世界工廠的第二曲線:工業(yè)AI步入高速增長(zhǎng)與重塑窗口

作者 | 物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)  2025-09-17

制造業(yè)又將迎來(lái)一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，最近工信部宣布將研究出臺(tái)“人工智能+制造”專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施方案。這一消息無(wú)疑再次將產(chǎn)業(yè)界的目光聚焦于智能化升級(jí)的浪潮之上。

根據(jù)官方信息，下一步，工信部將推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，加快高水平賦能新型工業(yè)化，研究出臺(tái)“人工智能+制造”專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施方案，部署重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)環(huán)節(jié)、重點(diǎn)領(lǐng)域、智能化轉(zhuǎn)型任務(wù)，制定人工智能+制造轉(zhuǎn)型路線，發(fā)布實(shí)施制造業(yè)企業(yè)人工智能應(yīng)用指南。

在中國(guó)的政策風(fēng)向之外，全球范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)也在同步演進(jìn)。

市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)IoT Analytics最新發(fā)布的《2025-2030年工業(yè)人工智能市場(chǎng)報(bào)告》指出，2024年全球工業(yè)AI市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)436億美元，預(yù)計(jì)到2030年將躍升至1540億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為23%。

這不僅僅是數(shù)字的放大，更標(biāo)志著工業(yè)AI已經(jīng)進(jìn)入高速增長(zhǎng)和戰(zhàn)略重塑的窗口期。

我國(guó)“人工智能+制造”專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)的推出，與全球產(chǎn)業(yè)鏈的智能化躍遷形成強(qiáng)烈共振，推動(dòng)著“世界工廠”在全球新一輪競(jìng)爭(zhēng)格局中加速邁向高質(zhì)量發(fā)展。

回顧過(guò)往，產(chǎn)業(yè)界對(duì)工業(yè)AI的普遍認(rèn)知曾長(zhǎng)期停留在“降本增效”的范疇。但在《“人工智能+制造”的關(guān)鍵時(shí)刻：不是降本，而是重構(gòu)》一文中，筆者認(rèn)為工業(yè)AI的真正意義并非簡(jiǎn)單的成本優(yōu)化與效率提升，而在于對(duì)制造底層邏輯的“系統(tǒng)性重寫(xiě)”。AI不只是一個(gè)工具，而是重塑整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和價(jià)值體系的變革力量。

基于此，本篇文章將進(jìn)一步深入剖析：工業(yè)AI正在如何改變“制造的本質(zhì)”。

這種改變，不只是管理流程的升級(jí)、局部環(huán)節(jié)的智能化，而是對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈組織方式、價(jià)值分配模式、企業(yè)間協(xié)同機(jī)制的根本性重構(gòu)，甚至延展到供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的全面重組，以及制造企業(yè)從“產(chǎn)品導(dǎo)向”到“服務(wù)導(dǎo)向”的商業(yè)模式創(chuàng)新。

改寫(xiě)制造底座：從線性分工到智能網(wǎng)絡(luò)

過(guò)去，工業(yè)AI在制造企業(yè)中的角色，大多停留在試點(diǎn)項(xiàng)目或IT部門(mén)，是技術(shù)創(chuàng)新的點(diǎn)綴，卻很少真正進(jìn)入企業(yè)戰(zhàn)略的核心。而今天，這一格局已被徹底顛覆。

最新的全球工業(yè)AI市場(chǎng)研究清晰地顯示，AI已不再是邊緣化的IT項(xiàng)目，而是在越來(lái)越多的大型制造企業(yè)中，成為CEO主導(dǎo)的戰(zhàn)略主線。

根據(jù)IoT Analytics調(diào)研報(bào)告顯示，2021年，絕大多數(shù)制造企業(yè)還在將工業(yè)AI視為“實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目”或“輔助工具”。但到了2025年，工業(yè)AI已經(jīng)被寫(xiě)入企業(yè)路線圖，成為董事會(huì)和CEO在財(cái)報(bào)季反復(fù)討論的關(guān)鍵議題。

以豐田為例，這家全球制造業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)在2025財(cái)年投入106億美元，打造以工業(yè)AI和軟件為核心的新型工廠，強(qiáng)調(diào)人機(jī)融合、技能傳承和智能賦能。豐田的智能工廠愿景，不僅僅是引入AI技術(shù)，更是讓一線員工具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力，將工程師的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)沉淀為企業(yè)的智能資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)問(wèn)題預(yù)警和生產(chǎn)力提升。這樣的轉(zhuǎn)型，不再是“局部試驗(yàn)”，而是推動(dòng)整個(gè)組織能力和管理哲學(xué)的系統(tǒng)性升級(jí)。

更深刻的變革，正在產(chǎn)業(yè)鏈與供應(yīng)鏈層面展開(kāi)。傳統(tǒng)制造業(yè)長(zhǎng)期依賴“線性分工”“串聯(lián)式流轉(zhuǎn)”的組織方式，導(dǎo)致信息流、物流和決策流層層傳遞，響應(yīng)遲緩、靈活性低下。工業(yè)AI的深度融入，正在打破這一路徑依賴。產(chǎn)業(yè)鏈不再是單一企業(yè)的“疆域”，而是演化為多主體、多節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)互動(dòng)的“智能協(xié)同網(wǎng)絡(luò)”。

在全球制造業(yè)面臨深度轉(zhuǎn)型的今天，企業(yè)管理層對(duì)工業(yè)AI的高度關(guān)注，已將“智能協(xié)同網(wǎng)絡(luò)”推上了產(chǎn)業(yè)變革的主舞臺(tái)。事實(shí)表明，AI的崛起不僅僅是一次技術(shù)升級(jí)，更是在深刻重塑制造產(chǎn)業(yè)鏈的基本組織方式。

最為根本的變革，來(lái)自于軟硬件解耦與開(kāi)放自動(dòng)化的廣泛落地，所引發(fā)的“由內(nèi)而外”的變化。

曾經(jīng)主宰工廠控制權(quán)的那套以專(zhuān)屬硬件綁定為基礎(chǔ)的“金字塔式”分層架構(gòu)，正在被虛擬PLC、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等新一代技術(shù)體系所取代。西門(mén)子、施耐德、博世力士樂(lè)、倍福等龍頭企業(yè)率先完成軟硬件解耦，將控制邏輯從專(zhuān)用硬件中釋放出來(lái)，賦予工廠以更大的架構(gòu)彈性和接口開(kāi)放性。

虛擬PLC的逐漸普及，讓工廠能夠用標(biāo)準(zhǔn)IT服務(wù)器集中管理原本分散在生產(chǎn)線各處的數(shù)百臺(tái)控制器，工程師們無(wú)需再奔波于產(chǎn)線之間，遠(yuǎn)程即可完成批量升級(jí)、運(yùn)維和應(yīng)急響應(yīng)。以?shī)W迪為代表的實(shí)踐樣本已證明，虛擬PLC不僅顯著提升了工廠的靈活性和彈性，還極大降低了系統(tǒng)復(fù)雜度和一線人工成本。

這種軟硬件解耦和虛擬化正本清源地推動(dòng)著數(shù)據(jù)流動(dòng)的徹底重構(gòu)。虛擬PLC通過(guò)云端部署、標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議和遠(yuǎn)程管理能力，將OT（運(yùn)營(yíng)技術(shù)）與IT（信息技術(shù)）之間的壁壘打通，讓供應(yīng)、制造、物流、銷(xiāo)售等多環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫流通。這是“全鏈路透明化”的基礎(chǔ)。

工業(yè)AI得以實(shí)時(shí)采集、分析和處理多終端、跨設(shè)備數(shù)據(jù)，形成覆蓋全生產(chǎn)鏈的動(dòng)態(tài)視角。一旦信息孤島被消除，企業(yè)就能夠以前所未有的速度感知市場(chǎng)變化、風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)和資源瓶頸，從而以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)全鏈路的動(dòng)態(tài)優(yōu)化和彈性調(diào)度。

正如IoT Analytics的行業(yè)調(diào)研所指出，工業(yè)數(shù)據(jù)管理和DataOps正成為智能制造轉(zhuǎn)型的核心支點(diǎn)?；诖?，生成式AI在制造業(yè)項(xiàng)目中的滲透率2024年已達(dá)6%，預(yù)計(jì)到2030年將升至25%。跨企業(yè)的知識(shí)共享、智能供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、制造網(wǎng)絡(luò)的柔性一體化，正在成為行業(yè)新的進(jìn)化方向。

更為深遠(yuǎn)的變革，體現(xiàn)在協(xié)作機(jī)制的自適應(yīng)和智能化上。工業(yè)AI不只是讓企業(yè)內(nèi)部流程自動(dòng)化，更在重構(gòu)企業(yè)間協(xié)同關(guān)系。通過(guò)AI賦能的供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)間可以實(shí)時(shí)共享產(chǎn)能、資源與訂單信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整供需匹配，實(shí)現(xiàn)“需求驅(qū)動(dòng)、能力共享、柔性協(xié)作”的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。

這一網(wǎng)絡(luò)不再依賴傳統(tǒng)的剛性協(xié)議和層層審批，而是由智能體驅(qū)動(dòng)的“自組織生態(tài)”——每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都具備自我感知、學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力，能夠在面對(duì)環(huán)境變化時(shí)自動(dòng)協(xié)同、快速響應(yīng)。

更進(jìn)一步，工業(yè)AI智能體有望擔(dān)任“軍師”的角色，逐步取代人工調(diào)度，自動(dòng)協(xié)調(diào)原本需要多方博弈和協(xié)商的制造、供應(yīng)、物流等環(huán)節(jié)，使整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈從機(jī)械式串聯(lián)進(jìn)化為分布式自治、實(shí)時(shí)優(yōu)化的復(fù)雜系統(tǒng)。

從“賣(mài)產(chǎn)品”到“賣(mài)服務(wù)”再到“賣(mài)智能”

IoT Analytics的調(diào)研顯示，自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)已經(jīng)占據(jù)制造AI應(yīng)用的11%，成為最具規(guī)模效益的場(chǎng)景。令人驚訝的是，工業(yè)AI投入僅占制造業(yè)收入的0.1%，但帶來(lái)的回報(bào)常常高達(dá)數(shù)百萬(wàn)量級(jí)，這一結(jié)構(gòu)性“資本杠桿”正在引發(fā)整個(gè)行業(yè)的價(jià)值觀重塑。

在制造業(yè)漫長(zhǎng)的進(jìn)化史中，價(jià)值分配始終圍繞著“制造為王”的鐵律展開(kāi)。企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，曾經(jīng)無(wú)一例外地依托于硬件制造能力以及規(guī)?；?、低成本的單一產(chǎn)品交付。

然而，AI技術(shù)的深度賦能讓這一切正在悄然發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)移。

制造業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造不再只是產(chǎn)線上的“硬件與產(chǎn)品”，而是轉(zhuǎn)向了對(duì)數(shù)據(jù)、算法與智能服務(wù)的系統(tǒng)性運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)與算法已成為產(chǎn)業(yè)鏈中最具溢價(jià)能力的戰(zhàn)略資源，正逐漸取代傳統(tǒng)硬件資產(chǎn)，成為企業(yè)新一代的核心生產(chǎn)要素。

這種價(jià)值分配模式的重構(gòu)，首先體現(xiàn)在服務(wù)與增值運(yùn)營(yíng)的興起。工業(yè)AI技術(shù)推動(dòng)下，預(yù)測(cè)性維護(hù)、遠(yuǎn)程診斷、數(shù)字孿生、智能供應(yīng)鏈等新型服務(wù)正在制造業(yè)中快速普及。企業(yè)與客戶的關(guān)系正從“一次性交付”轉(zhuǎn)向“全生命周期運(yùn)營(yíng)”，服務(wù)環(huán)節(jié)利潤(rùn)不斷提升，帶來(lái)持續(xù)且高質(zhì)量的現(xiàn)金流。

以法國(guó)雷諾為例，僅通過(guò)工業(yè)AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)工具，就在一年內(nèi)為企業(yè)節(jié)省了2.7億歐元的能源和維護(hù)開(kāi)支。美國(guó)Georgia-Pacific公司則依托AI打造的自動(dòng)化檢測(cè)與智能運(yùn)維系統(tǒng)，每年創(chuàng)造數(shù)億美元的新增價(jià)值。這些案例背后，正是制造企業(yè)通過(guò)智能服務(wù)抓住了價(jià)值分配的主動(dòng)權(quán)。

更為深遠(yuǎn)的變化，是平臺(tái)型企業(yè)的崛起。工業(yè)AI平臺(tái)和生態(tài)連接能力，正在成為制造業(yè)新一輪價(jià)值分配的主導(dǎo)力量。那些能夠主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)流、算法流、知識(shí)流的企業(yè)，逐漸掌握著對(duì)上下游資源的調(diào)度權(quán)和創(chuàng)新權(quán)。平臺(tái)主導(dǎo)、多元共創(chuàng)的新格局正在形成，制造業(yè)價(jià)值鏈被重塑為一個(gè)以智能和數(shù)據(jù)為核心樞紐的動(dòng)態(tài)生態(tài)系統(tǒng)。

自然而然，制造業(yè)的商業(yè)模式，正在經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的轉(zhuǎn)型。

無(wú)論是設(shè)備即服務(wù)、預(yù)測(cè)性維護(hù)，還是產(chǎn)線優(yōu)化咨詢，制造企業(yè)已經(jīng)能夠像SaaS廠商一樣，將自身能力通過(guò)持續(xù)訂閱的方式，源源不斷地為客戶創(chuàng)造新價(jià)值，“智能產(chǎn)品即服務(wù)”“用效果計(jì)價(jià)”將成為新常態(tài)。這種轉(zhuǎn)型不僅帶來(lái)了收入模式的根本性變化，更讓企業(yè)和客戶之間建立起了長(zhǎng)期、動(dòng)態(tài)、共贏的合作關(guān)系。

制造企業(yè)與客戶之間的關(guān)系，將從單向交付轉(zhuǎn)變?yōu)椤爱a(chǎn)品-服務(wù)-數(shù)據(jù)-再創(chuàng)新”的正反饋閉環(huán)——客戶的使用行為、設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)、服務(wù)的增值空間，都被納入企業(yè)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系中，成為創(chuàng)新和價(jià)值持續(xù)生長(zhǎng)的土壤。

真正具備行業(yè)引領(lǐng)力的企業(yè)，已經(jīng)在“智能生態(tài)運(yùn)營(yíng)商”的賽道上邁出了關(guān)鍵一步，工業(yè)垂直領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型也有望即將出現(xiàn)。未來(lái)的制造企業(yè)，必然是智能服務(wù)的提供者、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的專(zhuān)家和生態(tài)協(xié)同的核心樞紐。

理性進(jìn)化：人工智能在制造業(yè)的“能”與“不能”

在AI成為制造業(yè)戰(zhàn)略核心、引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)鏈組織與價(jià)值分配重構(gòu)的同時(shí)，也必須承認(rèn)：人工智能絕非萬(wàn)能良藥。理性分析AI在制造業(yè)中的邊界、風(fēng)險(xiǎn)和約束，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量智能化轉(zhuǎn)型不可或缺的底線思維。

首先，人工智能并不適用于所有制造場(chǎng)景。

AI擅長(zhǎng)處理大規(guī)模、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別與自動(dòng)決策，例如視覺(jué)檢測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、動(dòng)態(tài)排產(chǎn)等環(huán)節(jié)。但在高度依賴物理極限、復(fù)雜工藝經(jīng)驗(yàn)或極端小樣本決策的場(chǎng)景下，AI的“短板”愈加明顯。

例如，核心工藝參數(shù)極度敏感但數(shù)據(jù)不足的高端材料制造、需要極高精度和安全冗余的航空航天、核電等特種制造領(lǐng)域，AI模型的泛化能力和可解釋性難以完全滿足要求。再如，柔性裝配、非標(biāo)定制、極低批量多品種等業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)積累難以形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，工業(yè)AI的ROI長(zhǎng)期處于不確定狀態(tài)。更不用說(shuō)，部分涉及隱私、數(shù)據(jù)主權(quán)或知識(shí)產(chǎn)權(quán)敏感的場(chǎng)景，數(shù)據(jù)流通和AI訓(xùn)練本身就面臨天然限制。

其次，工業(yè)AI應(yīng)用中存在不容忽視的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)與治理挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、采集過(guò)程中的安全與隱私合規(guī)，都會(huì)直接影響工業(yè)AI模型的可靠性和可用性。制造企業(yè)如果盲目引入AI算法，而沒(méi)有建立完善的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全和合規(guī)管理體系，很容易陷入“數(shù)據(jù)黑洞”——算法決策看似智能，實(shí)則建立在污染、失真或不完整的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，最終導(dǎo)致系統(tǒng)性偏差和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

尤其是在供應(yīng)鏈多環(huán)節(jié)、多主體協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)共享意愿不足、數(shù)據(jù)權(quán)屬和流通機(jī)制不清晰，都會(huì)成為AI能力擴(kuò)展的“天花板”。

此外，AI算法本身的黑箱特性，依然是制造業(yè)大規(guī)模應(yīng)用的隱憂。

復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在決策邏輯上缺乏透明度和可追溯性，一旦出現(xiàn)異常、誤判或安全事故，責(zé)任認(rèn)定和應(yīng)急處置的難度急劇上升。對(duì)于涉及安全生產(chǎn)、生命財(cái)產(chǎn)、合規(guī)監(jiān)管的關(guān)鍵制造環(huán)節(jié)，企業(yè)不能盲目依賴工業(yè)AI“自動(dòng)駕駛”，更不能將控制權(quán)完全交給算法黑箱。

更要警惕的是，AI技術(shù)的快速更新迭代帶來(lái)的路徑依賴風(fēng)險(xiǎn)。

企業(yè)若過(guò)度押注某一代AI平臺(tái)、算法模型或生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，極易被供應(yīng)商鎖定，喪失自主可控和靈活升級(jí)的能力。尤其是對(duì)“平臺(tái)型”AI服務(wù)的依賴，可能帶來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失、技術(shù)遷移障礙和生態(tài)博弈的被動(dòng)局面。一旦外部平臺(tái)出現(xiàn)服務(wù)中斷、合規(guī)變動(dòng)乃至地緣沖突，企業(yè)核心生產(chǎn)力將遭遇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

智能制造的真正價(jià)值，不在于無(wú)條件擁抱每一項(xiàng)新技術(shù)，而在于對(duì)工業(yè)AI的理性駕馭和創(chuàng)新融合。只有清醒認(rèn)知工業(yè)AI的優(yōu)勢(shì)與局限，才能在產(chǎn)業(yè)智能化的道路上走得更遠(yuǎn)、更穩(wěn)、更有價(jià)值。

寫(xiě)在最后

未來(lái)的制造世界，將屬于那些既能用好AI、又能深度融合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、持續(xù)探索創(chuàng)新邊界的企業(yè)。真正的領(lǐng)先者，從不是盲目追逐技術(shù)潮流的跟隨者，而是在理性認(rèn)知、務(wù)實(shí)實(shí)踐與生態(tài)共創(chuàng)中，把握產(chǎn)業(yè)變革主動(dòng)權(quán)的開(kāi)拓者。

智能制造的下半場(chǎng)，考驗(yàn)的不只是技術(shù)，更是組織的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見(jiàn)、能力積累與協(xié)同創(chuàng)新。對(duì)于每一個(gè)有志于高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，這既是挑戰(zhàn)，更是難得的歷史機(jī)遇。