凯捷：2026落地增强工程：人工智能与数字连续性赋能航空航天与国防转型洞察报告（英文版）（96页）.pdf

核心数据速览： 调查组织数量：200家A&D组织。 受访者数量：400人（每组织2人）。 行业专家访谈：10人。 面临人才短缺威胁：81%。 准备应对人才短缺：46%。 面临失去项目位置风险：65%。 实现端到端数字连续性：6%。 实现AI工作流编排/端到端集成：17%。 增强领导者占比：10%。 工程劳动力需技能重塑：68%。 AI治理决策权已实施：21%。 预测性维护AI规模化：22%。 增强领导者合规绩效提升：2.0倍。 增强领导者上市时间加速：2.1倍。报告核心数据解读。工程风险与准备度差距。81%的组织面临人才短缺威胁，但仅46%准备充分。79%面临网络安全风险，仅52%准备充分。71%面临供应链主权问题，仅51%准备充分。65%面临失去未来项目位置的风险。数字连续性瓶颈。仅6%实现端到端数字连续性。35%系统仅部分连接，30%仅在某些功能内连接。85%认为碎片化数据是扩展的主要障碍。53%仍与战略供应商进行文档交换。AI采用现状。仅17%实现AI工作流编排。61%仍处于实验或任务级使用。ML/边缘AI规模化19-20%，生成式AI/物理AI 12-13%，代理式AI仅8%。预测性维护规模化22%，自动化仿真解读20%，生产计划/故障诊断19%。增强领导者。仅10%在数字连续性和AI能力方面均达先进水平。21%数字连续性强但AI滞后，20%AI能力初现但连接不足，49%两维度均进展有限。亚太+中东占样本25%却占领导者45%。领导者合规绩效提升2.0倍，上市时间加速2.1倍，成本降低1.5倍。报告独有数据价值——指标级与行动级颗粒度。七项行动框架完整清单：构建权威工程知识骨干（数字连续性跨越生命周期）；围绕人机团队重新设计工程（明确角色、流程和问责）；建立从设计到保障的闭环学习（运营和服役数据回传工程）；在决策级工作流中工业化AI（聚焦可重复、可衡量、可扩展的工作流）；创建工程决策智能层（协调依赖关系、管理风险、衡量绩效）；构建AI和计算基础（安全高效部署AI）；将信任、质量、安全、合规嵌入工程设计。四种组织成熟度画像：增强领导者（10%）、数字先行者（21%）、AI实验者（20%）、碎片化运营者（49%）的特征对比。AI治理实践成熟度：决策权和所有权（21%已实施，35%推进中）；决策升级路径（20%已实施，38%推进中）；风险/安全/法规考量（60%）；业务目标（45%）；明确工作流设计（40%）；未正式定义（15%）。AI培训优先事项：结构化AI和数据培训（55%）；AI工具有效使用培训（54%）；面向AI赋能工作流的角色培训（51%）。谁需要这份报告？A&D企业CEO与高管：了解增强工程作为战略竞争力的核心作用，指导企业数字化转型方向。CTO与工程负责人：获取数字连续性建设、AI工程规模化、工程劳动力转型的实践路径。CIO与CDO：了解数据基础建设、AI平台架构、主权与安全要求的工程化落地方法。首席AI官与AI负责人：获取AI在工程工作流中规模化部署的治理框架和最佳实践。项目与项目群负责人：了解如何通过增强工程缩短开发周期、提升合规效率、降低工程成本。FAQ。Q1：增强工程对A&D组织的战略意义是什么？A：增强工程正在成为新的竞争优势来源。它通过数字连续性提供可信的生命周期上下文，通过AI将互联数据转化为更快更好的工程决策，共同构成更集成的工程系统。Q2：为什么大多数组织在规模化AI方面面临困难？A：主要障碍包括：数字连续性不足（仅6%实现端到端）、数据碎片化（85%组织）、互操作性差（近75%）、AI治理不成熟（仅21%实施决策权）、劳动力技能缺口（68%需重塑）。Q3：“增强领导者”与其他组织的主要区别是什么？A：增强领导者（仅10%）将AI嵌入互联工程系统，在合规性（2.0倍）、上市时间（2.1倍）、成本（1.5倍）等方面实现更高绩效。他们不将AI视为孤立工具，而是作为更广泛工程系统转型的一部分。Q4：A&D组织应优先在哪些领域部署AI？A：应优先选择工作流可重复、数据结构化、结果可衡量的高价值工程工作流：需求验证、工程变更影响分析、仿真结果解读、测试证据生成、质量检测、生产计划、预测性维护、故障诊断和零件分类。Q5：工程劳动力转型的关键是什么？A：约68%的工程劳动力需要技能重塑。工程师将从任务执行转向验证AI输出、做出系统级设计决策和定义AI输入。组织需建立清晰的人机协作运营模式，明确决策权和问责机制。Q6：报告提出的七项行动中哪项最紧迫？A：构建权威工程知识骨干（数字连续性）是基础，因为没有它，AI无法规模化。但组织应同时推进多项行动，根据自身成熟度优先排序。完整PDF报告包含内容。下载完整PDF报告，您将获取以下全部内容： 增强工程定义与战略框架。 200家A&D组织调查完整方法论与样本构成。 工程风险与准备度差距完整数据。 数字连续性成熟度分布（端到端6%、部分连接35%、功能内连接30%）。 AI在工程中的采用现状与规模化用例排名。 四种组织成熟度画像（增强领导者10%、数字先行者21%、AI实验者20%、碎片化运营者49%）。 增强领导者绩效提升数据（合规2.0倍、上市时间2.1倍、成本1.5倍）。 AI治理实践成熟度完整数据。 工程劳动力转型与技能重塑框架。 七项行动框架完整实施方案。 行业专家访谈洞察。 Capgemini增强工程解决方案概述。 作者与贡献者介绍。延伸阅读。如需了解行业趋势与战略洞察，可返回查看本报告深度分析页面。数据来源说明。本页数据来源于Capgemini研究院《Realizing augmented engineering: The role of AI and digital continuity in aerospace and defense transformation》报告（2026年），基于对200家A&D组织的全球调查及10位行业专家访谈。