人工智能+制造业应用落地研究报告（2024年）

人工智能+制造业应用落地研究报告（2024年）总结

一、发展背景

• 制造业重要性及挑战：制造业是国民经济的基石，但面临劳动力短缺、技术落后、供应链风险、市场竞争加剧等挑战。
• 人工智能赋能意义：人工智能可降本提效、提高产品质量、加速产品创新、提升制造业竞争力。
• 全球发展态势：美国强化制造业根基，引领AI创新；欧盟推进制造业数字化和绿色转型；日韩推进制造业革新，打造前沿领域核心竞争力。
• 中国发展布局：党和国家高度重视制造业人工智能发展，构建了较为完备的政策布局，各地方与行业共同推进制造业智能化转型升级。

二、发展现状

• 技术应用情况：人工智能专用小模型技术已广泛渗透制造业各个环节，大模型技术逐步渗透，展现出巨大潜力。
• 产业结构：制造业人工智能产业结构分为基础层、技术平台层和应用层。基础层市场潜力巨大，技术平台层已形成较为成熟的布局，应用层已在多行业广泛应用。

三、关键技术及应用

• 研发设计环节：人工智能赋能智能原型设计、智能工艺设计、智能仿真模拟，优化产品设计，缩短研发周期。
• 生产制造环节：人工智能赋能智能生产调度、质量控制、预测性维护、智能安全监控，提高生产效率、提升产品质量、提升安全生产水平。
• 运营管理环节：人工智能赋能智能化供应链管理、智能运营数据洞察、知识管理，降低运营成本、提高智能化决策。
• 产品服务环节：人工智能赋能客户数据分析、智能产品营销服务、产品售后服务，提供定制化服务、提高售后效率。

四、应用挑战

• 研发设计环节：数据获取及整合困难。
• 生产制造环节：场景复杂、安全风险高。
• 运营管理环节：组织制度滞后于技术变革。
• 产品服务环节：需求变化快且差异大。

五、发展趋势

• 设计研发环节：通过自动化实现创新驱动。
• 生产制造环节：通过人机协同实现高效化。
• 运营管理环节：通过大小模型协同实现自动化。
• 产品服务环节：通过数据驱动实现精准化。