2025年中國工業(yè)AI發(fā)展洞察與展望研究報告報告摘要：2025年是中國工業(yè)AI從“試點探索”邁向“規(guī)模落地”的關鍵轉折年。本報告基于全國47.5%工業(yè)企業(yè)的AI應用實踐數(shù)據(jù)，以“數(shù)字員工賦能產(chǎn)業(yè)升級”為核心主線，系統(tǒng)剖析中國工業(yè)AI的發(fā)展現(xiàn)狀、核心動力與應用價值。報告顯示，當前中國工業(yè)AI市場規(guī)模已突破5000億元，成為全球最大的工業(yè)AI應用市場，工業(yè)智能體、行業(yè)大模型等核心技術已在鋼鐵、化工、汽車等12個重點行業(yè)實現(xiàn)規(guī)?；渴?，推動生產(chǎn)效率平均提升20%，次品率平均下降65%。報告從技術突破、政策支持、產(chǎn)業(yè)生態(tài)三個維度解析發(fā)展動力，通過六大典型行業(yè)的實戰(zhàn)案例量化AI應用價值，并預判2026-2028年“全鏈智能、綠色協(xié)同、人機融合”三大發(fā)展趨勢，最終提出面向企業(yè)、政府與行業(yè)的三維發(fā)展建議，為工業(yè)AI的深度落地提供決策參考。一、引言：工業(yè)AI進入“實戰(zhàn)落地”新紀元1.1研究背景與意義當前全球制造業(yè)正經(jīng)歷“智能重構”浪潮，工業(yè)AI作為新一代信息技術與制造業(yè)深度融合的核心載體，已從“技術概念”轉變?yōu)轵寗赢a(chǎn)業(yè)提質增效的“核心生產(chǎn)力”。中國作為全球制造業(yè)第一大國，2024年工業(yè)增加值突破40萬億元，占GDP比重達32.5%，但傳統(tǒng)工業(yè)面臨“效率瓶頸、成本高企、安全風險”等痛點。工業(yè)AI通過對生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)感知、智能決策與精準執(zhí)行，成為破解工業(yè)發(fā)展難題的關鍵路徑。2025年，在政策引導與技術突破的雙重驅動下，中國工業(yè)AI迎來爆發(fā)式增長，47.5%的工業(yè)企業(yè)已部署AI大模型或智能體，較2024年的9.6%實現(xiàn)跨越式提升。在此背景下，系統(tǒng)梳理工業(yè)AI的發(fā)展現(xiàn)狀、量化應用價值、預判未來趨勢，對推動制造業(yè)向“智能化、綠色化、高效化”轉型具有重要的現(xiàn)實意義。1.2研究范圍與方法本報告研究范圍涵蓋工業(yè)AI的核心技術（工業(yè)智能體、行業(yè)大模型、機器視覺等）、重點應用領域（鋼鐵、化工、汽車、紡織等）及產(chǎn)業(yè)生態(tài)（政策、企業(yè)、資本）。研究方法采用“數(shù)據(jù)支撐+案例實證+趨勢推演”相結合的方式：數(shù)據(jù)層面整合工信部、行業(yè)協(xié)會及頭部企業(yè)2025年最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)；案例層面選取寶鋼、萬華化學等10家標桿企業(yè)的實戰(zhàn)案例；趨勢層面結合技術發(fā)展規(guī)律與政策導向，構建工業(yè)AI發(fā)展預測模型。1.3核心概念界定本報告所指“工業(yè)AI”，是面向工業(yè)生產(chǎn)全流程，融合大語言模型、深度學習、機器視覺等技術，具備“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)能力的智能系統(tǒng)，其核心形態(tài)表現(xiàn)為“工業(yè)智能體”與“行業(yè)大模型”。與傳統(tǒng)工業(yè)自動化不同，工業(yè)AI能夠模擬人類專家經(jīng)驗，自主處理復雜生產(chǎn)場景中的不確定性問題，實現(xiàn)從“被動執(zhí)行”到“主動優(yōu)化”的升級。二、2025年中國工業(yè)AI發(fā)展現(xiàn)狀：規(guī)模與質量雙突破2.1市場規(guī)模：全球領跑，進入千億級增長通道2025年中國工業(yè)AI市場呈現(xiàn)“爆發(fā)式增長”態(tài)勢，市場規(guī)模達到5000億元，同比增長85%，占全球工業(yè)AI市場的42%，成為全球最大的工業(yè)AI應用市場。從市場結構來看，AI應用解決方案占比最高，達63%（3150億元），涵蓋智能質檢、預測性維護等場景；AI基礎設施（芯片、邊緣計算設備）占比22%（1100億元）；AI平臺服務（工業(yè)云、數(shù)據(jù)標注）占比15%（750億元）。從行業(yè)需求來看，高耗能工業(yè)（鋼鐵、化工）與離散制造業(yè)（汽車、電子）是主要需求方，分別占市場規(guī)模的28%和32%。這兩類行業(yè)生產(chǎn)流程復雜、數(shù)據(jù)積累充足，AI應用的投入產(chǎn)出比最高，例如鋼鐵行業(yè)AI改造的平均投資回收期僅為14個月，汽車行業(yè)則為18個月。2.2應用滲透：從單點試點到規(guī)模覆蓋2025年中國工業(yè)AI應用呈現(xiàn)“廣度拓展、深度提升”的特征。從應用廣度來看，AI已滲透至工業(yè)生產(chǎn)的“研發(fā)設計-生產(chǎn)制造-倉儲物流-售后服務”全價值鏈，其中生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)應用最為成熟，滲透率達58%；從應用深度來看，AI從“單一任務處理”（如缺陷檢測）向“全流程管控”（如訂單到交付的智能調度）升級，41%的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)已實現(xiàn)AI對核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)的全覆蓋。區(qū)域滲透方面，長三角、珠三角地區(qū)引領發(fā)展，工業(yè)AI企業(yè)數(shù)量占全國的65%，應用滲透率分別達62%和59%；中西部地區(qū)加速追趕，成渝、中部城市群通過“東數(shù)西算”工程承接AI算力資源，應用滲透率較2024年提升23個百分點，主要集中在能源、礦山等特色產(chǎn)業(yè)。2.3技術發(fā)展：工業(yè)智能體成為核心形態(tài)2025年中國工業(yè)AI技術突破的核心標志是“工業(yè)智能體”的成熟應用，其融合大語言模型與行業(yè)知識圖譜，具備三大核心能力：感知能力（通過工業(yè)相機、傳感器實時采集多模態(tài)數(shù)據(jù)）、決策能力（基于海量數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)）、執(zhí)行能力（直接控制生產(chǎn)設備完成操作）。目前主流工業(yè)智能體的響應延遲低于0.5秒，決策準確率超過99.2%，已能替代5年以上經(jīng)驗的技術工人完成復雜任務。關鍵技術支撐方面，機器視覺技術實現(xiàn)新突破，缺陷檢測誤差率低至3%，可識別0.1毫米級的微小瑕疵；工業(yè)基礎模型加速研發(fā)，西門子、百度等企業(yè)推出的模型能自動解析工程圖紙、傳感器數(shù)據(jù)，提供精準的工藝優(yōu)化建議；邊緣計算與云端協(xié)同架構普及，90%的工業(yè)AI應用采用“邊緣端實時處理+云端模型迭代”模式，解決了生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時性與安全性的矛盾。2.4產(chǎn)業(yè)生態(tài)：多元主體協(xié)同發(fā)展當前中國工業(yè)AI已形成“科技巨頭引領、垂直企業(yè)深耕、科研機構支撐”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。科技巨頭（華為、百度、阿里）憑借算力與算法優(yōu)勢，提供工業(yè)云平臺與通用AI能力，例如華為云鼎平臺已接入120萬套工業(yè)設備；垂直領域龍頭企業(yè)（中控技術、寶信軟件）聚焦行業(yè)痛點，開發(fā)專用AI解決方案，中控技術的“i-EPIC”系統(tǒng)已服務300余家化工企業(yè)；科研機構（中科院自動化所、清華大學）在基礎算法、工業(yè)知識圖譜領域持續(xù)突破，2025年發(fā)表的工業(yè)AI相關論文數(shù)量占全球的38%。資本層面，2025年工業(yè)AI領域融資額達890億元，同比增長46%，投資焦點從通用技術轉向行業(yè)應用，其中化工、汽車領域的AI項目融資占比超50%，反映出資本對“技術落地價值”的關注提升。三、核心驅動：政策、技術與市場的三重賦能3.1政策引導：明確“工業(yè)智能體”發(fā)展主線2025年國家層面持續(xù)強化對工業(yè)AI的政策支持，形成“頂層設計-專項扶持-標準規(guī)范”的完整政策體系。工信部發(fā)布《工業(yè)智能體發(fā)展行動計劃（2025至2028年）》，明確以工業(yè)智能體為抓手，推動AI在工業(yè)領域的深度應用，并提出2028年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)AI應用滲透率達70%的目標；財政部設立工業(yè)AI專項基金，對符合條件的企業(yè)AI改造項目給予20%的資金補貼，寶鋼、萬華化學等企業(yè)的AI項目均獲得該基金支持。地方政府積極響應，長三角地區(qū)推出“工業(yè)AI伙伴計劃”，推動科技巨頭與制造企業(yè)結對合作；廣東省實施“AI+制造業(yè)”專項行動，對通過AI改造實現(xiàn)能耗下降10%以上的企業(yè)給予稅收優(yōu)惠；中西部地區(qū)將工業(yè)AI納入“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展專項資金”支持范圍，重點扶持能源、礦山等特色產(chǎn)業(yè)的AI應用。標準規(guī)范方面，全國工業(yè)AI標準化技術委員會于2025年發(fā)布《工業(yè)智能體技術要求》《工業(yè)AI數(shù)據(jù)安全規(guī)范》等12項標準，解決了此前AI應用“無標可依”的問題，推動行業(yè)規(guī)范化發(fā)展。3.2技術迭代：大模型與工業(yè)場景深度融合大語言模型的“行業(yè)化落地”是2025年工業(yè)AI技術突破的核心動力。與通用大模型不同，工業(yè)大模型通過注入行業(yè)知識、訓練生產(chǎn)數(shù)據(jù)，具備了理解工業(yè)場景、處理專業(yè)問題的能力。例如百度鋼鐵大模型通過訓練10萬爐鋼水的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，能精準判斷爐溫與碳含量；阿里焊裝大模型基于500萬組焊點數(shù)據(jù)，可優(yōu)化焊接參數(shù)并預測缺陷。算力基礎設施的完善為技術迭代提供支撐。2025年全國工業(yè)AI算力中心達32個，總算力規(guī)模突破100EFLOPS，較2024年增長60%，其中“東數(shù)西算”工程的西部算力樞紐承接了40%的工業(yè)AI訓練任務，有效降低了企業(yè)算力成本。同時，國產(chǎn)工業(yè)AI芯片實現(xiàn)突破，華為昇騰610B、寒武紀思元590芯片的性能達到國際先進水平，在工業(yè)場景的適配率超過75%，擺脫了對進口芯片的依賴。3.3市場需求：降本增效倒逼AI落地傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)“降本增效、提質減存”的迫切需求，成為工業(yè)AI規(guī)模落地的核心拉力。2025年制造業(yè)原材料價格同比上漲8.2%，人工成本同比上漲12%，而工業(yè)AI的應用可實現(xiàn)“成本下降、效率提升、風險降低”的三重價值：成本方面，AI應用企業(yè)的生產(chǎn)原料損耗平均下降15%，人工成本平均下降30%；效率方面，生產(chǎn)周期平均縮短20%，設備利用率平均提升25%；風險方面，安全事故發(fā)生率平均下降60%，非正常停車次數(shù)平均下降42%。市場競爭的加劇也推動企業(yè)加速AI轉型。在汽車、電子等競爭激烈的行業(yè)，AI應用成為企業(yè)差異化競爭的關鍵，例如上汽大眾通過AI優(yōu)化焊裝工藝，單車制造成本下降80元，在價格戰(zhàn)中保持競爭優(yōu)勢；桐昆集團借助AI質檢，產(chǎn)品合格率提升至99.7%，增強了對下游客戶的吸引力。四、典型應用場景：AI在工業(yè)領域的實戰(zhàn)價值2025年工業(yè)AI已在多個行業(yè)實現(xiàn)“可量化、可復制”的應用價值，以下六大典型場景集中體現(xiàn)了AI對傳統(tǒng)工業(yè)的重構作用，其經(jīng)驗可為其他行業(yè)提供參考。4.1鋼鐵冶煉：從“經(jīng)驗煉鋼”到“AI煉鋼”鋼鐵行業(yè)是工業(yè)AI應用的標桿領域，百度開發(fā)的“鋼鐵智能體”已在寶鋼湛江基地等20余家鋼鐵企業(yè)落地。傳統(tǒng)煉鋼依賴看火工的經(jīng)驗判斷爐溫與碳含量，誤差較大且易受人為因素影響；AI煉鋼通過爐口火焰攝像頭實時采集圖像，在0.3秒內完成爐溫、碳含量的精準判斷，自動計算廢鋼與鐵水的最優(yōu)加料量，誤差小于0.5%。實戰(zhàn)數(shù)據(jù)顯示，寶鋼湛江基地300噸轉爐應用AI智能體后，噸鋼成本下降32元，年化效益達1.4億元；鋼水成分合格率從97%提升至99.8%，減少了廢品損失。此外，AI還實現(xiàn)了煉鋼過程的能耗優(yōu)化，噸鋼煤耗下降5%，助力鋼鐵行業(yè)綠色轉型。4.2化工制造：從“人工值守”到“黑燈運行”化工行業(yè)生產(chǎn)流程復雜、安全風險高，中控技術的“i-EPIC”工業(yè)智能體已在萬華化學、恒力石化等企業(yè)規(guī)?；瘧?。該系統(tǒng)通過接入生產(chǎn)裝置的2.3萬個傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對溫度、壓力、液位等參數(shù)的實時監(jiān)控，提前30分鐘預警“催化劑失活”“塔壓異?！钡裙收希⒆詣咏o出處置方案。萬華化學寧波MDI裝置應用后，非正常停車次數(shù)下降42%，單套裝置一年多產(chǎn)3.2億元；夜班值守人員從6人減少至2人，實現(xiàn)了部分環(huán)節(jié)的“黑燈運行”。在安全管理方面，AI通過模擬事故場景優(yōu)化應急處置流程，使安全事故響應時間從15分鐘縮短至3分鐘，大幅降低了事故損失。4.3汽車制造：從“人工質檢”到“全流程智能管控”汽車制造業(yè)的AI應用已覆蓋焊裝、涂裝、總裝全流程，阿里焊裝工藝大模型在上汽大眾嘉定MEB工廠的應用極具代表性。傳統(tǒng)焊裝工藝依賴工程師通過大量DOE試驗優(yōu)化參數(shù)，耗時費力且易出現(xiàn)缺陷；AI模型通過分析500萬組焊點數(shù)據(jù)，15秒內即可給出最優(yōu)焊接參數(shù)，并生成焊點缺陷熱力圖。應用效果顯示，該工廠的焊點缺陷率下降92%，返工工位從12個減少至6個，單車制造成本下降80元；工程師可通過自然語言與AI交互，獲取工藝優(yōu)化建議，工作效率提升40%。在總裝環(huán)節(jié)，機器視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對零部件裝配的實時檢測，誤判率低于0.5%，優(yōu)于人工操作的3%。4.4紡織制造：從“事后質檢”到“邊織邊檢”紡織行業(yè)的“痛點”在于紗線疵點檢測難度大、效率低，中國電信“星辰紡織智能體”通過“工業(yè)相機+邊緣計算”架構，實現(xiàn)了“邊織邊檢”的革命性突破。該系統(tǒng)在織機頂端安裝4K工業(yè)相機，實時抓拍高速運轉的紗線，通過AI算法識別0.1毫米級的破洞和飛花，檢測結果實時上傳至ERP系統(tǒng)。桐昆集團嘉興紡絲-卷繞車間應用后，產(chǎn)品疵點率從3%降至0.3%，一條生產(chǎn)線節(jié)省6名質檢工，年省人工費180萬元；下游客戶可通過掃碼查看布面質檢報告，提升了供應鏈信任度。此外，AI還能分析疵點數(shù)據(jù)，反向優(yōu)化紡紗工藝，使紗線質量提升12%。4.5能源電力：從“定期維護”到“預測性維護”能源電力行業(yè)的AI應用聚焦于設備維護與效率提升，華為云鼎風電智能體在國家電網(wǎng)山東半島海上風電場的應用成效顯著。海上風電設備處于惡劣環(huán)境中，傳統(tǒng)定期維護模式易出現(xiàn)“過度維護”或“維護不足”的問題，導致設備故障停機時間長。AI智能體通過無人機巡檢、塔筒傳感器數(shù)據(jù)采集，結合氣象數(shù)據(jù)預測設備健康狀態(tài)，實現(xiàn)“預測性維護”。應用后，風電場故障停機時間下降38%，發(fā)電量上升4.1%，一年多發(fā)1.2億度電；設備維護成本下降25%，避免了不必要的維護支出。在光伏領域，AI通過優(yōu)化光伏板清潔周期與角度，使光伏發(fā)電效率提升5%-8%。4.6礦山開采：從“人工作業(yè)”到“無人化開采”礦山行業(yè)的安全風險與作業(yè)強度高，中信重工與曠視聯(lián)合開發(fā)的井下AI鉆機系統(tǒng)，實現(xiàn)了礦山開采的“無人化”轉型。該系統(tǒng)通過分析巖層地震波數(shù)據(jù)與巖渣粒形，自動調整鉆機的推進速度和轉速，避免鉆桿折斷；井下操作手撤至地面“駕駛艙”，1人可同時監(jiān)控3臺鉆機。紫金礦業(yè)黑龍江多寶山銅礦應用后，鉆桿折斷率下降60%，每月少停產(chǎn)2個班，一年多采1800噸銅金屬；井下作業(yè)面實現(xiàn)“無人化”，消除了高溫、坍塌等安全風險，安全事故發(fā)生率降至零。AI還能優(yōu)化開采方案，使礦石回采率提升3%，資源利用率顯著提高。五、挑戰(zhàn)與瓶頸：工業(yè)AI落地的現(xiàn)實阻礙盡管2025年中國工業(yè)AI發(fā)展迅猛，但在規(guī)?；涞剡^程中仍面臨“數(shù)據(jù)壁壘、人才短缺、成本高企”等現(xiàn)實挑戰(zhàn)，這些問題成為制約工業(yè)AI向中小微企業(yè)滲透的關鍵瓶頸。5.1數(shù)據(jù)壁壘：“孤島化”與“標準化”難題數(shù)據(jù)是工業(yè)AI的核心“燃料”，但當前工業(yè)數(shù)據(jù)存在兩大問題：一是“數(shù)據(jù)孤島”嚴重，70%的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，且不對外開放，導致AI模型訓練的數(shù)據(jù)量不足；二是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，不同企業(yè)、不同設備的數(shù)據(jù)格式差異大，數(shù)據(jù)清洗與標注成本高，占AI項目總成本的40%以上。例如某機械制造企業(yè)的設備來自10余個品牌，數(shù)據(jù)接口不兼容，僅數(shù)據(jù)整合就耗時3個月。5.2人才短缺：復合型人才供給不足工業(yè)AI需要“既懂工業(yè)工藝，又懂AI技術”的復合型人才，但當前這類人才供給嚴重不足。據(jù)工信部統(tǒng)計，2025年工業(yè)AI復合型人才缺口達80萬人，其中化工、汽車等行業(yè)缺口最大。高校相關專業(yè)培養(yǎng)滯后，傳統(tǒng)工業(yè)人才的AI技能提升緩慢，企業(yè)需花費大量成本進行內部培訓，例如某汽車企業(yè)為培養(yǎng)10名AI工藝工程師，投入培訓費用超500萬元。5.3成本高企：中小微企業(yè)投入能力有限工業(yè)AI項目前期投入較高，一套完整的AI解決方案（含硬件改造、軟件部署、模型訓練）平均成本達300萬元，對中小微企業(yè)形成門檻。盡管AI應用的長期收益顯著，但中小微企業(yè)資金周轉壓力大，對投資回收期敏感，導致其AI應用滲透率僅為18%，遠低于規(guī)模以上企業(yè)的47.5%。此外，AI模型的后續(xù)迭代與維護成本也較高，進一步降低了中小微企業(yè)的投入意愿。5.4信任危機：AI決策的“可解釋性”不足工業(yè)生產(chǎn)涉及安全與質量，企業(yè)對AI決策的“可解釋性”要求高，但當前多數(shù)工業(yè)AI模型屬于“黑箱模型”，無法清晰解釋決策依據(jù)，導致部分企業(yè)對AI應用持謹慎態(tài)度。例如某化工企業(yè)擔心AI給出的工藝調整建議缺乏科學依據(jù)，僅將AI作為輔助參考，未完全放權，影響了AI價值的充分發(fā)揮。六、2026至2028年發(fā)展展望：全鏈智能與價值重構基于技術發(fā)展規(guī)律與市場需求變化，2026至2028年中國工業(yè)AI將進入“全鏈智能、綠色協(xié)同、人機融合”的新階段，工業(yè)AI的應用范圍將進一步擴大，價值將從“降本增效”向“創(chuàng)新驅動”升級。6.1發(fā)展趨勢一：從“單點智能”到“全鏈智能”未來三年，工業(yè)AI將實現(xiàn)從“生產(chǎn)環(huán)節(jié)智能”向“全價值鏈智能”的延伸，覆蓋研發(fā)設計、供應鏈管理、售后服務等全流程。在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，AI將通過模擬仿真優(yōu)化產(chǎn)品結構，縮短研發(fā)周期30%以上；在供應鏈管理環(huán)節(jié)，AI將整合市場需求、庫存數(shù)據(jù)與物流信息，實現(xiàn)智能調度與精準預測；在售后服務環(huán)節(jié)，AI將通過設備運行數(shù)據(jù)預測故障，實現(xiàn)“主動服務”替代“被動響應”。預計到2028年，60%的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)將實現(xiàn)AI對全價值鏈的覆蓋，形成“數(shù)據(jù)驅動、智能協(xié)同”的新型生產(chǎn)模式。同時，跨企業(yè)的AI協(xié)同將成為趨勢，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)通過共享AI模型與數(shù)據(jù)，實現(xiàn)整體效率提升，例如汽車產(chǎn)業(yè)鏈的車企與零部件企業(yè)將共建AI質量管控平臺，降低供應鏈風險。6.2發(fā)展趨勢二：“綠色AI”推動產(chǎn)業(yè)低碳轉型在“雙碳”目標引領下，“綠色AI”將成為工業(yè)AI發(fā)展的重要方向，AI將從“節(jié)能降耗”和“清潔能源優(yōu)化”兩方面推動工業(yè)低碳轉型。在節(jié)能降耗方面，AI將通過優(yōu)化生產(chǎn)工藝、設備運行參數(shù)，實現(xiàn)工業(yè)能耗的精準管控，預計到2028年，AI將幫助工業(yè)企業(yè)平均降低能耗15%以上；在清潔能源優(yōu)化方面，AI將提升風電、光伏的發(fā)電效率與并網(wǎng)穩(wěn)定性，推動新能源在工業(yè)領域的應用比例提升至30%。政策層面，未來三年“綠色AI”將納入工業(yè)AI專項扶持范圍，對通過AI實現(xiàn)碳減排的企業(yè)給予額外補貼；技術層面，“低碳工業(yè)大模型”將加速研發(fā)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程碳足跡的實時監(jiān)測與優(yōu)化，助力企業(yè)實現(xiàn)碳達峰目標。6.3發(fā)展趨勢三：人機融合成為主流模式未來工業(yè)AI將不再是“替代人類”，而是與人類形成“優(yōu)勢互補”的融合模式。AI將承擔重復性、高風險、高精度的工作（如夜班值守、井下作業(yè)、精密檢測），人類則聚焦于創(chuàng)意設計、戰(zhàn)略決策、復雜問題解決等工作。例如在鋼鐵廠，AI負責爐溫監(jiān)控與加料控制，人類工程師則負責AI模型的優(yōu)化與新鋼種的研發(fā)。人機交互方式也將實現(xiàn)升級，自然語言交互、手勢交互等智能交互技術將普及，工程師無需掌握復雜的AI編程技能，即可通過對話向AI下達指令或獲取建議。預計到2028年，80%的工業(yè)AI應用將采用自然語言交互方式，人機協(xié)同效率將提升50%以上。6.4市場規(guī)模預測：持續(xù)高速增長基于當前發(fā)展態(tài)勢與未來趨勢，預計2026至2028年中國工業(yè)AI市場將保持40%-50%的年均增長率，2026年市場規(guī)模將突破7000億元，2027年達到1萬億元，2028年將達到1.4萬億元。其中，中小微企業(yè)的AI應用將成為增長新動力，隨著AI解決方案成本下降與政策扶持力度加大，2028年中小微企業(yè)工業(yè)AI滲透率將提升至45%，帶動市場規(guī)?？焖僭鲩L。工業(yè)AI支出方面，2028年中國工業(yè)企業(yè)AI支出將達到900億元，占企業(yè)IT支出的比例將從2025年的8%提升至15%。七、發(fā)展建議：面向企業(yè)、政府與行業(yè)的行動路徑為推動工業(yè)AI的持續(xù)健康發(fā)展，需企業(yè)、政府與行業(yè)協(xié)會協(xié)同發(fā)力，針對當前面臨的瓶頸問題，采取精準有效的措施，構建“技術創(chuàng)新、應用普及、生態(tài)完善”的工業(yè)AI發(fā)展新格局。7.1企業(yè)層面：聚焦價值落地，分階段推進AI轉型大型企業(yè)：發(fā)揮標桿引領作用，加大工業(yè)AI基礎研究與核心技術投入，構建自主可控的AI能力；推動內部數(shù)據(jù)共享，建立企業(yè)級工業(yè)AI平臺，并向產(chǎn)業(yè)鏈上下游開放，帶動中小微企業(yè)協(xié)同轉型。例如寶鋼、華為等企業(yè)可開放其AI模型與算力資源，為上下游企業(yè)提供低成本的AI