近半数制造企业IT与OT协作不足制约AI规模化应用
最近,思科发布了一份关于工业AI发展现状的深度报告,调研覆盖全球19个国家、21个工业领域,受访对象为年营收超1亿美元的跨国企业中上千名OT业务决策者。调查结果如何?近半数受访企业坦言,IT(信息技术)部门与OT(运营技术)部门在安全相关工作中,要么完全缺乏协作,要么协作程度极为有限。仅有57%的企
最近,思科发布了一份关于工业AI发展现状的深度报告,调研覆盖全球19个国家、21个工业领域,受访对象为年营收超1亿美元的跨国企业中上千名OT业务决策者。调查结果如何?近半数受访企业坦言,IT(信息技术)部门与OT(运营技术)部门在安全相关工作中,要么完全缺乏协作,要么协作程度极为有限。仅有57%的企业表示两个部门之间存在一定配合,其余企业则尚未实现任何形式的跨部门合作。这一数据值得所有制造业从业者认真反思。

报告的核心洞察其实非常直白:人工智能正从概念走向实体产线的大规模生产场景,但大量企业被网络基础设施、网络安全以及IT-OT协同运营模式这三个短板卡住了脖子。报告明确将IT与OT部门的深度协同列为AI规模化落地的必备条件——这并非锦上添花,而是关乎生存的关键环节。
有行业媒体分析得十分到位:如果IT团队的办公地点在厂区之外,甚至整体采取外包模式,物理层面的割裂将使企业难以建立统一的目标认知,跨部门理解也就无从谈起。而最直接的风险便是网络安全。工业系统互联互通程度越高,潜在的安全漏洞点就越多,这一点无需过多解释。
韩国IBM的一位咨询常务给出了更尖锐的判断:依靠IT、OT分治的传统架构,企业不可能实现高阶自主生产。真正希望落地自主制造、实体物理AI的企业,必须在引进新技术之前,先把组织架构和运营模式梳理清楚。
说到底,自主制造要求实时解析设备现场产生的数据,并将分析结果直接转化为即时决策与设备控制指令。这意味着,负责数据与平台的IT团队,与深耕生产工艺、设备运维的OT团队,必须在同一个执行单元内实现深度融合——不是简单的“协作”,而是真正的“融合”。这一点如果没想明白,AI落地就永远隔着一层。
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