TE Connectivity调研：AI步入成熟期，以ROI为导向的务实落地

在2026年TE Connectivity《行业技术指数》媒体分享会上，这家全球连接与传感领域的行业技术企业，给出了一个清晰的信号：AI不再是未来，而是当下的成本与效率工具。

今年的报告中，一个显著变化是——投资回报率已成为衡量AI成功的最重要指标之一。这意味着，企业对AI的评估，已从“能不能做”转向“值不值得做”。

TE中国区总经理兼亚太区人力资源副总裁张超直言：“企业在当前环境下更加关注价值创造的现实考量。一开始AI属于很新奇的东西，到现在要回归落实到本来的初心。”在他看来，AI不是独立项目，而是嵌入每个流程的增效工具。与其单独衡量AI的技术指标，不如看它是否让原有KPI完成得更好、更快。多变、不可预测的市场挑战，让企业比以往更关注韧性、盈利与生存能力。AI，必须为这些目标服务。

TE高级总工程师、先进制造技术高级总监张丹丹博士分享了两个关键数据：全球已部署800多套AI视觉检测系统；某些亚太工厂一次性部署几十甚至上百套。这标志着AI已从试点走向规模化应用。更值得关注的是，AI正在优化注塑机等核心设备的工艺参数，以更好地保障产品性能。这不是炫技，而是解决实际生产痛点。

TE汽车事业部中国区商业智能总监杨玲朗用一个案例说明AI的成熟标志：过去需要6-7小时的百万级数据排产，现在6-7分钟完成。AI提供多种方案，业务专家根据经验做最终判断。重复、复杂的计算交给AI，判断与决策留给人。这正是成熟期AI的核心分工逻辑。

TE高级专家材料工程师、TE中国材料实验室负责人黄忠喜博士展示了AI在减碳中的实际作用。在筛选低碳排放材料时，过去2-3小时的工作，AI只需5分钟。此外，AI还能分析工厂海量能耗数据，找出最优节能路径。TE承诺到2032年范围3碳排放相较2022年减少30%，目前已降低17%。AI正在成为这一目标的关键加速器。面对“AI是否会取代工程师”的焦虑，TE给出的答案是：培养“AI First”思维。工程师首先思考“哪些AI工具能帮助我”，把繁琐工作交给AI，自己专注于创新。黄忠喜甚至把AI视为“组员”：“我同时管理工程师和多个AI助手。”TE内部每两周分享一次AI应用经验，培训覆盖全球。

当调研显示85%的中国企业已不同程度采用AI，TE的实践表明：AI成熟期的标志，是它能否像水电一样，无声地融入制造、研发、供应链，并最终体现在ROI上。

图|从左二自右分别是：TE中国区总经理兼亚太区人力资源副总裁张超，TE高级总工程师、先进制造技术高级总监张丹丹博士，TE汽车事业部中国区商业智能总监杨玲朗，TE高级专家材料工程师、TE中国材料实验室负责人黄忠喜博士

在媒体问答环节，与非网也提到了大众目前较为关心的话题“人形机器人”，那TE在这方面有何布局呢？

TE表示：人形机器人：人形机器人正处于机遇与挑战并存的关键发展阶段，技术突破、政策支持与市场需求共同推动其向更智能、更实用、更普惠的方向演进。而其独特的人形外观、适应多任务和泛化场景等需求，在对连接器的设计上提出了一系列更严苛的、更复杂的挑战。在关键部位连接方面，我们重点关注三大核心挑战与解决方案：

- 小型化：在“指甲盖”空间内实现多功能集成

人形机器人具有特定的外观特征，如双足、手臂等，因而其内部结构极为紧凑。以灵巧手为例，早期可能仅需两根控制线，而现在需在同样空间内集成关节驱动、传感器反馈等多路信号。这可能就会出现传统连接器外径可能5毫米，而人形机器人则要求将外径降到3毫米才能满足空间需求。TE的工业级Mini I/O线对线以太网传输连接器体积仅为传统RJ45接口的四分之一，支持电力与数据同步传输，兼容10Mbps到10Gbps的传输速率，帮助客户在有限空间内实现更高功能密度布局。

- 高抗振性：应对双足行走的“高频冲击”

由于人形机器人多采用双足行走和金属结构，缺乏柔性缓冲，运动时振动较大，因此连接器需要具备更高的抗振性，以确保在高频振动环境下依然能够稳定工作。而TE的Mini I/O线对线以太网传输连接器通过巧妙地运用蛇形端子双点接触的结构，在高振动环境下，保证传输不会丢包。

- 集成化：用“一个连接器”替代多个接口

为了节省空间，连接器需要兼具多种功能，例如同时传输电力和数据。小型化的连接器必须能够在有限的空间内支持多个信号通道，避免传统设计带来的空间浪费。TE的HDC HMN混合型连接器采用模块化设计，可在一个接口内同时传输电力、信号与数据，并集成360°电磁防护功能，显著提升系统的集成度与可靠性。

媒体会结束，与非网还参观了TE在上海的实验室。参观实验室过程中，TE实验室负责人反复提到了TE的碳排放，因为与非网之前有了解过西门子的西碳迹项目，因此非常好奇“TE的碳排放计算是如何执行的？每年的碳排放是否有可公布的数字？以及目前在实际生产制造环节中减少碳排放有什么方法？”

TE给出的回复是，TE 的温室气体（GHG）排放数据的收集、计算和报告均由公司内部团队负责管理。公司通过其环境数据管理系统（Velocity EHS）收集能源使用情况和制冷剂排放数据，并依据《温室气体核算体系》（Greenhouse Gas Protocol）采用相应的排放因子进行计算。同时，TE 建立了内部质量保证流程，以确保数据的准确性和完整性。TE披露的排放数据均已通过第三方独立鉴证。公众可通过TE经审计公开发布的《企业责任报告》和《温室气体排放与能耗声明》，查阅公司披露的碳排放信息。自2022年以来，TE范围3温室气体排放已减少17%，稳步迈向2032年减排30%的目标。截至2025财年，TE范围1和范围2温室气体排放量相较2020年已减少80%。

同时，TE在生产制造环节碳减排的方式包括：

- 使用可再生能源：TE在2025财年在中国3家制造基地完成了分布式光伏发电项目。这些项目合计装机容量超过2.75兆瓦，年发电量近300万千瓦时，预计每年减少碳排放约3000吨。

- AI驱动运营减碳：TE通过AI算法优化工厂能源管理，分析设备数据并动态调整排产，降低能耗。例如，数字化环境监测系统（DEMS）将高频计量数据与机器学习模型结合，持续学习运行基线，识别能耗与水耗异常及减排机会。在TE顺德工厂引入DEMS后，对高能耗设备进行精准调控，识别出设备待机时间段的隐藏负载，设备非正常压缩气体用量增长，帮助团队优化运营管理措施。FY25财年实现单位产值综合能耗较上一年度下降 14%。

正如与非网在采访中所见，从人形机器人关节的极致小型化，到工厂碳排放的精准管控，AI已不再是飘在云端的口号。当TE把AI视为“组员”，让排产从7小时缩至7分钟、材料筛选从3小时降至5分钟时，答案很清晰：AI成熟期的标志，是它能否像水电一样融入每一道工序，并最终算进ROI里。