摘要：当前，中国制造业正面临从“数字化”向“智能化”跨越的关键阶段。AI技术作为智能制造的核心驱动，正逐步从技术热词转向业务实操。然而，现实中，制造企业在推进AI应用时仍面临诸多挑战：

当前，中国制造业正面临从“数字化”向“智能化”跨越的关键阶段。AI技术作为智能制造的核心驱动，正逐步从技术热词转向业务实操。然而，现实中，制造企业在推进AI应用时仍面临诸多挑战：

一方面，政府支持、资本加码、供应商活跃，企业对AI的期待日益高涨；

另一方面，大多数企业对AI到底能做什么、该从哪里开始、如何逐步推进并无清晰路径，往往陷入“盲投入”“无落地”或“项目空转”。

这是一种愿景与路径之间的断层。企业对AI的兴趣不是问题，缺的是一套系统评估与分层推进的方法论。

为何需要AI成熟度模型？

在智能制造的转型浪潮中，AI能力已不再是“可选项”，而是企业应对未来竞争的“基础设施”。

然而，AI项目的成功落地不取决于某一单点能力，而是对企业在组织、流程、技术、数据、文化等多个系统要素的综合协调能力的检验。

在企业推进AI应用时，常面临三个核心问题：

1：我们现在在哪一阶段？（当前能力）

2：我们还缺什么？（差距识别）

3：我们该如何前进？（路径规划）

AI成熟度模型正是为了解决这些问题。

✅ AI成熟度模型的四大核心维度

本模型由中德AI专家团队联合设计，结构紧凑、落地性强，即适用于大中型企业，也适用于数据基础完善的小型企业。

1. 技术维度：能不能支撑AI跑起来？

评估企业在数据获取、系统架构、硬件资源、平台能力与项目经验等方面是否具备支撑AI落地的“技术底座”。

有无用得上的数据？有无跑得动AI模型的算力？系统能不能集成？这是一切应用的起点。

2. 组织维度：有没有为AI“造一套制度”？

评估企业在战略部署、资源投入、流程机制与跨部门协作方面的成熟度。

管理层是否重视AI？有没有常设团队？AI项目如何立项与推进？组织是否能承接AI带来的改变？

3. 人员维度：人能不能跟上？

评估企业员工在AI认知、技能培训、态度接受度与领导示范等方面的准备程度。

不是系统买回来就能用得好，关键在于一线员工是否愿意接纳、管理层是否亲自推动、团队是否具备转型意愿。

4. 环境维度：外部能不能撑得住？

评估企业在合规治理、数据安全、生态连接与行业对标方面的适配程度。

有无合规意识？是否参与生态共建？AI项目有没有真实影响业务绩效？这决定了AI能否真正“跑得远”。

✅ 模型分为五个阶段：找到属于你的AI发展路径

我们将AI成熟度划分为五个清晰的发展阶段，帮助制造企业看清自己的“坐标点”，明确下一个“增长点”。

第一阶段：初识阶段（Awareness）

这是许多企业当前所处的状态。对AI有了基本认知，知道它的战略意义，也了解了一些成功案例，但尚未建立起系统性的思考框架。组织内部关于AI的讨论还停留在零散的信息搜集或外部宣讲中，尚无明确的项目计划或资源配置。

这是“AI进入视野”的开始，但仍需迈出实质性的一步。

第二阶段：探索阶段（Exploration）

企业开始从“听说”转向“试一试”。可能尝试过1–2个AI试点项目，或委托外部顾问进行了初步调研。这个阶段的典型特征是：数据开始被关注，业务部门开始提出AI场景需求，组织内出现“愿意推动AI”的项目小团队。

但整体仍处于试错期，缺乏统一战略、标准流程和组织支撑。

第三阶段：起步落地（Operational）

这是AI从“概念”真正走向“业务”的关键阶段。企业已建立起AI相关团队，拥有明确的项目流程和技术合作方，开始在部分业务模块中使用AI实现效率提升或质量优化。

AI开始被纳入企业的数字化路线图中，管理层对其价值有初步认可，组织具备持续推动AI项目的能力。企业在这个阶段通常也会建立基本的数据治理机制和内部知识沉淀流程。

第四阶段：系统集成（Integration）

AI不再是“试点”，而成为多个核心业务流程的一部分。无论是在生产预测、质量检测，还是客户服务、供应链管理中，AI已经形成“可复用”的能力模块。

更重要的是，组织架构、文化氛围、人员能力也随之升级：AI项目不再是技术部门孤军奋战，而是跨部门联动；AI文化从“技术创新”变成“业务协同”的底层共识；高层领导成为AI变革的倡导者。

第五阶段：生态驱动（Transformative）

这是AI真正融入企业战略的阶段。企业不仅在内部建立起稳定的AI能力体系，还通过与外部技术伙伴、行业生态、高校研究机构等形成高密度的合作网络，共同推动AI的创新与落地。

在这一阶段，AI不只是提升效率的工具，更成为业务模式创新、客户价值重塑和市场领先的核心驱动力。企业具备“发现机会 → 快速试点 → 扩大复制”的战略执行力，形成真正意义上的“AI护城河”。

值得强调的是：AI成熟度不是评比，也不是竞赛。企业不需要“一步登顶”，而应找到最适合当前状态的阶段定位，一步一个脚印地向上成长。盲目追求“最高级”，反而可能导致战略失焦、项目空转、资源浪费。

真正的成熟，是清楚知道自己在哪，敢于承认差距，勇于迈出下一步。

写在最后

在智能制造转型趋势下，AI能力正从‘创新选项’转变为‘基础设施能力’，企业对其系统性建设的深度，将决定未来3–5年的竞争力差距。

制造企业不应再问：“我们要不要做AI？”

更应该问：“我们现在处于什么阶段？该先从哪做起？”

AI成熟度模型不是评判标准，而是助推器。它让你认清当前、看到路径、迈出行动，为你的企业铺出一条可见成果、逐步推进、少走弯路的AI发展之路。

如您希望为企业开展AI成熟度评估，或希望了解更系统的AI推进路径，欢迎与我们联系。

同时，我们也欢迎各类咨询机构、技术服务商、行业组织与AI落地专家加入合作，共同构建面向制造业的智能转型赋能网络。

我们秉持开放协作、共建生态的原则，愿与志同道合的伙伴一起，帮助更多企业走好“从认知到落地”的AI之路。

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来源：德国工业智库一点号