2026航空航天与国防行业现状报告

研报总结

执行摘要

地缘政治紧张局势和不断增长的国防开支正推动国防需求，但行业面临的主要挑战是如何在满负荷运营的同时快速扩大规模。供应仍然是该行业的主要制约因素，技术仅在整合时才能实现规模化。一种新的运营模式正在形成，一致性创造价值，安全、合规与质量是不可协商的。研发（A&D）行业必须扩展人工智能（AI）的应用，跨职能的整合至关重要。

市场与技术趋势

• 宏观趋势：人工智能与技术进步、国防预算和政策方向、供应链中断、地缘政治紧张局势。
• 关键技术与影响：技术通过在设计与开发（A&D）项目中的集成，实现了规模化执行。创新投资、量子计算、混合云设计、设计安全、混合架构、人工智能、网络安全、网络风险、传统人工智能与生成式人工智能、智能体AI、量子计算。
• 重点行业关键绩效指标：供应链弹性和交付、人工智能带来的生产力提升、创新投资。

关键挑战与机遇

• 关键挑战：劳动力能力与技能衔接、克服供应链约束、根据不断增长的积压工作量调整产出规模、管理安全风险。
• 机遇：劳动力能力和认证技能、商整合、智能驱动的检测、资源用于更高价值的工作、期待人工智能助力企业调整和优化供应链。

战略要务

• 运营效率：现代化技术平台，提升端到端运营效率。预计到2030年，人工智能将提升关键指标。运营效率并非简单的成本削减，端到端优化必须在遵守严格认证要求的同时进行。
• 战略灵活性：从一开始就设计数据和平台治理，以最大限度地提高灵活性。采用一种混合架构，根据分类和任务需求，在本地、边缘和云环境中保持主权控制。
• 商业与产品创新：为可扩展的成果而创新，而非孤立的平台。超越交付增长收入。开发数据、软件和服务主导的产品——涵盖售后市场、持续保障和MRO——以创造经常性收入。

变革性技术

• 数据：将数据视为核心基础设施。重点关注任务关键数据，将治理融入数据流。
• 混合云设计：将混合云视为一种执行能力，而不仅仅是基础设施。根据分类、导出规则和所有权来放置工作负载。
• 设计型安全：将网络安全视为任务保障，而非合规。在混合环境中保持一致的安全防护。
• 自动化：将自动化视为任务保障，而不仅仅是效率。将其融入认证项目中，优先考虑生产、检验和维修备件（MRO）。
• 传统人工智能与生成式人工智能：应面向规模化而非试点来设计人工智能，构建跨项目运行、具备严密治理与验证能力。
• 代理型人工智能：将代理视为执行的一部分，而非独立的技术。限制代理以清晰授权来编排工作流程。
• 量子计算：建立长期量子计划。将学习、知识产权开发与实验，与多年平台时间表保持一致。

关键要点

A&D正进入一个以执行为重点的新阶段。需求并非挑战所在——协调复杂的分布式程序才是。规模化执行定义了研发领域的优势。技术只有在规模化应用时才能创造价值。成果源于将数据、自动化和人工智能嵌入核心工作流程中。竞争优势将来自于规模化的、整合了技术、治理和执行的经营模式。