20260813-海通国际-AI_系列报告_AI在工业的应用_5页_713kb

中国工业AI应用总结

核心内容

中国工业AI正在从技术验证阶段迈向规模化应用阶段，政策与市场双重驱动下，AI技术逐步渗透至制造业的多个核心环节。根据工信部数据，截至2025年，中国规上制造业企业AI技术应用普及率已超过30%，较2023年显著提升。AI在研发设计、生产制造、供应链管理及企业运营等环节的全面渗透，标志着工业AI进入新的发展阶段。

主要观点

1. 工业AI的规模化应用趋势

• AI已从早期的机器视觉、自动化控制等单点应用，向流程级智能化演进。
• 当前主要应用于新能源汽车、电子制造、半导体、能源装备等行业。
• 国产大模型的快速发展，降低了工业AI应用成本，推动其在制造、能源、交通等垂直行业渗透。

2. 工业AI的落地不均衡

• 企业规模影响AI采用率：大企业采用率15.5%，中型企业9.1%，小企业5.4%。
• 行业基础决定落地速度：设备制造业AI投入比例最高（13.5%），采矿业和化工业则低于7%。
• 自动化程度高的行业更容易实现AI落地，而安全要求高、工况复杂的行业进展缓慢。

3. 工业AI与工业软件的融合

• 工业软件过去以“流程电子化”为核心，AI的介入改变了其交付物和成本结构。
• 工业软件与AI的结合呈现“功能增强→数据资产化→自主运营”三阶段演进。
• 工业软件厂商掌握客户绑定、私有数据、工作流逻辑三大核心优势，通用大模型难以绕过。

4. 商业模式重构路径

• 收费模式从“席位订阅”向“按结果计费”迁移，最终可能演变为“价值分成”。
• 软件厂商通过将数据转化为模型可用的知识资产，提升自身竞争力。
• 未来工业AI将从辅助工具发展为参与生产决策和流程优化的智能化系统。

关键信息

政策支持

• 2025年以来，“人工智能+制造”政策密集落地，涵盖行业专项、年度执行、数据模型场景等多个层面。
• 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国务院，2025-08-27）明确提出推进工业全要素智能化。
• 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（工信部等八部门，2026-01-09）强调发展行业大模型、专用小模型、工业智能体和制造业AI应用场景。

技术演进

• 工业AI正从“单点智能化”向“流程级智能化”演进，推动制造业向“自主决策型生产体系”升级。
• AI Agent技术的成熟将加速工业AI的自主运营阶段发展。

行业应用

• 汽车制造：AI应用于自动驾驶算法、智能座舱、质量检测、供应链管理。
• 电子制造：AI视觉检测和良率优化显著提升生产效率和产品一致性。
• 设备制造业：自动化程度高，AI更容易嵌入流程。
• 采矿、化工：现场环境复杂、安全要求高，AI落地难度较大。

风险提示

1. 商业化落地不及预期：工业场景复杂、安全要求高，若企业数字化基础或AI投入意愿不足，推广速度可能低于预期。
2. 数据价值释放不及预期：工业AI依赖高质量数据，但部分企业仍存在数据孤岛、标准不统一等问题。
3. 技术迭代与竞争加剧：大模型及智能体技术快速迭代，可能加剧市场竞争。
4. AI安全与合规风险：AI向生产决策与控制环节渗透，对模型可靠性、数据安全及系统稳定性要求更高。
5. 相关公司估值波动风险：行业受技术、政策、市场情绪等因素影响，估值可能面临较大波动。

未来增长空间

未来3-5年，工业AI增长空间主要集中在以下几个领域：

• 工业软件：通过AI增强功能，推动软件从“工具”向“结果”转变。
• 智能制造解决方案：提供端到端的AI应用方案，提升生产效率和灵活性。
• 机器人：AI赋能机器人，实现更智能、更自主的生产操作。
• AI基础设施：包括算力、数据平台、模型池等，为工业AI提供底层支撑。

结语

中国工业AI正处于快速渗透阶段，政策与技术双轮驱动下，其应用范围和深度持续拓展。尽管面临落地不均衡、数据治理、安全合规等挑战，但随着AI技术成熟和行业应用深化，工业AI有望成为推动制造业智能化升级的核心力量。