调研显示，90% 的制造商明确表示，2026 年必须通过数字化转型才能保持市场竞争力。数字化不再是企业的可选项，而是生存的基本要求。过去十一年间，智能制造从零散的试点项目，逐步升级为企业战略优先事项。
2026 年，仅有 18% 的受访者表示仍处于技术试点阶段，59% 的企业已经将智能制造工具大规模投入日常运营。企业不再验证技术的可行性，而是把精力放在如何用技术解决实际问题，如何让技术转化为实实在在的运营成果。
工业技术的投入力度也在持续加码。连续第二年，近三分之一的运营预算被专门用于工业技术升级。企业的投资方向高度集中，83% 的企业已经或计划在未来一年内投资人工智能与机器学习，74% 投向机器人领域，数字孪生与仿真、自主移动机器人等技术的投资占比也均达到 69%。
企业不再为单一用例买单，而是倾向于投资互补性技术，搭建端到端的执行体系。投资的目标也十分明确，46% 的企业希望通过技术提升产品质量，40% 致力于降低运营成本，36% 想要减小运营风险敞口。
人工智能已经完成从试点到生产的跨越。34% 的制造运营如今得到 AI 的增强，这一比例预计到 2030 年将上升至 54%。在所有智能制造特性中，48% 的制造商将 AI 与机器学习列为首要的业务成果驱动因素。
在未来五年推动业务增长的计划里，46% 的企业将 AI 与机器学习放在首位，超过了提高自动化程度和员工技能培训的优先级。AI 已经渗透到质量保障、网络安全、流程优化等核心环节，行业的关注点已经从谁在使用 AI，转向谁能负责任且可靠地扩大 AI 的应用范围。
数据的价值挖掘仍有巨大空间。尽管企业每天都在采集海量数据，但仅有 43% 的采集数据得到了有效利用。数据孤岛、数据缺乏背景关联、数据可信度不足等问题，成为制约技术规模化应用的核心瓶颈。
在企业面临的内部障碍中，38% 的受访者认为采集、理解、解释并运用数据是最大难题，这一比例高于内部预算限制和资本项目执行能力。真正的竞争优势不在于拥有多少数据，而在于能否让数据在不同系统间顺畅流动，能否将数据转化为可执行的行动。
制造业的劳动力结构正在发生深刻变革。93% 的企业预计将重塑自身的劳动力体系，这不是渐进式的调整，而是全行业的结构性转变。40% 的企业在过去一年中已经对员工完成了技能再培训。
在智能制造技术普及带来的劳动力变化中，50% 的企业选择重新利用现有员工，35% 会招聘不同技能要求的新职位，31% 继续招聘现有职位。技术没有取代人类，而是在重新定义工作内容和岗位角色。除了技术和分析能力，沟通与协作能力在岗位要求中的重要性正在不断提升。
网络安全风险随着运营互联程度的加深同步上升。46% 的受访者表示在过去十二个月内遭遇过网络安全事件。IT 系统与企业网络是最容易遭受攻击的环节，然后是 IT 与 OT 之间的集成点，成为第二大安全薄弱点。随着企业在 AI、闭环控制、高级分析和自主工作流程方面不断扩大规模，安全已经成为实现自主化运营的先决条件。没有跨 IT 和 OT 环境的安全集成基础，任何高级功能都无法安全扩展，自主系统也无法稳定运行。
技术的普及让竞争的逻辑发生了改变。如今几乎所有企业都能接触到各类智能制造技术，单一技术优势不再能支撑长期领先。企业的竞争差异化，来自技术、技能娴熟的员工队伍、创新能力、响应速度和产品质量的综合作用。在全球范围内，运用 AI 是企业应对外部风险的首要策略。不同地区的企业会根据自身情况调整优先级，但 AI 作为核心竞争力的地位，已经在全球制造业达成共识。
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