报告概述
本报告是罗克韦尔自动化联合 Sapio Research 推出的第 10 版年度智能制造现状报告，研究对象覆盖全球 17 个制造业强国（地区）的 1,560 名决策者，其中 58% 来自年营收逾 10 亿美元的龙头企业。报告系统分析了制造商在人工智能驱动的智能制造转型中的优先事项、投资趋势、面临的内外部障碍，以及质量控制、网络安全、流程优化等关键应用场景的演变。报告采用问卷调查与行业洞察相结合的方法，既呈现了智能制造在全球范围内的采用程度和技术部署现状，也探讨了技术变革对劳动力结构和企业风险管理的影响。通过阅读报告，决策者可以了解智能制造的最新发展动态、识别转型中的关键挑战，并借鉴报告提供的行动框架制定自身的技术投资与人才发展策略。
报告的核心结论
智能制造转型正从试点走向规模化应用
报告数据显示，已有 56% 的制造商正在开展智能制造试点工作，20% 已实现规模化应用，另有 20% 计划未来进行投资。这表明智能制造已从概念验证阶段逐步进入实际部署，但多数企业仍处于探索期，规模化落地尚需一定时间。
人工智能和机器学习将重塑三大关键领域
未来 12 个月内，制造商认为人工智能和机器学习将在质量控制、网络安全和流程优化三个领域发挥核心作用。近半数受访者计划用 AI 强化质量管理，三分之一以上计划用于网络安全和供应链管理，技术战略地位显著提升。
智能制造转型催生技术人才需求而非缩减就业
尽管存在劳动力短缺和技能差距，但智能制造并未导致裁员。41% 的制造商引入 AI 和自动化填补缺口，同时 48% 的企业预计将调整岗位或增雇员工。分析思维和团队协作成为新一代员工最受重视的素养，企业正加大现有员工培训力度。
网络安全风险持续上升成为业务增长主要障碍
网络安全在外部障碍中跃升至第二位，制造业成为勒索软件攻击的高发领域。49% 的企业计划将 AI 用于网络安全防护，38% 已利用数据强化安全。网络安全技能在招聘中的重要性显著提升，从技术能力转变为企业核心业务能力。
质量管理仍是人工智能应用的主战场
约半数受访者计划在未来 12 个月内使用人工智能或机器学习技术支持质量控制，这一比例连续两年位居 AI 应用首位。质量与安全同时被视为可持续发展的关键属性，43% 的企业将其列为可持续发展计划的核心考量，凸显质量在竞争中的战略价值。
报告回答的关键问题
智能制造行业目前发展到什么阶段？
报告指出，智能制造正处于从试点向规模化过渡的关键阶段。56% 的制造商已开展试点，20% 实现规模化应用，另有 20% 计划投资。整体来看，多数企业尚未完全跨越试点门槛，但技术投资和采用意愿持续增强，未来五年是进一步普及的关键窗口。
人工智能在智能制造中有哪些主要应用？
人工智能在智能制造中的主要应用集中在质量控制、过程优化、机器人、物流和网络安全五大领域。其中质量管理是首选用例，约半数企业计划部署；过程优化和网络安全的应用比例也超过三分之一。此外，AI 还被用于供应链管理、预测性维护和可持续发展，正逐步渗透到制造运营的各个环节。
智能制造转型会减少就业机会吗？
报告显示恰恰相反，智能制造转型实际上增加了对技术人才的需求。41% 的制造商通过引入 AI 和自动化来应对劳动力短缺，同时 48% 的企业预计将重新调配工人或增加雇佣。企业更重视提升现有员工技能，分析思维和团队协作成为招聘核心考量，智能制造正在推动岗位升级而非消失。
网络安全为什么成为制造业的重要风险？
随着数字化与物理基础设施深度融合，IT 和 OT 网络的互联性增强，网络攻击面持续扩大。报告引用相关研究显示制造业占勒索软件攻击的 21%，且风险显著高于其他行业。因此，网络安全已成为仅次于通胀的第二大外部障碍，企业正通过 AI 和数据分析强化安全防护，并将其纳入长期战略规划。
企业推进智能制造面临哪些主要障碍？
报告归纳了五大内部障碍：部署和整合新技术、内部预算限制、吸引技能员工、平衡质量与盈利、以及数据采集和实境化处理。同时，通胀和经济增长乏力是最大外部障碍，供应链中断和网络安全风险也位列前五。这些挑战促使企业加速数字化转型，并重新评估技术投资与风险管控策略。
报告中的代表性数据
智能制造试点和规模化采用率
2025 年调查，全球 1,560 名制造商决策者中，56% 正在开展智能制造试点，20% 已实现规模化应用，另 20% 计划进行未来投资。
计划使用 AI 进行质量控制的制造商比例
未来 12 个月，近半数受访者计划在未来 12 个月内将人工智能或机器学习技术用于质量控制，使其成为 AI 应用的首要场景。
收集数据的有效利用率
2025 年调查，受访者收集的数据中只有不到一半得到有效利用，体现了数据采集能力与实际决策应用之间存在明显差距。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 执行摘要与关键洞察：提炼报告核心发现，包括智能制造采用率、AI 应用优先级、劳动力影响和网络安全趋势，帮助读者快速把握全局。
- 智能制造的现状分析：详细展示全球制造商在智能制造领域的投资热点、技术部署状况以及面临的内部和外部障碍，并提供分地区、分行业的差异视角。
- 人工智能作用演变的深度解读：分析 AI 从预测性维护向质量控制、网络安全、过程优化等多场景扩展的路径，以及生成式 AI 和因果关系 AI 的投资回报表现。
- 人才与劳动力转型专题：探讨智能制造对技能需求、招聘标准和员工再培训的影响，以及企业如何通过人机协作提升生产力。
- 网络安全风险与应对策略：深入分析制造业面临的勒索软件威胁、IT/OT 安全架构的重要性，以及企业如何利用 AI 强化网络防护。
- 质量管理与可持续发展：阐述 AI 在质量保障中的核心作用，以及生产效率、产品质量、能源管理在可持续发展战略中的权重变化。
- 未来发展展望与战略建议：包含到 2027 年的技术趋势预测，以及数字化转型的 8 个具体步骤和行动路线图，指导企业从评估到规模化实施。
- 完整的调查人口统计数据：覆盖 17 个国家/地区的受访者分布、行业构成、企业规模、受访者角色等详细信息，便于对照自身情况。
- 智能制造术语表：提供 ERP、MES、APM、人工智能、生成式 AI、因果关系 AI 等关键术语的规范定义，降低理解门槛。
- 行动计划与实践框架：帮助企业识别最大需求、确定优先用例、规划 OT/IT 架构，并通过 MVP 快速实现价值拓展。
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