一、技术基石
工业AI的底层逻辑正在经历一场范式转换。智源研究院提出的 “从预测下一个词到预测世界下一状态” 成为工业AI发展的新范式。
世界模型成为AGI共识方向，让AI开始掌握时空连续性与因果关系。在2026年，这意味着AI能够理解并预测物理世界的运动规律。
具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段。随着大模型与运动控制、合成数据的结合，人形机器人将转向真实的工业与服务场景。
全球工业自动化巨头西门子正在打造工业AI操作系统，计划将德国爱尔兰根的西门子工厂作为首个示范样本，打造完全由AI驱动、具备自适应能力的制造基地。
全球市场增长预测：
· 2025年市场销售额：869百万美元
· 2032年市场销售额预测：1457百万美元
· 复合年增长率：7.6%（2026-2032）
· 2026年全球市场规模预测（仅制造领域）：超过200亿美元
· 中国人工智能+应用普及率：预计2026年将达到30%-35%
· 全球工业智能化市场规模（2025年）：突破3.5万亿元，中国市场份额超过40%
中国市场应用进展：
· 中型企业应用普及率：从约10%大幅提升至35%-40%
· 小型/微型企业应用普及率：从不足2%提升至15%-20%
· 大型企业：成为“人工智能+”主力军与主战场
· 工业智能体时代正在加速到来
龙头企业、央国企等成为先行先试的主力军，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体，先行探索人工智能赋能制造业新模式。
中型企业的应用正从“工具应用”迈向“流程优化”，小型企业则聚焦“降本增效”的轻量级应用，使工业AI应用变得更加普惠。
在“人工智能+制造”专项行动实施意见中，中国政府计划到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体。
中国电子信息产业发展研究院信息化与软件产业研究所人工智能研究室副主任刘丽超表示，2026年，人工智能应用链条将加速向研发、生产等核心环节延伸，推动全流程的智能化重构。
中国工业AI发展的独特优势在于丰富的工业场景与技术攻坚的深度融合。华为油气矿山军团副总裁蒋旺成指出，丰富的真实场景与产业协同，构成了中国应对挑战、发展工业AI的独特优势与突破口。
在技术架构创新上，中国企业探索出“非正常即异常”的架构思路，通过定义正常状态，任何偏离即为异常，简化了学习目标，规避负样本穷举问题。这种平台化模式可在一定程度上解决工业AI应用碎片化、定制化成本高的难题，实现从单点突破到规模化推广。
五、面临挑战
企业级AI应用正在经历“幻灭低谷期”，因数据、成本等问题正面临挑战。
工业现场存在数据孤岛、数据缺失、噪声干扰等问题。现有数据是否足以用于训练工业智能体，使其达到安全可靠的水平，仍有不确定性。
最关键的是安全问题。智能体会以接口形式或代码自主生成形式执行任务，面临API漏洞、代码供应链破坏、提示词注入等安全威胁，可能导致智能体运行出现偏差。
企业面临技术成熟度问题，很多大模型算法在通用场景中表现良好，但由于工业门类多、行业壁垒高、数据难获取，工业现场复杂度高，其适应性、实时性、可靠性都存在较大问题。
六、结语
2026年，当AI视觉检测在制造业普及率从15%升至45%以上，当高端装备的预测性维护渗透率达到30%，这些数字背后是工业AI从实验室走向生产线的坚实脚步。
西门子高管博乐仁说， “工业AI已不再只是一个功能，而是重塑未来百年工业形态的关键力量” 。
如今，这些技术正被集成到工业AI操作系统中，帮助客户提前预判问题、加速创新并降低成本。从高保真的数字孪生，到车间一线的工业助手，智能正被规模化地引入现实世界。
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