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1、Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护中国制造业人工智能行业应用发展图谱2023易观分析2023年12月制造业人工智能行业应用发展背景013激发科技与创新活力2024/1/19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

2、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。27.231.335.839.245.550.220.4%15.1%14.4%9.5%16.1%10.3%0%10%20%30%40%50%01020304050602017201820192020202120222017-2022年中国数字经济规模及增速情况规模（万亿元）增速（%）数据来源：国家网信办、信通院，由易观分析整理易观分析53.959.364.468.974.683

3、.291.998.7101.4114.41212021.122.822.924.527.530.131.231.337.540.21718.219.620.22123.425.626.426.631.433.531.5%30.7%30.4%29.3%28.2%28.1%27.9%26.7%26.2%27.4%27.7%0%5%10%15%20%25%30%35%020406080100120140201220132014201520162017201820192020202120222012-2022年中国规模以上制造业增加值情况国内生产总值（万亿元）工业增加值（万亿元）制造业增加值（万亿元）

4、制造业增加值占GDP比重（%）数据来源：国家统计局，由易观分析整理易观分析4激发科技与创新活力2024/1/19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。中国制造业升级基本范式，需“并行推进，融合发展”，运用网络化、数字化、智能化技术手段，深度融合制造机

5、理，构建具有深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行的高柔性化及自适应功能的制造体系。5激发科技与创新活力2024/1/19制造业尚需基于工业互联网融合发展生态，强化供给与市场需求的精准对接，推动形成全新的生产制造与供给服务体系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。2023年的中央经

6、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，能够加速创新成果转化，有效提升制造业供给水平。0.871.011.181.261.352.322.552.973.23.3412.58%16.14%17.35%6.97%7.30%15.14%9.74%16.57%7.78%4.33%0%10%20%02420192020202120222023E全国工业互联网核心产

7、业、渗透产业增加值发展情况核心产业增加值规模（万亿）渗透产业增加值规模（万亿）核心产业名义增速（%）渗透产业名义增速（%）3.193.554.154.464.693.23%3.51%3.61%3.69%3.72%0%2%4%6%024620192020202120222023E全国工业互联网产业增加值总体发展情况工业互联网产业增加值规模（万亿）产业增加值占GDP比重（%）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制造业人工智能行业应用发展图谱及行业应用案例027激发科技与创新活力2024/1/19制造行业AI应用概述：提升研发生产与运营效率，提升产品核心竞争力与质量，实现可持续发展

8、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高能耗、高污染，碳排放压力巨大国际贸易争端愈演愈烈，制造业供应链风险显著增加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，降低废品率，实现可持续发展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

9、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8激发科技与创新活力2024/1/19制造行业AI应用价值与场景质量管控/生产工艺优化仓储配送市场营销销售管理供应链管理物流管理设备管理/预测性设备维护事故预警需求预测客户服务产品辅助设计代码辅助赋能工业软件升级智能评审与反馈数字孪

10、生/仿真优化生产流程生产计划/智能排产核心价值应用场景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应用研究为主提升工程仿真精度，提升设计与研发效率强化工业机器人信息处理、感知执行等能力，提升智能化生产能力与质量提升工业企业经营管理工作效率，探索用户中心经营模式关键环节运营管理产品设计生产制造9激发科技与创新活力2024/1/19制造行业AI应用图谱产品设计产品辅助设计虚拟工厂生产制造柔性制造设备预测性维护机器人制造生产运营优化智能仓储管理工业云平台工业互联网平台工业质检易观分析注释：图谱中企业仅为示例，未穷举，且排名不分先后，如有不当之处请指正中国工业制造行业A

11、I应用图谱10激发科技与创新活力2024/1/19案例：海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制造全链场景海尔卡奥斯工业大脑平台架构海尔卡奥斯以“大连接、大数据、大模型”为主线构建的卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台，深度赋能工业场景，实现对工业领域的群体智能决策。其中“卡奥斯BaaS工业大脑”、“天智工业大模型”致力于降低人工智能作为生产要素的使用门槛及成本，实现人工智能以自动化、自适应的方式在工业企业中落地。在工信部发布2023年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单中，卡奥斯创智物联合肥互联工厂、卡奥斯COSMOPlat赋能打造的青岛海尔特种冰箱智能制造示范工厂、海尔上海洗衣机智能制造示范

12、工厂成功入选。入口E-员工G-政府B-企业C-消费者D-开发者标准标识体系安全防护体系行业工赋青岛德阳芜湖长三角低代码开发平台（APP开发平台-APP交易平台-APP运行平台)个性化定制智能化制造数字化管理网络化协同服务化延伸平台化设计APSSPCMESSCADAWMSEMSQMSCRMEAMSCMSRMPSSERPHRMSFMSOAOMSBI政企服务e-BizMOM卡奥斯BaaS引擎（COSMO Business Best Practice）工业机理模型InduMachi Model知识图谱Knowledge Graph数字孪生体Digital Twin数字空间Digital Space人工

13、智能，机器视觉工艺仿真，机器学习数据洞察，数据挖掘关联分析，预测算法数据库服务 虚拟机服务 容器服务 搜索引擎 消息队列 文件存储 对象存储 日志服务 容灾备份 监控预警物联网关协议解析边缘计算规则引擎反向控制MQTT摄像头工业机器人传感器工业交换机工业内窥镜其他AGV网器设备物联层平台能力层产品场景层企业赋能层纺织服装型材石材汽车通用装备化工电子模具智能装备能源通过建设面向工业的现代模型栈，在在开源基础大模型基础上自主研发了天智工业大模型，协同3900多个机理模型与200多个专家算法库，提升了大模型在工业场景下的精度。目前已在工业设计与研发、柔性装配与数字孪生等细分场景落地应用。目前，基于天

14、智工业大模型形成的企业智能中台已集成至卡奥斯BaaS工业大脑，工业企业通过部署工业大脑即可构建一套智能化转型所需的平台底座。大连接基于现代数据堆栈将数据持续汇聚、工业知识持续沉淀，并整合工业数据算法分析优化，利用AI挖掘数据隐含关系、隐性知识，广泛应用于供应链优化、工业控制、产能分析等场景。大数据大模型通过建设面向工业的现代物联栈，支持多种方式全面连接工业设备及企业数据源，畅通企业协作。信息来源：企业专家访谈、网络公开信息等，由易观分析收集整理天智工业大模型Tianzhi Industrial Large Model11激发科技与创新活力2024/1/19案例：海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制

15、造全链场景卡奥斯工业互联网平台中深度融合AI技术，包括视觉监控检测、质量缺陷检测、智能安防、智能物流等，广泛应用于工业设计与研发、机理仿真及数字孪生，具备高度的可迁移和可复制性，多年来已合作打造多个工业领域标杆案例。中德冰箱互联工厂是行业首家智能+5G互联工厂应用标杆。通过AI+5G的技术组合，工厂实现全流程信息自动感知、全要素事件自动决策、全周期场景自动更新迭代。实现了生产模式、生产技术以及组织模式的升级。作为国内智能控制器行业首家全球灯塔工厂，卡奥斯创智物联合肥互联工厂通过应用AI、机器视觉等数字化技术，以大规模定制模式驱动制造转型，实现对100余家客户、500余家供应商及6家自有工厂的端

16、到端链接，完成订单100%准时交付的同时，将交付周期缩短一半，原材料库存周转天数降低56%。在智能控制器生产中，平台采用自研的光学检测设备和算法，在对工厂每年数亿片检测数据进行深度学习的基础上，融入历史人工经验，在数秒内完成对数千个检查点的快速“阅判”，并充分兼容非质量原因造成的颜色、形状差异，误判率由原来的10%降低至0.3%，检出率达99.99%。其中，海尔冰箱制造核心工艺超薄真空节能发泡是基于卡奥斯COSMOPlat平台所研发的发泡设备数字孪生模型，通过实时采集发泡200多项工艺、环境等参数，实现发泡环境压力动态控制，使泡孔更小更均匀，提升保温性能。同时还节省了材料用量，解决了行业溢料等

17、难题，最终实现了生产效率提升50%，产品节能提升12%，支撑了海尔冰箱在低碳环保方面的全球引领。中德冰箱互联工厂卡奥斯创智物联合肥互联工厂信息来源：企业专家访谈、网络公开信息等，由易观分析收集整理12激发科技与创新活力2024/1/19案例：华为工业AI质检实现生产质量管控智能化华为工业AI质检方案架构针对传统工业质检场景下准确率低、开发难、运维难等问题，华为基于工业AI质检基于AI、大数据、云计算等能力，结合自身200+条产线AI质检实践经验，提炼800+工业级图像处理算子，为汽车、烟草、电子等制造行业客户打造工业AI视觉质检平台，实现生产质量管控的自动化、智能化，助力持续提质降本增效。全面

18、覆盖工业质检场景，准确度98.5%以上低代码平台封装典型工业应用场景算子工具，提升AI质检应用开发效率端云边协同实现模型快速迭代优化，满足生产快速上线需求 富士康智能光伏控制器产线AI质检联合华为在智能光伏控制器产线打造了昇腾智造AI质检示范产线，通过人工智能算力加算法，检测智能光伏控制器涂刷硅脂颜色是否正确，硅脂是否少涂、漏涂，以及铭牌是否漏贴、倒贴和错贴，产线月检测6000+台，总体准确率99%，实现了从自动到智能的变化，显著提升了效率与质量。宝德计算机生产线AI质检宝德计算机引入昇腾智造解决方案，将AI质检贯穿于来料检验、生产制造过程检验以及包装检验等环节，方案上线以来，检测准确率超过9

19、9%，不仅提高了产品质量，还大大降低了生产成本和人力成本。美的冰箱冷柜工厂AI质检美的集团在冰箱事业部冷柜工厂引入昇腾智造解决方案，用于底脚检测、环保安全标签检测、品牌商标检测和冷凝管贴敷检测，检测准确率提高了10%，并大大提升了效率。华为工业AI质检行业应用实践信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理13激发科技与创新活力2024/1/19案例：创新奇智工业AI技术平台助力汽车装备智能管控理想汽车智能自动化产线创新奇智联合理想汽车将AI技术引入新能源汽车工厂自动化产线，AI技术、智能传感器、过程控制系统贯穿于整个产线，将工业互联网预防性维护与原生设备厂家进行融合，帮助客户提前发现潜在问题，

20、降低设备故障率，降低停产损失。同时，创新奇智提供了覆盖三大车间的制造执行系统（MES），实现全厂车辆跟踪以及生产调度执行，将整个工厂的有效技术工时缩短了70%。工业制造行业需要处理大量复杂多样场景，标准化程度较低，对行业know-how要求高。创新奇智推出的“AInnoGC工业大模型技术平台”专注于工业知识的归纳生成，具有语言、视觉、科学计算、跨模态等丰富的任务支持度，作为控制器驱动整条产线，与“MMOC人工智能技术平台”相结合，可提供从感知到分析决策到生成的完整AI能力，为各种AI应用提供了更广阔的技术空间。奇智孔明模型层中间层应用层奇智孔明AInnoGC工业大模型技术平台面向工业、智能制造

21、推出的行业大模型，支持工业知识总结推理、交互式报表生成、工业自动化任务规划等功能。AInnoGC工业大模型AInnoGC引擎AInnoGC应用连接工业大模型和生成式AI应用，提供数据处理、大模型精调、大模型服务、提示工程等全生命周期服务。面向制造业细分场景提供生成式AI应用，包括企业私域数据分析、工业机器人任务编排、企业私域知识问答应用等。数字化预防性维护预防性维护系统为企业快速定制实施汽车焊装车间、机器人装配线体、智能化高精度传送系统，并接入工业互联网，解决了客户智能产线自动化的系统需求。制造质量管理产品出厂检查的全流程闭环管理，实时获取现场质量状况、识别质量问题、快速定位改善，实现各部门质

22、量数据共享，产品质量全面追溯。全方位提升整车出厂质量。智能配装控制基于视觉+智慧传感器+程控系统的贯穿式解决方案，将工业互联网预防性维护与原生设备厂家进行融合。创新奇智工业AI技术平台在汽车装备场景的典型应用MMOC人工智能技术平台ManuVision机器视觉智能平台MatrixVision边缘视频智能平台Orion分布式机器学习平台Cloud云平台信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理14激发科技与创新活力2024/1/19AI+工业互联网重构传统制造形态，实现全要素、全流程、全生命周期以及全价值链的互联互通与高效决策全要素关键变量传统制造智能赋能全要素人、机、料、法、环、测缺乏自动化连

23、动与优化机制，依赖于人的决策实现精益管理机人法环测料全要素工业互联网将人、机、料、法、环、测以数据相连接，融合AI技术实现自动化与智能决策，数智驱动实现精益管理机人法环测料全流程关键变量传统制造智能赋能全生命周期全价值链全生命周期各参与方间仅生产方与用户方存在单向买卖关系，缺乏有效的信息沟通反馈生产方用户方监管方全生命周期各参与方间构建信息流动有效渠道，可进行持续互动、建立正反馈循环，助力制造系统迭代用户方监管方生产方全价值链传统制造以企业为核心，工厂、客户、供应商、渠道商单向封闭上游下游企业全价值链重构制造与经营生态，以生态为主阵地，打破封闭协同经营，从而重构生产体系中信息流、产品流与资金流

24、的运行模式上游下游企业全流程用户交互迭代研发智慧服务智慧物流模块采购柔性生产用户重构制造生命周期，以用户为中心，环环联动全流程传统制造业生命周期线性转换，以商品为核心，但是对用户需求失焦需求管理运维服务研发设计工艺过程储运过程生产过程15激发科技与创新活力2024/1/19制造业AI应用需要结合场景进行建模与优化，以工业互联网为基础的智能工厂是AI在制造业落地实践的最佳形式信息来源：工信部，由易观分析整理产品整体优化与深度协同产品设计流程规划生产工程流程效率提升与重点业务价值挖掘产品订单AI+工业互联网赋能数智化转型重点领域和场景生产计划材料与供应制造交付与分销客户支持设备资产全面运维保障与高

25、质量服务系统设计建造投产运维退役报废与回收基于工业互联网对产品全生命周期进行贯通连接，融合AI技术强化在产品设计、流程规划、生产工程等环节的模型、机理共享与协同设计，产品数据的智能分析等。将工业互联网实时采集的生产数据叠加AI技术进行柔性生产、协同制造，降本增效，提升生产制造各环节价值。基于工业互联网泛在连接能力，结合AI技术实现工业设备资产的智能化管理，包括远程诊断、预测性维护等。平台化设计依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率一方面，人工智能与工业知识的结合能

26、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，能够拓展智能工厂各项能力建设，在推动模式创新的同时将核心业务链条中的创新进行集成，从而实现系统性创新。智能化制造人工智能等数智技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现机器代替人生产，智能化代表制造业未来发展的趋势网络化协同通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链各类信息资源

27、实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置个性化定制面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中深度参与服务化延伸企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变数字化管理通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑从企业战略决策到市场服务的各项业务活动工业互联网典型应用模式16激发科技与创新活力2024/1/19人工智能与制造机理深度融

28、合，驱动智能工厂多层次创新产品创新智能化产品是制造业价值创造的核心。随着人工智能技术的深入应用，将使产品发生革命性变化，产品的创新与升级换代将极大提升各种产品的性能与市场竞争力，以及提高智能工厂的生产效率和质量水平。在日常消费方面，将现出一大批先进的智能生活产品：如智能终端、智能家电、智能玩具等。在工业制造方面，设备将全面智能升级，如信息制造装备、农业装备、医疗装备、智能机床、智能机器人等。生产技术创新先进技术与制造机理的融合主要在生产流程的自动化和生产管理的信息化方面实现生产技术的创新型应用。人工智能赋能生产过程实现智能工厂更高程度的自主决策和智能控制，从而推动了生产技术的创新型应用，推进从

29、产线到工厂发生革命性的智能化升级。产业模式创新从“以产品为中心”向“以用户为中心”的转变是产业模式创新的内核，主要是从生产型制造向服务型制造的转变。通过深度学习和数据分析，人工智能提供更全面、精准的用户洞察，使智能工厂能够构建更智能化、自适应的生产体系，同时也为用户提供了更加可靠和高质量的产品和服务。系统集成创新AI+工业互联网平台智能高效集成产品、生产和产业模式三大模块，通过系统的集成优化实现新的价值创造。其中，在“端到端集成”方面智能化协调产品制造的研发、设计、生产、服务等全生命周期内的各项工程活动，并集成价值链上链主企业和相关合作企业的所有终端和用户端，以此在价值网络中实现不同主体之间的

30、合作、协同与共享。在制造业迎来“数字化、网络化、智能化”为发展方向的变革中，以人工智能为代表的数智技术与制造机理深度融合，构建智能制造发展范式，已经成为加快制造业高质量发展和建设新型工业化的重要抓手。通过AI在关键环节的赋能作用，智能工厂实现了生产、管理、服务的智能化，推动了产业模式向服务型制造转变，助力制造业实现数字化端到端集成，促进协作与资源共享，为未来制造业发展注入新的动力。17激发科技与创新活力2024/1/19案例：中国移动依托云智融合能力，推动5G x 云 x AI向智能工厂核心生产环节纵向延伸作为5G技术、标准和产业的重要推动者，中国移动云平台结合资源优势在边缘、AI、生态等方面

31、拓展，帮助工厂从订单到排产、生产工艺、工序流转、过程管理、物料管理、质量检查、订单发货和数据统计分析的全流程信息化管控。中国移动发布的“九天”人工智能平台打造从智算基础设施、核心算法能力到智能化应用的全栈人工智能服务，与移动云深度融合，能够为制造业提供泛在的智能云服务能力。洛阳工业互联网平台案例洛阳区域云承载当地工业设备、系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力等工业资源的互联网汇聚共享平台，承载工业经验与知识模型，对接工业优化应用，在企业内部和企业间形成网络协同优化，助力工业企业上云，推动区域经济发展。华菱湘钢数智工厂云平台案例面向钢企制造场景，满足华菱湘钢“让设备开口说话、让机器自

32、主运行、让职工更有尊严地工作、让企业更有效率”的数字化转型愿景，打造统一云底座，整合资源、整合应用、整合数据。云网一体云边协同云智融合中移动工业云平台优势信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理分布式云架构、N种接入方式，立体双层云间组网，满足工厂内外网络各场景连接需求边缘智能服务平台EISP边缘智能云 EIC+边缘智能小站 EIS，与中心云形成一朵分布式云，实现全域业务覆盖通过条码数据采集手段、AIoT 物联、智能工厂和工业大脑等支持企业生产智能化中移动九天人工智能平台工业行业解决方案基于深度学习平台、AI能力平台，为工业企业客户提供人工智能辅助生产制造、企业管理等服务，降低生产成本、提升

33、生产效率、改善生产作业环境。中移动九天人工智能平台体系18激发科技与创新活力2024/1/19案例：思谋科技基于工业互联网平台，打造从生产到运营管理一站式数智化服务体系推出多个具备光机电算软全链路能力的行业综合解决方案思谋科技（SmartMore）是一家具备“光”“机”“电”“算”“软”全栈领先能力的标准软硬一体化产品及解决方案供应商，经过二十多年的技术积累与沉淀，持续打造更具拓展性和普惠价值的智能工业和数智创新平台。思谋SMore AIoT工业互联网平台，基于思谋AI、CV、数字孪生、物联网、大数据等核心技术优势由OT层向IT层延伸打造，为工业智能生产、运营、管理和可视化决策带来一站式数字化

34、服务，助力制造企业打造新一代数智工厂。自研3C行业“智慧工人”通用柔性五轴检测装备2021年2022年正式推出工业大模型IndustryGPTV1.02023年6月2023年11月发布工业大模型开发与应用底座SMore LrMo应用层SaaS平台层PaaS资源层IaaS物联层SaaS思谋SMore AIoT工业互联网平台系统架构产线&工厂级应用思谋助力某国际精密光学头部企业数智工厂建设案例数字孪生透明工厂智慧仓储物流管理设备预测性运维管理能耗分析优化6S安全生产管理可视化精益运营管理AI-ADC质量管理能耗分析优化云基础设施服务器存储设备5G网络SMore AIoT工业互联网平台SMore D

35、ata平台组件数据中台企业级应用数据湖企业经营管理驾驶舱数字孪生平台SMore Light3D智能分析平台SMore BI可视化平台SMore Chart自动化设计与集成物联网平台SMore IOT物料工艺设备感测器边缘计算工艺参数推优思谋为企业提供了涵盖设备层工艺参数推优、产线及工厂层数字孪生、企业层数据湖的一站式应用服务，优化工艺数据生命周期管理，降低设备监管与生产实施成本，提升客户数据挖掘分析、智能应用构建和数字化资产的管理能力。镀膜调整时间缩短35%物料损失减少25%总产能提升20%维护成本降低20%目前，思谋已通过自研的智能工业平台、智能传感器产品以及智能一体化设备，服务了卡尔蔡司、

36、空客、博世、佳能、大陆集团、舍弗勒等来自全球超过200家行业头部企业，以技术促进更高效、更灵活、更先进智造的发展；此外，思谋还不断拓宽智造外延，基于“智造+”平台与数智化解决方案，自主研发了数字化制造管理系统，覆盖了从产线到工厂的应用场景，为客户在全球范围内提供全面而优质的产品与方案服务。信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理19激发科技与创新活力2024/1/19案例：美云智数AI算法服务+工艺仿真快速构建最优工艺参数模型，助力智能工厂释放效能美云智数是美的数字化转型重要参与者，也是美的工业互联网对外输出载体，美云智数以制造业数字化为切入点，通过5G、AI、大数据等技术，通过美擎平台提供

37、工业软件底座，逐步实现从研发、采购、制造、物流、供应链和客户服务全价值链数字化。图：美云智数“美擎”平台业务架构信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理将AI算法服务平台广泛应用于工艺参数推荐、图像质检、动作识别等业务场景，拉通研发、供应链、制造、品质、售后业务价值链，两期项目上线以来，T+3流程效率提升，订单下达周期速度、设备异常响应时间、数据采集效率、模板切换速度等均有大幅改善。美云AI算法服务平台：集数据标注、模型训练、模型评估、模型部署、模型预测等一站式建模于一体，快速构建应用生产模型，缩短开发周期和成本，助力制造业全价值链卓越运营。美擎仿真：集3D工艺仿真、装配仿真、人机协作等功能

38、于一体，可应用于新建工厂的产线布局设计、物流规划、价值流分析；工厂生产效率提升、精益改善；新产品研发端的可制造性分析、机器人轨迹规划及示教等。美擎数字孪生：实现产线、设备状态、工厂生产要素的可视化以及设备生命周期管理、故障追踪、物料追踪，实现生产要素和管理要素的可视可控、虚实同步。美的厨电顺德工厂实现研发、制造、采购等全价值链数字化运营，内部综合效率提高28%、产品品质指标提升15%、订单交付期缩短53%、端到端渠道库存占比下降40%、参数调整时间减少34%、调模不良率减少28%。美的厨电顺德工厂美的空调南沙工厂美云智数AI算法服务平台建模平台开放能力解决方案AI工具一站式建模、组件化建模、配

39、置化开发自然语言处理、文字识别、图像识别、声音处理工业、商业、办公、供应链、零售、企划、物流、安防标注工具、NLP分析工具通过云计算和人工智能技术，担负起智能设备故障预测、工艺参数优化、能耗优化，图像质检、声纹质检等重要职责，让工厂摆脱传统模式下对个人经验的依赖，并在减少人为误判损失的同时，避免对工人的生理损害。20激发科技与创新活力2024/1/19案例：格创东智打造工业设备健康管理体系，实现设备预测性维护和精密诊断格创东智于2018年由TCL投资创立，其对内支撑TCL集团逐步成为世界级的数字化企业集团，对外则向中国制造企业提供工业互联网产品和服务。格创东智建立基础、通用、标准化的平台底座，

40、并在底座之上开发工业应用，赋能智能工厂的高质量数智化建设和运营。其中，针对制造业设备管理痛点，格创东智打造的东智设备健康管理解决方案深度融合人工智能与工业机理，采用自研高频数采方案，实现设备健康的全面感知及预测性维护。信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理制造企业设备管理环节痛点设备资产分散，运行和健康状况不透明设备自动化及精密控制程度提高，设备维保代价大作业方式以事后及预防性维修为主，无法实时监测设备状态运维成本高、效率低东智设备健康管理解决方案打造智能应用数据全面感知AI智能监控降本增效应用平台感知设备可视化依托物联网技术实现设备数据全面、动态、实时感知以工业机理融合AI的方式实现设备

41、健康预警、诊断、预测及优化等相关应用提高设备管理效率与可靠性，有效控制和降低成本设备健康指数智能分析与优化MES设备管理打造设备管理统一平台，深化设备管理为核心的一系列应用维护维修备品备件状态监测专家系统EMS东智工业互联网平台东智数采网关机理模型时序数据算法模型开发工具API Huber动力设备、复杂设备、关键设备、核心机组、传感器/PLC、SCADA/DCS、MES、第三方状态监测智能视频流式数据手持点检离线数据某电子厂导入东智设备健康管理产品，实现300多台关键设备数采、环境数据监测、设备健康维护管理。通过自助预警、辅助维修，提高了维护响应效率，异常停机降低约40%，设备平均修复时间（M

42、TTR）降低约25%，线体换产换型时间加快约30%。案例：为半导体企业提升设备预测性维护能力案例：帮助精密电子制造企业夯实设备管理能力某面板厂导入东智设备健康管理产品，通过对现场PUMP、机械臂、氯气浓度、框胶压力等重点设备工艺参数的实时采集、重点设备参数实时监控、设备故障预测模型，导入设备台账、维护保养移动化作业、备件共享管理、数据多因子分析工具等，工程师可以对设备数据自助分析和建模。通过设备的自动监控、趋势监控、预测建模等，实现异常停机减少，工艺稳定性提升，备件成本降低的效果。设备健康管理EHM物联网（IoT）平台多因子分析建模工具MFA设备故障侦测与分类系统FDC格创东智智慧设备健康管理

43、产品体系制造业人工智能行业应用发展挑战与趋势0322激发科技与创新活力2024/1/19制造行业AI应用关键挑战模型应用可靠性挑战工业领域，尤其是生产制造流程，最重视安全、可靠和稳定，相应地，工业制造领域最核心需要保障应用的可靠性，这就对人工智能模型，包括大模型提出了更高的要求。应用成本挑战从大模型驱动的AI应用方面，应用成本需要大幅度降低，目前定制化千亿参数通用大模型的成本难以被客户接受；算力成本仍然高居不下，训练卡价格仍然在上升。未来考虑到未来LLM不断升级，训练推理成本或将持续上行；相应地，垂类大模型能够达到参数量、效果、成本和场景的匹配，此外，模型蒸馏压缩、采用MoE架构，小样本微调等

44、技术路径也能够有效降低成本，加速落地。行业Knowhow与数据资源挑战与其他行业不同，工业场景相对来说数据样本量较小，AI训练相对困难，相应地，工业数字孪生可以通过仿真的形式生成大量数据，帮助AI模型深度优化，同时，也仍然需要制造企业强化自身数据积累与沉淀，从而提升AI应用现实可行性。23激发科技与创新活力2024/1/19趋势1：工业级场景需求升级，带动计算机视觉、工业知识图谱、工业数字孪生、群体智能等关键技术向多元化场景纵深发展说明：部分研究成果节选自易观&海尔卡奥斯中国工业互联网技术发展年度趋势制造业数字孪生市场AMC曲线计算机视觉趋向高精度、标准化方向发展AI将加速驱动工业知识图谱全生

45、命周期融合应用工业数字孪生技术推动数字技术在制造业规模化应用 随着工业应用场景覆盖广度和深度的提升，更多潜在的价值场景机会会被发掘出来，驱动计算机视觉技术能力向高精度、标准化方向继续精进发展，帮助企业实现自动化检测、质量控制、安全监控和精细化生产等方面的智能化升级。群体智能成为AI在工业领域应用的下一个突破性方向 AI驱动加速企业知识图谱构建，包括各类文献、专利信息、技术标准等专业知识，并向工业生产链条的多环节快速渗透，帮助企业整合和利用各种生产数据、设备数据、质量数据等专业知识，提供生产优化和质量控制决策支持。群体智能技术将更多被业界讨论，并开始融入制造业数字化转型的技术攻坚进程。多个智能设

46、备或系统将通过分布式、去中心化、自组织的方式，开展实时协作控制、故障检测、自修复任务等，协同完成复杂任务或解决复杂问题。企业基于工业数字孪生底座得以有效构建起工业仿真系统，进而在系统中规模化试验诸多数字技术，提升工业数字孪生系统面的复杂经营环境的可用性，从而规模化支撑数字技术落地。当前制造业数字孪生处于市场启动期，易观分析预测到2025年，体量较大的制造企业基本实现数字孪生体系构建，并通过数字孪生系统大幅提高生产效率和资源利用率。在供给侧，数字孪生智能制造所需的工业软件能满足一半的国内市场需求，且竞争力显著提升。24激发科技与创新活力2024/1/19趋势2：大模型为工业智能注入认知理解能力，

47、将柔性融入制造流程，成为工厂智能中枢大模型的出现为工业智能注入了更为强大的认知能力，将能够深入理解适应不同的生产环境和工厂特点，实现AI与传统工业设备的高度契合。通过全面理解从生产流程到设备状态的各类应用场景，提供智能化的监控和调度能力。柔性融合更加突显了大模型对原有智能制造场景的适应性和灵活性，为制造业的持续创新提供了可能。数字化、网络化、智能化最低要求揭榜挂帅任务目标直接贡献度度图：中国智能制造典型场景要求-收益矩阵收益维度成本维度AVGAVG工厂数字化设计工厂数字化设计数字孪生工厂建设数字孪生工厂建设产品数字化研发与设计产品数字化研发与设计虚拟实验与调试虚拟实验与调试数据驱动产品设计优化

48、数据驱动产品设计优化工艺数字化设计工艺数字化设计可制造性设计可制造性设计生产计划优化生产计划优化车间智能排产车间智能排产资源动态配置资源动态配置精益生产管理精益生产管理先进过程控制先进过程控制工艺动态优化工艺动态优化产线柔性配置产线柔性配置智能协同作业智能协同作业智能在线检测智能在线检测质量精准追溯质量精准追溯产品质量优化产品质量优化在线运行监测在线运行监测设备故障诊断与预测设备故障诊断与预测设备运行优化设备运行优化智能仓储智能仓储精准配送精准配送安全风险实时监测与应急处置安全风险实时监测与应急处置危险作业自动化危险作业自动化能耗数据监测能耗数据监测能效平衡优化能效平衡优化碳资产管理碳资产管理

49、污染监测与管控污染监测与管控废弃物处置与再利用废弃物处置与再利用市场快速分析预测市场快速分析预测销售驱动业务优化销售驱动业务优化主动客户服务主动客户服务产品远程运维产品远程运维采购策略优化采购策略优化供应链可视化供应链可视化物流实时监测与优化物流实时监测与优化供应链风险预警与弹性管供应链风险预警与弹性管控控数字基础设施集成数字基础设施集成数据治理与流通数据治理与流通工业知识软工业知识软网络协同制造网络协同制造大规模个性化定制大规模个性化定制人机协同制造人机协同制造数据驱动服务数据驱动服务来源：易观分析&海尔卡奥斯联合分析整理基于成本与收益维度的因素考量，大模型的落地应用应结合智能制造典型场景收

50、益矩阵，合理规划实施路径。优先建设场景支撑建设场景重点建设场景长期建设场景 以生产场景为主，对智能化要求相对较高，需要对工业机理有较好的沉淀，建议优先考虑建设相关场景。大模型在这类场景中可优化生产过程，进一步降低成本提高整体收益。场景分布较广，对网络化要求相对较高，可根据传统制造模式进行小步迭代，分散成本。大模型的应用有望提高供应链灵活性，优化库存管理，在质量控制方面提升产品一致性。以生产与端到端场景为主，对数字化、网络化、智能化要求均较高，需要其他场景的深度沉淀与反馈方可实现有效建设，但收效巨大。大模型可驱动端到端智能生产与协同，提高整体生产效率，实现可观的收益增长。场景分布较广，对数字化要

51、求相对较高，与其他场景建设存在依存关系，在不同行业间有较强的迁移性。引入大模型能力可强化数据分析，提升迁移性，为企业长期发展提供战略性支持。25激发科技与创新活力2024/1/19趋势3：AI与工业大数据双向驱动将全面释放价值，成为智能制造升级关键推动力工业大数据的高度复杂性成为传统数据技术应用于制造行业的难点，AI技术凭借其擅长处理复杂但具备结构性数据的特点，为工业企业带来了新机遇。AI通过挖掘分析工业大数据中的潜在关联和模式，将数据转化为实质性的智能决策和洞察，提供更准确实时的数据分析、决策支持、需求预测等关键能力，帮助企业更好地规划生产计划、优化库存管理等，实现降本增效，提升工业智能化水

52、平。相应地，工业大数据也将成为工业企业构建AI可用的数据体系、打造工业大模型的关键支撑。说明：部分研究成果节选自易观&海尔卡奥斯中国工业互联网技术发展年度趋势供给侧需求侧产业互联网的发展将用户、员工、设备、环境以及产业链上下游等元素紧密联系起来，使得数据生产量指数级增加，为工业企业创造了丰富的数据资源。这些数据亟待被有效沉淀、处理和应用。AIGC为代表的新一代人工智能技术处于爆发期，但其在工业的落地和价值创造，亟需高质量、结构化的数据支撑。这些都让工业大数据的意义超越以往任何时期。构建智能决策的数据基础智能化生产应用与资源优化构建形成AI可用的数据体系实时数据分析与决策支持需求个性化与定制需求

53、质量管理与安全性需求灵活的产能与库存管理需求研发数据域生产数据域运维数据域管理数据域外部数据域研发设计数据开发测试数据控制信息工况状态工艺参数系统日志物流数据产品售后服务数据系统设备资产信息客户与产品信息产品供应链数据业务统计数据与其他主体共享的数据26激发科技与创新活力2024/1/19趋势4：生成式AI的应用将为工业知识沉淀和传承提供有力支持生成式AI通过将大量的工业数据、技术文档和专家经验整合，可构建更为智能高效的知识管理体系，这将支持企业有效沉淀和传承核心领域的工业知识，不仅能为工厂提供实时指导和支持，还有助于应对人才流失和知识断层问题，使制造行业在工业知识管理和传承方面实现更加智能、

54、可持续的发展方式。智能化知识沉淀快速分析理解工业数据和技术文档，提炼、整合并归纳核心领域知识。使企业能够更迅速、更全面地将实践经验和专业知识转化为数字化智能知识库。实时指导与支持工业知识与经验传承可持续可视化与协同工作通过生成式AI构建的智能知识体系，优化知识管理与迭代，可实现对生产过程实时监测和指导，根据当前生产状况提供实时建议与支持。工业知识与经验的传承从“老带新”的传统模式转向通过智能系统持续稳定地获取专业指导，保持业务连续性，降低人才流失和知识断层对生产过程的不利影响。支持知识可视化呈现，使得复杂的工业知识更易于理解和分享。同时，能够推动生产协同，促进知识的共享和协同决策。工业知识的智

55、能抽取与整合：制造业常常涉及复杂的生产流程和技术要求，生成式AI能够智能抽取和整合庞大的工业数据、技术文档以及专家经验，提炼关键的工艺知识，形成更为精细、实用、结构化的知识体系。能够支持企业对于复杂工业知识的智能化沉淀，减少信息碎片化和不易获取的问题。工业知识的实时更新与迭代学习：制造业不同生产环境的要求与变化较多，生成式AI实时更新与迭代学习能够使其适应这种多变性，可以根据最新的产业动态、技术发展，不断学习新的工业标准、生产要求和技术创新，及时更新企业的知识库。个性化学习路径与培训路径构建：生成式AI能够根据个体员工的职能和生产线需求，提供个性化的学习路径。不仅能够提高员工的学习效率，还可更

56、针对性地满足了制造业复杂多样的技术培训需求，使员工更好地适应特定工作场景。27激发科技与创新活力2024/1/192C消费生态易观分析解决方案：以行业基础研究为基石，形成个性化解决方案，赋能业务增长面向业务价值输出行业分析企业商业化/行业市场GTM咨询用户/客户洞察与体验运营咨询市场洞察同业对标创新探索最佳实践企业数智化转型策略咨询业务价值认知赋能解决方案用户洞察商品消费服务消费内容消费技术应用生态基础设施生态美妆3C/家电母婴食品饮料奢侈品医药等电商平台直播电商社区电商二手平台社交电商即时零售等旅游出行餐饮外卖汽车后服务教育服务演出票务房屋租赁医疗健康基础民生资讯平台音频/娱乐游戏营销/MCN视频/直播阅读/动漫XR等内容科技AIGC/AI应用行业数字化企业服务金融科技人工智能云计算大数据/大模型工业互联网网址：客户热线：4006-010-231服务邮箱：易观分析l行业洞察l策略咨询l用户洞察l解决方案易观旗下专注数字化市场发展与趋势研究数字经济全景洞察易观分析金融行业数字用户同业对标易观千帆全场景私域用户运营易观方舟易观社群加入易观社群与行业伙伴一同交流