麦肯锡分析认为，到2030年，中国、日韩和西欧等先进制造市场有望率先实现自动化革命。这些市场中的领先企业将通过多种颠覆性技术、新业务模式、云的广泛使用以及具备集中性和高适应性平台的半开放生态系统，打造由高阶数据分析和软件驱动、AI高度赋能的生产环境。届时，高价值且可扩展的自动化技术将全面应用于端到端业务流程，智能工厂具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不在的高阶数据分析成为新常态，基于标准化解决方案的半开放式平台生态应用普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合运营模式全面实现，大幅提升制造行业生产效率。
中国高度重视智能制造和工业自动化发展。《“十四五”智能制造发展规划》提出推进智能制造的总体路径是：立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化。到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。
近两年，国产生成式AI大模型的全面突破，更是为行业加速发展提供了新契机。同时，全球制造业及其供应链也面临前所未有的风险。一方面，贸易摩擦和关税政策急剧变化，给全球化企业依赖已久的跨国贸易和供应链体系带来巨大不确定性。很多高端制造企业更是处于风口浪尖，急需重新审视自身生产制造体系和供应链策略，加强应对外部风险的韧性。另一方面，宏观经济增速放缓、通货膨胀高企，多个主流经济体面临潜在经济衰退周期，许多制造行业面临产能过剩的行业周期，为智能制造和自动化技术的全面推广蒙上阴影。中国作为制造大国，更是面临国内经济结构转型和全球产业结构重塑下加快全球布局的双重挑战。如何利用工业自动化手段提升生产效率和智能化程度，更好的应对这些风险和挑战，也成为很多企业领导人的当务之急。
麦肯锡对全球188家工业自动化用户和供应商展开了问卷调查，同时也访谈了该领域的20多位专家，以获取业内人士对于工业自动化行业趋势的最新看法。通过调查，我们得到了以下三大核心观点：
- 数字化解决方案在企业工厂自动化中越发重要。69%的受访者表示数字化解决方案当前已经成为其自动化工作的重要一环。此外，有更多人（94%）表示，这类解决方案对其未来的自动化举措尤为重要。
- 更多企业选择合作方式搭建工业物联网平台，而非自主开发。54%的受访者表示，他们目前搭建工业物联网平台的机制是与OEM合作，有30%的受访者选择使用大型供应商的现有产品，10%的受访者表示正在与合作伙伴共同部署单个灯塔项目作为概念验证，而7%的受访者表示他们正在使用自主开发平台。
- 开放性和系统兼容性是用户选择工业物联网平台的核心购买要素。与现有传统软件解决方案平台（如企业资源规划系统ERP、制造执行系统MES、产品生命周期管理和客户关系管理系统CRM）的易集成性是用户选择工业物联网平台时的首要因素，其次是工业物联网供应商的服务水平。
在中国市场，内外部经济环境变化有望促使国产化工业自动化解决方案从“能用”到“好用”转型。伴随着锂电、新能源、半导体等新兴制造业企业的快速发展，基于中国“新型基础设施”（比如云端数据中心、计算中心等）能力的不断提升，工业自动化设备的国产化率有望持续提高。
当前，传统工业自动化系统在技术上仍存在诸多痛点。工业软件系统普遍按照ISA95的分类方法进行分层的架构设计，导致业务碎片化且条块分割，形成系统孤岛，跨层的业务流程难以实现。各应用子系统分开独立建设和部署，各个系统技术路线差异较大，软件复用性差。不同厂家、不同系统之间通过私有接口互联，缺少公共的服务接口标准。数据私有化且难以共享，标准和接口不统一，系统之间需要经过层层转换实现数据互联互通，各系统之间无法进行一体化调度，导致建设成本高。应用系统大多采用半定制开发模式，一次建好之后，后期功能升级或第三方扩展非常困难，运维成本和难度高，且仅能由原始建设厂家进行升级，一旦原始厂家出现变故，系统只能推倒重建，无法适应制造工艺和生产组织方式的快速变化。
在这样的背景下，工业自动化系统出现了平台化、敏捷化、智能化三大技术趋势，具体可以总结为十大技术方向：
- 软件定义的智能制造基础软件平台体系架构
- 模型化数据底座
- 分布式智能调度
- 内生型安全管控
- 全生命周期应用工具链
- 虚拟化PLC
- 低代码/无代码开发
- 多源异构数据融合
- 工业AI智能体（Agent）
- 生产全过程仿真与智能优化
对于制造业企业的启示：
- 战略先行、整体规划：基于上文提到的“平台化”趋势，制造业企业应该重视新技术带来的新的自动化、智能化机会，制定企业数字化转型整体战略。
- 分段投资、聚焦价值：企业在进行自动化、智能化投资布局时，应遵循“痛点优先、价值导向”原则，优先解决高成本、高风险场景。
- 全面拥抱AI、融入开放生态：制造业企业要重视AI场景落地，从“工具级AI”向“系统级AI”升级。
- 磨练团队、拥抱变革：打造兼具工业经验与数字技能的复合型团队，重点培养工艺工程师的数据建模能力、运维人员的平台操作能力。
2030年智能制造行业有望翻开波澜壮阔的新篇章，企业应该全面融合构建“人机协同、数据驱动、持续进化”的智能生态，积极拥抱“工业智能+人工智能”的无限潜力，让每一台设备都成为数据节点，每一次创新都源于生态协同。
