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2025 汽车行业智能制造现状报告（第10版）

主要障碍与挑战

• 外部障碍：通货膨胀、经济增长不确定性、消费者需求/法规要求。
• 内部障碍：劳动力技能缺口、员工招聘与留存、变革管理效率。
• 持续挑战：数据采集与利用效率低，全行业仅9%受访者能有效利用数据。

技术投资优先级

• 核心投入：人工智能、生产监控、网络安全等领域持续加码。
• 投资目标：长期业务影响（62%受访者重视）、产能扩张（58%）。
• 重点领域：人员发展、变革管理规范化、质量管理系统。

人工智能应用情况

• 应用比例：汽车行业AI采用率（56%）高于全行业（50%）。
• 主要场景：质量控制（56%）、过程优化（45%）、机器人技术（45%）。
• 投资意愿：优先布局生成式AI与因果关系AI（汽车行业占比超全行业3个百分点）。

未来12个月核心挑战

1. 技术落地：识别并落地新技术（占比38%）。
2. 人员转型：变革管理（37%）、员工招聘与留存（33%）、熟练工人成本（36%）。
3. 战略重点：推进人才保留与技能提升、赋能人机协作、规范变革管理流程。

联系方式

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