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近日，思科聯(lián)合全球市場研究機構 Sapio Research 發(fā)布《2026 年工業(yè)AI現(xiàn)狀報告》。該報告基于全球 19 個國家、21 個工業(yè)行業(yè)超過 1000 名企業(yè)決策者的調研數(shù)據(jù)，聚焦年營收 1 億美元以上企業(yè)的 AI 應用實踐，揭示工業(yè) AI 正從試點驗證加速邁向規(guī)模化生產(chǎn)部署階段，同時明確指出網(wǎng)絡基礎設施、網(wǎng)絡安全與 IT/OT 融合已成為制約 AI 全面落地的三大核心瓶頸，也是決定轉型最終成效的關鍵支柱。

報告顯示，工業(yè) AI 的實驗性探索階段已基本結束，規(guī)模化部署成為當前行業(yè)主流。目前已有 61% 的受訪企業(yè)在工業(yè)運營中實現(xiàn)了 AI 的規(guī)模化應用，其中 20% 的企業(yè)完成了跨多站點的成熟部署，41% 實現(xiàn)了全業(yè)務線的廣泛部署；僅有 25% 的企業(yè)處于局部場景的早期部署階段，14% 仍停留在技術探索或小范圍試點環(huán)節(jié)。AI 的商業(yè)價值也在快速兌現(xiàn)，25% 的企業(yè)負責人表示 AI 已對公司業(yè)務產(chǎn)生變革性影響，這一比例較 2025 年的 12% 實現(xiàn)了翻倍增長。

從應用驅動邏輯來看，提升運營效率仍是企業(yè)布局 AI 的首要目標。63% 的企業(yè)將 “提高生產(chǎn)力” 作為引入 AI 的核心原因，42% 希望通過 AI 降低運營成本，此外改善生產(chǎn)安全、獲取市場競爭優(yōu)勢、提升可持續(xù)發(fā)展能力也是重要驅動力。與之對應，企業(yè)對 AI 的投資回報預期高度集中在短期，87% 的受訪者期望在兩年內看到明確的 AI 應用成效，33% 甚至希望一年內就能收獲成果。在具體用例上，當前部署最廣泛的仍是效率導向型場景，流程自動化（56%）、供應鏈與物流優(yōu)化（49%）、自動化質量檢測（41%）位列前三。不過報告也指出，未來三分之二的企業(yè)計劃將 AI 應用拓展至韌性導向型場景，如設備預測性維護、工人安全實時監(jiān)測等。

隨著 AI 部署規(guī)模不斷擴大，底層工業(yè)基礎設施的短板日益凸顯。報告顯示，97% 的企業(yè)認為 AI 工作負載將對現(xiàn)有工業(yè)網(wǎng)絡產(chǎn)生顯著影響，51% 的企業(yè)預計未來對網(wǎng)絡連接性和可靠性的需求將大幅提升，96% 的決策者明確表示 “可靠的無線網(wǎng)絡是實現(xiàn)工業(yè) AI 的必要前提”。更大的邊緣計算能力（44%）、更高的帶寬（42%）和更強的移動性支持（40%）成為企業(yè)對 AI 就緒網(wǎng)絡的三大核心要求。目前，網(wǎng)絡基礎設施的不足已成為制約 AI 規(guī)模化的首要技術瓶頸，48% 的企業(yè)將安全與網(wǎng)絡分段列為最大的網(wǎng)絡挑戰(zhàn)，此外 PoE 基礎設施不足、可預測性延遲、帶寬限制等問題也在半數(shù)以上企業(yè)中普遍存在。思科在報告中指出，工業(yè)網(wǎng)絡需要完成從基礎連接到實時賦能再到統(tǒng)一規(guī)模化的三級演進，才能支撐 AI 的長期發(fā)展。

網(wǎng)絡安全則成為當前工業(yè) AI 落地的頭號障礙。與 2024 年 “技術人才短缺” 位居首位不同，2026 年 40% 的企業(yè)將網(wǎng)絡安全擔憂列為 AI 應用的最大阻礙，48% 的企業(yè)表示安全是其面臨的首要網(wǎng)絡挑戰(zhàn)。但與此同時，企業(yè)也普遍將 AI 視為提升網(wǎng)絡安全能力的重要工具，85% 的受訪者預計 AI 將改善自身的網(wǎng)絡安全態(tài)勢，工業(yè)網(wǎng)絡安全也因此成為企業(yè)第二大 AI 投資方向，僅次于流程自動化。值得注意的是，IT 與 OT 團隊在安全領域的協(xié)作仍存在明顯短板，僅有 20% 的企業(yè)實現(xiàn)了完全協(xié)作，43% 的企業(yè)仍保持獨立運營。報告特別指出，協(xié)作程度越高的企業(yè)，對網(wǎng)絡安全風險的感知也越敏銳，這并非意味著實際風險增加，而是反映了企業(yè)安全成熟度的提升。

IT 與 OT 的融合程度直接決定了 AI 規(guī)模化的速度與質量。報告數(shù)據(jù)顯示，目前仍有 43% 的企業(yè)存在 IT 與 OT 團隊有限協(xié)作或完全獨立的情況。團隊割裂帶來的負面影響十分顯著：獨立運營的企業(yè)中，90% 出現(xiàn)過頻繁的無線網(wǎng)絡不穩(wěn)定問題，而實現(xiàn)深度協(xié)作的企業(yè)這一比例僅為 61%；在對 AI 規(guī)模化的信心上，協(xié)作企業(yè)達到 83%，比獨立團隊高出 11 個百分點。報告總結了成熟 AI 企業(yè)的融合模式，核心包括人員共擔責任、統(tǒng)一治理與變更管理流程、共享網(wǎng)絡與安全平臺三個方面。

在投資方面，目前 AI 已占企業(yè)工業(yè)網(wǎng)絡預算的 13%，83% 的企業(yè)計劃在未來增加這一投入。隨著 AI 應用成熟度提升，投資重點也從早期的流程效率優(yōu)化轉向底層技術支撐，機器人與自主系統(tǒng)（50%）、AI 視覺系統(tǒng)（47%）、先進傳感器（44%）、邊緣計算平臺（42%）成為未來最受關注的技術方向。

展望未來 3-5 年，93% 的企業(yè)對自身 AI 規(guī)模化能力充滿信心，但僅有三分之一的企業(yè)期望實現(xiàn)企業(yè)級或端到端的運營轉型，多數(shù)企業(yè)仍將 AI 視為優(yōu)化現(xiàn)有流程的工具。報告最后提醒工業(yè)企業(yè)，AI 規(guī)模化的瓶頸更多來自基礎設施、組織架構而非技術本身，企業(yè)應優(yōu)先夯實網(wǎng)絡基礎、將安全前置到設計階段、加速 IT 與 OT 融合。調研同時顯示，思科以 62% 的信任度成為企業(yè)最信賴的 AI 就緒網(wǎng)絡基礎設施提供商，西門子、惠普分別以 48% 和 40% 位列第二、三位。