)果表明高管和工程師在實(shí)施AI方面存在分歧。四分之三的高管認(rèn)為，工程師應(yīng)當(dāng)負(fù)責(zé)推動(dòng)AI的實(shí)施；然而，68%的工程師希望領(lǐng)導(dǎo)層能夠制定一個(gè)更明確的實(shí)施計(jì)劃。

報(bào)告截圖

中國(guó)市場(chǎng)的受訪者對(duì)于在企業(yè)內(nèi)整合AI尤為樂(lè)觀，并且了解AI將帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 。但同時(shí)，中國(guó)工程師也更為擔(dān)憂所在企業(yè)能否負(fù)責(zé)任地使用AI。

報(bào)告截圖

這兩個(gè)群體中有超過(guò) 80% 的人表示，他們對(duì)自己將 AI 整合到企業(yè)中的能力表示樂(lè)觀。工程師和高管們也一致認(rèn)為，加快 AI 的采用將有明顯益處，例如提高效率和生產(chǎn)力、提升數(shù)據(jù)分析和增強(qiáng)決策能力，從而提高他們的創(chuàng)新能力。

然而，由于年齡和地理位置不同，大家的樂(lè)觀程度也不同。在全球范圍內(nèi)，84%的年輕工程師（Z世代和千禧一代）對(duì)企業(yè)內(nèi)AI整合表示樂(lè)觀，而這一點(diǎn)上， 僅有74%的X世代和嬰兒潮一代工程師表示樂(lè)觀。

在報(bào)告調(diào)研的國(guó)家中，中國(guó)的工程師和高管對(duì)將AI整合到其企業(yè)中最有信心（中國(guó)受訪者-90%vs.全球受訪者 -70%）。然而，中國(guó)工程師也更擔(dān)心AI會(huì)取代他們的工作（中國(guó)工程師-45%vs. 全球受訪者-26% ）。

另一方面，只有57%的德國(guó)工程師和高管對(duì)他們整合AI的能力非常有信心。日本和美國(guó)的受訪者對(duì)自身能力有信心的比例也低于全球平均水平-70%。

中國(guó)市場(chǎng)是對(duì)AI整合到企業(yè)當(dāng)中，最為有信心的一個(gè)國(guó)家。中國(guó)的工程師較全球的水平來(lái)講，他們更加認(rèn)為AI對(duì)他們的職業(yè)發(fā)展來(lái)講是一種非常有助力的一項(xiàng)技能，這個(gè)比例達(dá)到了88%，而全球大概是76%左右。

雖然中國(guó)的工程師跟高管對(duì)于AI技術(shù)最為樂(lè)觀，但同時(shí)相較于全球的水平來(lái)講，他們也是顧慮最多的。

報(bào)告截圖

可以看到兩個(gè)很有趣的百分比，一個(gè)是中國(guó)的工程師有45%擔(dān)心自己的工作會(huì)被AI所取代，全球范圍內(nèi)這個(gè)比例只有26%。而且，中國(guó)的工程師也較之全球的水平，更加擔(dān)憂自己的企業(yè)能不能負(fù)責(zé)任的去應(yīng)用AI的技術(shù)。

參與調(diào)查的工程師和高管們對(duì)AI未來(lái)的發(fā)展之路都有明確的認(rèn)識(shí)。他們都認(rèn)為，開(kāi)展與AI相關(guān)的培訓(xùn)和技能提升活動(dòng)，有助于克服技術(shù)挑戰(zhàn)，反之會(huì)減慢實(shí)施速度。

報(bào)告截圖

鑒于人們普遍認(rèn)為AI將很快成為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。這兩個(gè)群體中79%的受訪者還希望在未來(lái)三年加大對(duì)AI培訓(xùn)的投資。安排這些培訓(xùn)計(jì)劃的企業(yè)，將能夠更好地利用AI的潛力加速創(chuàng)新。未能進(jìn)行這些投資的企業(yè)，可能會(huì)失去工程人才并落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

AI創(chuàng)建了全新的工作崗位（如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師或數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理），以實(shí)施和維護(hù)AI解決方案。現(xiàn)有崗位必須不斷發(fā)展升級(jí)，以納入AI商業(yè)模式帶來(lái)的新內(nèi)容，從而推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

采用創(chuàng)新技術(shù)有助于推動(dòng)企業(yè)取得成功。然而，當(dāng)面對(duì)一系列新興技術(shù)時(shí)，受訪者認(rèn)為AI是所在企業(yè)最未準(zhǔn)備好整合到企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的兩項(xiàng)技術(shù)之一。

AI的快速發(fā)展使許多工程師和高管覺(jué)得他們的現(xiàn)有技能落后了。這兩個(gè)群體都認(rèn)為缺乏內(nèi)部AI知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)是他們難以整合的原因。

企業(yè)認(rèn)為最未準(zhǔn)備好進(jìn)行整合的另一項(xiàng)技術(shù)——3D 打印，與 AI相比，其很多年前就已有可行的商業(yè)選擇。鑒于 AI 在改變創(chuàng)新過(guò)程方面的重要性，企業(yè)內(nèi)整合AI是否會(huì)像3D打印一樣，在多年后仍然是企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，讓我們拭目以待。

報(bào)告截圖

TE在可持續(xù)發(fā)展和AI領(lǐng)域已投入了大量的資源，我們知道其他公司也是如此。我們想要探究這兩大趨勢(shì)如何影響創(chuàng)新的過(guò)程，以及創(chuàng)新如何反過(guò)來(lái)推動(dòng)這兩者向前發(fā)展。我們發(fā)現(xiàn)，制定公司目標(biāo)的管理者和負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的工程師們都仍需努力協(xié)同達(dá)成共識(shí)，才能成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。”

作為連接和傳感領(lǐng)域全球領(lǐng)先的企業(yè)，TE也不斷在企業(yè)中加強(qiáng)AI技術(shù)的落地和實(shí)踐。

在多年前，TE就提出了TEOA（TE運(yùn)營(yíng)優(yōu)勢(shì)）的概念，即在生產(chǎn)制造的數(shù)據(jù)采集、反饋、管控及質(zhì)量管理等方面，通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)形成企業(yè)優(yōu)勢(shì)。AI技術(shù)的發(fā)展增強(qiáng)了這些技術(shù)的應(yīng)用，使TE能夠數(shù)字化地掌握每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)及產(chǎn)品測(cè)試的質(zhì)量數(shù)據(jù)。

一旦出現(xiàn)問(wèn)題，無(wú)需到現(xiàn)場(chǎng)即可查看。這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集是傳統(tǒng)人工無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，過(guò)去依賴紙質(zhì)記錄，效率極低。如今，每個(gè)工廠都在推行數(shù)據(jù)采集活動(dòng)，并將其作為星級(jí)評(píng)級(jí)的一部分。

在數(shù)據(jù)采集完成后，生產(chǎn)用料的添加和調(diào)整最好實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，從而確保生產(chǎn)工藝穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量有保障。此外，物流運(yùn)輸方面，以前依賴人工和叉車，如今許多工廠已經(jīng)使用機(jī)器人和AGV（Automated Guided Vehicle）。這些設(shè)備能夠自動(dòng)運(yùn)輸貨物，并通過(guò)二維碼識(shí)別確保準(zhǔn)確性和效率，避免人工操作中的錯(cuò)誤。