2026年汽车行业AI应用率达26%,领跑全球制造业展会快讯

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探究制造商如何利用人工智能提升效率、推动创新并打造未来出行解决方案

自动驾驶（百度图片）

概述

《Analytics Insight》研究显示，汽车行业已成为人工智能应用的领跑者，2026年应用率达到26%，表现亮眼。汽车企业正将人工智能作为推动创新、提升效率与增强竞争力的战略引擎。人工智能有望彻底改变汽车的生产方式。以下为该研究的其他主要发现。

研究目的与受访者洞察

本次研究收集了全球500名制造业专业人士的观点，覆盖人工智能应用全成熟度阶段，从早期试验到大规模自主系统部署。调研核心目标是为制造业管理者提供可靠、可落地的人工智能应用基准。

数据通过谷歌表单收集，受访者为来自汽车、电子、工业设备、消费品等行业的资深人士，职位包括企业高管、副总裁、总监、运营经理、顾问及分析师。调研覆盖北美、亚太、欧洲、中东非洲及拉美地区，具备全球视野。

人工智能推动行业转型变革

研究数据表明，全球人工智能应用正在加速，越来越多企业从试点项目转向规模化落地运营。绝大多数企业已在至少一项业务中应用人工智能，标志着行业正经历转型性变革。

人工智能应用率随企业规模有所差异。北美以36%的企业应用占比领先，反映出当地在自动化与数字技术领域的高额投入；亚太地区紧随其后，达22%，主要由核心制造业集群驱动；欧洲为18%，工业4.0应用稳步推进。

汽车行业领跑人工智能应用的原因

汽车行业人工智能技术应用率居高不下，源于该行业系统复杂、高度依赖数据驱动。同时，人工智能是自动驾驶的核心技术，通过处理实时数据帮助车辆做出智能决策。

制造商运用机器人制造流程与人工智能分析技术，提升生产效率、降低制造缺陷、优化供应链运营。预测性维护系统则可减少生产停机时间及相关成本。

此外，人工智能与网联汽车、物联网生态深度融合，使车企能够采集海量数据，推动用户体验变革，提供更优质的出行解决方案。

人工智能重点投资规划

制造业正持续加大人工智能投入，以提升运营效率、强化业务成效与核心能力。其中，41%的投资用于提升运营效率，为首要投入方向。

重点领域还包括弥补劳动力与技能缺口（21%）、提升产品质量（18%），反映出行业面临的人力挑战与对高品质产出的追求。供应链韧性建设（13%）、创新与可持续发展（8%）领域的投入，则体现企业愈发关注短期效益之外的长远战略目标。

制造业人工智能投资呈明显扩张态势，78%的企业计划未来两年增加相关预算。

对企业经营与创新的影响

人工智能应用显著改善了汽车行业的经营表现。将人工智能融入运营的企业，实现了更高的效率、生产力与盈利能力。企业借助人工智能生成的数据辅助决策，能够在经营各环节做出更科学的判断。

人工智能还为车辆提供实时诊断支持，优化安全系统，推动软件无缝集成。领先技术带来的竞争优势，让人工智能早期应用企业在快速变革的行业格局中占据主导地位。

约18%的受访者将提升产品质量列为人工智能应用的核心方向。人工智能可减少缺陷、降低浪费、缩短生产周期、提高设备利用率，同时缓解技能短缺问题，辅助运营决策，通过自动化与智能流程协助增强人力效能。

目前41%的制造商已采用人工智能引导的机器人技术。调研结果显示，人机协作将对劳动力结构产生重大影响。

制造商在人工智能应用的数据准备程度上差异明显。部分企业已建成集成度高、结构完善的数据环境，但仍有许多企业面临数据集成、质量与连通性难题。

人工智能应用面临的挑战

人工智能落地仍存在诸多挑战：研发成本高昂、专业人才短缺、信息隐私安全隐忧。全球汽车人工智能产业预计将实现远超其他行业的高速增长，以满足消费者对更智能、更网联汽车的需求。

制造商需要数据科学专业能力、工程技术、运营技术与信息技术融合知识，以及人工智能治理能力。

人工智能系统的应用带来新的安全漏洞，影响设备与云服务、信息技术系统与运营技术系统间的所有连接节点。

企业需建立适配人力与基础设施的长效机制，完善治理框架，才能在全业务流程中成功落地人工智能。

未来展望

调研数据显示，42%的受访者认为人工智能具有变革性影响，将彻底改变工作职能；45%的受访者则认为其为辅助性技术，可提升工作效率但不会取代现有工作内容。

约33%的制造商正在探索应用人工智能智能体，但预计落地时间将超过12个月。

制造商正不断探索人工智能驱动的新营收模式，标志着企业向智能运营系统转型，通过多业务融合提升效率、推动创新、构筑竞争优势。

2030年的工厂将以人机协作为核心，助力人与机器高效协作。精心规划布局人工智能的企业，将实现生产力提升与成本下降，同时建立长期竞争优势，增强抗风险能力，在智能制造领域占据战略领先地位。

来源：Analytics Insight

图片：来源于网络