人工智慧（AI）大趨勢來襲，不只科技類股受惠，百工百業都將因AI重新定位。
AI涵蓋的範圍很廣，光是生成式AI，10年內商機就上看1兆3,000億美元，年複合成長率超過40%。而且，現在運用AI提升生產力的實例愈來愈多。
在工業上，我們已經可以看到更多AI的應用成果。根據調查，眾多企業都指出，使用AI不僅可降低成本，也能增加營收。實際上，許多成長最快的領域，都是來自於優化改善的範疇，如將AI引入現有系統，使流程及系統變得更高效、更具成本效益。例如企業在工廠裡已配備感測器，並擁有所需數據，而AI可提供另一層級的分析，這種分析有望顯著提升效率及生產力。
在品質控管流程中，已能看到這種分析所帶來的好處。例如製造汽車的生產線，定期暫停生產線檢查每樣產品的品質不僅成本極高，且往往不切實際，因此評估通常是抽樣進行。然而此評估流程的成本仍然偏高，AI工具現在可以即時做更多檢查，減少停機時間，並提升效率。
更進一步的發展，就是AI能夠協助將以往需要大量人工的任務轉為自動化。在這方面，是指讓機器更了解其環境，以便能更快、更正確地做出決策。來自製造業以外的一個好例子便是精準農業，其中AI正提升其效率，並推動永續性。例如，利用曳引機及無人機的農作物噴灑系統，現已廣泛應用AI及深度學習技術，並選擇性地使用除草劑，從而降低高達80%的使用量。
歐洲工業自動化龍頭，遠遠領先美國同業
與任何新技術一樣，不同產業及企業，在應用上的速度有所不同。就大型參與者來說，領先企業（尤其是歐洲）已看到此產業趨勢一段時間，並在過去幾年內大量投資AI於其產品的軟體面向。因有能力將這些功能與硬體產品整合，一些歐洲工業自動化龍頭現已遠遠領先其美國同儕。事實上，該領域的美國龍頭企業直到過去3年左右才加強發展軟體領域。
不過，隨著應用技術的難易度差別，目前AI能帶來的實際效果也有差異，例如在前文的精準農業，購買包含所需軟體及感測器的新曳引機或無人機，是相對簡單的做法。然而，對於大型製造工廠來說，由於流程複雜，需要花費更多資本與技術將AI整合進作業系統中，若想達到一切都能自主運作沒有人為干擾的「黑暗工程」，還有一段距離。
展望後市，如何看待生成式AI的未來？我們預計，第1階段AI基礎建設的資本支出將保持強勁，但風險與報酬近期已變得更加平衡。我們認為生成式AI創新浪潮可能正進入第2階段，將有更多AI應用的出現，這與過去的技術創新週期類似，基礎建設直接帶動了軟體和解決方案的增加。我們也看到了第3階段的早期跡象，新的產業領導者展示了生成式AI的有效應用。
