近日
，思科聯合全球市場研究機構 Sapio Research 發布《2026 年工業AI現狀報告》。該報告基於全球 19 個國家、21 個工業行業超過 1000 名企業決策者的調研數據
，聚焦年營收 1 億美元以上企業的 AI 應用實踐
，揭示工業 AI 正從試點驗證加速邁向規模化生產部署階段，同時明確指出網絡基礎設施
、網絡安全與 IT/OT 融合已成為製約 AI 全麵落地的三大核心瓶頸
，也是決定轉型最終成效的關鍵支柱。

報告顯示
，工業 AI 的實驗性探索階段已基本結束，規模化部署成為當前行業主流。目前已有 61% 的受訪企業在工業運營中實現了 AI 的規模化應用，其中 20% 的企業完成了跨多站點的成熟部署，41% 實現了全業務線的廣泛部署；僅有 25% 的企業處於局部場景的早期部署階段，14% 仍停留在技術探索或小範圍試點環節。AI 的商業價值也在快速兌現，25% 的企業負責人表示 AI 已對公司業務產生變革性影響
，這一比例較 2025 年的 12% 實現了翻倍增長。

從應用驅動邏輯來看
，提升運營效率仍是企業布局 AI 的首要目標。63% 的企業將 “提高生產力” 作為引入 AI 的核心原因
，42% 希望通過 AI 降低運營成本
，此外改善生產安全
、獲取市場競爭優勢、提升可持續發展能力也是重要驅動力。與之對應，企業對 AI 的投資回報預期高度集中在短期，87% 的受訪者期望在兩年內看到明確的 AI 應用成效，33% 甚至希望一年內就能收獲成果。在具體用例上，當前部署最廣泛的仍是效率導向型場景，流程自動化（56%）、供應鏈與物流優化（49%）
、自動化質量檢測（41%）位列前三。不過報告也指出，未來三分之二的企業計劃將 AI 應用拓展至韌性導向型場景

，如設備預測性維護、工人安全實時監測等。

隨著 AI 部署規模不斷擴大，底層工業基礎設施的短板日益凸顯。報告顯示，97% 的企業認為 AI 工作負載將對現有工業網絡產生顯著影響，51% 的企業預計未來對網絡連接性和可靠性的需求將大幅提升，96% 的決策者明確表示 “可靠的無線網絡是實現工業 AI 的必要前提”。更大的邊緣計算能力（44%）、更高的帶寬（42%）和更強的移動性支持（40%）成為企業對 AI 就緒網絡的三大核心要求。目前
，網絡基礎設施的不足已成為製約 AI 規模化的首要技術瓶頸，48% 的企業將安全與網絡分段列為最大的網絡挑戰
，此外 PoE 基礎設施不足、可預測性延遲
、帶(dai)寬(kuan)限(xian)製(zhi)等(deng)問(wen)題(ti)也(ye)在(zai)半(ban)數(shu)以(yi)上(shang)企(qi)業(ye)中(zhong)普(pu)遍(bian)存(cun)在(zai)。思(si)科(ke)在(zai)報(bao)告(gao)中(zhong)指(zhi)出(chu)，工(gong)業(ye)網(wang)絡(luo)需(xu)要(yao)完(wan)成(cheng)從(cong)基(ji)礎(chu)連(lian)接(jie)到(dao)實(shi)時(shi)賦(fu)能(neng)再(zai)到(dao)統(tong)一(yi)規(gui)模(mo)化(hua)的(de)三(san)級(ji)演(yan)進(jin)，才(cai)能(neng)支(zhi)撐(cheng) AI 的長期發展。

網絡安全則成為當前工業 AI 落地的頭號障礙。與 2024 年 “技術人才短缺” 位居首位不同，2026 年 40% 的企業將網絡安全擔憂列為 AI 應用的最大阻礙，48% 的企業表示安全是其麵臨的首要網絡挑戰。但與此同時
，企業也普遍將 AI 視為提升網絡安全能力的重要工具，85% 的受訪者預計 AI 將改善自身的網絡安全態勢，工業網絡安全也因此成為企業第二大 AI 投資方向，僅次於流程自動化。值得注意的是，IT 與 OT 團隊在安全領域的協作仍存在明顯短板，僅有 20% 的企業實現了完全協作
，43% 的(de)企(qi)業(ye)仍(reng)保(bao)持(chi)獨(du)立(li)運(yun)營(ying)。報(bao)告(gao)特(te)別(bie)指(zhi)出(chu)，協(xie)作(zuo)程(cheng)度(du)越(yue)高(gao)的(de)企(qi)業(ye)，對(dui)網(wang)絡(luo)安(an)全(quan)風(feng)險(xian)的(de)感(gan)知(zhi)也(ye)越(yue)敏(min)銳(rui)，這(zhe)並(bing)非(fei)意(yi)味(wei)著(zhe)實(shi)際(ji)風(feng)險(xian)增(zeng)加(jia)，而(er)是(shi)反(fan)映(ying)了(le)企(qi)業(ye)安(an)全(quan)成(cheng)熟(shu)度(du)的(de)提(ti)升(sheng)。

IT 與 OT 的融合程度直接決定了 AI 規模化的速度與質量。報告數據顯示，目前仍有 43% 的企業存在 IT 與 OT 團隊有限協作或完全獨立的情況。團隊割裂帶來的負麵影響十分顯著：獨立運營的企業中


，90% 出現過頻繁的無線網絡不穩定問題，而實現深度協作的企業這一比例僅為 61%；在對 AI 規模化的信心上，協作企業達到 83%，比獨立團隊高出 11 個百分點。報告總結了成熟 AI 企業的融合模式，核心包括人員共擔責任
、統一治理與變更管理流程、共享網絡與安全平台三個方麵。

在投資方麵

，目前 AI 已占企業工業網絡預算的 13%，83% 的企業計劃在未來增加這一投入。隨著 AI 應用成熟度提升，投資重點也從早期的流程效率優化轉向底層技術支撐，機器人與自主係統（50%）、AI 視覺係統（47%）

、先進傳感器（44%）
、邊緣計算平台（42%）成為未來最受關注的技術方向。

展望未來 3-5 年

，93% 的企業對自身 AI 規模化能力充滿信心

，但僅有三分之一的企業期望實現企業級或端到端的運營轉型，多數企業仍將 AI 視為優化現有流程的工具。報告最後提醒工業企業，AI 規模化的瓶頸更多來自基礎設施
、組織架構而非技術本身
，企業應優先夯實網絡基礎、將安全前置到設計階段、加速 IT 與 OT 融合。調研同時顯示
，思科以 62% 的信任度成為企業最信賴的 AI 就緒網絡基礎設施提供商，西門子
、惠普分別以 48% 和 40% 位列第二、三位。