思科最新研究详细阐述了工业人工智能（AI）如何迈向物理运营。该报告以数据驱动的视角展示了工业企业如何采用AI、面临的挑战，以及AI嵌入物理系统、基础设施和工作流程后带来的新兴机遇。
思科发布的最新年度工业研究报告《工业AI发展现状》，探讨了工厂、公用事业和交通系统等关键基础设施如何加速AI的直接部署。该报告以数据驱动的视角展示了工业企业如何采用AI、AI进入实际运营后面临的挑战，以及AI嵌入物理系统、基础设施和工作流程后创造的机遇。
这项双盲全球研究调查了来自19个国家和21个工业部门的1000多名运营技术（OT）决策者。研究结果显示，AI在过程自动化、自动质量检测、预测性维护、物流和能源预测等用例中已开始带来可衡量的运营效益。然而，随着AI转向物理环境中的实时、生产级应用，许多企业越来越受到网络基础设施、网络安全和IT/OT运营模式方面就绪度差距的限制。
思科安全路由与工业物联网高级副总裁兼总经理Vikas Butaney表示："工业AI正从实验验证迈向生产运营，AI统将在真实物理世界中完成感知、推理与行动。在这一阶段，成功不再只取决于算法模型本身，更取决于网络、安全体系与团队是否做好准备，支撑AI在边缘侧、动态场景中规模化运行。研究表明，对AI扩展充满信心的企业正是那些将基础设施、网络安全和IT/OT协作视为基础而非可选项的组织。"
工业AI从未来考量转向主动部署
调查显示，工业AI已从未来考量转向主动部署，61%的企业现在在性能、可靠性和安全性具有直接物理影响的实时工业运营中使用AI，20%报告了规模化、成熟的部署。在制造、交通和公用事业领域，AI正在驱动机器视觉、机器人、移动性和安全关键运营。
83% 的企业计划增加AI投入，近九成（87%）企业预计未来两年内将取得显著应用成效。但随着应用加速推进，不少企业在维持与拓展部署规模上遭遇瓶颈；网络基础设施、安全能力与人才储备的就绪度，正日益决定AI能否在核心实体场景中实现持续规模化落地。
基础设施就绪度正成为规模化落地的核心决定因素。随着AI深度嵌入设备、传感器、视觉系统与自动化运营流程，企业对可靠连接、无线移动性、可预测时延、边缘计算与供电的需求持续提升，网络就绪度也因此成为实体场景AI部署的关键门槛。
该报告的其他核心发现包括：
97%的企业认为AI工作负载将影响其工业网络需求;
51%的企业预计AI工作负载将提升其工业网络在连接性与可靠性方面的要求;
96%的企业表示无线网络是落地AI的必要基础。
网络安全同时影响着AI的落地节奏与企业信心。随着AI拓展了工业环境的连接范围与数据流量，安全问题仍是规模化推广的首要障碍。与此同时，越来越多企业将AI视为安全解决方案的一部分，多数企业预计AI将提升安全监控、威胁检测与运营韧性水平。
98% 的企业认为，网络安全是AI就绪基础设施的核心基础;
40% 的企业将网络安全列为AI规模化的最大阻碍;
85% 的企业预计AI将优化自身的网络安全防护水平。
IT/OT 协作是AI规模化落地运营的关键
事实证明，IT/OT 协作是AI规模化落地运营的关键。IT 与OT团队协作更紧密的企业，对拓展AI应用的信心更强，支撑实体运营的网络更稳定，也更重视将网络安全作为基础要求。这也凸显了企业培养规模化AI应用所需人才能力的必要性。
57% 的企业表示已实现一定程度的 IT/OT 协作；
43% 的企业表示协作有限或完全没有协作；
在 IT/OT 协作有限的企业中，47% 将网络不稳定列为AI规模化运营的首要挑战。
思科工业物联网网络事业部产品管理副总裁Samuel Pasquier指出：“真正的挑战并非把每位工程师都培养成 IT/OT 复合型专家，而是打造能让每个人发挥自身专业特长、协同作战的团队。”
试想一家繁忙的汽车工厂：OT 团队深耕一线，保障生产线运转、维修传送带、调试设备，确保一切平稳运行；与此同时，IT 团队负责保障 AI 检测摄像头的图像安全传输，并提供实时分析结果。
公用事业领域也遵循同样的逻辑：OT 团队负责电网运维与应急响应，而 IT 团队的数据分析与网络安全能力保障了运营的韧性。如果缺少这种协作，关键数据可能被忽略，系统也会变得脆弱。但目前仍有不少企业难以打通 IT 与 OT 之间的壁垒。调研结果显示，缺乏协作的企业无法充分释放AI与自动化的全部潜力。
从就绪准备到价值落地
“我们已经看到工业AI取得了多大进展，但现在是时候提高标准，思考‘下一步该走向何方’。《工业人工智能发展现状》报告正是对这一问题的深度探索。” Pasquier补充道， “结论很明确：AI落地不只是打造更智能的设备，更要构建适配的网络体系、做好数据防护，始终将作业人员安全放在重要位置。”
Pasquier用意式咖啡机打个比方：如果系统调试不到位、内部管路不干净，就萃不出风味均衡的咖啡。压力、温度与通畅的管路必须协同运作。AI也是同理，即便最先进的AI系统，也需要可靠、安全、运维完善的网络支撑，才能发挥最佳效能。
报告背景
《工业AI发展现状》报告基于思科与Sapio Research合作进行的全球调查数据，调查对象为1000多名运营技术决策者。受访者来自19个国家、21个行业部门，涵盖制造、交通/物流、能源/公用事业等多个行业。报告汇总了年收入超过1亿美元企业的决策者调研结论。