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IDC FutureScape 2026十大预测:中国制造业迈向自主化运营的十个关键判断

http://www.gkong.com 2026-01-16 14:01 来源:IDC咨询

制造业,正站在从“自动化”迈向“自主化”的门槛

制造业不确定性持续上升、产品复杂度与柔性需求并行增长的背景下,中国制造企业正面临一次关键抉择:是继续以点状自动化与局部优化应对变化,还是系统性迈向以数据、模型与智能体驱动的自主化运营。IDC 认为,这一选择将直接决定企业未来五年的运营韧性、创新效率与全球竞争力。

IDC 认为,中国制造业正在进入一个新的关键阶段:AI 不再只是提升局部效率的工具,而是推动生产系统向“自主化运营”演进的核心引擎。

为什么这份 FutureScape,对中国制造业尤为关键?

在《IDC FutureScape:全球制造业2026年预测——中国启示》(Doc# CHC52915025,2025年12月)中,IDC 指出,中国制造业未来五年的智能化升级,将不再以单点应用为主,而是围绕自动化平台开放化、AI 驱动的计划与控制、OT 数据智能整合、人机协同、工业安全以及混合云与智能体治理等关键能力展开。

这些能力的成熟度,将直接决定制造企业能否从“数字化工厂”跨越到“自主化工厂”,并在全球竞争中建立可持续优势。

IDC FutureScape 给出的十大关键预测

预测1|软件定义工厂

受自主化运营的潜力驱动,到2029年,将有30%的中国工厂通过开放、虚拟化、软件定义的自动化平台,在中央统一配置和管理自动化控制系统。

要点:自动化控制正在从封闭专有系统走向开放、可编排的平台化形态。

预测2|AI APS

到2026年,超过40%已部署 APS 的中国制造商将升级为 AI 赋能的 APS,从而开始实现自主化流程。

要点:生产计划与排程正从“人主导”迈向“持续自优化”。

预测3|IT/OT 融合 Agent

到2027年,随着标准化水平提升以及面向特定数据类型的 AI 智能体(AI Agents)广泛应用,40%的 OT 数据将能够在应用与平台之间实现自主集成。

要点:智能体正在改变工业数据工程的效率边界。

预测4|AI 后服务

为打通设计与服务之间的闭环,到2027年底,25%的中国头部 OEM 及售后服务企业将利用 AI 连接现场与工程数据,从而提升产品与服务质量。

要点:产品创新开始真正进入全生命周期闭环。

预测5|可预测工业数据安全

为应对数据模型安全风险,到2029年,60%的大型制造企业将采用 AI 驱动的 OT 网络防御系统,将威胁检测时间缩短60%。

要点:工业 AI 安全正从“被动防御”转向“预测与自主响应”。

预测6|人机技能互学

到2028年,未能建立人机技能闭环的中国企业,将面临比同行高出20%的停机和再培训成本,其生产效率也将明显低于已实施双向培训机制的企业。

要点:人机协同能力成为生产韧性的核心变量。

预测7|设计仿真 Agent

到2028年,65%的中国头部制造企业将在设计与仿真工具中结合 AI 智能体(AI Agents),以持续验证设计更改、配置与变体是否符合产品要求。

要点:仿真与工程决策正在加速智能化。

预测8|AI 员工培训

到2028年,超过30%的中国头部制造企业将采用 AI 驱动的知识管理工具,对员工进行再培训和技能升级,并促进产业生态内的协作共享。

要点:知识数字化成为应对劳动力波动的关键手段。

预测9|复合式工业 AI

到2030年,70%的中国头部制造企业将借助 AI 智能体(AI Agents)构建数据模型并管理混合云工作负载,从而将质量成本降低2%。

要点:混合云与多智能体协同成为工业 AI 的主流架构。

预测10|工业模型管理

到2029年,40%的中国头部制造企业将依托超大规模云生态,构建、部署并扩展新一代 AI 解决方案,加速数字化转型进程。

要点:行业云与模型生态将重塑制造软件格局。

这些预测对制造企业意味着什么

IDC FutureScape 2026 清晰表明,中国制造业的竞争焦点正在发生结构性转移:从单点自动化,转向系统级自主化;从经验驱动,转向数据与模型驱动;从局部优化,转向跨设计、生产与服务的全局协同。无法建立这些基础能力的企业,即便部署了 AI,也难以真正释放规模化价值。

IDC中国高级研究经理杜雁泽表示,中国制造业正在跨越“数字化到智能化”的关键拐点。FutureScape 2026 显示,领先企业正通过开放式自动化平台、AI 智能体和混合云架构,将 AI 深度嵌入生产控制、工程决策与知识传承之中,从而构建可持续、自主演进的运营体系;而仍停留在封闭系统与点状应用阶段的企业,将在效率、韧性和创新速度上持续承压。

给制造企业管理层的近期行动建议

  1. 评估现有自动化系统向开放、软件定义架构演进的可行性
  2. 以 APS、质量与能耗等高价值场景为切入口推进 AI 自主化
  3. 建立 OT 数据标准化与智能体协同的数据治理基础
  4. 将 AI 安全与模型治理纳入工业网络安全战略
  5. 投资人机技能闭环与 AI 知识平台,提升组织韧性

未来 12–24 个月需要重点关注的信号

  1. 软件定义自动化在中国头部工厂的规模化进展
  2. AI 智能体在工业数据工程与仿真中的成熟度
  3. 工业 AI 安全从“合规导向”向“风险导向”的转变
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