人工智能赋能新型工业化：范式变革与发展路径

中国电子信息产业发展研究院信息化与软件产业研究所二O二五年四月CCID 二新型工业化具有新的时代内涵 ◆习近平总书记指出：新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。 二人工智能将推动工业范式变革二 ◆当前，世界百年未有之大变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革深入发展，人工智能作为第四次工业革命的核心技术，以其独特的技术优势和变革潜力，契合新型工业化的内在要求，将全方位、深层次赋能工业发展，产业智能化、融合化、绿色化加速，促进全球产业链供应链深度调整。 供给和需求 组织管理范式变革 二人工智能将推动工业范式变革二 ◆人工智能打破“虚拟和现实”的边界，推动技术创新范式的根本性变革。 数字空间仿真验证 物理空间试验验证 连通了物理空间与数字空间，促进设计、仿真、验证等环节都可以在数字空间完成，数字空间的实时高效、零边际成本、灵活构架等特点和优势，大幅减少了物理空间试验验证的时间成本和经济成本；推动技术创新模式从经验试错向数据驱动转变，大幅提升了技术创新的效率和准确性。 传统制造业的产品研发、工艺优化及流程再造等，往往依赖“老师傅”经验，且都要进行大量物理空间中的实验验证，往往周期长、费用高、风险大。 典型案例：Google发布新材料研发模型GNoME ◼在过去十年中，全世界各国的科学家通计算机模拟的方法发现了28000种新材料。加上人类利用传统实验的方法发现的大约20000种稳定性材料，在使用人工智能辅助材料发现之前，人类发现的稳定晶体数量总共达到了48000个。◼借助人工智能材料发现工具GNoME模型，科研人员在短时间内发现了220万种新晶体，这相当于人类科学家近800年的知识积累，其中38万种新晶体具备稳定的结构，成为最有可能通过实验合成并投入使用的潜在新材料。得益于GNoME的强大能力，人类已知稳定材料的数量增长了近10倍，达到42.1万种。CCID 二人工智能将推动工业范式变革二 ◆人工智能突破“时间和空间”的限制，推动生产制造范式的根本性变革。 多工厂联动生产区域间产能互补产业链协同远程运维服务技术能力共享 典型案例：长安汽车构建“六国十地”24小时全天候全球研发布局 ◼长安汽车通过建立以三维数字化设计和全球协同设计为核心的汽车产品智能化研发云平台，实现各项设计工作跨部门、跨企业、跨区域的同步进行，保障设计方案的协调与适配。这种全球协同研发模式使得长安汽车能够充分利用各地的优质资源，不仅提升了研发效率，还确保了不同国家和地区研究中心之间的数据实时传递和协作。◼长安汽车已在中国、美国、德国、英国、日本、意大利构建起“六国十地”全球研发布局，与海外设计中心进行24小时全天候产品联合开发，实现了跨部门、跨企业、跨区域的产品协同设计，支撑产品研发周期从36个月缩短至24个月。CCID 二人工智能将推动工业范式变革二 ◆人工智能打通“供给和需求”的隔阂，推动组织管理范式的根本性变革。 典型案例：上汽C2B大规模个性化智能定制 ◼上汽大通汽车有限公司积极探索并实践C2B大规模个性化智能定制模式，以用户需求为中心驱动整个制造体系智能化升级，推动汽车生产从B端标准主导到C端数据主导。◼从车型的开发阶段开始让用户深度参与全过程，并且打通了产品、用户需求、制造过程中的数据壁垒，能够准确响应用户定制的个性化需求，最终实现企业的全价值链数字化在线。◼依托“蜘蛛智选”、“我行MAXUS”、“房车生活家”等平台，推动新模式下的组织结构转型。建立基于产品全生命周期运营的新营销体系，通过AI与包括车主、潜在客户、高意向人群在内的泛大众互动，积累了2亿+客户标签和5000万+人群数据信息，通过对数据的提炼和分析，推动新产品开发及产品迭代。CCID 二人工智能技术大规模应用推广迎来重要契机三一 ◆一项技术能否引发经济社会的根本性变革，关键要看能否实现“双降”，即降低门槛、降低成本。 •1885年，卡尔·奔驰制造出全球第一辆装配汽油发动机的三轮车，并于1886年1月29日在德国申请专利，人类历史上第一辆汽车就此诞生。发明之初，由于技术复杂、生产成本高昂，只有少数富人和企业能够负担得起。 •随着时间的推移和技术的不断进步，汽车制造商们开始致力于降低成本。1908年10月1日，福特T型车正式上市，售价仅为850美元。当时美国汽车普遍售价在4700美元左右，相当于当时一个小高管5-6年左右的收入，而T型车基本只要花一年收入就能拥有，低廉的售价最终让亨利·福特收到了大量订单。 •1913年，亨利·福特通过引入流水线生产方式，进一步极大地降低了汽车的制造成本和生产时间。当年其它汽车制造公司生产一部车需要700多小时，而福特T型车只要12.5小时，T型车的售价直降到360美元。低廉的价格使中产阶级和普通消费者也能够承担得起，从而使汽车成为了一种广泛采用的交通工具。 二人工智能技术大规模应用推广迎来重要契机三一 ◆人工智能作为当今时代的通用性技术，成本和门槛不断降低，为赋能千行百业打开新空间。 降门槛 降成本 开源项目：DeepSeek的高性能、低成本以及开源开放策略，推动国内头部互联网平台（微信、百度）、三大电信运营商、超过15家芯片厂商，以及涵盖手机制造、汽车制造、政务数字化等领域的多家企业宣布接入。微软、英伟达、亚马逊等国际领军企业也相继宣布接入。 百度李彦宏：大模型推理成本每年降低90%以上 开源社区：打造“中央厨房式”人工智能创新模式。聚焦大模型“开发-训练-测试-托管-应用”全链条创新需求，在算力、数据、工具等层面构建共性能力资源池，通过集中化部署、按需调用方式构建创新生态。 MaaS平台：模型即服务，面向产业提供模型调用、微调、部署等在内的全链条服务。CCID 二人工智能赋能新型工业化加快走深向实四一 ⚫全链条智能化驱动制造业升级，催生研发生产服务新模式 ⚫多技术跨领域深度融合创新，激发产业高质量发展新动能 ⚫软硬件产品智能化迭代升级，培育形成经济发展新增长极 •个性化定制 •AI终端产品开辟高成长性消费新赛道 •人形机器人加速市场化落地 •万事利丝绸用AIGC定制丝巾，从用户自主设计到完成生产最快只需2个小时。 •2024年我国智能家居系统增长22.9%。•“双11”期间京东AI硬件成交额同比增长超过100%。 •湖南张家界引入人形机器人与游客互动。•宇树科技Unitree H1和G1人形机器人线上开售。•预计全球人形机器人市场规模将从2024年20.3亿美元增长到2029年132.5亿美元，复合年增长率达45.5%。 •智能化生产 •中天钢铁基于百度智能云千帆大模型打造“企业调度中枢”，实现智能调度排产。 •高端装备智能化重塑产业竞争新优势 •自动驾驶催生出行新业态 中建五局工程创新研究院研发桥梁钢筋网片智能焊接机器人，实现过程全自动高效焊接。 •萝卜快跑支持L4级无人驾驶，已在北京、上海、广州、深圳、武汉、重庆等多个城市的部分区域开通服务。 •预测性维护 •河北钢铁利用大模型实现预测性维护，设备运维成本降低5%，作业效率提升10%。•华晨宝马团队将AI视觉检测系统应用于汽车缸盖质量检测，有效提高检测精度，生产效率提高近30%。 •AIAgent（智能体）崭露头角 •智慧低空运输加快低空经济发展 •AI Agent可完成从规划到执行的复杂流程，展现出跨场景、跨领域的通用能力。 •深圳市打造低空航线，支持无人机送外卖、无人机送快递、低空飞行等新型业态。CCID 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 夯实一个底座：夯实人工智能赋能底座 近年来，我国算力需求呈指数级增长，多地积极布局算力产业。截至2024年底，我国算力总规模达280EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算，以FP32单精度计算），其中智能算力规模达90EFLOPS（FP32），占比达32%。 芯片算力 ➢支持AI芯片测试研发，构建配套软件平台生态。➢推动算力基础设施高质量发展，打造云边端一体的算力能力。坚持政府引导、市场主导原则，有序推进算力网络“点、链、网、面”体系化发展，研究推出算力“揭榜”、算力赋能等系列专项行动，持续优化算力资源布局、强化核心技术攻关、提升网络服务质量、丰富算力应用场景。CCID 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 夯实一个底座：夯实人工智能赋能底座 当前，从小模型到大模型，再到统一多模态大模型成为行业主流共识。随着多模态大模型的不断突破，人工智能有望在更广泛的应用场景中实现口语对话、视觉问答、智能创作等多种功能，为传统行业赋能注入新的想象空间。这一技术趋势必将进一步加速人工智能与制造业的融合创新，为新型工业化发展开辟广阔前景。 算法模型 ➢加强语言、视觉、多模态等底层算法研究，开发适应工业领域特点的高性能算法。➢推动大模型增强对工业领域跨场景任务、复杂环境适应性，促进大模型与小模型协同应用。CCID12 ➢科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目➢《可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南》➢AI产业创新任务揭榜挂帅（未来产业揭榜挂帅） 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 夯实一个底座：夯实人工智能赋能底座 海量高质量数据是大模型泛化涌现能力的基础。从行业前沿趋势来看，大模型训练使用的数据集规模呈现爆发式的持续增长，对训练数据的数据量、多样性和更新速度方面也提出了更高的要求。 数据供给 汇聚研发设计、生产制造、经营管理、市场服务各环节的多模态数据，构建行业语料库、提示词语料库。 支持工业企业加强数据管理能力建设，提升数据采集、清洗、标注、加工和共享开放水平。 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 横向——人工智能+行业：智造流程提升 围绕研发设计、中试验证、营销服务、运营管理等环节，秉持从易到难、由点及面、长期迭代的原则，逐步实现制造业全流程智能化。 全流程 长期：打造全流程的制造业智能化升级 短期：聚焦供应链管理、营销服务等外围业务环节 中期：向设计研发、生产制造等核心业务延伸拓展 ➢在初期，可优先选择场景环节所涉及的业务场景相对标准化，技术门槛较低的领域开展应用示范。 ➢可逐步将人工智能应用向设计研发、生产制造等制造业核心环节渗透。 ➢力争在人工智能赋能制造业的道路上实现革命性突破，构建起全流程、全要素、全场景的行业应用人工智能体系。➢推动人工智能新技术、新产品、新模式在制造业全流程各环节全面渗透应用。CCID ➢聚焦不同的场景，攻克人工智能技术与复杂工业场景深度融合难题，形成一批切实可行的核心业务智能化解决方案。 ➢利用成熟的人工智能解决方案，快速实现规模化突破，建立示范标杆，树立行业信心。 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 横向——人工智能+行业：智造流程提升 围绕研发设计、中试验证、营销服务、运营管理等环节，秉持从易到难、由点及面、长期迭代的原则，逐步实现制造业全流程智能化。 二人工智能赋能新型工业化发展路径五一 横向——人工智能+行业：融合创新突破 决策模块 据市场研究机构MarketsandMarkets数据预测，人形机器人市场预计将从2024年的20.3亿美元增长到2029年的132.5亿美元，复合年增长率（CAGR）高达45.5%。据高盛预测，在理想状态下，2035年人形机器人全球市场规模有望达到1540亿美元，复合增长率达到94%。 多模态大模型融合语音、图像文本、传感信号和3D点云等多模态信息，增强复杂环境下机器人的认知和决策能力。 人形机器人 先进地方经验