製造業，正站在從“自動化”邁向“自主化”的門檻

製造業不確定性持續上升、產品複雜度與柔性需求並行增長的背景下，中國製造企業正麵臨一次關鍵抉擇：是繼續以點狀自動化與局部優化應對變化，還是係統性邁向以數據、模型與智能體驅動的自主化運營。IDC 認為，這一選擇將直接決定企業未來五年的運營韌性、創新效率與全球競爭力。

IDC 認為
，中國製造業正在進入一個新的關鍵階段：AI 不再隻是提升局部效率的工具
，而是推動生產係統向“自主化運營”演進的核心引擎。

為什麼這份 FutureScape，對中國製造業尤為關鍵？

在《IDC FutureScape：全球製造業2026年預測——中國啟示》（Doc# CHC52915025，2025年12月）中，IDC 指出，中國製造業未來五年的智能化升級，將不再以單點應用為主，而是圍繞自動化平台開放化、AI 驅動的計劃與控製
、OT 數據智能整合
、人機協同
、工業安全以及混合雲與智能體治理等關鍵能力展開。

這些能力的成熟度，將直接決定製造企業能否從“數字化工廠”跨越到“自主化工廠”，並在全球競爭中建立可持續優勢。

IDC FutureScape 給出的十大關鍵預測

預測1｜軟件定義工廠

受自主化運營的潛力驅動，到2029年

，將有30%的中國工廠通過開放
、虛擬化

、軟件定義的自動化平台，在中央統一配置和管理自動化控製係統。

要點：自動化控製正在從封閉專有係統走向開放、可編排的平台化形態。

預測2｜AI APS

到2026年
，超過40%已部署 APS 的中國製造商將升級為 AI 賦能的 APS
，從而開始實現自主化流程。

要點：生產計劃與排程正從“人主導”邁向“持續自優化”。

預測3｜IT/OT 融合 Agent

到2027年，隨著標準化水平提升以及麵向特定數據類型的 AI 智能體（AI Agents）廣泛應用，40%的 OT 數據將能夠在應用與平台之間實現自主集成。

要點：智能體正在改變工業數據工程的效率邊界。

預測4｜AI 後服務

為打通設計與服務之間的閉環，到2027年底，25%的中國頭部 OEM 及售後服務企業將利用 AI 連接現場與工程數據
，從而提升產品與服務質量。

要點：產品創新開始真正進入全生命周期閉環。

預測5｜可預測工業數據安全

為應對數據模型安全風險
，到2029年
，60%的大型製造企業將采用 AI 驅動的 OT 網絡防禦係統
，將威脅檢測時間縮短60%。

要點：工業 AI 安全正從“被動防禦”轉向“預測與自主響應”。

預測6｜人機技能互學

到2028年，未能建立人機技能閉環的中國企業，將麵臨比同行高出20%的停機和再培訓成本，其生產效率也將明顯低於已實施雙向培訓機製的企業。

要點：人機協同能力成為生產韌性的核心變量。

預測7｜設計仿真 Agent

到2028年
，65%的中國頭部製造企業將在設計與仿真工具中結合 AI 智能體（AI Agents）
，以持續驗證設計更改、配置與變體是否符合產品要求。

要點：仿真與工程決策正在加速智能化。

預測8｜AI 員工培訓

到2028年，超過30%的中國頭部製造企業將采用 AI 驅動的知識管理工具，對員工進行再培訓和技能升級
，並促進產業生態內的協作共享。

要點：知識數字化成為應對勞動力波動的關鍵手段。

預測9｜複合式工業 AI

到2030年，70%的中國頭部製造企業將借助 AI 智能體（AI Agents）構建數據模型並管理混合雲工作負載
，從而將質量成本降低2%。

要點：混合雲與多智能體協同成為工業 AI 的主流架構。

預測10｜工業模型管理

到2029年，40%的中國頭部製造企業將依托超大規模雲生態，構建、部署並擴展新一代 AI 解決方案
，加速數字化轉型進程。

要點：行業雲與模型生態將重塑製造軟件格局。

這些預測對製造企業意味著什麼

IDC FutureScape 2026 清晰表明，中國製造業的競爭焦點正在發生結構性轉移：從單點自動化，轉向係統級自主化；從經驗驅動，轉向數據與模型驅動

；從局部優化
，轉向跨設計
、生產與服務的全局協同。無法建立這些基礎能力的企業，即便部署了 AI，也難以真正釋放規模化價值。

IDC中國高級研究經理杜雁澤表示，中國製造業正在跨越“數字化到智能化”的關鍵拐點。FutureScape 2026 顯示，領先企業正通過開放式自動化平台、AI 智能體和混合雲架構，將 AI 深度嵌入生產控製、工程決策與知識傳承之中，從而構建可持續
、自主演進的運營體係；而仍停留在封閉係統與點狀應用階段的企業，將在效率

、韌性和創新速度上持續承壓。

給製造企業管理層的近期行動建議

1. 評估現有自動化係統向開放、軟件定義架構演進的可行性
2. 以 APS
   、質量與能耗等高價值場景為切入口推進 AI 自主化
3. 建立 OT 數據標準化與智能體協同的數據治理基礎
4. 將 AI 安全與模型治理納入工業網絡安全戰略
5. 投資人機技能閉環與 AI 知識平台，提升組織韌性

未來 12–24 個月需要重點關注的信號

1. 軟件定義自動化在中國頭部工廠的規模化進展
2. AI 智能體在工業數據工程與仿真中的成熟度
3. 工業 AI 安全從“合規導向”向“風險導向”的轉變