TE公布了2024年《行业技术指数》报告：中国对AI技术最有信心，我国对AI技术最有信心

TE是全球领先的连接和传感领域的行业技术企业 Connectivity(以下简称“TE”)2024年发布了《行业技术指数》。TE调查了来自中国、德国、印度、日本和美国的1000名受访者。根据调查结果，TE发布了第二份关于探索创新现状的年度报告。

报告从全球工程师和高管的角度，审视了AI作为推动创新发展最有效的工具，是如何被员工理解的。然而，企业中不同角色的员工对AI的态度决定了公司应该如何有效地推动AI转型。

报告亮点

尽管AI仍然是一项前沿技术，但它已经迅速成为技术企业的焦点。调查发现，70%的工程师和78%的高管 AI是未来三年投资的重点之一，其分数高于可再生资源和数据连接等技术。

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为了尽可能扩大这些投资的影响力，企业必须制定明确的AI整合策略。成功的策略将包括:工程师和高管在实施AI职责分工方面达成共识，安排有目的的培训和能力提升计划，培养内部团队的AI技能。

遵循这一战略的企业更有可能在其创新实践中获得AI优势。 。那些很难在工程师和高级管理人员之间达成共识，或者没有投资到需要培训的公司，可能会落后于同行。

调查结果表明，高管和工程师在实施AI方面存在分歧。四分之三的高管认为工程师应该负责推动AI的实施；然而，68%的工程师希望领导能够制定更明确的实施措施。

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中国市场的受访者对AI在企业中的整合特别乐观，了解AI将带来的竞争优势 。但是与此同时，中国工程师也更担心自己的企业是否能够负责任地使用AI。

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这两个人群中有超越 80% 他们对自己说， AI 整合到企业中的能力是乐观的。工程师和高管们也一致认为，加速 AI 选择将具有明显的优势，例如提高效率和生产力，提高数据分析和管理能力，从而提高其创新能力。

但是，由于年龄和位置的不同，每个人的乐观程度也不同。世界范围内，84%的年轻工程师(Z世代和千禧一代)对企业中的AI整合持乐观态度，在这一点上， X代和婴儿潮一代工程师只有74%表示乐观。

在报告调查的国家中，中国工程师和高管最有信心将AI整合到他们的企业中(中国受访者-90%)vs.全球被访者 -70%)。但是，中国工程师也更担心AI会取代他们的工作(中国工程师-45%vs. 全球受访者-26% ）。

另一方面，只有57%的德国工程师和高管对他们整合AI的能力非常有信心。日本和美国的受访者对个人能力的信心比例低于全球平均水平-70%。

在公司中，中国市场是AI整合的最自信的国家之一。与全球水平相比，中国工程师觉得AI对他们的职业发展是一项非常有帮助的技能，比例已经达到88%，而世界上大约有76%。

虽然中国工程师和高管对AI技术最为乐观，但与全球水平相比，他们也是最担心的。

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我们可以看到两个非常有趣的百分比。一是中国45%的工程师担心自己的工作会被AI取代，全球只有26%。而且，与全球水平相比，中国工程师更担心自己的企业是否能负责任地应用AI技术。

参与调查的工程师和高管对AI未来的发展有了清晰的认识。他们都认为开展与AI相关的培训和能力提升活动有利于克服技术挑战，相反，实施速度会降低。

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因为很多人认为AI很快就会成为核心技术。79%的受访者也希望在未来三年加强对AI培训的投资。安排这些培训计划的公司将能够更好地利用AI的潜力加快创新。未能进行这些投资的企业可能会失去工程人才，落后于竞争对手。

AI为了实施和维护AI解决方案，创建了一个全新的工作岗位(例如机器学习工程师或数据产品经理)。目前，该职位必须不断发展和升级，以纳入AI商业模式带来的新内容，从而促进数字化转型。

选择创新技术有助于促进公司的成功。然而，面对一系列前沿技术，受访者认为AI是公司运营中最没有准备好的两项技术之一。

随着AI的快速发展，很多工程师和高管都觉得自己目前的技能落后。两人都认为缺乏内部AI知识和技能是他们难以整合的原因。

另一项技术——3D，企业认为最不准备整合。 打印，与 与AI相比，AI在许多年前就有了可行的商业选择。鉴于 AI 改变创新过程的重要性，企业整合AI是否会像3D打印一样，仍然是公司多年后面临的难题，还有待观察。

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TECEOTerrence Curtin先生说：

TE在可持续发展和人工智能领域投入了大量资源，我们知道其他企业也是如此。我们想探索这两种趋势如何影响创新的过程，以及创新如何反过来推动这两种趋势的发展。我们发现，为了成功实现目标，制定公司目标的管理者和负责实现这些目标的工程师仍然需要共同努力，达成共识。

 

在连接和传感领域处于世界领先地位，在企业中，TE不断加强AI技术的实施和实践。

多年前，TE提出了TEOA(TE运营优势)的概念，即通过自动化技术在生产和制造数据采集、反馈、控制和质量管理方面形成企业优势。随着AI技术的发展，这些技术的应用得到了加强，TE可以数字化地掌握每个生产环节和产品检测的质量数据。

一旦出现问题，不用去现场就能看到。这种大规模的数据采集是普通人无法实现的。过去依靠纸质记录，效率极低。如今，每个工厂都在实施数据采集活动，并将其视为星级评级的一部分。

采集数据后，最好实现生产材料的添加和优化，以保证生产工艺的稳定性，保证商品的质量。另外，在物流运输方面，以前依靠人工和叉车，现在很多工厂已经使用了机器人和AGV（Automated Guided Vehicle）。该装置能自动运输货物，并通过二维码识别保证准确性和效率，防止人工操作中出现错误。

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