2026年中国工业AI行业发展研究报告-36氪会员免费

《2026年中国工业AI行业发展研究报告》“机理+数据”双驱动，工业AI加速全域渗透2026.10•36Kr-2026年中国工业AI行业发展研究报告《2026年中国工业AI行业发展研究报告》立足国内产业转型现实，对工业AI发展开展系统性研判，有助于打通产学研用认知壁垒，促进行业技术共研与标准共建，引导产业稳妥推进智能化升级，为工业实现提质降本、安全绿色发展夯实数字化根基，也为产业高质量发展提供了有益参考。———— 中国石油和化学工业联合会推荐语•36Kr-2026年中国工业AI行业发展研究报告数据、技术、成本、认知四大瓶颈，制约工业AI规模化落地。四大瓶颈相互交织，构成行业发展主要障碍：高质量数据稀缺、数据孤岛突出；AI模型可解释性、场景适配性不足；前期硬件与算力投入高，回报周期长；企业内认知鸿沟明显、复合型人才断层，共同阻碍技术落地与价值释放。工业AI落地需五大核心要素协同，破解四大发展瓶颈。为突破四大瓶颈，需构建五大协同要素：高质量数据体系破解数据困境，机理与数据融合体系解决模型可靠性问题，成本可控的工程化实施降低落地门槛，复合型人才与认知协同打破人为障碍，场景化适配与闭环验证避免技术与实践脱节。工业AI产业图谱呈三层结构，中间层技术平台是价值核心。工业AI产业链分为基础层（硬软底座）、中间层技术平台（核心传导中枢）、上层场景应用层（价值变现终端）。其中，中间层承担通用AI能力向工业场景转化的核心功能，以中控技术为代表的头部平台，凭借工控底座与机理积淀，成为行业的重要锚点之一。中控技术立足流程工业积淀，以全栈工业AI能力构建可复制、可规模化的完整解决方案。中控技术深耕流程工业三十余年，确立“机理+数据”双轮驱动的技术路径，构建覆盖全栈的工业AI能力。自主开发时间序列大模型TPT与通用控制系统UCS，支撑自主运行工厂系统AOP的落地。针对性破解数据、技术、成本、认知四大瓶颈，已在氯碱、石化等核心行业实现价值验证。同步创新商业模式，发起工业AI数据联盟，成为流程工业AI价值化落地的标杆企业。报告摘要案例分析公司中控技术助力全球流程工业实现“安全、质量、低碳、效益”四大关键目标和可持续发展的工业AI公司1相关研究报告36Kr-2026年具身智能产业发展研究报告（2026.01）36Kr- “十五五”时期重点产业前瞻与发展路径研究（2025.12）36Kr-2025年中国大模型行业发展研究报告（2025.11）36Kr-2025年中国AI应用出海企业发展需求洞察报告（2025.07）目 录定义与研究范畴发展格局发展驱动力发展现状01中国工业AI行业发展概况产业图谱中国工业AI企业竞争力02工业AI行业生态与企业竞争力工业AI落地分级体系工业AI落地四大瓶颈工业AI落地五大要素典型解决方案典型落地效果03行业痛点与工业AI解决方案工业AI标准体系总体架构人工智能 工业大模型体系架构人工智能 工业大模型技术要求人工智能 工业智能体参考架构04工业AI标准体系工业AI发展趋势风险与挑战05工业AI行业未来发展趋势01中国工业AI行业发展概况定义与研究范畴发展格局发展驱动力发展现状• 1.1 定义与研究范畴工业AI是人工智能技术在工业场景的深度应用，其中流程工业是检验工业AI价值的试金石工业AI是人工智能技术在工业场景如制造、能源、采矿等垂直领域中的深度应用，其中制造业是AI技术落地的核心阵地。从生产方式划分，制造业可分为离散制造和流程制造两大类型，对应离散工业和流程工业两大行业领域，二者在工艺特性、生产流程与AI应用需求上存在显著差异。流程工业因连续生产带来实时闭环需求，存在物理化学反应过程，强耦合工况要求“机理+数据”融合，受安全、低碳、效益约束，使AI价值更易量化，是检验工业AI深度价值的试金石。本报告以工业AI整体发展为研究对象，以流程工业作为重点观察场景，原因在于其连续生产、强机理约束和高安全要求，更能体现工业AI的深层价值。与通用AI相比，工业AI具有物理闭环、安全可靠、机理融合三大特性。对于流程工业来说，其核心价值在于解决复杂生产过程中的优化、控制与决策难题，进而实现提质、降本、增效、安全与绿色发展的多重目标。图示：工业AI核心特征与通用AI应用局限参考资料：36氪研究院...