伴随工业4.0的蓬勃发展和生成式AI领域的技术颠覆，全球智能制造和工业自动化行业变革提速。预计到2030年，中国、日韩和西欧等先进制造市场有望率先实现自动化革命。
届时，高价值且可延展的自动化技术将全面应用于端到端业务流程，智能工厂具备完全集成的 IT/OT 技术栈，无处不在的高阶数据分析成为新常态，基于标准化解决方案的半开放式平台生态应用普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合运营模式全面实现，大幅提升制造行业生产效率。
据麦肯锡估算， 2025 年工业自动化产品的全球市场规模将达到约1083亿美元，过去三年年化增长率约3.7%。而中国工业自动化市场规模超过人民币2500亿元，在全球市场占比超过三分之一（图1）；预计未来5年，中国自动化行业将实现跨越式增长。
首先，工业自动化市场细分领域蕴藏巨大增长潜力。具体而言，工业自动化的细分市场包括三大领域：第一，适合连续流制造业的自动化设备【1】。根据预测，2025年全球市场相关支出将达到约 760亿美元，高于2019年的640亿美元，复合年增长率约为2.8%。第二，适合离散制造业的自动化设备。全球范围内，半导体和电子电气行业的自动化支出增长最快。第三，针对连续流制造和离散制造的工业物联网软件和云服务。这一细分包括连接工厂内各类工业设备，以及支持使用数据分析驱动制造的各种解决方案。这一自动化产品细分市场规模最小，但增速最快，增长率达到18%。
第二，劳动力结构变化、自动化技术发展，推动未来5年全球和中国工业自动化市场加速增长。人口老龄化使得高收入国家约 40% 的雇主将转型，很多公司对劳动力短缺感到忧虑。企业为了吸引和保留员工，需要支付更高的工资和福利，用工成本上涨。在这样的大背景之下，生产制造自动化替代将进一步加速。
与此同时，整个行业正面临自动化技术的颠覆性突破。人工智能的加速发展使得“人机结合”的制造环境变为现实。根据麦肯锡全球研究院的预测，伴随着自动化技术和人工智能技术的发展，到2030年，预计全球将有8亿个工作岗位被机器取代。若发展相对缓和，也将有4亿个工作岗位被取代。
第三，制造业企业正加速拥抱数字化解决方案，并深度参与行业生态合作。麦肯锡对全球188 家工业自动化用户和供应商问卷调查发现，数字化解决方案在企业工厂自动化中越发重要。69%的受访者表示数字化解决方案当前已经成为其自动化工作的重要一环。此外，有更多人（94%）表示，这类解决方案对其未来的自动化举措尤为重要。调查还发现更多企业选择合作方式搭建工业物联网平台，而非自主开发。另外，开放性和系统兼容性是用户选择工业物联网平台的核心购买要素。
●在DCS领域：电力、石化、油气等重点行业过去10年已初步完成国产化，DCS的国产化率已达到60%以上。国内龙头供应商凭借服务响应快、价格优惠等本土化优势获得市场认可。
●在PLC领域：国产 PLC 市场份额持续扩大，小型 PLC 国产化率超 20%，中大型 PLC 市场 CR6（前六大厂商）仍由海外企业主导，但国产厂商凭借优良性能和较高性价比，通过行业专用类产品及方案，在新能源、纺织、包装、3C等行业提升了市场占有率。
●在伺服系统领域：部分国内企业在包装、3C 电子等中低端伺服市场取得突破，凭借性价比高和对国产设备兼容性强的优势获得市场认可。但在半导体制造、精密机床等高端应用场景，国产伺服系统在响应速度、动态精度和抗干扰能力等方面还有差距。
●在工业软件领域：中国工业软件国产化率从 2023 年的 15% 提升至 2025 年的 25%，其中经营管理类软件国产化率达 70%，研发设计类软件从 5% 提升至 10%。国产工业软件供应商主要在中小制造企业中通过价格优势和本地化服务取得认可。
“平台化、敏捷化、智能化” 三大技术趋势重构产业逻辑
当前，传统工业自动化系统在技术上仍存在诸多痛点。工业软件系统普遍按照ISA95的分类方法进行分层的架构设计，导致业务碎片化且条块分割，形成系统孤岛，跨层的业务流程难以实现。各应用子系统分开独立建设和部署，各个系统技术路线差异较大，软件复用性差。
不同厂家、不同系统之间通过私有接口互联，缺少公共的服务接口标准。数据私有化且难以共享，标准和接口不统一，系统之间需要经过层层转换实现数据互联互通，各系统之间无法进行一体化调度，导致建设成本高。应用系统大多采用半定制开发模式，一次建好之后，后期功能升级或第三方扩展非常困难，运维成本和难度高，且仅能由原始建设厂家进行升级，一旦原始厂家出现变故，系统只能推倒重建，无法适应制造工艺和生产组织方式的快速变化。
在这样的背景下，工业自动化系统出现了平台化、敏捷化、智能化三大技术趋势，具体可以总结为十大技术方向（图2）。这些技术可能会对工业自动化的未来产生巨大影响。
趋势一，平台化
“平台+应用”架构模式作为工业软件体系演进的重要方向，逐步成为主流工业软件框架。工业软件从单体应用转向平台化，通过统一数据底座和服务接口，解决传统分层架构中多源异构数据难以共享、跨系统协同效率低的问题，减少分层架构中多协议转换和私有接口互联，降低系统集成成本与复杂度。
●软件定义的智能制造基础软件平台体系架构。针对现有的工业应用普遍存在定制化开发程度高、工程实施工作量大、烟囱式部署、异构系统难以互联互通互操作、上层应用与底层资源耦合度高、制造资源难以复用和灵活调配等问题，构建软件定义的智能制造基础软件平台体系架构是大势所趋。
●模型化数据底座：通过采用模型驱动的设计思路，平台以模型为中心，通过“模型+数据+服务+工具”的方式，统一数据体系，实现工业应用的模型化、组态化开发和部署。
●分布式智能调度：通过分布式服务中间件，并采用服务契约机制，规范模型服务、逻辑服务、应用功能与数据接口之间的交互，使应用能够灵活接入、快速集成、按需替换或升级，无需对架构进行大幅调整。作为业务功能与基础服务的桥梁，分布式服务中间件实现了服务与服务之间的解耦，使应用能够独立开发、灵活部署。
●内生型安全管控：新一代平台在设计、编码、测试、构建、发布、部署等每个开发环节，都更加重视系统和数据安全的端到端保证。
趋势二，敏捷化
●全生命周期应用工具链：通过打造一套面向应用开发、工程配置、集成调试、运行维护的完整工具链，全面提升工程应用效率。
●虚拟化PLC：虚拟化PLC正在推动IT和OT的融合，这意味着程序员不必站在设备旁边，他们可以远程工作，让控制程序变更、修复和生产过程优化进一步提速。同时，人工智能可能也会显著提升虚拟化PLC的效率，生成式AI有可能自动创建虚拟化PLC的应用程序。
●低代码/无代码开发：生成式AI将进一步降低代码编写要求，可能让完全没有编程经验的人也能开发好用的软件。这意味着IT工作负载降低，需求响应速度加快。
趋势三，智能化
●多源异构数据融合。对多源异构数据的有效融合至关重要，可实现产品质量、产量、能耗、排放等目标与生产全流程各工序相关机理知识、经验知识和数据知识的协同关联、深度融合，可为用户提供更有效的产品设计、生产管理、计划调度及设备管理等服务，从而提高生产质量和效率。
●工业AI智能体（Agent）：工业智能体是一种特殊的人工智能体，它专门针对工业生产制造场景设计和优化，满足工业智能应用在确定性、可信性、适用性、可控性、工程化等方面的严格要求。工业智能体还具备协同对接生产企业上下游产业链的能力，通过数据共享和协同决策，优化整个产业链的生产效率和资源配置。
●生产全过程仿真与智能优化：随着智能制造的飞速发展，生产相关的各类需求愈加复杂多变。及时高效应对这些复杂多变的生产需求对制造业智能化提出了更高要求，是企业智能化程度的重要体现。
对于制造业企业的启示
在这样的背景和趋势下，中国制造业企业应该全面拥抱“开放、智能、融合”的智能制造软硬件平台，选择开放融合的合作伙伴，抓住工业自动化行业技术变革带来的效率提升机会。具体而言，有四点核心建议：
1 战略先行、整体规划
基于上文提到的“平台化”趋势，制造业企业应该重视新技术带来的新的自动化、智能化机会，制定企业数字化转型整体战略。企业应积极拥抱一体化与平台化，从数据、平台、应用三个层面，构建公司工业自动化体系。
首先，在平台层，构建 “工具 + 服务 + 生态” 的中台架构，集成数据中台（实时 / 历史数据服务）、业务中台（排程、质量、设备等通用模块）、技术中台（AI 算法、数字孪生引擎），避免重复开发。
其次，在数据层，建立统一数据模型和标准，涵盖设备（物模型）、工艺（流程模型）、组织（业务模型），实现 “数据即资产” 的标准化管理。采用统一工业数据对象建模，实现 “一处定义、全局复用”，减少数据转换成本。参考国家标准，建立数据资产目录，打通多源异构系统接口，通过标准化协议实现设备、系统、业务的数据互通。
最后，在应用层，基于平台快速构建场景化应用，支持微服务架构与容器化部署，实现 “敏捷开发、弹性扩展”，以低代码开发方式，基于痛点需求，在平台架构上灵活快速部署应用场景。
2 分段投资、聚焦价值
企业在进行自动化、智能化投资布局时，应遵循 “痛点优先、价值导向” 原则，优先解决高成本、高风险场景（如设备停机、质量缺陷、交付延迟）。中小制造企业可从预测性维护模块入手，快速降低运维成本。流程型企业可优先部署 APC/RTO 实现能耗优化，把ROI 周期控制在 12-18 个月。利用平台弹性扩展能力，支持 “小步快跑” 式迭代，避免一次性巨额投资。
3 全面拥抱AI、融入开放生态
制造业企业要重视AI场景落地，从 “工具级 AI” 向 “系统级 AI” 升级。充分利用外部工业互联网平台的AI能力，基于平台内置的智能套件快速开发具体应用场景。构建 “数据 - 算法 - 应用” 闭环，持续迭代优化 AI 模型，形成 “检测 - 分析 - 调整” 的自优化机制。开发者社区，利用低代码工具与 SDK 快速构建定制化应用。
4 磨练团队、拥抱变革
打造兼具工业经验与数字技能的复合型团队，重点培养工艺工程师的数据建模能力、运维人员的平台操作能力。与平台厂商合作开展定制化培训，帮助员工掌握基础应用组态，赋能员工寻找可能的效率提升和自动化应用场景。设置数据资产管理员、工业 AI 算法工程师、数字孪生工程师等新岗位，分别负责数据治理、AI算法落地、数字孪生建模等工作。引导公司内部文化转型，从“要我变”到“我要变”。
进行敏捷组织架构变革，建立跨部门敏捷小组。同时，建立 “试错容错” 机制，允许在非核心场景进行技术试验，通过沙箱环境测试新算法，降低生产环境风险。
2030年智能制造行业有望翻开波澜壮阔的新篇章，企业应该全面融合构建 “人机协同、数据驱动、持续进化” 的智能生态，积极拥抱“工业智能+人工智能”的无限潜力，让每一台设备都成为数据节点，每一个流程都实现智能决策，每一次创新都源于生态协同。唯有如此，中国制造业企业才能在需求波动、技术变革、全球竞争的不确定性中激流勇进，持续打造生产力标杆。
