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- 前言
：AI 技术发展迅猛，在多领域广泛应用，对制造业影响深远，推动其智能化发展，生成式 AI 有望开拓新应用空间，值得探索研究。 - 研究背景与主要结论
- 研究背景
：全球 AI 发展热潮，从消费智能拓展到企业智能，为了解其在中国制造企业的应用和规划，e-works Research 开展调研，旨在梳理应用概况、探讨挑战并提出建议。 - 主要结论
：AI 重要性获认可，但企业准备不足；应用集中在生产制造等环节，未来有望拓展；应用模式等多样；生成式 AI 已渗透且前景被看好；认知和技能缺乏是主要挑战；企业投入谨慎且依赖厂商；未来应用将多点开花。
- AI 技术的重要性显现但企业准备不足
：多数企业认可 AI 重要性，但存在人才、培训、技术能力短板，组织应变能力有待提升。 - 生产制造相关应用是企业部署 AI 的首要选择
：AI 在制造业价值链各环节均有应用，生产制造相关应用受重视，在生产制造、质量管控、研发设计、物流供应链、营销服务及其他环节均有具体应用场景。 - AI 应用模式、算法、模型呈现多样化特点
：应用模式包括自主研发、购买服务等多种；Google TensorFlow 和百度飞桨 PaddlePaddle 是常用开源框架；监督学习算法应用率较高；制造企业基于图像处理模型的 AI 应用突出。 - 企业 AI 应用首要关注降本增效和提高生产力
：生产排程与调度等应用效果较好，不同行业有差异；企业期望 AI 应用实现降本增效、提升创新能力等。 - 认知不足和技能缺乏是企业推进 AI 应用的最大挑战
：专业人才和技能缺乏、对 AI 认知不足是主要阻碍，还有方案不成熟、成本高等问题，企业对合规安全性关注不足。 - 企业 AI 项目投入较谨慎且主要依赖厂商能力
：企业 AI 投资谨慎，多依赖厂商服务，关注厂商提供灵活模型服务和咨询服务的能力。 - AI 在制造业的应用未来有望多点开花
：企业在多环节有 AI 应用计划，不同行业需求有侧重，AI 及相关技术迭代为深化应用提供可能。
- 生成式 AI 应用已悄然 “进军” 制造业
：部分企业已试点、实施或考虑生成式 AI 应用。 - 生成式 AI 在制造业的应用前景被看好
：企业对其应用持乐观态度，认为在研发、生产等环节潜力大，但在生产制造环节应用进展相对缓慢。
