每一批“燈塔工廠”都為未來三到五年的運營提供了洞見，而新一批“燈塔工廠”不僅在快步向前
，而且在躍向未來。這是一個決定性時刻，那些能夠大規模駕馭人工智能的企業將定義行業的未來。

作(zuo)為(wei)中(zhong)國(guo)實(shi)體(ti)經(jing)濟(ji)的(de)主(zhu)體(ti)，製(zhi)造(zao)業(ye)是(shi)推(tui)動(dong)中(zhong)國(guo)經(jing)濟(ji)乃(nai)至(zhi)全(quan)球(qiu)製(zhi)造(zao)業(ye)持(chi)續(xu)增(zeng)長(chang)的(de)重(zhong)要(yao)引(yin)擎(qing)。站(zhan)在(zai)曆(li)史(shi)與(yu)未(wei)來(lai)交(jiao)彙(hui)的(de)新(xin)起(qi)點(dian)上(shang)，中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)將(jiang)背(bei)負(fu)新(xin)的(de)使(shi)命(ming)：推(tui)動(dong)中(zhong)國(guo)速(su)度(du)向(xiang)中(zhong)國(guo)質(zhi)量(liang)飛(fei)躍(yue)，加(jia)速(su)中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)向(xiang)中(zhong)國(guo)創(chuang)造(zao)轉(zhuan)型(xing)，實(shi)現(xian)製(zhi)造(zao)大(da)國(guo)向(xiang)製(zhi)造(zao)強(qiang)國(guo)轉(zhuan)變(bian)。麵(mian)對(dui)當(dang)前(qian)錯(cuo)綜(zong)複(fu)雜(za)的(de)國(guo)內(nei)外(wai)形(xing)勢(shi)，中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)應(ying)砥(di)礪(li)前(qian)行(xing)
，加(jia)速(su)升(sheng)級(ji)轉(zhuan)型(xing)。

隨著第四次工業革命的推進，製造業的技術創新將繼續帶來顯著的經濟和社會效益。到2025年
，第四次工業革命預計將創造高達3.7萬億美元的價值。領跑者將占據先機，與落後者的鴻溝也將進一步擴大。

“全球燈塔網絡”是彙聚全球領先製造企業的協作平台，而燈塔成員以其先進技術為績效和可持續性帶來可衡量的積極影響。如通過利用人工智能、3D打印和大數據分析等創新技術
，“燈塔工廠”得以顯著提升效率

、增強競爭力
、大規模變革商業模式
，從而有力促進經濟增長。同時，“全球燈塔網絡”也為新型勞動者隊伍的打造與環境保護賦能助力，並為全球各種規模的製造企業提供了協作學習之旅。

2024年10月8日，“全球燈塔網絡”迎來22家新成員。新一批“燈塔工廠”正在大規模且富有成效地運用數字技術推動新一代的卓越運營、環境可持續發展和勞動者現代化。這一影響力不斷擴大的創新者網絡，已在多個行業部署了1000多個解決方案。目前全球“燈塔工廠”數量達到172座
，來自31個國家的35個不同行業。

由於遊戲化技術開發與培訓
、基於物聯網的智能Andon（安燈）係統，深度學習和基於視覺的自動化係統等數字解決方案，讓全球新晉“燈塔工廠”的勞動生產率平均提高了50%。過程建模和根因分析也推動了“燈塔工廠”端到端供應鏈的效率提升
，使能耗平均降低22%，庫存平均降低27%，廢品或浪費平均降低55%……

麥肯錫全球董事合夥人侯文皓提出，“本輪新晉中國燈塔的四大新貌：一是燈塔的影響力擴展到了各行各業

，湧現出許多新麵孔。比如
，迎來了全球首家風能設備、首家乳業、首家煤礦機械、首家核電、首家軌道交通設備的燈塔；二是得益於持續的數字化、智能化、綠色化的投入，這一輪中國的‘燈塔工廠’在全球占比約60%
，創曆史新高。更難能可貴的是，3家新獲評可持續燈塔均來自中國
；三是生成式AI等新技術的應用方興未艾。幾乎每座‘燈塔工廠’都有相關的落地應用，這說明AIGC（人工智能生成內容）的試點速度比以往傳統人工智能用力更快，當然
，具體效果還有待進一步檢驗；四是中國企業在海外發出了第一顆新芽，誕生了首家‘海外燈塔工廠’

，希望這是中國企業邁向大航海時代的良好開端。”

麥肯錫全球資深董事合夥人艾家瑞（Karel Eloot）認為：“第四次工業革命正在顯著提速。燈塔工廠真正超越了試點階段，目前近60%的核心應用案例采用了先進的人工智能技術。相比之下
，2019年僅為11%。這反映出人工智能正在重塑製造業，並已達到前所未有的成熟度。2024年的‘燈塔工廠’作為一個群體再次證明
，我們正處在一個關鍵轉折點。它具有兩個鮮明特征：首先

，人工智能技術貫穿整個價值鏈,從規劃
、生產到交付,並且已被資產化，以利於快速部署；qici，lingxiangongsizhengzailiyongshengchengshirengongzhinengjiangyingxianglidafutuozhan，tongguozaishuzhoushenzhishutian，erbuxuyaojingnianleiyue
，shishixinjishu，dadajiakuailecainasudu。meiyipi‘燈塔工廠’都為未來三到五年的運營提供了洞見
，而新一批‘燈塔工廠’不僅在快步向前，而且在躍向未來。這是一個決定性時刻

，那些能夠大規模駕馭人工智能的企業將定義行業的未來。”

例如

，通用電氣醫療北京工廠在26條生產線上部署了45個數字解決方案
，滿足了複雜的製造和質量要求。該廠利用人工智能進行缺陷檢測和深度學習，將生產周期縮短了66%。為了滿足對於全定製液壓支架和更快交付的需求，鄭州煤礦機械集團部署了48個第四次工業革命技術用例，物聯網、機器學習和自適應自動化等創新技術，轉型成為高效、靈活的智慧工廠
，將訂貨交付時間縮短了66%，將人均產量提高了205%。

生成式AI的湧現預計將為全球經濟帶來年產值高達2.6萬億~4.4萬億美元的增長。其中
，近四分之一的增值有望來自於製造及供應鏈相關活動，因為生成式AI將為相關活動領域帶來高達兩倍的生產力提升，以及近70%的任務自動化。

相關技術已展現出超過50個潛力巨大的應用場景

，覆蓋了六大主要領域（設計、采購、計劃、製造、交付
、服務）以及兩大能力領域（數據與技術部署、人才與組織賦能）。而這一變革主要由內容生成、洞察提取和用戶交互等新能力所推動。

通過對“燈塔工廠”的深入研究
，我們總結出AI和生成式AI部署的五大洞察：一是AI用例已遍布整個運營價值鏈
；二是資產化是實現AI快速大規模部署的有效方式
；三是AI指揮中心正推動自動化達到新層次和係統級別；四是生成式AI正將其影響擴展到車間之外；五是生成式AI的發展速度遠超預期。