工业人工智能（AI）软件提供商IFS近日发布了一项新研究，揭示了工业AI使用中一线执行与高管战略之间的显著鸿沟。这份《2026 IFS 工业指数》调研了 14 个国家的 2200 余名高层决策者：现场操作人员正在推动 AI 真实落地，并创造可量化的商业价值，但配套的正式 AI 治理框架与数据访问机制建设却未能跟上步伐。
运营成效：释放50%员工工时
当一线团队——工程师、工厂经理、服务负责人和物流经理——将他们的领域专业知识和运营数据与工业AI连接时，业务影响立竿见影。快速采用的现场应用正在关键运营领域带来直接的商业回报和节省，尽管目前的解决方案尚未被充分利用。根据IFS的研究，超过90%的全球企业报告了可靠性和性能的显著提升：
· 一次合格率提升 93%
· 资产可用率提升 90%
· 按时交付履约率提升 88%
消除运营上的摩擦也释放了员工的能力。在生产产出和质量保证等关键工作流程领域节省了超过50%的员工时间，企业正将劳动力能力重新用于更高价值的项目：
· 36% 优先保障人员安全、培训及运营合规。
· 33% 优化资产性能与可靠性。
· 26% 加速持续流程改进。
· 25% 扩大整体市场份额。
知识赋能：43%部署自主数字员工
车间一线最清楚亟待解决的运营痛点，也深知答案蕴藏在企业经验与运营数据之中，因此主动推进变革。数据表明，一线人员正在积极推动人力转型：
· 过去 12 个月，43% 的团队训练并引入自主数字员工投入日常作业。
· 37% 带动同事学习，在日常工作中使用工业 AI 工具。
· 36% 直接培训员工掌握与数字员工协同工作的能力。
与之对比，同期高管层 AI 相关工作重点是提升管理层自身的 AI 认知（41%），重心向内，而非赋能一线推动整体决策。虽然 27% 受访者认为 AI 素养是企业就绪的首要基础，但一线落地并未停滞；管理层信心不足（仅 30%），反倒成为规模化推广的一大阻碍。
IFS首席产品及客户官Cathie Hall评论道：“工厂车间正全速运转。员工看到运营洞察，比任何人都更了解数据，并知道他们需要工业级AI解决方案来将这些专业知识转化为行动。领导层面临的真正挑战不在于推动采纳，而是拥有突破遗留障碍的洞察力，以及提供安全且全球化这些胜利所需的安全工业架构、数据管道和治理。”
AI治理难题：纸面上的信心掩盖了关键的控制漏洞
虽然基层主动性证明了对智能工具的需求，但感知准备与实际操作保障之间的脱节，带来了潜在的危险风险。尽管 70% 以上企业声称对自身安全和数据政策有信心，但关键环节管控缺失：
· 仅 11% 针对安全、质量、关键核心流程完成 AI 输出结果核验。
· 仅 11% 建立敏感数据、出口管制数据的 AI 使用管控机制。
· 仅 4% 对 AI 辅助决策设置强制人工复核审批要求。
· 仅 20% 将工业 AI 嵌入供应链管理或维护计划（MRO）等运营失误代价最高的业务。
在工业场景，这种“自我感觉可控、实质管控不足”的落差是一个重要的运营隐患。大规模应用自主 AI，却缺少完善的安全框架和决策监督，风险会持续叠加：核心流程 AI 结果未经核验、数据外泄不受控、决策缺少人为责任追溯。
Hall总结道：“工业运营注重时效和可靠性，往往牵一发而动全身。每一项决策、每一台资产、每分每秒都在累积影响。想要保持竞争力，管理层必须跟上一线节奏。这就要把工业 AI 放在运营核心，支撑自主 AI 快速扩容，配套安全、治理与数据管控，让快速决策可信、稳妥。积极采取行动的企业能够缩短决策链路、巩固竞争优势，管理层已经滞后不起。”
《IFS工业指数》调查了来自澳大利亚、丹麦、芬兰、德国、日本、荷兰、新西兰、挪威、沙特阿拉伯、瑞典、阿联酋、英国和美国的2275名高管与一线员工，年龄在18至65岁之间。受访者来自员工人数超过500人、年收入超过2.5亿美元的企业，涵盖以下行业：制造业、航空航天与国防、能源与公用事业、建筑与工程、运输以及电信。