📰 毕马威发布2026年工业制造全球技术报告
全球工业制造行业正经历技术重构，人工智能、大数据、边缘计算等先进技术正从试点走向规模化应用，成为提升质量与效益、推动转型升级、构筑核心竞争力的关键动能。毕马威《2026年工业制造全球技术报告》基于22个国家及地区258位高管的调研，解析全球及中国制造业数字化转型现状、痛点、投资回报与未来趋势，为企业提供落地与实操指引。报告显示，人工智能正进入规模化部署阶段，近半企业已有AI应用场景并产出商业价值，未来12个月内有望实现全域落地；80%企业认为智能化投入能提升资产价值与经营收益，成为营收增长的驱动。数据成为转型瓶颈，83%企业自称建立AI数据底层，然而76%高管认为数据不可靠是首要风险，数据治理与质量成为核心挑战。人才与组织改革同样关键，未来五年人机协作将成为核心技能，企业需重构KPI、运营与人才体系，以实现技术与业务的深度绑定与协同效应。国内头部企业正从单工厂数字化走向跨工厂、全链路、集团化的智能升级，技术投资从成本转向确定性回报，强调以业务成果驱动的资源配置与实际价值创造。此转型需解决数据治理、应用落地、组织能力等综合难题，才能在全球数字化浪潮中实现更高效的智能制造。
🏷️ #AI应用 #数据治理 #智能制造 #投资回报 #人才组织
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📰 毕马威发布2026年工业制造全球技术报告
全球工业制造行业正经历技术重构，人工智能、大数据、边缘计算等先进技术正从试点走向规模化应用，成为提升质量与效益、推动转型升级、构筑核心竞争力的关键动能。毕马威《2026年工业制造全球技术报告》基于22个国家及地区258位高管的调研，解析全球及中国制造业数字化转型现状、痛点、投资回报与未来趋势，为企业提供落地与实操指引。报告显示，人工智能正进入规模化部署阶段，近半企业已有AI应用场景并产出商业价值，未来12个月内有望实现全域落地；80%企业认为智能化投入能提升资产价值与经营收益，成为营收增长的驱动。数据成为转型瓶颈，83%企业自称建立AI数据底层，然而76%高管认为数据不可靠是首要风险，数据治理与质量成为核心挑战。人才与组织改革同样关键，未来五年人机协作将成为核心技能，企业需重构KPI、运营与人才体系，以实现技术与业务的深度绑定与协同效应。国内头部企业正从单工厂数字化走向跨工厂、全链路、集团化的智能升级，技术投资从成本转向确定性回报，强调以业务成果驱动的资源配置与实际价值创造。此转型需解决数据治理、应用落地、组织能力等综合难题，才能在全球数字化浪潮中实现更高效的智能制造。
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