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每一批“燈塔工廠”都為未來三到五年的運營提供了洞見，而新一批“燈塔工廠”不僅在快步向前，而且在躍向未來。這是一個決定性時刻，那些能夠大規(guī)模駕馭人工智能的企業(yè)將定義行業(yè)的未來。

作為中國實體經濟的主體，制造業(yè)是推動中國經濟乃至全球制造業(yè)持續(xù)增長的重要引擎。站在歷史與未來交匯的新起點上，中國制造業(yè)將背負新的使命：推動中國速度向中國質量飛躍，加速中國制造向中國創(chuàng)造轉型，實現制造大國向制造強國轉變。面對當前錯綜復雜的國內外形勢，中國制造業(yè)應砥礪前行，加速升級轉型。

隨著第四次工業(yè)革命的推進，制造業(yè)的技術創(chuàng)新將繼續(xù)帶來顯著的經濟和社會效益。到2025年，第四次工業(yè)革命預計將創(chuàng)造高達3.7萬億美元的價值。領跑者將占據先機，與落后者的鴻溝也將進一步擴大。

“全球燈塔網絡”是匯聚全球領先制造企業(yè)的協作平臺，而燈塔成員以其先進技術為績效和可持續(xù)性帶來可衡量的積極影響。如通過利用人工智能、3D打印和大數據分析等創(chuàng)新技術，“燈塔工廠”得以顯著提升效率、增強競爭力、大規(guī)模變革商業(yè)模式，從而有力促進經濟增長。同時，“全球燈塔網絡”也為新型勞動者隊伍的打造與環(huán)境保護賦能助力，并為全球各種規(guī)模的制造企業(yè)提供了協作學習之旅。

2024年10月8日，“全球燈塔網絡”迎來22家新成員。新一批“燈塔工廠”正在大規(guī)模且富有成效地運用數字技術推動新一代的卓越運營、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展和勞動者現代化。這一影響力不斷擴大的創(chuàng)新者網絡，已在多個行業(yè)部署了1000多個解決方案。目前全球“燈塔工廠”數量達到172座，來自31個國家的35個不同行業(yè)。

由于游戲化技術開發(fā)與培訓、基于物聯網的智能Andon（安燈）系統(tǒng)，深度學習和基于視覺的自動化系統(tǒng)等數字解決方案，讓全球新晉“燈塔工廠”的勞動生產率平均提高了50%。過程建模和根因分析也推動了“燈塔工廠”端到端供應鏈的效率提升，使能耗平均降低22%，庫存平均降低27%，廢品或浪費平均降低55%……

麥肯錫全球董事合伙人侯文皓提出，“本輪新晉中國燈塔的四大新貌：一是燈塔的影響力擴展到了各行各業(yè)，涌現出許多新面孔。比如，迎來了全球首家風能設備、首家乳業(yè)、首家煤礦機械、首家核電、首家軌道交通設備的燈塔；二是得益于持續(xù)的數字化、智能化、綠色化的投入，這一輪中國的‘燈塔工廠’在全球占比約60%，創(chuàng)歷史新高。更難能可貴的是，3家新獲評可持續(xù)燈塔均來自中國；三是生成式AI等新技術的應用方興未艾。幾乎每座‘燈塔工廠’都有相關的落地應用，這說明AIGC（人工智能生成內容）的試點速度比以往傳統(tǒng)人工智能用力更快，當然，具體效果還有待進一步檢驗；四是中國企業(yè)在海外發(fā)出了第一顆新芽，誕生了首家‘海外燈塔工廠’，希望這是中國企業(yè)邁向大航海時代的良好開端。”

麥肯錫全球資深董事合伙人艾家瑞（Karel Eloot）認為：“第四次工業(yè)革命正在顯著提速。燈塔工廠真正超越了試點階段，目前近60%的核心應用案例采用了先進的人工智能技術。相比之下，2019年僅為11%。這反映出人工智能正在重塑制造業(yè)，并已達到前所未有的成熟度。2024年的‘燈塔工廠’作為一個群體再次證明，我們正處在一個關鍵轉折點。它具有兩個鮮明特征：首先，人工智能技術貫穿整個價值鏈,從規(guī)劃、生產到交付,并且已被資產化，以利于快速部署；其次，領先公司正在利用生成式人工智能將影響力大幅拓展，通過在數周甚至數天，而不需要經年累月，實施新技術，大大加快了采納速度。每一批‘燈塔工廠’都為未來三到五年的運營提供了洞見，而新一批‘燈塔工廠’不僅在快步向前，而且在躍向未來。這是一個決定性時刻，那些能夠大規(guī)模駕馭人工智能的企業(yè)將定義行業(yè)的未來。”

例如，通用電氣醫(yī)療北京工廠在26條生產線上部署了45個數字解決方案，滿足了復雜的制造和質量要求。該廠利用人工智能進行缺陷檢測和深度學習，將生產周期縮短了66%。為了滿足對于全定制液壓支架和更快交付的需求，鄭州煤礦機械集團部署了48個第四次工業(yè)革命技術用例，物聯網、機器學習和自適應自動化等創(chuàng)新技術，轉型成為高效、靈活的智慧工廠，將訂貨交付時間縮短了66%，將人均產量提高了205%。

生成式AI的涌現預計將為全球經濟帶來年產值高達2.6萬億~4.4萬億美元的增長。其中，近四分之一的增值有望來自于制造及供應鏈相關活動，因為生成式AI將為相關活動領域帶來高達兩倍的生產力提升，以及近70%的任務自動化。

相關技術已展現出超過50個潛力巨大的應用場景，覆蓋了六大主要領域（設計、采購、計劃、制造、交付、服務）以及兩大能力領域（數據與技術部署、人才與組織賦能）。而這一變革主要由內容生成、洞察提取和用戶交互等新能力所推動。

通過對“燈塔工廠”的深入研究，我們總結出AI和生成式AI部署的五大洞察：一是AI用例已遍布整個運營價值鏈；二是資產化是實現AI快速大規(guī)模部署的有效方式；三是AI指揮中心正推動自動化達到新層次和系統(tǒng)級別；四是生成式AI正將其影響擴展到車間之外；五是生成式AI的發(fā)展速度遠超預期。