在工業(yè)自動(dòng)化的下一階段，贏家將能夠像協(xié)調(diào)機(jī)器一樣高效地在合作伙伴間協(xié)調(diào)智能。

數(shù)十年來(lái)，工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域遵循著這樣一條發(fā)展法則：通過(guò)不斷提升控制系統(tǒng)的復(fù)雜性，來(lái)提升生產(chǎn)與制造的效率、改善產(chǎn)品質(zhì)量和安全水平?；谶@種模式，價(jià)值似乎自然而然地匯聚到高性能專有控制器和緊密集成的系統(tǒng)中，就像一座穩(wěn)固的金字塔。然而，這座“價(jià)值金字塔”如今正在悄然松動(dòng)，整個(gè)市場(chǎng)創(chuàng)造價(jià)值的方式也在發(fā)生翻天覆地的變化。

就在漢諾威工業(yè)博覽會(huì)召開(kāi)前夕，貝恩咨詢發(fā)布了一份內(nèi)容詳實(shí)的報(bào)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)”的價(jià)值分布，正演變?yōu)楦愃啤吧陈钡摹爸虚g收縮，兩端擴(kuò)張”的形態(tài)。利潤(rùn)池正在向技術(shù)棧的頂部（軟件、數(shù)據(jù)、人工智能）和底部（智能設(shè)備）轉(zhuǎn)移，這使得位于中間的核心控制技術(shù)面臨壓力。

筆者認(rèn)為這一觀點(diǎn)很具有啟發(fā)意義，因此將在本文中分享該報(bào)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

貝恩咨詢用下面這張圖形象的展示了技術(shù)棧形態(tài)從金字塔形向沙漏形轉(zhuǎn)變的過(guò)程——

圖：隨著軟件作用的提升，技術(shù)棧形態(tài)正由“金字塔”向“沙漏”轉(zhuǎn)變（來(lái)源：貝恩咨詢）

在技術(shù)棧頂部：價(jià)值正加速向軟件、數(shù)據(jù)平臺(tái)以及由人工智能驅(qū)動(dòng)的工作流集中。這些層級(jí)具備更強(qiáng)的規(guī)模擴(kuò)展能力、更高的利潤(rùn)率，并且會(huì)隨著數(shù)據(jù)與應(yīng)用場(chǎng)景的積累實(shí)現(xiàn)價(jià)值的持續(xù)復(fù)利增長(zhǎng)。它們正日益成為工業(yè)運(yùn)營(yíng)的“中樞大腦”，將原始信號(hào)轉(zhuǎn)化為決策與結(jié)果。

在技術(shù)棧底部：價(jià)值重新回流至智能現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，傳感器（如機(jī)器視覺(jué)技術(shù)）與執(zhí)行器（如變頻器）已不再是被動(dòng)的終端節(jié)點(diǎn)，借助嵌入式智能、連接能力與邊緣計(jì)算，它們能夠生成數(shù)據(jù)、執(zhí)行決策，并持續(xù)優(yōu)化性能。

在技術(shù)棧中間：位于中間的傳統(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）及其相關(guān)的專有軟件……雖然仍不可或缺，但在規(guī)模化擴(kuò)展與差異化方面正變得愈發(fā)困難。新進(jìn)入者通過(guò)將價(jià)值從這些核心控制環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移出去，正在壓縮其利潤(rùn)空間。

根據(jù)貝恩咨詢的分析，到本十年末，預(yù)計(jì)超過(guò) 80% 的行業(yè)利潤(rùn)池（企業(yè)投資/供應(yīng)商利潤(rùn)）將集中在沙漏的兩端，其中，以軟件和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的上層將貢獻(xiàn)超過(guò)一半的行業(yè)總利潤(rùn)，而智能現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備則將進(jìn)一步占據(jù)約 25% 至 30% 的份額，如下圖所示：

圖：新技術(shù)將顯著改變行業(yè)利潤(rùn)池，使其向軟件和數(shù)字解決方案轉(zhuǎn)移（來(lái)源：貝恩咨詢）【2025年——當(dāng)今新興的技術(shù)?！?/p>

圖：新技術(shù)將顯著改變行業(yè)利潤(rùn)池，使其向軟件和數(shù)字解決方案轉(zhuǎn)移（來(lái)源：貝恩咨詢）【2030年——未來(lái)的自動(dòng)化生態(tài)系統(tǒng)】

注：報(bào)告提供了產(chǎn)業(yè)鏈中所有要素的百分比細(xì)分，這些百分比份額似乎只是粗略的估計(jì)，加起來(lái)并不明顯（達(dá)不到100%）。但傳遞的信息是一致的：工業(yè)控制硬件的份額在中間大幅下滑，而兩側(cè)的份額則呈螺旋式上升。

這種轉(zhuǎn)變蘊(yùn)含的深層意義十分明確：控制依然重要，但已不再是工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)最具盈利能力的核心。如今，這一轉(zhuǎn)變?cè)谥扑?、食品飲料等混合型行業(yè)中已清晰可見(jiàn)，并將很快擴(kuò)展至離散型行業(yè)（如汽車(chē)）以及流程型行業(yè)（如化工）。

此外，報(bào)告還提出了另一項(xiàng)預(yù)測(cè)，到 2030 年，近一半的行業(yè)收入將依賴基于人工智能的解決方案，這進(jìn)一步凸顯了價(jià)值正向“智能”遷移。根據(jù)《2026 年工業(yè)自動(dòng)化高管調(diào)研》（見(jiàn)下圖），僅 AI 驅(qū)動(dòng)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(chǎng)價(jià)值。

圖：人工智能將在未來(lái)五年內(nèi)創(chuàng)造近700億美元的新工業(yè)市場(chǎng)價(jià)值（來(lái)源：貝恩咨詢工業(yè)自動(dòng)化高管調(diào)查 2026 (n=26)）

為什么會(huì)發(fā)生這種轉(zhuǎn)變？

盡管大多數(shù)傳統(tǒng)廠商已經(jīng)意識(shí)到行業(yè)正在邁向數(shù)字化，但很少有人真正理解，這場(chǎng)轉(zhuǎn)型將以多快的速度侵蝕他們幾十年來(lái)賴以建立的差異化優(yōu)勢(shì)。價(jià)值正在悄然流向新的方向，而三股力量正加速推動(dòng)這一變局：

首先，運(yùn)營(yíng)環(huán)境發(fā)生了根本性變化。發(fā)達(dá)市場(chǎng)的制造業(yè)勞動(dòng)力迅速老齡化，在美國(guó)制造業(yè)中，超過(guò) 40% 的就業(yè)集中在那些至少四分之一員工年齡超過(guò) 55 歲的企業(yè)，這限制了行業(yè)對(duì)人類經(jīng)驗(yàn)的依賴能力。同時(shí)，供應(yīng)鏈正在從單純追求效率轉(zhuǎn)向強(qiáng)調(diào)韌性；可持續(xù)性、網(wǎng)絡(luò)安全與可追溯性的要求也在同步提升。而以穩(wěn)定性與成本優(yōu)化為核心設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)自動(dòng)化架構(gòu)，從未為這種高度不確定性而構(gòu)建。

其次，差異化的來(lái)源正在從硬件轉(zhuǎn)移。控制性能正逐漸成為“基本門(mén)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)的能力——尤其他們希望生產(chǎn)自動(dòng)化技術(shù)能夠向上游打通設(shè)計(jì)、工程與仿真環(huán)節(jié)，向下游連接供應(yīng)鏈與分銷(xiāo)體系。因此，采購(gòu)決策正越來(lái)越多地轉(zhuǎn)向軟件、數(shù)據(jù)以及制造之外的應(yīng)用場(chǎng)景能力，而僅依賴既有控制系統(tǒng)裝機(jī)基礎(chǔ)，已難以形成有效護(hù)城河。

第三，來(lái)自技術(shù)棧兩端的競(jìng)爭(zhēng)正在加劇。一方面，超大規(guī)模云服務(wù)商（hyperscalers）與原生 AI 企業(yè)正加速進(jìn)入工業(yè)軟件與數(shù)據(jù)平臺(tái)領(lǐng)域；另一方面，以中國(guó)廠商為代表的激進(jìn)硬件競(jìng)爭(zhēng)者，正在壓縮控制器及基礎(chǔ)自動(dòng)化組件（包括多類傳感器與工業(yè)相機(jī)）的利潤(rùn)空間。這使得自動(dòng)化既有廠商同時(shí)面臨“上下夾擊”。隨著軟件與硬件解耦、互操作性提升，切換成本正在下降；當(dāng)客戶需求從周期性升級(jí)轉(zhuǎn)向持續(xù)優(yōu)化時(shí)，附著于傳統(tǒng)系統(tǒng)之上的服務(wù)也變得更難防守。

對(duì)既有廠商而言，真正的風(fēng)險(xiǎn)并非一夜之間被顛覆，而是逐步走向“無(wú)關(guān)緊要”——即使收入表面仍然穩(wěn)定，其角色卻在悄然從最具戰(zhàn)略價(jià)值的制造伙伴滑向普通零部件供應(yīng)商。這正是這一轉(zhuǎn)型令人不安的原因所在~

下一階段的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

既然行業(yè)會(huì)發(fā)生如此劇變，那么未來(lái)工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將聚焦哪里？

貝恩咨詢提出：在工業(yè)自動(dòng)化的下一階段，領(lǐng)先者將不再只是部署更多技術(shù)，而是“編排智能（orchestrate intelligence）”。關(guān)鍵在于軟件、數(shù)據(jù)與智能設(shè)備如何縱向整合（而非橫向堆疊），共同解決實(shí)際運(yùn)營(yíng)問(wèn)題。隨著行業(yè)向軟件化、智能設(shè)備化以及垂直深化演進(jìn)，有三大趨勢(shì)尤為突出。

第一，軟件和數(shù)據(jù)正成為價(jià)值的雙引擎。運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、工作流應(yīng)用和人工智能驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化工具，正從工業(yè)系統(tǒng)的邊緣走向核心。它們能夠賦予數(shù)據(jù)上下文意義，協(xié)調(diào)決策，并將復(fù)雜性轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。至關(guān)重要的是，它們能夠隨著時(shí)間的推移跨職能和跨站點(diǎn)擴(kuò)展，從而創(chuàng)造僅靠硬件無(wú)法比擬的經(jīng)濟(jì)效益。

需要強(qiáng)調(diào)的是，這種優(yōu)勢(shì)并不來(lái)自“IT 與 OT 融合”這一技術(shù)里程碑本身。大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)具備系統(tǒng)互聯(lián)能力，盡管在規(guī)?；七M(jìn)時(shí)成本往往高昂，尤其是以單一應(yīng)用場(chǎng)景衡量時(shí)更是如此。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(yùn)營(yíng)決策的能力。領(lǐng)先者的差異在于“運(yùn)營(yíng)層面的融合”——以跨生產(chǎn)、質(zhì)量、維護(hù)、計(jì)劃與能源管理為目標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)體系、治理機(jī)制與工作流，并逐步向上連接設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)（如產(chǎn)品全生命周期管理系統(tǒng)），向下打通分銷(xiāo)體系（如供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)）。當(dāng)洞察能夠直接驅(qū)動(dòng)執(zhí)行，企業(yè)就從“報(bào)告績(jī)效”轉(zhuǎn)向“塑造績(jī)效”。對(duì)管理層而言，這不僅是架構(gòu)問(wèn)題，更是運(yùn)營(yíng)模式的挑戰(zhàn)。

第二，智能設(shè)備已成為決策流程的一部分。智能設(shè)備正融入決策鏈條之中。智能正在向物理過(guò)程前移：機(jī)器與傳感器越來(lái)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。這不僅降低了時(shí)延、提升了系統(tǒng)韌性，也釋放出新的應(yīng)用場(chǎng)景——從預(yù)測(cè)性質(zhì)量控制到自主維護(hù)。

第三，垂直領(lǐng)域深度成為新的差異化來(lái)源。嵌入流程知識(shí)、數(shù)據(jù)語(yǔ)義和監(jiān)管要求的行業(yè)特定解決方案將推動(dòng)未來(lái)的增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到 2030 年，近 60% 的行業(yè)增量增長(zhǎng)將來(lái)自垂直領(lǐng)域特定產(chǎn)品，而非橫向平臺(tái)（見(jiàn)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(chē)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)域則將驗(yàn)證和合規(guī)性視為核心功能，而非附加功能。

圖：預(yù)計(jì)混合型制造行業(yè)將把更高比例的支出分配給自動(dòng)化領(lǐng)域（來(lái)源：貝恩咨詢）

因此，增長(zhǎng)與價(jià)值正向“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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)越來(lái)越取決于對(duì)行業(yè)實(shí)際運(yùn)行方式的理解，而不僅僅是對(duì)設(shè)備控制方式的掌握。與此同時(shí)，商業(yè)模式也在發(fā)生轉(zhuǎn)變。經(jīng)常性收入、基于結(jié)果的合同以及全生命周期價(jià)值，正變得比一次性銷(xiāo)售更加重要。那些能夠量化績(jī)效、共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)并深度嵌入客戶運(yùn)營(yíng)過(guò)程的服務(wù)提供商，將獲取更為可觀的價(jià)值回報(bào)。

總體而言，傳統(tǒng)自動(dòng)化擅長(zhǎng)在穩(wěn)定的環(huán)境中執(zhí)行預(yù)定義的指令。下一波價(jià)值創(chuàng)造浪潮來(lái)自能夠持續(xù)決策的系統(tǒng)——權(quán)衡利弊、適應(yīng)變化，并在時(shí)間和資產(chǎn)層面優(yōu)化結(jié)果。原生人工智能工作流程正從分析層深入運(yùn)營(yíng)核心，實(shí)時(shí)影響著吞吐量、質(zhì)量、能源消耗和維護(hù)等方面的決策。隨著利潤(rùn)空間的收窄，價(jià)值將流向決策層，而不僅僅是那些執(zhí)行指令的系統(tǒng)。這標(biāo)志著與過(guò)去的顯著決裂：未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力將不再取決于流程自動(dòng)化的效率，而是更多地取決于運(yùn)營(yíng)在環(huán)境變化時(shí)如何做出智能響應(yīng)——這是從控制邏輯到?jīng)Q策邏輯的核心轉(zhuǎn)變。

寫(xiě)在最后

AI 的第一波影響將比許多管理者預(yù)期的更加時(shí)間緊迫。貝恩咨詢表示，僅少數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景就將貢獻(xiàn) AI 價(jià)值的大部分，其中以自適應(yīng)機(jī)器人、預(yù)測(cè)性維護(hù)以及基于知識(shí)的系統(tǒng)為代表。

到 2030 年，預(yù)計(jì)近一半的行業(yè)收入將依賴 AI 賦能的產(chǎn)品與服務(wù)，在多個(gè)核心應(yīng)用場(chǎng)景中，替代壓力將超過(guò) 50% （見(jiàn)下圖）。在這些領(lǐng)域，AI 已不再是差異化選項(xiàng)，而是進(jìn)入市場(chǎng)的“準(zhǔn)入門(mén)檻”。

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

“替代高峰”預(yù)計(jì)出現(xiàn)在 2028 年中后期（咨詢和集成、維護(hù)和支持、監(jiān)控和管理），2029 年中期（制造運(yùn)營(yíng)），以及 2030 年中后期（實(shí)體制造、制造控制、業(yè)務(wù)優(yōu)化），而物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)傳感器和組件的普及預(yù)計(jì)將在 2031 年中期實(shí)現(xiàn)。

在工業(yè)自動(dòng)化的下一階段，贏家將能夠像協(xié)調(diào)機(jī)器一樣高效地在合作伙伴間協(xié)調(diào)智能。早期的領(lǐng)導(dǎo)者已開(kāi)始見(jiàn)到成效。經(jīng)驗(yàn)顯示，那些能夠大規(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(hù)成本降低可達(dá) 35%，設(shè)備使用壽命也顯著延長(zhǎng)。

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