在工業(yè)自動化的新階段，贏家將能像協(xié)調(diào)機器般高效協(xié)調(diào)合作伙伴間的智能。

數(shù)十年來，工業(yè)自動化領(lǐng)域遵循著一條發(fā)展規(guī)律：通過不斷提升控制系統(tǒng)的復(fù)雜性，來提高生產(chǎn)制造效率、改善產(chǎn)品質(zhì)量與安全水平?；谶@種模式，價值似乎自然匯聚到高性能專有控制器和緊密集成的系統(tǒng)中，如同穩(wěn)固的金字塔。然而，這座“價值金字塔”如今正悄然松動，整個市場創(chuàng)造價值的方式也在發(fā)生巨變。

漢諾威工業(yè)博覽會召開前夕，貝恩咨詢發(fā)布了一份詳實報告，提出了工業(yè)4.0的沙漏形曲線——即曾經(jīng)以控制硬件和系統(tǒng)為核心的“金字塔結(jié)構(gòu)”價值分布，正演變?yōu)椤爸虚g收縮、兩端擴張”的沙漏形態(tài)。利潤池向技術(shù)棧頂部（軟件、數(shù)據(jù)、人工智能）和底部（智能設(shè)備）轉(zhuǎn)移，使中間的核心控制技術(shù)面臨壓力。

筆者認(rèn)為這一觀點極具啟發(fā)意義，因此在本文分享該報告的核心信息。

技術(shù)棧結(jié)構(gòu)從金字塔形向沙漏形轉(zhuǎn)變

貝恩咨詢用下圖形象展示了技術(shù)棧形態(tài)的轉(zhuǎn)變過程——

圖：隨著軟件作用提升，技術(shù)棧形態(tài)由“金字塔”向“沙漏”轉(zhuǎn)變（來源：貝恩咨詢）

在技術(shù)棧頂部：價值加速向軟件、數(shù)據(jù)平臺及人工智能驅(qū)動的工作流集中。這些層級具備更強的規(guī)模擴展能力、更高利潤率，且隨數(shù)據(jù)與應(yīng)用場景積累實現(xiàn)價值持續(xù)復(fù)利增長，日益成為工業(yè)運營的“中樞大腦”，將原始信號轉(zhuǎn)化為決策與結(jié)果。

在技術(shù)棧底部：價值重新回流至智能現(xiàn)場設(shè)備，傳感器（如機器視覺技術(shù)）與執(zhí)行器（如變頻器）不再是被動終端節(jié)點，借助嵌入式智能、連接能力與邊緣計算，它們能生成數(shù)據(jù)、執(zhí)行決策并持續(xù)優(yōu)化性能。

在技術(shù)棧中間：傳統(tǒng)控制層（包括可編程邏輯控制器PLC、分布式控制系統(tǒng)DCS、輸入/輸出模塊I/O、監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)SCADA及其專有軟件等）雖仍不可或缺，但在規(guī)模化擴展與差異化方面愈發(fā)困難。新進入者通過轉(zhuǎn)移核心控制環(huán)節(jié)的價值，壓縮其利潤空間。

貝恩咨詢分析顯示，到本十年末，超80%的行業(yè)利潤池（企業(yè)投資/供應(yīng)商利潤）將集中在沙漏兩端，其中軟件和數(shù)據(jù)驅(qū)動的上層貢獻(xiàn)超一半總利潤，智能現(xiàn)場設(shè)備占約25%至30%份額，如下圖所示：

圖：新技術(shù)顯著改變行業(yè)利潤池，向軟件和數(shù)字解決方案轉(zhuǎn)移（來源：貝恩咨詢）【2025年——當(dāng)今新興技術(shù)?！?/p>

圖：新技術(shù)顯著改變行業(yè)利潤池，向軟件和數(shù)字解決方案轉(zhuǎn)移（來源：貝恩咨詢）【2030年——未來自動化生態(tài)系統(tǒng)】

注：報告提供了產(chǎn)業(yè)鏈要素的百分比細(xì)分，雖為粗略估計，但核心信息明確：工業(yè)控制硬件份額大幅下滑，兩側(cè)份額螺旋式上升。

這種轉(zhuǎn)變的深層意義清晰：控制依然重要，但不再是工業(yè)自動化最具盈利能力的核心。目前在制藥、食品飲料等混合型行業(yè)已清晰可見，很快將擴展至離散型（如汽車）和流程型（如化工）行業(yè)。

報告還預(yù)測，到2030年，近一半行業(yè)收入依賴人工智能解決方案，進一步凸顯價值向“智能”遷移。《2026年工業(yè)自動化高管調(diào)研》顯示，僅AI驅(qū)動的解決方案到2030年就有望釋放高達(dá)700億美元的新增市場價值。

圖：人工智能未來五年創(chuàng)造近700億美元新工業(yè)市場價值（來源：貝恩咨詢工業(yè)自動化高管調(diào)查2026 (n=26)）

轉(zhuǎn)變發(fā)生的原因

盡管多數(shù)傳統(tǒng)廠商意識到行業(yè)向數(shù)字化邁進，但很少真正理解轉(zhuǎn)型侵蝕其數(shù)十年差異化優(yōu)勢的速度。價值流向新方向，三股力量加速變局：

首先，運營環(huán)境根本性變化。發(fā)達(dá)市場制造業(yè)勞動力迅速老齡化，美國制造業(yè)超40%就業(yè)集中在至少四分之一員工年齡超55歲的企業(yè)，限制對人類經(jīng)驗的依賴。同時，供應(yīng)鏈從追求效率轉(zhuǎn)向強調(diào)韌性；可持續(xù)性、網(wǎng)絡(luò)安全與可追溯性要求同步提升。以穩(wěn)定性與成本優(yōu)化為核心的傳統(tǒng)自動化架構(gòu)，未為高度不確定性構(gòu)建。

其次，差異化來源從硬件轉(zhuǎn)移。控制性能逐漸成為“基本門檻”。制造商更期待系統(tǒng)具備持續(xù)適應(yīng)、優(yōu)化與學(xué)習(xí)能力——希望生產(chǎn)自動化技術(shù)向上游打通設(shè)計、工程與仿真，向下游連接供應(yīng)鏈與分銷。采購決策越來越轉(zhuǎn)向軟件、數(shù)據(jù)及制造外的應(yīng)用場景能力，僅依賴既有控制系統(tǒng)裝機基礎(chǔ)難以形成有效護城河。

第三，技術(shù)棧兩端競爭加劇。一方面，超大規(guī)模云服務(wù)商與原生AI企業(yè)加速進入工業(yè)軟件與數(shù)據(jù)平臺領(lǐng)域；另一方面，以中國廠商為代表的激進硬件競爭者壓縮控制器及基礎(chǔ)自動化組件（包括多類傳感器與工業(yè)相機）的利潤空間。自動化既有廠商同時面臨“上下夾擊”。軟件與硬件解耦、互操作性提升使切換成本下降；客戶需求從周期性升級轉(zhuǎn)向持續(xù)優(yōu)化時，傳統(tǒng)系統(tǒng)附著的服務(wù)更難防守。

對既有廠商而言，真正風(fēng)險并非一夜顛覆，而是逐步“無關(guān)緊要”——即使收入表面穩(wěn)定，角色卻從最具戰(zhàn)略價值的制造伙伴滑向普通零部件供應(yīng)商。這正是轉(zhuǎn)型令人不安之處~

下一階段的競爭優(yōu)勢

行業(yè)劇變下，未來工業(yè)自動化企業(yè)的競爭優(yōu)勢聚焦哪里？

貝恩咨詢提出：工業(yè)自動化新階段，領(lǐng)先者不再只是部署更多技術(shù)，而是“編排智能”。關(guān)鍵在于軟件、數(shù)據(jù)與智能設(shè)備的縱向整合（而非橫向堆疊），共同解決實際運營問題。隨著行業(yè)向軟件化、智能設(shè)備化及垂直深化演進，三大趨勢突出。

第一，軟件和數(shù)據(jù)成為價值雙引擎。運營平臺、工作流應(yīng)用和人工智能驅(qū)動的優(yōu)化工具，從工業(yè)系統(tǒng)邊緣走向核心。它們賦予數(shù)據(jù)上下文意義，協(xié)調(diào)決策，將復(fù)雜性轉(zhuǎn)化為行動。至關(guān)重要的是，能隨時間跨職能和跨站點擴展，創(chuàng)造僅靠硬件無法比擬的經(jīng)濟效益。

需強調(diào)的是，這種優(yōu)勢不來自“IT與OT融合”技術(shù)里程碑本身。多數(shù)企業(yè)已具備系統(tǒng)互聯(lián)能力，雖規(guī)?；七M成本高昂（尤其是單一應(yīng)用場景），但真正稀缺的是將整合后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更快、更優(yōu)運營決策的能力。領(lǐng)先者差異在于“運營層面的融合”——以跨生產(chǎn)、質(zhì)量、維護、計劃與能源管理為目標(biāo)設(shè)計數(shù)據(jù)體系、治理機制與工作流，逐步向上連接設(shè)計環(huán)節(jié)（如產(chǎn)品全生命周期管理系統(tǒng)），向下打通分銷體系（如供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)）。當(dāng)洞察直接驅(qū)動執(zhí)行，企業(yè)從“報告績效”轉(zhuǎn)向“塑造績效”。對管理層而言，這不僅是架構(gòu)問題，更是運營模式挑戰(zhàn)。

第二，智能設(shè)備成為決策流程一部分。智能設(shè)備融入決策鏈條，智能向物理過程前移：機器與傳感器越來越多地承擔(dān)數(shù)據(jù)預(yù)處理、本地決策，并與上層系統(tǒng)協(xié)同工作。這不僅降低時延、提升系統(tǒng)韌性，也釋放新應(yīng)用場景——從預(yù)測性質(zhì)量控制到自主維護。

第三，垂直領(lǐng)域深度成為新差異化來源。嵌入流程知識、數(shù)據(jù)語義和監(jiān)管要求的行業(yè)特定解決方案推動未來增長。預(yù)計到2030年，近60%行業(yè)增量增長來自垂直領(lǐng)域特定產(chǎn)品，而非橫向平臺（見下圖）。食品飲料企業(yè)關(guān)注可追溯性和衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)；電池和汽車制造商關(guān)注良率、產(chǎn)能和快速重構(gòu)能力；生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)Ⅱ炞C和合規(guī)性視為核心功能，而非附加功能。

圖：預(yù)計混合型制造行業(yè)將把更高比例支出分配給自動化領(lǐng)域（來源：貝恩咨詢）

因此，增長與價值向“垂直化技術(shù)?！奔小磳④浖?shù)據(jù)與設(shè)備整合為一體的解決方案。競爭優(yōu)勢越來越取決于對行業(yè)實際運行方式的理解，而非僅掌握設(shè)備控制方式。同時，商業(yè)模式也在轉(zhuǎn)變。經(jīng)常性收入、基于結(jié)果的合同以及全生命周期價值，比一次性銷售更重要。能量化績效、共擔(dān)風(fēng)險并深度嵌入客戶運營過程的服務(wù)提供商，將獲取可觀價值回報。

總體而言，傳統(tǒng)自動化擅長在穩(wěn)定環(huán)境中執(zhí)行預(yù)定義指令。下一波價值創(chuàng)造浪潮來自能持續(xù)決策的系統(tǒng)——權(quán)衡利弊、適應(yīng)變化，并在時間和資產(chǎn)層面優(yōu)化結(jié)果。原生人工智能工作流程從分析層深入運營核心，實時影響吞吐量、質(zhì)量、能源消耗和維護等決策。隨著利潤空間收窄，價值流向決策層，而非僅執(zhí)行指令的系統(tǒng)。這標(biāo)志著與過去的顯著決裂：未來競爭力不再取決于流程自動化效率，而是更多取決于運營在環(huán)境變化時的智能響應(yīng)——從控制邏輯到?jīng)Q策邏輯的核心轉(zhuǎn)變。

寫在最后

AI的第一波影響比許多管理者預(yù)期的更緊迫。貝恩咨詢表示，僅少數(shù)應(yīng)用場景將貢獻(xiàn)AI價值的大部分，以自適應(yīng)機器人、預(yù)測性維護以及基于知識的系統(tǒng)為代表。

到2030年，預(yù)計近一半行業(yè)收入依賴AI賦能的產(chǎn)品與服務(wù)，多個核心應(yīng)用場景替代壓力超50%（見下圖）。在這些領(lǐng)域，AI已不再是差異化選項，而是進入市場的“準(zhǔn)入門檻”。

圖：到2030年，基于人工智能的解決方案有望貢獻(xiàn)一半工業(yè)自動化收入（來源：貝恩咨詢工業(yè)自動化高管調(diào)查2026 (n=26)）

“替代高峰”預(yù)計出現(xiàn)在2028年中后期（咨詢和集成、維護和支持、監(jiān)控和管理），2029年中期（制造運營），以及2030年中后期（實體制造、制造控制、業(yè)務(wù)優(yōu)化），物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)傳感器和組件普及預(yù)計在2031年中期實現(xiàn)。

工業(yè)自動化新階段，贏家將能像協(xié)調(diào)機器般高效協(xié)調(diào)合作伙伴間的智能。早期領(lǐng)導(dǎo)者已開始見效。經(jīng)驗顯示，能大規(guī)模編排數(shù)據(jù)、軟件和智能設(shè)備的企業(yè)，生產(chǎn)力提升可達(dá)30%至50%，維護成本降低可達(dá)35%，設(shè)備使用壽命顯著延長。

參考資料：Industrial Automation: From Control to Intelligence——BAINIndustry 4.0’s hourglass figure – AI and IoT put squeeze on OT hardware spend——rcrwireless

本文來自微信公眾號 “物聯(lián)網(wǎng)智庫”（ID：iot101），作者：Sophia，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

本文僅代表作者觀點，版權(quán)歸原創(chuàng)者所有，如需轉(zhuǎn)載請在文中注明來源及作者名字。

免責(zé)聲明：本文系轉(zhuǎn)載編輯文章，僅作分享之用。如分享內(nèi)容、圖片侵犯到您的版權(quán)或非授權(quán)發(fā)布，請及時與我們聯(lián)系進行審核處理或刪除，您可以發(fā)送材料至郵箱：service@tojoy.com