伴隨工業4.0的蓬勃發展和生成式AI領域的技術顛覆，全球智能制造和工業自動化行業變革提速。麥肯錫從自動化延展性、自我組織、數據分析、數字化技術棧、數字化工人、生態融合和商業模式七個維度分析智能制造行業發展情況。我們認為，到2030年，中國、日韓和西歐等先進制造市場有望率先實現自動化革命。這些市場中的領先企業，將通過多種顛覆性技術、新業務模式、云的廣泛使用以及具備集中性和高適應性平臺的半開放生態系統，打造由高階數據分析和軟件驅動、AI高度賦能的生產環境。

屆時，高價值且可延展的自動化技術將全面應用于端到端業務流程，智能工廠具備完全集成的 IT/OT 技術棧，無處不在的高階數據分析成為新常態，基于標準化解決方案的半開放式平臺生態應用普遍，數字化集成和AI賦能的人機結合運營模式全面實現，大幅提升制造行業生產效率。

中國高度重視智能制造和工業自動化發展。國務院、工信部、發改委、科技部等有關部門陸續出臺了一系列政策鼓勵和支持行業發展。《“十四五”智能制造發展規劃》提出推進智能制造的總體路徑是：立足制造本質，緊扣智能特征，以工藝、裝備為核心，以數據為基礎，依托制造單元、車間、工廠、供應鏈等載體，構建虛實融合、知識驅動、動態優化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統，推動制造業實現數字化轉型、網絡化協同、智能化變革。到2025年，規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，重點行業骨干企業初步應用智能化。到2035年，規模以上制造業企業全面普及數字化網絡化，重點行業骨干企業基本實現智能化。近兩年，國產生成式AI大模型的全面突破，更是為行業加速發展提供了新契機。

同時，全球制造業及其供應鏈也面臨前所未有的風險。一方面，貿易摩擦和關稅政策急劇變化，給全球化企業依賴已久的跨國貿易和供應鏈體系帶來巨大不確定性。很多高端制造企業更是處于風口浪尖，急需重新審視自身生產制造體系和供應鏈策略，加強應對外部風險的韌性。另一方面，宏觀經濟增速放緩、通貨膨脹高企，多個主流經濟體面臨潛在經濟衰退周期，許多制造行業面臨產能過剩的行業周期，為智能制造和自動化技術的全面推廣蒙上陰影。中國作為制造大國，更是面臨國內經濟結構轉型和全球產業結構重塑下加快全球布局的雙重挑戰。如何利用工業自動化手段提升生產效率和智能化程度，更好的應對這些風險和挑戰，也成為很多企業領導人的當務之急。

在此背景下，本白皮書旨在分析關鍵趨勢和領先實踐，為制造業企業成功實現自動化轉型提供建議和方向。首先我們相信，受全球勞動力結構變化、顛覆性技術突破、市場需求變化、中國市場國產化替代加速等多重因素影響，全球及中國智能制造和自動化行業有望在2030年進入高增長時代。其次，“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術趨勢將驅動行業發展，工業互聯網平臺、虛擬化PLC、人工智能、工業大模型等多項創新技術令更多自動化、智能化場景成為可能。制造業企業應全面擁抱“開放、智能、融合”的智能制造軟硬件平臺，選擇開放融合的合作伙伴，抓住工業自動化行業技術變革帶來的效率提升機會。

制造企業智能化轉型也需要因時而變，從四個方面內外兼修，實現成功變革。首先戰略先行、整體規劃，重視新技術帶來的新的自動化、智能化機會，制定企業數字化轉型整體戰略。其次分段投資、聚焦價值，遵循 “痛點優先、價值導向” 原則，優先解決高成本、高風險場景，小步快跑、快速迭代。同時要全面擁抱AI、融入開放生態，選擇數據標準統一、開放融合、擴展性強、與AI深度融合的智能制造軟硬件平臺，借助合作伙伴能力，通過AI應用提升運營效率。最后磨練團隊、擁抱變革，打造兼具工業經驗與數字技能的復合型團隊，營造從“要我變”到“我要變”的文化氛圍。

一、中國自動化行業有望在2030年前實現跨越式增長

據麥肯錫估算， 2025 年工業自動化產品的全球市場規模將達到約1083億美元，過去三年年化增長率約3.7%。而中國工業自動化市場規模超過人民幣2500億元，在全球市場占比超過三分之一（圖1）；預計未來5年，中國自動化行業將實現跨越式增長。

首先，工業自動化市場細分領域蘊藏巨大增長潛力。具體而言，工業自動化的細分市場包括三大領域：

• 適合連續流制造業的自動化設備。
• 流程工業在工業自動化產品上的支出最高。這些行業使用混合、煮沸、攪拌等工藝，根據公式和配方將原料混合。該流程分批次進行，最終的產品成份一旦結合就無法再度分離。迄今為止，流程工業在傳統設備自動化上的投入最多，因為其控制系統通常較為龐大，并且購買周期較長。根據預測，2025年全球市場相關支出將達到約 760億美元，高于2019年的640億美元，復合年增長率約為8%。連續流制造業的核心產品包括硬件和軟件。硬件產品包括控制類的DCS、傳感類的過程儀表、執行類的控制閥門。軟件產品包括MES等工業軟件產品。在流程工業中，化工、電力、石油和天然氣行業是自動化技術的最大買家。
• 適合離散制造業的自動化設備。
• 離散制造行業根據預訂工單生產，用各類零件制造產品。生產工作通常分散在不同區域，可獨立進行，也可連續進行。這一類制造業的自動化支出水平相對較低，但增長速度更快，各細分行業差異很大。具體而言，離散制造業的自動化產品包括控制類（如PLC、IPC）、驅動類（如變頻器、伺服電機）、傳感類（傳感器）、執行類（工業元器件等）和系統軟件等產品。全球范圍內，半導體和電子電氣行業的自動化支出增長最快。
• 針對連續流制造和離散制造的工業物聯網軟件和云服務。
• 這一細分包括連接工廠內各類工業設備，以及支持使用數據分析驅動制造的各種解決方案。這一自動化產品細分市場規模最小，但增速最快，增長率達到18%。從供應商角度來看，工業物聯網和云服務也是集中度最高的產品領域。

第二，未來五年全球和中國工業自動化市場均有可能加速增長。首先，勞動力結構變化對于工業自動化提出新的要求。全球勞動年齡人口增速正在放緩。聯合國《2024 年世界人口展望》報告指出，世界總體生育率正在下降，婦女平均生育子女數比 1990 年前后減少了一個。在超半數國家和地區，女性平均生育子女數低于 2.1 個這一維持人口穩定的水平。

截至 2024 年，包括中國、德國、日本和俄羅斯在內的 63 個國家和地區的人口數量已達到頂峰，預計未來30年內，這些國家和地區的總人口將減少 14%。人口老齡化不僅僅發生在日本、歐洲等發達國家，在發展中國家也日益顯現。發展中國家老年人口將增加最多，也最為迅速，亞洲將成為老年人口最多的區域，而當前正經歷人口紅利的北非、西亞和撒哈拉以南非洲地區，可能未來 30 年老年人口數量增長最快。從 2017年到2020 年，全球青壯年勞動力增速已下滑到 1% 以下，2020 年全球青壯年勞動力增速僅 0.7%。到 2070 年代末，全球 65 歲及以上人口數量預計將超過 18 歲以下的人口數量。

世界經濟論壇《2025 年未來就業報告》指出，到 2030 年，農場工人、送貨司機和建筑工人等一線職位的絕對需求增長最快，專業護理人員等護理職位和中學教師等教育類職位預計也會迎來大幅增長，而人口結構趨勢將推動基礎性行業的職位需求增加但勞動力供給減少，導致勞動力市場競爭加劇。人口老齡化使得高收入國家約 40% 的雇主將轉型，很多公司對勞動力短缺感到憂慮。企業為了吸引和保留員工，需要支付更高的工資和福利，用工成本上漲。在這樣的大背景之下，生產制造自動化替代將進一步加速。

1 根據 ISA-95 標準進行分類的經典自動化設備通常指參與控制和監控工業流程的硬件和軟件組件

其次，整個行業正面臨自動化技術的顛覆性突破。人工智能的加速發展使得“人機結合”的制造環境變為現實。根據麥肯錫全球研究院的預測，伴隨著自動化技術和人工智能技術的發展，到2030年，預計全球將有8億個工作崗位被機器取代。若發展相對緩和，也將有4億個工作崗位被取代。工業人工智能、虛擬PLC、數字孿生和無代碼 / 低代碼開發等技術是推動變革的關鍵技術。其中，尤其是人工智能技術，顯著提升了工業自動化和工業機器人的性能，具體體現在四個方面：

• 增強感知能力：
• 人工智能中的計算機視覺、語音識別等技術，極大提升了工業機器人的感知能力。計算機視覺系統借助深度學習算法，能夠快速準確地識別物體的形狀、顏色、位置和姿態，使機器人在復雜環境中完成物料分揀、零件裝配等任務。語音識別技術則讓機器人能夠理解人類的語音指令，實現人機之間更自然、便捷交互，提高生產效率。
• 優化決策能力：
• 通過機器學習和強化學習算法，工業自動化系統能夠基于大量生產數據進行學習和分析，從而優化自身決策過程。例如在生產過程中，機器人可以根據實時生產數據和質量反饋，自動調整工作參數和操作流程，以適應不同的生產任務和環境變化，提高生產質量和效率，降低次品率。
• 提升運動控制精度：
• 人工智能技術可優化工業自動化系統及工業機器人的運動控制。例如，利用神經網絡算法對機器人的運動模型進行建模和預測，能夠實現更精確的運動軌跡控制，提高機器人在高速運動和復雜動作下的控制精度，使其能夠完成更加精細和復雜的任務，如高精度的焊接、打磨等。
• 增強人機交互的易用性：
• 自然語言和語音界面的發展，使沒有受過專業技術培訓的人員也能輕松與 AI 互動。例如工業 AI 助手，新員工無需大量系統培訓，直接詢問就能獲取答案，推動數據驅動決策的民主化。AI 將作為工業軟件系統的 “前端”，通過人性化交互方式，取代繁瑣的操作流程。如生成式人工智能可幫助草擬郵件、制作演示文稿，在工業領域能提高生產力、簡化工作流程和縮短價值實現時間。

同時，制造業企業加速擁抱數字化解決方案，并深度參與行業生態合作。麥肯錫對全球188 家工業自動化用戶和供應商展開了問卷調查，同時也訪談了該領域的20多位專家，以獲取業內人士對于工業自動化行業趨勢的最新看法。受調查的企業覆蓋了北美、歐洲、亞洲三個區域，其中三分之二的調查對象來自于離散制造行業或連續流制造行業的終端用戶，三分之一的調查對象為工業自動化技術供應商。大多數受訪者（超過85%）是運營（供應鏈、制造或采購）部門負責人，較小比例為戰略負責人。通過調查，我們得到了以下三大核心觀點：

• 數字化解決方案在企業工廠自動化中越發重要。
• 69%的受訪者表示數字化解決方案當前已經成為其自動化工作的重要一環。此外，有更多人（94%）表示，這類解決方案對其未來的自動化舉措尤為重要。技術進步的步伐正在帶動工業自動化實現成熟、實用的解決方案，數量不斷增加的合作和共同開發項目印證了這一點。
• 更多企業選擇合作方式搭建工業物聯網平臺，而非自主開發。
• 工業物聯網平臺是制造環境的基礎設施，建立在通用架構和標準化通信協議之上，可幫助工業用戶監控、管理和控制互聯設備。工業物聯網平臺讓制造商能夠分析和優化工廠產生的大量數據，從而獲取價值。54% 的受訪者表示，他們目前搭建工業物聯網平臺的機制是與 OEM 合作，有30%的受訪者選擇使用大型供應商的現有產品，10%的受訪者表示正在與合作伙伴共同部署單個燈塔項目作為概念驗證，而7%的受訪者表示他們正在使用自主開發平臺。這一結果與2019 年的自動化問卷調查結果差異顯著，當時超過一半的受訪者表示正在使用自主開發的工業物聯網平臺。
• 開放性和系統兼容性是用戶選擇工業物聯網平臺的核心購買要素。
• 與現有傳統軟件解決方案平臺（如企業資源規劃系統ERP、制造執行系統MES、產品生命周期管理和客戶關系管理系統CRM）的易集成性是用戶選擇工業物聯網平臺時的首要因素，其次是工業物聯網供應商的服務水平。“應用程序的現成可用”也常被提及，盡管受訪者中終端用戶對其的重視程度不如供應商。但是，終端用戶比供應商更加看重“工業物聯網平臺是否采用開放標準”。

從中國市場的實際情況來看，內外部經濟環境變化有望促使國產化工業自動化解決方案從“能用”到“好用”轉型。伴隨著鋰電、新能源、半導體等新興制造業企業的快速發展，基于中國“新型基礎設施”（比如云端數據中心、計算中心等）能力的不斷提升，工業自動化設備的國產化率有望持續提高。舉例而言：

• 在DCS領域：
• 電力、石化、油氣等重點行業過去10年已初步完成國產化，DCS的國產化率已達到60%以上。國內龍頭供應商憑借服務響應快、價格優惠等本土化優勢獲得市場認可。
• 在PLC領域：
• 國產 PLC 市場份額持續擴大，小型 PLC 國產化率超 20%，中大型 PLC 市場 CR6（前六大廠商）仍由海外企業主導，但國產廠商憑借優良性能和較高性價比，通過行業專用類產品及方案，在新能源、紡織、包裝、3C等行業提升了市場占有率。在伺服系統領域：部分國內企業在包裝、3C 電子等中低端伺服市場取得突破，憑借性價比高和對國產設備兼容性強的優勢獲得市場認可。但在半導體制造、精密機床等高端應用場景，國產伺服系統在響應速度、動態精度和抗干擾能力等方面還有差距。
• 在工業軟件領域：
• 中國工業軟件國產化率從 2023 年的 15% 提升至 2025 年的 25%，其中經營管理類軟件國產化率達 70%，研發設計類軟件從 5% 提升至 10%。國產工業軟件供應商主要在中小制造企業中通過價格優勢和本地化服務取得認可。

二、“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術趨勢有望重構產業邏輯

當前，傳統工業自動化系統在技術上仍存在諸多痛點。工業軟件系統普遍按照ISA95的分類方法進行分層的架構設計，導致業務碎片化且條塊分割，形成系統孤島，跨層的業務流程難以實現。各應用子系統分開獨立建設和部署，各個系統技術路線差異較大，軟件復用性差。不同廠家、不同系統之間通過私有接口互聯，缺少公共的服務接口標準。數據私有化且難以共享，標準和接口不統一，系統之間需要經過層層轉換實現數據互聯互通，各系統之間無法進行一體化調度，導致建設成本高。應用系統大多采用半定制開發模式，一次建好之后，后期功能升級或第三方擴展非常困難，運維成本和難度高，且僅能由原始建設廠家進行升級，一旦原始廠家出現變故，系統只能推倒重建，無法適應制造工藝和生產組織方式的快速變化。

在這樣的背景下，工業自動化系統出現了平臺化、敏捷化、智能化三大技術趨勢，具體可以總結為十大技術方向（圖2）。這些技術可能會對工業自動化的未來產生巨大影響。這些技術均已投入使用，從現在到2030年很可能以兩位數年化增長率快速增長。其中某些技術將成為行業拐點出現的基礎，激發更加迅猛的技術應用。

首先，平臺化趨大幅提升工業自動化軟硬件兼容性和靈活度。“平臺+應用”架構模式作為工業軟件體系演進的重要方向，逐步成為主流工業軟件框架。工業軟件從單體應用轉向平臺化，通過統一數據底座和服務接口，解決傳統分層架構中多源異構數據難以共享、跨系統協同效率低的問題，減少分層架構中多協議轉換和私有接口互聯，降低系統集成成本與復雜度。

• 軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構。
• 針對現有的工業應用普遍存在定制化開發程度高、工程實施工作量大、煙囪式部署、異構系統難以互聯互通互操作、上層應用與底層資源耦合度高、制造資源難以復用和靈活調配等問題，構建軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構是大勢所趨。結合工業0、信息-物理系統（CPS）、軟件定義和數字孿生的思想，利用工業信息模型、知識圖譜、圖數據庫等技術，將人、機、料、法、環等工業生產要素從物理空間映射到信息空間，構建統一的數字化、虛擬化孿生信息模型，并利用信息空間對數據綜合分析處理的能力，對來自物理實體的實時數據進行分析，理解對應工業生產過程的變化，進行有效決策，并做出響應到物理實體。通過這種軟件定義機制，各工業生產要素對象變得高度模塊化，可實現積木式搭建和動態組合；上層應用和底層生產要素解耦分離，可實現制造資源的靈活復用和按需調配；物理實體與孿生信息模型之間交互聯動、虛實映射，通過數據融合分析、制造過程全流程仿真、決策迭代優化等手段共同作用，實現工業生產制造過程的持續優化。通過對工業生產制造過程中的經驗、領域知識和模型進行顯性化、模型化、數字化、系統化、智能化的軟件定義，構建標準的工業知識庫，并以組件的方式開放給各工業應用，實現工業知識的沉淀、轉化與復用。
• 模型化數據底座：
• 通過采用模型驅動的設計思路，平臺以模型為中心，通過“模型+數據+服務+工具”的方式，統一數據體系，實現工業應用的模型化、組態化開發和部署。通過對象模型對各工業要素進行刻畫和描述，并高效組織和管理數據，創建的模型實例通過接口形式對外提供服務，各應用通過與模型實例的交互獲取數據，提高對象之間、數據之間的交互效率。平臺提供多維度統一建模集成環境和數據模型建模工具，以圖形化方式構建和管理數據模型，并通過統一模型調度框架和標準化數據服務接口，提供統一的模型和數據服務，實現異構數據的集成和模型化管理。通過模型化的數據組織和服務，為工業AI應用和全局智能優化提供標準數據支撐。通過提供多模態異構數據接入能力，統一的模型標識、統一的模型定義、統一的數據存儲、統一的模型服務接口、統一的模型數據可視化支撐，為智能化的AI+應用提供垂直行業數據的底座能力。用戶可結合應用場景，基于統一的數據底座能力，構建屬于用戶自己的模型結構，保證數據的開放性及資產化屬性。
• 分布式智能調度：
• 通過分布式服務中間件，并采用服務契約機制，規范模型服務、邏輯服務、應用功能與數據接口之間的交互，使應用能夠靈活接入、快速集成、按需替換或升級，無需對架構進行大幅調整。作為業務功能與基礎服務的橋梁，分布式服務中間件實現了服務與服務之間的解耦，使應用能夠獨立開發、靈活部署。通過統一的服務訪問入口，屏蔽應用與認證鑒權服務的直接交互，支持GraphQL和RESTful API服務，并兼容發布訂閱和點對點通信模式。此外，還內置可復用的消息推送、緩存管理等組件，并支持審計日志采集，確保系統高效、穩定運行。分布式服務中間件支持快速構建分布式系統，內置服務發現、負載均衡、容錯機制，屏蔽底層實現細節，使應用開發者專注于業務邏輯。通過認證鑒權組件，實現服務間和服務-客戶端之間的統一認證，避免重復鑒權開銷，所有用戶請求通過中間件進行統一鑒權管理，確保安全性和一致性。
• 內生型安全管控：
• 新一代平臺在設計、編碼、測試、構建、發布、部署等每個開發環節，都更加重視系統和數據安全的端到端保證。完善的安全等級設計，防御性強的編碼規則，基于數字證書等高級驗證手段的更加安全的身份管理、通信管理和數據管理，都將為新一代自動化平臺提供更加穩定可靠的運營環境。

第二，敏捷化趨勢將突破硬件壁壘，實現軟性控制、擴展性強的自動化部署。通過軟硬件解耦、虛擬化PLC（軟PLC）等技術，支持控制功能靈活部署（如分布式控制、邊緣計算），適應柔性生產對系統彈性和可擴展性的需求。傳統單體軟件升級困難，新的工業軟件平臺通過動態服務編排和低代碼/無代碼開發工具，支持快速功能迭代和定制化擴展。

• 全生命周期應用工具鏈：
• 通過打造一套面向應用開發、工程配置、集成調試、運行維護的完整工具鏈，全面提升工程應用效率。平臺工具鏈覆蓋從軟件開發到工程配置、從規劃到運維的全部工程實施流程，并統一提供部署和管理能力。平臺為行業應用開發人員提供應用開發基礎環境及開發工具，采用低代碼開發設計思想，通過業務應用開發和服務編排實現行業應用功能快速開發。工程組態環境主要是面向工程實施人員和系統配置管理人員，提供多種開箱即用、具備組態能力的工程配置工具，包括算法邏輯組態工具、數據模型組態工具、HMI圖形組態工具、工業智能算法編程工具等，加速生產系統行業應用軟件從現場數據初始化到上線的過程，實現項目快速交付和系統便捷配置。在線運行環境主要提供實時（RTE）/非實時運行服務，通過分布式服務中間件，實現各服務之間的高效協作和交互，同時支撐實時控制與非實時應用服務的整體部署和調度。運維環境提供硬件資源-平臺服務-應用任務多層級監控能力，可監控所有服務器節點的系統狀態及運行日志，并提供可視化界面方便查看及分析。
• 虛擬化PLC：
• 可編程邏輯控制器 (PLC) 是一類堅固耐用的工業計算機，因其可靠性和時間確定性而被廣泛用于控制制造過程，例如控制機器人系統和其他自動化機器的動作。虛擬化PLC讓任何計算機都可以作為 PLC 運行，同時保持開放架構。這種架構使得控制指令以更靈活的方式運行，并且使設備可以執行超出機器控制的計算功能。虛擬化PLC正在推動IT和OT的融合，這意味著程序員不必站在設備旁邊，他們可以遠程工作，讓控制程序變更、修復和生產過程優化進一步提速。同時，人工智能可能也會顯著提升虛擬化PLC的效率，生成式AI有可能自動創建虛擬化PLC的應用程序。
• 低代碼/無代碼開發：
• 伴隨對于生產力和響應能力的更高要求，以及軟件開發勞動力的短缺，企業對于低代碼/無代碼軟件開發的興趣與日俱增。低代碼/無代碼軟件讓企業無需投入大量精力或無需具備IT知識便可編程。生成式AI將進一步降低代碼編寫要求，可能讓完全沒有編程經驗的人也能開發好用的軟件。這意味著IT工作負載降低，需求響應速度加快。

第三，智能化趨勢促使企業從傳統經驗決策轉向全面數據驅動，實現以人為主向“智能為主，人機結合”的終極變革。通過統一數據建模、多模態數據融合，為 AI 算法和工業智能應用提供標準化數據基礎，順應 “數據即資產” 的趨勢。AI（尤其是大模型、機器學習）與工業控制、管理深度結合，支持智能優化、預測性維護、質量檢測等場景，推動工業系統從 “自動化” 向 “智能化” 升級。

• 多源異構數據融合。
• 隨著現代制造業沿著自動化、信息化、智能化方向快速發展，生產過程中會產生大量多源異構數據，其數據量龐大，來源豐富、類型多樣、結構復雜，而且由于制造業不同的部門和系統的數據來源、存儲形式等各不相同，數據源也存在異構性、分布性和自治性。數據類型既包括數字、關系型數據等結構化數據，也包括文本、圖像、音頻等非結構化數據。對多源異構數據的有效融合至關重要，可實現產品質量、產量、能耗、排放等目標與生產全流程各工序相關機理知識、經驗知識和數據知識的協同關聯、深度融合，可為用戶提供更有效的產品設計、生產管理、計劃調度及設備管理等服務，從而提高生產質量和效率。

為此，平臺建立了多源異構數據采集、集成、分析的完整體系，有效融合多源異構數據。數據采集是多源異構數據融合的基礎，只有準確、實時采集生產過程中產生的大量原始多源異構數據，后續的集成與分析才有的放矢。平臺通過設備接入及協議轉換等技術，完成從傳感、設備、系統等多種數據源的異構數據采集。數據集成整合來自多個數據源的數據，屏蔽數據間類型和結構上的差異，解決多源異構數據來源復雜、結構異構問題，從而實現對數據的統一存儲、管理和分析，實現用戶無差別訪問，充分發揮數據價值。平臺通過數據存儲管理、數據清洗與轉換、數據降維等關鍵技術完成多源異構數據集成。數據分析是多源異構數據處理的關鍵，在數據采集與數據集成的基礎上提取工業生產數據的信息和知識，通過分析和處理集成的多源異構數據，提取有價值的信息和知識，可用于提升產品質量、提高生產效率、降低生產成本。平臺通過數據挖掘、機器學習、統計分析等技術完成多源異構數據分析工作。

平臺通過整合以上技術手段解決了多源異構數據的有效融合問題，建立了多源異構數據采集、集成、分析的完整體系，實現了異構通訊協議數據源的集成與訪問、實時數據接口的統一、多源異構數據集成、數據質量評價與清洗、實時計算和分析處理等諸多關鍵技術。

• 工業AI智能體（Agent）：
• 利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、Function Call、Text2SQL、Text2KG等大模型技術，構建工業Agent基礎框架和能力，為工業場景提供創新解決方案。工業智能體是一種特殊的人工智能體，它專門針對工業生產制造場景設計和優化，滿足工業智能應用在確定性、可信性、適用性、可控性、工程化等方面的嚴格要求。工業智能體具備對企業生產過程、人員、設備、環境等多方面的感知和控制能力。通過傳感器網絡，它能夠實時獲取生產線上設備的運行狀態、環境參數等信息，并根據這些信息進行智能決策和控制。在人員交互方面，它能夠實現與生產人員的智能高效交互，提供直觀的操作指導和建議，滿足人機協同的高精度操作需求。工業智能體采用確定的行業知識及生產企業專有知識，而非簡單的生成內容，確保決策和操作的準確性與可靠性。它能夠集成現有成熟的工業技術及工業軟件能力，有機結合傳統自動化控制技術、工業仿真軟件等，形成強大的工業智能解決方案。工業智能體還具備協同對接生產企業上下游產業鏈的能力，通過數據共享和協同決策，優化整個產業鏈的生產效率和資源配置。
• 生產全過程仿真與智能優化：
• 隨著智能制造的飛速發展，生產相關的各類需求愈加復雜多變。例如離散智能工廠面向3C產品小批量、多品種、快速迭代需求；面向航空、航天、船舶零部件超大型、結構復雜、輕量化、高質量的生產需求；面向對大型燃氣輪機、電推進發動機等高性能發動機的制造需求；面向汽車產品多系統、多部件及個性化定制需求。及時高效應對這些復雜多變的生產需求對制造業智能化提出了更高要求，是企業智能化程度的重要體現。

為解決以上問題，根據平臺發展目標針對某些特定行業構建了從設計、工藝與生產，到倉儲、物流全流程的仿真驗證與智能優化的閉環系統，快速響應生產需求及其變化，仿真與優化相互結合綜合運用，從眾多可行方案中提供最優解決方案。通過設計與仿真軟件對制造過程進行全流程仿真、工藝參數決策，實現制造模式選擇及多類別、多模式混合加工制造，綜合提升產品性能和制造效率。仿真系統將來自多傳感器、多尺度的信息和數據，在一定準則下加以分析和綜合，并融合異構數據與結構性數據，將機理模型和數據模型相結合，實現全流程多層次多尺度多場耦合的一體化建模，將不同領域的仿真模型軟件通過統一接口，軟件總線、數據共享或網絡等技術，集成為具備多種功能的綜合仿真軟件系統。在進行大規模復雜系統仿真時，平臺通過采用協調一致的結構、標準和協議，利用網絡設備將分散在各地的仿真設備進行互聯，形成綜合性仿真環境。

智能優化決策技術與系統可以從全部可行性方案中快速選出能實現最優目標方案的技術和系統。智能優化決策技術包括最優性條件、凸優化、線性優化、無約束優化的求解方法、約束優化的求解方法、動態規劃、求解優化問題的智能算法、決策論、對策論、圖與網絡分析、排隊論、存儲論等。智能化決策系統采用工況協議智能解析技術、多源異構數據融合技術、信息深度感知為特征的高維非線性強耦合過程統計學習理論、多質量指標逆映射建模方法、以及基于數據的知識學習與規則提取方法，實現自愈控制和自優化。通過全流程仿真與智能優化融合，平臺在應對復雜多變的需求時構建了多方案全流程仿真以及最優方案智能決策閉環系統，為產品設計、工藝與生產、倉儲、物流等提供有力的輔助決策功能，極大提高生產智能化程度。

• 對于制造業企業的啟示

工業自動化的演進，本質是生產關系與生產力的持續重構 —— 從 “設備管人” 到 “數據賦能人”，從 “經驗驅動” 到 “智能決策”。當技術突破與產業變革聯合共振，中國制造業正站在 “自動化補課” 與 “智能化超車” 的十字路口：既要補全傳統自動化短板（如 PLC 國產化率急需提升），又要搶占智能時代的先機（如工業大模型領先應用）。在這樣的背景和趨勢下，中國制造業企業應該全面擁抱“開放、智能、融合”的智能制造軟硬件平臺，選擇開放融合的合作伙伴，抓住工業自動化行業技術變革帶來的效率提升機會。具體而言，有四點核心建議：

• 戰略先行、整體規劃：
• 基于上文提到的“平臺化”趨勢，制造業企業應該重視新技術帶來的新的自動化、智能化機會，制定企業數字化轉型整體戰略。企業應積極擁抱一體化與平臺化，從數據、平臺、應用三個層面，構建公司工業自動化體系。首先，在平臺層，構建 “工具 + 服務 + 生態” 的中臺架構，集成數據中臺（實時 / 歷史數據服務）、業務中臺（排程、質量、設備等通用模塊）、技術中臺（AI 算法、數字孿生引擎），避免重復開發。其次，在數據層，建立統一數據模型和標準，涵蓋設備（物模型）、工藝（流程模型）、組織（業務模型），實現 “數據即資產” 的標準化管理。采用統一工業數據對象建模，實現 “一處定義、全局復用”，減少數據轉換成本。參考國家標準，建立數據資產目錄，打通多源異構系統接口，通過標準化協議實現設備、系統、業務的數據互通。最后，在應用層，基于平臺快速構建場景化應用，支持微服務架構與容器化部署，實現 “敏捷開發、彈性擴展”，以低代碼開發方式，基于痛點需求，在平臺架構上靈活快速部署應用場景。
• 分段投資、聚焦價值：
• 企業在進行自動化、智能化投資布局時，應遵循 “痛點優先、價值導向” 原則，優先解決高成本、高風險場景（如設備停機、質量缺陷、交付延遲）。中小制造企業可從預測性維護模塊入手，快速降低運維成本。流程型企業可優先部署 APC/RTO 實現能耗優化，把ROI 周期控制在 12-18 個月。利用平臺彈性擴展能力，支持 “小步快跑” 式迭代，避免一次性巨額投資。
• 全面擁抱AI、融入開放生態：
• 制造業企業要重視AI場景落地，從 “工具級 AI” 向 “系統級 AI” 升級。充分利用外部工業互聯網平臺的AI能力，基于平臺內置的智能套件快速開發具體應用場景。構建 “數據 – 算法 – 應用” 閉環，持續迭代優化 AI 模型，形成 “檢測 – 分析 – 調整” 的自優化機制。選擇本地化生態平臺，加速適配自主可控軟硬件，降低對單一供應商依賴。參與開發者社區，利用低代碼工具與 SDK 快速構建定制化應用。
• 磨練團隊、擁抱變革：
• 打造兼具工業經驗與數字技能的復合型團隊，重點培養工藝工程師的數據建模能力、運維人員的平臺操作能力。與平臺廠商合作開展定制化培訓，幫助員工掌握基礎應用組態，賦能員工尋找可能的效率提升和自動化應用場景。設置數據資產管理員、工業 AI 算法工程師、數字孿生工程師等新崗位，分別負責數據治理、AI算法落地、數字孿生建模等工作。引導公司內部文化轉型，從“要我變”到“我要變”。

進行敏捷組織架構變革，建立跨部門敏捷小組。例如，組建由工藝、設備、IT 人員構成的 “快速響應團隊”，針對生產瓶頸開展短期攻關。建立扁平化決策機制，搭建“數據中臺 + 業務前臺” 架構，賦予一線團隊數據決策權，如車間主任可自主調用設備數據優化排程，決策鏈條從三級縮短至一級。培育內部創新文化，激勵員工創新。鼓勵一線員工基于平臺開發微應用，通過積分獎勵、創新大賽等機制激發全員參與。例如，某企業通過 “創客激勵計劃”，讓一線員工自主開發小應用（如物料呼叫系統、設備點檢 App），累計產生 500 多個創新方案，這種 “全員數字化” 文化，比技術本身更能驅動轉型。同時，建立 “試錯容錯” 機制，允許在非核心場景進行技術試驗，通過沙箱環境測試新算法，降低生產環境風險。

2030年智能制造行業有望翻開波瀾壯闊的新篇章，企業應該全面融合構建 “人機協同、數據驅動、持續進化” 的智能生態，積極擁抱“工業智能+人工智能”的無限潛力，讓每一臺設備都成為數據節點，每一個流程都實現智能決策，每一次創新都源于生態協同。唯有如此，中國制造業企業才能在需求波動、技術變革、全球競爭的不確定性中激流勇進，持續打造生產力標桿。