伴隨工業4.0的蓬勃發展和生成式AI領域的技術顛覆，全球智能製造和工業自動化行業變革提速。預計到2030年

，中國、日韓和西歐等先進製造市場有望率先實現自動化革命。

屆時，高價值且可延展的自動化技術將全麵應用於端到端業務流程
，智能工廠具備完全集成的 IT/OT 技術棧，無處不在的高階數據分析成為新常態，基於標準化解決方案的半開放式平台生態應用普遍，數字化集成和AI賦能的人機結合運營模式全麵實現，大幅提升製造行業生產效率。

麥肯錫全球資深董事合夥人 管鳴宇表示：“我們相信，受全球勞動力結構變化、顛覆性技術突破
、市場需求變化、中國市場國產化替代加速等多重因素影響，全球及中國智能製造和自動化行業有望在2030年進入高增長時代。 ‘平台化


、敏捷化、智能化’三大技術趨勢將驅動行業發展。製造業企業應全麵擁抱‘開放、智能、融合’的智能製造軟硬件平台，選擇開放融合的合作夥伴，抓住工業自動化行業技術變革帶來的效率提升機會。”

麥肯錫全球董事合夥人方溪源表示：“製造企業智能化轉型也需要因時而變，從四個方麵內外兼修，實現成功變革。首先戰略先行
、整體規劃；其次分段投資、聚焦價值；同時要全麵擁抱AI、融入開放生態；最後磨練團隊、擁抱變革，打造兼具工業經驗與數字技能的複合型團隊

，營造從‘要我變’到‘我要變’的文化氛圍。”

多重因素推動下，中國自動化行業有望在2030年前實現跨越式增長

據麥肯錫估算， 2025 年工業自動化產品的全球市場規模將達到約1083億美元
，過去三年年化增長率約3.7%。而中國工業自動化市場規模超過人民幣2500億元
，在全球市場占比超過三分之一（圖1）；預計未來5年
，中國自動化行業將實現跨越式增長。

首先，工業自動化市場細分領域蘊藏巨大增長潛力。具體而言
，工業自動化的細分市場包括三大領域：第一，適合連續流製造業的自動化設備【1】。根據預測，2025年全球市場相關支出將達到約 760億美元
，高於2019年的640億美元


，複合年增長率約為2.8%。第(di)二(er)，適(shi)合(he)離(li)散(san)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)自(zi)動(dong)化(hua)設(she)備(bei)。全(quan)球(qiu)範(fan)圍(wei)內(nei)，半(ban)導(dao)體(ti)和(he)電(dian)子(zi)電(dian)氣(qi)行(xing)業(ye)的(de)自(zi)動(dong)化(hua)支(zhi)出(chu)增(zeng)長(chang)最(zui)快(kuai)。第(di)三(san)，針(zhen)對(dui)連(lian)續(xu)流(liu)製(zhi)造(zao)和(he)離(li)散(san)製(zhi)造(zao)的(de)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)軟(ruan)件(jian)和(he)雲(yun)服(fu)務(wu)。這(zhe)一(yi)細(xi)分(fen)包(bao)括(kuo)連(lian)接(jie)工(gong)廠(chang)內(nei)各(ge)類(lei)工(gong)業(ye)設(she)備(bei)
，以(yi)及(ji)支(zhi)持(chi)使(shi)用(yong)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)驅(qu)動(dong)製(zhi)造(zao)的(de)各(ge)種(zhong)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)。這(zhe)一(yi)自(zi)動(dong)化(hua)產(chan)品(pin)細(xi)分(fen)市(shi)場(chang)規(gui)模(mo)最(zui)小(xiao)，但(dan)增(zeng)速(su)最(zui)快(kuai)

，增(zeng)長(chang)率(lv)達(da)到(dao)18%。

第二，勞動力結構變化
、自動化技術發展
，推動未來5年全球和中國工業自動化市場加速增長。人口老齡化使得高收入國家約 40% deguzhujiangzhuanxing，henduogongsiduilaodongliduanquegandaoyoulv。qiyeweilexiyinhebaoliuyuangong，xuyaozhifugenggaodegongzihefuli，yonggongchengbenshangzhang。zaizheyangdedabeijingzhixia，shengchanzhizaozidonghuatidaijiangjinyibujiasu。

與此同時，整個行業正麵臨自動化技術的顛覆性突破。人工智能的加速發展使得“人機結合”的製造環境變為現實。根據麥肯錫全球研究院的預測，伴隨著自動化技術和人工智能技術的發展，到2030年，預計全球將有8億個工作崗位被機器取代。若發展相對緩和


，也將有4億個工作崗位被取代。

第三，製造業企業正加速擁抱數字化解決方案，並深度參與行業生態合作。麥肯錫對全球188 家工業自動化用戶和供應商問卷調查發現，數字化解決方案在企業工廠自動化中越發重要。69%的受訪者表示數字化解決方案當前已經成為其自動化工作的重要一環。此外
，有更多人（94%）biaoshi

，zheleijiejuefanganduiqiweilaidezidonghuajucuoyouweizhongyao。tiaozhahaifaxiangengduoqiyexuanzehezuofangshidajiangongyewulianwangpingtai，erfeizizhukaifa。lingwai，kaifangxinghexitongjianrongxingshiyonghuxuanzegongyewulianwangpingtaidehexingoumaiyaosu。

麥肯錫全球董事合夥人方寅亮表示：“從中國市場的實際情況來看

，內外部經濟環境變化有望促使國產化工業自動化解決方案從‘能用’到‘好用’轉型。伴隨著鋰電、新能源、半導體等新興製造業企業的快速發展
，基於中國新型基礎設施（比如雲端數據中心、計算中心等）能力的不斷提升
，工業自動化設備的國產化率有望持續提高。”

在DCS領域：電力、石化、油氣等重點行業過去10年已初步完成國產化，DCS的國產化率已達到60%以上。國內龍頭供應商憑借服務響應快、價格優惠等本土化優勢獲得市場認可。

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

在伺服係統領域：部分國內企業在包裝
、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設備兼容性強的優勢獲得市場認可。但在半導體製造、精密機床等高端應用場景，國產伺服係統在響應速度、動態精度和抗幹擾能力等方麵還有差距。

在工業軟件領域：中國工業軟件國產化率從 2023 年的 15% 提升至 2025 年的 25%

，其中經營管理類軟件國產化率達 70%
，研發設計類軟件從 5% 提升至 10%。國產工業軟件供應商主要在中小製造企業中通過價格優勢和本地化服務取得認可。

“平台化
、敏捷化、智能化” 三大技術趨勢重構產業邏輯

當前，傳統工業自動化係統在技術上仍存在諸多痛點。工業軟件係統普遍按照ISA95defenleifangfajinxingfencengdejiagousheji，daozhiyewusuipianhuaqietiaokuaifenge，xingchengxitonggudao，kuacengdeyewuliuchengnanyishixian。geyingyongzixitongfenkaidulijianshehebushu，gegexitongjishuluxianchayijiaoda，ruanjianfuyongxingcha。

不同廠家、不bu同tong係xi統tong之zhi間jian通tong過guo私si有you接jie口kou互hu聯lian，缺que少shao公gong共gong的de服fu務wu接jie口kou標biao準zhun。數shu據ju私si有you化hua且qie難nan以yi共gong享xiang，標biao準zhun和he接jie口kou不bu統tong一yi

，係xi統tong之zhi間jian需xu要yao經jing過guo層ceng層ceng轉zhuan換huan實shi現xian數shu據ju互hu聯lian互hu通tong，各ge係xi統tong之zhi間jian無wu法fa進jin行xing一yi體ti化hua調tiao度du，導dao致zhi建jian設she成cheng本ben高gao。應ying用yong係xi統tong大da多duo采cai用yong半ban定ding製zhi開kai發fa模mo式shi
，一yi次ci建jian好hao之zhi後hou，後hou期qi功gong能neng升sheng級ji或huo第di三san方fang擴kuo展zhan非fei常chang困kun難nan，運yun維wei成cheng本ben和he難nan度du高gao，且qie僅jin能neng由you原yuan始shi建jian設she廠chang家jia進jin行xing升sheng級ji

，一yi旦dan原yuan始shi廠chang家jia出chu現xian變bian故gu
，係xi統tong隻zhi能neng推tui倒dao重zhong建jian，無wu法fa適shi應ying製zhi造zao工gong藝yi和he生sheng產chan組zu織zhi方fang式shi的de快kuai速su變bian化hua。

在這樣的背景下，工業自動化係統出現了平台化、敏捷化、智能化三大技術趨勢

，具體可以總結為十大技術方向（圖2）。這些技術可能會對工業自動化的未來產生巨大影響。

趨勢一，平台化    

“平台+應用”架(jia)構(gou)模(mo)式(shi)作(zuo)為(wei)工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)體(ti)係(xi)演(yan)進(jin)的(de)重(zhong)要(yao)方(fang)向(xiang)，逐(zhu)步(bu)成(cheng)為(wei)主(zhu)流(liu)工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)框(kuang)架(jia)。工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)從(cong)單(dan)體(ti)應(ying)用(yong)轉(zhuan)向(xiang)平(ping)台(tai)化(hua)，通(tong)過(guo)統(tong)一(yi)數(shu)據(ju)底(di)座(zuo)和(he)服(fu)務(wu)接(jie)口(kou)
，解(jie)決(jue)傳(chuan)統(tong)分(fen)層(ceng)架(jia)構(gou)中(zhong)多(duo)源(yuan)異(yi)構(gou)數(shu)據(ju)難(nan)以(yi)共(gong)享(xiang)
、跨係統協同效率低的問題，減少分層架構中多協議轉換和私有接口互聯，降低係統集成成本與複雜度。

軟件定義的智能製造基礎軟件平台體係架構。針對現有的工業應用普遍存在定製化開發程度高
、工程實施工作量大、煙囪式部署、異構係統難以互聯互通互操作、上層應用與底層資源耦合度高、製造資源難以複用和靈活調配等問題
，構建軟件定義的智能製造基礎軟件平台體係架構是大勢所趨。

模型化數據底座：通過采用模型驅動的設計思路，平台以模型為中心


，通過“模型+數據+服務+工具”的方式，統一數據體係，實現工業應用的模型化

、組態化開發和部署。

分布式智能調度：通過分布式服務中間件，並采用服務契約機製，規範模型服務、邏輯服務、應用功能與數據接口之間的交互
，使應用能夠靈活接入、快速集成、anxutihuanhuoshengji
，wuxuduijiagoujinxingdafutiaozheng。zuoweiyewugongnengyujichufuwudeqiaoliang
，fenbushifuwuzhongjianjianshixianlefuwuyufuwuzhijiandejieou

，shiyingyongnenggoudulikaifa、靈活部署。

內生型安全管控：新一代平台在設計
、編碼
、測試、構建、發布、部署等每個開發環節，都更加重視係統和數據安全的端到端保證。

趨勢二，敏捷化

全生命周期應用工具鏈：通過打造一套麵向應用開發、工程配置、集成調試
、運行維護的完整工具鏈，全麵提升工程應用效率。

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，讓控製程序變更、修複和生產過程優化進一步提速。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有可能自動創建虛擬化PLC的應用程序。

低代碼/無代碼開發：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驗的人也能開發好用的軟件。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

多源異構數據融合。對多源異構數據的有效融合至關重要
，可實現產品質量、產量、能耗
、排放等目標與生產全流程各工序相關機理知識
、經驗知識和數據知識的協同關聯、深度融合
，可為用戶提供更有效的產品設計、生產管理
、計劃調度及設備管理等服務，從而提高生產質量和效率。

工業AI智能體（Agent）：工業智能體是一種特殊的人工智能體，它專門針對工業生產製造場景設計和優化
，滿足工業智能應用在確定性
、可信性、適用性、可控性、工(gong)程(cheng)化(hua)等(deng)方(fang)麵(mian)的(de)嚴(yan)格(ge)要(yao)求(qiu)。工(gong)業(ye)智(zhi)能(neng)體(ti)還(hai)具(ju)備(bei)協(xie)同(tong)對(dui)接(jie)生(sheng)產(chan)企(qi)業(ye)上(shang)下(xia)遊(you)產(chan)業(ye)鏈(lian)的(de)能(neng)力(li)
，通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)共(gong)享(xiang)和(he)協(xie)同(tong)決(jue)策(ce)，優(you)化(hua)整(zheng)個(ge)產(chan)業(ye)鏈(lian)的(de)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)和(he)資(zi)源(yuan)配(pei)置(zhi)。

生產全過程仿真與智能優化：隨(sui)著(zhe)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)的(de)飛(fei)速(su)發(fa)展(zhan)，生(sheng)產(chan)相(xiang)關(guan)的(de)各(ge)類(lei)需(xu)求(qiu)愈(yu)加(jia)複(fu)雜(za)多(duo)變(bian)。及(ji)時(shi)高(gao)效(xiao)應(ying)對(dui)這(zhe)些(xie)複(fu)雜(za)多(duo)變(bian)的(de)生(sheng)產(chan)需(xu)求(qiu)對(dui)製(zhi)造(zao)業(ye)智(zhi)能(neng)化(hua)提(ti)出(chu)了(le)更(geng)高(gao)要(yao)求(qiu)，是(shi)企(qi)業(ye)智(zhi)能(neng)化(hua)程(cheng)度(du)的(de)重(zhong)要(yao)體(ti)現(xian)。對(dui)於(yu)製(zhi)造(zao)業(ye)企(qi)業(ye)的(de)啟(qi)示(shi)

麥肯錫全球董事合夥人譚永超表示：“工業自動化的演進，本質是生產關係與生產力的持續重構 —— 從 設備管人到數據賦能人，從 經驗驅動到智能決策。當技術突破與產業變革聯合共振，中國製造業正站在‘自動化補課’與‘智能化超車’的十字路口：既要補全傳統自動化短板（如 PLC 國產化率急需提升），又要搶占智能時代的先機（如工業大模型領先應用）。”

在這樣的背景和趨勢下
，中國製造業企業應該全麵擁抱“開放

、智能、融合”的智能製造軟硬件平台，選擇開放融合的合作夥伴
，抓住工業自動化行業技術變革帶來的效率提升機會。具體而言
，有四點核心建議：

1戰略先行、整體規劃

基於上文提到的“平台化”趨勢
，製造業企業應該重視新技術帶來的新的自動化
、智能化機會，製定企業數字化轉型整體戰略。企業應積極擁抱一體化與平台化，從數據、平台
、應用三個層麵，構建公司工業自動化體係。

首先，在平台層，構建 “工具 + 服務 + 生態” 的中台架構
，集成數據中台（實時 / 曆史數據服務）、業務中台（排程、質量、設備等通用模塊）、技術中台（AI 算法、數字孿生引擎），避免重複開發。

其次，在數據層，建立統一數據模型和標準，涵蓋設備（物模型）
、工藝（流程模型）、組織（業務模型），實現 “數據即資產” 的標準化管理。采用統一工業數據對象建模，實現 “一處定義
、全局複用”，減少數據轉換成本。參考國家標準
，建立數據資產目錄

，打通多源異構係統接口，通過標準化協議實現設備
、係統、業務的數據互通。

最後，在應用層，基於平台快速構建場景化應用，支持微服務架構與容器化部署，實現 “敏捷開發、彈性擴展”，以低代碼開發方式，基於痛點需求，在平台架構上靈活快速部署應用場景。

2分段投資、聚焦價值

企業在進行自動化
、智能化投資布局時
，應遵循 “痛點優先
、價值導向” 原則，優先解決高成本
、高風險場景（如設備停機、質量缺陷
、交付延遲）。中小製造企業可從預測性維護模塊入手，快速降低運維成本。流程型企業可優先部署 APC/RTO 實現能耗優化，把ROI 周期控製在 12-18 個月。利用平台彈性擴展能力，支持 “小步快跑” 式迭代
，避免一次性巨額投資。

3全麵擁抱AI、融入開放生態

製造業企業要重視AI場景落地
，從 “工具級 AI” 向 “係統級 AI” 升級。充分利用外部工業互聯網平台的AI能力，基於平台內置的智能套件快速開發具體應用場景。構建 “數據 - 算法 - 應用” 閉環
，持續迭代優化 AI 模型
，形成 “檢測 - 分析 - 調整” 的自優化機製。開發者社區，利用低代碼工具與 SDK 快速構建定製化應用。

4磨練團隊、擁抱變革

打造兼具工業經驗與數字技能的複合型團隊
，重點培養工藝工程師的數據建模能力、運(yun)維(wei)人(ren)員(yuan)的(de)平(ping)台(tai)操(cao)作(zuo)能(neng)力(li)。與(yu)平(ping)台(tai)廠(chang)商(shang)合(he)作(zuo)開(kai)展(zhan)定(ding)製(zhi)化(hua)培(pei)訓(xun)
，幫(bang)助(zhu)員(yuan)工(gong)掌(zhang)握(wo)基(ji)礎(chu)應(ying)用(yong)組(zu)態(tai)，賦(fu)能(neng)員(yuan)工(gong)尋(xun)找(zhao)可(ke)能(neng)的(de)效(xiao)率(lv)提(ti)升(sheng)和(he)自(zi)動(dong)化(hua)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)。設(she)置(zhi)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)管(guan)理(li)員(yuan)、工業 AI 算法工程師、數字孿生工程師等新崗位，分別負責數據治理
、AI算法落地、數字孿生建模等工作。引導公司內部文化轉型，從“要我變”到“我要變”。

進行敏捷組織架構變革，建立跨部門敏捷小組。同時，建立 “試錯容錯” 機製
，允許在非核心場景進行技術試驗
，通過沙箱環境測試新算法
，降低生產環境風險。

2030年智能製造行業有望翻開波瀾壯闊的新篇章
，企業應該全麵融合構建 “人機協同、數據驅動
、持續進化” 的智能生態，積極擁抱“工業智能+人工智能”dewuxianqianli，rangmeiyitaishebeidouchengweishujujiedian，meiyigeliuchengdoushixianzhinengjuece，meiyicichuangxindouyuanyushengtaixietong。weiyouruci，zhongguozhizaoyeqiyecainengzaixuqiubodong、技術變革、全球競爭的不確定性中激流勇進，持續打造生產力標杆。