随着制造商争相在各个业务领域应用人工智能（AI），一项新调查却揭示了出人意料的反转：一线制造业工人已准备好并期待使用AI，但缺乏利用这项技术的工具。

　　Weavix公司进行的2025年生产一线通信状况调查（全文报告见文末），对300名美国一线制造业工人进行了调查，了解他们对AI、通讯技术和工作场所参与度的态度。结果显示，阻碍新技术落地的关键并非工人本身，而是陈旧的通信设备。

　　这项调查显示，一线工人们对AI的接受度极高，他们看到了AI在生产线上的实际应用价值。约75%的工人表示，他们愿意在工作中使用AI工具。87%的工人同意技术系统收集工作数据以提高安全和效率。当被问及不同语言工人之间的AI实时语言翻译功能时，78%认为该功能有一定价值到极具价值。此外，85%的人认为技术可以帮助解决工作场所的沟通问题。

　　尽管对AI的采用总体上担忧的工人不多，但那些表示担忧的人中，32%的人担心的是工作保障问题，这表明他们的犹豫更多源于经济不安而非对技术的抵触。

　　Weavix的首席执行官Kevin Turpin表示：“人们普遍认为生产一线工人还没有准备好接受先进技术，但我们的数据却证明了相反的情况。”他指出：“工人们愿意接受AI和数据收集，但他们的领导者却用陈旧的通信设备束缚他们，甚至完全没有设备，这不仅浪费了时间，还增加了风险。进入2026年，生产一线工人感到比以往任何时候都更安全、更有参与感。现在的问题是，制造商能否满足他们的需求。”

　　尽管工人们已经为先进技术做好准备，但仍有67%的人主要依赖过时的对讲机进行沟通。这种基础设施的缺口导致了巨大的成本。调查发现，53%的制造工人每个班次至少损失24分钟，因为他们需要等待安全关键信息或批准。

　　在这些经历空闲时间的人中，63%的人表示这影响了他们满足生产目标的能力。若将这一情况推广到美国1270万制造业工人，按当前中等工资率计算，每年将直接导致154亿美元的生产力损失，这还不包括质量缺陷或安全事故等次生成本。

　　调查还发现，64%的生产一线工人在生产现场受到部分或完全的智能手机使用限制。虽然制造商实施这些政策通常是为了安全、保密和专注考虑，但这也可能剥夺了工人的日常沟通和文档记录能力——尤其是当团队需要快速、一致地捕捉和分享信息时。

　　这一发现揭示了市场对一种新型现代工业设备的迫切需求：一种简单易用的“智能对讲机”，它不仅继承了传统对讲机的便捷性，还融入了现代运营所需的实时协调和信息共享功能，同时不会增加生产现场的风险。

　　调查还揭示了制造商在 2026 年需关注的若干职场动态：

　　· 知识传承面临风险：拥有 20 年以上工作经验的工人，是最不认为自己的反馈能传达给决策者的群体（29%，而职业生涯中期工人的这一比例为 43%）。随着这些资深员工临近退休，企业可能既流失了既有的经验和知识，也失去了他们分享的意愿。

　　· 创新渠道受阻：62% 的工人曾向管理层提出过流程改进建议，但仅 38% 的人认为自己的想法或反馈 “总能传达给决策者”。

　　· 工人乐观情绪依旧强烈：尽管存在沟通难题，81% 的工人表示自己的职场参与度高于去年，94% 的人对 2026 年职场安全的改善持乐观态度。

　　这项调查打破了阻碍制造业技术落地的两大固有假设：工人并不抵触数据收集（87% 的工人对此持接纳态度），也不抗拒AI（45% 的工人已对其有所了解）。真正的障碍在于，领导层尚未开始采集所需数据 —— 而这些数据正是精准定位问题、训练 AI 解决问题的基础。

　　部署智能对讲机、可穿戴设备或沟通平台，自动记录对话内容、标记互动时间戳并记录决策过程。这并非随意监控，而是建立必要的基准线：借此了解时间浪费在何处、信息在哪个环节流失，以及沟通混乱如何造成工作闲置。工人已做好准备，领导层需采取行动。

　　采集到数据后，将其与运营环节挂钩：那场 15 分钟的延误是何时发生的？工人当时在等待哪项审批？哪次轮班交接出了问题？数据会帮你定位根本原因，让你明确沟通不畅究竟在哪些环节造成了成本损耗。

　　借助真实的沟通数据，AI 能学习工厂的运营模式，并开始实时协助工人：为多语言团队提供翻译、在问题发生时推送相关知识、在瓶颈扩散前向主管发出预警。但前提是，你得先向 AI 输入真实的运营数据。

　　与一线团队分享你从数据中获得的洞见：向他们展示时间浪费的环节，以及数据如何帮助解决这些问题。当工人看到沟通智能工具能化解他们的日常困扰时，不仅会更快接受这类系统，还会主动成为推动系统拓展的倡导者。

　　Weavix 2025年制造业一线通信状况调查于2025年11月与Pollfish合作进行，调查了300名美国一线制造工人。受访者代表了不同的角色，设施规模从不足50人到1000多人，行业部门包括汽车、食品加工、电子、化工等其他制造业。