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AI浪潮持續(xù)席卷全球，中國工業(yè)市場卻面臨冰與火的雙重考驗。一方面，在DeepSeek快速為市場做科普之余，工業(yè)企業(yè)對于AI在行業(yè)中的應(yīng)用更為好奇和焦慮；另一方面，AI三要素之一的工業(yè)大數(shù)據(jù)市場卻因“下水道工程”的特點陷入困局——根據(jù)IDC調(diào)研，已經(jīng)有92.1%的中國大型工業(yè)企業(yè)完成了主數(shù)據(jù)管理（MDM，Master Data Management）的建設(shè)，實現(xiàn)了部分異構(gòu)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，但僅有26.3%的相應(yīng)企業(yè)部署了企業(yè)級的大數(shù)據(jù)平臺以及應(yīng)用。制造業(yè)大數(shù)據(jù)：工業(yè)AI落地的“最后一公里”

當(dāng)前工業(yè)AI落地的核心挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)的“最后一公里”。大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如設(shè)計文件、工藝圖紙等）仍分散在異構(gòu)系統(tǒng)中，形成“數(shù)據(jù)孤島”，而工業(yè)大模型對高質(zhì)量、標(biāo)準化數(shù)據(jù)的需求與數(shù)據(jù)碎片化現(xiàn)狀形成尖銳矛盾。需以場景需求倒逼數(shù)據(jù)治理升級，實現(xiàn)跨設(shè)備協(xié)議兼容，結(jié)合自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注工具，將數(shù)據(jù)準備周期大幅壓縮，提升模型精度。唯有打通數(shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的完整鏈條，才能釋放工業(yè)AI的落地潛能。

生態(tài)重構(gòu)：從“零和博弈”到“能力共生”

該市場主要包括企業(yè)服務(wù)軟件廠商、工業(yè)大數(shù)據(jù)專業(yè)廠商和云計算廠商三類廠商，廠商間以競爭為主，存在少量一次性的項目合作。在調(diào)研中，一部分廠商開始聚焦行業(yè)或領(lǐng)域，提供更為專業(yè)化的服務(wù)，市場逐漸回歸理性。云計算廠商更擅于提供企業(yè)級的數(shù)據(jù)架構(gòu)以及部分核心通用應(yīng)用，另外兩類廠商則在各細分行業(yè)或應(yīng)用領(lǐng)域上各有所長，建議廠商開展長線合作，發(fā)揮各自優(yōu)勢，為客戶提供更為專業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)， “卷能力”而不是“卷價格”，長遠來看生態(tài)間的分工協(xié)作能夠使廠商能力和業(yè)務(wù)均健康增長。

技術(shù)與制度并重：數(shù)據(jù)安全的“雙輪驅(qū)動”

數(shù)據(jù)安全是工業(yè)AI落地的基石，需通過技術(shù)與制度雙輪驅(qū)動實現(xiàn)平衡。技術(shù)層面，在數(shù)據(jù)脫敏與溯源的同時控制模型精度損失，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”；制度層面，構(gòu)建動態(tài)權(quán)限管控體系，實施分類分級管理，建立合規(guī)框架下的風(fēng)險防控機制。

在此背景下，IDC啟動數(shù)據(jù)+工業(yè)軟件+AI系列報告研究《IDC中國制造業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案市場份額，2024》：本報告將分析2024年制造業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案總市場，以及高科技電子、裝備制造、整車及汽車零部件、鋼鐵及有色金屬、新能源等子市場的市場空間、廠商份額、競爭態(tài)勢、技術(shù)趨勢等內(nèi)容。

《IDC中國工業(yè)軟件 + AI市場圖譜及案例，2025》：重點關(guān)注與AI結(jié)合的技術(shù)趨勢、關(guān)鍵應(yīng)用場景、廠商產(chǎn)品以及典型應(yīng)用案例，結(jié)合IDC全球和中國對工業(yè)軟件的研究積累，對中國市場發(fā)展趨勢和潛在商業(yè)機會做出預(yù)測。

《IDC中國工業(yè)AI Agent智能體落地實踐與市場洞察》：分析工業(yè)AI Agent的市場定義及分級、技術(shù)特征及趨勢、行業(yè)及應(yīng)用場景、市場空間、落地實踐、代表廠商及產(chǎn)品等內(nèi)容。