工业制造行业正经历着由地缘政治、供应链安全等多重因素驱动的转型和变革。技术是这一变革的关键推动力，工业制造企业正积极将数字化能力，包括人工智能等新兴技术融入企业。本报告显示，工业制造在网络安全和云基础设施方面最为成熟，正从概念验证转向更广泛的人工智能应用。近半数受访高管报告称，他们在技术投资中获得了显著的财务收益。
核心观点与关键数据：
- 87%的工业制造高管认为先进技术将驱动未来竞争优势；50%已报告获得显著财务收益。
- 76%的工业制造企业投资超过5000万美元于数字技术，高于全行业平均水平（72%）。
- 80%的工业制造企业报告技术频繁提升投资价值。
- 49%的高管报告积极部署产生商业价值的AI用例，远高于跨行业平均水平（28%）。
- 52%的企业将预测性质量控制在AI应用中列为首要应用。
- 68%的企业计划在未来12个月内大规模部署AI。
- 70%的企业采用集中式AI治理模式，由IT部门主导。
- 87%的高管认为跨职能协作对于AI部署至关重要。
- 83%的高管相信其组织正在建立强大的AI数据基础，但76%也认为不可靠的数据是AI的主要风险。
- 48%的高管预计未来12个月将显著增加网络安全投资。
- 80%的高管认为其组织具有韧性，多数遵循“零信任”安全原则。
- 59%的高管认为传统KPI不足以跟踪AI增强性能。
研究结论：
- 数据是AI成功实施的基础，工业制造企业需加强数据管理和技术治理。
- AI与其他新兴技术（如数字孪生、边缘计算）的结合将带来更大价值。
- 人工智能将推动工作方式的变革，员工需要具备与AI协作的技能。
- 网络安全是工业制造企业面临的重要挑战，需要加强投资和防御措施。
- 地缘政治风险和供应链波动要求企业提高韧性和灵活性。
- 政府对数字化和基础设施投资的激励措施将加速数字化转型。
行动建议：
- 专注于数据基础建设，标准化、连接和治理OT/IT设备数据。
- 设计人机协作模式，提升员工技能，使其适应AI工作环境。
- 将AI应用于高价值、已验证的用例，如预测性维护、质量优化等。
- 通过平台而非试点项目扩展AI应用。
- 将安全置于核心位置，在AI开发中融入安全工作流程。
- 推动战略生态系统合作，与合作伙伴共同创造价值。
