麦肯锡权威报告：关于2030年中国智能制造的十大核心预测
来源：大技狮 | 发布时间：2025-10-31
摘要：麦肯锡公司发布《融合生态 拥抱智能：2030中国智能制造及自动化行业展望》报告，该报告对智能制造与工业自动化领域的发展走向、技术创新、市场前景展开深度剖析，同时指出中国在全球制造业格局中的地位与面临的挑战，多维度展望行业未来，为中国制造业企业转型出谋划策。 报告还提出了“平台化、敏捷化、智能化”三大技术趋势，以及十大技术发展方向。
报告解读
报告指出，随着工业4.0和生成式AI技术的发展，全球智能制造和工业自动化行业变革加速。至2030年，中国、日韩及西欧等先进制造区域预计将率先迈入自动化革命阶段。中国极为重视智能制造与工业自动化领域，已陆续推出一系列政策举措助力行业发展，像《“十四五”智能制造发展规划》，其目标在于推动制造业实现数字化升级、网络化协同发展以及智能化转型。
麦肯锡估算，2025年全球工业自动化市场规模将达到约1083亿美元，中国工业自动化市场规模超过人民币2500亿元，占全球市场的三分之一以上。报告预测，未来五年中国自动化行业将实现跨越式增长，主要得益于工业自动化细分领域的增长潜力，包括连续流制造业、离散制造业和工业物联网软件及云服务。
报告着重指出，人工智能、虚拟 PLC、数字孪生以及无代码/低代码开发等关键技术，对工业自动化和机器人的性能提升起到了显著作用。这些技术有力增强了机器人在感知、决策以及运动控制方面的能力，还让人机交互变得更加便捷易用。此外，报告还明确提出了“平台化、敏捷化、智能化”这三大技术趋势，以及十大技术发展方向：
平台化
1、软件定义的智能制造基础软件平台体系架构：通过构建软件定义的智能制造基础软件平台架构，借助工业信息模型、知识图谱、图数据库等先进技术，把工业生产中的人、机、料、法、环等要素从现实物理空间映射至信息空间，搭建起统一且兼具数字化与虚拟化特征的孪生信息模型。再利用信息空间强大的数据综合分析处理能力，对物理实体产生的实时数据进行剖析，洞察对应工业生产过程的动态变化，进而做出有效决策，并将决策结果反馈至物理实体。
2、模型化数据底座：通过采用模型驱动的设计思路，平台以模型为中心，通过“模型+数据+服务+工具”的方式，统一数据体系，实现工业应用的模型化、组态化开发和部署。
3、分布式智能调度：借助分布式服务中间件，运用服务契约机制，对模型服务、逻辑服务、应用功能以及数据接口彼此间的交互加以规范，让应用可以灵活接入系统、实现快速集成，还能按实际需求进行替换或升级，且无需对整体架构做大规模改动。
4、内生型安全管控：新一代平台在设计、编码、测试、构建、发布、部署等每个开发环节，都更加重视系统和数据安全的端到端保证。
敏捷化
5、全生命周期应用工具链：通过构建一套涵盖应用开发、工程配置、集成调试以及运行维护全流程的完整工具链，实现工程应用效率的全方位提升。
6、虚拟化PLC：虚拟化PLC让任何计算机都可以作为PLC运行，同时保持开放架构。这种架构使得控制指令以更灵活的方式运行，并且使设备可以执行超出机器控制的计算功能。
7、低代码/无代码开发：低代码/无代码软件使企业无需耗费大量精力，即便没有IT知识也能进行编程操作。而生成式AI的出现，会进一步降低代码编写的门槛，让毫无编程经验的人都有可能开发出实用的软件。
智能化
8、多源异构数据融合：现代制造业正朝着自动化、信息化、智能化的方向迅猛发展，在这一进程中，生产环节会生成海量多源异构数据。这些数据不仅数量巨大，而且来源广泛、类型丰富、结构繁杂。有效融合多源异构数据极为关键，它能够达成产品质量、产量、能耗、排放等目标，与生产全流程各工序涉及的机理知识、经验知识和数据知识的协同关联与深度融合。
9、工业AI智能体：利用开源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技术，构建工业Agent基础框架和能力，为工业场景提供创新解决方案。
10、生产全过程仿真与智能优化：根据平台发展目标针对某些特定行业构建了从设计、工艺与生产，到仓储、物流全流程的仿真验证与智能优化的闭环系统，快速响应生产需求及其变化，仿真与优化相互结合综合运用，从众多可行方案中提供最优解决方案。
这三大技术趋势与十大技术发展方向携手发力，共同驱动了工业自动化和智能制造领域的技术革新与产业升级进程。