AI 深度赋能工业：三大方向突破，千亿级市场空间待释放

随着 AI 技术的飞速演进，尤其是大模型的崛起，工业领域正迎来前所未有的变革。从生产数字化的规模化落地，到工控自动化的跨界融合，再到工业大模型的全面渗透，AI 正逐步重塑工业研产供销服全链条，催生海量市场机遇，为新型工业化发展注入强劲动力。

一、AI + 生产数字化：规模化应用成主流，多场景持续渗透

 在大模型技术兴起之前，AI 已在工业生产数字化管理领域深耕多年，形成多个规模化应用赛道，成为企业降本增效的核心工具。其中，以视觉智能为核心的 AI 质检与 AI 安监，以及以数据智能为核心的多场景解决方案，共同构成了生产数字化的核心支柱。

 AI 质检凭借高精度、高效率的优势，已在 3C 电子、汽车制造、轻工消费品等行业实现广泛落地。例如，在 3C 电子行业，AI 质检可快速识别芯片、屏幕等零部件的微小瑕疵，检测准确率远超人工；在汽车制造领域，能实时监控车身焊接、涂装等关键工序的质量问题。同时，该技术正加速向装备制造、有色金属、包装印刷、食品饮料等行业拓展，不断挖掘新应用场景。数据显示，2022 年工业 AI 质检解决方案（不含硬件）市场规模已达 2.7 亿美元，同比增长 27.4%，预计到 2026 年这一规模将飙升至 13.35 亿美元，五年间实现近 5 倍增长。

 数据智能则通过 “AI 大数据 + 机理融合” 的数据分析建模，在设备智能运维、生产过程优化、智能计划调度等场景发挥重要作用。以设备智能运维为例，AI 可通过实时采集设备运行数据，预测故障风险并提前预警，大幅降低停机损失；生产过程优化则能基于数据模型动态调整工艺参数，提升生产效率与产品合格率。目前，数据智能部分场景已进入规模化应用阶段，预计到 2027 年，工业数据智能市场规模将达到 106.6 亿元，成为生产数字化领域的另一增长引擎。

二、AI + 工控自动化：边缘融合成新趋势，十亿级市场待开启

 随着工业数字化从云端向边缘端延伸，IT（信息技术）与 OT（运营技术）的融合不断加深，AI 技术开始向工业控制自动化领域渗透，开启 “AI + 工控” 的全新探索阶段。这一趋势不仅推动工业控制向更智能、更灵活的方向发展，还为泛工业领域带来新的应用可能。

 当前，AI 与工控自动化的融合已在多个工业场景形成潜力解决方案。例如，在智能制造生产线中，AI 可实时分析生产数据，动态调整设备运行参数，实现生产流程的自适应优化；在能源领域，能通过 AI 算法精准调控发电、输电设备，提升能源利用效率。除工业场景外，这一技术还在建筑（如智能楼宇设备控制）、交通物流（如智能仓储调度系统）等泛工业领域展现出广阔应用前景。据行业预测，未来 AI + 工控自动化领域将释放十亿级市场空间，成为 AI 赋能工业的新增长极。

三、工业大模型：全链条渗透，碎片化场景孕育新机遇

 自 ChatGPT 掀起大模型热潮以来，工业大模型迅速成为行业焦点。目前，已有上百家技术服务商与工业企业携手，在工业研发、生产、销售、服务等全链条开展工业大模型应用探索，形成大量碎片化场景落地案例，推动工业智能化水平迈上新台阶。

 工业大模型的应用主要聚焦三大方向：其一，通过大模型技术升级传统生产数字化管理解决方案，例如优化 AI 质检算法精度、提升设备运维预测准确性；其二，打造知识问答、智能问数等轻量化应用，帮助企业员工快速获取生产工艺、设备参数等专业知识，提升工作效率；其三，开发工业软件 Copilot（副驾驶）功能，为研发设计、生产调度等环节提供智能辅助，例如在产品研发中辅助工程师生成设计方案、在生产计划制定中优化排产逻辑。这些场景不仅覆盖工业全流程，还在不断拓展应用边界，未来将孕育出海量潜在市场机遇，成为推动工业数字化转型的核心力量。

 为深入挖掘 AI 赋能工业的价值，IDC 已在 AI 质检、工业数据智能、工业大模型等领域开展持续研究，通过跟踪市场格局、分析应用进展、梳理典型案例，为行业提供专业洞察。未来，IDC 将继续深化相关研究，同时欢迎更多技术供应商与工业企业参与交流合作，共同推动 AI 技术在工业领域的深度应用，助力工业企业迈向新型工业化发展新阶段。