工业 AI 应用场景多样，不同环节难易程度各异
思瀚产业研究院    2025-10-11

工业 AI 已经进入广泛普及阶段。工业 AI 是 AI 技术在工业领域的应用，它通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进的计算智能方法，实现对工业生产过程的优化和智能化，最终帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，实现数字化转型。

工业大模型发展正从初步兴起走向广泛探索阶段，越来越多的工业企业开始布局使用工业 AI 技术。

在各领域应用以点状为主，在向由点连线方向深化和拓展。供应商当前来自大模型收入还不高，但普遍计划加强投入，押注未来。部分供应商已经找到一些高价值场景，在走向单点复制。

工业 AI 市场规模可达万亿。工业 AI 发展潜力巨大。工业场景具有规模化特征，AI 的微小改进（如 1%的能耗降低或良率提升）可在海量生产中产生指数级收益。根据世界银行数据，工业占全球 GDP的 28%，约为 29 万亿美元（2023 年为例）。

在此基础上，AI 渗透率每提升 1%，预计带来 3000 亿美元经济增量（BCG 测算）。相较于消费互联网的流量变现模式，工业 AI 创造的是全要素生产率的提升，这种价值创造具备更强的可持续性和抗周期能力。以钢铁行业为例，企业通过 AI 技术降低能耗提升效率后，若炼钢降低吨钢成本 10元，千万吨级钢厂可年省过亿，这就是行业的规模化特征。

2030 年全球工业 AI 市场规模可达 1539 亿美元。根据《2025-2030 年工业人工智能市场报告》数据，2024 年全球工业人工智能市场规模达到 436 亿美元，预计将以 23%的复合年增长率增长，到 2030 年达到 1539 亿美元。尽管当前工业人工智能支出仅占营收的 0.1%，但如今大多数制造商已制定由首席执行官（CEO）主导的人工智能战略，同时多个工业人工智能重点领域逐渐显现：工业数据管理/架构、面向质量与检测的人工智能、边缘人工智能、工业辅助系统、员工培训与技能提升，以及智能体人工智能（agentic AI）的初步试验。

工业 AI 发展需要循序渐进，有诸多痛点需要解决。工业 AI 落地推进难度较大，需要循序渐进，工业 AI 落地有以下几点难点需要解决：工业数据的封闭性强，共享程度低，通常处于相对保密的状态。与训练商业大模型的公开数据集不同，工业数据往往承载着企业核心的生产运营机密和知识产权，并涉及复杂的合规性问题。这使得数据在企业间共享困难重重。

工业算法具备独特性。工业数据在时序性、低信噪比、多尺度等方面的独特性，却决定了工业 AI 的算法必须与行业知识深度融合，否则就难以挖掘出工业数据的内在联系和潜在价值。

场景适配问题。工业领域受到生产设备、物料流动、人员技能、环境等因素的影响较大，很难通过大模型或智能体解决所有问题，需要选择什么样的场景落地智能体。

安全试错问题。工业生产容不得“试大错”。流程型工厂（如化工企业）24 小时不停机，一旦模型出错，可能导致停产、安全事故；离散型工厂（如非标设备企业）的生产线调整成本高，验证一次就要停工几小时。但现在 AI 大模型缺一套“系统可靠的评测机制”，让企业不敢轻易落地。

工业软件可以分为研发设计、生产制造、运维和经营管理类，工业 AI 也是从这些角度逐步渗透。

研发设计：

需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与迭代方向。

优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前完成。

自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习算法和大量代码数据训练模型，通过分析代码的结构和模式，并根据开发者的需求，自动生成函数、类、模块等代码，甚至优化现有代码，从而帮助开发者加速代码生成，减少错误。

优化产品结构与应用模拟：通过形态识别技术，将产品外形及特征转化为数据，辅助设计师不断优化迭代。利用收集到数据构建数字孪生产品模型，模拟产品的各种实际应用场景。

设备管理：利用机器学习算法，对部署在设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的故障或发现故障甚至给出修复建议。

质量管理：利用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处理，基于图像分割等深度学习模型，高效且较为准确地检出缺陷，为传统的视觉检测技术赋予高度智能化。质量检测也是目前 AI 技术在工业领域落地应用较多、较为成功的一个方向。

智能生产管理：

在生产计划和排程方面，AI 算法可以优化生产计划和排程，最大程度地减少产线空闲时间，提高产品交付准时率。

在生产资源分配方面，通过深度学习和大数据分析，AI 系统能够根据实时数据预测生产任务，自动调整生产参数，并合理地分配人力、设备、物料等生产资源，提高资源利用率，确保生产线始终保持在最佳工作状态，提高生产效率。

在生产过程监控和优化方面，AI 算法通过分析生产线上的各种运行状态反馈数据和工艺参数，能够预测及发现潜在问题，并自动调整参数，优化产线运行状态。

生产安全管理：通过智能视频分析技术分析从生产现场采集的视频，进行行为识别与违规监测，如自动识别生产线上的工人是否穿了防护服、佩戴安全帽，是否进入违禁区等，并立即给出违规报警。

具体到不同工业软件上，AI 会赋能强化不同工业软件的能力。

AI+CAD，AI 可以辅助 CAD 分析和增强设计与制造工作流并实现自动化。例如，全球 CAD 巨头 Autodesk 推出的 Autodesk AI 可以实现借助 AI 实现标记辅助，机器学习预测建模，自动生成工程图等功能，大幅提升工作效率。

在 2025 年 2 月的 3DExperience World 大会上，达索系统正式发布了其最新的人工智能工具—AURA。AURA 的应用场景广泛且多样化。例如，在生成机械装配方面，无需繁琐的手动操作，它就可以通过几个简单的问题快速创建完整的装配模型。演示显示，AURA 能够通过简单的对话交互，在几分钟内完成传统方法需要数小时才能完成的装配任务。

在设计过程中，用户可以直接在模型上绘制草图，而 AURA 会利用生成式技术自动约束每一条线条，从而节省时间并提高效率。AI+MES。AI 与 MES/MOM 的融合并非简单的功能叠加，而是涉及数据、模型、系统架构和应用逻辑的深度重构。

自然语言交互：这是生成式 AI 最直观的变革。车间操作员、工程师和管理人员不再需要通过复杂的菜单和表单与系统交互，而是可以直接使用自然语言进行查询、下达指令或请求帮助。

自动化流程生成与优化：生成式 AI 能够“创造”内容的能力，在生产流程设计上潜力巨大。例如，工程师可以输入新产品的设计要求和约束条件（如材料、成本、产能），生成式 AI 可以自动生成推荐的工艺路线、工序步骤和 SOP（标准作业程序）草案。

智能报告与知识生成：生成式 AI 可以自动分析数据，并生成结构化、多维度的分析报告。例如，自动生成每日、每周的生产总结报告，内容包括关键 KPI 分析、异常事件回顾、改进建议等。

代码与应用生成：传统 MES 系统因其复杂性和刚性，常被诟病为上系统容易，改系统难。生成式 AI 的代码生成能力，正在改变这一现状。它可以与低代码/无代码平台深度融合，允许业务人员或现场工程师通过自然语言描述需求。

全球工业信息化巨头霍尼韦尔推出了 Experion®现场过程知识系统（PKS）及其“现场助手”人工智能软件，为所有与现场相关的任务提供了一个统一的操作界面。

霍尼韦尔 Experion®现场过程知识系统（PKS）是业界领先的一款分布式控制系统，现已集成了包括预测性建议、推荐和故障排除在内的全面运营支持功能。该系统能访问带人工智能辅助功能的 Experion® 运营助手来帮助改善生产，并维持卓越的系统运行水平。

AI+智能运维。AI 能够降低设备故障率，能够实时监测设备的运行状态，提前识别潜在的故障风险，并及时发出预警。企业可以根据预警信息提前进行维修或更换零部件，将故障消除在萌芽状态，从而显著降低设备的故障率。减少维修成本。

传统的事后维修需要支付高额的紧急维修费用，包括维修人员的加班费用、零部件的紧急采购费用等。而定期维护也会产生不必要的维护成本。AI 预测性维修可以实现精准维修，只在设备真正需要维修的时候进行维修，避免了不必要的维护和紧急维修，从而大幅降低维修成本。据统计，采用 AI 预测性维修的企业，维修成本可降低 30%-50%。

西门子推出 Siemens Predictive Analytics (SiePA) Lite。该产品是为用户打造的“轻量版”AI 预测性分析应用，结合行业机理经验与人工智能技术，Lite 为多种常见设备类型打造设备类型模板以及预训练的常见故障诊断数据模型，帮助用户轻松上手人工智能应用。

在三大类工业软件中，运营管理类工业软件场景最为通用，在销售预测、供应链规划、财务分析等场景都有应用，是当前 AI 应用最为广泛的一类；生产制造类工业软件则有最为丰富的场景，各细分行业头部制造企业都在广泛的场景中快速试错，迭代 AI能力和应用场景；设计研发类工业软件由于门槛较高，当前场景相对较为稀缺，但随着后续基础大模型多模态能力的提升，其生成式能力在设计研发领域的优势会逐渐释放，研发领域 AI 应用的场景和深度都会持续提升。