思科报告：网络就绪度成为工业AI规模化落地的关键因素

思科的最新研究显示多达三分之二的工业企业已将AI部署至实际运营环境采用势头强劲。然而基础设施与组织协同能力——尤其是网络与安全层面——将最终决定哪些企业能实现真正的数字化转型。《2026年工业AI现状报告》最新版本旨在从数据视角呈现工业企业采用AI的现状、AI进入实际运营后所面临的挑战以及AI深度嵌入物理系统、基础设施与工作流程后所带来的机遇。该研究基于思科联合Sapio Research开展的全球调查样本覆盖逾1,000名运营技术决策者受访者来自19个国家、21个行业涵盖制造、交通、物流、能源与公用事业等领域参与调查的企业年营收均超过1亿美元。研究报告的核心发现之一是AI正在被工业企业积极应用以推动业务进步并克服行业挑战并已在流程自动化、自动化质量检测、预测性维护、物流调度及能源预测等场景中带来可量化的运营收益。受访者普遍认为AI将带来显著价值其中生产力提升59%、降本增效42%以及可持续发展目标最受关注。工业AI已从未来议题演变为当下行动——61%的企业已在实际工业运营中使用AI而这些场景的性能、可靠性与安全性均有直接的物理影响另有20%的企业报告已实现规模化、成熟的AI部署。在制造、交通和公用事业领域AI正在驱动机器视觉、移动作业、机器人技术以及安全关键型操作的智能化升级。绝大多数企业计划增加AI投入83%近九成企业87%预期在未来两年内取得实质性成果。然而在采用加速的同时许多企业在持续扩展部署方面遭遇瓶颈——网络基础设施、安全能力与技能储备方面的就绪度正日益成为决定AI能否在核心物理环境中稳定规模化落地的关键因素。报告明确指出网络就绪度与安全态势是决定企业能否快速、安全地将AI扩展至互联资产、机器与站点的首要因素。随着AI深度融合于机器、传感器、视觉系统与自主化操作企业对可靠连接、无线移动能力、可预期低延迟、边缘计算与供电能力的需求持续攀升网络就绪度已成为物理AI部署的先决条件。超过半数企业51%预计工业网络的连接性与可靠性要求将大幅提升几乎所有企业96%认为可靠的无线网络对AI至关重要97%的受访企业则预计AI工作负载将对工业网络需求产生深远影响。值得注意的是在遗留基础设施和技能差距仍是次要挑战的同时思科也提醒报告同样揭示出随着AI向实时、生产级物理环境应用加速迁移越来越多的企业正受制于网络基础设施、网络安全以及IT/OT运营模式方面的就绪度缺口。另一重要发现是IT部门与运营团队协同程度较高的企业对扩展AI的信心更强支撑物理运营的网络也更加稳定同时更倾向于将网络安全视为基线要求这进一步凸显了构建可扩展AI所需技能的重要性。近三分之二的企业57%报告存在一定程度的IT/OT协作43%的企业则表示协作有限甚至完全缺失。在IT/OT协作不足的企业中近半数47%将网络不稳定列为规模化落地AI的首要运营挑战。网络安全问题对AI采用的节奏与信心均产生了深刻影响。思科还发现随着AI持续拓展工业环境中的连接范围与数据流动安全仍是规模化落地的最大障碍。与此同时企业越来越将AI视为解决方案的一部分多数企业期望AI能够强化监控、威胁检测与运营韧性。思科安全路由与工业物联网高级副总裁兼总经理Vikas Butaney表示工业AI正从实验阶段迈向生产阶段AI系统开始在真实世界中感知、推理并采取行动。在这一阶段成功与否不再单纯取决于模型本身而是取决于网络、安全与团队能否在边缘侧、动态环境中及大规模场景下支撑AI运行。研究表明那些对AI规模化有信心的企业都将基础设施建设、网络安全和IT/OT协作视为根本性要素而非可选项。QAQ1思科《2026年工业AI现状报告》的调研范围有多大A该报告基于思科联合Sapio Research开展的全球调查覆盖19个国家、21个行业共调研逾1,000名运营技术决策者参与企业年营收均超过1亿美元行业涵盖制造、交通、物流、能源与公用事业等多个领域具有较强的行业代表性。Q2工业AI目前在哪些场景落地效果最明显A根据报告工业AI在流程自动化、自动化质量检测、预测性维护、物流调度和能源预测等场景中已带来可量化的运营收益。在制造、交通和公用事业领域AI还在驱动机器视觉、移动作业、机器人技术以及安全关键型操作的智能化升级是目前落地效果最为显著的应用方向。Q3为什么网络就绪度会成为工业AI规模化的关键瓶颈A随着AI深度嵌入机器、传感器、视觉系统与自主化操作企业对可靠连接、无线移动能力、低延迟、边缘计算和供电能力的需求持续上升。报告显示96%的企业认为可靠无线网络对AI至关重要97%预计AI工作负载将显著影响工业网络需求网络基础设施的就绪度因此成为物理AI部署能否成功的先决条件。