對製造商而言，世界已變。隨時應對不確定性已是行業常態。企業高管預測
，未來5年【1】
，地緣政治、氣候變化、技術突破、供應鏈安全等因素帶來的負麵影響將增加15%~25%。

隨著第四次工業革命（4IR）的步伐不斷加快，企業的績效實現了飛躍
，與此同時，勞動力包容性和可持續性也在不斷提升。經過5年的發展，全球燈塔網絡【2】已為全球製造商累積了豐富的範例。每年
，新加入的燈塔工廠均會對未來3~5年的價值鏈運營進行深度展望，為行業的持續發展貢獻智慧與力量。

新晉的一批燈塔成員證實了4IR拐點的到來，其中有兩大特征頗為顯著：一yi是shi機ji器qi智zhi能neng已yi達da到dao前qian所suo未wei有you的de成cheng熟shu水shui平ping。與yu過guo去qu試shi圖tu模mo擬ni人ren類lei智zhi能neng不bu同tong，現xian在zai的de機ji器qi被bei賦fu予yu了le專zhuan業ye智zhi能neng
，能neng夠gou在zai信xin息xi物wu理li係xi統tong中zhong勝sheng任ren複fu雜za的de生sheng產chan任ren務wu；二是在產業應用層麵
，領軍企業正重新定義“試點”的範圍。為了推動規模化應用，這些企業不再局限於單個用例
，而是將視野拓展到整個生產網絡，通過全麵布局推動轉型升級。

圍繞該話題，我們擬發布係列文章（共三篇）

，將立足於全球製造業的發展實際，深入探討領軍製造商對AI的戰略部署，以及企業在實現AI快速


、大規模部署過程中需要構建的核心能力。作為係列文章的開篇，本文將重點詮釋為何AI的成熟標誌著4IR拐點的到來，解碼領先製造商如何利用AI重塑競爭優勢，並列舉製造商在行業競爭日益激烈的當下，需要考慮的三種戰略對策——創新
、加速以及追趕。後續兩篇文章將分別聚焦AI對製造業的規模化影響，以及推動AI應用所需的基本能力。

新技術采用的S曲線

通過對曆史上多次工業革命的回顧與分析，我們不難發現
，它們的發展軌跡均呈現出一種S型的曲線特征。一階段是“學習曲線”，往往曆時較長，且早期先行者會在摸索如何使事物運轉的過程中不斷試錯；二階段是“應用曲線”，此時的技術基石已十分穩固，企業開始在生產網絡中部署相關技術；三階段是“優化曲線”

，各行業圍繞技術采用的最佳實踐進行調整。在此階段

，新的標準與程序逐漸稱為常規操作，且成本開始趨於穩定（見圖1）。如果回看智能手機的發展曆程，我們也能清晰看到這種三階段的S曲線。

截至目前，全球燈塔網絡有153家成員。這些製造業的領軍者在4IR技術的采用上，要平均領先於其他製造商3~5年nian。如ru今jin，用yong例li試shi點dian已yi不bu再zai是shi他ta們men的de關guan注zhu焦jiao點dian。對dui擁yong有you多duo個ge燈deng塔ta工gong廠chang的de企qi業ye而er言yan
，其qi生sheng產chan網wang絡luo都dou可ke作zuo為wei大da規gui模mo網wang絡luo部bu署shu的de試shi點dian。現xian在zai，領ling先xian企qi業ye可ke同tong時shi在zai10或50家工廠中捕捉4IR技術的價值，而其他企業仍在努力尋找單個工廠的價值。

隨著燈塔企業不斷加速發展，在成熟度上，領先與落後企業間的差距也在不斷拉大。而近幾年愈發複雜多變的商業環境, 也讓這一差距愈發突出。新冠疫情期間，85%的燈塔企業營收降幅低於10%；而僅有14%的其他製造商實現了這一點。燈塔企業的反應速度顯然更快：麵對供應鏈風險，在2022年，65%的燈塔企業已經開始實現多貨源采購並增加安全庫存，而隻有24%的其他企業推行了這項舉措。

AI正在定義第四次工業革命

AI位於4IR技術金字塔的頂端
，也是重要的“指揮家”。在AI的引領下，4IR技術演奏著一曲“蕩氣回腸的交響樂”（見圖2）。

以生產現場的快速換線為例（見圖3）
，企業不僅需要柔性機器設備來處理不同的產品，自動導引小車（AGV）來運送物料和零部件，3D打da印yin來lai定ding製zhi生sheng產chan線xian夾jia具ju，還hai需xu要yao可ke穿chuan戴dai技ji術shu賦fu能neng管guan理li與yu技ji術shu人ren員yuan，幫bang助zhu他ta們men了le解jie實shi時shi數shu據ju。如ru何he協xie調tiao這zhe些xie複fu雜za元yuan素su之zhi間jian的de相xiang互hu作zuo用yong？答da案an是shi：AI。

然而，AI的部署離不開數據的加持。企業可從係統軟件、設備傳感器、互(hu)聯(lian)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)，以(yi)及(ji)員(yuan)工(gong)等(deng)多(duo)個(ge)來(lai)源(yuan)，生(sheng)成(cheng)和(he)收(shou)集(ji)海(hai)量(liang)數(shu)據(ju)。數(shu)據(ju)是(shi)燈(deng)塔(ta)企(qi)業(ye)領(ling)跑(pao)行(xing)業(ye)的(de)重(zhong)要(yao)原(yuan)因(yin)之(zhi)一(yi)。他(ta)們(men)領(ling)先(xian)一(yi)步(bu)
，更(geng)早(zao)地(di)投(tou)資(zi)建(jian)立(li)了(le)數(shu)據(ju)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)，雖(sui)然(ran)在(zai)早(zao)期(qi)承(cheng)擔(dan)了(le)一(yi)定(ding)的(de)風(feng)險(xian)
，但(dan)在(zai)後(hou)期(qi)成(cheng)功(gong)釋(shi)放(fang)了(le)AI的潛力。

走出規模化的低穀

從燈塔企業身上我們不難看出，AI擁有的新用例不計其數
，有望帶來難以想象的績效提升。

用例啟迪能力，能力引領規模。2018年，前沿用例的具體表現還是高級分析和自動駕駛汽車的本地化應用、gaodutoumingdeshujulianjiehekeshihuayibiaoban，yijileisideshuzijingyijiejuefangan。yuxianzaixiangbi，dangshibushuyonglisuoxudeshijiangengchang。duoshuzaoqibushuxiangguanyonglidedengtaqiyecheng，qian5個用例的部署平均花費了10~20個月；而現在
，75%的燈塔企業表示，他們在6個月內便可完成5個用例的部署。不僅如此，30%的燈塔稱，他們甚至可在三個月內完成。

燈塔企業在用例部署早期，需要對其數據采集和數據傳輸層進行“推倒重建”：設計技術堆棧，增加或升級傳統基礎設施
，訓練員工使用先進工具

，以及調整組織架構
，快速部署數字解決方案並獲得反饋。打牢“地基”後
，企業便能快速部署新用例。例如，某燈塔企業表示，生成式AI技術顧問隻需短短幾日或幾周便可部署，而非以月或年為單位。

挑戰接踵而至，燈塔企業從“試點陷阱”走向“規模化低穀”。許多燈塔企業已完成一階段的“學習曲線”，在工廠層麵初步建立了變革所需的各項能力。但規模化進程的停滯不前也帶來了試點陷阱後的第二個重大挑戰——規模化低穀。技術從單一工廠向整個生產網絡的擴展絕非易事，這涉及到宏觀層麵的數據
、技術
、人才和組織調整。此外，二者麵臨的解決方案也不盡相同。以上文提到的生成式AI技術顧問為例，若想讓其在20多家工廠發揮作用，這些工廠必須做好充分的前期準備。

走zou出chu規gui模mo化hua低di穀gu
，重zhong新xin定ding義yi成cheng功gong。成cheng功gong擺bai脫tuo規gui模mo化hua低di穀gu的de企qi業ye能neng為wei行xing業ye樹shu立li新xin標biao準zhun。例li如ru
，豐feng田tian公gong司si對dui大da規gui模mo生sheng產chan的de進jin一yi步bu改gai良liang
，使shi得de精jing益yi生sheng產chan和he六liu西xi格ge瑪ma成cheng為wei全quan球qiu企qi業ye的de標biao配pei
，進jin而er催cui生sheng了le新xin標biao準zhun
、協議、認證和監管措施的出現。至此
，創新成為了社會製度的一部分；豐田為“新常態”設立了行業基準，是“優化曲線”的有力案例。在科技和銀行等製造業外之外的行業，由於AI的應用已相當成熟
，因此關注焦點主要是標準的建立和監管合規性。

縱觀第一次工業革命中的蒸汽機技術
，以及科技和銀行業中的AI部署
，我們預計4IR的突破性技術將在10年內迅速普及。燈塔企業正立於革命潮頭，在新的候選燈塔工廠中
，基於AI的用例占比高達60%，而這一數字在2019年僅為11%。

燈塔領航：內部提升良性循環，外部差距不斷拉大

生成式AI與yu其qi他ta前qian沿yan技ji術shu在zai製zhi造zao業ye的de廣guang泛fan應ying用yong無wu法fa一yi蹴cu而er就jiu
，但dan燈deng塔ta企qi業ye已yi成cheng功gong在zai工gong廠chang層ceng麵mian實shi現xian了le應ying用yong。所suo有you新xin晉jin燈deng塔ta成cheng員yuan都dou至zhi少shao有you一yi個ge正zheng在zai進jin行xing中zhong的deAI試點項目
，部分新成員甚至已在短短幾天或幾周內（而非幾個月或幾年）實施、測試和迭代了AI用例，並獲得了正麵反饋。他們的成功離不開改革的關鍵助推因素：堅實的數據和技術基礎設施，強大的人才基礎，以及敏捷的運營模式。

除上述推動因素外
，他們還建立了清晰的業務戰略和有效的變革管理。尤為值得一提的是，燈塔企業的技術投資並非“麵子工程”，而是“快

、狠、準”地確保每個用例都能帶來明確的業務價值。所謂“穩中求進”

，他們采取了耐心、謹慎的方法
，從而取得了突飛猛進的發展——用例實施周期通常在10~20個月之間，投資回報期約為兩年半。有了耐心的耕耘和紮實的付出，收效也十分顯著：燈塔企業的4IR用例在三年內取得2~3倍回報，在5年內取得4~5倍回報。

燈塔企業在規模化低穀中不斷摸索的同時
，也在逐步提升快速部署用例的能力。最近三批燈塔新成員的用例實施速度要比前三批快26%，75%的燈塔企業稱，他們僅需6個月不到的時間，便能部署新的前沿用例，而30%的燈塔企業稱，他們甚至可以在3個月之內完成。技術應用是個良性循環過程：進步越大，速度越快。企業能夠在此過程中更加敏捷，並獲得應對顛覆的能力
，但也進一步加大了與其他製造商的差距【3】。

其他製造商：創新、加速，還是追趕？

對製造商而言，拐點意味著什麼？隨著燈塔企業等領軍製造商逐漸擺脫規模化低穀，並將4IR技術的影響力擴展到整個生產網絡，其他企業也需反思今後的走向。

答案不止一個：首(shou)先(xian)，企(qi)業(ye)可(ke)在(zai)生(sheng)產(chan)網(wang)絡(luo)層(ceng)麵(mian)實(shi)現(xian)數(shu)字(zi)化(hua)創(chuang)新(xin)。與(yu)許(xu)多(duo)燈(deng)塔(ta)企(qi)業(ye)一(yi)樣(yang)，作(zuo)為(wei)行(xing)業(ye)探(tan)路(lu)者(zhe)，他(ta)們(men)敢(gan)於(yu)冒(mao)險(xian)，並(bing)有(you)能(neng)力(li)證(zheng)明(ming)自(zi)己(ji)選(xuan)擇(ze)了(le)正(zheng)確(que)的(de)方(fang)向(xiang)
；其次，企業可以選擇成為行業加速器。這些企業專注於實現規模化影響
，可進而重塑整個行業格局；最後
，奮起直追者也麵臨著巨大的機遇。這些企業可熟記前人譜寫的“遊戲規則”
，在捕獲價值的同時，巧妙避開學習曲線上的各個低穀（見圖4）。

我們認為，上述三種對策都是明智的戰略對策。4IR拐點的到來為企業帶來了重大機遇與重要選擇。但在時代的拐點，不進則退
，“無為”或將意味著失敗，企業需根據自身情況和業務發展需要，因地製宜，選擇最合適的發展路線。