当前，全球工业制造行业正迎来颠覆性的技术重构，人工智能、大数据、边缘计算等先进技术，彻底告别小众试点阶段，成为驱动企业提质增效、升级转型、构筑核心竞争力的核心动能。

毕马威发布《2026年工业制造全球技术报告》，基于22个国家及地区258位工业制造技术高管的真实调研数据，聚焦全球及中国制造业数字化转型现状，深度剖析行业技术应用现状、核心痛点、投资回报与未来发展趋势，为国内制造企业技术规模化落地、价值化转型提供权威参考与实操指引。

《2026年工业制造全球技术报告》，助力企业精准推进智能制造升级：

对标全球水平：横向对比行业技术成熟度，清晰找准企业自身转型定位与差距

明晰投资价值：拆解AI、数据、网络安全投入逻辑，量化真实投资回报;（ROI）

锚定核心能力：精准识别先进技术规模化落地必备的关键能力体系

落地转型实操：提供可执行的行动方案，高效将技术愿景转化为商业价值

报告四大核心洞见：

人工智能规模化提速：近半数制造业高管（49%）已有落地AI场景并创造商业价值，大幅高于全行业均值；68%预计未来12个月内实现AI规模化部署。

技术投资回报凸显：80%企业认可科技投入持续提升投资价值，人工智能及智能技术已成为营收增长核心驱动力。

数据成最大转型瓶颈：83%企业自认已搭建AI数据基础，但76%坦言数据不可靠是首要风险，凸显认知与实际能力存在明显差距。

人才能力需同步迭代：89%受访者认为，五年内驾驭和管理AI智能代理将成为职场核心技能；企业正重构KPI、运营模式与人才体系，适配人机协同新模式。

行业新趋势：工业制造行业AI应用率先实现价值突破

在全行业数字化浪潮中，工业制造已然成为人工智能落地最快、变现能力最强的赛道，远超金融、消费等其他行业。报告核心数据显示，49%的工业制造企业已有成熟AI应用场景持续产出商业价值，不再停留在可视化展示、模拟测试等浅层应用。与此同时，行业规模化落地节奏全面提速，68%的制造企业计划在未来12个月内完成人工智能全域规模化部署。

结合国内制造业发展现状来看，国内头部制造企业已率先完成单工厂、单环节数字化改造，目前正全面迈向跨工厂、全链路、集团化的智能升级新阶段。

投资新逻辑：技术投入从“成本消耗”转向“确定性回报”

长久以来，不少制造企业对数字化、智能化投入存在顾虑，认为技术投资周期长、回报模糊、落地难度大。而本次报告调研数据，印证了先进技术对制造业的确定性价值。数据显示，80%的受访企业明确表示，智能化技术投入能够显著提升资产价值与经营收益，人工智能、智能自动化技术，已经成为拉动制造业营收增长、优化经营结构、提升企业抗风险能力的关键动力。

当下国内制造企业的技术投资更趋理性、精准。企业不再追求“技术堆砌”，而是围绕真实业务成果配置资源，聚焦生产效率提升、让每一笔技术投入都能转化为实打实的企业价值，实现技术与业务的深度绑定、双向赋能。

转型核心痛点：数据短板成AI落地最大桎梏

虽然制造业AI应用落地速度领跑全行业，但行业“高速发展、高风险并存”的问题愈发突出，数据治理能力不足，成为制约国内制造业智能化升级的最大瓶颈。报告披露了行业典型的“信心与能力错位”现象：83%的企业自认为已搭建完善的AI数据底层体系，具备智能化升级基础；但76%的高管坦言，数据不准确、不统一、不实时、不完整，是当前人工智能应用落地的首要风险。

这一痛点高度贴合国内制造业转型现状。国内大量制造企业存在数据孤岛严重、数据标准混乱、采集体系不完善、数据清洗能力薄弱等问题。由此可见，制造业智能化转型的核心，不止是引入先进技术与设备，更要筑牢高质量、标准化、一体化的数据底座，数据治理能力，已然成为区分制造企业智能化水平的核心标准。

组织能力革新：人机协作重塑人才与运营体系

智能化转型，归根结底是人的转型、组织的转型。AI技术的大规模普及，正在彻底颠覆制造业传统的岗位职能、工作技能与考核体系。报告重磅预判：未来五年，管理人工智能、智能代理、适配人机协作模式，将成为制造业核心职场必备技能，这一趋势已得到89%受访高管的一致认可。