36Kr Research | Forschungsbericht zur Entwicklung der chinesischen industriellen KI-Branche im Jahr 2026
Aktuell befindet sich Chinas verarbeitende Industrie in einem entscheidenden Zeitfenster des Wandels zu Hochwertigkeit, Intelligenz und Nachhaltigkeit. Als zentrales Instrument zur Erfüllung der Kernanforderungen der verarbeitenden Industrie nach Qualitätsverbesserung, Kostensenkung, Effizienzsteigerung, Sicherheit und nachhaltiger Entwicklung wird die Marktnachfrage nach industrieller KI stetig schneller freigesetzt. Nach Umfragedaten von IDC ist der Anteil chinesischer Industrieunternehmen, die große Modelle und Agenten einsetzen, von 9,6 % im Jahr 2024 schnell auf 47,5 % im Jahr 2025 gestiegen, wobei die Anwendungsdurchdringung stark zugenommen hat. Die explosionsartige Zunahme der Nachfrage führt direkt zur Erweiterung der Branchengröße. Nach Berechnungen des 36Kr Research Institute wird der realisierbare Marktumfang der industriellen KI in China im Jahr 2026 116,3 Milliarden Yuan erreichen und voraussichtlich im Jahr 2030 300 Milliarden Yuan übersteigen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 25 % entspricht. Gleichzeitig überlagern sich Probleme wie der Mangel an hochwertigen Daten, unzureichende Zuverlässigkeit von Modellen, hohe anfängliche Investitionskosten und eine Lücke an interdisziplinären Fachkräften, die systemische Hindernisse für die großskalige Umsetzung der industriellen KI darstellen. Die traditionellen Modelle der punktuellen Versuch-und-Irrtum-Methode und der extern ergänzenden Befähigung können den strengen Anforderungen industrieller Szenarien kaum mehr gerecht werden. Vor diesem Hintergrund veröffentlicht das 36Kr Research Institute den „Forschungsbericht zur Entwicklung der chinesischen industriellen KI-Branche 2026“, der den Entwicklungsverlauf der Branche systematisch aufarbeitet, die Umsetzungsengpässe und Durchbruchspfade der industriellen KI analysiert und eine praktische Referenz für die umfassende Durchdringung der industriellen KI bietet.
01. Vier Engpässe in Bezug auf Daten, Technik, Kosten und Wahrnehmung sind die zentralen Hindernisse, die derzeit die großskalige Umsetzung der industriellen KI behindern
Die Besonderheit industrieller Szenarien bestimmt, dass die Umsetzung von KI den Entwicklungspfad aus allgemeinen Bereichen nicht einfach übernehmen kann. Auf der Datenebene fehlen hochwertige Anomalie-Stichproben, Dateninseln zwischen verschiedenen Systemen sind ausgeprägt und branchenspezifische Standards sind nicht einheitlich, was die robuste Schulung von Modellen erschwert. Auf der Technikebene steht das „Black-Box“-Merkmal von KI-Modellen im Widerspruch zu den hohen Sicherheitsanforderungen der Industrie. Schwankungen bei der Übertragung zwischen Virtuellem und Realem sowie unzureichende Fähigkeiten zur Fusion multimodaler Daten führen dazu, dass die Zuverlässigkeit der Modelle die Produktionsanforderungen kaum erfüllen kann. Auf der Kostenebene sind die Gesamtinvestitionen in Hardware, Rechenleistung und Implementierung relativ hoch, die Amortisationszeit für kleine und mittlere Unternehmen ist zu lang, was ihre Zahlungsbereitschaft einschränkt. Auf der Wahrnehmungsebene reicht die Akzeptanz des Personals an der Frontlinie nicht aus, es besteht eine enorme Lücke an interdisziplinären Fachkräften, und die Wahrnehmungen zwischen Management- und Ausführungsebene sind getrennt, was einen impliziten Widerstand für die technische Umsetzung bildet. Die vier Engpässe verstärken sich gegenseitig und erhöhen gemeinsam die Hürde für die großskalige Umsetzung der industriellen KI.
02. Für die großskalige Umsetzung der industriellen KI müssen fünf Kernelemente gemeinsam wirken
Um die vier systemischen Engpässe zu lösen, muss die Branche ein mehrdimensionales koordiniertes Lösungssystem aufbauen. Mit einem hochwertigen Datensystem wird der Datenengpass überwunden, indem durch die gesamte Kette von „Erfassung, Verarbeitung und Nutzung“ Dateninseln aufgelöst und hochwertige Datenwerte angesammelt werden. Mit einem Integrationssystem aus Mechanismus und Technik wird der technische Engpass überwunden, indem die Prinzipien industrieller Verfahren in berechenbare Regeln umgewandelt und die Erklärbarkeit der Modelle sowie die Anpassungsfähigkeit an Szenarien verbessert werden. Mit einer kostengesteuerten technischen Umsetzung wird die Umsetzungshürde gesenkt, indem durch technische Optimierung und Modellinnovation die Investitionskosten verringert und die Amortisationszeit verkürzt werden. Mit interdisziplinären Fachkräften und koordinierten Wahrnehmungen werden menschliche Hindernisse beseitigt, um die Wahrnehmungslücken in der Organisation zu schließen und die Personallücke zu füllen. Mit szenariogerechter Anpassung und geschlossener Überprüfung wird das Umsetzungsergebnis sichergestellt, wobei durch den Pfad „Pilotierung – Überprüfung – Verbreitung“ eine Trennung zwischen Technik und Produktionspraxis vermieden wird. Die fünf Elemente sind unverzichtbar und unterstützen gemeinsam den Übergang der industriellen KI von der Pilotierung zur allgemeinen Verbreitung.
03. Die doppelte Antriebskraft aus „Mechanismus + Daten“ ist der Kernpfad für die Großskalierung der industriellen KI in der Prozessindustrie, wobei Full-Stack-Fähigkeiten und Referenzpraktiken das replizierbare Umsetzungsmodell bestätigen
Im Prozess der umfassenden Durchdringung der industriellen KI bestehen Unterschiede im Umsetzungsrhythmus und der Wertedichte in verschiedenen Bereichen. Die Prozessindustrie als Prüfstein für den Nachweis des tiefen Werts der industriellen KI zeichnet sich durch kontinuierliche Produktion, strenge Mechanismusbeschränkungen und hohe Sicherheitsanforderungen aus. Sie ist zu einem Kernbereich geworden, in dem der Bedarf an Qualitätsverbesserung und Kostensenkung dringend ist und der Wert von KI leicht quantifiziert werden kann, und zugleich ein hochgradig abgeschirmtes Wettbewerbsfeld mit strengen Anforderungen an die Modellzuverlässigkeit und die Fähigkeit zum geschlossenen Betrieb. Die starke Kopplung und die hochsicheren Produktionsmerkmale der Prozessindustrie bestimmen, dass ein rein datengesteuertes KI-Modell kaum in die zentralen Produktionsglieder vordringen kann. Führende Unternehmen wie SUPCON Technology nutzen ihre jahrzehntelangen Erfahrungen mit industriellen Mechanismen und entwickeln auf der Grundlage der selbst entwickelten Zeitreihen-Großmodelle TPT und des universellen Steuerungssystems UCS das autonome Betriebsfabriksystem AOP. Es nutzt sowohl die datengesteuerte Erschließung von Optimierungspotenzialen in der Produktion als auch die durch Mechanismen gewährleistete sichere und zuverlässige Funktion der Modelle, wodurch die zentralen Probleme bei der Umsetzung der industriellen KI wirksam gelöst werden. Dieses Modell hat bereits großskalige Referenzfälle in Branchen wie Chlor-Alkali und Petrochemie gebildet und quantifizierbare Wertnachweise in Bereichen wie Kostensenkung und Effizienzsteigerung, Personalabbau und Effizienzsteigerung sowie Sicherheitssteuerung erbracht, was ein replizierbares Praxismodell für die großskalige Umsetzung von KI in der Prozessindustrie und sogar in der gesamten industriellen Landschaft bietet.
Die wichtigsten Forschungsthemen dieses Berichts lauten wie folgt:
• Wie stellt sich die globale Entwicklungslandschaft der industriellen KI dar? Welche Position nimmt China auf dem globalen Markt ein und welche Rolle spielt es?
• Welches sind die zentralen Antriebskräfte, die die Entwicklung der chinesischen industriellen KI vorantreiben?
• Wie groß ist der Marktumfang und wie ist die Wachstumstendenz der chinesischen industriellen KI? Welche Phasen hat die Branchenentwicklung durchlaufen und in welcher Phase befindet sie sich derzeit?
• Aus welchen Gliedern besteht die Ober-, Mittel- und Unterlauf der industriellen KI-Industriekette? Welche aktuellen Entwicklungen gibt es in den einzelnen Gliedern?
• Welche Hauptbeteiligten gibt es auf dem Markt für industrielle KI? Welche Wettbewerbsvorteile und Fähigkeitslücken weisen die verschiedenen Beteiligten auf?
• Welches sind die zentralen Engpässe, die die großskalige Umsetzung der industriellen KI behindern? Was sind die tiefgreifenden Ursachen dafür?
• Welche Kernelemente sind erforderlich, um die Engpässe bei der Umsetzung der industriellen KI zu lösen? Welche nachahmenswerten Lösungen und Umsetzungsergebnisse haben die Referenzunternehmen erzielt?
• Welche Stufen der Umsetzungsreife der industriellen KI gibt es? Was ist die Hauptlogik der Stufeneinteilung?
• Welche Technik- und Produkttrends wird die industrielle KI in der Zukunft erleben? Welche Risiken und Herausforderungen stehen der langfristigen Entwicklung der Branche noch bevor?
Weitere spannende Inhalte finden Sie im „Forschungsbericht zur Entwicklung der chinesischen industriellen KI-Branche 2026“, klicken Sie auf Download-Link, der Extraktionscode lautet: xgsc
