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国内工业企业部署 AI 相关系统的比例快速提升，从 2024 年不足一成，增长到 2025 年接近半数。同时多环节同步落地工业 AI 的企业占比也实现数倍提升。工业 AI 正在走出零星试点，向着企业全业务链路渗透。36 氪研究院发布这份报告，重点以流程工业作为观察样本，分析市场规模、产业架构、落地阻碍以及未来演进方向。

报告界定工业 AI 的内涵，指代 AI 技术落地制造、能源采矿等垂直产业。对比通用 AI，工业 AI 更加看重物理闭环运行、生产安全可靠、机理知识和数据相互融合。测算数据显示，2026 年国内工业 AI 市场规模约 1163 亿元，预计 2030 年达到 3034 亿元，整体复合增速保持 25% 左右，行业增长回归理性务实状态。流程工业生产连续运行，工况强耦合，十分适合用来检验工业 AI 真实价值。

报告总结四大落地阻碍。第一，高质量工业数据集稀缺，系统之间数据孤岛普遍存在。第二，模型可解释能力不足，复杂工况场景适配效果有限。第三，前期软硬件投入大，项目回报周期偏长。第四，企业内部认知存在差距，兼具工业业务和 AI 能力的复合型人才供给不足。想要化解这些难题，需要高质量数据体系、机理数据融合模型、可控工程实施路径、人才认知建设、场景闭环验证五大要素协同发力。

报告搭建三层产业图谱，分为底层软硬件基础层、中间技术平台层、上层业务应用层。报告以中控技术作为典型样本，企业立足流程工业多年积累，坚持机理加数据双轮驱动路线，自研时间序列大模型与控制系统，在氯碱、石化行业落地自主运行工厂项目，同时发起工业 AI 数据联盟，推动行业数据资源共建共享。报告也梳理国内工业 AI 标准体系，覆盖大模型架构、技术要求、智能体参考框架等内容。

报告预判两大发展主线。第一条主线是模数共振的深化落地。大模型训练倒逼企业完成碎片化生产数据标准化治理，把工业领域经验沉淀为代码化知识，降低模型幻觉风险。现场生产真实数据持续回流，完成模型迭代调优，推动 AI 从给出辅助建议，走向参与部分自主执行，传统自动化工厂逐步向智能体工厂演进。第二条主线是物理 AI 赋能硬件装备，巡检机器人、控制阀、工业母机这类硬件，从单纯接收指令执行动作，进化成具备独立判断能力的智能单元。自主运行工厂会成为未来重要发展方向。

报告提示，模型适配不足、数据孤岛、标准建设滞后、人才缺口，都属于产业升级过程中阶段性问题。随着生态持续完善，工业 AI 会迎来更加有序的规模化普及。这份报告面向制造企业 IT 负责人、服务商、产业投资人，还原工业 AI 从概念走向生产现场的完整路径。

报告来源：36 氪研究院