2025智能制造现状报告：AI驱动下的效率革命与安全挑战

近期，罗克韦尔发布了的《2025年度智能制造状况报告》，该报告调研了来自 17 个主要制造业国家的 1560 名决策者，这些决策者代表的公司，将网络安全与安全性、吞吐量和成本并列为核心绩效指标。
 

一．人工智能在智能制造中不断演变的角色
 

AI被视为解决劳动力短缺、技能缺口、质量控制及外部压力管理的潜在方案。与先前调查结果相比，计划在未来12个月内将人工智能/机器学习应用于网络安全的组织显著增多，先进技术在增强网络安全措施方面正持续发挥日益演进的作用。
 

人工智能与机器学习亦将变革供应链管理，三分之一的受访者计划将其用于该领域。值得注意的是，仍有23%的组织表示缺乏足以超越竞争对手的技术水平。

 

同时，部署与集成新技术（21%）以及平衡质量与盈利能力（21%）被视作未来一年增长的主要内部障碍。此外，半数的受访者计划在同一时期内借助AI/ML提升质量控制。
 

随着运营复杂性加剧，以及商业与地缘政治环境持续变动，制造商愈发重视低风险率。他们亟需融合自动化、人工智能和从边缘到云的安全架构于一体的解决方案，以优化运营，减少网络安全、合规性与运营风险，并在不确定性中构建稳健前行的韧性。
 

许多企业意识到，人工智能的成功始于坚实基础——包括具备原生AI功能的产品，以及拥有战略制定、应用场景优先级区分、数据架构搭建、实施与扩展能力的专业服务团队。尽管受访者采用多种策略以应对劳动力短缺与技能差距，但最普遍采用的措施还是引入人工智能与自动化（各占41%），这两项技术已成为其战略的重要组成部分。
 

动态的市场环境、内外部障碍以及利润压力，正促使各组织在整个供应链中追求更智能、更高效的运营。为应对外部风险，28%的组织正在积极评估其关键供应商，这也推动它们重新审视采购策略、定价模式及总体成本结构。
 

81%制造商表示，当前所面临的内外部障碍正在加速其数字化转型进程，这一比例在巴西、印度、日本和中东地区甚至超过90%，而墨西哥、西班牙和英国所面临的障碍也出现显著增加。
 

工业企业正积极探寻人工智能云/软件即服务以及人工智能应用的具体场景，这两类技术始终位居投资意愿的前两位，紧随其后的是网络安全和质量管理系统。云/软件即服务与人工智能已被证明能够有效提供推动业务成果的智能制造能力，而网络安全与质量管理体系的突出，则标志着投资决策正越来越注重韧性与可靠性作为投资回报率的关键贡献因素。

1、网络风险持续攀升

网络安全风险正持续攀升，在今年增长的外部障碍列表中已跃居第二位，并成为智能技术应用的一个关键场景，在日益互联的世界中其复杂性的显著加剧。网络安全将与智能制造的优先事项更紧密地融合。具体而言2025年，49% 的企业计划将人工智能/机器学习应用于网络安全，2024年为40%。38%的企业正在借助数据提升网络安全防护能力，2024年为31%。
 

与此同时，网络安全相关技能与标准在招聘中的优先级进一步提高，47% 的受访者认为其“极其重要”，2024年为40%，强化安全已不仅是一项技术能力，更是关键业务能力这一共识。
 

根据 Black Kite 发布的一项研究，制造业占勒索软件攻击的21%，制造实体面临显著更高的风险，遭受此类攻击的可能性超出平均水平三倍以上。因此，在制造商正积极寻求人技协同以强化安全防护的背景下，网络安全能力在员工技能需求中占据突出位置。未来五年，最关键的劳动力技能将是人工智能与网络安全知识的结合，以及出色的解决问题与批判性思维能力。
 

 将简短的安全网络课程融入日常会议，在不影响正常生产的前提下逐步建立安全意识。

 通过奖励快速完成补丁、实现无事故季度等安全行为，强化良好实践。

 赞助员工考取与角色相关的专业认证（如IEC 62443、CISM），以系统化培养内部专家力量。

 在日常讨论中同步分析网络风险与安全风险，提升前者的感知重要性。

 聚焦达成安全里程碑的团队——例如实现快速补丁周期或无事故季度——推动良好习惯常态化。

 定期开展IT与OT联合事件响应演练，使各方响应人员在关键时刻到来前熟悉彼此的处理流程与协作机制。

 

工业企业正在通过技术融合与战略调整应对当前环境的复杂性。人工智能与机器学习在网络安全、供应链管理和质量控制等关键领域的应用持续深化，同时网络安全已成为智能制造的核心优先事项。调查数据表明，投资正进一步向能够提升韧性、可靠性与业务成果的技术倾斜，例如云服务、人工智能及网络安全体系。面对技能缺口与外部风险，企业需系统性整合技术部署、人才培养与流程优化，以强化运营效率、降低风险并推动可持续转型。这一路径要求决策者以数据驱动的方法制定战略，通过技术与人力资源的协同实现长期竞争力。