当前制造业为何不宜自行部署训练人工智能？

引言

人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业，其在提高效率、降低成本、改善决策和创造新机会方面的潜力已被广泛认可。制造业作为国民经济的重要支柱，自然也对AI寄予厚望。AI在制造业中展现出巨大的应用价值，尤其是在质量控制、预测性维护、流程优化、供应链管理和产品设计等方面。然而，尽管AI的益处显而易见，当前绝大多数制造企业，尤其是传统制造企业，并不适合自己部署和训练AI模型。这主要是由于投资回报率不高、数字化基础薄弱、数据质量差、存在信息孤岛、缺乏相关AI人才和高人力成本等多重因素所致。此外，在全球经济增长放缓甚至面临通缩风险的背景下，将有限的资金投入到研发和产品创新等领域，可能对企业而言更具现实价值。

制造企业自行部署AI的主要挑战	挑战描述
投资回报率不高	初期投入大，短期内难以获得明显回报
数字化基础薄弱	缺乏必要的数字化基础设施和系统
数据质量问题	数据不完整、不准确，缺乏标准化
信息孤岛现象	企业内部各系统间数据难以互通共享
AI人才缺乏	缺少具备AI专业知识的技术人员
高昂人力成本	招聘和维持AI专业团队成本高昂

人工智能（AI）为企业带来的普遍益处

人工智能在现代商业环境中扮演着越来越重要的角色，为企业带来了诸多显著的优势。首先，AI能够提高决策质量。通过分析海量数据，AI可以快速识别隐藏的趋势和模式，为企业领导者提供实时的、数据驱动的洞察，从而帮助他们做出更加明智和迅速的决策。AI不仅能够处理比人类更多的数据，还能基于这些数据进行预测性分析，预测市场趋势和消费者行为，使企业能够提前调整战略，保持市场竞争力。更重要的是，AI的客观性有助于减少人为偏差，使决策过程更加理性。

其次，AI可以显著提升运营效率。通过自动化重复性的、耗时的任务，例如数据录入、客户服务响应和库存管理等，AI能够极大地提高整体业务流程的效率。这种自动化不仅节省了宝贵的时间，更重要的是将员工从繁琐的工作中解放出来，使他们能够专注于更具战略性和创造性的任务。在制造业领域，AI的应用能够优化生产线，例如通过先进的模式识别技术来改进质量控制流程，并进行实时监控，及时发现生产过程中的瓶颈并提出调整建议。此外，AI的24/7全天候可用性意味着企业可以不间断地运行某些关键流程，从而进一步提高运营效率。

第三，AI有助于降低成本。通过自动化流程、减少人为错误和优化资源使用，企业可以显著降低运营成本。在制造业中，AI驱动的预测性维护能够预测设备潜在的故障，从而在故障发生前进行维护，避免意外停机和高昂的维修费用。AI还可以优化库存水平，减少因库存积压和缺货造成的损失。此外，AI通过提高产品质量和减少生产过程中的浪费，也能有效地降低生产成本。

第四，AI能够优化客户体验。通过分析大量的消费者数据，AI可以深入了解市场趋势、客户偏好和行为模式，从而帮助企业更有效地细分目标受众，并制定更具针对性的个性化营销策略。AI驱动的聊天机器人和智能推荐系统可以为客户提供快速响应和个性化解决方案，显著提升客户满意度和忠诚度。AI还可以实现高度个性化的营销，根据客户的个人偏好和行为习惯定制营销内容和活动，从而增强客户互动和体验。

第五，AI可以强化风险管理。AI能够分析历史数据以预测未来趋势，从而帮助企业更好地进行风险评估和管理。AI算法可以实时分析数据中的异常模式，及时识别潜在的网络安全风险，保护企业免受损失。AI还可以处理和评估比人类更多的数据，发现人类分析师可能遗漏的复杂模式，从而更全面地评估和管理各种潜在风险。

第六，AI能够促进创新。生成式AI可以用于激发创新思维，帮助企业进行头脑风暴并创造新的产品和服务理念。分析型AI则可以通过理解海量数据所揭示的当前和未来趋势，为企业的研发部门提供有力的支持。此外，AI还可以通过深入洞察客户需求和偏好，帮助企业开发全新的产品并改进现有产品的功能和性能。

最后，AI在实现预测性分析方面具有独特的优势。通过快速而准确地分析大型数据集，AI能够识别人类分析师可能难以发现的复杂模式，从而极大地增强预测性分析的能力。这使得企业能够更准确地预测市场趋势和变化，并基于数据做出更具信心的决策。在制造业领域，预测性分析可以广泛应用于需求预测、库存管理和设备维护等多个关键环节。

制造业中AI应用的典型流程

人工智能在制造业的潜在价值

价值领域表格

应用领域	主要价值	应用案例
质量控制	• 高效准确分析产品图像/传感器数据 • 实时检测缺陷异常 • 提供高精度一致性 • 降低不良品返工成本	• 宝马：定制化质量控制 • 日产：AI视觉检测（比人工高50%精度）
预测性维护	• 预测潜在故障 • 减少意外停机时间 • 延长设备使用寿命 • 优化维护计划、降低成本	• 汽车制造商：装配线机器人预测性维护 • 劳斯莱斯：飞机发动机数字孪生技术
流程优化	• 识别改进环节 • 提高效率和生产力 • 优化生产线布局 • 降低原材料消耗	• 世界经济论坛灯塔网络：优化生产线降低运营成本
供应链管理	• 预测市场需求 • 优化库存管理 • 简化物流流程 • 提高供应链效率和韧性	• 沃尔玛/亚马逊：AI供应链管理 • NVIDIA：优化供应链和产品装配线
产品设计	• 加速产品开发周期 • 预测用户偏好 • 提高产品性能 • 降低生产成本	• 航空航天/汽车行业：生成式AI设计工具 • Autodesk Fusion：生成式设计

人工智能在制造业中展现出巨大的潜力，能够在多个关键领域创造显著价值。在质量控制方面，AI驱动的计算机视觉系统能够高效准确地分析产品图像或传感器数据，实时检测细微的缺陷或异常，从而大幅提高产品质量和检测效率。与传统的人工检验相比，AI系统可以作为不知疲倦的"质量检验员"，提供更高水平的精度和一致性，并且能够在生产过程的早期阶段发现缺陷，从而有效防止问题扩大，显著降低因不良品造成的浪费和返工成本。例如，宝马集团已在其汽车制造过程中采用AI进行定制化的质量控制，而日产则利用AI驱动的视觉检测系统，其缺陷检测精度比人工检验高出50%。

AI在制造业应用流程图

预测性维护是AI在制造业中另一项极具价值的应用。通过分析机器设备上的传感器数据，AI能够预测潜在的故障，从而在实际故障发生之前进行有针对性的维护，最大限度地减少意外停机时间，延长设备的使用寿命。AI系统能够学习和分析设备的行为和性能模式，提前预警潜在的问题。这种预测性维护方法可以优化维护计划，确保仅在真正需要时才进行维护，从而显著降低维护成本。例如，汽车制造商在装配线机器人上应用预测性维护技术，有效地减少了计划外的停机时间，而劳斯莱斯则利用数字孪生技术进行飞机发动机的预测性维护。

预测性维护AI实施流程

在流程优化方面，AI同样展现出强大的能力。通过分析工厂车间的实时性能数据和传感器数据，AI能够识别现有制造流程和设备布局中可以改进的环节，从而提高整体效率和生产力。例如，AI可以为装配过程提供实时的指导和建议，甚至可以建议调整生产线布局，例如将常用物料放置在离操作员更近的位置，这些看似微小的改变也能显著节省时间和提高生产效率。更进一步，AI驱动的流程数字孪生技术能够模拟和优化生产条件，从而在提高产品良率和生产效率的同时，减少原材料的消耗和技术转移的需求。世界经济论坛的全球灯塔网络就强调了AI在优化生产线和降低运营成本方面所发挥的关键作用 23。

AI在供应链管理领域也具有巨大的潜力。通过准确预测市场需求、优化库存管理和简化物流流程，AI能够显著增强供应链的效率和韧性。AI可以分析历史销售数据、识别潜在的市场模式，并准确预测未来的需求波动。此外，AI还可以优化运输路线，选择最经济高效的运输方式，从而降低燃料消耗，缩短交货时间，并最终降低整体物流成本。在仓库管理方面，AI能够优化货架布局，规划仓库内工人及机器人的最佳移动路线，从而提高仓库的整体运营效率。例如，全球零售巨头沃尔玛和亚马逊都在其供应链管理中大量使用AI技术，以提高运营效率和客户满意度。NVIDIA也利用AI来优化其供应链和产品装配线。

最后，AI在产品设计领域也展现出独特的价值。AI驱动的生成式设计技术能够根据预设的材料属性、制造约束等参数，探索各种可能的设计方案，从而极大地加速产品开发周期。AI还可以分析用户数据，预测用户的偏好，并据此推荐个性化的产品设计。此外，AI能够对设计方案进行优化，以提高产品的性能、降低生产成本并提升其可制造性。AI的强大计算能力可以帮助设计师更有效地应对复杂的设计挑战，生成更具创新性的解决方案。例如，航空航天和汽车行业已经广泛采用生成式AI设计工具来创建优化的零部件。Autodesk Fusion等软件也提供了生成式设计等AI制造功能。

当前绝大多数制造企业不适合自己部署训练AI的原因分析

主要障碍

尽管人工智能在制造业展现出巨大的潜力，但当前绝大多数制造企业，特别是传统制造企业，并不适合自己部署和训练AI模型。这主要是由于以下几个关键原因：

投资回报率（ROI）不高

AI投资回报率挑战表

投资挑战	具体表现	影响程度	相关数据
初始投资成本	硬件设备（GPU、服务器） AI平台与软件 基础设施升级	🔴 高	• 企业级GPU集群：数百万元 • AI平台许可：年均数十万元 • 70%企业难以超越试点阶段
项目不确定性	技术风险 实施延迟 集成困难	🔴 高	• 85%企业AI项目遭遇失败 • 平均项目周期延长40%
回报周期长	短期收益有限 投资回收期长 难以量化的价值	🟠 中高	• 平均ROI仅5.9% • 回收期通常3-5年 • 低于10%资本成本标准
维护成本	模型更新 系统维护 持续训练	🟠 中高	• 年均维护成本可达初始投资25% • 需定期更新模型以保持准确性
机会成本	资源分配权衡 其他投资项目延迟	🟡 中	• 与产品创新投资相比回报更慢 • 分散技术团队精力

对于大多数制造企业而言，自行部署和训练AI模型往往面临高昂的初始投资成本。这包括购买和维护高性能的硬件设备（例如用于模型训练的GPU），以及部署和运行复杂的AI软件平台和基础设施。根据S&P Global的调查，许多公司在AI项目上投入了大量资金，但近70%的公司难以超越试点阶段，这主要是因为成本高昂和实施过程中的各种延迟。对于大多数制造企业，尤其是中小型企业而言，如此巨大的前期资本投入无疑是一个显著的障碍。

此外，AI项目的成功并非总能得到保证，企业在技术、数据和人才等方面都可能面临诸多不确定性和风险。高达85%的公司在AI集成方面遭遇失败，这进一步说明了AI项目的风险性。制造企业如果将大量资金投入到这种不确定性较高的项目中，可能会面临显著的财务风险。

更重要的是，AI项目的短期财务回报往往不明显。AI项目的投资回报周期可能相对较长，短期内企业可能难以看到显著的财务收益。IBM的研究表明，企业级AI项目的平均投资回报率仅为5.9%，甚至低于典型的10%资本成本。在当前全球经济形势不明朗的背景下，制造企业可能更倾向于投资那些回报周期更短、更稳健的项目，以应对潜在的经济下行风险。

数字化基础薄弱

制造企业数字化基础现状表

数字化挑战	具体表现	影响程度	相关数据
数字化转型不足	信息系统落后 自动化程度低 生产过程缺乏数字监控	🔴 高	• 仅10%公司实现完全数字化 • 50%以上制造企业仍在数字化初级阶段 • 工业4.0成熟度评估普遍偏低
缺乏统一数据平台	多系统割裂运行 数据标准不统一 缺乏企业级数据治理	🔴 高	• 平均每家企业使用10+不同信息系统 • 70%企业缺乏统一数据管理策略 • 超过60%关键数据分散在孤立系统中
系统集成困难	新旧系统兼容性差 接口标准缺失 定制开发成本高	🟠 中高	• 系统集成成本可达AI项目总投资30% • 平均集成周期延长50% • 异构系统集成失败率高达40%
数字基础设施不足	网络带宽受限 边缘计算能力弱 云基础设施缺乏	🟠 中高	• 车间网络覆盖率和稳定性不足 • 60%工厂设备不支持数据实时传输 • 仅30%企业有成熟云架构
网络安全隐患	安全意识不足 老旧系统漏洞多 缺乏系统性安全防护	🟡 中	• 制造业成为网络攻击第二大目标行业 • 安全投入占IT预算比例低于5% • 23%制造企业经历过数据泄露

许多制造企业在进行AI部署之前，其数字化转型尚未全面落地或准备不足。尽管"工业4.0"的概念已经提出多年，但麦肯锡的报告显示，许多制造商在真正实现大规模数字化转型方面仍然面临着巨大的挑战。普华永道在2022年进行的数字工厂转型调查也指出，只有10%的公司实现了完全数字化，而绝大多数公司仍处于数字化转型的早期阶段。这意味着许多制造企业尚未建立起支撑AI应用所需的坚实的数字基础。

此外，许多制造企业缺乏统一的数据平台和数据标准。它们可能仍然依赖传统的手工操作方法和相对落后的设备，这严重限制了它们利用AI潜力的能力。更重要的是，这些传统系统通常缺乏与新兴数字技术无缝集成的兼容性和互操作性，导致企业内部存在大量的数据孤岛。数据分散在不同的部门和系统中，缺乏统一的标准和平台，使得AI模型难以获取和利用高质量、全面的数据进行训练和应用。

将新的AI技术与企业现有的旧系统进行集成也面临着巨大的挑战。这不仅可能非常困难，而且成本也往往非常高昂。由于AI技术的开发和发展主要发生在制造业领域之外，相关的技术和解决方案往往并未优先考虑与制造企业现有设备的兼容性。将这些异构系统整合在一起需要大量的定制化工作，这无疑进一步增加了AI部署的复杂性和成本。

AI部署挑战对比表

挑战类别	具体问题	影响程度	相关数据
投资回报率	高昂初始投资成本	⚠️⚠️⚠️	近70%公司难以超越试点阶段
	项目不确定性与风险	⚠️⚠️⚠️	85%的公司AI集成失败
	短期回报不明显	⚠️⚠️	平均ROI仅5.9%，低于10%资本成本
数字化基础	数字化转型未全面落地	⚠️⚠️⚠️	仅10%公司实现完全数字化
	缺乏统一数据平台	⚠️⚠️	大量数据孤岛存在
	新旧系统集成困难	⚠️⚠️⚠️	集成成本高昂
数据质量	数据不完整/不准确	⚠️⚠️⚠️	直接影响AI模型效果
	数据孤岛问题	⚠️⚠️	跨部门数据难以整合
	缺乏高质量标注数据	⚠️⚠️⚠️	监督学习模型训练受限
人才短缺	AI专业人才稀缺	⚠️⚠️⚠️	全球范围AI人才缺口大
	高昂人力成本	⚠️⚠️	顶尖AI专家每小时数百至上万元
	员工技能不足	⚠️⚠️	需大量时间资源培训

数据质量差且存在信息孤岛

高质量的数据是训练有效AI模型的基石。然而，许多制造企业面临数据不完整、不准确、不一致的问题。AI系统依赖高质量的数据进行准确的预测和优化，但许多制造商坦言无法充分获取此类数据。低质量的数据会导致AI模型产生不准确的预测、有偏见的结果，并最终导致运营效率低下。

更为普遍的问题是，制造企业内部往往存在严重的数据孤岛现象。数据分散在不同的部门和系统中，难以整合。由于制造业的各个部门和流程往往相对独立，这种数据孤岛问题尤为突出。数据孤岛不仅阻碍了企业内部跨部门的协作和信息共享，也限制了企业对整体运营情况的全面了解，最终导致决策效率低下。

此外，训练有效的AI模型通常需要高质量、大规模的标注数据。监督学习是当前AI模型训练的主要方法，它需要大量准确标注的数据来指导模型学习。然而，对于制造企业而言，获取和标注高质量的制造数据可能是一个非常耗时且成本高昂的过程。如果标注过程出现错误，将会严重损害最终模型的性能。

缺乏相关AI人才和高人力成本

当前全球范围内都面临着AI专业人才的短缺，制造业自然也无法幸免。许多制造商缺乏能够设计、开发、部署和维护AI应用所需的熟练工人，这严重限制了它们自行开发和部署AI模型的能力。

由于市场对AI人才的需求旺盛，招聘和留住AI人才的成本非常高昂。聘请顶尖的AI顾问或专家，其咨询费用可能高达每小时数百甚至上万元人民币。如此高昂的人力成本使得许多制造企业难以负担建立和维持内部AI团队的费用。

此外，传统制造业的员工通常擅长于机械操作和生产流程，但往往缺乏数据科学、机器学习和机器人技术等AI相关的专业技能。为了适应AI驱动的变革，企业需要对现有员工进行大量的技能再培训。然而，对大量员工进行AI技能培训不仅需要投入大量的时间和资源，而且培训效果也可能存在不确定性。

AI人才需求与制造业现状对比表

人才类别	市场需求	制造业现状	挑战等级	解决难度
数据科学家	高需求，全球缺口大	极度稀缺，难以吸引	⚠️⚠️⚠️	高
机器学习工程师	竞争激烈，薪资高	几乎没有，缺乏吸引力	⚠️⚠️⚠️	高
AI解决方案架构师	需求快速增长	极少数企业拥有	⚠️⚠️⚠️	高
数据工程师	大量需求	少量存在，能力有限	⚠️⚠️	中
AI产品经理	新兴需求大	几乎空白	⚠️⚠️	中
业务分析师	稳定需求	有一定基础	⚠️	低
传统IT人员	转型需求	较为普遍，但AI技能不足	⚠️⚠️	中
制造工程师	AI技能提升需求	丰富，但缺乏AI知识	⚠️⚠️	中

当前全球经济形势对企业投资决策的影响

当前的全球经济形势也对制造企业的投资决策产生了显著的影响。世界经济展望报告显示，2025年全球经济增长前景充满不确定性，经济增长速度预计将放缓，而通胀压力依然存在。地缘政治紧张局势和贸易保护主义的抬头进一步加剧了全球经济的风险。在经济增长放缓和不确定性增加的背景下，企业通常会更加谨慎地进行大规模投资，特别是像AI这样回报周期较长且风险较高的项目。

更值得关注的是，一些主要的经济体，例如中国，正面临着通缩的压力。通缩会导致物价持续下跌，消费者可能会推迟购买以期待更低的价格，这将直接减少企业的收入和利润。通缩还会增加企业的实际债务负担，并可能导致企业推迟或取消原定的投资计划。在通缩或低通胀的环境下，制造企业将有限的资金投入到研发和产品创新等领域，推出更具市场吸引力的产品，可能比投资于短期内难以产生显著回报的AI更具现实价值。研发和产品创新能够直接带来新的销售增长和利润提升，其回报可能比AI投资更快且更直接。因此，与其投入大量资源进行风险较高的AI部署，不如将资源集中于更直接地提升产品竞争力和市场份额的研发和创新活动。

结论与建议

综上所述，当前绝大多数制造企业并不适合自己部署和训练AI模型。这主要是由于投资回报率不高，包括高昂的初始成本和项目本身的不确定性；数字化基础薄弱，缺乏统一的数据平台和与AI技术集成的能力；数据质量较差且存在严重的信息孤岛问题，难以满足AI模型训练的需求；缺乏相关的AI专业人才，且招聘和留住这些人才的人力成本非常高昂；以及当前的全球经济形势，特别是潜在的通缩风险，使得研发和产品创新可能成为更具吸引力的投资选择。

以下流程图总结了制造企业在考虑AI部署时面临的主要障碍和推荐的策略方向：

为了更好地利用AI的潜力，制造企业应优先夯实自身的数字化基础，建立统一的数据平台和数据标准，并投入资源提升数据质量，解决数据不完整、不准确和不一致的问题，同时打破企业内部的数据孤岛，实现跨部门和系统的数据共享与整合。在考虑投资AI项目时，企业需要审慎评估项目的潜在回报周期和风险，并确保其与企业当前的财务状况和战略目标相匹配。对于大多数制造企业而言，可以考虑从小规模、低风险的AI应用入手，逐步积累经验和数据。

此外，在全球经济增长放缓且存在通缩风险的背景下，制造企业应认真考虑加大在研发和产品创新方面的投入，推出更具市场竞争力的产品。这种策略可能比在短期内难以产生显著回报的AI部署更具价值，因为创新可以直接带来销售增长和市场份额的提升，从而更快地实现投资回报。

关键表格：

表格：AI在制造业的潜在应用及其价值

应用领域	具体应用	潜在价值
质量控制	计算机视觉检测缺陷、异常识别、尺寸测量、表面质量评估、生产不一致性监控	提高检测精度和速度，降低不良品率，减少浪费和返工成本，提升产品质量和客户满意度
预测性维护	分析传感器数据预测设备故障、识别设备异常行为、优化维护计划、延长设备寿命	减少意外停机时间，降低维修成本，提高设备可靠性和生产效率
流程优化	分析生产数据识别瓶颈、提供实时优化建议、模拟和优化生产条件、减少原材料消耗	提高生产效率，降低运营成本，优化资源利用
供应链管理	需求预测、库存优化、物流优化、供应商选择与评估、风险预测与管理	提高供应链效率、响应性和韧性，降低运输和仓储成本，减少库存积压和缺货
产品设计	生成式设计、个性化设计推荐、设计优化（性能、成本、可制造性）、加速设计迭代	缩短产品开发周期，开发更符合市场需求和用户偏好的创新产品，降低设计和生产成本，提高产品性能和可制造性

表格 2：制造企业自行部署训练AI的主要障碍

障碍因素	具体描述
投资回报率不高	初始投资成本高昂（硬件、软件、基础设施）、AI项目不确定性和风险高、短期内难以实现显著财务回报
数字化基础薄弱	数字化转型尚未全面落地或准备不足、缺乏统一的数据平台和数据标准、现有系统与AI技术集成难度大且成本高
数据质量差且存在信息孤岛	数据不完整、不准确、不一致、数据分散在不同部门和系统难以整合、缺乏高质量大规模的标注数据用于模型训练
缺乏相关AI人才和高人力成本	AI专业人才短缺、招聘和留住AI人才的成本高昂、现有员工AI技能不足需要大量培训
当前全球经济形势影响	全球经济增长放缓与不确定性增加、通缩风险或低通胀环境下的投资考量、研发和产品创新在当前经济环境下可能更具价值

表格 3：当前全球主要经济体的经济增长和通胀预期（2025年）

经济体	GDP增长预期（%）	通胀率预期（%）	通缩风险
美国	2.2	3.8	低
欧元区	1.0	3.8	低
中国	4.8	1.1	较高
全球平均	3.1-3.3	3.8-4.4	中等

注：数据来源于OECD和IMF等机构的最新经济展望报告，具体数值可能因报告发布时间而略有差异。表格旨在展示主要经济体的经济增长和通胀趋势，以及潜在的通缩风险。