工业制造颠覆性挑战

 

当下AI以前所未有的触角，渗透人类各生活场景，但在工作制造领域，因为工业基础模型的不确定性，AI仍处于止步不前的试探期，但豆包AI手机横空出世，对工业AI的潜力仍不可小觑。以下来自《工业周刊》列举关于工业制造颠覆性挑战及可能的战略选择。

1. AI领域：生成式AI估值修正，泡沫不会全面破裂，工业AI需依托专业数据、流程与基础设施，行业将迎来炒作退潮、价值回归与应用成熟的新阶段。

      -AI布局锚定工业场景，摒弃概念炒作：聚焦企业自身核心业务流程，搭建专业数据体系与适配的基础设施，优先落地可量化价值的工业AI应用，避开生成式AI的估值泡沫陷阱。

2. 关税与贸易：关税及贸易壁垒长期存在且更趋精准，汽车、电动车是博弈焦点，半导体维持战略克制，关键原材料呈现短期调节、长期脱钩的特征。

  -强化供应链管理敏捷校准能力，应对精准壁垒：针对汽车、电动车等重点受冲击行业，建立供应链多源化、近岸化布局；对关键原材料，提前规划短期库存调节与长期替代方案，提升供应链快速响应与调整能力。

3. 人形机器人：受成本、安全、可靠性限制，难以大规模接管工厂，仅作为特定场景补充，制造现场主流仍是机械臂与轮式自动化设备。

  -理性投入，聚焦主流方案：以机械臂、轮式自动化设备为工厂自动化升级核心，审慎评估人形机器人的特定应用场景，避免盲目投入；将资源倾斜到成熟、高性价比的自动化技术落地。

4. 量子计算：受纠错、稳定性、算力规模制约，2026年无法实现工业级落地，能源系统优化、材料科学等关键应用暂不满足容错要求。

  -观望量子计算，提前储备技术认知：暂不将量子计算纳入2026年核心战略落地计划，可组建技术前瞻团队跟踪其发展趋势，待技术成熟度达标后再启动产业化探索。

 

5. 人机协作：人类不会从AI代理管理中退出，而是角色上移，形成AI负责重复性执行、人类负责阈值设定、异常判断与责任承担的协作模式。

  -重构组织与岗位，明确权责边界：优化岗位设置与流程分工，让AI承接重复性、标准化工作；强化人类员工在阈值设定、异常处理、责任决策等环节的能力培养，构建人机协同的高效工作模式。

 

6. 网络安全：已成为制造业系统性风险，OT环境攻击面扩大，AI驱动的攻击技术升级，防御难度陡增。

  -从被动防御转向主动韧性建设：建立“可恢复思维”，部署OT环境分段隔离、断网备援系统，定期开展安全演练；针对AI驱动的新型攻击手段，升级安全监测与防御技术，提升快速复原能力。

7. 技术主导权：美在半导体、先进AI芯片、云基础设施仍处领先，但优势缩小，全球技术格局向竞争性领先转变，不再是绝对主导。

  -差异化突破技术竞争，借力开源生态：避开与美在半导体等核心硬件领域的正面竞争，聚焦AI应用层创新；充分利用开源AI降低技术门槛，在细分赛道打造独特优势；加强国际技术合作，拓展技术获取渠道。

8. 可持续发展：ESG未被边缘化，但与产业政策、能源安全存在张力，2026年前后将迎来从理念到产业落地的关键转化期。

  -推动ESG从理念到落地，将ESG融入企业战略规划，制定可量化、可执行的落地方案；平衡可持续发展与产业政策、能源安全的关系，通过技术创新降低绿色转型成本，抓住ESG产业化的窗口期。
 

 

2025.12.18海南岛正式封关，从现有数据来看：

1.零关税：税目从1900→6600个，占比21%→74%，覆盖绝大多数生产设备/原材料，企业进口设备成本直降约20%。
2.加工增值：全岛试点企业129家，已免税8.6亿；增值超30%免关税内销，门槛再降（取消营收占比限制，自产货计入增值）……这不是封岛，是更高阶开放。

 

工业制造行业面临颠覆性挑战，从海南封关的当下数据呈现，或许能参悟之道。