nalysys易观分析中国制造业人工智能行业应用发展图谱2023易观分析2024年1月本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws Onalysys易观分析01制造业人工智能行业应用发展背景 nalysys我国制造业规模庞大，但行业数字经济渗透率仍与发达国家存易观分析在差距，面临高端制造回流、中低端制造转移等多重压力2022年，我国数字经济规模首次突破50万亿，达到50.2万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至41.5%。作为数字经济核心产业与实体经济的根基，当前我国制造业规模已经跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系。在全球经济下行背景下，我国制造业产业链韧性和产品竞争力有显著提升。近年来我国数字经济与制造业融合发展程度不断深化，2022年制造业数字经济渗透率提升至24%，但与发达国家相比仍存在差距，且当前面临着高端制造回流、中低端制造转移等多重压力。2017-2022年中国数字经济规模及增速情况2012-2022年中国规模以上制造业增加值情况6050%14035%50.231.5%30.7%30.4%28.1%27.9%12112029.3%28.2%114; 45045.530%40%101.439.21009.1,928627.4%27.7%25%4035.883.226.7%26.2%31.330%806°8974.620%27.259.364,43020.4%6053.937.540.215%15.1%20%2014.4%16.1%4022.924.5SZ30.131.231.3/33.510%22.8ho.223.4726.426:62031410.3%10%201718.219.6109.5%5%-0%0%20122013201420152016201720182019202020212022201720182019202020212022国内生产总值（万亿元）工业增加值（万亿元）规模（万亿元）0增速（%）制造业增加值（万亿元）一0一制造业增加值占GDP比重（%）数据来源：国家网信办、信通院，由易观分析整理数据来源：国家统计局，由易观分析整理易观分析www.anolysys,cn易观分析wwmw, analysys, con2024-1-11激发科技与创新活力3 nalysys创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融易观分析合网络化、数字化与智能化手段进行升级中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大且需求各异，在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要工业2.0、工业3.0与工业4.0“并行式”发展。图：中国智能新造基本范式滴进中国制造业升级基本范式，需“并行推进，融合发图：工业革命的四次演变与中国工业发展进程原一代警能时造展”，运用网络化、数字盘半化网辅化新道URHE化、智能化技术手段，深与世界同步，提出《中国改革开放以后实行联产承制造2025战略》，增加智能化度融合制造机理，构建具包责任制，开始工业化与传统制造业附加值，提升智型化建国初期，开始进行包括有深度自感知、智慧优化信息化建设的追赶，并陆制造业发展核心竞争力，网络化工业化在内的“四化建续提出“以信息化带动工将体现信息技术与制造技自决策、精准控制自执行设，重点在重工业、军业化，以工业化促进信息术深度融合的数字化与智数字化中工等方面发力的高柔性化及自适应功能“推进信息化与工能制造作为今后发展的主范式滨进业化融合”等发展方向，的制造体系。国线，实现制造业转型升级逐步成为世界制造大国从制造大国向制造强国转变图：中国智能制造数字化、网络化与智能化“并行推进、融合发展”第二次工业革命第四次工业革命2010年数字化网络化智能化机械化生产时代电气化生产时代自动化生产时代智能化生产时代核心技术为蒸汽动力技术及核心技术为电力技术与电磁核心技术为计算机、微电子核心技术为人工智能、物联数字化即在数字化技术网络化是以物联网为主智能化则是实现生产流相关机械制造技术，由人类通讯技术，通过流水线生产等新兴技术技术，控制系统、网等数字技术，与工业技术进行机器操作，解决生产效提升大规模批量生产和人机工业软件等涌现，通过人类和制造技术融合的背景要特征，运用工业软件程的全局智能化，将制深度融合，解决智能决策与率和人力问题协同制造问题远程操控机器解决精益生产生产的问题下，以5G、人工智能、支撑制造设备，通过网造装备从数字一代跃升问题区块链、大数据等新一络传输数据，实现数据为智能一代。统筹骨干球代表性国家：英国代表性国家：德国、美国代表性国家：美国代表性国家：中国、德国、代信息技术加速推动信共享。同时推动“5G+企业集成应用创新，中美国、日本等国家纷纷发力息互联互通，减少解决工业互联网”与实体经小型企业普及应用，将产业结构变化：以农业为主，产业结构变化：三次产业划产业结构变化：第一产业比产业结构变化：在智能制造信息之间的孤岛问题。济相融合，打造示范园智能化运用到整个制造逐步向工业社会转型分形成，工业取代农业成为重下降，第二产业结构调整，的基础上，增加智能服务比区和中小企业集聚区，生产链中。主导第三产业快速发展重，实现业务模式的变革促进产业链网络化升级。来源：公开资料易观分析整理来源：易观分析@Analysys易观分析www.analysys.cneAnalysys易观分析www.analysys.cn2024-1-11激发科技与创新活力4 nalysys制造业尚需基于工业互联网融合发展生态，强化供给与市场需易观分析求的精准对接，推动形成全新的生产制造与供给服务体系全国工业互联网产业增加值总体发展情况2023年的中央经济工作会议提出要以科技创新引领现代化产业体系建设，广泛应用数智技66%术加快传统产业转型升级。工业互联网能够实现大规模生产和个性化定制深度融合，而制4.154.463.69%4,693.193.553.72%造业是工业互联网应用的核心领域，在智能制造架构模型下，工业互联网成为智能制造的t4%3.23%3.51%3.61%关键基础，为智能工厂的转型升级提供了必要的共性基础设施和能力，能够加速创新成果22%转化，有效提升制造业供给水平。00%20192020202120222023E图：中国工业4.0与智能制造参考架构模型工业互联网产业增加值规模（万亿）一产业增加值占GDP比重（%）全国工业互联网核心产业、渗透产业增加值发展情况06新一代信息技术产业节能与新能源汽车高尚效控机床和机器人电力装备新材料-17.35%行业应用3.23.34.先进轨道交通装备航空航天装备农机装备生物膜及高性能16.14520%42.5516.57%技术阳舶医疗器梳12;58%1:011.1878%1.350.8774%3910%04数据技术服务02工业云与大数据工业互联网00%20192020202120222023E工业网络技术03工厂体系架构制造系统互操作性核心产业增加值规模（万亿）渗透产业增加值规模（万亿）智能工厂核心软件与平台核心产业名义增速（%）渗透产业名义增速（%）诊断、维护与优化设备及生产管理集成安全保护体系数据来源：中国工业互联网研究院，由易观分析整理易观分析01智能产品智能设备人机交互制造系统互操作性近年来我国工业互联网产业建设体系不断完善，带动核心产业、渗透智能装备/产品产业蓬勃发展。2017-2022年我国工业互联网产业增加值年均复合增速增材制造工业机器人工业软件制造系统互操作性达13.66%，工业互联网产业增加值贡献在GDP中的比重逐年提升。预计2023年工业互联网带动一、二、三产业的增加值规模将分别达到00总体基础安全管理评价可靠性0.06万亿元、2.29万亿元、2.34万亿元，工业互联网核心产业将达1.35万亿元。来源：公开资料易观分析整理Analysys易观分析www.analysys.cn2024-1-11激发科技与创新活力5 nalysys易观分析02制造业人工智能行业应用发展图谱及行业应用案例 Onalysys制造行业AI应用概述：提升研发生产与运营效率，提升产品核易观分析心竞争力与质量，实现可持续发展制造行业是我国加快建设现代化产业体系的重要支撑，增强制造行业全价值链条数智化能力，全面提升智能制造整体水平与实力当务之急。同时，制造行业在IT与数字化等基础设施建设方面，尤其是面临不同行业、不同类型与规模企业的能力不均衡，相应地，制造行业数智化升级也就面临更大挑战，需要政府、行业链主企业以及科技企业共同以生态搭建协同运营等方式，来加速推动制造行业数智化升级与AI应用落地。制造行业当前发展现状人工智能在推动制造行业数智化转型过程中的核心价值消费驱动力不足带来供需不平衡，供大于求导致行业竞争加剧通过自动化实现制造行业常规流程和任务，提高生产和运营效率高端制造业向发达国家回流，低端制造业向低成本国家转移通过数据分析与建模发现质量缺陷，预测潜在问题，并通过优化工艺和生产参数来提高生产质量创新能力不足，核心技术和核心高端设备、零部件额元器件仍受制于人通过优化生产计划、材料以及能源使用等，提高能源使用效率，高能耗、高污染，碳排放压力巨大降低废品率，实现可持续发展国际贸易争端愈演愈烈，制造业供应链风险显著增加通过引入人工智能进入产品研发流程，提升研发效率，缩短研发周期2024-1-11激发科技与创新活力 nalysys制造行业AI应用价值与场景易观分析强化工业机器人信息处理、感知执行等能提升工业企业经营管理工作效率，探索用核心价值提升工程仿真精度，提升设计与研发效率力，提升智能化生产能力与质量户中心经营模式关键环节产品设计生产制造运营管理产品辅助设计生产计划/智能排产市场营销智能评审与反馈设备管理/预测性设备维护供应链管理应用场景数字李生/仿真优化生产流程事故预警需求预测代码辅助赋能工业软件升级质量管控/生产工艺优化销售管理仓储配送物流管理客户服务研究范围与零售行业相对应，该部分为制造行业AI应用重点研究部分以零售行业AI应用研究为主2024-1-11激发科技与创新活力8 nalysysAI+工业互联网重构传统制造形态，实现全要素、全流程、全生易观分析命周期以及全价值链的互联互通与高效决策关键变量传统制造智能赋能关键变量传统制造智能赋能人、机、料、法、环、测缺乏自动化工业互联网将人、机、料、法、环、传统制造业生命周期线性转换，以商重构制造生命周期，以用户为中心，连动与优化机制，依赖于人的决策实测以数据相连接，融合AI技术实现品为核心，但是对用户需求失焦环环联动现精益管理自动化与智能决策，数智驱动实现全生命周期全要素机精益管理需求管理运维服务用户交互送代研发料人食法研发设计储运过程智监服务用户模块采购环测工艺过程生产过程智慧物流柔性生产各参与方间仅生产方与用户方存在单各参与方间构建信息流动有效渠道传统制造以企业为核心，工厂客重构制造与经营生态，以生态为主阵向买卖关系，缺乏有效的信息沟通反可进行持续互动、建立正反馈循环，户、供应商、渠道商单向封闭地，打破封闭协同经营，从而重构生馈助力制造系统送代上游产体系中信息流、产品流与资金流的全流程监管方全价值链监管方运行模式企业企业金生产方用户方生产方用户方下游上游下游2024-1-11激发科技与创新活力6 nalysys制造业AI应用需要结合场景进行建模与优化，以工业互联网为易观分析基础的智能工厂是AI在制造业落地实践的最佳形式工业互联网典型应用模式一方面，人工智能与工业知识的结合能够构建各类工业机理模型，嵌入智能工厂重点领域与场景，加速协同与创新另一方面，由于智能工厂环节多，系统复杂度高，工业AI的开发与应用须依托工业互联网方可实现创新在效率的预平台化设依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任期目标。目前工业互联网已经形成六大类典型应用模式，各模式中均深度融合AI技术，能够拓展