融合生态 拥抱智能：2030中国智能制造及自动化行业展望报告

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Month Year 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造 及自动化行业展望 2025年6月 伴随工业4.0的蓬勃发展和生成式AI领 域的技术颠覆，全球智能制造和工业自 动化行业变革提速。麦肯锡从自动化延 展性、自我组织、数据分析、数字化技术 栈、数字化工人、生态融合和商业模式 七个维度分析智能制造行业发展情况。 我们认为，到2030年，中国、日韩和西欧 等先进制造市场有望率先实现自动化革 命。这些市场中的领先企业，将通过多 种颠覆性技术、新业务模式、云的广泛 使用以及具备集中性和高适应性平台的 半开放生态系统，打造由高阶数据分析 和软件驱动、AI高度赋能的生产环境。 届时，高价值且可延展的自动化技术将 全面应用于端到端业务流程，智能工厂 具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不 在的高阶数据分析成为新常态，基于标 准化解决方案的半开放式平台生态应用 普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合 运营模式全面实现，大幅提升制造行业 生产效率。 中国高度重视智能制造和工业自动化 发展。国务院、工信部、发改委、科技 部等有关部门陆续出台了一系列政策鼓 励和支持行业发展。《“十四五”智能制 造发展规划》提出推进智能制造的总 体路径是：立足制造本质，紧扣智能特 征，以工艺、装备为核心，以数据为基 础，依托制造单元、车间、工厂、供应链 等载体，构建虚实融合、知识驱动、动 态优化、安全高效、绿色低碳的智能制 造系统，推动制造业实现数字化转型、 网络化协同、智能化变革。到2025年， 规模以上制造业企业大部分实现数字 化网络化，重点行业骨干企业初步应用 智能化。到2035年，规模以上制造业企 业全面普及数字化网络化，重点行业骨 干企业基本实现智能化。近两年，国产 生成式AI大模型的全面突破，更是为行 业加速发展提供了新契机。 同时，全球制造业及其供应链也面临前 所未有的风险。一方面，贸易摩擦和关 税政策急剧变化，给全球化企业依赖已 久的跨国贸易和供应链体系带来巨大不 确定性。很多高端制造企业更是处于风 口浪尖，急需重新审视自身生产制造体 系和供应链策略，加强应对外部风险的 韧性。另一方面，宏观经济增速放缓、 通货膨胀高企，多个主流经济体面临潜 在经济衰退周期，许多制造行业面临产 能过剩的行业周期，为智能制造和自动 化技术的全面推广蒙上阴影。中国作为 制造大国，更是面临国内经济结构转型 和全球产业结构重塑下加快全球布局 的双重挑战。如何利用工业自动化手段 提升生产效率和智能化程度，更好的应 对这些风险和挑战，也成为很多企业领 导人的当务之急。 在此背景下，本白皮书旨在分析关键趋 势和领先实践，为制造业企业成功实 现自动化转型提供建议和方向。首先我 们相信，受全球劳动力结构变化、颠覆 性技术突破、市场需求变化、中国市场 国产化替代加速等多重因素影响，全球 及中国智能制造和自动化行业有望在 2030年进入高增长时代。其次，“平台 化、敏捷化、智能化”三大技术趋势将 驱动行业发展，工业互联网平台、虚拟 化PLC、人工智能、工业大模型等多项 创新技术令更多自动化、智能化场景成 为可能。制造业企业应全面拥抱“开放、 智能、融合”的智能制造软硬件平台， 选择开放融合的合作伙伴，抓住工业自 动化行业技术变革带来的效率提升机 会。 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 1 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 2 制造企业智能化转型也需要因时而变， 从四个方面内外兼修，实现成功变革。 首先战略先行、整体规划，重视新技术 带来的新的自动化、智能化机会，制定 企业数字化转型整体战略。其次分段 投资、聚焦价值，遵循“痛点优先、价值 导向”原则，优先解决高成本、高风险场 景，小步快跑、快速迭代。同时要全面 拥抱AI、融入开放生态，选择数据标准 统一、开放融合、扩展性强、与AI深度融 合的智能制造软硬件平台，借助合作伙 伴能力，通过AI应用提升运营效率。最 后磨练团队、拥抱变革，打造兼具工业 经验与数字技能的复合型团队，营造从 “要我变”到“我要变”的文化氛围。 一、中国自动化行业有望在2030年前实现跨越式增长 据麦肯锡估算，2025年工业自动化产 品的全球市场规模将达到约1083亿美 元，过去三年年化增长率约3.7%。而 中国工业自动化市场规模超过人民币 2500亿元，在全球市场占比超过三分之 一（图1）；预计未来5年，中国自动化行 业将实现跨越式增长。 首先，工业自动化市场细分领域蕴藏巨 大增长潜力。具体而言，工业自动化的 细分市场包括三大领域： （一） 适合连续流制造业的自动化设 备1。流程工业在工业自动化产 品上的支出最高。这些行业使用 混合、煮沸、搅拌等工艺，根据 公式和配方将原料混合。该流程 分批次进行，最终的产品成份一 旦结合就无法再度分离。迄今为 止，流程工业在传统设备自动化 上的投入最多，因为其控制系统 通常较为庞大，并且购买周期较 长。根据预测，2025年全球市场 相关支出将达到约760亿美元， 高于2019年的640亿美元，复合 年增长率约为2.8%。连续流制造 业的核心产品包括硬件和软件。 硬件产品包括控制类的DCS、传 感类的过程仪表、执行类的控制 阀门。软件产品包括MES等工业 软件产品。在流程工业中，化工、 电力、石油和天然气行业是自动 化技术的最大买家。 （二） 适合离散制造业的自动化设备。 离散制造行业根据预订工单生 产，用各类零件制造产品。生产 工作通常分散在不同区域，可独 立进行，也可连续进行。这一类 制造业的自动化支出水平相对 较低，但增长速度更快，各细分 行业差异很大。具体而言，离散 制造业的自动化产品包括控制类 （如PLC、IPC）、驱动类（如变 频器、伺服电机）、传感类（传感 器）、执行类（工业元器件等）和 系统软件等产品。全球范围内， 半导体和电子电气行业的自动化 支出增长最快。 1 根据ISA-95标准进行分类的经典自动化设备通常指参与控制和监控工业流程的硬件和软件组件 图 1 全球和中国工业自动化市场规模对比 (2023-25) 亿美元 McKinsey & Company 131 109 7 53 2023 136 113 7 55 24 142 117 8 57 2025 301 312 324 亚洲 欧洲、中东和非洲 北美 拉美 6 7 28 2023 17 71 28 25 6 64 12 16 20 69 7 27 29 24 18 31 72 30 34 26 6 25 62 13 11 20 19 7 33 31 2025 301 312 324 66 汽车 机械 电子与电气 半导体 建筑 金属制品 塑料与橡胶 航天航空与国防 医疗产品 印刷与出版 家具及木制品 离散制造工业自动化市场规模 （按区域） 离散制造工业自动化市场规模 （按行业） 246 260 34 165 2023 258 269 36 170 24 269 277 36 176 2025 706 733 759 欧洲、中东和非洲 亚洲 北美 拉美 连续制造工业自动化市场规模 （按区域） 连续制造工业自动化市场规模 （按行业） 41 34 59 12 64 2023 11 123 88 45 73 31 25 118 44 11 34 118 61 12 67 24 12 128 91 48 86 75 31 42 71 30 122 46 24 35 115 26 13 69 2025 706 733 759 64 化工 石油与天然气 电力生产 食品与饮料 水与废水处理 炼油 电力输配 制药与生物科技 纸浆与造纸 金属 采矿 纺织 水泥与玻璃 70 30 总计 1,083亿美元 75 25 总计 459亿美元 全球工业自动化市场规模 中国工业自动化市场规模 离散制造业自动化 连续制造业自动化 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 3 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 4 （三） 针对连续流制造和离散制造的 工业物联网软件和云服务。这一 细分包括连接工厂内各类工业 设备，以及支持使用数据分析驱 动制造的各种解决方案。这一自 动化产品细分市场规模最小，但 增速最快，增长率达到18%。从 供应商角度来看，工业物联网和 云服务也是集中度最高的产品领 域。 第二，未来五年全球和中国工业自动化 市场均有可能加速增长。首先，劳动力 结构变化对于工业自动化提出新的要 求。全球劳动年龄人口增速正在放缓。 联合国《2024年世界人口展望》报告指 出，世界总体生育率正在下降，妇女平均 生育子女数比1990年前后减少了一个。 在超半数国家和地区，女性平均生育子 女数低于2.1个这一维持人口稳定的水 平。 截至2024年，包括中国、德国、日本和 俄罗斯在内的63个国家和地区的人口数 量已达到顶峰，预计未来30年内，这些 国家和地区的总人口将减少14%。人口 老龄化不仅仅发生在日本、欧洲等发达 国家，在发展中国家也日益显现。发展 中国家老年人口将增加最多，也最为迅 速，亚洲将成为老年人口最多的区域，而 当前正经历人口红利的北非、西亚和撒 哈拉以南非洲地区，可能未来30年老年 人口数量增长最快。从2017年到2020 年，全球青壮年劳动力增速已下滑到1% 以下，2020年全球青壮年劳动力增速仅 0.7%。到2070年代末，全球65岁及以 上人口数量预计将超过18岁以下的人口 数量。 世界经济论坛《2025年未来就业报 告》指出，到2030年，农场工人、送货司 机和建筑工人等一线职位的绝对需求 增长最快，专业护理人员等护理职位和 中学教师等教育类职位预计也会迎来 大幅增长，而人口结构趋势将推动基础 性行业的职位需求增加但劳动力供给 减少，导致劳动力市场竞争加剧。人口 老龄化使得高收入国家约40%的雇主 将转型，很多公司对劳动力短缺感到忧 虑。企业为了吸引和保留员工，需要支付 更高的工资和福利，用工成本上涨。在 这样的大背景之下，生产制造自动化替 代将进一步加速。 其次，整个行业正面临自动化技术的颠 覆性突破。人工智能的加速发展使得 “人机结合”的制造环境变为现实。根 据麦肯锡全球研究院的预测，伴随着 自动化技术和人工智能技术的发展， 到2030年，预计全球将有8亿个工作岗 位被机器取代。若发展相对缓和，也将 有4亿个工作岗位被取代。工业人工智 能、虚拟PLC、数字孪生和无代码/低代 码开发等技术是推动变革的关键技术。 其中，尤其是人工智能技术，显著提升 了工业自动化和工业机器人的性能，具 体体现在四个方面： （一） 增强感知能力：人工智能中的计 算机视觉、语音识别等技术，极 大提升了工业机器人的感知能 力。计算机视觉系统借助深度学 习算法，能够快速准确地识别物 体的形状、颜色、位置和姿态， 使机器人在复杂环境中完成物 料分拣、零件装配等任务。语音 识别技术则让机器人能够理解 人类的语音指令，实现人机之间 更自然、便捷交互，提高生产效 率。 （二） 优化决策能力：通过机器学习 和强化学习算法，工业自动化系 统能够基于大量生产数据进行学 习和分析，从而优化自身决策过 程。例如在生产过程中，机器人 可以根据实时生产数据和质量反 馈，自动调整工作参数和操作流 程，以适应不同的生产任务和环 境变化，提高生产质量和效率， 降低次品率。 （三） 提升运动控制精度：人工智能 技术可优化工业自动化系统及 工业机器人的运动控制。例如， 利用神经网络算法对机器人的 运动模型进行建模和预测，能够 实现更精确的运动轨迹控制，提 高机器人在高速运动和复杂动 作下的控制精度，使其能够完成 更加精细和复杂的任务，如高精 度的焊接、打磨等。 （四） 增强人机交互的易用性：自然语 言和语音界面的发展，使没有受 过专业技术培训的人员也能轻松 与AI互动。例如工业AI助手，新员 工无需大量系统培训，直接询问 就能获取答案，推动数据驱动决 策的民主化。AI将作为工业软件 系统的“前端”，通过人性化交互 方式，取代繁琐的操作流程。如 生成式人工智能可帮助草拟邮 件、制作演示文稿，在工业领域 能提高生产力、简化工作流程和 缩短价值实现时间。 同时，制造业企业加速拥抱数字化解 决方案，并深度参与行业生态合作。麦 肯锡对全球188家工业自动化用户和供 应商展开了问卷调查，同时也访谈了该 领域的20多位专家，以获取业内人士对 于工业自动化行业趋势的最新看法。受 调查的企业覆盖了北美、欧洲、亚洲三 个区域，其中三分之二的调查对象来自 于离散制造行业或连续流制造行业的 终端用户，三分之一的调查对象为工业 自动化技术供应商。大多数受访者（超 过85%）是运营（供应链、制造或采购） 部门负责人，较小比例为战略负责人。 通过调查，我们得到了以下三大核心观 点： — 数字化解决方案在企业工厂自动化 中越发重要。69%的受访者表示数 字化解决方案当前已经成为其自动 化工作的重要一环。此外，有更多人 （94%）表示，这类解决方案对其未 来的自动化举措尤为重要。技术进 步的步伐正在带动工业自动化实现 成熟、实用的解决方案，数量不断增 加的合作和共同开发项目印证了这一 点。 — 更多企业选择合作方式搭建工业 物联网平台，而非自主开发。工业物 联网平台是制造环境的基础设施， 建立在通用架构和标准化通信协议 之上，可帮助工业用户监控、管理和 控制互联设备。工业物联网平台让 制造商能够分析和优化工厂产生的 大量数据，从而获取价值。54%的受 访者表示，他们目前搭建工业物联网 平台的机制是与OEM合作，有30% 的受访者选择使用大型供应商的现 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 5 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 6 有产品，10%的受访者表示正在与合 作伙伴共同部署单个灯塔项目作为 概念验证，而7%的受访者表示他们 正在使用自主开发平台。这一结果与 2019年的自动化问卷调查结果差异 显著，当时超过一半的受访者表示 正在使用自主开发的工业物联网平 台。 — 开放性和系统兼容性是用户选择工 业物联网平台的核心购买要素。与 现有传统软件解决方案平台（如企 业资源规划系统ERP、制造执行系统 MES、产品生命周期管理和客户关系 管理系统CRM）的易集成性是用户 选择工业物联网平台时的首要因素， 其次是工业物联网供应商的服务水 平。“应用程序的现成可用”也常被提 及，尽管受访者中终端用户对其的重 视程度不如供应商。但是，终端用户 比供应商更加看重“工业物联网平台 是否采用开放标准”。 从中国市场的实际情况来看，内外部经 济环境变化有望促使国产化工业自动 化解决方案从“能用”到“好用”转型。伴 随着锂电、新能源、半导体等新兴制造 业企业的快速发展，基于中国“新型基 础设施”（比如云端数据中心、计算中心 等）能力的不断提升，工业自动化设备 的国产化率有望持续提高。举例而言： — 在DCS领域：电力、石化、油气等 重点行业过去10年已初步完成国产 化，DCS的国产化率已达到60%以 上。国内龙头供应商凭借服务响应 快、价格优惠等本土化优势获得市场 认可。 — 在PLC领域：国产PLC市场份额持续 扩大，小型PLC国产化率超20%，中 大型PLC市场CR6（前六大厂商）仍 由海外企业主导，但国产厂商凭借优 良性能和较高性价比，通过行业专 用类产品及方案，在新能源、纺织、 包装、3C等行业提升了市场占有率。 在伺服系统领域：部分国内企业在包 装、3C电子等中低端伺服市场取得突 破，凭借性价比高和对国产设备兼容 性强的优势获得市场认可。但在半导 体制造、精密机床等高端应用场景， 国产伺服系统在响应速度、动态精度 和抗干扰能力等方面还有差距。 — 在工业软件领域：中国工业软件国 产化率从2023年的15%提升至2025 年的25%，其中经营管理类软件国产 化率达70%，研发设计类软件从5% 提升至10%。国产工业软件供应商主 要在中小制造企业中通过价格优势 和本地化服务取得认可。 当前，传统工业自动化系统在技术上仍 存在诸多痛点。工业软件系统普遍按照 ISA95的分类方法进行分层的架构设计， 导致业务碎片化且条块分割，形成系统 孤岛，跨层的业务流程难以实现。各应 用子系统分开独立建设和部署，各个系 统技术路线差异较大，软件复用性差。 不同厂家、不同系统之间通过私有接口 互联，缺少公共的服务接口标准。数据 私有化且难以共享，标准和接口不统 一，系统之间需要经过层层转换实现数 据互联互通，各系统之间无法进行一 体化调度，导致建设成本高。应用系统 大多采用半定制开发模式，一次建好之 后，后期功能升级或第三方扩展非常困 难，运维成本和难度高，且仅能由原始 建设厂家进行升级，一旦原始厂家出现 变故，系统只能推倒重建，无法适应制 造工艺和生产组织方式的快速变化。 在这样的背景下，工业自动化系统出现了 平台化、敏捷化、智能化三大技术趋势， 具体可以总结为十大技术方向（图2）。 这些技术可能会对工业自动化的未来产 生巨大影响。这些技术均已投入使用， 从现在到2030年很可能以两位数年化 增长率快速增长。其中某些技术将成为 行业拐点出现的基础，激发更加迅猛的 技术应用。 二、“平台化、敏捷化、智能化”三大技术趋势有望重构产业逻辑 图 2 2030年前自动化行业十大技术发展方向 McKinsey & Company 内生型安全管控 新平台体系架构 模型化数据底座 分布式智能调度 全生命周期 应用工具链 多源异构 数 数据融合 虚拟化 PLC 工业AI智 智能体 低代码/无 无代码开发 生产全过程仿真与 智能优化 智能化 敏捷化 平台化 首先，平台化趋势大幅提升工业自动化 软硬件兼容性和灵活度。“平台+应用” 架构模式作为工业软件体系演进的重要 方向，逐步成为主流工业软件框架。工 业软件从单体应用转向平台化，通过统 一数据底座和服务接口，解决传统分层 架构中多源异构数据难以共享、跨系统 协同效率低的问题，减少分层架构中多 协议转换和私有接口互联，降低系统集 成成本与复杂度。 — 软件定义的智能制造基础软件平台 体系架构。针对现有的工业应用普 遍存在定制化开发程度高、工程实 施工作量大、烟囱式部署、异构系统 难以互联互通互操作、上层应用与 底层资源耦合度高、制造资源难以 复用和灵活调配等问题，构建软件 定义的智能制造基础软件平台体系 架构是大势所趋。结合工业4.0、信 息-物理系统（CPS）、软件定义和数 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 7 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 8 字孪生的思想，利用工业信息模型、 知识图谱、图数据库等技术，将人、 机、料、法、环等工业生产要素从物 理空间映射到信息空间，构建统一的 数字化、虚拟化孪生信息模型，并利 用信息空间对数据综合分析处理的 能力，对来自物理实体的实时数据进 行分析，理解对应工业生产过程的 变化，进行有效决策，并做出响应到 物理实体。通过这种软件定义机制， 各工业