全球行業技術領先企業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。並基於調研結果
，TE發布了第二份關於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最有效的工具，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


，得分高於可再生能源和數據連接等其他技術。

報告截圖

為了盡可能擴大這些投資的影響，企業必須製定明確的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，或未能投資於所需培訓的企業，可能會落後於同行。

此次調研結果表明高管和工程師在實施AI方麵存在分歧。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製定一個更明確的實施計劃。

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中國市場的受訪者對於在企業內整合AI尤為樂觀
，並且了解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，由於年齡和地理位置不同
，大家的樂觀程度也不同。在全球範圍內
，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整合到其企業中最有信心（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% ）。

另一方麵，隻有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於全球平均水平-70%。

中國市場是對AI整合到企業當中，最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於AI技術最為樂觀

，但同時相較於全球的水平來講，他們也是顧慮最多的。

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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，全球範圍內這個比例隻有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

，有助於克服技術挑戰，反之會減慢實施速度。

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鑒於人們普遍認為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並落後於競爭對手。

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。

采用創新技術有助於推動企業取得成功。然而，當麵對一係列新興技術時，受訪者認為AI是所在企業最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後了。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。

企業認為最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。鑒於 AI 在改變創新過程方麵的重要性

，企業內整合AI是否會像3D打印一樣
，在多年後仍然是企業麵臨的挑戰，讓我們拭目以待。

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TE在可持續發展和AI領(ling)域(yu)已(yi)投(tou)入(ru)了(le)大(da)量(liang)的(de)資(zi)源(yuan)，我(wo)們(men)知(zhi)道(dao)其(qi)他(ta)公(gong)司(si)也(ye)是(shi)如(ru)此(ci)。我(wo)們(men)想(xiang)要(yao)探(tan)究(jiu)這(zhe)兩(liang)大(da)趨(qu)勢(shi)如(ru)何(he)影(ying)響(xiang)創(chuang)新(xin)的(de)過(guo)程(cheng)，以(yi)及(ji)創(chuang)新(xin)如(ru)何(he)反(fan)過(guo)來(lai)推(tui)動(dong)這(zhe)兩(liang)者(zhe)向(xiang)前(qian)發(fa)展(zhan)。我(wo)們(men)發(fa)現(xian)
，製(zhi)定(ding)公(gong)司(si)目(mu)標(biao)的(de)管(guan)理(li)者(zhe)和(he)負(fu)責(ze)實(shi)現(xian)這(zhe)些(xie)目(mu)標(biao)的(de)工(gong)程(cheng)師(shi)們(men)都(dou)仍(reng)需(xu)努(nu)力(li)協(xie)同(tong)達(da)成(cheng)共(gong)識(shi)，才(cai)能(neng)成(cheng)功(gong)實(shi)現(xian)目(mu)標(biao)。”

作為連接和傳感領域全球領先的企業
，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
，即在生產製造的數據采集、反饋、管控及質量管理等方麵，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yi旦dan出chu現xian問wen題ti
，無wu需xu到dao現xian場chang即ji可ke查zha看kan。這zhe種zhong大da規gui模mo的de數shu據ju采cai集ji是shi傳chuan統tong人ren工gong無wu法fa實shi現xian的de，過guo去qu依yi賴lai紙zhi質zhi記ji錄lu，效xiao率lv極ji低di。如ru今jin，每mei個ge工gong廠chang都dou在zai推tui行xing數shu據ju采cai集ji活huo動dong
，並bing將jiang其qi作zuo為wei星xing級ji評ping級ji的de一yi部bu分fen。

在(zai)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)完(wan)成(cheng)後(hou)
，生(sheng)產(chan)用(yong)料(liao)的(de)添(tian)加(jia)和(he)調(tiao)整(zheng)最(zui)好(hao)實(shi)現(xian)自(zi)動(dong)化(hua)，從(cong)而(er)確(que)保(bao)生(sheng)產(chan)工(gong)藝(yi)穩(wen)定(ding)
，產(chan)品(pin)質(zhi)量(liang)有(you)保(bao)障(zhang)。此(ci)外(wai)，物(wu)流(liu)運(yun)輸(shu)方(fang)麵(mian)
，以(yi)前(qian)依(yi)賴(lai)人(ren)工(gong)和(he)叉(cha)車(che)
，如(ru)今(jin)許(xu)多(duo)工(gong)廠(chang)已(yi)經(jing)使(shi)用(yong)機(ji)器(qi)人(ren)和(he)AGV（Automated Guided Vehicle）。這些設備能夠自動運輸貨物，並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。