TE Connectivity调研：AI步入成熟期，投资回报率成为首要目标

当全球企业还在争论人工智能是否会取代人类时，工业界已经悄然翻过这一页。连接与传感领域全球技术企业TE Connectivity（以下简称"TE"）今日发布的2026年度《行业技术指数》报告显示，行业技术企业的AI采用率已突破80%，中国更以85%的占比领跑全球。一个标志性转变正在发生：企业首次将财务回报置于产品创新之上，AI投资进入"验货"阶段。

从

"要不要用"到"值不值"

这份连续第四年发布的全球调研报告，记录了工业界对AI认知的完整演进。2023年讨论"如何定义创新"，2024年追问"谁该对AI负责"，2025年应对"供应链焦虑与培训缺口"——到了今年，问题变得直接而冷峻：钱投下去，能回来多少？

数据印证了这一转向的剧烈程度：43%的管理者将"增加企业利润"列为首要目标，同比飙升17个百分点；视"产品创新"为优先的占比则降至26%，下滑9个百分点。工程师群体同步跟进——31%将利润优先（+2%），24%坚持创新至上（-7%）。这是调研开展以来，财务回报首次超越产品创新。

"全球企业正在扩大AI应用，但许多企业在将AI融入日常工作流程后，对于AI应用的成效标准尚未达成共识。"TE首席执行官Terrence Curtin指出，"真正走在前面的企业，是那些能把AI投入转化为实际业务成效的企业。"

中国样本：从道德焦虑到成本核算

中国企业的转向更为决绝。85%的采用率不仅超过全球水平（82%），更同比提升15个百分点。而去年首要顾虑还是"监管与道德考量"的中国受访者，今年74%将"成本"列为头号担忧——投资回报率已取代自动化程度，成为衡量AI成功的核心指标。

"这不是对AI的怀疑，而是对AI的正经对待。"TE中国区总经理张超在今日媒体分享会上表示，企业正经历"文化转变—流程转变—价值最大化"的三阶段跃迁，"AI要嵌入每一个主要流程，而非单独存在"。

生产线上的"验货"现场

在TE全球工厂，800余套AI视觉检测系统已从单点试点走向批量部署，部分亚太工厂一次性上线数十乃至上百套。AI对注塑工艺参数的实时优化，正在替代老师傅的经验判断。

更直观的效率革命发生在供应链端。TE汽车事业部中国区商业智能总监杨玲朗分享了一个排产案例：当数据量达到百万级，传统Excel需6至7小时的计算被压缩至6至7分钟。"AI提供不同版本的排产方案，业务人员基于经验做最终决策——这是典型的人机协作。"

这一逻辑贯穿TE的AI战略：重复计算交给算法，判断调整留给专家。2023年引入智能体概念，2024年验证模型安全，2025年60位业务专家主动加入智能体培训营——"业务部门追着AI部门做项目"的局面已然形成。

ROI与可持续发展的平衡术

当财务回报成为硬约束，可持续发展目标是否让路？TE给出的答案是"优先选择不增加成本且碳排放低的方案，若能同时降低成本则是最佳方案"。

TE中国材料实验室负责人黄忠喜博士介绍，AI正在加速范围3减排目标的实现：材料性能对比从2-3小时缩短至5分钟，模具优化设计减少材料浪费，工艺参数自动调节降低能耗。到2032年减排30%的承诺，目前进度已达17%。

"降碳与成本的矛盾每天都在发生，"黄忠喜坦言，"但AI提供了更多工具去寻找最优解。"

人才悖论：后台收缩还是能力重构？

德勤年初提出的"后台减25%、前台增25%、利润率升10%"模式，是否适用于制造业？张超对此保持审慎："新技术通常先影响后台，但去年美国一个案例警示我们——某公司为AI替代大幅削减入门岗位，结果因经验断层导致运营受损。"

TE的选择是培养"AI First"工程师：不是被AI取代，而是让AI成为"7×24小时不间断工作的助手"。2024年至今，TE在中国的研发投入与工程师人数保持两位数增长，中国区销售额达46亿美元，同比增长31%。

"企业存在就是为了创造价值，"张超说，"无论技术如何迭代，学习能力、应变能力和追求卓越的动力，才是不变应万变的核心。"