更智能地工作：制造商如何使用人工智能

核心观点与关键数据

• AI 在制造业的广泛应用： 人工智能工具已广泛用于制造业，是推动现代制造业发展的关键。制造企业既是 AI 的消费者、开发者，也是部署者，在 AI 技术的研发和实施方面处于领先地位。
• AI 的主要应用领域： 制造商利用 AI 技术改进效率、产品开发、安全、预测性维护和供应链物流。主要应用包括制造和生产、库存管理、质量运营/研发等。
• AI 技术类型： AI 包括机器学习、机器视觉、深度学习等，这些工具帮助制造商提高生产效率、改善工作体验、创造创新产品。
• 以人为本的 AI 实施： 制造商在实施 AI 程序时，始终将工人视为 AI 流程或产品的核心驱动者和决策者，利用 AI 增强人类能力，而非取代人类。
• AI 发展历程： 制造业中 AI 的应用得益于机器和工具的互联互通，以及广泛的数据集成。机器学习和深度学习是 AI 的基础，制造商已大量投资或计划投资这些技术。
• AI 带来的效益： AI 提高了制造业的效率，降低了成本，改善了运营可见性，优化了流程，并提升了产品质量和交付安全。

研究结论与政策建议

• 制造商的 AI 经验对政策制定至关重要： 制造商在 AI 的开发和应用方面拥有丰富经验，可以为政策制定提供重要参考。
• 政策环境应支持 AI 创新和增长： 政策制定者应制定支持制造业 AI 创新和采用的政策环境，以增强美国在该领域的竞争力。
• 现有法律应得到充分利用： 在制定新法规之前，应评估现有法律和法规的适用性，避免重复和负担过重的规定。
• AI 规范应针对具体应用场景： 规范应区分不同的 AI 应用场景，根据风险水平制定不同的监管措施。
• 合规负担应适度： 政策制定者应避免过度增加 AI 开发者和部署者的合规负担，例如避免强制进行昂贵的第三方审计。
• 维护美国全球领导地位： 美国应采取透明的、民主的、包容性的政策方法，制定 AI 政策，以支持创新并应对其他国家制定的 AI 政策。
• 投资研发和工作技能路径： 政策制定者应支持制造业的数字化转型，并投资于职业和技术教育机构，培养适应 AI 时代的劳动力。
• 保护个人数据： 制造商支持制定联邦隐私法，以提供法律 clarity 并支持创新和竞争力。联邦隐私法应优先于州隐私法，并推动国际标准的协调。