塔塔咨询《物理AI就绪度报告2026》显示：77%制造商预期AI对仓储运营产生变革性影响；26%计划增加投入；68%仍处实验阶段；42%将借助AI增强高危岗位人力；44%缺乏AI故障问责机制。
据 thescxchange.com 报道，印度塔塔咨询服务公司（Tata Consultancy Services，TCS）最新发布的《面向未来的制造业：TCS 物理 AI 就绪度报告 2026》显示，制造业正加速转向“人+AI”协同运营模式，而非以 AI 替代人力。
物理 AI 从屏幕走向产线
该报告指出，物理 AI（Physical AI）正将智能从数字界面延伸至工厂车间、仓库及物流现场，使设备具备实时感知、自适应与自主执行能力。塔塔咨询制造业务总裁阿努帕姆·辛格尔（Anupam Singhal）强调：“物理 AI 正把智能带出屏幕、落地车间——那些成功规模化部署的企业，将定义制造业的下一个时代。”
“物理 AI 正把智能带出屏幕、落地车间——那些成功规模化部署的企业，将定义制造业的下一个时代。”——阿努帕姆·辛格尔，塔塔咨询服务公司（TCS）制造业务总裁
投资承诺与价值周期延长
报告基于 2026 年 3 月至 4 月对北美和欧洲 300 家制造企业的高管调研，覆盖汽车、电子与高科技制造、工业装备、流程工业及航空航天与国防领域。数据显示：0% 受访企业计划削减物理 AI 投入；26% 明确将在未来 12 个月内增加支出；同时，75% 以上企业已将物理 AI 视为长期转型工程，而非短期试点项目。
仓储、装配与物流成高价值场景
按预期影响强度排序，三大高价值应用领域依次为：仓库运营（77% 受访者预计产生“显著”或“变革性”影响）、装配与制造作业（75%）、物流与物料移动（72%）。报告特别指出，物理 AI 在提升拣选准确率、动态路径规划及异常包裹识别等环节已进入规模化验证阶段。
人机协同聚焦安全与增效
在人力资源维度，42% 的制造商预计物理 AI 将通过改善高危、重复或复杂工况下的作业安全性，实现显著的人力增强（workforce augmentation）。例如，在化工厂巡检、重型设备装配辅助及高温锻造环境监测中，AI 驱动的可穿戴设备与协作机器人正逐步承担风险暴露度高的任务。
规模化瓶颈集中于三类基础能力
尽管转型意愿强烈，但当前仍处于非部署或实验阶段的企业占比达 68%。报告将主要障碍归因于三方面：老旧系统集成难度大、实时工业数据基础设施不完善、一线员工 AI 工具操作技能不足。其中，52% 的受访企业承认其 MES 系统尚未完成与 AI 边缘计算平台的双向数据打通。
治理机制滞后监管要求
随着部署加速，治理短板日益凸显：44% 的企业尚未建立物理 AI 故障的正式问责机制；40% 表示未做好应对欧盟《人工智能法案》（AI Act）及美国 NIST AI 风险管理框架等新兴监管要求的准备。报告建议，应优先构建跨职能 AI 治理委员会，并将安全验证纳入设备采购技术协议。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
