帕斯克自动化公司2026年全球调查显示：72%制造商已采用AI，但仅10%实现全企业规模化；质量控制（50%）、IT运维（46%）和供应链管理（45%）为前三应用；69%企业存在新旧设备混用问题；生成式AI采用率达65%，回流比例升至70%，供应链韧性自评达71%。
据 thescxchange.com 报道，美国帕斯克自动化公司（Parsec Automation LLC）最新全球调查显示：尽管 72% 的制造企业已部署人工智能技术，但仅有 10% 实现全企业级规模化应用。
AI 落地率高但深度不足
该报告基于对全球 1,200 名制造企业高管、运营及技术负责人的问卷调研，覆盖北美、欧洲及亚太主要工业区。数据显示，质量控制（50%）、IT 运维（46%）和供应链管理（45%）是当前三大高频 AI 应用场景；但阻碍规模化的主要障碍包括高实施成本（40%）、数据隐私与安全顾虑（39%）以及与现有系统集成困难（38%）。
技术代际混杂拖累转型进度
调查指出，超过 69% 的制造商同时运行着老旧设备与现代产线，形成典型的“多代技术并存”状态。仅有 37% 的企业制定了统一的数据驱动战略，而 60% 仍处于该战略的规划或实施阶段——这一比例较 2024 年的 40% 显著提升，显示战略意识正在加速形成。
生成式 AI 与回流进程同步提速
在具体技术采纳节奏上，生成式 AI 渗透率已达 65%，较 2024 年的 48% 大幅提升；同期，完成或正在进行回流（onshoring）的企业比例达 70%，远高于 2024 年的 33%；供应链韧性自评得分亦升至 71%（2024 年为 50%）。
企业高层警示：试点≠实效
帕斯克自动化公司首席执行官苏珊娜·鲁德尼茨基（Suzanne Rudnitzki）表示：“制造商正面临回流压力、供应链波动、劳动力短缺、成本压力及技术迭代加速等多重挑战。运营卓越已从竞争优势转变为生存前提。”
“支撑长期成功将取决于两大支柱：人与技术。领导者应投资于员工能力提升，并尽可能支持技能升级；技术成功则依赖坚实的数据基础、稳健的执行层，以及聚焦 AI 规模化——而非仅停留在试点层面。”
——苏珊娜·鲁德尼茨基，帕斯克自动化公司首席执行官
她进一步指出：“制造商所面对的复杂性前所未有。”调查还发现，担忧 AI 推进过慢的管理者（60%）明显多于担忧推进过快者（40%），反映出行业普遍存在的“行动迟疑”倾向。
MES 普及率高但规模化滞后
另据同一平台近期披露数据，93% 的制造商已部署制造执行系统（MES），但其中仅 23% 实现规模化应用。这与 AI 规模化率（10%）共同印证了制造业数字化进程中“广度有余、深度不足”的典型特征。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
