全球行業技術企業TE Connectivity（以下簡稱“TE”）發布了2024年《行業技術指數》。TE對來自中國、德國、印度、日本和美國多個行業的1000名受訪者進行了調研。并基于調研結果，TE發布了第二份關于探究創新現狀的年度報告。

報告從世界各地工程師和高管的角度，審視了AI作為目前推動創新和發展有效的工具，是如何被企業員工認知的。而企業中不同角色的員工，對AI不同的態度，決定了企業要如何有效率地推進AI化改造。

報告亮點

盡管AI仍是一項新興技術，但它已迅速成為技術企業的聚焦點。報告的調研發現，70%的工程師和78%的高管將 AI列為他們未來三年的投資重點之一，得分高于可再生能源和數據連接等其他技術。

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為了盡可能擴大這些投資的影響，企業必須制定明確的AI整合戰略。成功的戰略將包括：工程師和高管在實施AI的職責分工上達成共識，以及安排有針對性的培訓和技能提升計劃，以培養內部團隊的AI技能。

遵循這種戰略的企業更有可能在其創新實踐中，獲得AI優勢 。那些難以在工程師和高管之間達成共識，或未能投資于所需培訓的企業，可能會落后于同行。

此次調研結果表明高管和工程師在實施AI方面存在分歧。四分之三的高管認為，工程師應當負責推動AI的實施；然而，68%的工程師希望領導層能夠制定一個更明確的實施計劃。

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中國市場的受訪者對于在企業內整合AI尤為樂觀，并且了解AI將帶來的競爭優勢 。但同時，中國工程師也更為擔憂所在企業能否負責任地使用AI。

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這兩個群體中有超過 80% 的人表示，他們對自己將 AI 整合到企業中的能力表示樂觀。工程師和高管們也一致認為，加快 AI 的采用將有明顯益處，例如提高效率和生產力、提升數據分析和增強決策能力，從而提高他們的創新能力。

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

在報告調研的國家中，中國的工程師和高管對將AI整合到其企業中有信心（中國受訪者-90%vs.全球受訪者 -70%）。然而，中國工程師也更擔心AI會取代他們的工作（中國工程師-45%vs. 全球受訪者-26% ）。

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

中國市場是對AI整合到企業當中，為有信心的一個國家。中國的工程師較全球的水平來講，他們更加認為AI對他們的職業發展來講是一種非常有助力的一項技能，這個比例達到了88%，而全球大概是76%左右。

雖然中國的工程師跟高管對于AI技術為樂觀，但同時相較于全球的水平來講，他們也是顧慮多的。

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可以看到兩個很有趣的百分比，一個是中國的工程師有45%擔心自己的工作會被AI所取代，全球范圍內這個比例只有26%。而且，中國的工程師也較之全球的水平，更加擔憂自己的企業能不能負責任的去應用AI的技術。

參與調查的工程師和高管們對AI未來的發展之路都有明確的認識。他們都認為，開展與AI相關的培訓和技能提升活動，有助于克服技術挑戰，反之會減慢實施速度。

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鑒于人們普遍認為AI將很快成為一項關鍵技術。這兩個群體中79%的受訪者還希望在未來三年加大對AI培訓的投資。安排這些培訓計劃的企業，將能夠更好地利用AI的潛力加速創新。未能進行這些投資的企業，可能會失去工程人才并落后于競爭對手。

AI創建了全新的工作崗位（如機器學習工程師或數據產品經理），以實施和維護AI解決方案。現有崗位必須不斷發展升級，以納入AI商業模式帶來的新內容，從而推動數字化轉型。

采用創新技術有助于推動企業取得成功。然而，當面對一系列新興技術時，受訪者認為AI是所在企業未準備好整合到企業運營中的兩項技術之一。

AI的快速發展使許多工程師和高管覺得他們的現有技能落后了。這兩個群體都認為缺乏內部AI知識和經驗是他們難以整合的原因。

企業認為未準備好進行整合的另一項技術——3D 打印，與 AI相比，其很多年前就已有可行的商業選擇。鑒于 AI 在改變創新過程方面的重要性，企業內整合AI是否會像3D打印一樣，在多年后仍然是企業面臨的挑戰，讓我們拭目以待。

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TE在可持續發展和AI領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如何影響創新的過程，以及創新如何反過來推動這兩者向前發展。我們發現，制定公司目標的管理者和負責實現這些目標的工程師們都仍需努力協同達成共識，才能成功實現目標。”

作為連接和傳感領域的企業，TE也不斷在企業中加強AI技術的落地和實踐。

在多年前，TE就提出了TEOA（TE運營優勢）的概念，即在生產制造的數據采集、反饋、管控及質量管理等方面，通過自動化技術形成企業優勢。AI技術的發展增強了這些技術的應用，使TE能夠數字化地掌握每個生產環節及產品測試的質量數據。

一旦出現問題，無需到現場即可查看。這種大規模的數據采集是傳統人工無法實現的，過去依賴紙質記錄，效率極低。如今，每個工廠都在推行數據采集活動，并將其作為星級評級的一部分。

在數據采集完成后，生產用料的添加和調整好實現自動化，從而確保生產工藝穩定，產品質量有保障。此外，物流運輸方面，以前依賴人工和叉車，如今許多工廠已經使用機器人和AGV（Automated Guided Vehicle）。這些設備能夠自動運輸貨物，并通過二維碼識別確保準確性和效率，避免人工操作中的錯誤。