报道

导 语

为全面、系统地掌握我国制造业AI应用现状,e-works Research联合国际智能制造联盟学术委员会,于2026年开展专题调研,深度剖析205家企业的AI应用实践,深入洞察企业的AI应用现状、落地成效、面临的问题及挑战等,最终形成《2026中国制造业人工智能应用现状调研报告》。

一、调研背景

       作为国民经济的支柱产业,我国制造业面临全球竞争加剧、成本上涨和供应链复杂化等挑战。AI技术在提升产品质量、提高运营效率、降低运营成本、缩短研发周期等方面具有巨大应用潜力,但我国制造业AI应用整体还处于早期阶段,在规划验证、场景匹配、数据治理和人才储备等方面存在不足。在此背景下,e-works Research发起此次调研,旨在全面了解制造企业AI应用的真实进展,识别存在的问题与挑战,提出针对性策略与建议,并与2024年AI应用调研结果进行对比,揭示制造业AI应用的演进趋势。

二、样本说明

本次调研采取线上+线下问卷形式,共收到205份有效问卷,调研企业来自全国24个省市自治区,覆盖机械装备、电子电器、汽车零部件、能源电力、石油化工等多个行业,涵盖大、中、小型企业。

区域分布

区域分布

样本企业来自全国24个省市自治区,覆盖长三角、珠三角、环渤海及中西部区域,其中以山东、江苏、浙江、广东、湖北的企业居多。

行业分布

行业分布

样本企业主要涉及机械装备、汽车及零部件、电子电器、钢铁冶金、石油化工、能源电力等行业。其中,机械装备、汽车及零部件、电子电器行业企业数量最多,其次是钢铁冶金、石油化工、能源电力、纺织服装制鞋、航空航天船舶、生物制药、食品饮料及其他。

规模及营收分布

规模及营收分布

样本企业在营收方面,涵盖了100亿以上、50-100亿元、10-50亿元、4-10亿元、1-4亿元和1亿元以下企业,另外从1000人以上到少于100人的大、中、小型企业均有覆盖。

企业所有制类型

企业所有制类型

在企业所有制类型方面,样本包含了民营、国有、外资/合资等类型,使调研具有较好的代表性和参考价值。

三、人工智能在制造业的应用现状

e-works Research从AI投入与落地、分析式AI应用、生成式AI应用、工业智能体、技术框架与模型选型、厂商生态、推进挑战等多个维度展开调研,以全面了解企业AI应用的全貌。

1、企业AI投入持续增加,规划"热"但落地"冷"

2025年企业AI投入规模较2024年明显提升,多数企业已制定AI实施计划,但实际落地率不足三成,规划与落地之间存在显著落差。东部地区、大型企业、高端离散行业落地进度领先,不同行业间形成明显的梯队分化。

2、分析式AI构成应用基本盘,生产核心场景价值凸显

分析式AI构成企业AI应用的绝对基本盘,质量检测、设备运维等生产核心场景应用普及且成效明显。部分企业已具备分析式与生成式AI协同应用能力。相较2024年,分析式AI在多数场景的普及率均有明显提升,生产端质量管控与设备运维场景渗透增速领跑。

3、生成式AI聚焦轻量交互场景,工业智能体加速落地但仍处早期

生成式AI实施进度较2024年大幅提速,应用聚焦交互式问答、数据报表生成等轻量交互场景,行业特征鲜明。工业智能体应用仍处于早期阶段,以单智能体单点应用为主,优先覆盖质检、设备运维场景,低代码平台大幅降低了落地门槛,国内厂商在该领域优势突出。

四、对制造企业推动AI应用的建议

       针对企业在推进AI落地过程中遇到的规划与落地落差、数据治理不足、模型选型困难、人才结构失衡、厂商选择困惑等挑战,e-works提出针对性策略及建议,从战略规划、数据治理、技术部署、合作生态、人才建设五个维度构建解决方案,助力企业突破AI落地瓶颈,实现从规划验证到价值落地的转变。

       e-works希望通过本报告,帮助企业全面系统地了解制造业AI应用现状,并找到适合自身的AI发展路径,在转型关键期突破瓶颈、少走弯路,为企业长期高质量发展筑牢根基。
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发布时间:2026.8          报告字数:2.2万字
页码:38页          相关图表:33幅
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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


图目录
图1 调研样本企业区域分布
图2 调研样本企业所有制类型分布
图3 调研样本企业行业分布
图4 调研样本企业人员规模分布
图5 调研样本企业 2025 年营收分布
图6 企业 2024 年、2025 年在 AI 方面的投入
图7 企业对 AI 应用的支持率、规划率及落地应用率
图8 不同规模企业 AI 落地应用情况
图9 不同行业的 AI 落地应用情况
图10 不同区域的 AI 落地应用情况
图11 分析式 AI、生成式 AI 在制造业的应用情况
图12 AI 在制造业的应用场景
图13 分析式 AI 在各场景的应用普及率与成效
图14 2024 年、2025 年分析式 AI 在各场景的应用普及率
图15 分析式 AI 在不同规模企业各场景的应用普及率
图16 分析式 AI 在不同行业各场景的应用普及率
图17 2024 年、2025 年企业生成式 AI 的落地应用情况
图18 生成式 AI 各类能力的应用普及率
图19 不同规模企业在生成式 AI 能力方面的应用情况
图20 不同行业在生成式 AI 能力方面的应用情况
图21 企业对于工业智能体的实施计划
图22 企业已实施 / 计划实施的工业智能体类型
图23 不同规模企业的各类工业智能体应用情况
图24 不同行业的各类工业智能体应用情况
图25 企业工业智能体开发工具应用统计
图26 2024 年、2025 年企业 AI 技术框架选择
图27 各业务场景的 AI 模型部署方式
图28 各业务场景的 AI 模型选型
图29 不同规模企业 AI 项目的实施方式
图30 企业的 AI 合作厂商选择
图31 AI 在制造业规模化应用面临的挑战
图32 企业 AI 团队人员构成
图33 工业 AI 的 "八步走" 应用路径

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实践,面向制造企业、各级政府、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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