中国工业AI生态地图
e-works
本次重磅发布的《中国工业AI生态地图》，是e-works Research深耕制造业数字化转型领域、持续关注工业AI产业发展的重要研究成果。该生态地图通过基础层、技术层与应用层的分层逻辑，系统解构工业AI产业生态，并从AI技术类型、部署方式、应用场景等多个维度全面梳理国内外主流工业AI厂商的解决方案特点。
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中国工业AI生态地图
e-works Research
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术已步入新的发展阶段，作为推动创新的核心驱动力，正引领多行业变革与转型。在制造业，AI技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮，无论是产品设计与仿真、生产管控与物流配送，还是设备故障诊断与预测性维护，工业AI技术的身影无处不在。
图1 工业AI的应用场景（部分） 2025年，工业AI迎来更加多样化的交互场景，其中生成式AI（Generative AI）技术和代理式AI（Agentic AI）技术影响力日渐增大，有望在制造业打开全新的应用空间。
生成式AI可以基于大语言模型创造原创内容，不限于图像生成，还包括视频、音频、文本、代码等多种形式，进一步丰富了AI在制造业的应用场景。
代理式AI技术初露头角，它不仅能理解信息，更能代表用户独立进行推理、规划、分解复杂任务并自主执行。它使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题，将成为重塑制造业的关键力量。
当前工业AI市场十分活跃，除了专注于AI技术研发的科技企业，深谙制造业逻辑的工业软件企业，具备深厚工业知识的制造企业，还包括科研机构与高校，以及政府与行业组织。此外，各类产业园区、投资机构也积极参与其中，为工业AI的落地与产业化提供资金、场地等支持，共同构成了协同发展的产业生态。
然而，工业企业进行工业AI选型时，却面临着多重现实难点：
首先是技术适配性难题，不同行业的生产流程、设备型号、数据格式存在显著差异，通用型AI方案往往难以直接满足个性化需求，企业需要在技术先进性与场景适配性之间寻找平衡；
其次是供应商选择困境，市场上供应商数量众多，既有国际巨头也有本土新锐，产品方案从“全栈式解决方案”到“单点功能模块”各不相同，企业难以清晰判断供应商的技术实力、行业经验及持续服务能力；
此外，由于实施成本与回报评估的复杂性，工业AI项目往往需要前期投入大量资金用于数据采集清洗、系统改造等，而投资回报却难以精准量化，导致企业在决策时顾虑重重。
为更好地帮助企业开展工业AI选型工作，e-works基于对工业AI技术落地实践的深入洞察，组织编写了《中国工业AI生态地图》。该生态地图通过基础层、技术层与应用层的分层逻辑，系统解构工业AI产业生态，并从AI技术类型、部署方式、应用场景等多个维度全面梳理国内外主流工业AI厂商的解决方案特点。
以应用层的研发设计领域为例，国内外主流厂商基于AI卓越的数据处理与分析、知识整合、生成推理与自动化能力，推出了一系列针对性的AI应用工具，为工程师提供高效支持，为研发设计带来了新的变革机遇。
在研发辅助设计领域，西门子的Teamcenter深度集成AI，通过AI Chat实现数据高效查询，Teams功能简化问题报告流程，Assistant能推荐命令并分享经验，Classification加速零件分类，其新版本更支持自然语言交互和视觉搜索，还与DeepSeek合作构建私有知识库。
达索系统的CAD+AI方案可快速进行3D草绘并生成效果图，虚拟伴侣AURA基于用户数据提供指导并自动执行任务。
PTC的Windchill AI是生成式AI驱动的PLM产品，能从Windchill文档中快速提取与产品相关的信息，如质量控制关键的技术文档、零件规格比较数据以及质量保证的测试结果等。
华天软件的PLM智能助手接入DeepSeek，能实现知识快速检索与智能问答，列出相关内容的定位链接，同时支持利用深度学习技术实现产品设计的智能推荐，为工程师搜索生成置信度高的推荐列表。
新迪数字的天工小智提供知识问答、自动化工作流功能。
Autodesk在最新的AutoCAD 2025系列中引入生成式AI，通过Autodesk Assistant为设计问题提供汇总响应和智能搜索结果。
创新奇智推出的“ChatCAD 生成式辅助工业设计”是基于奇智孔明工业大模型研发的交互式设计软件，作为Text to CAD 类应用，能通过语言指令描绘目标零部件，生成符合设计需求的方案。
ZOO公司的Text-to-CAD工具通过文本指令直接生成CAD模型，支持修改与导出。
……
e-works希望通过本报告，促进工业AI技术广泛应用，与行业伙伴共同探讨构建开放协同的工业AI生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能新质生产力。
生成式AI可以基于大语言模型创造原创内容，不限于图像生成，还包括视频、音频、文本、代码等多种形式，进一步丰富了AI在制造业的应用场景。
代理式AI技术初露头角，它不仅能理解信息，更能代表用户独立进行推理、规划、分解复杂任务并自主执行。它使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题，将成为重塑制造业的关键力量。
当前工业AI市场十分活跃，除了专注于AI技术研发的科技企业，深谙制造业逻辑的工业软件企业，具备深厚工业知识的制造企业，还包括科研机构与高校，以及政府与行业组织。此外，各类产业园区、投资机构也积极参与其中，为工业AI的落地与产业化提供资金、场地等支持，共同构成了协同发展的产业生态。
然而，工业企业进行工业AI选型时，却面临着多重现实难点：
首先是技术适配性难题，不同行业的生产流程、设备型号、数据格式存在显著差异，通用型AI方案往往难以直接满足个性化需求，企业需要在技术先进性与场景适配性之间寻找平衡；
其次是供应商选择困境，市场上供应商数量众多，既有国际巨头也有本土新锐，产品方案从“全栈式解决方案”到“单点功能模块”各不相同，企业难以清晰判断供应商的技术实力、行业经验及持续服务能力；
此外，由于实施成本与回报评估的复杂性，工业AI项目往往需要前期投入大量资金用于数据采集清洗、系统改造等，而投资回报却难以精准量化，导致企业在决策时顾虑重重。
为更好地帮助企业开展工业AI选型工作，e-works基于对工业AI技术落地实践的深入洞察，组织编写了《中国工业AI生态地图》。该生态地图通过基础层、技术层与应用层的分层逻辑，系统解构工业AI产业生态，并从AI技术类型、部署方式、应用场景等多个维度全面梳理国内外主流工业AI厂商的解决方案特点。
以应用层的研发设计领域为例，国内外主流厂商基于AI卓越的数据处理与分析、知识整合、生成推理与自动化能力，推出了一系列针对性的AI应用工具，为工程师提供高效支持，为研发设计带来了新的变革机遇。
在研发辅助设计领域，西门子的Teamcenter深度集成AI，通过AI Chat实现数据高效查询，Teams功能简化问题报告流程，Assistant能推荐命令并分享经验，Classification加速零件分类，其新版本更支持自然语言交互和视觉搜索，还与DeepSeek合作构建私有知识库。
达索系统的CAD+AI方案可快速进行3D草绘并生成效果图，虚拟伴侣AURA基于用户数据提供指导并自动执行任务。
PTC的Windchill AI是生成式AI驱动的PLM产品，能从Windchill文档中快速提取与产品相关的信息，如质量控制关键的技术文档、零件规格比较数据以及质量保证的测试结果等。
华天软件的PLM智能助手接入DeepSeek，能实现知识快速检索与智能问答，列出相关内容的定位链接，同时支持利用深度学习技术实现产品设计的智能推荐，为工程师搜索生成置信度高的推荐列表。
新迪数字的天工小智提供知识问答、自动化工作流功能。
Autodesk在最新的AutoCAD 2025系列中引入生成式AI，通过Autodesk Assistant为设计问题提供汇总响应和智能搜索结果。
创新奇智推出的“ChatCAD 生成式辅助工业设计”是基于奇智孔明工业大模型研发的交互式设计软件，作为Text to CAD 类应用，能通过语言指令描绘目标零部件，生成符合设计需求的方案。
ZOO公司的Text-to-CAD工具通过文本指令直接生成CAD模型，支持修改与导出。
……
e-works希望通过本报告，促进工业AI技术广泛应用，与行业伙伴共同探讨构建开放协同的工业AI生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能新质生产力。
图2 工业AI生态地图
| 发布时间：2025.10 |
| 报告字数：1.5万字 |
| 页码：28页 |
| 相关图表：15幅 |
| 交付形式：电子文档（PDF） |
| 价格：98元 |
| 联系人：吴女士 |
| E-mail：wujie@e-works.net.cn |
目录
一、工业AI发展综述 1
二、工业AI生态地图 3
1.基础层 3
2.技术层 3
3.应用层 4
（1）研发设计 5
（2）工厂设计建造与仿真 5
（3）生产管控 5
（4）设备运维 5
（5）能源安环 5
（6）质量管控 5
（7）供应链与物流 5
（8）营销与服务 6
（9）其他场景 6
三、工业AI市场纵览 8
1.技术层厂商 8
（1）通用技术 8
（2）工业模型 10
（3）开发平台 11
2.应用层厂商 13
（1）研发设计 13
（2）工厂设计建造与仿真 15
（3）生产管控 16
（4）设备运维 18
（5）能源安环 19
（6）质量管控 20
（7）供应链与物流 21
（8）营销与服务 22
（9）其他场景 23
四、结语 24
一、工业AI发展综述 1
二、工业AI生态地图 3
1.基础层 3
2.技术层 3
3.应用层 4
（1）研发设计 5
（2）工厂设计建造与仿真 5
（3）生产管控 5
（4）设备运维 5
（5）能源安环 5
（6）质量管控 5
（7）供应链与物流 5
（8）营销与服务 6
（9）其他场景 6
三、工业AI市场纵览 8
1.技术层厂商 8
（1）通用技术 8
（2）工业模型 10
（3）开发平台 11
2.应用层厂商 13
（1）研发设计 13
（2）工厂设计建造与仿真 15
（3）生产管控 16
（4）设备运维 18
（5）能源安环 19
（6）质量管控 20
（7）供应链与物流 21
（8）营销与服务 22
（9）其他场景 23
四、结语 24
图目录
图1 人工智能技术成熟度曲线 1
图2 工业AI的应用场景（部分） 4
图3 工业AI生态地图 7
图1 人工智能技术成熟度曲线 1
图2 工业AI的应用场景（部分） 4
图3 工业AI生态地图 7
表目录
表1 通用技术主流厂商 9
表2 工业模型主流厂商 10
表3 开发平台主流厂商 12
表4 研发设计环节主流厂商 14
表5 工厂设计建造与仿真环节主流厂商 15
表6 生产管控环节主流厂商 17
表7 设备运维环节主流厂商 18
表8 能源安环环节主流厂商 19
表9 质量管控环节主流厂商 20
表10 供应链与物流环节主流厂商 21
表11 营销与服务环节主流厂商 22
表12 其他环节主流厂商 23
表1 通用技术主流厂商 9
表2 工业模型主流厂商 10
表3 开发平台主流厂商 12
表4 研发设计环节主流厂商 14
表5 工厂设计建造与仿真环节主流厂商 15
表6 生产管控环节主流厂商 17
表7 设备运维环节主流厂商 18
表8 能源安环环节主流厂商 19
表9 质量管控环节主流厂商 20
表10 供应链与物流环节主流厂商 21
表11 营销与服务环节主流厂商 22
表12 其他环节主流厂商 23
【关于e-works Research】
e-works研究院（简称e-works Research）是e-works（数字化企业网）专门从事两化融合、智能制造的研究、分析机构，研究领域包括智能制造、工业互联网，以及工业软件的市场、技术与应用研究。依托雄厚的行业资源、强大的智力资源，e-works Research长期致力于提供面向政府的产业规划服务、面向企业的咨询服务、面向厂商的市场研究服务，形成了政府决策与软科学研究、企业两化融合评估与诊断、产业调研与研究并行发展的业务格局。
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