2025年中国工业智能处在运营和决策优化的通用智能探索期

以下数据及分析来自于前瞻产业研究院工业智能研究小组发布的《中国工业智能（工业AI）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

行业主要上市公司：埃斯顿（002747.SZ）；汇川技术（300124.SZ）；工业富联（601138.SH）；中控技术（688777.SH）；海尔智家（600690.SH）等

本文核心数据：概念定义；发展历程；行业分类；标准体系

工业智能的概念定义

工业智能（或工业人工智能）是工业领域中由计算机实现的智能，具有自感知、自学习、自执行、自决策、自适应等特征。可以认为，工业智能的本质是承载于实体与系统，即计算机上的人工智能技术在工业领域中的应用，能不断丰富和迭代自己的分析与决策能力，以适应变幻不定的工业环境，并完成多样化的工业任务，最终达到提升企业洞察力，提高生产效率或设备产品性能的目的。

本报告中将工业智能定义为人工智能与工业技术场景结合形成的一系列智能化应用与技术产品。

工业智能的发展历程

在全球领先国家和地区，实现工业智能需要经历五个阶段，目前大多数工业智能企业已经成功实现了前三个阶段，中国整体处于第三阶段向第四阶段过渡，局部领先企业进入第四阶段，少数标杆企业探索第五阶段。

中国工业智能的发展历程，可将其划分为四个主要阶段：早期探索期、初步融合期、广泛赋能期和通用智能探索期。截至2025年12月，全国规模以上工业企业开展数字化改造比例达89.6%，数字化设备普及率达57.7%，累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级、15家领航级智能工厂。中国目前正处于从“单点探索”迈向“系统赋能”的通用智能探索期。

工业智能的行业分类

根据计算机算法的时间复杂度和影响因素的多少，可将工业问题分解为以下四类：低不确定性低计算复杂度问题、高不确定性低计算复杂度问题、低不确定性高计算复杂度问题和高不确定性高计算复杂度问题。为了解决这四类问题，衍生出了专家系统、知识图谱、机器学习和深度学习等多种工业智能类型。

工业智能工业标准体系

根据全国标准信息公共服务平台，近年来工业智能行业标准整理如下：

工业智能产品与服务

工业智能行业提供的产品及服务类型可分为三大类：智能装备、智能工厂和智能服务。

智能装备包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模以及自主无人系统等关键技术。

智能工厂包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。

智能服务包括大规模个性化定制、运远程运维以及预测性维护等具体服务模式，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。例如，现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，可通过自然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊断、优化参数设置提供决策依据。

工业智能的应用现状

随着AI技术不断演进，其在工业领域的应用已经不再局限于单一环节，而是实现了研、产、供、销、服全链条的覆盖。就目前来说，工业企业的AI应用探索已涌现出大量共性场景，其中部分场景的应用效果尤为显著，成为工业AI落地的“标杆领域”。

其中，生产排程与调度作为工业生产的“中枢神经”，通过AI算法整合订单、设备、物料、人力等多维度数据，生成最优生产计划并动态调整，有效解决了传统生产排程中“信息滞后、响应缓慢、资源浪费”等问题，显著提升了生产效率与订单交付率。产品辅助设计借助生成式AI与仿真技术，AI系统能够快速生成设计方案、进行性能仿真优化，缩短产品研发周期，降低研发成本，同时提升产品设计的合理性与创新性，尤其在复杂产品研发中优势突出。销售与采购预测基于大数据与机器学习算法，AI系统能够分析市场需求、历史销售数据、供应链动态等信息，精准预测产品销量与物料需求，帮助企业优化库存管理、合理安排生产与采购计划，减少库存积压与供应链中断风险。质量控制与缺陷检测感知AI与机器视觉技术的深度融合，让质量检测实现了“自动化、精准化、全覆盖”，不仅大幅提升了检测效率与精度，还能积累质量数据，为生产工艺优化提供数据支撑。仿真优化在生产工艺、设备运行、供应链管理等场景，通过AI构建仿真模型，模拟不同参数、不同场景下的运行效果，帮助企业找到最优方案，降低实际生产中的试错成本与风险。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国工业智能（工业AI）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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