麥肯錫公司于2025年6月發(fā)布的《融合生態(tài) 擁抱智能：2030中國智能制造及自動化行業(yè)展望》報告，深入分析了智能制造和工業(yè)自動化行業(yè)的發(fā)展趨勢、技術(shù)突破、市場潛力以及中國在全球制造業(yè)中的角色和挑戰(zhàn)。報告還提出了“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術(shù)趨勢，以及十大技術(shù)發(fā)展方向。

　　報告指出，隨著工業(yè)4.0和生成式AI技術(shù)的發(fā)展，全球智能制造和工業(yè)自動化行業(yè)變革加速。到2030年，中國、日韓和西歐等先進制造市場有望率先實現(xiàn)自動化革命。中國對智能制造和工業(yè)自動化高度重視，出臺了一系列政策支持行業(yè)發(fā)展，如《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，旨在推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革。

　　麥肯錫估算，2025年全球工業(yè)自動化市場規(guī)模將達到約1083億美元，中國工業(yè)自動化市場規(guī)模超過人民幣2500億元，占全球市場的三分之一以上。報告預(yù)測，未來五年中國自動化行業(yè)將實現(xiàn)跨越式增長，主要得益于工業(yè)自動化細分領(lǐng)域的增長潛力，包括連續(xù)流制造業(yè)、離散制造業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件及云服務(wù)。

　　報告強調(diào)了人工智能、虛擬PLC、數(shù)字孿生和無代碼/低代碼開發(fā)等關(guān)鍵技術(shù)對工業(yè)自動化和機器人性能的顯著提升。這些技術(shù)增強了機器人的感知、決策、運動控制能力，并提高了人機交互的易用性。

　　此外，報告還提出了“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術(shù)趨勢，以及十大技術(shù)發(fā)展方向。

　　平臺化

　　1、軟件定義的智能制造基礎(chǔ)軟件平臺體系架構(gòu)：構(gòu)建軟件定義的智能制造基礎(chǔ)軟件平臺體系架構(gòu)，利用工業(yè)信息模型、知識圖譜、圖數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，將人、機、料、法、環(huán)等工業(yè)生產(chǎn)要素從物理空間映射到信息空間，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)字化、虛擬化孿生信息模型，并利用信息空間對數(shù)據(jù)綜合分析處理的能力，對來自物理實體的實時數(shù)據(jù)進行分析，理解對應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)過程的變化，進行有效決策，并做出響應(yīng)到物理實體。

　　2、模型化數(shù)據(jù)底座：通過采用模型驅(qū)動的設(shè)計思路，平臺以模型為中心，通過“模型+數(shù)據(jù)+服務(wù)+工具”的方式，統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系，實現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用的模型化、組態(tài)化開發(fā)和部署。

　　3、分布式智能調(diào)度：通過分布式服務(wù)中間件，并采用服務(wù)契約機制，規(guī)范模型服務(wù)、邏輯服務(wù)、應(yīng)用功能與數(shù)據(jù)接口之間的交互，使應(yīng)用能夠靈活接入、快速集成、按需替換或升級，無需對架構(gòu)進行大幅調(diào)整。

　　4、內(nèi)生型安全管控：新一代平臺在設(shè)計、編碼、測試、構(gòu)建、發(fā)布、部署等每個開發(fā)環(huán)節(jié)，都更加重視系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全的端到端保證。

　　敏捷化

　　5、全生命周期應(yīng)用工具鏈：通過打造一套面向應(yīng)用開發(fā)、工程配置、集成調(diào)試、運行維護的完整工具鏈，全面提升工程應(yīng)用效率。

　　6、虛擬化PLC：虛擬化PLC讓任何計算機都可以作為PLC運行，同時保持開放架構(gòu)。這種架構(gòu)使得控制指令以更靈活的方式運行，并且使設(shè)備可以執(zhí)行超出機器控制的計算功能。

　　7、低代碼/無代碼開發(fā)：低代碼/無代碼軟件讓企業(yè)無需投入大量精力或無需具備IT知識便可編程。生成式AI將進一步降低代碼編寫要求，可能讓完全沒有編程經(jīng)驗的人也能開發(fā)好用的軟件。

　　智能化

　　8、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合：隨著現(xiàn)代制造業(yè)沿著自動化、信息化、智能化方向快速發(fā)展，生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量龐大，來源豐富、類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合至關(guān)重要，可實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、能耗、排放等目標與生產(chǎn)全流程各工序相關(guān)機理知識、經(jīng)驗知識和數(shù)據(jù)知識的協(xié)同關(guān)聯(lián)、深度融合。

　　9、工業(yè)AI智能體：利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技術(shù)，構(gòu)建工業(yè)Agent基礎(chǔ)框架和能力，為工業(yè)場景提供創(chuàng)新解決方案。

　　10、生產(chǎn)全過程仿真與智能優(yōu)化：根據(jù)平臺發(fā)展目標針對某些特定行業(yè)構(gòu)建了從設(shè)計、工藝與生產(chǎn)，到倉儲、物流全流程的仿真驗證與智能優(yōu)化的閉環(huán)系統(tǒng)，快速響應(yīng)生產(chǎn)需求及其變化，仿真與優(yōu)化相互結(jié)合綜合運用，從眾多可行方案中提供最優(yōu)解決方案。