造有道+智萬(wàn)物—人工智能制造業(yè)應用調查 達到預期的企業(yè)占比僅為9%

人工智能的應用正從消費智能擴大到企業(yè) 智能，帶動(dòng)并創(chuàng )造更強大的生產(chǎn)力。制造 業(yè)具備大量數據累積，是人工智能應用的 藍海。2019年人工智能在邊緣計算層與工 業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相遇，成就人工智能工業(yè)落地元 年。以人工智能賦能制造業(yè)的行動(dòng)已在全 球展開(kāi)，亞太區制造業(yè)基礎雄厚，是人工 智能在工業(yè)領(lǐng)域應用潛力市場(chǎng)。其中，中 國、日本、韓國在政策、研發(fā)能力、數據和 人才四個(gè)維度都較其他亞太國家更具競 爭力，被視作亞洲人工智能發(fā)展的領(lǐng)軍國 家。目前人工智能在制造業(yè)應用潛力的討 論大部分圍繞技術(shù)提供商展開(kāi)，對工業(yè)用 戶(hù)關(guān)注較少。本報告旨在深入了解中國制 造企業(yè)應用人工智能的真實(shí)情況和應用場(chǎng) 景，探討人工智能項目理想與現實(shí)的差距， 以及行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢。

人工智能直擊制造業(yè)痛點(diǎn)，有望在未來(lái)2-5 年內對制造業(yè)產(chǎn)生可見(jiàn)影響。德勤調研發(fā) 現制造企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中面臨的最大 痛點(diǎn)分別是：生產(chǎn)成本上升、生產(chǎn)線(xiàn)設計 缺乏靈活性，以及不穩定的產(chǎn)品質(zhì)量及良 率。人工智能幫助企業(yè)提升自動(dòng)化的效率 和精確度，預測市場(chǎng)趨勢并安排生產(chǎn)計 劃，以及提升質(zhì)檢效率，因此93%的受訪(fǎng) 企業(yè)認為這項技術(shù)將成為制造業(yè)增長(cháng)和創(chuàng ) 新的關(guān)鍵技術(shù)，87%的企業(yè)已經(jīng)或計劃在兩年內部署人工智能，83%的企業(yè)認為人 工智能將在未來(lái)2-5年內對企業(yè)的生產(chǎn)和 管理產(chǎn)生實(shí)際可見(jiàn)的影響。

人工智能在制造業(yè)的應用場(chǎng)景眾多，大致 可以分為智能生產(chǎn)、產(chǎn)品和服務(wù)、企業(yè)運 營(yíng)管理、供應鏈以及業(yè)務(wù)模式?jīng)Q策五個(gè) 領(lǐng)域。我們的調查發(fā)現，智能生產(chǎn)相關(guān)應 用是目前制造企業(yè)部署人工智能的首要 選擇，占比51%。其次為產(chǎn)品和服務(wù)場(chǎng)景， 占比25%。但是受關(guān)注的細分場(chǎng)景將在兩 年內發(fā)生明顯變化，產(chǎn)品服務(wù)和企業(yè)管理 相關(guān)應用場(chǎng)景增加，并出現新的應用增長(cháng) 點(diǎn)—企業(yè)對人工智能應用在提升營(yíng)銷(xiāo)效 率、物流服務(wù)、資產(chǎn)與設備管理、客戶(hù)需求 洞察及能源管理的關(guān)注度明顯上升。

盡管人工智能在工業(yè)領(lǐng)域大規模落地值 得期待，我們也發(fā)現項目落地的效果往 往與預期存在差距。我們的調研結果顯 示，不論是從企業(yè)獲益角度，還是從預 算及時(shí)間投入角度衡量，認為項目達到預期的企業(yè)占比僅為9%，意味著(zhù)91%的人工智能項目未能達到企業(yè)預期。

在喧囂的人工智能熱潮下，工業(yè)企業(yè)切忌 盲目投資，在大規模實(shí)施落地前，應該明確 自身戰略，找準應用場(chǎng)景，堅實(shí)數據基礎， 打造團隊和合作伙伴關(guān)系，進(jìn)行驗證和測 試，讓人工智能真正為企業(yè)創(chuàng )造價(jià)值。

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