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(zai)10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、hulianjichusheshi，yijiyuangongdengduogelaiyuan
，shengchengheshoujihailiangshuju。shujushidengtaqiyelingpaoxingyedezhongyaoyuanyinzhiyi。tamenlingxianyibu
，gengzaoditouzijianlileshujujichusheshi，suiranzaizaoqichengdanleyidingdefengxian，danzaihouqichenggongshifangleAI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、高gao度du透tou明ming的de數shu據ju連lian接jie和he可ke視shi化hua儀yi表biao板ban，以yi及ji類lei似si的de數shu字zi精jing益yi解jie決jue方fang案an。與yu現xian在zai相xiang比bi
，當dang時shi部bu署shu用yong例li所suo需xu的de時shi間jian更geng長chang。多duo數shu早zao期qi部bu署shu相xiang關guan用yong例li的de燈deng塔ta企qi業ye稱cheng
，前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。

zouchuguimohuadigu，zhongxindingyichenggong。chenggongbaituoguimohuadigudeqiyenengweixingyeshulixinbiaozhun。liru，fengtiangongsiduidaguimoshengchandejinyibugailiang，shidejingyishengchanheliuxigemachengweiquanqiuqiyedebiaopei，jinercuishenglexinbiaozhun、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AIyuqitaqianyanjishuzaizhizaoyedeguangfanyingyongwufayicuerjiu，dandengtaqiyeyichenggongzaigongchangcengmianshixianleyingyong。suoyouxinjindengtachengyuandouzhishaoyouyigezhengzaijinxingzhongdeAI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：shouxian
，qiyekezaishengchanwangluocengmianshixianshuzihuachuangxin。yuxuduodengtaqiyeyiyang，zuoweixingyetanluzhe，tamenganyumaoxian，bingyounenglizhengmingzijixuanzelezhengquedefangxiang
；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。