智東西
作者 陳駿達
編輯 心緣

全球工程師們到底在怎么用AI？

智東西4月3日報道，近日，擁有百年歷史的老牌技術分銷商和解決方案提供商安富利（Avnet）發(fā)布最新AI研究報告，通過對全球1000多名工程師的調(diào)查，揭示了AI在電子產(chǎn)品設計流程及終端產(chǎn)品功能中的滲透程度。

調(diào)查顯示，約80%的電子工程師正在開發(fā)或已推出AI相關產(chǎn)品，42%的受訪者已有搭載AI的產(chǎn)品上市，40%正在將AI融入產(chǎn)品設計。從地區(qū)來看，中國處于領先地位，66%的受訪者稱已有AI產(chǎn)品面市。

受訪的工程師們預測，未來AI功能采用率最高的三大領域為：流程自動化（42%）、預測性維護（28%）和故障與異常檢測（27%），緊隨其后的是生物識別（24%），以及AR、文本轉(zhuǎn)語音和指令識別（均占24%）。

雖然AI在設計流程中的應用尚未形成主導性趨勢，但其影響已覆蓋了產(chǎn)品開發(fā)的各個階段，包括設計、編程、創(chuàng)意、模擬等。工程師眼中的主要挑戰(zhàn)依舊是安全與隱私（37%）和數(shù)據(jù)質(zhì)量（31%）。

▲報告部分截圖（圖源：安富利）

一、AI普及程度前所未有，工程師不認為能耗是最大挑戰(zhàn)

安富利本次調(diào)查于2024年10月31日至11月15日期間在線開展，覆蓋亞洲、歐洲、中東、非洲及美洲地區(qū)的1204名工程師。受訪者來自各主要行業(yè)領域，近半數(shù)任職于信息計算與通信（ICT）行業(yè)，受訪企業(yè)營收規(guī)模從每年100萬美元到超10億美元不等，分布相對均衡。

本次調(diào)查顯示，AI的普及程度正前所未有地提升，用途包括模式與異常檢測、物體識別以及自然語言處理，應用領域從汽車、醫(yī)療一直延伸到精準農(nóng)業(yè)。

工程師們預測，未來AI采用率最高的領域是流程自動化（43%），其次是預測性維護（28%）和故障與異常檢測（27%），后兩項正在工業(yè)環(huán)境中正快速普及。隨著企業(yè)對制造效率的持續(xù)追求，像AI這類能自動化或精簡任務的新技術，往往展現(xiàn)出較好的投資回報率預期，因此獲得廣泛采用。

當被問及“將AI集成到產(chǎn)品時面臨的最大挑戰(zhàn)是什么”時，受訪者的反饋顯示：安全與隱私問題（37%）和數(shù)據(jù)質(zhì)量（31%）仍是首要顧慮，這些問題已經(jīng)是老生常談了。

值得注意的是，僅有12.9%的受訪者認為能耗是集成AI技術的最大挑戰(zhàn)。雖然AI消耗的能源不斷增加，端側(cè)AI也成為大勢所趨，但許多工程師已習慣在嚴苛條件下設計嵌入式系統(tǒng)，具備在設備層面權(quán)衡功耗與性能的經(jīng)驗。

二、ChatGPT依舊最受歡迎，中國工程師更關注生物識別技術

根據(jù)報告，各地區(qū)的調(diào)查結(jié)果總體趨同，不過仍然展現(xiàn)出一些有趣的區(qū)別。

在AI驅(qū)動的產(chǎn)品應用方面，生物識別技術在美國（31%）和中國（35%）的提及頻率遠超日本（11%），全球平均值為24%。

在影響產(chǎn)品設計的AI新興趨勢方面，中國工程師的關注重點與全球平均水平存在顯著差異。具體來看，中國工程師對自主設計與決策（14%）、AI增強用戶體驗設計（12%）和提升創(chuàng)意（10%）的提及率明顯更高，而這三項的全球平均值分別為10%、8%和7%。

調(diào)查顯示，當被問及“在設計與開發(fā)過程中使用哪些AI工具獲取信息”時，ChatGPT（64%）憑借先發(fā)優(yōu)勢依然位居榜首，但谷歌Gemini（52%）、微軟Copilot（47%）和Meta AI（43%）的采用率也緊隨其后，Claude的采用率為10%。

當被問及未來三到五年內(nèi)AI會在多大程度上影響產(chǎn)品設計時，受訪者幾乎一致認為，AI“很有可能”甚至“極有可能”對產(chǎn)品設計的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生積極影響。這些環(huán)節(jié)包括優(yōu)化工作流程、加速產(chǎn)品上市，并幫助設計者更好地把握市場趨勢、實現(xiàn)定制化設計等。

當被問及“哪項AI趨勢將對產(chǎn)品設計產(chǎn)生最大影響”時，工程師們的回答基本涵蓋了現(xiàn)有的所有AI工具。雖然“自主設計與決策”以9.8%的占比位居首位，但AI編程、AI實時協(xié)作工具等選項的得票率呈現(xiàn)均勻分布態(tài)勢。

這也體現(xiàn)出，隨著工程師對新AI工具的運用日漸熟練，AI對產(chǎn)品設計流程中具體任務的影響也在不斷擴大。

當被問及“要充分發(fā)揮AI工具在產(chǎn)品設計中的效用，工程師需要哪些額外技能”時，調(diào)查顯示，AI模型優(yōu)化（17%）、數(shù)據(jù)分析與解讀（16%）、問題解決與批判性思維（16%）是最受關注的三大核心技能。

值得注意的是，超過10%的受訪者還特別強調(diào)了以下關鍵能力：理解AI/ML算法（13%）和熟練使用數(shù)字化設計工具（12%）。這些數(shù)據(jù)表明，開展針對性培訓將是提升AI工具應用效果的必要舉措。

結(jié)語：AI潛力僅展現(xiàn)出冰山一角

這份報告的調(diào)查數(shù)據(jù)截止至去年11月15日。在此之后，AI領域又迎來諸多變量，DeepSeek的異軍突起擾動了全球AI競爭格局，也給全球工程師們提供了高性價比的解決方案，有望給產(chǎn)品開發(fā)帶來更多可能。

安富利也在報告中總結(jié)，雖然AI現(xiàn)已全面滲透產(chǎn)品設計全流程，對終端產(chǎn)品功能的影響也不斷深化，但我們目前所見證的僅是AI潛力的冰山一角。