技术格局正以前所未有的速度发生变化，创新正在重新定义各个行业的运作方式、连接方式和发展模式。Gartner 发布的 《2025 年战略技术趋势》展示了从人工智能驱动的自主系统到可持续计算范式等塑造未来的关键技术，这些趋势对制造业而言，不仅仅是未来的可能性，更是一种紧迫的行动号召，以推动效率提升、增强韧性并加速创新。
制造业始终处于工业变革的前沿，从蒸汽机的发明到自动化的普及。然而，当今的技术进步正在促成人类智慧与机器智能之间前所未有的协同合作。下面，我们将深入探讨 Gartner 提出的十大技术趋势及其对 2025 年至 2030 年制造业的影响。
1. 自主代理 AI
(Agentic AI)
自主代理 AI 指的是能够自主决策并执行任务的自主系统，无需每步都依赖用户输入。这一代 AI 在目前自动化的基础上增加了更高的灵活性和主动性。
对制造业的影响：
- 2025 年：高 – 预计在供应链优化和预测性维护等预测决策场景中快速推广，降低停机时间和流空。
- 2030 年：极高 – 工厂将使用全自主 AI 代理执行动态生产规划，完全融合 IoT 和 MES 系统，实现实时自动调整。
2. AI 治理平台
(AI Governance Platforms)
这些平台确保 AI 系统被负责任地使用，遵循道德和规约，并提供透明性和风险管理。
对制造业的影响：
- 2025 年：中等 – 高规约行业（如医药）将推行 AI 治理，确保可审计性与合规性。
- 2030 年：高 – AI 治理将并入各类制造业中，成为维护背景利益相关方的基础。
3. 错误信息导致的安全问题
(Disinformation Security)
技术可以打击虚假信息，例如深度伪造检测，帮助企业防止声誉损害和操作中断。
对制造业的影响：
- 2025 年：低 – 对制造业的直接影响有限，目前主要对应外部风险。
- 2030 年：中等 – 随着制造业的连通化加快，虚假信息可能对供应链和产品质量造成影响，需要强化防御。
4. 计算新前沿
（New Frontiers of Computing）
量子计算和低成本传感器等创新正在创造新的计算能力，对各行业的问题解决方式来说都是革命性的。
对制造业的影响：
- 2025年：中等 – 量子计算的潜力主要仍处于理论阶段，但可能在材料科学或流程优化方面崭露头角。低成本传感器可能会更早普及，实现实时追踪。
- 2030年：极高 – 量子增强算法和智能传感器的广泛应用将通过无与伦比的精准度和效率提升，彻底改变制造业。
5. 节能计算
（Energy-Efficient Computing）
IT系统正在被重新设计，以实现可持续性目标，采用更环保的架构和节能硬件来降低能耗。
对制造业的影响：
- 2025年：中等 – 制造商将寻求低碳IT解决方案，以建设智能工厂，满足日益增长的可持续发展要求。
- 2030年：高 – 可持续性将推动数据中心和生产系统的全面转型，利用可再生能源和优化的计算基础设施。
6. 混合计算
（Hybrid Computing）
结合量子计算、类脑计算和其他专用计算形式，共同协作解决多样化问题的计算模式。
对制造业的影响：
- 2025年：低 – 仍处于初步试验阶段，实际收益有限，但在研发密集型行业可能会出现有前景的试点项目。
- 2030年：高 – 混合系统将支持先进的生产模拟，帮助制造商以更低成本和更短周期解决复杂挑战。
7. 人机协同
（Human-Machine Synergy）
通过空间计算、增强现实（AR）和协作机器人，实现人与机器的无缝互动。
对制造业的影响：
- 2025年：高 – AR增强培训和多功能机器人将提升工人生产力和安全性。
- 2030年：极高 – 生产车间将演变为人机协同的空间，智能机器与人类共同工作，实现前所未有的效率提升。
8. 多功能机器人
（Polyfunctional Robots）
能够执行多种任务的机器人，可根据需求动态调整，而无需复杂的重新编程。
对制造业的影响：
- 2025年：中等 – 在高混合、低批量生产环境中尤为有用，可减少设备调整时间。
- 2030年：极高 – 多功能机器人将主导工厂，提高灵活性，并降低生产转换成本。
9. 神经增强
（Neurological Enhancement）
脑机接口（BMI）等技术可增强人类认知能力，提高在复杂任务中的生产力和精准度。
对制造业的影响：
- 2025年：低 – 仅限于高风险装配或设计等特定领域应用。
- 2030年：中等 – 采用BMI增强的操作员可能彻底改变高技能任务，如高级焊接和CAD设计。
10. 可持续技术
（Sustainable Technology）
通过创新减少浪费和优化资源使用，专注于环境责任。
对制造业的影响：
- 2025年：中等 – 更注重在设施中采用循环经济实践和可再生能源。
- 2030年：极高 – 可持续性将成为核心原则，制造业的各个方面都将被优化，以提高能源效率并减少浪费。
生产导向视角
新兴技术在制造业的变革潜力在于其共同特性：自主性、实时适应能力、更高的效率和可持续性。这些趋势的核心是利用互联系统和海量数据流，实现更智能、更快速的决策。制造商面临的挑战不仅在于选择采用哪些技术，还需确定如何评估其价值、有效实施，并为长期成功做好准备。这些创新不仅仅是工具，更是推动生产方式全面革新的催化剂。
要探索这些技术如何助力您的制造业务，可以考虑以下步骤：
- 确定试验场景：选择特定的低风险领域，如维护、库存管理或质量控制，以测试新技术，而不会对运营造成重大干扰。
- 定义投资回报指标（ROI）：不仅关注财务回报，还要纳入运营效率、时间节省、可扩展性和可持续性影响等关键指标。
- 及早吸引利益相关者：邀请跨职能团队评估技术与组织整体目标的契合度，并争取关键决策者的支持。
- 迭代与优化：开展试点项目，收集数据，并不断改进实施流程，以确保技术具备更大规模应用的可行性。
做好准备是关键，因为尽管某些趋势的具体细节可能会发展变化，但这些技术本身正在迅速进步并变得更加可获得。在这个不断变化的环境中取得成功，依赖于一个专注于连接性、可视性和控制的强大基础设施。连接性确保所有系统 — 机器、传感器、软件和人员 — 能够无缝地进行沟通。可视性提供对生产绩效和运营的实时洞察，而控制则允许制造商根据这些洞察动态采取行动。实现这些能力需要建立在坚实数据架构和强大制造执行系统（MES）基础上的基础设施。
例如，自主代理AI与MES的结合可能彻底改变生产流程。AI可以分析来自物联网（IoT）设备的传感器数据，预测设备故障或识别流程瓶颈。通过MES，该AI系统能够自主启动维护流程、调整生产计划，甚至优化物料分配 — 所有这些都能在无需人工干预的情况下实时完成。MES在此过程中发挥桥梁作用，将AI的洞察力转化为实际可执行的生产调整，同时确保可追溯性和合规性。
类似地，多功能机器人可以与MES无缝集成，实现动态任务分配。MES可以协调这些机器人与其他机械和工人协同工作。例如，在高混合、低批量生产线上，MES可以根据订单数量和交付期限调整机器人的工作内容，让它们在组装、包装或质检等任务间灵活切换。这种高度协调的调度方式，确保机器人不是孤立作业，而是成为灵活生产系统的一部分。
此外，节能计算和可持续技术的应用，进一步凸显了互联生产生态系统的重要性。IoT传感器可收集设备的能耗数据，并通过MES进行分析，从而指导何时、何地运行高能耗工序。通过将这些数据与更广泛的可持续发展目标对接，MES帮助制造商在运营效率与环境责任之间取得平衡。
最终，MES的核心作用在于推动整个生产环境的全面集成，确保所有系统和技术能够协同运作。MES提供了实现互联性、可见性和控制力的基础，使前沿技术能够真正落地，并转化为可扩展的实际解决方案。
一个优化良好的MES不仅让制造商能够充分利用当下的技术创新，还能构建适应未来发展的弹性基础。随着混合计算、环境智能（Ambient Intelligence）和神经增强（Neurological Enhancements）等技术的不断演进，那些拥有强大MES框架的制造企业，将能最充分地释放这些技术的潜力，在未来竞争中占据优势。
