這一巨大差距也蘊(yùn)藏著緊迫性機(jī)遇：企業(yè)若能找準(zhǔn)方向，可化愿景為行動，從而加速從工業(yè)4.0向工業(yè)5.0的躍遷。

這份題為《亞太地區(qū)AI驅(qū)動的工業(yè)4.0: 構(gòu)建未來產(chǎn)業(yè)》的報告評估了亞太地區(qū)制造業(yè)和能源與公用事業(yè)領(lǐng)域大型企業(yè)的就緒情況。 報告顯示，許多公司很早就對數(shù)字化工具進(jìn)行了投資，尤其是在設(shè)計和供應(yīng)鏈等領(lǐng)域。 但要釋放真正的價值，企業(yè)現(xiàn)在需要端到端的可視化能力、更強(qiáng)的協(xié)同機(jī)制，以及更以AI為核心驅(qū)動的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

亞太地區(qū)人工智能驅(qū)動的工業(yè) 4.0：雄心與現(xiàn)實(shí) 

盡管 85% 的受訪者將自己評定為”數(shù)據(jù)驅(qū)動”或”人工智能優(yōu)先”，但該研究的客觀評估發(fā)現(xiàn)，只有 11% 的組織處于較高成熟度水平（9% 為數(shù)據(jù)驅(qū)動；2% 為人工智能優(yōu)先）。

這一認(rèn)知與現(xiàn)實(shí)的脫節(jié)表明，如果領(lǐng)導(dǎo)者高估其成熟度，那么企業(yè)的戰(zhàn)略性投資可能出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致企業(yè)無法識別和解決瓶頸問題，從而令其轉(zhuǎn)型步伐嚴(yán)重受阻。

主要障礙包括：

• 戰(zhàn)略錯位：僅有10%的企業(yè)完整部署了工業(yè)4.0戰(zhàn)略，而70%的企業(yè)要么停留在戰(zhàn)略未執(zhí)行階段，要么只有孤立的計劃或試點(diǎn)項目，這種碎片化推進(jìn)方式將嚴(yán)重影響轉(zhuǎn)型成效。
• 人員與落地盲區(qū)：僅19%的企業(yè)關(guān)注員工抵觸問題，26%開展正式技能提升或變革管理計劃，導(dǎo)致僅16%的企業(yè)對內(nèi)部專業(yè)能力有信心。若缺乏對能力建設(shè)和員工投入的專注投資，AI試點(diǎn)項目恐將陷入停滯。
• 孤島式執(zhí)行：約 67% 的企業(yè)追求臨時性、部門級的用例，73% 的企業(yè)缺乏跨團(tuán)隊知識共享機(jī)制，阻礙了協(xié)作和創(chuàng)新，這種分散式的方法阻礙了協(xié)作并減緩了創(chuàng)新的步伐。
• 核心系統(tǒng)現(xiàn)代化滯后：僅40%的企業(yè)廣泛采用預(yù)測性維護(hù)，37%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈實(shí)時可視化，這令企業(yè)持續(xù)面臨停機(jī)與斷供風(fēng)險。
• AI整合度不足：盡管63%的企業(yè)將AI應(yīng)用于孤立流程上，但僅10%將AI、機(jī)器學(xué)習(xí)視為戰(zhàn)略支柱，這導(dǎo)致端到端的智能運(yùn)營體系尚未建立起來。

彌合差距：亞太地區(qū)邁向工業(yè) 5.0 的備戰(zhàn)之路

展望未來，從工業(yè) 4.0 轉(zhuǎn)向 “以人為本、可持續(xù)性和彈性成為核心”的工業(yè) 5.0仍面臨重要挑戰(zhàn)：

• 僅23%的企業(yè)建立了反饋回路，為產(chǎn)品設(shè)計與運(yùn)營等職能戰(zhàn)略決策提供信息；
• 僅28%的企業(yè)投資了實(shí)時、可持續(xù)性追蹤系統(tǒng)，其中僅四分之一能有效量化并報告進(jìn)展情況；
• 網(wǎng)絡(luò)彈性準(zhǔn)備嚴(yán)重不足：50%的企業(yè)僅依賴基礎(chǔ)防護(hù)（防火墻和終端安全），而供應(yīng)商風(fēng)險評估、SIEM系統(tǒng)或AI驅(qū)動的治理等先進(jìn)實(shí)踐應(yīng)用相當(dāng)有限。

在這些領(lǐng)域進(jìn)行強(qiáng)化對確保工業(yè)轉(zhuǎn)型的未來適應(yīng)性、建立信任和長期價值至關(guān)重要。

亮點(diǎn)：亞太領(lǐng)軍企業(yè)樹立標(biāo)桿

盡管面臨挑戰(zhàn)，白皮書同時重點(diǎn)介紹了工業(yè) 4.0 在實(shí)踐中的幾個領(lǐng)先案例：

• Dongjin Semichem（韓國）正在實(shí)施一個名為 ASK 的安全本地 GenAI 平臺，該平臺由IBM watsonx.ai提供支持，以加速研發(fā)和運(yùn)營過程中的 AI 驅(qū)動決策。
• SMART Modular?Technologies（馬來西亞）正利用?IBM Maximo 視覺檢測?實(shí)現(xiàn)自動化質(zhì)量保障，從而提升高端制造的速度和精度。
• 大眾一汽發(fā)動機(jī)（中國）正在展示結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動型領(lǐng)導(dǎo)力的影響，通過 5G 集成、AI和自動化機(jī)器人技術(shù)，將交付周期壓縮了 40%。

亞太地區(qū)在AI驅(qū)動的工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型中具備獨(dú)特領(lǐng)導(dǎo)優(yōu)勢。IBM 大中華區(qū)首席技術(shù)官、技術(shù)銷售總經(jīng)理翟峰表示：”這份報告中清晰表明：唯有快速創(chuàng)新與實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合才能真正創(chuàng)造價值。最終成功的企業(yè)具備兩大特質(zhì)，既建立了安全、靈活的數(shù)字化基礎(chǔ)，同時又激發(fā)員工勇于將構(gòu)想轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動。”

邁向未來：亞太工業(yè)領(lǐng)袖行動建議

為了彌合理想與現(xiàn)實(shí)之間的差距，并為工業(yè) 5.0 奠定基礎(chǔ)，企業(yè)必須采取整體的戰(zhàn)略方法：

• 建立價值導(dǎo)向的技術(shù)戰(zhàn)略：將技術(shù)部署與可衡量的業(yè)務(wù)成果、投資回報相結(jié)合。
• 利用核心技術(shù)帶去跨部門影響：從加強(qiáng)核心平臺入手，實(shí)現(xiàn)端到端的可視性和知識共享。
• 將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略資產(chǎn)：打破孤島并整合跨職能數(shù)據(jù)，構(gòu)建AI就緒的基礎(chǔ)設(shè)施，賦能建設(shè)整個企業(yè)范圍的洞察。
• 為快速技術(shù)集成做好準(zhǔn)備：開發(fā)敏捷方法，將新技術(shù)與現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施高效集成。
• 前瞻性布局工業(yè) 5.0?思維：以人為本、可持續(xù)性和彈性為中心轉(zhuǎn)型，打造面向未來的企業(yè)。

“亞太企業(yè)若能切實(shí)踐行這些轉(zhuǎn)變，就能將零散的試點(diǎn)驗證項目轉(zhuǎn)化為企業(yè)級解決方案，在贏得市場優(yōu)勢的同時，為構(gòu)建以人為本、富有彈性的工業(yè)未來鋪平道路。”翟峰總結(jié)道。

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