您目前所在的企业/机构所属的行业是？
制造业（如汽车、电子、机械）
流程工业（如化工、制药、食品）
能源与公用事业
信息与通信技术（ICT）
咨询与服务业
其他
您在智能生产/智能制造相关领域的角色是？
企业战略决策者（CXO/VP）
生产/运营/供应链管理
技术研发/IT/数字化负责人
一线工程师/技术员
行业分析师/咨询顾问
学者/研究人员
其他
您如何评估您所在企业当前生产环节（中游）的智能化水平？
基本依赖人工和传统设备
部分环节实现自动化与数据采集
关键产线/车间实现数字化与局部智能决策
全流程高度自动化，并基于数据驱动进行优化
已实现端到端、自适应的智能生产系统
展望至2026年，您认为智能生产中游管控最核心的技术驱动力是哪些？（最多可选3项）
工业物联网（IIoT）与边缘计算
人工智能（AI）与机器学习（ML）
数字孪生与实时仿真
5G/6G与工业无线网络
高级机器人（协作/移动机器人）
云计算与工业互联网平台
增材制造（3D打印）
区块链（用于供应链追溯）
您认为到2026年，AI在生产过程实时优化与异常预测中的普及率将达到何种程度？
低于10%，仅在少数领先企业试点
10%-30%，在部分关键场景得到应用
30%-50%，成为大中型企业的标配能力
50%-80%，广泛应用并产生显著效益
超过80%，成为生产管控的基础能力
您认为实现高效智能中游管控面临的主要挑战有哪些？（最多可选3项）
数据孤岛与系统集成困难
技术投资成本高昂，ROI不明确
缺乏既懂生产又懂数字化的复合型人才
现有设备/产线老旧，改造难度大
数据安全与网络风险
管理层认知与转型决心不足
行业标准与协议不统一
法律法规与伦理问题
您认为数字孪生技术在中游管控（如设备维护、工艺优化）中的应用，到2026年会处于哪个阶段？
概念验证与试点阶段
在部分核心设备/产线实现应用
在工厂级范围内实现多系统集成
成为跨工厂、供应链协同的必备工具
已与AI深度融合，实现预测性自治
在智能中游管控体系中，您认为哪些数据是最关键、最需要实时采集与分析的核心资产？（最多可选3项）
设备状态与运行参数（振动、温度等）
产品质量检测数据
生产环境数据（温湿度、能耗）
物料与在制品（WIP）流转数据
人员操作与效率数据
供应链实时状态数据
订单与排产计划数据
您如何看待“人机协作”在2026年智能生产现场的角色演变？
人员主要执行机器难以完成的复杂任务
人员成为系统的监督者与决策优化者
人员与机器（如协作机器人）深度融合，共同作业
大部分重复性、危险性工作由机器完成，人员转向创新与维护
生产现场将高度自动化，人员大幅减少
您认为到2026年，基于云-边-端协同的工业互联网平台，对中游管控的渗透率将如何？
低于20%，企业仍以本地部署为主
20%-40%，混合云模式成为主流
40%-60%，平台化服务被广泛接受
60%-80%，成为数据汇聚与智能应用的核心载体
超过80%，成为智能生产的默认基础设施
为保障智能中游管控系统的安全稳定运行，您认为企业最应优先加强哪些方面？（最多可选3项）
网络边界安全与访问控制
工业数据加密与隐私保护
设备与系统的漏洞管理
员工安全意识培训
建立安全事件应急响应机制
供应链安全（如第三方组件）
符合行业安全法规与标准
您预计，到2026年，智能中游管控系统的投资回报周期（ROI）将呈现何种趋势？
仍然较长（> 5年），投资风险高
有所缩短（3-5年），但需谨慎评估
明显缩短（1-3年），技术成熟度提升
因技术快速迭代，ROI计算变得复杂
将成为运营成本的一部分，而非单独投资项目
请描述一个您设想中，2026年典型的智能生产中游管控场景（例如：从订单下达到产品入库的某个环节）。
您认为，未来智能中游管控系统应更侧重于以下哪个目标？
极致效率与成本优化
最高程度的柔性与定制化能力
最强的系统韧性与抗干扰能力
最优的资源（能源、物料）可持续性
最佳的人机协同与员工体验
请对以下陈述的认同程度进行评分（1-5分，1为非常不认同，5为非常认同）："到2026年，数据驱动的实时决策将完全取代大部分基于经验的生产调度。"
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业/您个人，对参与或投资2026年智能生产中游管控相关技术/项目的意愿如何？
非常积极，已制定明确规划
比较积极，正在评估与试点
持观望态度，等待市场更成熟
目前不优先考虑，资源有限
不感兴趣
对于成功迈向2026年智能生产中游管控，您对政策制定者、技术提供商或行业组织有何具体建议？
最后，您预计本次调研所探讨的趋势，对您所在行业的竞争格局将产生多大影响？
颠覆性影响，将重塑行业领导者
重大影响，成为核心竞争力
中等影响，加速行业分化
轻微影响，仅优化现有流程
几乎无影响