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报告概述

本报告基于Capgemini对200位航空航天与国防（A&D）高管的调研，探讨行业在需求增长、设计周期延长、成本上升及人才短缺等多重压力下，如何利用AI、数字工程和全球人才模型加速产品上市。报告覆盖产品全生命周期，从产品开发、生产、供应链到维护支持，分析企业面临的挑战与应对策略，并总结成功转型的关键因素。

报告的核心结论

加速产品上市是A&D行业当前首要任务

调研显示，改善时间-市场是行业最高优先级，超过成本削减、产能扩展和合规。75%的高管表示过去三年设计周期延长，85%称成本上升，而订单积压不断增加，迫使企业必须加快交付速度以保持竞争力。

AI被视为巨大机会但尚未完全规模化

73%的受访者认为AI将变革研发和概念开发，超过半数预期AI将变革制造、测试和合规管理。尽管早期应用已带来高达50%的速度提升，但99%的企业表示AI尚未完全规模化或集成，从点状应用向全流程集成转型是关键挑战。

全球人才模型从低成本外包转向战略杠杆

面对73%企业将人才短缺视为重大威胁，A&D企业正增加全球卓越中心和基于绩效的外包模式，用于高价值创新和设计工作。通过建立数字基础设施和核心/非核心框架，企业能高效获取稀缺技能，同时保持质量与合规。

报告回答的关键问题

航空航天与国防企业如何加速产品上市？

报告指出，企业需双管齐下：一方面利用AI和数字技术（如数字孪生、AI辅助设计、预测性维护）压缩设计和生产周期；另一方面通过全球人才模型（卓越中心、战略外包）解决技能短缺，并采用敏捷供应链和模块化生产增强灵活性，从而在不牺牲质量与合规的前提下加速交付。

AI在A&D工程研发中的主要应用场景有哪些？

AI可应用于全生命周期：在概念开发中用于文献挖掘和可行性分析；在设计与原型中支持生成式设计和AI辅助CAD；在生产环节用于智能排产、计算机视觉质检和预测性供应链规划；在维护中实现AI驱动的诊断和预测性维护。74%的受访者认为AI在维护与支持领域最具变革潜力。

A&D企业如何应对人才短缺挑战？

企业正从传统的外包模式转向更战略性的全球人才模型，包括建立全球卓越中心（CoE）和增加基于绩效的外包。CoE设置于印度、摩洛哥等人才充裕地区，专注于数字工程和 AI 等紧缺技能，通过数字化基础设施和自主创新环境高效交付高价值工作，同时缓解本地人才压力。

数字孪生在A&D行业如何缩短产品上市周期？

数字孪生允许工程师在虚拟环境中模拟和测试设计，减少物理原型依赖，将迭代周期从数周缩短至数小时。例如洛克希德·马丁的臭鼬工厂使用AI数字孪生进行气动和隐身特性仿真，甚至在物理原型之前尝试数字化认证，从而大幅压缩开发与认证时间。

报告中的代表性数据

75%

设计周期延长比例

过去三年，75%的A&D高管表示设计周期在过去三年内有所延长。

85%

成本上升比例

过去三年，85%的受访者称成本在过去三年内上升。

20%-50%

预计AI对生产率提升幅度

未来2-3年，84%的A&D高管预期AI（含生成式与代理式AI）在工程研发中可提升生产率20%-50%。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整的行业调研数据与趋势图表，包括200位高管调研的详细统计结果，如优先级排序、时间成本变化、AI应用预期等。
  • 四阶段产品生命周期分析：加速产品开发、缩短生产时间、敏捷生产与供应链、维护与支持，每阶段包含为何重要、机会洞察、领导者实践案例。
  • 丰富的领先企业案例研究，如洛克希德·马丁（数字孪生）、空客（智能工厂与分布式工程中心）、赛峰（全球创新中心与预测性维护）、波音（基于模型的系统工程）等。
  • 数字线程与数字化基础架构建设指南，阐述从PLM-MES集成到云原生平台、AI工作流整合的路径和方法。
  • AI规模化应用框架，探讨如何将AI从点状应用升级为覆盖全流程的“新常态”，包括数据、平台、人机协作等关键要素。
  • 全球人才模型与核心/非核心框架（Core/Context Framework），指导企业区分战略性高价值活动与可外包的常规工作，并设计全球卓越中心。
  • 前沿技术展望，包括量子计算在航空航天工程中的潜在应用（如空气动力学仿真、材料建模）以及人形机器人在生产中的实验案例。
  • 成功转型的三项指导原则：构建端到端数字化能力、使AI成为业务常规、将全球人才模型用于高价值工作——并提供具体实施建议。

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