人工智能技术在工业场景的发展
思瀚产业研究院 微億智造    2026-04-02

人工智能是研究与开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学。人工智能的演进已从单一领域的专用智能发展至跨领域的通用智能（即离身智能），并进一步延伸至具身智能。

. AI1.0阶段：以卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等技术为核心，依赖人工标注数据训练模型。

. AI2.0阶段：在Transformer架构创新的推动下，人工智能进入离身智能阶段。

. AI3.0阶段：以多模态感知、环境交互、实体行动控制技术突破为核心，人工智能进入具身智能阶段。

工业场景是人工智能技术的最佳应用领域

鉴于该等技术发展，工业场景为人工智能的实施提供了独特的机遇。由于可获得广泛的高质量数据、相对明确的操作参数以及降低成本及提高效率的可量化目标，与开放场景应用相比，工业场景为实现人工智能的价值及持续改进提供了更为结构化的环境。

中国AI工业行业具备坚实的发展基础

中国工业体系规模庞大、门类齐全。2024年，中国工业增加值总额达人民币405,000亿元。此为中国连续第15年成为全球最大制造业经济体。在完整工业供应链及巨大产能的支持下，国家已形成具备上下游协同效应的超大规模产业集群。凭藉其全球规模及一体化价值链，中国为人工智能技术的进步提供了坚实的基础。

海外市场迎来新的蓝海拓展机会

人工智能技术在海外工业市场展现出丰富的机遇。在全球供应链多元化加速的背景下，多个区域性制造业集群正在崛起，世界各国持续增加对制造业的投资。与此同时，为快速响应当地市场对小批量、多品类订单的需求，海外工厂对生产灵活性及效率提出了更高的要求。因此，劳动力供应及成本压力日益凸显。

工业人工智能解决方案的部署使企业能够实现高效灵活的生产，并结合智能调度，从而减少对高成本劳动力的依赖及提升生产流程的智能化水平，以保持全球竞争优势。海外市场正加速成为人工智能与制造业深度融合的新蓝海。

全球及中国工业AI赋能智能体行业分析

当前，人工智能技术处于向通用智能演进的探索阶段，工业领域中仍以工业AI赋能的智能体为主体，如AI赋能的工业机器人、AI赋能的智能生产设备等。这类工业AI智能体聚焦于单一或有限的工业环节的智能化升级，显著提升了工业生产效率，推动了工业的数智化转型升级。

未来，随著深度学习算法的持续迭代、多模态交互技术的成熟以及模型训练算力的跃升，複合型AI功能将实现从“单点智能”向“系统智能”的突破。全球工业AI赋能智能体行业近年来展现出强劲的增长态势。2024年全球工业AI赋能智能体行业市场规模已达到人民币3,620亿元，预计到2030年将进一步增长至人民币12,923亿元，2024年至2030年期间的年均複合增长率为23.6%。

中国目前是全球最大的制造业国家，工业智能化持续加速。中国工业AI赋能智能体行业市场规模从2020年的人民币391亿元增长至2024年的人民币1,419亿元，期间年均复合增长率为38.0%。中国工业AI赋能智能体行业市场规模预计到2030年将进一步增长至人民币6,329亿元，2024年至2030年期间的年均复合增长率为28.3%。

中国工业AI赋能智能体行业的特点是设备类型多样化及市场高度分散。行业内大多数企业主要专注于自动化设备的集成，採用的AI技术主要来自AI 1.0阶段。彼等缺乏对深度学习及AI模型等先进AI 2.0+范式的系统性整合。

全球及中国工业发展阶段与趋势

工业发展的核心脉络经历了从机械化、自动化到智能化的三大阶段。目前工业体系正从自动化迈向智能化的发展进程，行业面临著五大核心趋势：

. 日趋个性化与多元化的市场需求：用户需求正从大批量标准化生产转向小批量、多品类甚至定制化生产。因此，亟需一种能够像人一样灵活应变、同时又具备机器般高效稳定的新型生产系统，通过软件更新和AI模型切换来执行新任务，无需改变物理产线佈局。

. 对优化人机交互与降低人力成本的迫切需求：全球主要经济体正面临人口老龄化及由此导致的劳动力短缺问题。工厂工作的高强度特性进一步加剧了劳动力获取的难度，导致劳动力成本大幅上升。在複杂的工业场景中，非结构化环境、数据有限的任务以及突发运营异常持续存在，往往需要人类的经验判断。因此，市场迫切需要能够执行需要认知判断的物理任务的智能系统，例如複杂的拣选或初步的设备故障诊断，从而将人力资本解放出来，从事更高价值的创造性工作。

. 破解“效率 — 柔性”悖论，寻求生产力的新范式：工业界长期存在一个“生产力悖论”，传统自动化机器效率极高但极度僵化，擅长在固定位置以固定动作重複完成单一任务，而人类工作者柔性极强但效率相对低下且不一致。市场急需一种新的生产力范式，能够将二者的优势融合，即拥有机器级的稳定性、精度与24/7不间断工作的能力，同时拥有类人级的感知、理解、学习和灵巧操作的能力。

. 从数据洞察到行动响应的能力跃迁：目前，许多数据分析工作仍由人类主导，决策和执行之间存在延迟和失真。这就需要一种能够直接理解数据指令、并在物理世界中精准执行的智能实体，将数据的价值“闭环”落地。

. 国家战略的顶层驱动与全球竞争的压力：全球主要工业国都已将智能制造上升为国家战略。国家通过政策引导、资金支持、标准制定，为企业数字化转型和智能化升级创造了强大的外部基础设施。中国政府已颁佈一系列顶层政策，旨在系统性地推进制造业的数字化及智能化转型。值得注意的是，《“十四五”智能制造发展规划》明确将智能制造定位为制造强国的核心战略。该政策强调整个制造流程，并要求在设计仿真等基础技术以及智能感知等共性技术方面取得突破。其亦鼓励人工智能于工业场景的实际应用。

此外，该政策为进行智能化转型的合资格企业提供各项支持，包括加大研发费用加计扣除、专项贷款及产业投资基金。同时，该政策订立了宏大目标：到2025年，至少70%的规模以上制造业企业预计将实现数字化及网络化转型，并建成逾500个智能制造示范工厂及逾150个高水平系统解决方案供应商。该硬性规定有效地将智能化转型变为企业的必选项，从而推动行业进行系统性升级。

此外，《制造业数字化转型实施指南》提倡企业优先进行生产流程的智能化转型，培育“AI+缺陷检测”及机器学习等关键技术，启动设备更新计划，并探索促进中小企业数字化转型的可持续框架。政策引导和产业需求共同呼吁一种能嵌入实际生产流程、具备自主执行能力的新型智能形态，从而支撑向真正的智能自主方向演进。

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