在制造业的数字化版图中，流程制造业（如石化、化工、冶金）一直是个充满矛盾的“硬骨头”。一方面，它们是名副其实的“数据富矿”，DCS、SCADA等系统早在几十年前就开始24小时不间断地记录着海量的时序数据；但另一方面，它们又常常被视为数字化的“慢行者”，由于试错成本极高、设备生命周期长达数十年，任何一项新技术的引入都必须慎之又慎。
然而，2026年的今天，风向变了。
IoT Analytics最新发布的《2026年流程制造业数字化与AI采用现状》报告揭示了一个令人振奋的数据：流程制造企业预期通过数字化转型，在未来3年内实现高达12%的年度运营成本节省。在这个微利时代，12%的降本空间无异于一次利润的重塑。
物联网智库认为，这份报告背后隐藏着一个更为深刻的行业逻辑：AI正在成为流程制造业偿还“历史技术债”的最强驱动力。
过去，企业很难下定决心去改造老旧的底层数据架构，因为缺乏一个足够诱人的“杀手级应用”来证明ROI（投资回报率）。但现在，AI（尤其是AI驱动的自主控制和工艺优化）展现出了惊人的降本增效潜力。为了让AI这辆“跑车”跑起来，流程制造企业终于开始痛下决心，去修筑底层数据DataOps这根“高速公路”。
换句话说，目前行业里对AI的狂热探索，其最大的副产品，是倒逼了整个流程工业底层基础设施的全面现代化。从大规模部署智能传感器，到探索软件定义DCS，再到构建数字孪生，所有的动作都在指向同一个终局：从依赖“老专家”经验的自动化，走向数据驱动的“全局自主化”。
那么，在这个拐点之上，全球的流程制造巨头们究竟在买什么单？又在探索哪些前沿“黑科技”？以下是物联网智库基于IoT Analytics最新研究的深度梳理与洞察。
智能传感器成为数字化“第一入口”
IoT Analytics数据显示，智能传感器已成为流程制造企业部署率最高的技术，达到88%；其中，欧洲流程制造企业的部署率已经达到98%。对流程制造企业来说，温度、压力、流量、液位、化学成分、振动等过程数据，是理解生产状态的基础。如果没有稳定、准确、实时的数据采集，后续的过程控制、能耗优化、预测性维护和AI分析都无从谈起。
智能传感器的价值，早已不只是“测量”。这类具备嵌入式处理能力的设备，可以在现场实时采集并传输运营数据，部分数据处理和异常识别也可以在设备端完成，从而减少将所有原始数据上传到上游系统后再分析的需求。目前，艾默生电气、ABB、Endress+Hauser等工业仪表与自动化厂商，已经在压力、温度、液位、流量等场景提供成熟产品；一些企业也在采用Augury的Halo等加装式无线传感器，用于监测振动、温度和磁场等机器参数。
对于大量存量设备和工厂而言，数字化并不一定从大规模替换资产开始。企业可以先把关键数据“采上来、连起来、用起来”，再逐步推进更高级的优化应用。
过程自动化与先进过程控制仍是主战场
除智能传感器之外，过程自动化和先进过程控制仍是流程制造企业的主战场。研究显示，过程自动化部署率为84%，另有13%的企业处于部署前阶段；先进过程控制部署率为78%，另有20%的企业处于部署前阶段。分布式控制系统（DCS）等过程自动化系统，以及先进过程控制技术，虽然已经较为成熟，但仍在持续升级。
一个典型方向是软件定义DCS。2026年2月，施耐德电气发布EcoStruxure Foxboro软件定义DCS，试图将控制软件与硬件进一步解耦，以提升供应商独立性、互操作性和架构灵活性。过去，流程工业控制系统往往与特定硬件、供应商和架构深度绑定，升级周期长、迁移成本高。随着控制系统走向软件定义和开放架构，企业未来部署AI优化、数字孪生和自主控制应用时，也会拥有更灵活的技术底座。
更重要的是，AI正在成为过程自动化之后的新一层创新。例如，阿联酋石化企业Borouge于2025年8月开始与日本横河电机合作，在阿布扎比Ruwais工厂开展AI驱动的自主控制室运营概念验证，目标是探索自主控制室运营如何提升效率并优化工厂整体绩效。这说明，流程制造的智能化不是绕开原有自动化系统，而是建立在既有控制系统、工艺模型和现场数据之上，逐步向更高层级的优化和自主运行演进。
AI成为最热的探索方向
如果说传感器、过程自动化和先进过程控制代表当前基础，那么AI则代表未来方向。IoT Analytics数据显示，在流程制造企业的技术探索中，三类AI应用最受关注：AI优化占比38%，主要用于分析复杂运营模式、提升运营效率；研发中的AI驱动过程优化占比36%，用于提升研发和工艺优化速度；AI赋能质量控制占比34%，用于自动检查产品并实时检测缺陷。此外，AI赋能的数字助手探索比例为29%，排在边缘计算和数字孪生之后，后两者的比例均为31%。
这组数据传递出一个清晰信号：流程制造企业并不是为了“追AI热点”而探索AI，它们更关注能够直接作用于运营效率、过程稳定性、能耗水平和产品质量的AI应用。沙特阿美的案例颇具代表性。2025年10月，沙特阿美与横河电机合作，在Fadhili天然气工厂部署多个自主控制AI智能体。这些智能体采用强化学习方法，对酸性气体脱除作业进行控制和优化，并与横河电机CENTUM VP控制系统集成。横河电机披露的初步成果显示，该项目使胺液和蒸汽使用量减少10%至15%，电力使用量减少5%，过程稳定性提升，同时减少了操作员手动干预。
相比之下，用于一线员工辅助的数字化工具，在流程制造企业探索优先级中相对靠后。用于维护和运营的AR、用于培训和安全的AR，以及可穿戴设备，是探索程度最低的技术类别；其中，48%的受访者表示未使用也未考虑采用用于维护和运营的AR，35%的受访者对用于培训和安全的AR持相同态度。这说明在当前阶段，企业更愿意优先投入那些能直接改善运营效率、过程稳定性和生产质量的技术。
流程制造业AI落地的四点关键洞察
洞察1：AI落地前提——建立具备上下文语义的数据基础
AI热度升温，也让流程制造企业必须补上基础课。许多企业并不是没有数据，而是数据分散在不同系统、不同设备和不同层级中。传统历史数据库中的遥测数据和时间序列数据，往往缺乏必要的业务上下文。AI模型如果只看到温度、压力、流量曲线，却无法理解对应的物料、配方、工况、设备状态、维护历史和操作员行为，就很难给出真正可靠的判断。
因此，企业需要建立工业DataOps层，对数据进行结构化、标准化和上下文化处理。通过将机器状态与物料清单、配方、维护记录、操作员输入等事务数据结合起来，企业可以创建统一的数据模型或知识图谱，让AI模型获得标准化、高质量、有上下文的数据输入。流程制造企业还可以通过Ethernet-APL等标准升级现场级连接能力，从智能仪表中提取更多诊断数据，减少对传统模数转换路径的依赖。
洞察2：高成本正在拖慢AI部署，需提前谋划
与此同时，高成本正在成为AI部署的现实阻力。研究提到，在采用AI驱动研发方法方面，71%的流程制造企业提到了高成本问题。这其中既包括建立数据基础、打通系统、部署基础设施的成本，也包括模型开发、系统集成、人才投入和持续运维成本。随着企业内部对大语言模型等AI能力的使用增加，AI访问和推理成本也可能进一步上升。企业在采用具体AI方案前，需要提前思考：当模型使用成本上升时，是否能够较容易地切换模型、优化架构或调整供应商？自身又会在多大程度上形成AI依赖？
洞察3：在渐进式现代化与推倒重来之间——数字孪生发挥关键作用
流程制造业的另一个现实挑战，是大量工厂拥有运行多年甚至超过30年的传统设备。对于这些连续运行的资产来说，推倒重来式改造并不可行，因为任何长时间停产都可能带来巨大的经济损失和安全风险。因此，更适合的路径是分阶段现代化：先从决策支持工具开始，再过渡到过程优化器，最终迈向自主控制智能体。在这一过程中，数字孪生将成为关键桥梁。通过将现有工厂基础设施数字化，工程师可以在虚拟环境中模拟流程、验证新的控制算法，并在部署到实体车间之前安全训练AI模型，从而降低计划外停机和现场试错风险。
技术路线再清晰，最终也要回到组织本身。AI部署不应被视为泛泛的技术实验，而必须锚定具体业务目标，例如最大化产量、降低能源消耗、提升产能、减少非计划停机或提升产品一致性。企业也应避免开展大量彼此割裂的试点项目，而应聚焦一组由可扩展数据架构支撑的高价值用例组合。
洞察4：文化与战略协同是最容易被低估的挑战
更深层的挑战在于文化。在许多流程制造现场，操作员长期依赖经验和直觉处理过程波动，这种经验非常宝贵。但当AI开始提供预测、建议甚至控制动作时，企业需要建立新的工作文化：在实际接触设备或手动调整之前，先查看数据、理解模型建议，并在数据和经验之间形成协同机制。领导层不仅要推动AI项目，更要成为“AI教练”，帮助团队理解AI的边界和价值，建立对AI驱动洞察的信任。
写在最后
回看这一轮流程制造业技术演进，可以看到一条清晰主线：从智能传感器的高比例部署，到过程自动化与先进过程控制的持续升级，再到AI优化、AI质量控制和自主控制智能体的积极探索，行业数字化重心正在从“看见现场、控制过程”，走向“理解过程、优化决策、迈向自主运营”。
但AI不会凭空创造价值。它必须建立在高质量、可访问、具备上下文语义的数据基础之上，也必须嵌入现有控制系统、工艺流程、安全机制和组织决策体系之中。对我国流程制造企业而言，这份研究的提醒尤其现实：AI不会跨过数据基础直接生效，自主控制不会跳过数字孪生直接落地，技术红利也不会绕过组织文化自动兑现。未来竞争的关键不只是“谁先用了AI”，而是谁能把传感器、自动化、数据底座、数字孪生和组织能力串联起来，形成可持续迭代的工业智能体系。
真正的智能化，始于对每一项基础能力的持续投入与协同优化。
