7800亿：全球工业自动化未来三大赛道

据麦肯锡估算，2025 年工业自动化产品的全球市场规模将达到约 1083 亿美元（约合人民币7800亿），过去三年年化增长率约 3.7%；而中国工业自动化市场规模超过人民币 2500 亿元，在全球市场占比超过三分之一。这意味着，中国自动化行业正站在 “从跟跑到领跑” 的关键节点，未来 5 年有望实现跨越式增长。从细分领域爆发到技术颠覆，从巨头布局到企业转型，这场围绕 “智能制造” 的变革，早已拉开序幕。

细分领域大爆发：三大赛道撑起自动化增长骨架

工业自动化由流程制造自动化、离散制造自动化、工业物联网软件与云服务三大细分领域构成，每个赛道都有明确的增长逻辑和核心产品，且已吸引西门子、施耐德、罗克韦尔等国际巨头深度布局。

1. 流程制造自动化：760 亿美金市场，DCS/MES 成核心

流程工业（化工、电力、石油天然气等）是自动化投入 “主力军”，2025 年全球流程工业自动化支出将达760 亿美元，较 2019 年的 640 亿美元实现 2.8% 复合增长。核心产品中，DCS（集散控制系统）?是 “中枢大脑”，如施耐德的 EcoStruxure Foxboro DCS、西门子的 PCS 7 系统；MES（制造执行系统）?则是 “流程管家”，西门子的 Opcenter MES、SAP 的 Digital Manufacturing Cloud 能打通生产数据与管理决策。

2. 离散制造自动化：增速领跑，PLC / 伺服电机成关键

离散制造（汽车、电子、半导体等）自动化支出增速更快，其中半导体和电子电气行业增长最快。核心产品包括：PLC（可编程逻辑控制器）（西门子 Simatic S7-1500、罗克韦尔 Allen-Bradley ControlLogix）、变频器（施耐德 ATV900、ABB ACS880）?和伺服电机（安川 Sigma-7、松下 A6），以及工业传感器（基恩士 IV2 系列视觉传感器、倍加福 R2000 激光雷达）。

3. 工业物联网软件与云服务：18% 增速！最 “猛” 细分赛道

这一领域年增长率达18%，且供应商集中度最高。典型代表如西门子的 MindSphere 工业云、GE 的 Predix 平台、施耐德的 EcoStruxure Cloud，可实现 “设备联网 - 数据采集 - 分析优化 - 决策执行” 全链路，比如宝马沈阳工厂通过 MindSphere 实现设备预测性维护，停机时间减少 30%。

劳动力短缺倒逼 + AI 技术颠覆，自动化加速不可逆

中国自动化行业的跨越式增长，由 “劳动力结构变化” 与 “技术颠覆性突破” 共同推动。

1. 劳动力短缺：全球 1% 增速下，自动化成 “救命稻草”

联合国《2024 年世界人口展望》显示，超半数国家女性生育率低于 2.1（人口稳定阈值），63 个国家和地区（含中国、德国、日本）人口已达顶峰，未来 30 年总人口将减少 14%；全球青壮年劳动力增速 2020 年已降至 0.7%，2070 年代末 65 岁以上人口将超 18 岁以下。世界经济论坛《2025 年未来就业报告》指出，2030 年农场工人、送货司机等一线岗位需求激增，但劳动力供给减少，导致高收入国家 40% 雇主面临 “用工荒”。

2. AI 技术颠覆：四大能力升级，工业自动化进入 “智能时代”

人工智能的爆发让 “人机协同” 制造环境成为现实。麦肯锡预测，到 2030 年全球将有 4-8 亿工作岗位被机器取代。AI 对自动化的升级体现在：

感知能力增强：计算机视觉精度达 99.99%，语音识别提升交互效率 50%；

决策能力优化：机器学习算法优化生产参数，某化工企业次品率下降 40%；

运动控制精度提升：神经网络算法让焊接精度达 ±0.02mm；

人机交互易用性提升：自然语言界面让新员工快速上手，生成式 AI 提升工作效率 80%。

“平台化、敏捷化、智能化” 重构产业逻辑，告别 “信息孤岛”

传统工业自动化系统因分层设计导致 “业务碎片化”，而平台化、敏捷化、智能化三大趋势正彻底重构产业逻辑。典型如西门子 Xcelerator 平台，集成 CAD、MES、数字孪生、工业云，实现 “设计 - 仿真 - 生产 - 运维” 全流程协同。

制造业企业转型指南：四大核心建议

1. 战略先行：构建 “数据 - 平台 - 应用” 三层架构

参考西门子 Xcelerator、施耐德 EcoStruxure，从数据层（统一数据模型）、平台层（工具 + 服务 + 生态中台）、应用层（低代码敏捷开发）搭建体系。

2. 分段投资：优先解决高成本、高风险场景

中小企可从预测性维护入手，流程企业优先部署APC（先进过程控制）/RTO（实时优化），将 ROI 控制在 12-18 个月。

3. 拥抱 AI 与生态：从 “工具级 AI” 到 “系统级 AI”

利用外部平台 AI 能力（如华为昇腾 AI 算力、百度文心一言工业版），构建 “数据 - 算法 - 应用” 闭环，选择开放生态伙伴降低单一供应商依赖。

4. 磨练团队：打造 “工业 + 数字” 复合型人才

培养工艺工程师的数据建模能力、运维人员的平台操作能力，设置数据资产管理员、工业 AI 算法工程师等新岗位，建立跨部门敏捷小组。

2030 年，中国智能制造的 “黄金时代”

当 2030 年到来时，中国有望成为全球自动化创新中心。制造业企业需打造 “人机协同、数据驱动、持续进化” 的智能生态，结合巨头平台经验与本土场景优势，在全球竞争中激流勇进。

数据来源及链接

麦肯锡《融合生态拥抱智能：2030 中国智能制造及自动化行业展望》

联合国《2024 年世界人口展望》

世界经济论坛《2025 年未来就业报告》

施耐德电气 2025 中国国际工业博览会新闻稿

西门子《工业 AI 智能体与 Industrial Copilot 生态系统》