在制造业竞争日益加剧、运营复杂度不断提升的背景下，人工智能（AI）正成为推动行业变革的关键力量。塔塔咨询服务公司（TCS）与亚马逊云科技（AWS）联合发布的《2025年未来就绪型制造业研究报告》揭示了一个核心趋势：制造业正在迎来一场“AI驱动的利润率革命”。
AI将成为制造业利润增长的核心驱动力
报告指出，到2026年，AI将从技术概念迈向实际效益转化阶段，成为企业盈利能力的重要支撑。75%的制造商预计，AI将在未来两年内跻身企业运营利润率贡献榜前三；88%的企业认为AI至少可带来5%的利润率提升，其中四分之一预期增幅超过10%。目前已有超三分之一企业将AI列为利润核心驱动因素，另有40%计划在2026年前实现这一目标。
为支持AI转型，制造企业在技术投入上显著倾斜——51%的数字化转型预算投向AI与自主系统，远高于劳动力技能重塑（19%）和云基础设施升级（16%），显示出AI已成为企业战略重心。
AI应用场景加速落地，但风险应对仍依赖传统手段
当前，制造业AI已从试验走向规模化部署。IT与基础设施运营的AI渗透率达68%，居各领域首位；实时质量检测与缺陷识别达65%；物流自动化与供应链优化也有58%的企业进入试点或推广阶段。
然而，在应对供应链中断等突发挑战时，多数企业仍依赖传统方式：61%选择增加安全库存，50%采用多源物流策略，而通过数字孪生等AI技术进行模拟规划的比例较低，反映出AI在应急响应中的应用尚处初期，存在落地断层。
AI规模化面临多重障碍
工厂层面：安全治理与人才短缺成瓶颈
52%的企业将安全与治理问题视为最大阻碍，因AI故障可能导致停机、安全事故或合规风险；47%面临数据集成与AI人才缺口，传统制造技能体系难以匹配新技术需求。
企业层面：系统集成难与培训周期长制约转型
54%的企业认为遗留系统整合是主要挑战，长期积累的技术债务严重阻碍AI部署；50%反映员工培训耗时过长，说明AI转型不仅是技术升级，更需组织能力的持续建设。
ESG领域：ROI不明确与系统割裂限制融合
45%企业因成本高、回报不确定而对AI+ESG持观望态度；40%受困于可持续系统与生产系统的集成难题，AI在绿色制造中的潜力尚未充分释放。
数据与人才准备不足制约AI深度应用
数据基础薄弱，孤岛现象严重
仅21%的企业拥有完整、统一且上下文清晰的AI就绪数据，61%处于“部分就绪”状态，跨工厂数据能力差异大，严重制约企业级AI项目推进。在可持续发展监测方面，仅9%能实现全资产实时能耗与排放监控，61%覆盖不足一半生产环节。
人机协作成主流方向，一线岗位将广泛应用AI助手
89%企业认为AI驱动的机器人将影响劳动力结构，其中51%强调人机协作，38%聚焦能力增强，而非简单替代人力。预计到2027年，11%至50%的一线岗位将配备AI协同助手。
知识密集型岗位已显现效率提升：质检人员中49%使用AI辅助决策，IT/基础设施支持占44%，供应链规划占38%。AI负责数据分析与建议输出，人类保留最终决策权。
自主化运营进程加快，AI决策权限逐步提升
制造业正迈向高度自主化。74%企业预计到2028年，AI代理可在无需人工审批的情况下处理50%的常规生产决策；64%相信到2027年，AI在供应链决策上的表现将超越人类规划师，其中20%已观察到该优势。
行政流程成为突破口，66%企业已允许或计划一年内由AI批准常规工单。在供应链管理中，67%企业表示AI显著提升了实时可见性与风险预警能力，49%实现了动态库存与营运资金优化。
企业在技术选型上保持理性，63%倾向采用混合或多平台方案，以规避供应商锁定风险。
破解AI转型困局的八大战略路径
- 夯实数据基础：优先推进数据标准化与统一管理，构建高质量AI就绪数据环境；
- 强化安全治理：在架构设计初期嵌入安全与合规框架，防范AI运行风险；
- 加强人机协同培训：培养适应AI时代的复合型人才梯队；
- 聚焦高价值场景突破：优先在IT运维、质量检测等成熟领域实现落地；
- 渐进式推进自主化：分阶段赋予AI更多决策权限，建立组织信任；
- 采用灵活技术架构：选择多平台编排方案，降低技术依赖风险；
- 建立业务导向的ROI评估体系：以实际运营指标衡量AI价值；
- 借助专业集成力量：联合具备制造业经验的技术伙伴，打通IT与OT融合壁垒。
随着51%的转型预算投向AI、人机协作模式逐步成型以及自主化蓝图日渐清晰，2026年的制造业将迎来AI驱动的深度变革。企业应立足现实，兼顾技术落地、人才适配与风险管控，避免盲目追求全场景智能化，而是战略性地在关键领域部署AI，最大化其商业价值。
