工业AI落地的“最后一公里”，IDC启动工业大数据及AI系列报告研究

AI浪潮持续席卷全球，中国工业市场却面临冰与火的双重考验。一方面，在DeepSeek快速为市场做科普之余，工业企业对于AI在行业中的应用更为好奇和焦虑；另一方面，AI三要素之一的工业大数据市场却因“下水道工程”的特点陷入困局——根据IDC调研，已经有92.1%的中国大型工业企业完成了主数据管理（MDM，Master Data Management）的建设，实现了部分异构系统之间的数据互联互通，但仅有26.3%的相应企业部署了企业级的大数据平台以及应用。制造业大数据：工业AI落地的“最后一公里”

当前工业AI落地的核心挑战在于数据的“最后一公里”。大量非结构化数据（如设计文件、工艺图纸等）仍分散在异构系统中，形成“数据孤岛”，而工业大模型对高质量、标准化数据的需求与数据碎片化现状形成尖锐矛盾。需以场景需求倒逼数据治理升级，实现跨设备协议兼容，结合自适应数据清洗和标注工具，将数据准备周期大幅压缩，提升模型精度。唯有打通数据从采集到应用的完整链条，才能释放工业AI的落地潜能。

生态重构：从“零和博弈”到“能力共生”

该市场主要包括企业服务软件厂商、工业大数据专业厂商和云计算厂商三类厂商，厂商间以竞争为主，存在少量一次性的项目合作。在调研中，一部分厂商开始聚焦行业或领域，提供更为专业化的服务，市场逐渐回归理性。云计算厂商更擅于提供企业级的数据架构以及部分核心通用应用，另外两类厂商则在各细分行业或应用领域上各有所长，建议厂商开展长线合作，发挥各自优势，为客户提供更为专业的产品和服务， “卷能力”而不是“卷价格”，长远来看生态间的分工协作能够使厂商能力和业务均健康增长。

技术与制度并重：数据安全的“双轮驱动”

数据安全是工业AI落地的基石，需通过技术与制度双轮驱动实现平衡。技术层面，在数据脱敏与溯源的同时控制模型精度损失，实现“数据可用不可见”；制度层面，构建动态权限管控体系，实施分类分级管理，建立合规框架下的风险防控机制。

在此背景下，IDC启动数据+工业软件+AI系列报告研究《IDC中国制造业大数据解决方案市场份额，2024》：本报告将分析2024年制造业大数据解决方案总市场，以及高科技电子、装备制造、整车及汽车零部件、钢铁及有色金属、新能源等子市场的市场空间、厂商份额、竞争态势、技术趋势等内容。

《IDC中国工业软件 + AI市场图谱及案例，2025》：重点关注与AI结合的技术趋势、关键应用场景、厂商产品以及典型应用案例，结合IDC全球和中国对工业软件的研究积累，对中国市场发展趋势和潜在商业机会做出预测。

《IDC中国工业AI Agent智能体落地实践与市场洞察》：分析工业AI Agent的市场定义及分级、技术特征及趋势、行业及应用场景、市场空间、落地实践、代表厂商及产品等内容。