中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)在(zai)產(chan)能(neng)過(guo)剩(sheng)與(yu)行(xing)業(ye)內(nei)卷(juan)的(de)壓(ya)力(li)下(xia)，產(chan)業(ye)升(sheng)級(ji)與(yu)出(chu)海(hai)已(yi)成(cheng)為(wei)大(da)部(bu)分(fen)製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)的(de)必(bi)然(ran)選(xuan)擇(ze)。未(wei)來(lai)，中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)數(shu)字(zi)化(hua)市(shi)場(chang)預(yu)計(ji)仍(reng)將(jiang)保(bao)持(chi)快(kuai)速(su)增(zeng)長(chang)。IDC預測，到2027年，中國製造業整體IT市場投資規模將達到17,189.9億元人民幣，2022–2027年的年均複合增長率為16.5%。雖然這一增速和總量表現亮眼，但與中國製造在全球製造業中的份額相比仍有差距，表明製造業數字化的市場潛力正在持續釋放。

國際數據公司（IDC）近日發布了《IDC FutureScape：全球製造業2025預測——中國啟示》及麵向行業技術銷售管理者和技術營銷管理者的機會定位報告《IDC FutureScape：全球製造業2025預測——中國啟示之成功定位——技術銷售領導者和技術營銷領導者的機遇》，報告總結了中國製造從2025到2030年最關心的十大趨勢，以幫助企業製定未來戰略。

IDC FutureScape 2025對中國製造業市場的十大預測如下：

預測一：GenAI供應鏈

到 2028 年，40% 的中國頭部製造商將部署基於生成式 AI 的平台
，整合數據以模擬
、評估和預測供應鏈風險。

預測二：產品質量自動化

到 2028 年，30% 的中國製造商將利用生成式 AI 實現產品質量管理自動化，將開發時間和成本減少 10%。

預測三：工業DataOps

到2027 年

，三分之一的中國製造商將推進工業數據運營（DataOps）策略，以支持AI用例的落地
，從而提高運營效率。

預測四：聯邦機器學習

到2028 年
，20% 的中國製造商將使用聯邦學習技術來擴展工業 AI
，在數據合規的前提下減少數據準備工作量，並增強數據安全性。

預測五：CCS即服務

到2029 年，受可持續運營目標驅動，中國30% 的難減排行業將采用 CCSaaS（碳捕集即服務）模式，減少 60-70% 的碳排放，並將 ESG 評級提升 10-30%。

預測六：GenAI加速培訓

到2027 年，70% 的中國頭部製造商將使用生成式 AI 提高員工生產力

，加速員工專業化進程。

預測七：供應鏈生態擴張

到2028 年，30% 的中國頭部製造商將擴大供應鏈內的備件生態係統合作夥伴，以更好地滿足維修服務水平協議（SLA），並改善客戶體驗。

預測八：新一代APS

到2027 年
，在供應鏈韌性的壓力及AI帶來的技術進步，超過 20% 的中國頭部製造商將投資新一代APS（高級計劃和排程）係統，使采購訂單執行率（PO rates）達到 95% 以上。

預測九：R&D

到2029 年，60% 的中國製造商將在數據空間中共享有關創新、質量和最佳實踐的數據，使產品上市周期提升 5 倍，同時降低整體質量成本。

預測十：未來監管

到2029 年，30% 的中國製造商將利用 AI 和生成式 AI 實現合規自動化
，將人工合規任務減少 90%，並將運營成本降低 15%。