德勤发布了新论文《物理人工智能：加速时刻》，概述了物理人工智能 (PAI)（物理系统与人工智能的融合）如何从实验转向跨广泛业务领域的大规模部署和应用程序。该报告强调了为什么工业机器人已成为 PAI 的“试验场”，以及制造、物流和相关行业的早期采用者如何已经为在整个价值链中扩展智能系统奠定了基础。

如今，只有 5% 的公司表示 PAI 正在改变其组织，但 41% 的公司预计这将在三年内实现。当前影响与未来预期之间的差距，以及目前只有 3% 的公司将 PAI 广泛集成到运营中这一事实（预计这一数字将在两年内达到 18%）^[1]，凸显了尽早采取行动的紧迫性员工要建立能力来定义他们的运营优势和组织学习，从而巩固他们在未来十年的竞争优势。

世界各地的企业领导者现在正在认真考虑如何将 PAI 整合到他们的运营中。 2024 年将部署超过 500,000 台工业机器人，预计到 2028 年年安装量将达到 700,000 台，协作机器人所占份额不断增长，到 2024 年安装量将接近 65,000 台。^[2]  根据花旗 GPS 报告^[3]，目前全球约有 4.05 亿台各类机器人在生产，预计到 2035 年，这个数字将达到 13 亿。这些机器人的数量将越来越多地通过某种形式的 PAI 来增加。

主要发现

• 只有 5% 的公司表示，目前 PAI 正在改变其行业^[4]，而传统人工智能和机器学习的比例为 45%。
• 采用率最高的领域是消费者和生命科学以及医疗保健行业（均为 22%），技术、媒体和电信（18%），以及能源、资源和工业（16%）。
• 工业机器人仍然是 PAI 最成熟的测试平台，为更广泛的采用提供了重要的经验教训。
• PAI 不仅仅是一种技术安装，而且是一种需要严格操作和组织学习的能力。领导力取决于将运营成熟度与技术准备情况结合起来的能力。
• 采用的主要障碍包括成本和资源要求 (41%)、识别用例的挑战 (36%)、人才和技能差距 (33%) 以及技术或数据可用性 (31%)^[5]。

“物理 AI 标志着智能从屏幕转移到现实世界的时刻，将工厂转变为学习系统，现在正在采取行动的组织将塑造行动。德勤亚太区人工智能主管 Chris Lewin 表示：“构建定义未来十年行业领导力的模型、技能和标准。”

每个运营领导者现在都应该问的三个问题

对于企业领导者来说，PAI 不再是“是否”或“何时”的问题，而是一个准备就绪的问题。41% 的企业领导者预计三年内会产生转型影响，而且 PAI 集成将会增长两年内翻了六倍，建立运营基础的窗口正在缩小^[6]。

“内部准备情况因素决定了企业今天或明天如何有效地部署和扩展任何 PAI 解决方案，最重要的是，这些因素在组织的控制之中。 Lewin 补充道：“PAI 的成功实施不仅在于采用，还在于适应。”

随着 PAI 得到更广泛的采用，其价值更加切实，其应用将在各个部门和价值链中迅速扩展。该论文为企业领导者采用 PAI 提供了一个结构化、实用的框架——从哪里开始、如何排序投资以及必须具备哪些组织基础才能发挥技术的潜力。

技术应用成熟度决定了可能性。运营成熟度决定了什么是可执行的。该论文强调，即使是最复杂的 PAI 系统，如果部署到缺乏吸收它的基础纪律、流程和人员架构的组织中，也不会产生什么价值。行动太慢的代价不仅是效率低下，而且会丧失作为先行者的组织学习能力。

对于工业和制造业领导者来说，三个问题应该推动议程：

1. 您在技术成熟度阶梯上处于什么位置？
2. 您对 PAI 的运营基础准备得如何？
3. 您如何塑造自己

德勤中国物理人工智能卓越中心

为帮助企业加速从试点到规模应用的转变，德勤中国在上海设立了物理人工智能卓越中心（CoE）。 CoE 汇集了德勤在先进制造、机器人和人工智能方面的专业知识，帮助客户在现实环境中设计、模拟和部署物理 AI 解决方案^[7]。通过利用沉浸式数字仿真技术和德勤深厚的行业经验，上海 CoE 使组织能够加快实现价值、降低运营风险并充满信心地将智能机器大规模投入生产。

“上海位于先进制造业、工业机器人和全球供应链的交汇点，通过我们的战略联盟，使其成为我们新的德勤亚太物理人工智能卓越中心的理想中心。我们正在帮助客户超越试点和概念验证到规模化部署，利用模拟、治理和劳动力转型，安全、负责、快速地释放物理人工智能的全部潜力。当今工厂车间的物理人工智能先驱者正在书写未来十年的竞争手册。”德勤亚太区首席执行官 David Hill 说道。