第一届领先智能制造科技50榜单

毕马威中国 Kpmg.com/cn 2024年的全国两会，“新质生产力”成为焦点议题。与此同时，业界也正积极布局代表“新质生产力”的创新型产业，旨在加速推进产业变革的进程。 其中，智能制造尤为引人注目。制造业企业普遍认为，智能制造是推动制造业高端化、智能化、绿色化发展的核心驱动力，更是数智时代的关键引擎。 未来在政府政策的推动下，我国将坚定不移地推进制造强国战略，深入实施智能制造和绿色制造工程，发展服务型制造新模式，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。在此背景下，各地政府积极响应，纷纷制定出台“十四五”制造业高质量发展规划，发布“智慧工厂”“未来工厂”等支持政策，推动制造业转型升级。 制造企业在智能制造转型中扮演着核心角色，其特点包括高技术水平、高附加值、知识密集性、强大的带动性和竞争力，以及较高的利润水平。这些企业不仅拥有先进的技术设备和显著的创新能力，还对产业链上下游企业产生积极的辐射和技术溢出效应，有力地推动了整个产业技术创新能力和整体竞争力的跃升。近年来，“两化融合创新”“制造业数字化转型”及“灯塔工厂”等前沿概念频繁出现在各级政府的工作报告之中。据世界经济论坛发布的《全球灯塔网络：加速人工智能大规模应用》报告显示，截止2023年12月，中国已有62家工厂跻身“灯塔工厂”行列，占全球总数的40.5%，总数量位居世界之首，这充分体现了中国已成为全球智能制造的重要风向标。在此过程中，各制造企业作为制造业的先锋和桥头堡，在推动这些重要发展战略中起到了至关重要的作用。 展望未来，制造业企业在推进自身发展的征途中，应高度重视技术路径的战略规划，立而后破，既要面向未来进行顶层规划，也要结合现状逐个击破，逐步实现智能制造转型。毕马威中国专业团队在制造行业深耕多年，在智能制造的规划方面拥有大量的项目经验，能够为不同领域的客户提供量身定制的解决方案，在本报告发行之际，毕马威中国希望能与更多企业建立合作伙伴关系，协助客户加速项目落地，实施监督制造，促进制造业企业的智能制造转型。 第一届智能制造科技50榜单 第一届智能制造科技50榜单（续） 第一届 领先智能制造科技50榜单 中国智能制造科技十大趋势 人工智能和机器学习作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在积极推动智能制造的深入发展。目前中国已初步构建了较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4,500家，核心产业规模已接近6,000亿元人民币，技术应用覆盖汽车制造、电子电气、光伏设备、物流等多个领域，加快推动了企业的数字化转型、产业链结构重塑优化以及生产效率的提升。伴随着产业发展与智能技术的进步，人工智能市场规模将进一步扩大。根据Statista的数据预测，中国的人工智能市场规模预计从2024年的22.9亿美元增至2030年的91.9亿美元，增长率达到26.06%。 借助人工智能与机器学习技术，智能制造能够构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系，实现智能化决策和自动化执行，显著提升生产效率、降低成本并改善用户体验，为各产业带来更大的价值。特别是人工智能算力方面，随着新硬件和新架构的不断涌现，算力系统正进行弹性扩展、跨平台部署及多场景兼容等工作，优化深度学习编译技术，提升算子库性能与易用性，屏蔽底层处理器差异，向上兼容更多人工智能框架，以满足各类场景对算力的需求。简而言之，人工智能通过算法和数据处理能力，在智能制造中实现更多任务的自动化决策与执行。 针对数字经济快速扩张和人工智能技术广泛应用带来的新需求，A公司在贵安、内蒙古（乌兰察布、和林格尔）及芜湖等国家枢纽节点建立了3个超大规模的绿色智算数据中心，为多个经济圈和中西部地区提供强大的算力支持，助力构建资源高效调度、设施绿色低碳、算力灵活供给的算力基础设施，推动产业向高端化、智能化、绿色化发展。同时，A公司通过系统化工程，为各行业提供全栈AI解决方案，已打造出100余个行业主流适配的大模型，并在30多个行业的400多个应用场景中实现落地应用。 1.中国人工智能核心产业规模已近6000亿元，中国网 近年来，智能机器人已成为智能制造行业在技术研发、应用以及投资等方面的发展的热门赛道。由国际机器人联合会（IFR）发布的《2024世界机器人报告》显示，2023年全球机器人安装量约54万台，连续第三年安装量超过50万台；按行业分类来看，汽车、电子、机械是机器人安装量最大的行业，分别为13.5、12.6和7.7万台，反映出制造业对机器人的强劲需求。机器人技术的进步，不仅显著提升了制造业的自动化与智能化程度，还进一步实现了全制造流程及全生命周期数据的无缝互联互通，为智能制造的全面发展奠定了坚实基础。 展望未来，智能机器人将在更多领域得到应用，人机协同、多模态感知与交互、具身智能等方面也成为机器人技术的主要发展趋势。以具身机器人的发展为例，具身智能机器人是“具身智能”的实体形态，具备感知、运动和交互能力，能够在真实的物理环境中执行各种任务和操作。目前，具身机器人在制造行业中主要协助完成焊接、组装、搬运等重复性、高强度、高危险性的工作，在过程中通过实时感知环境、理解任务指令进行流程操作，未来将在医疗领域、应急救援领域等进行技术开拓。除了技术的进步，具身机器人的市场规模也将进一步扩大，越来越多的企业进入该领域，包括大型科技公司、传统机器人企业和创业公司等，市场竞争日益加剧。预测到2035年，具身智能将达到380亿美元的市场规模。在看到具身机器人发展前景的同时，也要正视其面临的一系列技术挑战。当前，机器人在特定情境下尚难以准确理解场景需求，且缺乏有效的抗干扰能力。为了实现实质性的技术突破，还需持续攻克上述难点，汇聚各方资源以推动关键技术的创新，不断为智能制造领域的发展提供强有力的支持。 图01 工业物联网（IIoT）和5G技术 工业物联网（IIoT）与5G技术是实现智能制造的关键基础设施。在中国的制造行业里，依托5G+工业物联网，多要素协同助力的智能化生态正在逐步形成。基础设施建设方面，截至2024年7月末，全国移动通信基站总数达1,193万个，形成了面向不同行业应用需求的差异化接入能力，建成全球规模最大、覆盖最广、性能优越的网络基础设施。 产业发展方面，各界联合发力不断推动技术创新，目前在高档数控机床和工业机器人、智能传感与控制装备、增材制造装备、智能检测与装配装备、工业软件等领域都有了深厚的技术积累。 近年来，推动智能制造高质量发展已成为全社会的共识与行动，其中一个重要方向便是推动传统产业转型升级。我国传统制造业具有规模大、应用场景多、数据资源丰富等优势，以工业物联网与5G技术赋能传统制造业转型升级大有可为。在工业物联网与5G技术的驱动下，传统制造业的生产过程、组合方式和销售渠道将发生质的变革，形成更高效率、更高水平的生产函数，例如在某制造业工厂，特别是像A公司这样的汽车制造与销售企业，近年来一直在进行技术突破与革新。A公司借助工业物联网与5G技术，打造出了柔性化生产线。在所有产线都排满的情况下，这条生产线能以5G技术为基础，结合工业物联网、大数据等先进技术，迅速将感知数据汇总、协同，再传送到生产车间，短时间内完成对订单的组装，从而开辟出一条降本、提质、增效的新路径。此外，A公司还通过5G+工业互联网自主开发了产品工艺一体化设计平台，应用数字化虚拟仿真技术，大大缩短了新车型项目周期。由此可见，工业物联网（IIoT）与5G技术已成为智能制造高质量发展的加速器，它们不仅优化了生产线效率，还加速了产品研发流程，未来需要引导产业各方凝聚合力，加快物联网与行业融合发展的进程。 5.推动移动物联网向“万物智联”发展，人民网 5G、云计算、数字孪生等 5G、云计算、数字孪生、物联网和人工智能等新一代信息技术的深度融合，正在推动各行各业的数字化转型，应用场景和市场需求日渐丰富。其中物联网因为计算能力增强以及云数据连接的进步，广泛应用在智能工厂中。根据Statista数据，预计到2024年，全球物联网市场的收入将大幅增长，达到1.38万亿美元；到2033年，全球物联网连接设备的数量预计将达到近390亿台。 物联网技术与人工智能的深度融合，能够赋能制造业生产线，实现全方位、无间断的实时监控。这一融合不仅显著提升了质量检验的效率，还借助智能学习机制，持续优化并改善工艺流程。A机器人公司针对卫浴行业推出的机器视觉检测系统，分辨水平远超人类肉眼，不仅能检测微小缺陷，还能分析故障原因，快速筛选出不合格品，并操控生产线进行分拣，提升产品的出厂合格率。 物联网、大数据、区块链等技术应用加速产融结合，通过先进的算法与模型进行精准预测与优化，智能化调整与控制生产流程，实现从生产加工到管理决策的全方位智能化升级。B公司是全球领先的煤矿综采技术与装备供应商，它打造的数字化灯塔工厂充分利用了5G通信技术、物联网系统的强大连接能力，以及企业自主研发的“数字孪生系统”这一创新技术，成功构建了覆盖产品全生命周期的数字自动化生产体系，帮助企业降低制造成本的同时极大提升了生产效率。 数据管理和分析是智能制造的重要支柱之一。云计算为智能制造提供了强大的数据处理与分析平台，而云计算和边缘计算的融合应用，实现了数据的跨地域、跨平台共享，为智能制造的全球化布局提供有力支撑。根据Statista的数据，预计2024年全球公共云计算市场将达到6,750亿美元，全球边缘计算市场收入将达到2,320亿美元。 在生产运营领域，大数据分析通过实时监控传感器和设备运行数据，精准识别生产过程中的瓶颈，从而优化生产流程，提高效率。世界主要航空燃气涡轮发动机制造商A公司可以从显示有故障电池的发动机传感器中收集数据，以此推出新的具有增强功率和降低油耗的发动机模型，这不仅改进了设计也优化了生产流程。同时，大数据分析还极大改善了供应链管理，企业可以通过大数据分析优化采购策略，降低采购成本。 与此同时，欧洲的B乳制品公司面临着利润波动的挑战。为了应对这一挑战，B公司采用了先进的数据分析解决方案，该解决方案考虑到牛奶供应、区域生产能力和全球总体需求等多个变量，确定了最佳分配计划，使得B公司在不增加额外成本或改变现有产品结构的前提下，实现了利润的稳步增长，增幅高达5%。 6.Industry 4.0: in-depth market analysis，Statista 自动化与柔性制造的深度融合 自动化与柔性制造的融合是实现智能工厂的关键策略之一。通过自动化与信息化的深度结合，可以创建一个快速响应市场变化、提高生产效率和产品质量的柔性生产系统。 同时，大规模个性化定制、网络化协同制造等创新产业模式出现，标志着智能化生产成为核心驱动力。根据统计，我国柔性制造行业的市场规模不断扩大，2022年的市场规模为2,488.32亿元左右，增长率为20%，预计2029年市场规模将达到8,568.43亿元。 个性化大规模定制在缩短研发周期、降低库存、缩短交期方面取得了显著成效。以A服务制造企业为例，通过企业推动、研发设计、供应链管理、柔性制造等子平台的建设和运用，构建大规模个性化定制综合应用平台，形成标准化生产体系，生产效率提升30%以上，生产成本下降20%以上，年产定制服装百万套件，产品销往97个国家。 8.年增长超18%的柔性制造,数字技术驱动的生产关系“复兴”，物联网智库 9.《中国智能制造发展研究报告：标准化》，中国电子技术标准化研究院 https://www.cesi.cn/images/editor/20221124/20221124155046979.pdf 是激活智能制造效率发展的强引擎 智能制造转型以生产和物流为核心，而智慧物流作为动力引擎，可以实现物料在生产工序间的有序流转，支持大规模、定制化、柔性生产为代表特点的智能制造系统的高效运行。步入工业4.0时代，智能物流装备在国内商业中广泛应用。2022年，中国智能物流装备市场规模超820亿元，预计年复合增长18.6%，2024年更是有望达1,166.8亿元。全球货运无人机市场规模方面，预计