TE Connectivity調(diào)研：AI步入成熟期，投資回報率成為首要目標(biāo)

當(dāng)全球企業(yè)還在爭論人工智能是否會取代人類時，工業(yè)界已經(jīng)悄然翻過這一頁。連接與傳感領(lǐng)域全球技術(shù)企業(yè)TE Connectivity（以下簡稱"TE"）今日發(fā)布的2026年度《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》報告顯示，行業(yè)技術(shù)企業(yè)的AI采用率已突破80%，中國更以85%的占比領(lǐng)跑全球。一個標(biāo)志性轉(zhuǎn)變正在發(fā)生：企業(yè)首次將財務(wù)回報置于產(chǎn)品創(chuàng)新之上，AI投資進(jìn)入"驗貨"階段。

"要不要用"到"值不值"

這份連續(xù)第四年發(fā)布的全球調(diào)研報告，記錄了工業(yè)界對AI認(rèn)知的完整演進(jìn)。2023年討論"如何定義創(chuàng)新"，2024年追問"誰該對AI負(fù)責(zé)"，2025年應(yīng)對"供應(yīng)鏈焦慮與培訓(xùn)缺口"——到了今年，問題變得直接而冷峻：錢投下去，能回來多少？

數(shù)據(jù)印證了這一轉(zhuǎn)向的劇烈程度：43%的管理者將"增加企業(yè)利潤"列為首要目標(biāo)，同比飆升17個百分點；視"產(chǎn)品創(chuàng)新"為優(yōu)先的占比則降至26%，下滑9個百分點。工程師群體同步跟進(jìn)——31%將利潤優(yōu)先（+2%），24%堅持創(chuàng)新至上（-7%）。這是調(diào)研開展以來，財務(wù)回報首次超越產(chǎn)品創(chuàng)新。

"全球企業(yè)正在擴(kuò)大AI應(yīng)用，但許多企業(yè)在將AI融入日常工作流程后，對于AI應(yīng)用的成效標(biāo)準(zhǔn)尚未達(dá)成共識。"TE首席執(zhí)行官Terrence Curtin指出，"真正走在前面的企業(yè)，是那些能把AI投入轉(zhuǎn)化為實際業(yè)務(wù)成效的企業(yè)。"

中國樣本：從道德焦慮到成本核算

中國企業(yè)的轉(zhuǎn)向更為決絕。85%的采用率不僅超過全球水平（82%），更同比提升15個百分點。而去年首要顧慮還是"監(jiān)管與道德考量"的中國受訪者，今年74%將"成本"列為頭號擔(dān)憂——投資回報率已取代自動化程度，成為衡量AI成功的核心指標(biāo)。

"這不是對AI的懷疑，而是對AI的正經(jīng)對待。"TE中國區(qū)總經(jīng)理張超在今日媒體分享會上表示，企業(yè)正經(jīng)歷"文化轉(zhuǎn)變—流程轉(zhuǎn)變—價值最大化"的三階段躍遷，"AI要嵌入每一個主要流程，而非單獨存在"。

生產(chǎn)線上的"驗貨"現(xiàn)場

在TE全球工廠，800余套AI視覺檢測系統(tǒng)已從單點試點走向批量部署，部分亞太工廠一次性上線數(shù)十乃至上百套。AI對注塑工藝參數(shù)的實時優(yōu)化，正在替代老師傅的經(jīng)驗判斷。

更直觀的效率革命發(fā)生在供應(yīng)鏈端。TE汽車事業(yè)部中國區(qū)商業(yè)智能總監(jiān)楊玲朗分享了一個排產(chǎn)案例：當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級，傳統(tǒng)Excel需6至7小時的計算被壓縮至6至7分鐘。"AI提供不同版本的排產(chǎn)方案，業(yè)務(wù)人員基于經(jīng)驗做最終決策——這是典型的人機(jī)協(xié)作。"

這一邏輯貫穿TE的AI戰(zhàn)略：重復(fù)計算交給算法，判斷調(diào)整留給專家。2023年引入智能體概念，2024年驗證模型安全，2025年60位業(yè)務(wù)專家主動加入智能體培訓(xùn)營——"業(yè)務(wù)部門追著AI部門做項目"的局面已然形成。

ROI與可持續(xù)發(fā)展的平衡術(shù)

當(dāng)財務(wù)回報成為硬約束，可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)是否讓路？TE給出的答案是"優(yōu)先選擇不增加成本且碳排放低的方案，若能同時降低成本則是最佳方案"。

TE中國材料實驗室負(fù)責(zé)人黃忠喜博士介紹，AI正在加速范圍3減排目標(biāo)的實現(xiàn)：材料性能對比從2-3小時縮短至5分鐘，模具優(yōu)化設(shè)計減少材料浪費，工藝參數(shù)自動調(diào)節(jié)降低能耗。到2032年減排30%的承諾，目前進(jìn)度已達(dá)17%。

"降碳與成本的矛盾每天都在發(fā)生，"黃忠喜坦言，"但AI提供了更多工具去尋找最優(yōu)解。"

人才悖論：后臺收縮還是能力重構(gòu)？

德勤年初提出的"后臺減25%、前臺增25%、利潤率升10%"模式，是否適用于制造業(yè)？張超對此保持審慎："新技術(shù)通常先影響后臺，但去年美國一個案例警示我們——某公司為AI替代大幅削減入門崗位，結(jié)果因經(jīng)驗斷層導(dǎo)致運營受損。"

TE的選擇是培養(yǎng)"AI First"工程師：不是被AI取代，而是讓AI成為"7×24小時不間斷工作的助手"。2024年至今，TE在中國的研發(fā)投入與工程師人數(shù)保持兩位數(shù)增長，中國區(qū)銷售額達(dá)46億美元，同比增長31%。

"企業(yè)存在就是為了創(chuàng)造價值，"張超說，"無論技術(shù)如何迭代，學(xué)習(xí)能力、應(yīng)變能力和追求卓越的動力，才是不變應(yīng)萬變的核心。"