川观智库研究员 张敏

近日，36氪研究院发布《2026年中国工业AI行业发展研究报告》，对我国工业AI发展情况进行调研分析。报告显示，我国依托完备的制造业体系，走出了规模化、普惠化的工业AI实践路径，企业工业AI部署比例达71%，居全球首位。

我国工业企业应用大模型及智能体的比例从2024年的9.6%提升至2025年的47.5%，多个业务环节同步部署AI的企业占比由1.7%增至35%。产业链呈现“场景应用层—技术平台层—基础层”三级架构，其中平台层是价值传导的核心枢纽，承担着连接底层技术与上层应用的桥梁作用。流程工业因连续生产、强机理约束、高安全要求，成为检验工业AI实际价值的试金石。政策层面从场景试点走向垂直赛道深化；工业大模型、工业智能体、云边端协同推理、机理+数据融合四大技术迭代，推动工业AI由辅助工具向生产决策主体升级。报告预计，2026年我国工业AI可落地市场规模约1163亿元，2030年可达3034亿元。

与此同时，工业AI要实现规模化深度落地仍面临数据、技术、成本与认知的系统性瓶颈。对此，报告提出从五大方面发力：一是构建高质量数据体系，建立“采、治、用”全链条治理机制，统一标准、打通孤岛；二是打造机理与数据融合知识体系，把物理化学原理、工艺经验转化为可计算模型；三是推行成本可控的工程化实施，依靠技术优化与商业模式创新共同作用降低综合成本；四是推动复合型人才与认知协同，通过引育结合补齐缺口、弥合管理层与执行层的认知鸿沟；五是坚持场景化适配与闭环验证，建立“需求定义—试点验证—迭代优化—规模推广”闭环机制，避免技术与实践脱节。

针对上述五大方面的实施路径，工业AI产业各方应推动五大转变：从试点示范走向价值深耕，将竞争焦点转向重塑生产安全边界与效能；从项目定制走向产品化交付，依托工业大模型推动“预训练+微调”，以压缩交付周期、提升跨场景复用能力；从单点应用走向全链路闭环，打通“识别—评估—决策—执行”完整链路，实现生产系统的自主运行；从单一企业建设走向产业生态共建，依托产业联盟推动数据流通、联合研发与标准制定，推动流程工业向自主化、智能化、低碳化高质量发展；从传统自动化向分级自主智能演进，参照L0-L5体系，以L3（有条件自动化）为分水岭循序渐进推进工厂自主运行，守住生产安全底线。

展望未来，报告认为，除上述转变外，还将呈现以下趋势：传统自动化工厂将逐步向智能体工厂转型，实现全链路数智自治；工业大模型训练倒逼数据标准化治理，现场实时数据持续反哺模型迭代；物理AI赋能巡检机器人、智能控制阀等装备，降低高危岗位人工负荷。

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