全球制造业面临的挑战 - 现代化工厂面临熟练技术工人短缺、劳动力与能源成本上涨的压力 [2] - 消费者对个性化与快速交付的期待达到新高，叠加地缘政治与碳中和目标等复杂挑战 [2] - 传统自动化技术已无法应对当前多重压力，制造业处于关键转型十字路口 [3] AI驱动的未来工厂模式 - 未来工厂将发展为"以AI为中心的自主运营模式"，具备自我感知、思考与调节能力 [5] - AI代理可自主管理物料搬运、质量控制等任务，实时优化生产参数以应对市场变化 [5] - 四大核心优势：效率提升（预测性分析减少停机）、灵活性增强（快速重构生产线）、可持续性深化（精准资源优化）、员工赋能（AI工具辅助决策） [5][6] - 工厂物理设计将颠覆传统布局，优先为机器效率优化（如自动化多层仓储） [6] 人类角色的转型 - 员工从操作员转变为"AI赋能的协调者"，聚焦机器无法替代的高价值任务 [8] - 新职责包括绩效监督（守护系统运行）、持续改进（解决复杂问题）、战略决策（权衡商业因素）、创造力创新（跨领域实践灵感） [8][9] - 企业需投资员工技能再培训，推动人机协作文化 [10] AI代理的技术分类 - **虚拟AI代理**：分三级成熟度——助理级（知识代理提供实时洞察）、推荐级（顾问代理生成解决方案）、自动化级（自主执行决策） [11][12] - **具身AI代理**：集成AI与机器人技术，实现物理环境交互，进化路径包括规则型、训练型、情境感知型（零样本学习能力） [13][14] - 元代理可协调多个AI代理实现端到端自动化 [12] 企业转型战略框架 - 需采取价值驱动视角，避免技术试点的盲目性 [14] - **组织基础**：重构治理架构、升级员工技能、强化变革管理、建立生态合作 [15][16][21] - **技术基础**：数据治理、用户界面设计、高性能计算、5G网络、网络安全防护 [21] 行业变革趋势 - AI代理将重塑全球产业竞争格局，成为未来工厂基础设施 [18] - 转型需跨领域协作（商界、学术界、政策制定者），以负责任方式创造价值 [18]