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伴隨工業(yè)4.0的蓬勃發(fā)展和生成式AI領(lǐng)域的技術(shù)顛覆，全球智能制造和工業(yè)自動化行業(yè)變革提速。預計到2030年，中國、日韓和西歐等先進制造市場有望率先實現(xiàn)自動化革命。

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

麥肯錫全球資深董事合伙人 管鳴宇表示：“我們相信，受全球勞動力結(jié)構(gòu)變化、顛覆性技術(shù)突破、市場需求變化、中國市場國產(chǎn)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(yè)有望在2030年進入高增長時代。 ‘平臺化、敏捷化、智能化’三大技術(shù)趨勢將驅(qū)動行業(yè)發(fā)展。制造業(yè)企業(yè)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(yè)自動化行業(yè)技術(shù)變革帶來的效率提升機會。”

麥肯錫全球董事合伙人方溪源表示：“制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型也需要因時而變，從四個方面內(nèi)外兼修，實現(xiàn)成功變革。首先戰(zhàn)略先行、整體規(guī)劃；其次分段投資、聚焦價值；同時要全面擁抱AI、融入開放生態(tài)；最后磨練團隊、擁抱變革，打造兼具工業(yè)經(jīng)驗與數(shù)字技能的復合型團隊，營造從‘要我變’到‘我要變’的文化氛圍。”

多重因素推動下，中國自動化行業(yè)有望在2030年前實現(xiàn)跨越式增長

據(jù)麥肯錫估算， 2025 年工業(yè)自動化產(chǎn)品的全球市場規(guī)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(yè)自動化市場規(guī)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(yè)將實現(xiàn)跨越式增長。

首先，工業(yè)自動化市場細分領(lǐng)域蘊藏巨大增長潛力。具體而言，工業(yè)自動化的細分市場包括三大領(lǐng)域：第一，適合連續(xù)流制造業(yè)的自動化設備【1】。根據(jù)預測，2025年全球市場相關(guān)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2.8%。第二，適合離散制造業(yè)的自動化設備。全球范圍內(nèi)，半導體和電子電氣行業(yè)的自動化支出增長最快。第三，針對連續(xù)流制造和離散制造的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件和云服務。這一細分包括連接工廠內(nèi)各類工業(yè)設備，以及支持使用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動制造的各種解決方案。這一自動化產(chǎn)品細分市場規(guī)模最小，但增速最快，增長率達到18%。

第二，勞動力結(jié)構(gòu)變化、自動化技術(shù)發(fā)展，推動未來5年全球和中國工業(yè)自動化市場加速增長。人口老齡化使得高收入國家約 40% 的雇主將轉(zhuǎn)型，很多公司對勞動力短缺感到憂慮。企業(yè)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(chǎn)制造自動化替代將進一步加速。

與此同時，整個行業(yè)正面臨自動化技術(shù)的顛覆性突破。人工智能的加速發(fā)展使得“人機結(jié)合”的制造環(huán)境變?yōu)楝F(xiàn)實。根據(jù)麥肯錫全球研究院的預測，伴隨著自動化技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，到2030年，預計全球?qū)⒂?億個工作崗位被機器取代。若發(fā)展相對緩和，也將有4億個工作崗位被取代。

第三，制造業(yè)企業(yè)正加速擁抱數(shù)字化解決方案，并深度參與行業(yè)生態(tài)合作。麥肯錫對全球188 家工業(yè)自動化用戶和供應商問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化解決方案在企業(yè)工廠自動化中越發(fā)重要。69%的受訪者表示數(shù)字化解決方案當前已經(jīng)成為其自動化工作的重要一環(huán)。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。調(diào)查還發(fā)現(xiàn)更多企業(yè)選擇合作方式搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，而非自主開發(fā)。另外，開放性和系統(tǒng)兼容性是用戶選擇工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的核心購買要素。

麥肯錫全球董事合伙人方寅亮表示：“從中國市場的實際情況來看，內(nèi)外部經(jīng)濟環(huán)境變化有望促使國產(chǎn)化工業(yè)自動化解決方案從‘能用’到‘好用’轉(zhuǎn)型。伴隨著鋰電、新能源、半導體等新興制造業(yè)企業(yè)的快速發(fā)展，基于中國新型基礎設施（比如云端數(shù)據(jù)中心、計算中心等）能力的不斷提升，工業(yè)自動化設備的國產(chǎn)化率有望持續(xù)提高。”

在DCS領(lǐng)域：電力、石化、油氣等重點行業(yè)過去10年已初步完成國產(chǎn)化，DCS的國產(chǎn)化率已達到60%以上。國內(nèi)龍頭供應商憑借服務響應快、價格優(yōu)惠等本土化優(yōu)勢獲得市場認可。

在PLC領(lǐng)域：國產(chǎn) PLC 市場份額持續(xù)擴大，小型 PLC 國產(chǎn)化率超 20%，中大型 PLC 市場 CR6（前六大廠商）仍由海外企業(yè)主導，但國產(chǎn)廠商憑借優(yōu)良性能和較高性價比，通過行業(yè)專用類產(chǎn)品及方案，在新能源、紡織、包裝、3C等行業(yè)提升了市場占有率。

在伺服系統(tǒng)領(lǐng)域：部分國內(nèi)企業(yè)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(chǎn)設備兼容性強的優(yōu)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(chǎn)伺服系統(tǒng)在響應速度、動態(tài)精度和抗干擾能力等方面還有差距。

在工業(yè)軟件領(lǐng)域：中國工業(yè)軟件國產(chǎn)化率從 2023 年的 15% 提升至 2025 年的 25%，其中經(jīng)營管理類軟件國產(chǎn)化率達 70%，研發(fā)設計類軟件從 5% 提升至 10%。國產(chǎn)工業(yè)軟件供應商主要在中小制造企業(yè)中通過價格優(yōu)勢和本地化服務取得認可。

“平臺化、敏捷化、智能化” 三大技術(shù)趨勢重構(gòu)產(chǎn)業(yè)邏輯

當前，傳統(tǒng)工業(yè)自動化系統(tǒng)在技術(shù)上仍存在諸多痛點。工業(yè)軟件系統(tǒng)普遍按照ISA95的分類方法進行分層的架構(gòu)設計，導致業(yè)務碎片化且條塊分割，形成系統(tǒng)孤島，跨層的業(yè)務流程難以實現(xiàn)。各應用子系統(tǒng)分開獨立建設和部署，各個系統(tǒng)技術(shù)路線差異較大，軟件復用性差。

不同廠家、不同系統(tǒng)之間通過私有接口互聯(lián)，缺少公共的服務接口標準。數(shù)據(jù)私有化且難以共享，標準和接口不統(tǒng)一，系統(tǒng)之間需要經(jīng)過層層轉(zhuǎn)換實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，各系統(tǒng)之間無法進行一體化調(diào)度，導致建設成本高。應用系統(tǒng)大多采用半定制開發(fā)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(xiàn)變故，系統(tǒng)只能推倒重建，無法適應制造工藝和生產(chǎn)組織方式的快速變化。

在這樣的背景下，工業(yè)自動化系統(tǒng)出現(xiàn)了平臺化、敏捷化、智能化三大技術(shù)趨勢，具體可以總結(jié)為十大技術(shù)方向（圖2）。這些技術(shù)可能會對工業(yè)自動化的未來產(chǎn)生巨大影響。

趨勢一，平臺化    

“平臺+應用”架構(gòu)模式作為工業(yè)軟件體系演進的重要方向，逐步成為主流工業(yè)軟件框架。工業(yè)軟件從單體應用轉(zhuǎn)向平臺化，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座和服務接口，解決傳統(tǒng)分層架構(gòu)中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以共享、跨系統(tǒng)協(xié)同效率低的問題，減少分層架構(gòu)中多協(xié)議轉(zhuǎn)換和私有接口互聯(lián)，降低系統(tǒng)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(gòu)。針對現(xiàn)有的工業(yè)應用普遍存在定制化開發(fā)程度高、工程實施工作量大、煙囪式部署、異構(gòu)系統(tǒng)難以互聯(lián)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(diào)配等問題，構(gòu)建軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構(gòu)是大勢所趨。

模型化數(shù)據(jù)底座：通過采用模型驅(qū)動的設計思路，平臺以模型為中心，通過“模型+數(shù)據(jù)+服務+工具”的方式，統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系，實現(xiàn)工業(yè)應用的模型化、組態(tài)化開發(fā)和部署。

分布式智能調(diào)度：通過分布式服務中間件，并采用服務契約機制，規(guī)范模型服務、邏輯服務、應用功能與數(shù)據(jù)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(gòu)進行大幅調(diào)整。作為業(yè)務功能與基礎服務的橋梁，分布式服務中間件實現(xiàn)了服務與服務之間的解耦，使應用能夠獨立開發(fā)、靈活部署。

內(nèi)生型安全管控：新一代平臺在設計、編碼、測試、構(gòu)建、發(fā)布、部署等每個開發(fā)環(huán)節(jié)，都更加重視系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全的端到端保證。

趨勢二，敏捷化

全生命周期應用工具鏈：通過打造一套面向應用開發(fā)、工程配置、集成調(diào)試、運行維護的完整工具鏈，全面提升工程應用效率。

虛擬化PLC：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(chǎn)過程優(yōu)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(chuàng)建虛擬化PLC的應用程序。

低代碼/無代碼開發(fā)：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(jīng)驗的人也能開發(fā)好用的軟件。這意味著IT工作負載降低，需求響應速度加快。

趨勢三，智能化

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合。對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合至關(guān)重要，可實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、能耗、排放等目標與生產(chǎn)全流程各工序相關(guān)機理知識、經(jīng)驗知識和數(shù)據(jù)知識的協(xié)同關(guān)聯(lián)、深度融合，可為用戶提供更有效的產(chǎn)品設計、生產(chǎn)管理、計劃調(diào)度及設備管理等服務，從而提高生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

工業(yè)AI智能體（Agent）：工業(yè)智能體是一種特殊的人工智能體，它專門針對工業(yè)生產(chǎn)制造場景設計和優(yōu)化，滿足工業(yè)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(yè)智能體還具備協(xié)同對接生產(chǎn)企業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈的能力，通過數(shù)據(jù)共享和協(xié)同決策，優(yōu)化整個產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)效率和資源配置。

生產(chǎn)全過程仿真與智能優(yōu)化：隨著智能制造的飛速發(fā)展，生產(chǎn)相關(guān)的各類需求愈加復雜多變。及時高效應對這些復雜多變的生產(chǎn)需求對制造業(yè)智能化提出了更高要求，是企業(yè)智能化程度的重要體現(xiàn)。對于制造業(yè)企業(yè)的啟示

麥肯錫全球董事合伙人譚永超表示：“工業(yè)自動化的演進，本質(zhì)是生產(chǎn)關(guān)系與生產(chǎn)力的持續(xù)重構(gòu) —— 從 設備管人到數(shù)據(jù)賦能人，從 經(jīng)驗驅(qū)動到智能決策。當技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)變革聯(lián)合共振，中國制造業(yè)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(tǒng)自動化短板（如 PLC 國產(chǎn)化率急需提升），又要搶占智能時代的先機（如工業(yè)大模型領(lǐng)先應用）。”

在這樣的背景和趨勢下，中國制造業(yè)企業(yè)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(yè)自動化行業(yè)技術(shù)變革帶來的效率提升機會。具體而言，有四點核心建議：

1戰(zhàn)略先行、整體規(guī)劃

基于上文提到的“平臺化”趨勢，制造業(yè)企業(yè)應該重視新技術(shù)帶來的新的自動化、智能化機會，制定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體戰(zhàn)略。企業(yè)應積極擁抱一體化與平臺化，從數(shù)據(jù)、平臺、應用三個層面，構(gòu)建公司工業(yè)自動化體系。

首先，在平臺層，構(gòu)建 “工具 + 服務 + 生態(tài)” 的中臺架構(gòu)，集成數(shù)據(jù)中臺（實時 / 歷史數(shù)據(jù)服務）、業(yè)務中臺（排程、質(zhì)量、設備等通用模塊）、技術(shù)中臺（AI 算法、數(shù)字孿生引擎），避免重復開發(fā)。

其次，在數(shù)據(jù)層，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和標準，涵蓋設備（物模型）、工藝（流程模型）、組織（業(yè)務模型），實現(xiàn) “數(shù)據(jù)即資產(chǎn)” 的標準化管理。采用統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)對象建模，實現(xiàn) “一處定義、全局復用”，減少數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成本。參考國家標準，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，打通多源異構(gòu)系統(tǒng)接口，通過標準化協(xié)議實現(xiàn)設備、系統(tǒng)、業(yè)務的數(shù)據(jù)互通。

最后，在應用層，基于平臺快速構(gòu)建場景化應用，支持微服務架構(gòu)與容器化部署，實現(xiàn) “敏捷開發(fā)、彈性擴展”，以低代碼開發(fā)方式，基于痛點需求，在平臺架構(gòu)上靈活快速部署應用場景。

2分段投資、聚焦價值

企業(yè)在進行自動化、智能化投資布局時，應遵循 “痛點優(yōu)先、價值導向” 原則，優(yōu)先解決高成本、高風險場景（如設備停機、質(zhì)量缺陷、交付延遲）。中小制造企業(yè)可從預測性維護模塊入手，快速降低運維成本。流程型企業(yè)可優(yōu)先部署 APC/RTO 實現(xiàn)能耗優(yōu)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。

3全面擁抱AI、融入開放生態(tài)

制造業(yè)企業(yè)要重視AI場景落地，從 “工具級 AI” 向 “系統(tǒng)級 AI” 升級。充分利用外部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的AI能力，基于平臺內(nèi)置的智能套件快速開發(fā)具體應用場景。構(gòu)建 “數(shù)據(jù) - 算法 - 應用” 閉環(huán)，持續(xù)迭代優(yōu)化 AI 模型，形成 “檢測 - 分析 - 調(diào)整” 的自優(yōu)化機制。開發(fā)者社區(qū)，利用低代碼工具與 SDK 快速構(gòu)建定制化應用。

4磨練團隊、擁抱變革

打造兼具工業(yè)經(jīng)驗與數(shù)字技能的復合型團隊，重點培養(yǎng)工藝工程師的數(shù)據(jù)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(tài)，賦能員工尋找可能的效率提升和自動化應用場景。設置數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理員、工業(yè) AI 算法工程師、數(shù)字孿生工程師等新崗位，分別負責數(shù)據(jù)治理、AI算法落地、數(shù)字孿生建模等工作。引導公司內(nèi)部文化轉(zhuǎn)型，從“要我變”到“我要變”。

進行敏捷組織架構(gòu)變革，建立跨部門敏捷小組。同時，建立 “試錯容錯” 機制，允許在非核心場景進行技術(shù)試驗，通過沙箱環(huán)境測試新算法，降低生產(chǎn)環(huán)境風險。

2030年智能制造行業(yè)有望翻開波瀾壯闊的新篇章，企業(yè)應該全面融合構(gòu)建 “人機協(xié)同、數(shù)據(jù)驅(qū)動、持續(xù)進化” 的智能生態(tài)，積極擁抱“工業(yè)智能+人工智能”的無限潛力，讓每一臺設備都成為數(shù)據(jù)節(jié)點，每一個流程都實現(xiàn)智能決策，每一次創(chuàng)新都源于生態(tài)協(xié)同。唯有如此，中國制造業(yè)企業(yè)才能在需求波動、技術(shù)變革、全球競爭的不確定性中激流勇進，持續(xù)打造生產(chǎn)力標桿。