2026年工业AI状况报告：制造业篇

核心观点与关键数据

工业AI应用现状
工业AI已进入主动部署阶段，全球制造业AI市场规模预计从2025年的341.8亿美元增长至2030年的1550.4亿美元。AI应用从效率提升向韧性增强演进，早期应用集中于生产效率和质量优化，成熟阶段则扩展至安全、可持续性和风险降低。

主要挑战与机遇

• 首要障碍：40%的制造商将网络安全视为AI应用的最大障碍，同时46%认为安全是AI运营的核心挑战，但81%预期AI能强化网络安全能力。
• 基础设施瓶颈：56%的制造商因无线连接不稳定而影响生产，96%强调无线连接对AI成功至关重要；网络可靠性、边缘计算和带宽是AI大规模部署的关键需求。
• IT/OT协同不足：43%的制造企业缺乏IT与OT团队的协作，34%指出协同不足限制AI应用，28%认为OT领域专业知识对AI扩展至关重要。

投资趋势

• 制造商AI投资占IT/OT预算12%，83%计划增加投入，投资重点从效率优化转向机器间决策（传感器、连接和边缘计算）。
• AI应用成熟度越高，对网络性能、安全性和协同的需求越强，如PoE需求预计增长29倍至41倍。

未来展望

• 制造商对AI规模化应用信心较高，但更倾向于渐进式转型（如按流程逐步实施），而非企业级颠覆性变革。
• 高度信任的合作伙伴需具备工业网络、安全分段、边缘计算及IT/OT环境可见性能力。

关键行动建议

• 将AI视为运营能力而非创新项目，以效率、韧性和合规性衡量成功；
• 从部署初期即构建网络安全与数据治理体系；
• 强化IT/OT围绕基础设施的协同，建立统一的安全架构和分段机制。