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连接和传感领域的全球行业技术领先企业TE Connectivity（以下简称“TE”）发布了2024年《行业技术指数》。TE对来自中国、德国、印度、日本和美国多个行业的1000名受访者进行了调研。并基于调研结果，TE发布了第二份关于探究创新现状的年度报告。

报告地址：https://www.te.com.cn/chn-zh/about-te/news-center/reports/industrial-technology-index/2024-report-state-of-innovation-industrial-tech/gaining-the-ai-advantage.html

报告从世界各地工程师和高管的角度，审视了AI作为目前推动创新和发展最有效的工具，是如何被企业员工认知的。而企业中不同角色的员工，对AI不同的态度，决定了企业要如何有效率地推进AI化改造。

尽管AI仍是一项新兴技术，但它已迅速成为技术企业的聚焦点。报告的调研发现，70%的工程师和78%的高管将 AI列为他们未来三年的投资重点之一，得分高于可再生能源和数据连接等其他技术。

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为了尽可能扩大这些投资的影响，企业必须制定明确的AI整合战略。成功的战略将包括：工程师和高管在实施AI的职责分工上达成共识，以及安排有针对性的培训和技能提升计划，以培养内部团队的AI技能。

遵循这种战略的企业更有可能在其创新实践中，获得AI优势 。那些难以在工程师和高管之间达成共识，或未能投资于所需培训的企业，可能会落后于同行。

此次调研结果表明高管和工程师在实施AI方面存在分歧。四分之三的高管认为，工程师应当负责推动AI的实施；然而，68%的工程师希望领导层能够制定一个更明确的实施计划。

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中国市场的受访者对于在企业内整合AI尤为乐观，并且了解AI将带来的竞争优势 。但同时，中国工程师也更为担忧所在企业能否负责任地使用AI。

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这两个群体中有超过 80% 的人表示，他们对自己将 AI 整合到企业中的能力表示乐观。工程师和高管们也一致认为，加快 AI 的采用将有明显益处，例如提高效率和生产力、提升数据分析和增强决策能力，从而提高他们的创新能力。

然而，由于年龄和地理位置不同，大家的乐观程度也不同。在全球范围内，84%的年轻工程师（Z世代和千禧一代）对企业内AI整合表示乐观，而这一点上， 仅有74%的X世代和婴儿潮一代工程师表示乐观。

在报告调研的国家中，中国的工程师和高管对将AI整合到其企业中最有信心（中国受访者-90%vs.全球受访者 -70%）。然而，中国工程师也更担心AI会取代他们的工作（中国工程师-45%vs. 全球受访者-26% ）。

另一方面，只有57%的德国工程师和高管对他们整合AI的能力非常有信心。日本和美国的受访者对自身能力有信心的比例也低于全球平均水平-70%。

中国市场是对AI整合到企业当中，最为有信心的一个国家。中国的工程师较全球的水平来讲，他们更加认为AI对他们的职业发展来讲是一种非常有助力的一项技能，这个比例达到了88%，而全球大概是76%左右。

虽然中国的工程师跟高管对于AI技术最为乐观，但同时相较于全球的水平来讲，他们也是顾虑最多的。

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可以看到两个很有趣的百分比，一个是中国的工程师有45%担心自己的工作会被AI所取代，全球范围内这个比例只有26%。而且，中国的工程师也较之全球的水平，更加担忧自己的企业能不能负责任的去应用AI的技术。

参与调查的工程师和高管们对AI未来的发展之路都有明确的认识。他们都认为，开展与AI相关的培训和技能提升活动，有助于克服技术挑战，反之会减慢实施速度。

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鉴于人们普遍认为AI将很快成为一项关键技术。这两个群体中79%的受访者还希望在未来三年加大对AI培训的投资。安排这些培训计划的企业，将能够更好地利用AI的潜力加速创新。未能进行这些投资的企业，可能会失去工程人才并落后于竞争对手。

AI创建了全新的工作岗位（如机器学习工程师或数据产品经理），以实施和维护AI解决方案。现有岗位必须不断发展升级，以纳入AI商业模式带来的新内容，从而推动数字化转型。

采用创新技术有助于推动企业取得成功。然而，当面对一系列新兴技术时，受访者认为AI是所在企业最未准备好整合到企业运营中的两项技术之一。

AI的快速发展使许多工程师和高管觉得他们的现有技能落后了。这两个群体都认为缺乏内部AI知识和经验是他们难以整合的原因。

企业认为最未准备好进行整合的另一项技术——3D 打印，与 AI相比，其很多年前就已有可行的商业选择。鉴于 AI 在改变创新过程方面的重要性，企业内整合AI是否会像3D打印一样，在多年后仍然是企业面临的挑战，让我们拭目以待。

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TE首席执行官Terrence Curtin先生表示：

图源：TE官网

作为连接和传感领域全球领先的企业，TE也不断在企业中加强AI技术的落地和实践。

在多年前，TE就提出了TEOA（TE运营优势）的概念，即在生产制造的数据采集、反馈、管控及质量管理等方面，通过自动化技术形成企业优势。AI技术的发展增强了这些技术的应用，使TE能够数字化地掌握每个生产环节及产品测试的质量数据。

一旦出现问题，无需到现场即可查看。这种大规模的数据采集是传统人工无法实现的，过去依赖纸质记录，效率极低。如今，每个工厂都在推行数据采集活动，并将其作为星级评级的一部分。

在数据采集完成后，生产用料的添加和调整最好实现自动化，从而确保生产工艺稳定，产品质量有保障。此外，物流运输方面，以前依赖人工和叉车，如今许多工厂已经使用机器人和AGV（Automated Guided Vehicle）。这些设备能够自动运输货物，并通过二维码识别确保准确性和效率，避免人工操作中的错误。