工業AI落地的“最后一公里”，IDC啟動工業大數據及AI系列報告研究
http://www.sharifulalam.com 2025-04-08 11:44 來源：IDC中國
AI浪潮持續席卷全球，中國工業市場卻面臨冰與火的雙重考驗。一方面，在DeepSeek快速為市場做科普之余，工業企業對于AI在行業中的應用更為好奇和焦慮；另一方面，AI三要素之一的工業大數據市場卻因“下水道工程”的特點陷入困局——根據IDC調研，已經有92.1%的中國大型工業企業完成了主數據管理（MDM，Master Data Management）的建設，實現了部分異構系統之間的數據互聯互通，但僅有26.3%的相應企業部署了企業級的大數據平臺以及應用。制造業大數據：工業AI落地的“最后一公里”
當前工業AI落地的核心挑戰在于數據的“最后一公里”。大量非結構化數據（如設計文件、工藝圖紙等）仍分散在異構系統中，形成“數據孤島”，而工業大模型對高質量、標準化數據的需求與數據碎片化現狀形成尖銳矛盾。需以場景需求倒逼數據治理升級，實現跨設備協議兼容，結合自適應數據清洗和標注工具，將數據準備周期大幅壓縮，提升模型精度。唯有打通數據從采集到應用的完整鏈條，才能釋放工業AI的落地潛能。
生態重構：從“零和博弈”到“能力共生”
該市場主要包括企業服務軟件廠商、工業大數據專業廠商和云計算廠商三類廠商，廠商間以競爭為主，存在少量一次性的項目合作。在調研中，一部分廠商開始聚焦行業或領域，提供更為專業化的服務，市場逐漸回歸理性。云計算廠商更擅于提供企業級的數據架構以及部分核心通用應用，另外兩類廠商則在各細分行業或應用領域上各有所長，建議廠商開展長線合作，發揮各自優勢，為客戶提供更為專業的產品和服務， “卷能力”而不是“卷價格”，長遠來看生態間的分工協作能夠使廠商能力和業務均健康增長。
技術與制度并重：數據安全的“雙輪驅動”
數據安全是工業AI落地的基石，需通過技術與制度雙輪驅動實現平衡。技術層面，在數據脫敏與溯源的同時控制模型精度損失，實現“數據可用不可見”；制度層面，構建動態權限管控體系，實施分類分級管理，建立合規框架下的風險防控機制。
在此背景下，IDC啟動數據+工業軟件+AI系列報告研究《IDC中國制造業大數據解決方案市場份額，2024》：本報告將分析2024年制造業大數據解決方案總市場，以及高科技電子、裝備制造、整車及汽車零部件、鋼鐵及有色金屬、新能源等子市場的市場空間、廠商份額、競爭態勢、技術趨勢等內容。
《IDC中國工業軟件 + AI市場圖譜及案例，2025》：重點關注與AI結合的技術趨勢、關鍵應用場景、廠商產品以及典型應用案例，結合IDC全球和中國對工業軟件的研究積累，對中國市場發展趨勢和潛在商業機會做出預測。
《IDC中國工業AI Agent智能體落地實踐與市場洞察》：分析工業AI Agent的市場定義及分級、技術特征及趨勢、行業及應用場景、市場空間、落地實踐、代表廠商及產品等內容。
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