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美教授想不通：我们对中国具备优势，咋不用呢？
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雷逸鸥睡不够 玻璃心 脾气冲
他特别解释道，这些机器人并非遵循固定指令，而是通过摄像头、传感器与AI自适应产线状况，类似驾驶辅助系统根据路况调整，既能灵活应对变化、与工人安全协同，也能处理原本会导致停产的常规调整，最终提升人均产能、缓解技术工人短缺。
这类成效并非仅停留在试验阶段。纳姆注意到，中国家电制造商美的集团的荆州工厂便已采用AI驱动的控制系统，统筹调度机器人、传感器与生产设备。按照企业负责人的说法，该系统已将响应时间从数小时缩短至数秒；小米公司也称，通过智能制造技术和700多台机器人，其北京工厂平均每76秒就能生产一辆汽车。
纳姆强调，国家战略支撑是关键。十余年来，中国将工厂现代化作为国家工程，由各级政府统筹推进，通过资金扶持、统一行业标准、技能培训、为中小企业搭建共享数字网络等方式，推动智能化改造覆盖全产业链。
而在大洋彼岸是另一幅光景。纳姆指出，美国虽在AI前沿研究与大模型（LLM）领域领先，但政策重心完全忽视产业落地。即便福特等企业正在尝试AI视觉检测等应用，也只是零散探索。
制造业领导力委员会调查显示，仅18%的受访制造商拥有正式AI运营战略，三分之二企业难以将AI试验项目规模化投产。
阻碍主要来自落地层面而非技术本身，中小企业尤为突出：大量工厂数据不全、仍靠人工记录，无法支撑数字化工具；四分之三企业难以将老旧设备接入高效系统；八成企业缺乏能操作AI制造工具的员工；还有超半数企业认为AI项目前期投入过高。
文章直言，面对中国制造业崛起，美国政策仍聚焦关税与贸易限制，而非提升工厂效能。这些手段看似强硬，却对缩小生产率差距收效甚微；更矛盾的是，美国制造商高度依赖进口机器人与传感器，关税政策反而会推高企业自动化改造成本。
纳姆建议，美国政府应减少保护主义，转而支持企业落地数字化工具，推动老旧设备数字化改造、升级工厂以兼容传感器与分析软件、加强AI技能人才培训、联邦与地方共建共享数字基础设施，助力中小制造企业应用先进技术。
“中国正是这么做的。德国、日本、韩国和其他一些发达经济也在采取类似策略应对，”他写道，“技术必须回归生产一线。”
本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
- 责任编辑: 雷逸鸥
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