麦肯锡公司于2025年6月发布的《融合生态 拥抱智能：2030中国智能制造及自动化行业展望》报告，深入分析了智能制造和工业自动化行业的发展趋势、技术突破、市场潜力以及中国在全球制造业中的角色和挑战。报告还提出了“平台化、敏捷化、智能化”三大技术趋势，以及十大技术发展方向。

报告指出，随着工业4.0和生成式AI技术的发展，全球智能制造和工业自动化行业变革加速。到2030年，中国、日韩和西欧等先进制造市场有望率先实现自动化革命。中国对智能制造和工业自动化高度重视，出台了一系列政策支持行业发展，如《“十四五”智能制造发展规划》，旨在推动制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革。

麦肯锡估算，2025年全球工业自动化市场规模将达到约1083亿美元，中国工业自动化市场规模超过人民币2500亿元，占全球市场的三分之一以上。报告预测，未来五年中国自动化行业将实现跨越式增长，主要得益于工业自动化细分领域的增长潜力，包括连续流制造业、离散制造业和工业物联网软件及云服务。

报告强调了人工智能、虚拟PLC、数字孪生和无代码/低代码开发等关键技术对工业自动化和机器人性能的显著提升。这些技术增强了机器人的感知、决策、运动控制能力，并提高了人机交互的易用性。

此外，报告还提出了“平台化、敏捷化、智能化”三大技术趋势，以及十大技术发展方向。

平台化

1、软件定义的智能制造基础软件平台体系架构：构建软件定义的智能制造基础软件平台体系架构，利用工业信息模型、知识图谱、图数据库等技术，将人、机、料、法、环等工业生产要素从物理空间映射到信息空间，构建统一的数字化、虚拟化孪生信息模型，并利用信息空间对数据综合分析处理的能力，对来自物理实体的实时数据进行分析，理解对应工业生产过程的变化，进行有效决策，并做出响应到物理实体。

2、模型化数据底座：通过采用模型驱动的设计思路，平台以模型为中心，通过“模型+数据+服务+工具”的方式，统一数据体系，实现工业应用的模型化、组态化开发和部署。

3、分布式智能调度：通过分布式服务中间件，并采用服务契约机制，规范模型服务、逻辑服务、应用功能与数据接口之间的交互，使应用能够灵活接入、快速集成、按需替换或升级，无需对架构进行大幅调整。

4、内生型安全管控：新一代平台在设计、编码、测试、构建、发布、部署等每个开发环节，都更加重视系统和数据安全的端到端保证。

敏捷化

5、全生命周期应用工具链：通过打造一套面向应用开发、工程配置、集成调试、运行维护的完整工具链，全面提升工程应用效率。

6、虚拟化PLC：虚拟化PLC让任何计算机都可以作为PLC运行，同时保持开放架构。这种架构使得控制指令以更灵活的方式运行，并且使设备可以执行超出机器控制的计算功能。

7、低代码/无代码开发：低代码/无代码软件让企业无需投入大量精力或无需具备IT知识便可编程。生成式AI将进一步降低代码编写要求，可能让完全没有编程经验的人也能开发好用的软件。

智能化

8、多源异构数据融合：随着现代制造业沿着自动化、信息化、智能化方向快速发展，生产过程中会产生大量多源异构数据，其数据量庞大，来源丰富、类型多样、结构复杂。对多源异构数据的有效融合至关重要，可实现产品质量、产量、能耗、排放等目标与生产全流程各工序相关机理知识、经验知识和数据知识的协同关联、深度融合。

9、工业AI智能体：利用开源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技术，构建工业Agent基础框架和能力，为工业场景提供创新解决方案。

10、生产全过程仿真与智能优化：根据平台发展目标针对某些特定行业构建了从设计、工艺与生产，到仓储、物流全流程的仿真验证与智能优化的闭环系统，快速响应生产需求及其变化，仿真与优化相互结合综合运用，从众多可行方案中提供最优解决方案。