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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(dòng)化行業(yè)變革提速。預(yù)計(jì)到2030年，中國、日韓和西歐等先進(jìn)制造市場有望率先實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化革命。

屆時(shí)，高價(jià)值且可延展的自動(dòng)化技術(shù)將全面應(yīng)用于端到端業(yè)務(wù)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(biāo)準(zhǔn)化解決方案的半開放式平臺生態(tài)應(yīng)用普遍，數(shù)字化集成和AI賦能的人機(jī)結(jié)合運(yùn)營模式全面實(shí)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(dòng)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(dòng)化行業(yè)有望在2030年進(jìn)入高增長時(shí)代。 ‘平臺化、敏捷化、智能化’三大技術(shù)趨勢將驅(qū)動(dòng)行業(yè)發(fā)展。制造業(yè)企業(yè)應(yīng)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(dòng)化行業(yè)技術(shù)變革帶來的效率提升機(jī)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(shí)而變，從四個(gè)方面內(nèi)外兼修，實(shí)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(jià)值；同時(shí)要全面擁抱AI、融入開放生態(tài)；最后磨練團(tuán)隊(duì)、擁抱變革，打造兼具工業(yè)經(jīng)驗(yàn)與數(shù)字技能的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，營造從‘要我變’到‘我要變’的文化氛圍。”

多重因素推動(dòng)下，中國自動(dòng)化行業(yè)有望在2030年前實(shí)現(xiàn)跨越式增長

據(jù)麥肯錫估算， 2025 年工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品的全球市場規(guī)模將達(dá)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(dòng)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(yù)計(jì)未來5年，中國自動(dòng)化行業(yè)將實(shí)現(xiàn)跨越式增長。

首先，工業(yè)自動(dòng)化市場細(xì)分領(lǐng)域蘊(yùn)藏巨大增長潛力。具體而言，工業(yè)自動(dòng)化的細(xì)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(dòng)化設(shè)備【1】。根據(jù)預(yù)測，2025年全球市場相關(guān)支出將達(dá)到約 760億美元，高于2019年的640億美元，復(fù)合年增長率約為2.8%。第二，適合離散制造業(yè)的自動(dòng)化設(shè)備。全球范圍內(nèi)，半導(dǎo)體和電子電氣行業(yè)的自動(dòng)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(wù)。這一細(xì)分包括連接工廠內(nèi)各類工業(yè)設(shè)備，以及支持使用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)制造的各種解決方案。這一自動(dòng)化產(chǎn)品細(xì)分市場規(guī)模最小，但增速最快，增長率達(dá)到18%。

第二，勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)變化、自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展，推動(dòng)未來5年全球和中國工業(yè)自動(dòng)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(dòng)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(dòng)化替代將進(jìn)一步加速。

與此同時(shí)，整個(gè)行業(yè)正面臨自動(dòng)化技術(shù)的顛覆性突破。人工智能的加速發(fā)展使得“人機(jī)結(jié)合”的制造環(huán)境變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。根據(jù)麥肯錫全球研究院的預(yù)測，伴隨著自動(dòng)化技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，到2030年，預(yù)計(jì)全球?qū)⒂?億個(gè)工作崗位被機(jī)器取代。若發(fā)展相對緩和，也將有4億個(gè)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(dòng)化用戶和供應(yīng)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(dòng)化中越發(fā)重要。69%的受訪者表示數(shù)字化解決方案當(dāng)前已經(jīng)成為其自動(dòng)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(dòng)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(shí)際情況來看，內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化有望促使國產(chǎn)化工業(yè)自動(dòng)化解決方案從‘能用’到‘好用’轉(zhuǎn)型。伴隨著鋰電、新能源、半導(dǎo)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(chǔ)設(shè)施（比如云端數(shù)據(jù)中心、計(jì)算中心等）能力的不斷提升，工業(yè)自動(dòng)化設(shè)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(diǎn)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(dá)到60%以上。國內(nèi)龍頭供應(yīng)商憑借服務(wù)響應(yīng)快、價(jià)格優(yōu)惠等本土化優(yōu)勢獲得市場認(rèn)可。

在PLC領(lǐng)域：國產(chǎn) PLC 市場份額持續(xù)擴(kuò)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(dǎo)，但國產(chǎn)廠商憑借優(yōu)良性能和較高性價(jià)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(jià)比高和對國產(chǎn)設(shè)備兼容性強(qiáng)的優(yōu)勢獲得市場認(rèn)可。但在半導(dǎo)體制造、精密機(jī)床等高端應(yīng)用場景，國產(chǎn)伺服系統(tǒng)在響應(yīng)速度、動(dòng)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(dá) 70%，研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件從 5% 提升至 10%。國產(chǎn)工業(yè)軟件供應(yīng)商主要在中小制造企業(yè)中通過價(jià)格優(yōu)勢和本地化服務(wù)取得認(rèn)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(dāng)前，傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)在技術(shù)上仍存在諸多痛點(diǎn)。工業(yè)軟件系統(tǒng)普遍按照ISA95的分類方法進(jìn)行分層的架構(gòu)設(shè)計(jì)，導(dǎo)致業(yè)務(wù)碎片化且條塊分割，形成系統(tǒng)孤島，跨層的業(yè)務(wù)流程難以實(shí)現(xiàn)。各應(yīng)用子系統(tǒng)分開獨(dú)立建設(shè)和部署，各個(gè)系統(tǒng)技術(shù)路線差異較大，軟件復(fù)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(wù)接口標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)私有化且難以共享，標(biāo)準(zhǔn)和接口不統(tǒng)一，系統(tǒng)之間需要經(jīng)過層層轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，各系統(tǒng)之間無法進(jìn)行一體化調(diào)度，導(dǎo)致建設(shè)成本高。應(yīng)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(kuò)展非常困難，運(yùn)維成本和難度高，且僅能由原始建設(shè)廠家進(jìn)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(yīng)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(dòng)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(dòng)化的未來產(chǎn)生巨大影響。

趨勢一，平臺化    

“平臺+應(yīng)用”架構(gòu)模式作為工業(yè)軟件體系演進(jìn)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(yīng)用轉(zhuǎn)向平臺化，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座和服務(wù)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(fù)雜度。

軟件定義的智能制造基礎(chǔ)軟件平臺體系架構(gòu)。針對現(xiàn)有的工業(yè)應(yīng)用普遍存在定制化開發(fā)程度高、工程實(shí)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(yīng)用與底層資源耦合度高、制造資源難以復(fù)用和靈活調(diào)配等問題，構(gòu)建軟件定義的智能制造基礎(chǔ)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(dòng)的設(shè)計(jì)思路，平臺以模型為中心，通過“模型+數(shù)據(jù)+服務(wù)+工具”的方式，統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系，實(shí)現(xiàn)工業(yè)應(yīng)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(wù)中間件，并采用服務(wù)契約機(jī)制，規(guī)范模型服務(wù)、邏輯服務(wù)、應(yīng)用功能與數(shù)據(jù)接口之間的交互，使應(yīng)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(jìn)行大幅調(diào)整。作為業(yè)務(wù)功能與基礎(chǔ)服務(wù)的橋梁，分布式服務(wù)中間件實(shí)現(xiàn)了服務(wù)與服務(wù)之間的解耦，使應(yīng)用能夠獨(dú)立開發(fā)、靈活部署。

內(nèi)生型安全管控：新一代平臺在設(shè)計(jì)、編碼、測試、構(gòu)建、發(fā)布、部署等每個(gè)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(yīng)用工具鏈：通過打造一套面向應(yīng)用開發(fā)、工程配置、集成調(diào)試、運(yùn)行維護(hù)的完整工具鏈，全面提升工程應(yīng)用效率。

虛擬化PLC：虛擬化PLC正在推動(dòng)IT和OT的融合，這意味著程序員不必站在設(shè)備旁邊，他們可以遠(yuǎn)程工作，讓控制程序變更、修復(fù)和生產(chǎn)過程優(yōu)化進(jìn)一步提速。同時(shí)，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(dòng)創(chuàng)建虛擬化PLC的應(yīng)用程序。

低代碼/無代碼開發(fā)：生成式AI將進(jìn)一步降低代碼編寫要求，可能讓完全沒有編程經(jīng)驗(yàn)的人也能開發(fā)好用的軟件。這意味著IT工作負(fù)載降低，需求響應(yīng)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(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、能耗、排放等目標(biāo)與生產(chǎn)全流程各工序相關(guān)機(jī)理知識、經(jīng)驗(yàn)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(shè)計(jì)、生產(chǎn)管理、計(jì)劃調(diào)度及設(shè)備管理等服務(wù)，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(shè)計(jì)和優(yōu)化，滿足工業(yè)智能應(yīng)用在確定性、可信性、適用性、可控性、工程化等方面的嚴(yán)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(gè)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(fù)雜多變。及時(shí)高效應(yīng)對這些復(fù)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(dòng)化的演進(jìn)，本質(zhì)是生產(chǎn)關(guān)系與生產(chǎn)力的持續(xù)重構(gòu) —— 從 設(shè)備管人到數(shù)據(jù)賦能人，從 經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到智能決策。當(dāng)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(dòng)化補(bǔ)課’與‘智能化超車’的十字路口：既要補(bǔ)全傳統(tǒng)自動(dòng)化短板（如 PLC 國產(chǎn)化率急需提升），又要搶占智能時(shí)代的先機(jī)（如工業(yè)大模型領(lǐng)先應(yīng)用）。”

在這樣的背景和趨勢下，中國制造業(yè)企業(yè)應(yīng)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(dòng)化行業(yè)技術(shù)變革帶來的效率提升機(jī)會。具體而言，有四點(diǎn)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(yīng)該重視新技術(shù)帶來的新的自動(dòng)化、智能化機(jī)會，制定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體戰(zhàn)略。企業(yè)應(yīng)積極擁抱一體化與平臺化，從數(shù)據(jù)、平臺、應(yīng)用三個(gè)層面，構(gòu)建公司工業(yè)自動(dòng)化體系。

首先，在平臺層，構(gòu)建 “工具 + 服務(wù) + 生態(tài)” 的中臺架構(gòu)，集成數(shù)據(jù)中臺（實(shí)時(shí) / 歷史數(shù)據(jù)服務(wù)）、業(yè)務(wù)中臺（排程、質(zhì)量、設(shè)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(fù)開發(fā)。

其次，在數(shù)據(jù)層，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋設(shè)備（物模型）、工藝（流程模型）、組織（業(yè)務(wù)模型），實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù)即資產(chǎn)” 的標(biāo)準(zhǔn)化管理。采用統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)對象建模，實(shí)現(xiàn) “一處定義、全局復(fù)用”，減少數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成本。參考國家標(biāo)準(zhǔn)，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(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議實(shí)現(xiàn)設(shè)備、系統(tǒng)、業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)互通。

最后，在應(yīng)用層，基于平臺快速構(gòu)建場景化應(yīng)用，支持微服務(wù)架構(gòu)與容器化部署，實(shí)現(xiàn) “敏捷開發(fā)、彈性擴(kuò)展”，以低代碼開發(fā)方式，基于痛點(diǎn)需求，在平臺架構(gòu)上靈活快速部署應(yīng)用場景。

2分段投資、聚焦價(jià)值

企業(yè)在進(jìn)行自動(dòng)化、智能化投資布局時(shí)，應(yīng)遵循 “痛點(diǎn)優(yōu)先、價(jià)值導(dǎo)向” 原則，優(yōu)先解決高成本、高風(fēng)險(xiǎn)場景（如設(shè)備停機(jī)、質(zhì)量缺陷、交付延遲）。中小制造企業(yè)可從預(yù)測性維護(hù)模塊入手，快速降低運(yùn)維成本。流程型企業(yè)可優(yōu)先部署 APC/RTO 實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化，把ROI 周期控制在 12-18 個(gè)月。利用平臺彈性擴(kuò)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(yīng)用場景。構(gòu)建 “數(shù)據(jù) - 算法 - 應(yīng)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(jī)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(yīng)用。

4磨練團(tuán)隊(duì)、擁抱變革

打造兼具工業(yè)經(jīng)驗(yàn)與數(shù)字技能的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，重點(diǎn)培養(yǎng)工藝工程師的數(shù)據(jù)建模能力、運(yùn)維人員的平臺操作能力。與平臺廠商合作開展定制化培訓(xùn)，幫助員工掌握基礎(chǔ)應(yīng)用組態(tài)，賦能員工尋找可能的效率提升和自動(dòng)化應(yīng)用場景。設(shè)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(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理、AI算法落地、數(shù)字孿生建模等工作。引導(dǎo)公司內(nèi)部文化轉(zhuǎn)型，從“要我變”到“我要變”。

進(jìn)行敏捷組織架構(gòu)變革，建立跨部門敏捷小組。同時(shí)，建立 “試錯(cuò)容錯(cuò)” 機(jī)制，允許在非核心場景進(jìn)行技術(shù)試驗(yàn)，通過沙箱環(huán)境測試新算法，降低生產(chǎn)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

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(yīng)該全面融合構(gòu)建 “人機(jī)協(xié)同、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、持續(xù)進(jìn)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(shè)備都成為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)流程都實(shí)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(dòng)、技術(shù)變革、全球競爭的不確定性中激流勇進(jìn)，持續(xù)打造生產(chǎn)力標(biāo)桿。