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工業AI落地的“最后一公里”,IDC啟動工業大數據及AI系列報告研究

http://www.199rrr.com 2025-04-08 11:44 來源:IDC中國

AI浪潮持續席卷全球,中國工業市場卻面臨冰與火的雙重考驗。一方面,在DeepSeek快速為市場做科普之余,工業企業對于AI在行業中的應用更為好奇和焦慮;另一方面,AI三要素之一的工業大數據市場卻因“下水道工程”的特點陷入困局——根據IDC調研,已經有92.1%的中國大型工業企業完成了主數據管理(MDM,Master Data Management)的建設,實現了部分異構系統之間的數據互聯互通,但僅有26.3%的相應企業部署了企業級的大數據平臺以及應用。制造業大數據:工業AI落地的“最后一公里”

當前工業AI落地的核心挑戰在于數據的“最后一公里”。大量非結構化數據(如設計文件、工藝圖紙等)仍分散在異構系統中,形成“數據孤島”,而工業大模型對高質量、標準化數據的需求與數據碎片化現狀形成尖銳矛盾。需以場景需求倒逼數據治理升級,實現跨設備協議兼容,結合自適應數據清洗和標注工具,將數據準備周期大幅壓縮,提升模型精度。唯有打通數據從采集到應用的完整鏈條,才能釋放工業AI的落地潛能。

生態重構:從“零和博弈”到“能力共生”

該市場主要包括企業服務軟件廠商、工業大數據專業廠商和云計算廠商三類廠商,廠商間以競爭為主,存在少量一次性的項目合作。在調研中,一部分廠商開始聚焦行業或領域,提供更為專業化的服務,市場逐漸回歸理性。云計算廠商更擅于提供企業級的數據架構以及部分核心通用應用,另外兩類廠商則在各細分行業或應用領域上各有所長,建議廠商開展長線合作,發揮各自優勢,為客戶提供更為專業的產品和服務, “卷能力”而不是“卷價格”,長遠來看生態間的分工協作能夠使廠商能力和業務均健康增長。

技術與制度并重:數據安全的“雙輪驅動”

數據安全是工業AI落地的基石,需通過技術與制度雙輪驅動實現平衡。技術層面,在數據脫敏與溯源的同時控制模型精度損失,實現“數據可用不可見”;制度層面,構建動態權限管控體系,實施分類分級管理,建立合規框架下的風險防控機制。

在此背景下,IDC啟動數據+工業軟件+AI系列報告研究《IDC中國制造業大數據解決方案市場份額,2024》:本報告將分析2024年制造業大數據解決方案總市場,以及高科技電子、裝備制造、整車及汽車零部件、鋼鐵及有色金屬、新能源等子市場的市場空間、廠商份額、競爭態勢、技術趨勢等內容。

《IDC中國工業軟件 + AI市場圖譜及案例,2025》:重點關注與AI結合的技術趨勢、關鍵應用場景、廠商產品以及典型應用案例,結合IDC全球和中國對工業軟件的研究積累,對中國市場發展趨勢和潛在商業機會做出預測。

《IDC中國工業AI Agent智能體落地實踐與市場洞察》:分析工業AI Agent的市場定義及分級、技術特征及趨勢、行業及應用場景、市場空間、落地實踐、代表廠商及產品等內容。

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