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二季度平板出货量同比下滑4.4%，跌幅看似收窄，但水面之下的结构变化比数字本身更值得关注。商用高增长与消费疲软形成鲜明反差，成本压力正从供应链末端加速传导至前端市场。本文将结合IDC最新季度跟踪报告，梳理几个关键信号。

国际数据公司（IDC）发布了2026年第二季度中国平板电脑市场季度跟踪报告。数据显示，2026年第二季度，中国平板电脑市场出货量为796万台，同比下降4.4%，降幅较第一季度小幅收窄。但从市场表现来看，市场压力并未缓解，反而进一步放大。商用市场的大幅增长主要来自涨价预期下的需求前置，而消费市场则在成本上涨、需求提前释放等因素影响下同比下降9.8%。表面上市场跌幅收窄，实际上成本上涨正在加速向需求端传导。

商用市场高增长背后，需求前置特征明显

2026年第二季度商用平板市场出货量同比增长67.1%，成为支撑整体市场的重要力量。但本轮增长更多来自厂商延迟涨价及价格持续上涨预期下的提前采购，企业客户和渠道商集中备货，推高了第二季度单季出货量。随着7月起商用市场开启全面涨价，后续渠道库存及交付节奏将成为影响第三季度市场表现的重要变量。

“618”难以抵消价格上涨影响，消费市场进入调整期

2026年第二季度消费平板市场出货量同比下降9.8%。尽管厂商和渠道积极布局“618大促”，通过新品和促销刺激需求，但价格上涨的影响已经明显超过促销带来的拉动。同时，去年国补推动需求提前释放，低价与涨价之间的鲜明对比也进一步抑制了消费者购买意愿。

成本上涨加速头部厂商分化，市场格局出现新变化

伴随低价备料逐步消耗，成本上涨对厂商的影响进一步显现。不同厂商的产品布局、渠道能力及应对涨价的节奏有所差异，本季度市场排名和表现也出现一定变化。

  • 华为继续位列中国平板电脑市场出货量第一位，整体表现相对稳健。消费端通过MatePad Pro Max完善高端产品布局，并深化学习场景合作；商用端则受益于渠道提前备货，出货量实现较快增长。
  • Apple位居市场第二。第二季度主要销售期仍维持原有价格，在涨价前形成一定价格优势，但受成本压力逐步传导影响，6月底Apple上调其平板产品售价，后续市场挑战将增加。
  • 联想出货量上升至市场第三，是本季度头部厂商中排名变化较为明显的厂商。拯救者、小新系列新品推动其消费产品结构升级，商用端凭借大客户市场积累及需求前置同样保持较快增长，共同带动整体出货量提升。
  • 小米排名市场第四位。尽管成本压力下平板出货量仍同比下降，但降幅有所收窄。“618大促”期间小米平板7系和8系促销获得较好销售反馈，同时Redmi K Pad 2和Redmi Pad 2 SE两款新品覆盖不同价位段，对市场形成一定刺激。
  • 荣耀位列市场第五。低端消费平板市场受到成本上涨冲击，出货量明显收缩；与此同时，教育行业渠道提前备货推动其商用平板延续高速增长，成为其当季平板市场表现的重要支撑。

整体来看，第二季度头部厂商的竞争已经不再单纯取决于产品和价格。在涨价的大环境下，厂商的布局结构、渠道能力及运营效率正在成为影响市场份额变化的重要因素。

后续展望：成本上涨延续，厂商寻求价位升级与需求平衡

成本上涨对平板市场的影响预计将在今年下半年进一步显现，并持续至明年。价格上涨将一定程度上延长消费者换机周期，厂商也可能通过调整新品上市节奏和产品结构应对成本压力，市场供需双方的变化将共同影响整体规模。

在成本压力持续的背景下，夯实2000-3000元主流价位段的产品竞争力是稳定市场规模的基础。尽管成本迫使平板售价不断上涨，大量消费者对平板的价值定位仍然锚定在2000-3000元档位，在这一区间的布局和提升是稳固出货量规模的关键。

引导需求向3000-5000元中高端价位段升级，将成为厂商改善产品结构、缓解成本压力的重要方向。相比单纯涨价，厂商更需要通过性能升级、使用场景拓展及AI能力增强，为中高端产品创造更充分的溢价空间。

长期来看，成本上涨或将成为平板市场的持续变量，厂商需要在成本传导、产品升级与消费承受能力之间寻找新的平衡。未来市场走势不仅取决于厂商能否通过产品创新支撑更高价格，也取决于消费者是否愿意为更高端的产品和新的使用场景支付更多。

IDC结论

2026年第二季度，中国平板市场出货量同比降幅有所收窄，但成本上涨带来的实际市场压力进一步放大。商用市场高增长更多体现为需求前置，消费市场则已明显受到价格上涨影响。未来，成本压力将推动市场结构升级，厂商能否通过产品创新和场景拓展引导消费升级，将成为实现规模与效益平衡的关键。

进一步交流：

本文数据及观点均源自IDC《中国平板电脑市场季度跟踪报告，2026Q2》。如需了解细分价位段、渠道库存、行业垂直场景等详细数据，或针对特定厂商策略进行定制化分析，敬请联络IDC中国终端系统研究团队。

Quorra Liu

Quorra Liu - Research Manager

Analyst Profile
Quorra Liu is a Research Manager for the Client Systems Research team at IDC China. She is responsible for China's smart home device research. Her responsibilities include tracking the monthly and quarterly market development, conducting research in fully managed services market,…

中国企业出海用云早已不是”把服务器搬到海外”，而是一场关于全球经营能力的军备竞赛————某种意义上，它正在开辟中国企业全球化的“云上第二战场”，不亚于一场数字时代的诺曼底登陆。云厂商正在助其将全球经营能力、合规能力和AI能力同步迁移到海外数字底座上。国际数据公司（IDC）最新发布的《中国企业出海用云市场预测，2026—2029》显示：2025年中国企业出海用云市场规模达到52.3亿美元，同比增长31.0%，远高于中国企业的整体IT支出增速，以及中国本土云计算市场增速。到2029年，这一市场将增长至165.6亿美元，四年翻三倍。

但真正值得关注的，不是”蛋糕有多大”，而是”蛋糕怎么分、谁来分、根据什么分”。结合IDC近期对120家中国出海企业的用云情况调研，我们试图回答一个问题：在这场165.6亿美元的暗战里，赢家和输家将被如何决定？

出海用云的本质变了：从“买资源”到”买全球经营能力”

早期企业出海上云，核心诉求是IDC机房、服务器、带宽——先把业务跑起来再说，是”成本导向”的逻辑，谁便宜买谁。而如今进入深水区，企业关心的是全球业务能否稳定运营、快速复制、持续增长，用云逻辑已切换为”业务导向”：全球基础设施覆盖、网络优化、安全合规、数据治理、容灾备份，乃至数据库、AI、大数据等PaaS能力，一个都不能少。

调研数据佐证了这一点：44.2%的出海企业采用出口模式，42.5%设有海外办事处，41.7%已建立全资子公司——出海模式高度复合。这意味着市场需要的是覆盖部署、运维、合规和本地支持的一揽子方案，而不是只满足单一“建站”需求。

还停留在”卖资源”逻辑的云厂商，竞争优势将持续下滑。未来市场的增量，不只来自”更多企业开始采购海外云”，更来自”已出海的企业开始采购更深、更重、更长期的云能力”。客单价和黏性的密码，藏在能力深度里，而不是机架数量里。

多云是默认选项，中国云攥着“主钱包”，本地化服务能力是关键

IDC调研显示：84.2%的出海企业正在使用中国背景云厂商，同时77.5%的企业也在使用国际知名云厂商——两者并不互斥；61.7%的出海企业已经是多云用户，其中又有62.2%的企业将50%以上的云支出给了中国云；未来两年42.5%的中国企业海外用云支出将继续增加，54.2%的企业将优选中国背景云厂商，其次是国际云厂商。

再看购买决策因素，调研结果几乎颠覆了传统认知：中国企业海外用云选择服务商时，最高比例（53.3%）的企业优先考虑的因素是本地化服务能力，技术实力（49.2%）、服务稳定性（46.7%）紧随其后，而品牌知名度仅15.8%。

这是一个重要信号：在出海用云市场，”认知资产”让位于”可落地能力”。客户不为Logo付费，只为”你能不能在我的目标市场帮我把事办成”付费。品牌换不来订单，本地交付团队才换得来。

区域不是选择题，是战略布局题：东南亚要速度，中东非要规格，欧洲要合规，北美要本地化

从区域来看，2024-2029年中企出海用云市场规模增长引擎极其清晰：中东非将以40.0%的CAGR领跑，亚太区（36.8%）紧随其后，再次是欧洲（31.5%）和美洲（26.1%）。不同区域的云服务商优先选择偏好分化：东南亚、中东非优先选择中国背景云厂商，而北美、拉美优先选择国际云厂商，欧洲区域参半。

东南亚是最重要的增量市场。制造转移、跨境电商、消费互联网、金融科技在同一时期同步爆发，形成叠加效应。调研显示：出海东南亚的中国企业中，有53.7%的表示未来会增加云投入，57.4%的优先选择中国背景云，但它的关键词不是”容易做”，而是”碎片化”：多国家、多语言、多支付、多税制、多监管，云架构必须天生支持多地区、多币种、多合规配置。

中东非是”高规格、高投入的第二增长极”。主权资本和政府主导投资持续加码数据中心与AI基建，需求偏项目型——大项目多、订单大，但销售和交付高度依赖本地伙伴网络和认证体系。

欧洲则是”要求最高但粘性也强的市场”：数据隐私、数据驻留、消费者保护的要求全球顶尖，前期投入大、培育周期长，但一旦跨过合规门槛，客户稳定性、复购率和长期价值通常高于其他区域市场。

相比之下，北美对中企而言切入最难，54.4%的出海北美的中国企业未来优先选择国际云，难点不只在竞争，更在于监管与合规风险、品牌门槛和技术成熟度要求。

最大的黑马不是互联网，是制造业

论存量，互联网行业仍以20.6亿美元占据2024年出海用云的半壁江山。但论增速，制造业以43.2%的CAGR位居最高——到2029年，制造业出海用云规模将达46.2亿美元，逼近互联网行业的七成。

背后的逻辑是制造业出海正在经历从”卖设备”到“建厂、建渠道、建服务网络“的转型。汽车、新能源、动力电池、消费电子、智能硬件和IoT等制造型行业，正逐步成为中企出海云市场的关键增量来源。汽车与新能源产业链的全球化，带来车联网、远程诊断、全球供应链协同等复合型云需求；消费电子和IoT行业则通过设备接入、远程控制、数据分析和多语言运营，推动端云协同和后端服务价值提升。这类产业型需求比互联网需求释放更稳健、预算周期更长、客户黏性更强，是云厂商”长期支柱”所在。

终局变量：从“上云”到”上AI云”

AI是这份预测中最大的增量变量。随着大模型能力增强、推理成本下探，中企海外用云将从”计算、存储、网络为主”升级为“以智能算力和AI平台能力为核心“，GPU资源、推理服务、向量数据库、MaaS的需求将在海外持续放量。从云+AI支撑的应用场景来看，AI多语言与本地化运营将是最先落地的创新场景。

165.6亿美元的市场里，不会有”躺赢者”。成本压力（61.7%的企业视其为最大挑战）与数据主权合规（70%的企业靠”选择具备当地合规资质的云服务商”降险）是两道硬约束，会持续把需求推向头部云厂商，未来五年纯资源售卖者出局，综合能力提供商上位。谁能把”本地化运营 + 合规治理 + 多云管理 + AI应用“打包成标准化、可复制的组合方案，谁就能在这场云上诺曼底里率先抢滩。

IDC 相关研究

围绕中企出海用云相关行业需求、典型案例、区域特点等，IDC 将持续开展系统性研究，包括但不限于：

  • 《中国企业出海用云市场预测，2026-2029》（DocC#CHC54275926，2026年5月）
  • 《中国泛互联网行业出海案例洞察，2026》（即将发布）
  • 《中国企业出海用云调研，2026》（即将发布）

进一步交流：

如需进一步了解中企出海用云相关研究内容，或咨询 IDC 在云计算、AI 基础设施及数字化转型领域的其他研究成果，欢迎与我们联系。

Rachel Liu

Rachel Liu - Research Director

Analyst Profile
Rachel Liu is a research director for China’s Cloud and Services group. Her research covers public cloud, private cloud, edge cloud, industrial cloud, intelligent computing, and IT services. She is responsible for research plans, research execution and management, data tracking…

2026年全球基础大模型迭代进程显著提速，Tokens新经济也带动行业应用场景持续细分、落地需求持续深化，推动大模型开发平台进入能力升级与场景落地的关键迭代期。当前，头部大模型厂商已围绕高端推理、大规模部署、长上下文、智能体、代码工程、企业知识库集成等核心场景，搭建各类行业专有模型体系，大模型产业化应用正式从通用调用走向垂直深耕。在此行业背景下，大模型开发平台的产品核心价值与发展逻辑发生根本性转变，不再局限于单一模型封装与基础能力输出，而是朝着模型中立兼容、Agent智能化、安全合规落地、数据知识贯通、全流程运营赋能等方向全面演进。

近日，国际数据公司（IDC）特别针对中国市场发布了《IDC MarketScape：中国大模型开发平台厂商评估，2026》（Doc# CHC54109426，2026年8月）研究报告，基于市场参与者深度调研，平台厂商能够据此明确产品升级重点，打造差异化竞争优势。企业端可依此更新大模型开发平台选型规则，助力 AI 项目落地。产业从业者与投资者也可明晰赛道核心壁垒与发展走向。

基于对主流厂商的深度调研与横向对比，我们梳理出当前企业选型中必须重新审视的五个核心方向。这五个趋势将引领大模型开发平台发展新方向，是企业用户在实际落地中正在真实面对的决策分水岭。

趋势一：模型生态开放化——由单一模型调用走向模型中立生态与一体化场景交付

在大模型开发平台的模型选择/评估与应用适配功能上，头部厂商都完成了最新主流大模型的封装和多模态大模型集成生态以及行业模型适配，2026年，基础大模型迭代速度明显加快，全球市场的头部厂商构建了高端推理，大规模部署， API 密集型长上下文场景，Agent场景，代码/软件工程场景，企业知识库/应用集成场景，前沿模型等专有模型。针对于这些领域的模型调用，大模型开发平台厂商应保持模型中立 + 多模接入，主流平台的公有云、私有化部署版本都需兼容多家模型，避免厂商锁定。平台上的行业专有模型沉淀需要加速。

在工具链与应用开发支持方面，过去两年的市场中，买方选型的首要因素几乎都是价格，而且由于大模型迭代速度太快，买方通常选择直接调用大模型API，而不进行二次调优。但未来，企业将有更多垂直场景落地，这些场景离不开智能体的开发。因此，大模型开发平台在工具链上的完备性，在用户选型中的重要性将不断提高。从 “模型调用” 到 “场景交付” 需要构建覆盖数据治理→模型微调→RAG 知识库→Agent 编排→推理部署→监控运维一体化工具链，降低工程化门槛。也需要提供编码模式、和通过低代码 / 零代码可视化拖拽的模式让各类客户群体可以快速搭建 AI 应用。

趋势二：Agent 成为平台标配——依托强化学习打造自主任务执行体系

大模型开发平台Agent 相关功能成为标配：其一，用户市场需要基于开源模型的进行行业化知识增训，并追求训练后的模型效果。相比传统的增量训练和微调，市场对Agentic强化学习的能力需求增加，各厂商都在平台产品中推出基于大模型的强化学习增强能力。其二，很多头部供应商都在平台中逐步实现和智能体相关功能的深度打通，如Harness, MCP, Skills等， 原生提供上下文管理+记忆机制（支持 100K + 上下文，结合向量记忆与反思能力，实现复杂任务链式执行）、工具调用（原生对接数据库、API、代码解释器，形成 “感知 – 决策 – 执行 – 反馈” 闭环）等能力，适配复杂任务执行能力的Agent。

趋势三：安全体系升级——企业级管控完善，私有化部署转向常态化刚需

安全合规与私有化部署正在成为大模型开发平台落地企业场景的刚性需求。面向政企客户的数据风险诉求，平台需要完善全方位企业级安全管控能力，覆盖数据脱敏、分级权限管控、全链路审计日志、模型水印、可解释性（XAI）等多元能力，实现数据使用可追溯、模型行为可管控、知识产权可保护，有效化解大模型应用的数据泄露、模型滥用等风险。

行业层面，政务、金融、中央及国有企业出于数据主权与信息安全考量，普遍优先采用本地部署或者专属集群部署模式。这就要求大模型平台的私有化部署版本具备良好的软硬件适配能力，能够兼容国产本地芯片与自主操作系统。未来，单纯具备基础模型能力的平台将难以满足准入要求，完整的安全合规框架、成熟的私有化交付方案，会成为厂商获取政企项目的核心竞争门槛。

趋势四：数据链路革新——搭建端到端集成通道，打通知识检索与数据闭环

对于采用 RAG 的用户，在将来自企业内外部数据做成外挂知识库的过程中，需要选择专门的数据库来存储知识，这一数据库既可能是全新的向量数据库，也可能是具备向量引擎能力的传统数据库，未来也可能需支持多模态检索（图搜文、图搜图）以及支持 GraphRAG。另外，大部分企业还是存在不同程度的数据烟囱现象，数据分散、未标注、归集难、管理复杂是用户普遍会遇到的问题。建立端到端的自动化数据集成管道，减少跨数据存储库的数据集成工作，能够加快应用的上线。另外，针对于智能体数据反馈、数据回流、模型与数据集管理、规则干预等功能还需进一步优化。

趋势五：成本管理和运营服务演进——全周期模型运营赋能业务价值落地

2024年，中国企业级公有云MaaS市场按调用量统计的规模仅为114万亿Tokens，而到2025年，这一数字跃升至1944万亿Tokens，同比增长约16倍。在价格与成本方面，企业Token的日均消耗正在快速增长，尤其是各类Agent类产品的出现，进一步放大了Token的使用规模。随着规模化智能的到来，提供公有云版本厂商需要关注的不是单纯降低单位Token的价格，而需结合‌任务成功率、重试率、Token 消耗效率‌综合测算，场景适配度与总拥有成本（TCO）‌才是关键衡量指标 。‌‌

运营服务能力正逐步成为大模型开发平台公有云版本差异化竞争的重要组成部分。当前众多头部技术供应商持续完善平台的模型运营配套功能，形成覆盖 AI 应用全生命周期的运营支撑体系。相关能力涵盖多模型智能调度降本、统一管控合规审计（全链路调用追踪，智能告警防超支、精细化成本归因分析），同时支持提示词调优、业务工作流持续优化、合规风险评估以及落地效果与业务价值追踪等多元模块。

随着企业 AI 应用规模化推进，用户不再仅仅满足模型能够运行，更加关注资源可控、成本可视、效果可持续迭代。完善的运营服务可以帮助企业合理规划 Token 消耗，定位成本增长点，持续优化智能体与业务流程。未来，标准化、一体化的成本管理与模型运营工具，将降低企业持续运维 AI 应用的门槛，成为平台吸引政企客户、实现商业价值落地的重要加分项。

IDC给技术提供者的建议

建议一：平台需坚持模型中立化布局，兼容多家通用与行业专用大模型，公有云与私有化版本统一适配多模态模型，规避客户厂商锁定问题。加速沉淀各垂直行业模型资产，搭建从数据治理、模型微调、RAG 到 Agent 部署运维的全链路工具链，配套低代码开发组件，帮助企业告别单纯 API 调用模式，快速完成行业场景落地交付。

建议二：将 Agent 强化学习能力作为平台核心标配功能，面向行业开源模型提供定制化知识强化训练能力。打通 MCP、工具调用等智能体底层组件，搭载超长上下文记忆、任务反思模块，构建感知、决策、执行、反馈闭环架构。依托模块化智能体组件，支撑企业搭建复杂链式任务智能体，适配业务复杂流程自动化需求。

建议三：搭建一体化企业安全管控体系，落地数据脱敏、分级权限、操作审计、模型水印、可解释性模块，全方位管控数据与模型风险。打磨私有化部署方案，深度适配国产芯片与操作系统，满足央国企、政务、金融等领域数据要求。把合规架构与私有化交付作为核心竞标优势，突破政企项目准入壁垒。

建议四：适配向量数据库、GraphRAG、多模态检索知识库构建能力，解决企业知识库搭建痛点。打造端到端自动化数据集成管线，破除内部数据孤岛，简化多源数据归集流程。完善智能体数据回流、数据集管理、规则干预功能，形成数据采集、知识加工、推理使用、迭代优化的完整业务闭环，缩短 AI 应用上线周期。

建议五：转变定价逻辑，摒弃单纯低价策略，基于 Token 利用率、任务成功率等指标核算整体使用成本。上线全生命周期运营平台，实现用量监控、超支预警、成本溯源、合规审计一体化管理。配套提示词优化、业务迭代运营服务，帮助客户管控 Token 消耗，以精细化运营服务打造产品差异化竞争力。

IDC人工智能研究经理程荫表示 ，2026年基础大模型迭代提速带动Tokens经济火热，产业化应用向垂直场景深耕，大模型开发平台迎来全面升级。未来行业将呈现五大核心趋势：模型中立兼容与全链路场景交付、Agent智能化能力成标配、安全合规及私有化部署成为政企刚需、端到端数据知识集成持续完善，精细化成本分析与运营服务等，技术供应商需要根据市场需求保持创新，持续打造平台的差异化竞争力。

进一步交流

大模型开发平台的选型窗口正在收窄——模型中立、Agent成熟度、安全合规、数据闭环和TCO管控，每一项都直接关系到未来三年的落地成本和业务弹性。这篇文章只揭示了五大趋势的轮廓，真正的决策需要结合企业自身的场景权重、数据基础和部署约束来综合判断。


IDC此次MarketScape评估已覆盖主流厂商的详细能力对比，如果您正在推进平台选型或预算规划，欢迎与我团队直接沟通，获取针对您具体场景的分析视角。 点击此处联系我们。

Anne Cheng

Anne Cheng - Research Manager

Analyst Profile
Anne Cheng is a research manager in IDC China whose research focuses on the AI and big data markets. She collaborates with IDC's regional and global consulting teams and is involved in the business development of related markets. Prior to…

2025 年作为 “十四五” 收官、“十五五” 开局的过渡年份，中国银行业在宏观经济结构调整、政策驱动与数字技术深度融合的背景下，中国银行业整体呈现出稳规模、息差企稳、风险整体可控的阶段特征，并加速由“信息化驱动”向“数智化驱动”跃迁的关键阶段，中国银行业整体发展逻辑从规模驱动转向价值驱动。

中国银行业IT解决方案市场进入低速高质发展阶段

国际数据公司（IDC）最近发布的《中国银行业IT解决方案市场份额，2025》报告显示，2025 年中国银行业 IT 解决方案市场规模为714.5亿元，与 2024年的713.05亿元相比，同比增长0.2%，解决方案市场已步入存量博弈阶段，整体增速大幅放缓。这主要是因为2025年银行净息差持续收窄、营收承压，倒逼全行业坚定推进降本增效，银行整体缩减了IT投资预算，并对IT解决方案投入也更加谨慎，整体呈现出自主创新驱动、高价值驱动。

  • 自主创新驱动：2025年，IT自主创新正由外围系统向核心交易与关键数据架构深入推进。监管部门通过“渗透率”指标对机构进行考核，直接拉动银行核心系统、信贷管理、支付清算等解决方案的应用适配与系统升级需求。这也是银行IT支出的重点。
  • 高价值驱动：随着银行息差的持续收紧，倒逼银行降本增效，银行更加重视对数据资产进行精细化挖掘，对业务进行精细化运营，将有限的预算集中砸向能直接带来收入增长、风险降低或运营效率质变的高价值领域。

IDC 预测，到 2030年中国银行业 IT 解决方案市场规模将达到968.30 亿元，从2025-2030年的年复合增长率（CAGR）达到 6.3%。整体来看，IDC认为，2025年及之后两年，中国银行业IT解决方案市场正步入一个“低速高质”的结构性变革期。市场增速虽放缓，但价值创造逻辑发生根本性跃迁——从“量的扩张”全面转向“质的提升”。

中国银行业IT解决方案市场持续演化，与AI融合成为必然趋势

根据IDC对30多家中国银行业IT解决方案厂商的调研发现，2025年度市场呈现“头部格局稳固、腰部剧烈分化、集中度长期偏低”的核心特征。行业从增量扩张全面转向存量深耕，且银行IT解决方案厂商正从“被动式服务”模式向追求高质量项目和高毛利产品的模式转型。整体市场分散度依旧处于高位，前 20 家头部厂商合计市场份额不足 40%，其余中小厂商合计占比达 60.2%，大量区域性、细分赛道厂商仍有生存空间，但行业整体竞争强度持续上升。

备注：本次调研的其他厂商包括：安硕信息、博彦科技、法本信息、高伟达、恒生电子、衡泰技术、慧博云通、京北方、凯美瑞德、科蓝软件、领雁科技、魔数智擎、时代银通、思迈特软件、银丰新融、永洪科技、用友金融、赞同科技、兆尹科技、中软融鑫。

同时，IDC也发现，中国银行业IT解决方案厂商与AI大模型的融合已从“概念验证”全面迈入“规模化落地”阶段。大多数厂商都开始基于自身技术积累与客户基础，探索出差异化的融合路径。具体表现为如下特点：

  • 第一，从“模型接入”走向“知识融合” 。头部厂商不再满足于简单调用通用大模型API，而是将数十年积累的金融业务know-how转化为AI可理解、可执行的结构化知识，构建垂直领域的竞争壁垒。
  • 第二，从“单点工具”走向“流程重构” 。厂商基于对业务的长期积累，更擅长深入核心系统、信贷管理、财富管理、风险管理、以及手机银行、远程银行、智慧网点等核心业务流程，解决智能体落地的最后一公里，实现端到端的流程再造，价值从“提效”向“重构业务模式”升级。
  • 第三，从“大模型”走向“智能体” 。2025-2026年银行生成式AI的投入重点正从“大模型落地”，演进为“智能体上岗”——大模型是“脑子”，智能体是“脑子+手”。各厂商根据自身资源禀赋推出了相关平台类产品、智能体应用类产品以及以业务konw-how为基础的工程化落地服务。在这一进程中，能够将垂直领域专业能力与AI工程化能力深度融合的IT解决方案厂商，将在新一轮市场竞争中占据主动。

未来2年中国银行业IT解决方案厂商市场机会

面对行业净息差持续收窄、盈利结构单一、资本补充承压、资产风险结构性失衡等突出矛盾，2025 年银行业全面转向轻资产、价值化经营，银行 IT 解决方案厂商需紧扣政策导向与业务转型需求，围绕五大核心赛道挖掘市场机遇。

打造对公零售一体化全链路信贷解决方案。行业信贷投放重心向科创、绿色、普惠领域倾斜，零售信贷落地 “杠铃风控策略”，粗放扩量模式终结，精细化全流程信贷系统需求激增。厂商需搭建覆盖智能尽调、线上审批、贷后预警、不良处置的一体化信贷中台，配套小微轻量化信用贷、对公债务重组专项工具，打通对公、零售信贷数据与核心系统，支撑银行差异化信贷投放与存量风险化解。

全域渠道智能化改造，搭建公私一体化客户经营工具。息差压缩倒逼银行发力财富、交易银行等轻资本业务，线上线下渠道融合、AI 智能运营成为降本增效关键。厂商需整合手机银行、对公网银、远程银行、智慧网点多渠道中台，搭建统一客户视图与智能营销平台，打通公私客户经营数据；同时将智能体嵌入客服、营销、网点运营全场景，实现精准获客与深度客户分层运营。

全域前置型智能风控合规平台升级。地产、消费信贷风险持续出清，关注类贷款迁徙风险走高，监管报送、内控审计要求持续收紧，传统事后风控工具已无法适配。厂商需打破单一风控系统局限，搭建覆盖信用、市场、流动性、操作风险一体化平台，重点落地存量不良智能识别、全流程反欺诈反洗钱、自动化监管报送三大模块；依托数据智能、自助分析能力推动风控从事后处置前置为实时预警，降低银行合规与减值管理成本。

布局中间业务与金融市场一体化系统，助力银行拓宽非息收入。财富代销、资金、资管、自营、托管是对冲息差损失的核心抓手，相关数字化需求快速扩容。财富板块搭建产品货架、分层投顾、适当性合规一体化系统，推动银行从单纯代销转向全生命周期财富服务；金融市场板块围绕资金交易、资管投研、自营风控、托管清算打造一体化工具，适配理财净值化与精细化资产负债管理，提升交易、投研、后台运营效率，打造差异化轻资本业务竞争力。

落地价值导向经营管理数字化工具。行业摒弃规模导向，成本管控、分层价值核算、资本平衡管理需求凸显。厂商可面向总分行打造一体化经营分析平台，整合信贷、客户、风控、财务全域数据，搭建多维经营指标看板，实现机构、条线、客户分层收益核算；叠加流程自动化工具压缩线下人力成本，以数据智能为基础为信贷投放、客户经营、资源分配提供量化决策支撑，匹配银行价值转型顶层目标。

整体来看，当前银行业处于盈利重构、风险缓释、AI转型深度推进的叠加周期，那些深度绑定银行轻资本转型主线，具备全业务一体化数智交付能力或在某一垂直领域长期深耕的解决方案厂商，将在行业长期变革中确立竞争优势，持续打开增长空间。

IDC更多相关研究：

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如您希望深入了解中国银行业IT解决方案市场的竞争格局、厂商份额、AI落地路径或细分赛道机会，欢迎随时与我们联系。IDC金融研究团队可提供定制化数据解读、趋势研判及厂商对标分析，助力您在低速高质周期中精准布局、抢占先机。期待与您展开更深入的对话与合作，联系我们。

Siri Si

Siri Si - Research Manager

Analyst Profile
Siri Si is a Research Manager for IDC Financial Insights. His core research scope includes the latest development models and trends in the financial industry, and the development and application status of various technologies in the financial technology field, focusing…

中国制造业正处于从“数字化辅助”向“智能化原生”的关键跃迁期。随着“人工智能+制造”国家战略纵深推进、中国开源大模型技术红利持续释放，工业智能体+工业软件不再只是效率工具，而是正在成为制造业核心竞争力重塑的基础设施。产业链的共识已经清晰：下游制造企业加速将AI纳入数字化转型核心议程，上游工业软件厂商全面从功能堆叠转向“软件+AI”的内生融合，致力于构建新一代智能工业底座。

国际数据公司（IDC）最新研究洞察显示，中国CAE仿真市场正加速形成两大结构性增长极：一是电子散热仿真——受AI算力基础设施投资长周期拉动，2025年该细分市场规模已达3.64亿元，增速显著领跑CAE大盘，本土厂商凭借对国内半导体与电子信息产业需求的深度响应，在这一赛道实现了单点突破，成为国产CAE工具落地最成功的细分领域；二是物理AI——CAE仿真生成的高保真物理数据正在成为具身智能、工业世界模型训练的核心生产要素，推动CAE厂商从”仿真工具提供商”向”物理AI基础设施提供商”转型，将市场边界从百亿级研发设计软件延伸至万亿级物理AI应用空间。本文结合IDC最新发布的两项研究报告，系统解读这两大增长极的形成逻辑、市场格局与未来趋势。

工业软件进入“AI价值兑现”深水区，仿真赛道增速领跑

IDC最新发布的《中国核心工业软件及工业AI市场预测，2026—2030》报告为这一共识提供了数据支撑：中国核心工业软件（含CAD、CAE、EDA、PLM、MES、APS）市场规模预计从2025年的408.8亿元增长至2030年的843.1亿元，年复合增长率（CAGR）为15.6%。其中，AI+工业软件子市场以49.0%的CAGR高速扩张，从53.0亿元攀升至389.4亿元，占核心工业软件市场的比重将从13.0%跃升至46.2%——到2030年，近半数的工业软件支出将与AI深度绑定。

其中，CAE仿真软件预计从60.5亿元增长至131.2亿元，五年复合增长率达16.7%。CAE正从传统的研发工具，升级为支撑AI算力基础设施建设、供给物理AI训练数据的双重战略角色。

基于上述趋势，IDC同步发布了《中国设计研发类工业软件（CAE）市场份额，2025》报告，首次将电子散热仿真作为独立细分赛道纳入研究，并系统分析了物理AI对仿真市场的深远影响。本文结合两项研究的核心发现，解读中国CAE市场的两大结构性增长极。

变奏一——AI算力引爆电子散热仿真，结构性需求驱动赛道高景气

电子散热仿真正在成为CAE市场中最具确定性的增长动力。2025年，中国电子散热仿真软件市场规模达3.64亿元，增速显著高于通用结构、流体仿真等传统赛道。这一增长并非短期波动，而是由下游AI基础设施投资的确定性需求所驱动：

• 算力硬件散热成为研发刚需。大模型训练推动高功耗GPU服务器和液冷方案大规模部署，从芯片封装到PCB板级、从整机机柜到数据中心机房，多层级热仿真验证已成为产品研发的必要环节——不可跳过、不可延后。

• 国产芯片迭代催生增量需求。国产高端芯片与3D先进封装的快速迭代，进一步拉动微观尺度的电热耦合仿真需求，本土仿真工具在这一环节获得了难得的规模化落地窗口。

• 产业自主可控加速工具替代。政策推动下，电子信息、半导体等行业客户对国产仿真工具的采购意愿显著增强，电子散热成为本土CAE厂商单点突破最成功的赛道。

IDC认为，电子散热仿真赛道的高景气度并非阶段性行情，而是由AI算力基础设施投资长周期拉动的结构性增长，有望在中期内持续领跑CAE各细分赛道，成为最具确定性的增长极。

变奏二——物理AI打开CAE的“第二曲线”，仿真数据成为核心生产要素

如果说电子散热是CAE市场的“第一增长极”，物理AI则打开了一个完全不同的增长维度——它不仅扩大了市场容量，更从根本上改变了CAE厂商的产业定位。

物理AI（Physical AI）是指让AI系统理解和遵循物理规律，在物理世界中安全、有效地执行任务。从具身智能机器人到自动驾驶，从智能工厂到数字孪生，物理AI的落地需要大量符合物理规律的高质量训练数据——而数据，恰恰是当前物理AI发展的最大瓶颈。真机数据采集成本高昂且数量有限；互联网视频数据虽然数量庞大，但缺少力、热、流场等物理状态信息，无法支撑需要精确物理推理的任务。

CAE仿真正好填补了这一缺口。仿真可以批量生成带有真实物理规则约束的高保真数据集——覆盖流体力学、结构力学、热传导、电磁场等各类工业物理现象。这些仿真数据不仅数量不受限，更重要的是每一组仿真结果都带有完整的物理状态标注，是训练工业世界模型和具身智能的理想“养料”。

IDC观察到，国内头部CAE厂商已率先布局这一方向：索辰科技打造“天工·开物”物理AI平台，依托自研产品生成高精度仿真数据集；云道智能推出Sim-PI物理AI开发平台，以自主仿真引擎为核心，为具身训练、智能工厂等场景提供高保真仿真训练场及规模化仿真数据。

这意味着CAE厂商正在从“仿真工具提供商”向“物理AI基础设施提供商”转型。仿真数据正在成为物理AI时代的核心生产要素，CAE厂商有望从传统的研发设计软件市场，切入万亿规模的物理AI潜在市场。这一转变是国产CAE厂商构建差异化竞争力、实现弯道追赶的前沿突破口。

展望未来——三大趋势重塑CAE市场

IDC判断，中国CAE市场未来将呈现三大趋势：

• AI加速仿真走向全流程深度融合。AI将从辅助网格生成、仿真加速，延伸到智能后处理与结果解读，贯穿仿真全流程，大幅降低CAE工具的使用门槛，推动仿真技术的普惠化。

• EDA与CAE一体化成为标准能力。芯片设计到系统级多物理场验证的无缝联合仿真将成为行业标配，缺乏全栈能力的独立仿真工具竞争力将被持续稀释，具备“芯片-封装-系统”全链条仿真能力的厂商将建立更深厚的护城河。

• 物理AI开辟万亿级增长空间。仿真数据作为物理AI的核心生产要素，将CAE市场从研发设计软件延伸至具身智能、工业世界模型等全新领域。这不仅是市场容量的扩张，更是CAE厂商产业定位的根本跃迁。

分析师观点

IDC中国制造行业高级研究经理杜雁泽表示，2025年中国CAE市场在AI算力基建和半导体自主化的双轮驱动下保持稳健增长，电子散热等高景气细分赛道为本土厂商提供了单点突破的窗口。但真正的格局变量在于物理AI——CAE仿真生成的高保真物理数据，正在成为工业世界模型和具身智能训练的核心生产要素，这将CAE厂商从‘工具供应商’推向‘物理AI基础设施提供商’的新定位。谁能率先跑通‘仿真数据—世界模型—智能预测’的闭环，谁就能在下一个技术周期中占据主动。”

更多相关研究

– 中国核心工业软件及工业AI市场预测，2026—2030（Doc #CHC53716026，2026年4月）

– 中国设计研发类工业软件之CAE市场厂商份额，2024（Doc #CHC52293825，2025年8月）

– 中国工业大模型应用进展与展望，2025（Doc #CHC52296025，2025年6月）

– 中国工业AI及智能体市场概览，2Q26（即将发布）

进一步交流

以上为报告部分核心发现。预测报告覆盖2026—2030年中国工业AI及核心工业软件各细分赛道市场预测，CAE市场份额报告完整版涵盖各细分市场份额数据、厂商排名变动与竞争格局分析。如需获取完整报告，或就工业智能体和物理AI场景应用进行深入探讨，欢迎联系IDC中国制造业研究团队。

Yanze Du

Yanze Du - Senior Research Manager

Analyst Profile
Yanze Du is a senior research manager for the Manufacturing Insights group in IDC China, and he is responsible for conducting research on and analysis of the China manufacturing industry and supply chain. He is also involved in regional and…

当概念热度转化为产业动作，真正值得追问的不再是”有没有FDE”，而是”什么样的FDE能力能够在市场中持续被识别、被认可、被买单”。

FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）正在中国经历从概念到实践的加速转化。近期，北京、武汉等地在加快智能体发展的专项政策中，相继将FDE明确为加速应用落地的创新模式；多家头部IT服务商、企业软件厂商、云厂商和大模型公司已相继设立FDE相关团队——政策推动与市场响应正在同步提速。

但热度并不等同于共识。IDC 观察到，中国 FDE 实践正在发生明显的分化：一部分服务商开始系统性地构建 FDE 能力体系——包括人才选拔标准、交付方法论、前线与后方的反馈闭环；另一部分则尚未与传统驻场交付形成实质性区隔。同一个”FDE”标签之下，能力模型、交付逻辑和商业实质可能截然不同。

这种分化并非中国市场独有的现象。IDC 在全球调研中注意到，部分 FDE 标签被用于包装并未实质改变交付逻辑的传统角色，这个词本身正在失去采购信号价值。中国市场对 FDE 的反应速度和参与热度可能是全球最快的之一，但这也意味着概念红利的窗口可能收窄得更快——当越来越多服务商都说”我们有FDE”，标签本身的区分度正在衰减。真正能拉开差距的，不再是”有没有”这个岗位，而是能否说清楚自己的交付逻辑与传统的实施服务有什么实质性不同。

热度之外，服务商正在面临的三重考验

FDE 的热度之下，一些更深层的结构性问题正在浮现。它们不只在单一市场出现，而是在全球范围内被反复验证——而中国市场的特殊性，又让这些问题呈现出不同的面貌。

第一重考验：技术能解决的问题，和组织接不住的结果。IDC 调研显示，全球企业实现可量化业务成果的AI项目平均占比提升至52%，值得注意的一个发现是：客户端的执行纪律、变革意愿和治理准备，往往比服务商的技术水平对落地效果的影响更为直接。这在 Agent 交付场景中尤其突出——Agent 不是部署完就结束的系统，它会在运行中持续更新，需要客户侧有人能理解、能治理、能迭代。如果服务商只管”把 Agent 部署进去”而不管”客户能不能接得住”，交付效果必然受影响。在中国市场，大量企业正处于从”试试 Agent 能做什么”向”让 Agent 跑在业务里”过渡的阶段，组织就绪度的缺口可能比全球平均水平更为显著。这对服务商是一个现实的选择：是否愿意且有能力帮助客户补上这一环？

第二重考验：FDE 天然要求结果导向，但商业模型准备好为此定价了吗？ FDE 的工作方式是从业务结果出发定义技术方案，而非从需求规格出发推演交付计划——这使它天然倾向于对业务结果负责。然而，IDC 全球调研显示，接触过结果导向定价的客户比例在扩大，但常态化应用仍然有限——客户对定价确定性的偏好，往往走在组织能力前面。中国市场的局面更为复杂——一方面，”按效果付费”已有服务商在 Agent 交付中落地实践；另一方面，大量客户仍不愿为”理解业务”的过程买单。FDE 模式要求服务商从按人头计价的逻辑中走出来，但定价能力、客户接受度和内部核算体系之间的结构性矛盾，尚未被充分讨论。

第三重考验：Agent 实施服务是 FDE 当前在中国被推向台前的场景，而不是它的来源——这块拼图要嵌入一个新版图，适配和重构是绕不开的。FDE 的火热，本质上回应的是一个市场困境：当 Agent 从”试试看”进入”真正跑在业务里”，传统实施服务的交付逻辑不够用了。需求在现场共同发现，效果在持续运行中验证，知识需要从前线反哺平台——FDE 站在这个变化的交叉点上。但它不是全部。一个服务商能否做好 Agent 交付，还要看行业深耕能力、方法论成熟度、持续运营体系等多个维度是否完整。IDC 全球研究也提示：FDE 活动范围之外的工作——治理、变革、流程再设计——恰恰是组织缺乏准备的环节。单点能力难以回答系统性问题，市场需要的是一个能够系统评估和比较 Agent 实施服务能力的参照框架。

FDE 在中国的故事刚刚开始。真正重要的，不是谁能最快喊出这个概念，而是谁能把它变成客户可感知、可验证的交付能力。

进一步交流

FDE 是 Agent 实施服务能力的一个观察切口，但远不是全部。架构设计、行业知识、治理机制、变革管理、持续运营——每一个维度都在影响最终交付质量。这正是 IDC 正在开展的《IDC MarketScape：中国 Agent 实施服务厂商评估，2026》研究所试图回应的需求。该研究将从多个维度对中国市场主要服务商的 Agent 实施服务能力进行系统性评估，旨在为行业用户和服务商提供一个完整的能力参照。更多信息，欢迎关注 IDC，也欢迎具备 Agent 实施服务能力的厂商与我们联系交流。

Emily Zhang

Emily Zhang - Research Manager

Analyst Profile
Emily Zhang is Research Manager for IDC’s Services technology data in China and leads IDC’s PRC IT Services research. Her coverage spans IT consulting, cloud managed services, and AI-related service offerings. Emily delivers data and insights from both tech provider…
Technology Trends Aug 4, 2026 Lily Li

IDC首次发布中国外骨骼市场份额报告：医疗稳守基本盘，消费冲击量，行业探新路

IDC数据显示，2025年中国外骨骼机器人市场规模超过16亿元，出货量约2.6万台。其中，医疗康复市场仍占据主要市场价值，消费助力市场则贡献了七成以上出货量，行业应用持续拓展新的增长空间。三大细分市场共同推动中国外骨骼机器人产业由单一医疗应用向多场景人体能力增强装备加速演进。

Read full release

7月以来，2026年中国上半年宏观经济数据陆续发布。根据中国国家统计局数据，中国软件和信息技术服务业保持了两位数的平稳增长，展现出信息产业的行业韧性。在宏观数据和企业技术投入上升的背后，国内部分ICT市场已从快速增量期进入存量优化期，拓展海外市场、布局全球化成为中国企业寻找新增长点的关键选择。

对于寻求增量空间的企业而言，出海已从“可选项”变为“必选项”。

然而，面对全球9个地区、53个国家、28个行业的复杂格局，企业最常陷入三个决策困境：该优先去哪片市场？该带什么产品去卖？该主攻哪些行业客户？

本文基于国际数据公司（IDC）最新发布的《全球ICT支出指南：行业与企业规模》（2026V2版），用一组对比数据和三个核心判断，为中国企业的全球化布局提供量化参照系。核心结论浓缩为一句话：逐步降低硬件规模化的优先级，拥抱新兴市场的云化与软件红利，优先在金融与政务两大高预算领域建立标杆。

坐标一：将目光从“存量红海”转向“增量蓝海”

（核心问题：去哪儿？）

从全球大盘来看，企业级数字化转型与智能化投入仍在加速。IDC数据显示，全球整体ICT市场预计到2030年将增长至9.67万亿美元，五年复合年增长率（CAGR）为9.6%；其中企业级ICT市场到2030年规模将达7.44万亿美元，增速达12.4%，是驱动整个市场增长的核心引擎。

在进行全球化选址时，中国IT厂商需要将视角从“只看绝对规模”转向“寻找高增长增量”：

  • 成熟市场规模巨大，但增速分化：2026年美国在全球企业级支出中占比近五成，五年复合增长率达14.8%，这主要由其高科技与算力投入拉动；西欧以约两成份额位列全球第二，但受到合规与政策监管影响，其企业级增速相对温和。
  • 新兴市场份额有限，但韧性极强：2026年亚太（不含中日）在全球企业级ICT支出中占比8.1%，份额位列全球第三；拉丁美洲在全球企业级支出中占比为3.5%，但其五年复合增长率达10.4%，是理想的业务落地突破口。从细分国家看，巴西占拉美大盘的三成以上，且拉美的阿根廷、巴西、智利均展现出两位数的企业级增长；中东的土耳其、沙特和阿联酋的五年企业级增速也分别高达12.5%、11.1%和10.9%。

针对出海企业的行动建议：中国企业应采取区域分轨战略。对于美欧等高壁垒成熟市场，可将其作为技术对标；对于东南亚、中东及拉美等高成长区域，则应作为规模化扩张的主战场。企业应当结合自身优势，优先深耕土耳其、沙特、智利、巴西等政策红利持续释放、企业级投入跨过两位数增长的核心国家。

坐标二：跳出“硬件主导”惯性，顺应海外“云化轻装”趋势

（核心问题：卖什么？）

选定了区域，接下来必须厘清：在这些市场上，中国企业的产品形态应该如何调整？一个关键的结构性差异值得高度关注。

拆解硬件、软件、IT服务等技术板块可以发现，海外新兴市场与中国本土存在本质的技术结构差异：

  • 新兴市场以软件与云服务为主导：IDC数据显示，中国市场呈现显著的“硬件主导”特征（占比达54%）。然而在海外，亚太（不含中日）的软件占比已达30%，超过其硬件；拉丁美洲与中东和非洲的硬件占比仅为18%和23%，软件和服务则占据了核心份额。这表明海外新兴市场正跳过传统的重资产硬件堆叠，直接进入以软件驱动和云服务为主的轻资产模式。
  • 软件增速全面领跑：未来五年，全球九大区域中只有中国和美国呈现硬件增速高于软件的特征。而在亚太（不含中日）、拉美、中东和非洲，软件的增长速度都在16%以上，远超其硬件增速。其中，位于应用开发与部署市场中的人工智能核心软件在各个新兴区域均实现了超过50%的爆发式五年增速。同时，中东和非洲的硬件需求大量以“云服务”形式重塑，其基础设施即服务（IaaS）市场的五年CAGR高达21.1%。

针对出海企业的行动建议：中国企业出海应顺应海外的云化与轻资产趋势。硬件及基础设施厂商应考虑将产品与海外本地的云平台深度集成，提供“硬件+本地化运维”的打包服务。软件与方案商则应顺应当地软件高增速红利，将国内沉淀的成熟应用方案进行云化移植，把海外企业级市场对前沿软件的刚性需求作为业务突破口。

坐标三：聚焦金融与政务两大“预算高地”，兼顾零售增长红利

（核心问题：卖给谁？）

企业全球化布局落地的关键在于“卖给谁”。对比全球与中国市场，虽然软件和信息服务行业都是绝对的支出主力，但当视线转向新兴市场时，海外传统实体行业与公共服务部门的IT预算体量表现出更强的确定性。

  • 金融与政务构成海外核心预算支柱：在亚太（不含中日），银行业和中央/联邦政府的IT支出紧随软件与信息服务行业之后；零售业五年增速达11.7%。在拉丁美洲，银行业以15.1%的份额成为企业级ICT投资的龙头行业，专业和个人服务行业增速领先。在中东细分市场，银行业和中央/联邦政府合计占据了近四分之一的市场份额，且中东银行业在保持高体量的同时，仍拥有11.1%的强劲增速。

针对出海企业的行动建议：中国IT厂商应应兼顾体量与增长潜力筛选目标行业。在国内具备成熟“智慧银行”或“数字政务”解决方案的厂商，应优先聚焦亚太和中东的头部传统行业，尤其是数字化预算密集投入的中东金融业。面向拉美市场，IT厂商则应紧扣其银行业的Top级体量，顺应当地专业及个人服务行业的增长红利，输出相应领域的轻量化软件与服务方案。

【IDC分析师展望与观点】

展望2025-2030年，随着全球AI技术的行业渗透与数字化转型的深化，全球IT支出的边界将进一步模糊，跨国界、跨行业的数字化协同将成为常态。

在这一进程中，中国企业需要回答的已不仅是“要不要出海”，更重要的是“以怎样的数字化能力出海”。全球化的下半场，核心竞争力不再是成本优势或产品交付能力，而是企业对海外客户业务痛点的深度理解、对当地数据合规与生态规则的敏捷适应，以及对全球技术趋势的前瞻性卡位。

在全球化新阶段，“出海”已不是简单的地理位置转移，而是企业综合数字化生存能力的全球化延伸。值得注意的是，AI正在成为重构全球IT支出结构的最强变量。那些率先将AI能力嵌入行业解决方案（如智能风控、自动化运维、精准营销）的企业，将在新兴市场获得远超平均水平的议价能力和客户粘性。换言之，出海不是产品的语言转换，而是用全球化的技术能力适应海外市场，提升对客户的价值回报。

数据是这一切决策的底层支撑。利用量化的支出指南，企业可以不再仅凭历史经验或行业热潮做判断，而是在复杂的全球市场中锚定属于自己的确定性增长路径。

IDC《支出指南》致力于为IT厂商、行业用户和投资/金融机构在战略规划、产品研发、IT支出及投资规划等方面提供数据支撑。《支出指南》系列产品聚焦IT热门领域，从多个维度预测市场规模和增速，助力厂商发掘市场潜力；引导行业用户根据热点技术及应用场景进行IT规划；通过分析特定市场的发展前景，帮助投资和金融机构更好地做出决策。

IDC《支出指南》相关研究：

China Provincial Cloud Solutions Spending Guide

Worldwide ICT Spending Guide Enterprise and SMB by Industry

Worldwide AI and Generative AI Spending Guide

Worldwide Software and Public Cloud Services Spending Guide

进一步交流：

如您希望进一步了解中国省级及云解决方案支出、全球AI及生成式AI支出、企业级ICT支出等行业细分数据，或需要针对贵公司目标市场进行定制化数据解读，欢迎联系IDC中国分析师团队。

Wendy Zhang

Wendy Zhang - Research Analyst

Analyst Profile
Wendy Zhang is a research analyst in the Data and Analytics group at IDC China. She is responsible for business operations and spending guide in China Enterprise Team. She provides dynamic forecasts of future China and global ICT market development.…

随着WAIC 2026上物理AI（Physical AI）成为产业关注焦点，工业作为物理世界中数据密集、任务复杂且商业价值明确的应用领域，正在成为Physical AI率先落地的重要场景。工业具身智能机器人作为Physical AI在制造领域的重要应用形态。国际数据公司（IDC）数据显示，2025年中国工业具身智能机器人市场规模约为57.4亿元，其中以工业机器人为载体的具身智能应用市场规模约36.2亿元，成为当前产业商业化落地的主要方向。随着产业竞争从机器人本体性能逐步转向模型、数据、工程化和场景落地能力的综合竞争，工业具身智能机器人正在成为智能制造发展的重要方向。

基于这一产业发展趋势，国际数据公司（IDC）于近期发布了《中国工业具身智能机器人市场份额，2025》与《中国工业具身智能机器人技术评估，2025》两项研究报告，从市场格局、技术能力及产业发展趋势等维度，对中国工业具身智能机器人产业进行系统分析。本文结合两项研究的核心观点，以对工业具身智能机器人的定义、市场发展、竞争格局及未来趋势进行解读。

工业具身智能机器人定义

工业具身智能机器人是指面向工业生产环境，通过融合人工智能模型、多模态感知系统、机器人控制系统与机器人本体，使机器人具备感知、学习、决策与执行等能力闭环，并能够在真实工业场景中完成自主作业任务、与人员及生产设备进行交互的智能机器人系统。

工业具身智能机器人是物理 AI在制造领域的重要应用形态，相比传统工业机器人主要依赖预设程序，在结构化环境中执行重复性任务，能够基于环境感知和任务理解动态调整作业策略，并通过真实生产数据反馈持续优化任务执行能力。

市场进入规模化导入阶段，工业机器人是主要落地载体

IDC数据显示，2025年，中国工业具身智能机器人市场进入商业化加速阶段，整体市场规模约为 57.4亿元。当前市场主要以多形态机器人为载体，通过对工业生产线和制造工位进行智能化升级，实现感知、学习、决策和执行能力融合，推动制造场景向更加柔性化、自主化方向发展。

IDC数据显示，2025年以工业机器人为载体的具身智能应用市场规模约为36.2亿元，占据当前市场主体地位。主要包括协作机器人、复合（移动操作）机器人、多关节机器人等。该类机器人依托成熟工业基础，通过融合视觉感知、力控技术、环境理解以及具身智能模型能力，实现“机器人硬件+智能软件+行业服务”的一体化交付，已应用于上下料、质量检测、打磨修复、柔性装配、物料搬运等工业场景。

上述市场结构清晰地表明，当前工业具身智能机器人的商业化主力仍依托于成熟的工业机器人品类，它们以“硬件+软件+服务”的整包模式快速渗透进各类制造工位。然而，市场格局并非一成不变——随着AI模型能力跃升和硬件成本下降，不同背景的玩家正从各自优势领域切入，竞争焦点也在从单一产品性能向系统级综合能力转移。下面我们将从竞争主体和出海动态两个维度，进一步剖析当前市场的主要力量。 

  • 工业AI厂商率先建立竞争优势。 当前市场竞争优势主要来自工业视觉、感知决策以及场景数据积累能力。以微亿智造、梅卡曼德等为代表的企业，依托工业AI技术和数据闭环能力，将具身智能能力应用于质检、打磨、修复、上下料等标准化工业场景，并推动跨行业复制。
  • 同时，大量机器人本体、工业自动化及AI厂商正加速布局工业具身智能赛道，依托各自在硬件、算法、软件平台及行业资源等方面的积累，探索差异化产品定位和商业化路径，市场竞争持续加剧。
  • 中国厂商加速全球化布局。 2025年，工业具身智能机器人厂商出海模式由单机产品输出逐步转向软硬一体化解决方案输出，产品开始进入欧洲汽车、东南亚电子、北美制造等海外市场。本地化部署、模型优化和运维服务能力成为企业拓展海外市场的重要支撑。

2025年，以人形机器人为代表的新型具身智能载体正在进入工业场景探索阶段，市场规模约为 21.1亿元。当前应用主要集中于示范产线部署、场景验证及POC测试。人形机器人具备更强的形态通用性和复杂环境适应潜力，但当前处于技术能力完善与商业化模式探索阶段，产品成本、可靠性、工程化成熟度以及实际生产效率等因素正在进一步验证。关于人形机器人工业应用的相关数据，可参考IDC《Worldwide Annual Humanoid Robotics Tracker》。

从技术能力到商业价值：工业具身智能机器人竞争进入综合能力阶段

随着工业具身智能机器人从技术验证逐步走向商业化应用，工业用户对于机器人的评价标准正在发生变化。IDC用户调研显示，制造企业用户关注厂商的“技术能力+工程化能力+商业价值”的综合表现。

基于工业用户需求变化，IDC构建覆盖工业智能决策、多模态感知与理解、自主操作与任务执行、复杂场景适配与持续优化、工业级可靠性与工程化、工业系统融合与生态、行业实践与规模化落地、商业价值与ROI验证等8个维度的技术评估框架，对具备产品能力并已在汽车制造、新能源、半导体、3C电子等场景开展商业化探索的中国典型供应商进行综合评估。未来企业竞争优势将来自工业知识、数据、模型与制造体系的深度融合。

锚定未来三年：从场景试点到系统重构的关键跃迁

未来三至五年，中国工业具身智能机器人市场将进入由单点场景验证向生产流程级应用扩展的重要阶段。IDC认为，行业将呈现以下发展趋势：

  • 从单工位智能走向生产流程智能。机器人将突破单一任务限制，与MES、WMS、ERP、PLC以及工业互联网平台深度融合，从执行单一任务的设备，逐步演进为生产系统中的智能节点。
  • 工业知识成为模型能力的重要组成。工业具身智能模型需要进一步融合工艺规则、设备机理和生产经验，实现从“完成任务”向“理解生产过程”演进。未来模型竞争不仅取决于数据规模，也取决于工业知识融合能力。
  • 多形态机器人长期共存。未来工业场景将形成多机器人协同格局：人形机器人适用于高柔性、非结构化任务；移动操作机器人适用于跨空间任务；协作机器人适用于人机协作场景；专用工业机器人适用于高精度、高稳定任务。未来竞争重点不是机器人形态，而是谁能够真正解决工业问题。
  • 数据闭环与工程化能力决定规模化落地。随着市场进入批量部署阶段，真实工业数据积累、模型迭代效率以及规模化交付能力将成为关键竞争因素。能够建立：数据采集 → 模型训练 → 工业部署 → 反馈优化闭环体系的企业，将获得长期竞争优势。
  • ROI成为商业落地核心指标。IDC用户调研显示，超过80%的制造企业希望工业具身智能机器人项目能够在两年内实现投资回收。未来，能够实现快速部署、稳定运行并产生明确经济价值的解决方案，将优先获得市场认可。

IDC中国机器人与具身智能领域研究经理李君兰，工业具身智能机器人的竞争正从单点AI能力转向软硬协同、行业Know-how与数据闭环能力的综合竞争。头部厂商持续加大研发投入，推动具身智能大模型、工业AI与机器人本体深度融合；在政策支持、制造业智能化升级及海外市场拓展的共同驱动下，中国厂商有望进一步提升全球竞争力。

进一步交流

工业具身智能正从概念验证走向产线价值交付，如何选择适配的技术路径、评估投资回报、并构建可持续的数据闭环，已成为制造企业面临的实际课题。IDC基于对市场格局、技术评估及用户需求的深度研究，可为您提供定制化的行业洞察与战略建议。如需获取完整版《中国工业具身智能机器人市场份额，2025》及技术评估报告，或就具体场景应用进行探讨，欢迎联系IDC中国机器人与具身智能研究团队，我们将为您提供专业的数据支撑与决策参考。

Lily Li

Lily Li - Research Manager

Analyst Profile
Lily is the Research Manager for China Robotics and Embodied Intelligence, specializing in market research on embodied intelligent robots. She has long focused on the development trends of China’s embodied intelligence robotics industry, systematically studying the evolution of robot hardware,…