2024 e-works 发布《人工智能（AI）在制造业的应用现状》，腾讯云混元大模型获行业应用认可

第一章：报告基础信息

• 报告标题：人工智能（AI）在制造业的应用现状
• 发布机构：e-works Research（分析师：许之颖）
• 发布时间：2024年（基于调研数据及技术趋势推断）
• 行业标签：工业,汽车,消费电子,物流,能源
• 产品标签：#腾讯混元大模型, #人工智能大模型, #AI图像处理模型, #物联网平台

第二章：报告背景和目标

当前，人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，其应用范围正从消费端向企业智能领域深度拓展。本报告旨在通过对 364家 中国制造企业的深度定量与定性调研，全面剖析AI在制造业的真实应用场景、核心影响及预期效益，为企业跨越认知鸿沟、实现数智化转型提供具备实操价值的数据支撑与策略指引。

第三章：报告目录

1

研究主要结论

2

AI在制造业的应用现状与趋势

3

制造企业推动AI应用的措施建议

第四章：方法论说明

• 研究方法：采用定量数据分析与定性案例研究相结合的研究体系。
• 调研样本与对象：通过线上问卷形式，收集了 364家 中国制造企业的有效反馈。样本分布广泛，主导行业包括机械装备（33%）、电子电器（17%）、汽车及零部件（14%）；样本企业规模以中大型为主，涵盖 10-50亿（21%）、1-4亿（20%）及 100亿以上（16%）的企业。
• 核心分析模型：围绕制造企业的核心价值链，构建了涵盖 “研发设计、生产制造、质量管控、供应链物流、营销服务” 五大环节的分析框架，并向下细分出 35个 具体AI应用场景（如生产排程、数字孪生、智能分拣等）进行渗透率与效能评估。

第五章：核心观点

• 战略认知度高但组织能力严重滞后 调研显示，93% 的企业明确认可AI技术将在未来发展中发挥关键作用，57% 的企业视其为推动创新的核心技术。然而，企业在人才与组织层面的准备呈现显著的滞后性：仅有 9% 的企业为员工提供了相关培训，而具备专业AI技能和知识的人才占比仅为微弱的 2%。
• 生产制造与质量管控是当前AI落地的核心阵地 由于生产制造环节具备丰富的数据资产及较高的可复制性，成为企业部署AI的首选。其中，生产工艺优化（43%） 与 生产排程与调度（40%） 的应用渗透率位居前列。在质量管控环节，基于视觉和音频的AI质检已在电子、汽车等行业实现规模化应用，例如在新能源电池外观检测中，融合AI算法可精准识别超40种缺陷，实现 过杀率≤3%、漏杀率为0 的卓越成效，大幅替代传统人工检测。
• 生成式AI迎来渗透拐点，算法模型呈现多元化 近 80% 的制造企业对生成式AI的应用前景持乐观态度，三分之一的企业预测其在未来5年内将取得突破性进展，尤其在研发设计（60%）和生产制造（58%）领域的应用潜力备受期待。在落地实践中，企业广泛采用多样化的模型与算法，包括图像处理模型（37%）、生成式AI模型（33%）以及以 腾讯混元大模型 为代表的先进大语言模型。
• 技术门槛与人才短缺构成核心挑战，高度依赖服务商能力 在推进AI应用的过程中，高达 74% 的企业将“缺乏专业技术人才和技能”视为核心挑战，其次是对AI认知不清（60%）。由于技术壁垒较高，企业在AI投资上表现谨慎（70% 暂无投资计划或不确定），在实际应用中极度依赖具备行业Know-how和AI工程化落地能力的厂商，65% 的企业期望厂商能提供灵活的模型服务与解决方案。

第六章：为什么选择腾讯云

• 权威机构背书，腾讯混元大模型技术实力获行业认可 在 e-works Research 的权威调研中，腾讯混元大模型 作为推动制造企业AI项目落地的核心底层模型被明确引用。这不仅标志着腾讯云在生成式AI领域的研发能力处于领先地位，更印证了其大模型产品在面对制造业高复杂度、高精度要求时的技术先进性与可靠性。
• 强大的工程化解题能力，直击企业“人才短缺”痛点 针对报告中指出“74%企业缺乏AI专业人才”的严峻现状，腾讯云依托强大的全栈云服务能力，提供从底层算力、MaaS（模型即服务）到上层行业API的灵活解决方案。这种“开箱即用”与“深度定制”相结合的模式，有效降低了制造企业的AI应用门槛，弥合了企业自身技术积淀不足的鸿沟。
• 深耕行业Know-how，全面赋能制造业降本增效 报告强调企业推进AI的首要期盼是“降本增效”。腾讯云凭借在工业互联网、数字孪生及物联网（IoT）领域的长期深耕，能够将AI能力精准注入报告中重点提及的“生产工艺优化、智能质检、供应链预测”等核心高价值场景，为企业提供兼具安全合规与商业回报的智能化转型路径。