变革性技术

人工智能（AI）指的是能够执行过去需要人类智能才能完成的任务的计算机系统，例如视觉感知、语音识别和决策制定。人工智能涵盖了机器学习、自然语言处理和机器人技术等领域，其先进系统通过分析数据、识别模式、从经验中学习以及进行预测的能力，正使企业能够以越来越快和更智能的方式运营。

人工智能可自动化重复性工作，从而解放各工业领域的人力资源，使其专注于更具价值的创造性工作。

最新调研数据显示，近90%的工业领域决策者认为AI已成为其商业战略的核心要素，或将在未来两年内占据关键地位。随着企业持续加码AI投资以保持竞争优势，全球AI市场规模预计2030年将突破8300亿美元。2025年已被证实为关键转折年，这项变革性技术正重新定义企业的运营模式、竞争格局和创新范式。

以下是塑造当今工业格局的五个关键AI趋势：

1. 自主决策型AI（Agentic AI）

自主决策型AI指不仅能够被动响应或遵循预设规则的人工智能系统。其具备自主性与适应性，可在动态商业环境中独立决策并执行行动以实现目标。

该技术正显著拓展自动化在跨行业应用中的影响力与价值。这种通常通过AI代理、其他技术系统与人机协作实现的自动化，可以提高效率和生产力，增强客户体验，并使员工能够将精力转向创造力、解决问题和更细致的决策。

英国领先商业AI咨询公司EfficiencyAI创始人肖恩·休斯（Shaun Hughes）指出：“2025年，得益于规划能力、记忆功能及与商业应用整合度的提升，自主决策型AI正加速落地应用。当前企业正越来越多地运用该技术来优化多阶段重复性任务，实现全流程自动化——而不仅是单一环节的自动化。新一代智能体将自主决策与现实场景接入相结合，这一领域已具备爆发式增长条件。”

2.预测分析（Predictive Analytics）

预测分析是一种高级形式的数据分析，试图预测接下来可能发生的事情。在工业领域，预测和增强分析的发展与大数据系统的增长同时发生，随着更大、更广泛的数据池，人工智能驱动的数据挖掘提供了更加准确和有价值的预测见解。大数据机器学习的发展有助于增强分析能力。

虽然预测性人工智能不如其互补的兄弟生成式人工智能那么引人注目，但它在实现跨工业部门的运营收益方面的重要作用仍在不断扩大。

肖恩·休斯（Shaun Hughes）指出，“预测性AI技术虽非新事物，但2025年其精准度与易用性显著提升，非专业人士也能轻松驾驭。企业正运用该技术实现三大核心应用：库存智能规划、客户流失预警、设备及供应链故障预判。其核心优势在于使企业能够未雨绸缪，并深度挖掘商业生态中的潜在规律”。

3.多模态AI（Multimodal AI）

多模态AI是一种能够同步理解并处理文本、图像、音频和视频等多源信息的人工智能技术。该技术通过模拟人脑多感官信息整合机制，已在多个行业引发变革浪潮。例如，在机器人领域，配备计算机视觉和多模态AI的机器人可以解读人类的手势和面部表情，使其能够更自然地与人互动。

肖恩·休斯（Shaun Hughes）表示，“2025年多模态AI能力显著跃升——日常AI对话场景已清晰展现这一进步。典型应用包括：图像识别与理解、自动标注生成、视觉问答等。在工业领域，该技术正全面升级制造质检、内容标记与安全监测等环节。”

4.企业数据的AI推理（AI Reasoning for Enterprise Data）

与专注于模式预测和语言流畅性的生成式人工智能不同，推理人工智能更注重逻辑思维、目标导向的问题解决能力，以及在多个步骤和情境中整合信息的能力。这类系统不仅致力于理解接下来该说什么，更关注为什么——以及每个答案如何融入更广泛的推理序列中。

随着企业用例变得越来越复杂，能够思考场景、评估替代方案和证明决策合理性的人工智能系统的价值变得越来越引人注目。

肖恩·休斯（Shaun Hughes）说，“这涉及让人工智能访问公司的内部数据——例如报告、政策和电子邮件——并利用这些数据回答问题、进行总结或发现矛盾”

5. AI驱动的客户服务（AI-Powered Customer Service）

客户服务中的人工智能是指使用智能技术来创造快速、高效和个性化的支持体验。人工智能驱动的客户服务工具使公司能够自动化体验、简化工作流程并协助代理，从而节省时间和金钱，并有可能促进销售。

肖恩·休斯（Shaun Hughes）表示，“聊天机器人已经存在了一段时间，但今年它们比以往任何时候都更有用，他们可以处理更复杂的查询，听起来更自然，并记住以前的交互。目前，公司的主要获益于其全天候大规模客户服务能力，但我预见该领域将超越文字交互，向全语音AI交互系统演进。”

人工智能在工业领域的未来充满了可能性。它无疑涉及增强的自主自动化、先进的数据分析、个性化的客户体验以及提高运营效率和盈利能力。

肖恩·休斯（Shaun Hughes）最后说到，“人工智能将继续以多种方式彻底改变业务，例如，仓储物流场景的AI协作机器人研发，未来将突破传统仓储机器人的局限，实现AI与机器人系统的深度融合——这类智能设备可实时理解指令并自适应不同作业需求。尽管当前成本因素制约其商业化落地，但我们坚信这类系统将极大提升供应链效能。”