毕马威于2025年发布了一份名为《智能制造：以人工智能驱动转型并创造价值》的报告，聚焦于人工智能（AI）对制造业的变革。报告结合了调研数据与实际案例，为制造企业进行AI转型提供了框架和建议。调研结果显示，制造业中AI的应用呈现出差异化的发展态势。有93%的企业认为拥抱AI能够建立竞争优势。其中，74%的企业引入了机器学习配资查询网站，72%实施了预测分析，67%使用了智能体。此外，74%的企业将AI系统融入产品服务开发，96%的企业实现了运营效率的提升，45%的企业改善了财务状况，其中62%的企业投资回报率超过10%。然而，在扩展AI应用的过程中，企业面临着诸多挑战。56%的企业遇到数据问题，如数据孤岛和质量差异等；40%的企业存在员工技能不足或抵制变革的情况；30%的企业受到技能缺口的制约。同时，76%的企业由于技术快速演变而对大规模投资持谨慎态度，67%的企业面临股东要求快速回报的压力。在预算方面，仅36%的企业AI预算占IT总预算的10%以上，但77%的企业计划在未来12个月内提高这一占比，其中71%的企业预计增幅将超过10%。
报告提出AI转型三阶段框架及关键举措
报告提出了一个AI转型的三阶段框架。在第一阶段“赋能”中，企业需要任命高管来确定AI战略，开展跨职能的试点方案，利用云平台和预训练模型，并培养员工的AI素养。在这个阶段，AI可以实现预测性维护以减少停机时间，利用计算机视觉进行缺陷检测，以及优化供应链预测。例如，某英国消费品企业借助AI优化生产重量，并部署数字孪生技术来预测设备故障。第二阶段“融合”要求高层统筹变革，将AI融入核心价值流，如智能生产和供应链等，打破数据孤岛，扩展生态合作，并大规模部署智能体。AI将深度整合多模态数据，基础设施也将向混合模型发展。例如，某中国制造企业利用AI检测产品缺陷并实时监控设备，某全球能源企业则利用AI快速筛选光伏供应商。第三阶段“演进”中，企业将转型为互联生态的统筹者，AI将与量子计算等技术融合，构建自优化的供应链和循环制造生态，推动“产品即服务”的模式。例如，可以打造AI驱动的跨行业工业网络，动态调节生产与能源消耗。为了成功实现转型，企业需要采取四大关键举措：一是制定与企业核心竞争力相契合的AI战略，优先考虑高价值的用例；二是在初期建立信任，实施可解释的AI，并开展偏见审计；三是打造可持续的技术和数据基础设施，推进系统现代化，统一数据标准；四是构建一种以AI提升人类潜能的文化，培训员工，鼓励跨领域合作。
展开剩余81%中国制造业AI市场增长潜力大但面临挑战
中国制造业的AI市场增长潜力巨大。2024年，智能制造装备市场规模达到了3.6万亿元，2020 - 2024年的复合年均增长率为11.5%。政策也持续支持“人工智能 + 制造”的发展。然而，中国制造业在AI应用方面也面临着一些挑战，如技术的复制性较差、场景落地困难等。案例显示，某中国AI科技公司推出了智能工业机器人等产品，使得钢包清理效率提升了3倍，并实现了24小时的智能调度。毕马威可以从战略制定、合规保障、员工赋能、基础设施构建等四个方面，为制造企业的AI转型提供支持。
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