（来源：数字化企业）
本报告从落地进展、分析式AI、生成式AI、工业智能体的应用、技术框架、模型选型、厂商生态等多个维度，全景呈现了中国制造业AI应用的现状与发展脉络，并基于调研实证对制造企业推进AI应用的策略及路径给出系统性建议。
内容提要/OVERVIEW
- 文章信息 -
本文由e-works研究院原创发布。
制造业是我国国民经济的核心支柱，当前正承受全球竞争加剧、要素成本上涨、供应链复杂度攀升的多重压力。人工智能（AI）技术被广泛视为破解上述难题、实现提质增效降本的核心抓手——无论是产品研发设计、生产过程管控，还是设备运维、质量检测，AI的身影无处不在。然而，AI在制造业的实际落地进展究竟如何？企业普遍面临哪些落地堵点？不同行业、规模的企业在AI应用上呈现出怎样的分化特征？这些问题都亟待系统性的调研解答。
为系统回答这些问题，e-works Research联合国际智能制造联盟学术委员会，于2026年开展了专题调研，通过问卷形式共收集205家企业有效数据，并与e-works 2024年的调研结果进行了纵向对比分析，最终形成了《2026中国制造业人工智能应用现状调研报告》。
本报告从落地进展、分析式AI、生成式AI、工业智能体的应用、技术框架、模型选型、厂商生态等多个维度，全景呈现了中国制造业AI应用的现状与发展脉络，并基于调研实证对制造企业推进AI应用的策略及路径给出系统性建议。
01
报告核心内容概览
报告以制造企业一手调研信息为基础，从多个维度剖析并揭示多项重要洞察。
▶ AI应用“规划热”与“落地冷”的真实落差
超过七成企业已制定AI实施计划，但实际落地比例远低于预期。报告首次量化了这一落差的具体幅度，并深入分析了其在不同区域、不同规模、不同所有制企业之间的差异化表现。什么因素在阻碍企业从“想清楚”走向“做到位”？数据给出了清晰的答案。
▶ 分析式AI的基本盘与天花板
质量检测、设备运维等生产核心场景的AI应用普及率如何？哪些场景已趋于成熟、哪些仍有巨大提升空间？报告通过场景级数据逐一呈现了分析式AI在制造业的渗透图谱，并识别出下一步的突破口。
▶ 生成式AI：加速落地中的行业分野
相较于2024年，生成式AI的落地速度大幅提升。但应用场景的分布呈现出鲜明的行业特征：离散制造业与流程制造业在生成式AI的发力点上截然不同。报告首次从行业维度揭示了这一分化格局。
▶ 工业智能体：黎明前的探索
被视为下一代AI应用方向的工业智能体，目前仅有少数企业落地实施。报告对其应用阶段、优先场景、主流形态进行了首次摸底，并分析了低代码平台在降低落地门槛方面的关键作用。
▶ 国产技术栈的加速渗透
从AI技术框架到模型选型，国产方案正在快速渗透。报告揭示了一个值得关注的趋势：企业模型选型思路正在从“参数竞赛”转向“场景化适配”，“云-边-端”差异化部署策略正在成为主流实践。
▶ AI厂商生态的竞合格局
谁是中国制造业AI市场的核心玩家？全栈平台型厂商与垂直专业厂商如何竞合？企业在选择合作厂商时最看重哪些因素？报告基于调研数据给出了多维度的竞争格局分析。
▶ 三重挑战的结构性变化
人才、数据、技术——制造业AI推进的最大障碍正在发生结构性变化。对比2024年调研数据，报告发现：人才短缺虽仍居首位但紧迫度有所缓解，而数据治理短板和技术成熟度不足的占比大幅攀升。哪些挑战在加剧、哪些在缓解？数据背后折射出行业认知的深层演进。
02
调研样本概况
报告基于205家制造企业的调研数据，覆盖全国20多个省市自治区，涵盖国有、民营、外资/合资等类型，涉及机械装备、电子电器、汽车及零部件、钢铁冶金、石油化工、能源电力、航空航天船舶、生物制药等多个行业。企业规模从营收百亿以上的大型集团到营收亿元以下的中小企业均有覆盖，保证了调研结果的代表性和参考价值。以下为调研样本的部分统计数据。
调研样本所在地区及行业分布
调研样本人员规模及营收分布
03
对制造企业推动AI应用的建议
针对调研中识别出的企业在AI规模化应用方面面临的各种挑战，报告从战略规划、数据治理、技术部署、合作生态、人才建设五个维度，提出了系统性建议。e-works希望通过本报告，帮助制造企业看清AI落地的进展与挑战，识别适合自身的发展路径，加速从规划验证向价值落地的跨越。
发布时间
2026年8月
报告字数
约2.2万字；
页码
38页；相关图表：33幅
交付形式及价格
电子文档（PDF），198元
报告封面
04
报告目录
一、调研背景与主要结论
二、样本说明
三、AI在制造业的应用现状
1. 企业AI投入持续增加，规划“热”但落地“冷”
2. 分析式AI构成应用基本盘，生产核心场景价值凸显
3. 生成式AI聚焦轻量交互场景应用，行业特征明显
4. 工业智能体优先覆盖生产环节，以单智能体单点应用为主
5. 国产框架快速渗透，模型从“参数导向”转向“场景化适配”
6. 合作开发成为主流，全栈平台、垂直厂商竞合形成多元生态
7. 三重挑战制约：人才结构失衡、数据治理隐疾与技术成熟度不足
四、对制造企业推动AI应用的建议
1. 以业务痛点为锚，摒弃“大而全”的思维分步推进
2. 按全场景标准做数据治理，避免“先试点再补课”
3. 以场景特性驱动模型选型部署，避免盲目追求大参数模型
4. 多维评估筛选合作厂商，先试点验证再规模化部署
5. 人才破局重在结构而非总量，以桥梁型复合人才弥合认知鸿沟
整体结论
关于e-works Research
e-works Research 是e-works（数字化企业网）旗下专门从事数字化转型、智能制造领域产业研究、战略咨询与第三方评估的专业研究机构。依托深厚的行业沉淀、丰富的实践积累以及强大的智力资源，e-works Research持续追踪全球智能制造前沿技术、产业发展趋势与企业优秀落地实践，面向制造企业、各级政府主管部门、智能制造解决方案服务商等不同主体，开展了智能制造/数字化转型评估诊断、政府决策与软课题研究、产业调研等各类研究咨询项目，输出了一大批兼具行业洞察力与实践指导性的研究成果。
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