從燈塔企業身上我們不難看出，AI擁有的新用例不計其數，有望帶來難以想象的績效提升。

用例啟迪能力，能力引領規模。2018年，前沿用例的具體表現還是高級分析和自動駕駛汽車的本地化應用、高度透明的數據連接和可視化儀表板，以及類似的數字精益解決方案。與現在相比，當時部署用例所需的時間更長。多數早期部署相關用例的燈塔企業稱，前5個用例的部署平均花費了10~20個月；而現在，75%的燈塔企業表示，他們在6個月內便可完成5個用例的部署。不僅如此，30%的燈塔稱，他們甚至可在三個月內完成。

燈塔企業在用例部署早期，需要對其數據采集和數據傳輸層進行“推倒重建”：設計技術堆棧，增加或升級傳統基礎設施，訓練員工使用先進工具，以及調整組織架構，快速部署數字解決方案并獲得反饋。打牢“地基”后，企業便能快速部署新用例。例如，某燈塔企業表示，生成式AI技術顧問只需短短幾日或幾周便可部署，而非以月或年為單位。

挑戰接踵而至，燈塔企業從“試點陷阱”走向“規?；凸?rdquo;。許多燈塔企業已完成一階段的“學習曲線”，在工廠層面初步建立了變革所需的各項能力。但規?；M程的停滯不前也帶來了試點陷阱后的第二個重大挑戰——規?；凸?。技術從單一工廠向整個生產網絡的擴展絕非易事，這涉及到宏觀層面的數據、技術、人才和組織調整。此外，二者面臨的解決方案也不盡相同。以上文提到的生成式AI技術顧問為例，若想讓其在20多家工廠發揮作用，這些工廠必須做好充分的前期準備。

走出規?；凸?，重新定義成功。成功擺脫規?；凸鹊钠髽I能為行業樹立新標準。例如，豐田公司對大規模生產的進一步改良，使得精益生產和六西格瑪成為全球企業的標配，進而催生了新標準、協議、認證和監管措施的出現。至此，創新成為了社會制度的一部分；豐田為“新常態”設立了行業基準，是“優化曲線”的有力案例。在科技和銀行等制造業外之外的行業，由于AI的應用已相當成熟，因此關注焦點主要是標準的建立和監管合規性。

縱觀第一次工業革命中的蒸汽機技術，以及科技和銀行業中的AI部署，我們預計4IR的突破性技術將在10年內迅速普及。燈塔企業正立于革命潮頭，在新的候選燈塔工廠中，基于AI的用例占比高達60%，而這一數字在2019年僅為11%。

燈塔領航：內部提升良性循環，外部差距不斷拉大

生成式AI與其他前沿技術在制造業的廣泛應用無法一蹴而就，但燈塔企業已成功在工廠層面實現了應用。所有新晉燈塔成員都至少有一個正在進行中的AI試點項目，部分新成員甚至已在短短幾天或幾周內（而非幾個月或幾年）實施、測試和迭代了AI用例，并獲得了正面反饋。他們的成功離不開改革的關鍵助推因素：堅實的數據和技術基礎設施，強大的人才基礎，以及敏捷的運營模式。

除上述推動因素外，他們還建立了清晰的業務戰略和有效的變革管理。尤為值得一提的是，燈塔企業的技術投資并非“面子工程”，而是“快、狠、準”地確保每個用例都能帶來明確的業務價值。所謂“穩中求進”，他們采取了耐心、謹慎的方法，從而取得了突飛猛進的發展——用例實施周期通常在10~20個月之間，投資回報期約為兩年半。有了耐心的耕耘和扎實的付出，收效也十分顯著：燈塔企業的4IR用例在三年內取得2~3倍回報，在5年內取得4~5倍回報。

燈塔企業在規?；凸戎胁粩嗝鞯耐瑫r，也在逐步提升快速部署用例的能力。最近三批燈塔新成員的用例實施速度要比前三批快26%，75%的燈塔企業稱，他們僅需6個月不到的時間，便能部署新的前沿用例，而30%的燈塔企業稱，他們甚至可以在3個月之內完成。技術應用是個良性循環過程：進步越大，速度越快。企業能夠在此過程中更加敏捷，并獲得應對顛覆的能力，但也進一步加大了與其他制造商的差距【3】。

其他制造商：創新、加速，還是追趕？

對制造商而言，拐點意味著什么？隨著燈塔企業等領軍制造商逐漸擺脫規?；凸?，并將4IR技術的影響力擴展到整個生產網絡，其他企業也需反思今后的走向。

答案不止一個：首先，企業可在生產網絡層面實現數字化創新。與許多燈塔企業一樣，作為行業探路者，他們敢于冒險，并有能力證明自己選擇了正確的方向；其次，企業可以選擇成為行業加速器。這些企業專注于實現規?；绊?，可進而重塑整個行業格局；最后，奮起直追者也面臨著巨大的機遇。這些企業可熟記前人譜寫的“游戲規則”，在捕獲價值的同時，巧妙避開學習曲線上的各個低谷（見圖4）。

我們認為，上述三種對策都是明智的戰略對策。4IR拐點的到來為企業帶來了重大機遇與重要選擇。但在時代的拐點，不進則退，“無為”或將意味著失敗，企業需根據自身情況和業務發展需要，因地制宜，選擇最合適的發展路線。