AIoT市场应用、增长动力及新兴趋势
思瀚产业研究院 德風新征程    2025-11-20

AIoT产业，是将人工智能深度融入工业互联网体系，以实现生产过程的数字化、智能化与自动化。藉助机器学习、深度学习及数据分析，AIoT可实现对工业数据的实时採集、分析与预测，从而优化工作流程、提升设备效率与产品质量，进而实现预测性维护。

AI带来实质效益：它能显著提升生产力、减少人工干预，并透过预测性维护缩短停机时间，进而降低营运成本。由AI驱动的品质控制，有助于保证产品品质的一致性并达到更高标准；同时，它亦为管理层提供精准的决策支持，使其能更敏捷地应对市场变化。透过数据的深度整合，基于AI的工业互联网解决方案，协助企业在降低成本的同时提升竞争力，加速其数字化与智能化转型。

中国AIoT市场近年来增长迅猛，其规模由2020年的约人民币541亿元扩大至2024年的约人民币1,119亿元，预计于2029年将达到约人民币2,209亿元。此增长主要源于政策支持、制造业对数字化转型日益增长的需求，以及5G与AI技术的广泛应用。AIoT透过增强设备连接、优化生产流程及提升资源利用率，已成为推动各行业效率提升与创新的核心动力，展现出巨大的市场潜力与长远的发展前景。

AIoT市场应用

中国的AIoT解决方案在能源、石化、汽车、工程机械、採矿、烟草、模具制造及设备制造等关键领域得到广泛应用。核心应用包括健康、安全、环境和质量（HSEQ）解决方案、能源管理和智能制造，实现了端到端的数字化和智能化升级，提高了生产力和资源效率，降低了运营成本，并增强了安全性和可持续性。

HSEQ领域的市场规模，由2020年的约人民币5亿元增长至2024年的约人民币31亿元，预计至2029年将达到约人民币86亿元。能源管理领域的市场规模，由2020年的约人民币63亿元增长至2024年的人民币145亿元，预计至2029年将攀升至约人民币327亿元。智能制造领域的市场规模，则由2020年的约人民币383亿元增长至2024年的约人民币739亿元，预计至2029年将达到约人民币1,460亿元。随著工业营运者对安全性、能源效率及能制造的重视程度不断提高，该等细分市场预期将继续快速扩张。

增长动力

中国AIoT市场的增长，得益于多重结构性利好因素的推动，其中包括企业数字化转型、政策支持，以及5G、AI与云技术的日趋成熟。该等因素正共同将技术层面的就绪度，转化为规模化的、以投资回报为导向的实际部署。在此背景下，四大驱动因素正加速应用落地：

• 投资回报要求的成本与交付压力。投入价格波动、订单的时效性要求，以及更严格的质量，正不断挤压企业的利润空间。AIoT针对硬性指标－良率、意外停机时间、单位能耗及返工率，从而建立起“识别、优化、验证”的闭环。此模式可在不同产线与工厂间複制推广，有助于实现清晰的投资回报与稳定的预算规划。

• 技能人才短缺及知识与经验的体系化。经验丰富的技术人员短缺及培训週期长会增加可变性。AIoT透过将来自传感器、图像及工艺数据等环节进行结构化处理，可嵌入故障逻辑、控制限制及应对预案，从而减少对个人的依赖，并加速新员工入职、换线和新产品导入。

• 数据安全与监管要求趋严。对工业数据、脱碳及安全更严格的规定要求具备可审计的记录。边缘优先、云端协同的架构将敏感数据保留在本地或仅将脱敏后的汇总数据上传，同时版本控制和数据沿袭支援内部检查、外部审计及合规的线上监控。

• 设备即服务与生态系统协作。原始设备制造商及平台合作商，将连接能力与算法嵌入其设备中，并以服务形式提供远程运维、状态监测、质量与能效优化，其定价模式包括订阅制、按使用量付费或按成果付费。标准化的接口与行业模板降低了集成难度，在降低前期投资的同时，也加快了複制推广的速度，而经常性的服务收入则激励了供应商的积极参与。

新兴趋势

中国AIoT产业正从孤立的单点优化，迈向端到端、边缘优先的架构演进，该架构旨在跨越不同产线与工厂，实现数据、模型与营运的统一。标准化的模型管理，以及将能效与碳管理目标的深度嵌入，正推动AIoT从单纯的“监控”角色，转变为实时的闭环优化，从而全面改善交付、成本及营运的稳定性。中国AIoT产业呈现出以下几大发展趋势：

• 从单点解决方案迈向端到端的营运协同。企业正在统一数据定义，进而将诊断、预测与参数调优等能力向上游及下游延伸，并将成功实践複制至多条产线乃至多个工厂。这要求系统与制造执行系统、生产计划及供应链系统集成，运用统一的关键绩效指标(KPI)，其目标正从“优化单点”转向“协同改善交付、成本与稳定性”。

• 边缘优先、云端协同成为默认架构。为满足实时性与数据安全的要求，越来越多的模型推理在靠近现场装备的边缘端执行，而云端则负责集中式的模型训练、算法与应用的统一管理、跨工厂的对标分析及策略分发。随著低延迟连接（如5G、工业以太网）的普及以及国产软硬件的成熟，边缘端的部署、更新及运维变得更为可控，有助于实现整体的成本与可靠性目标。

• 基础大模型与任务专用小模型相结合，并实行标准化週期管理。通用及行业预训练大模型主要支持知识检索、工作流指导及代码╱脚本生成等任务，而轻量化模型（如视觉、时间序列模型等）则在边缘端处理具体任务。两者均在统一的数据治理与评估框架下运行。标注效率的提升（如小样本学习、自动标注、合成数据）降低了数据准备成本，而模型的版本、训练数据沿袭及生产性能则被持续记录且可追溯，形成了可重複的“部署、监控、迭代”循环。

• 能效与碳管理深度融入生产决策。碳中和目标与能源成本压力，正驱动企业对电价、产能负载、设备状态及工艺参数进行联合优化：在不影响质量或生产节拍的前提下，实施动态的能源调控、削峰填谷及需求响应。产品与供应链的碳数据必须可追溯、可审计，并与排程及採购策略相关联，从“统计与展示”，转向“实时优化与闭环执行”。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。