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制造业，正站在从“自动化”迈向“自主化”的门槛
制造业不确定性持续上升、产品复杂度与柔性需求并行增长的背景下，中国制造企业正面临一次关键抉择：是继续以点状自动化与局部优化应对变化，还是系统性迈向以数据、模型与智能体驱动的自主化运营。IDC 认为，这一选择将直接决定企业未来五年的运营韧性、创新效率与全球竞争力。
IDC 认为，中国制造业正在进入一个新的关键阶段：AI 不再只是提升局部效率的工具，而是推动生产系统向“自主化运营”演进的核心引擎。
为什么这份 FutureScape，对中国制造业尤为关键？
在《IDC FutureScape：全球制造业2026年预测——中国启示》（Doc# CHC52915025，2025年12月）中，IDC 指出，中国制造业未来五年的智能化升级，将不再以单点应用为主，而是围绕自动化平台开放化、AI 驱动的计划与控制、OT 数据智能整合、人机协同、工业安全以及混合云与智能体治理等关键能力展开。
这些能力的成熟度，将直接决定制造企业能否从“数字化工厂”跨越到“自主化工厂”，并在全球竞争中建立可持续优势。
IDC FutureScape 给出的十大关键预测
预测1｜软件定义工厂
受自主化运营的潜力驱动，到2029年，将有30%的中国工厂通过开放、虚拟化、软件定义的自动化平台，在中央统一配置和管理自动化控制系统。
要点：自动化控制正在从封闭专有系统走向开放、可编排的平台化形态。
预测2｜AI APS
到2026年，超过40%已部署 APS 的中国制造商将升级为 AI 赋能的 APS，从而开始实现自主化流程。
要点：生产计划与排程正从“人主导”迈向“持续自优化”。
预测3｜IT/OT 融合 Agent
到2027年，随着标准化水平提升以及面向特定数据类型的 AI 智能体（AI Agents）广泛应用，40%的 OT 数据将能够在应用与平台之间实现自主集成。
要点：智能体正在改变工业数据工程的效率边界。
预测4｜AI 后服务
为打通设计与服务之间的闭环，到2027年底，25%的中国头部 OEM 及售后服务企业将利用 AI 连接现场与工程数据，从而提升产品与服务质量。
要点：产品创新开始真正进入全生命周期闭环。
预测5｜可预测工业数据安全
为应对数据模型安全风险，到2029年，60%的大型制造企业将采用 AI 驱动的 OT 网络防御系统，将威胁检测时间缩短60%。
要点：工业 AI 安全正从“被动防御”转向“预测与自主响应”。
预测6｜人机技能互学
到2028年，未能建立人机技能闭环的中国企业，将面临比同行高出20%的停机和再培训成本，其生产效率也将明显低于已实施双向培训机制的企业。
要点：人机协同能力成为生产韧性的核心变量。
预测7｜设计仿真 Agent
到2028年，65%的中国头部制造企业将在设计与仿真工具中结合 AI 智能体（AI Agents），以持续验证设计更改、配置与变体是否符合产品要求。
要点：仿真与工程决策正在加速智能化。
预测8｜AI 员工培训
到2028年，超过30%的中国头部制造企业将采用 AI 驱动的知识管理工具，对员工进行再培训和技能升级，并促进产业生态内的协作共享。
要点：知识数字化成为应对劳动力波动的关键手段。
预测9｜复合式工业 AI
到2030年，70%的中国头部制造企业将借助 AI 智能体（AI Agents）构建数据模型并管理混合云工作负载，从而将质量成本降低2%。
要点：混合云与多智能体协同成为工业 AI 的主流架构。
预测10｜工业模型管理
到2029年，40%的中国头部制造企业将依托超大规模云生态，构建、部署并扩展新一代 AI 解决方案，加速数字化转型进程。
要点：行业云与模型生态将重塑制造软件格局。
这些预测对制造企业意味着什么
IDC FutureScape 2026 清晰表明，中国制造业的竞争焦点正在发生结构性转移：从单点自动化，转向系统级自主化；从经验驱动，转向数据与模型驱动；从局部优化，转向跨设计、生产与服务的全局协同。无法建立这些基础能力的企业，即便部署了 AI，也难以真正释放规模化价值。
IDC中国高级研究经理杜雁泽表示，中国制造业正在跨越“数字化到智能化”的关键拐点。FutureScape 2026 显示，领先企业正通过开放式自动化平台、AI 智能体和混合云架构，将 AI 深度嵌入生产控制、工程决策与知识传承之中，从而构建可持续、自主演进的运营体系；而仍停留在封闭系统与点状应用阶段的企业，将在效率、韧性和创新速度上持续承压。
给制造企业管理层的近期行动建议
未来 12–24 个月需要重点关注的信号
