[M.AX之路④]“为什么要用AI？”……阻碍制造业AI的，比钱更关键的是“认知”

by Kang Nahum

Published 10 Jul.2026 14:56(KST)

Updated 10 Jul.2026 16:31(KST)

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10家企业中有8家不用AI……“感受不到必要性”
引入AI的企业已切实感受到效果……与未引入企业存在认知差距
M.AX成败，比起技术更取决于现场认知的转变

“品类过于多样，是否能通过训练人工智能来加以 활용令人存疑，训练成本也是负担。生产线本身的局限性很明显，最多也就是质量检测环节可能适用。”（中坚生物企业）

“公司工艺中存在需要手工作业的流程，因此难以引入人工智能。在工艺变量较多的领域，我们也认为很难应用人工智能。”（二次电池中小企业）

尽管政府将制造业人工智能转型战略“M.AX（Manufacturing AI Transformation）”作为产业政策核心加以推进，但制造一线的现实仍停留在起步阶段。企业之所以对引入人工智能犹豫不决，比起成本或技术不足，更接近于“不知道为什么必须引入人工智能”的认知。

[M.AX之路④]“为什么要用AI？”……阻碍制造业AI的，比钱更关键的是“认知”

1200余家尖端制造企业中80%“未引入人工智能”

据韩国产业技术振兴院委托韩国人工智能物联网协会和Matrix R&C实施的《制造现场人工智能引入现状调查》显示，在半导体、二次电池、显示器、生物、国防军工、机器人、尖端移动出行等七大尖端制造业领域的1212家企业中，未引入人工智能的企业达960家，占79.2%。其中，回答今后有引入计划的企业也仅占18.6%。这与政府将制造业人工智能转型作为国家产业战略推进相比，存在相当明显的温差。

最值得关注的是未引入人工智能的原因。一般认为，投资成本负担或专业人才不足会是最大障碍，但实际结果并非如此。不引入人工智能的首要原因是“未明显感受到引入的必要性”，占37.4%。其后依次为“与当前商业模式契合度较低”（20.6%）、“并非引入优先事项”（17.9%）、“预算不足”（17.7%）、“技术和基础设施不足”（14.2%）、“投资回报效果不确定”（9.7%）。

“要花钱”＜“感受不到必要性”，差距达两倍

比起预算不足，回答“感受不到必要性”的比例高出两倍以上，这一点具有很强启示意义。这意味着，制造业人工智能扩散的最大障碍不是资金，而是一线现场的认知。即便政府扩大补贴并提供人工智能技术，如果企业不将其视为提升竞争力的必需投资，政策效果也必然有限。

一名中坚军工企业相关人士表示：“从以往的决策风格来看，首先必须验证引入效果。无论是引进何种设备还是推进何种工程，如果引入效果得不到验证，通常都不会轻易推进。考虑到管理层的风格，首先要看该项引入能使单位成本降低多少，以及在能源和人工成本方面能提升多少。其后才是缓解成本负担，再之后才是 확보专业人才的问题。”

相反，已经引入人工智能的企业，明确感受到了其对生产率和竞争力提升的效果。在对引入人工智能后变化进行的5分制评价中，生产率提升以3.94分居首，其后依次为整体竞争力提升（3.87分）和人力负担缓解（3.84分）。在询问是否得到改善的项目中，回答生产率改善的比例最高，达78.6%；其后为竞争力提升（73.4%）和人力负担缓解（72.6%）。也就是说，体验过人工智能的企业已切实体会到效果，而尚未引入的企业仍未确信其必要性。

报告建议，制造业人工智能政策如今也应从技术普及转向现场扩散阶段。应扩大实证应用，让各类制造企业能够直接体验已获验证的人工智能模型，并将提升生产率的案例推广至整个行业，使企业切身感受到人工智能的效果。归根结底，能否创造出足够多让未引入企业信服“为什么要使用人工智能”的成功案例，将左右制造业人工智能扩散的成败。

“亲身体验才会明白” 需扩大成功案例传播

报告还提出，制造创新政策的方向也应从“建设设备”转向“ 확보应用能力”。这意味着，不仅要增加人工智能开发人才，还应培养既理解生产工艺、又能将人工智能与工艺改进相结合的复合型人才，并扩大在职人员培训和以现场为中心的人工智能应用培训。实际上，已引入人工智能的企业在最需要的政策中，除引入成本及税制支持（59.5%）外，也将人工智能专业人才培养及在职人员培训支持（20.2%）列为重点。

政府也持有同样的问题意识。产业通商资源部今年将M.AX提出为强化制造业竞争力的核心战略，并正推进扩大人工智能实证应用、培育制造业人工智能专业企业、面向在职人员的人工智能培训等措施。政府的构想不是把国家打造为单纯开发人工智能的国家，而是打造为最善于在制造现场 활용人工智能的国家。