智能制造白皮书

1、ARTIFICIAL INTELLIGENCE 腾讯人工智能 白皮书 2020 W H I T E P A P E R 序言 人工智能的发展并不平静。
自Alpha Go人机大战重新掀起人工智能热潮以来，经历了炒作与狂热、泡沫褪去后 落地的艰难以及隐私伦理的挑战。
而在过去的半年，人工智能与产业的结合前所未有的紧密。
2020年是足够记入史 册的一年，在全球抗疫的背景下，人工智能在医疗、城市治理、工业、。

2、 2019 中国高端制造投融资白皮书 2 目录目录 报告研究范围及研究目标报告研究范围及研究目标 . 1 核心观点核心观点 .。

3、切需求。
技术方面，技术的成熟和应用为智能城市发展奠定基础。
智能城市的建设需求驱动着技术的不断革新。
城市与社会方面，中国的城市已逐渐成为人民生活的核心空间。
快速城镇化带来的城镇人口急剧增长对城市发展也提出了新的挑战。
从城市管理和运行的角度出发，可将城市内的各种发展要素划分为五大系统，包括综合管理系统、经济系统、民生系统、生态系统及基础系统。
智能城市的认知与内涵:智能城市是以感测、分析和整合城市关键数据的通信和信息技术为基础，通过对城市的终端、场景、行业及生态进行主动性、前瞻性赋能，多方参与促进产业和经济快速、健康发展，最终带动城市的综合管理、经济、民生、生态、基础五大系统全面、可持续发展的动态过程。
智能城市包含4个维度的概念；“智”是大脑，是城市运行的智能基础；“能”是手脚，是通过“智”对城市赋能；“城”是躯干，是产业发展和社会运行的综合平台、日益完善的数字基础平台，以及平台承载的人、物资、数据、资金等城市成长动力；“市”是血液，是带动城市发展的产业和经济。
智能城市与智慧城市既存在差异又彼此紧密联系。
智能是“intelligent，是用智慧的方式解决问题的能力，是城市实现终极智慧化前的必经过程，智能的发展水平在一定阶段内是可衡量的，是人的因素高度参与的不断迭代的过程；智慧是“smart”，是城市发展的终极目标和一个绝对的概念，无法具。

4、智能理财4.0： 全球智能理财服务分级白皮书 陆金所&艾瑞联合发布 2019年 2 概念：智能理财服务的定义与标准1 纵览：全球智能理财服务发展概况2 洞察：智能理财服务用户调研发现3 聚焦：智能理财服务发展模式分析4 分级：智能理财服务系统发展5 展望：智能理财服务市场趋势6 3 2019.7 iResearch Inc. 1.1 概念。

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7、索，在智能工厂建设、重点装备研发、关键工艺技术突破、复合型人才培养、标准研制推广和应用等方面取得了丰硕的成绩。
中国电子技术标准化研究院联合深圳华制智能制造技术有限公司、东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，面向石化、有色、钢铁、水泥、食品、医药等行业的重点企业开展调研走访，汲取流程行业智能制造经验，编写形成了流程型智能制造白皮书。
白皮书从流程型制造关注的核心问题出发，从工艺优化、智能控制、生产调度、设备运维、质量检验、能源管控等多个角度进行了系统梳理。
针对核心问题和指标，总结了流程型智能制造的重点建设方向，提炼了数字化、网络化、智能化的智能制造实施要素。
通过数据收集和统计分析，归纳整理了流程行业的智能制造需求和智能制造解决方案的供给情况，在研发创新、人才培养、示范推广方面，为行业主管部门和企业提出产业发展建议。
希望本白皮书中的行业见解、数据分析和方向建议能为关心流程行业智能制造发展的人员提供创新思路和启发，为推进相关智能制造工作提供路径参考和依据。

8、 前言 当前的时代是信息爆炸的时代， 数据已经成为新的生产要素， 其价值愈发凸显。
作为数据的生产者和消费者， 企业需要思考的是如何利用生产运营过程中产生的数据反哺生产运营。
数据驱动决策的需求正在不断地推动 企业寻找信息化建设与数字化转型的新方式， 而商业智能便提供了一个绝佳的思路。
商业智能问世已有二十余年， 受到广大企业的青睐与追捧， 硕果累累。
虽然不少企业没有特别强调商业智能这 一概念，。

9、习技术突破的重要代表之一。
随着人工人工智能研究和应用领域的不断延伸，未来人工智能将迎来更多种技术的结合应用。
3、人工智能投资趋于理性，底层技术和易落地领域更受人工智能领先机构青睐。
随着投资界和企业界对人工智能的了解逐步加深，人工智能投融资市场更加理性。
人工智能投融资频次有所下降，但投资金额继续增加。
特别是经过行业的一轮优胜劣汰后，底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。
4、城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。
不同城市在人工智能的顶层设计、算法突破、要素质量、融合质量、应用质量上有着不同的表现，形成多样化与个性化的AI发展模式。
5、政策与资本推动京津冀、长三角、珠三角成为人工智能企业分布最多的地区，北京、上海领跑全国。
比如上海通过提供税收优惠、资金补贴、人才引入、优化政务流程等措施优化营商环境，吸引大量投融资资金、人工智能企业以及人才，科研实力突出。
促进人工智能产业链上下游企业形成规模效应，提升城市人工智能产业实力。
6、以上海和北京为代表的一线城市在人才数量、企业数量、资本环境以及科研能力长期处于第一梯队。
上海、北京城市的人工智能企业数量已超过600家，其中上海已经与科技巨头腾讯、微软以及人工智能独角兽商汤、松鼠。

10、既定事实。
商业智能市场规模增长迅速，国内市场增速更是大于全球市场。
Gartner 在Market Share: Analytics and Business Intelligence, Worldwide, 2018报告中指出，分析和商业智能软件市场在 2018年增长了11.7，达到216亿美元。
现代BI平台继续以 23.3的速度增长，增速最快，其次是数据科学平台，增长 19.帆软数据应用研究院发布的2019 年中国大数据 BI 行业预测报告显示，国内 BI 市场在 2018 年增速达到 25.8%，高于全球市场增速。
企业数字化转型进程已经迈入商业智能阶段。
尽管商业智能已被企业广泛应用，概念上的普及却“相形见绌”，国内民众对商业智能的认知仍是千人千面。
一方面，商业智能起源于国外，信息化基础的差异让商业智能的引入过程发生了“变异”。
另一方面，我国缺乏类似 Gartner 的研究机构来持续教育与引导国内市场。
市场需要教育和孵化，相较欧美，我国还任重道远。
因此，帆软数据应用研究院结合文献材料、企业调研以及我国的市场环境，形成本白皮书。
本白皮书旨在明晰商业智能的概念、价值、功能技术、工具等内容，并基于我国的市场环境、企业需求，对商业智能工具的概念进行重新梳理，同时在此基础上引入生态学思维，构建商业智能生态系统模型，以期统一商业智能的大众认知，规范国内的市场行为，指。

11、 40 年来，我国国家新型工业化产业示范基地、国家级开发区等各类产业集聚区快速发展，产业综合实力和开放水平不断提高，为先进制造业集群发展奠定了基础、积累了经验。
但总体看，我国各类产业集聚区发展方式粗放、不平衡不充分问题依旧突出，已不能适应新时代迈向更高质量发展阶段、发展更高层次开放型经济的要求，迫切需要加快产业集聚向集群发展的转型提升。
党的十九大明确提出，要“促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群”；中央经济工作会议强调，要“提升产业链水平，注重利用技术创新和规模效应形成新的竞争优势，培育和发展新的产业集群”，均将先进制造业集群发展放在了一个十分重要的位置，为推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，实现经济高质量发展提出了新要求、指明了新方向。
新时代背景下，培育发展先进制造业集群恰逢其时，时不我待。
加快培育先进制造业集群不仅是把握新一轮科技和产业革命趋势、应对国际经济竞争的客观需要，也是立足国情推动制造业高质量发展的有效途径，对促进我国产业迈向全球价值链中高端，增强我国经济创新力和竞争力具有重要意义。
赛迪智库结合研究工作和和地方调研实践，对先进制造业集群进行了深入研究，形成了2019 先进制造业集群白皮书。
本书对先进制造业集群的内涵与特征进行了界定，研究分析了发达国家培育先进制造业集群的经验和我国地方发展先进制造业集群的实践，提出了。

12、要、强国之基。
到 2035 年，我国将基本建成交通强国，形成“安全、便捷、高效、绿色、经济”的现代化综合交通运输体系，基础设施布局完善、立体互联，交通装备先进适用、完备可控，运输服务便捷舒适、经济高效，治理体系科学现代、能力完备，为基本实现社会主义现代化提供有力保障。
创新是交通强国建设的第一动力。
人工智能是交通发展的新引擎，是实现高质量发展的强大支撑，将为交通运输发展带来重大历史机遇。
推动人工智能和交通运输深度融合，实现富有活力、智慧引领的科技赋能，是建设交通强国的关键战略路径。
构建人民满意、世界前列的智能交通体系，是交通强国建设的切入点和主要抓手，也是率先建成交通强国的主攻方向。
人类社会已经站在了智能时代的门口。
智能交通将会站上工业革命的浪潮之巅，成为国家在这一轮“新基建”洪流中上述创新科技落地的排头兵和基础产业。
基于人工智能和 5G 技术的交通数字化转型和智能化变革，将会让传统交通加速向数字化、网联化、自动化的“新交通” 转变，交通发展将由追求速度规模向更加注重质量效益转变，由各种交通方式相对独立发展向更加注重车路行一体化融合转变，由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱动转变。
2020 到 2035 年，是我国车路行一体化融合加速并领先全球的关键阶段，百度作为国内唯一的车路行全栈自主可控的高科技企业，将利用人工智能、大数据、自动驾驶、车路协同、高精地图等新一代信息技术，。

13、方面处于劣势。
高端制造业处于价值链高端，具有高附加值的特征，直接影响世界各国在全球分工中的利润分配，受到世界各国的重视。
美国、德国、英国等众多发达国家于 2013年左右，纷纷陆续推出刺激高端制造业发展的政策。
2015 年5月，我国国务院正式印发中国制造 2025，提出设定“三步走”的制造强国战略目标，这是我国实施制造业强国战略的第一个十年行动纲领，此后政策不断加码高端制造业，推动产业发展。
我国高端制造业增速远超传统制造业，产业结构不断优化。
根据国家统计局的数据显示，2015-2018 年，以工业机器人、移动通信基站设备、集成电路、光电子器件等为代表的高端制造业整体保持较高的增速；反观传统制造业，以十种有色金属、粗钢、化学纤维等为代表的传统制造业增速较低，与高端制造业增速差距较大。
在资本收缩、经济下行期，高端制造的投融资交易依旧活跃。
2013-2018 年，高端制造领域融资规模和融资事件数量均出现大幅度增长，其CAGR分别为84.5%和 32.9%。
高端制造占总体融资金额和融资事件数量的占比不断上升，融资金额占比由 2014 年的 10.34%上升到 2019H1 的 30.29%；交易数量占比由 2014 年的 14.27%上升到 2019H1 的 19.41%。
高端制造总体融资占比的上升说明随着互联网结构性红利的消失，机构对原始创新类项目的关注不断提升。

14、知识的创造。
今天，中国制造主要还是在做加工、生产，并逐步升级到装备，未来发展的下一步就是知识、智慧的应用，这就是我们憧憬的智能制造。
智能制造的基础是素质、体制、本质问题，要创新的地方要有价值，我们要找到价值的定位和定价，价值的定位就是站在客户的位置思考价值，背后是客户真实的需求，价值的定价就是通过创新业务模式为提供的价值收费。
灯塔工厂就是智能制造的领路人，当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候，人们会需要灯塔。
在中国制造升级的路途上，灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征，同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性，给中国广大的制造业指路。
灯塔工厂不是目的，而是一个阶段、一个里程碑，是一个重新塑造自己、塑造中国制造业的开始。

15、社会生产组织方式面临转型升级压力。
最后在技术层面，在普遍自动化的基础上，物联网、边缘计算、云计算、大数据、人工智能等技术的发展为制造业的进一步升级提供了强大的技术支撑，同时也提出了更高的管理要求。
可以说，智能制造是技术、社会和市场多方面要素驱动的结果。
近年来，世界主要工业国都纷纷将智能制造上升到国家战略高度，致力于在关键智能制造技术上取得领先地位。

16、识的基础上，在实践中不断学习，更新和完善系统知识库，去掉不合适的知识，使知识库逐步趋于合理化。
对系统故障进行诊断、排除和自我修复。
自律能力：对环境信息及自身信息进行理解并进行分析判断，进而规划自身行为。
虚拟现实：通过虚拟制造技术，企业能够在设计阶段就对产品制造的全过程进行虚拟集成，预测、检测、评价产品性能和制造可行性。

17、识的基础上，在实践中不断学习，更新和完善系统知识库，去掉不合适的知识，使知识库逐步趋于合理化。
对系统故障进行诊断、排除和自我修复。
自律能力：对环境信息及自身信息进行理解并进行分析判断，进而规划自身行为。
虚拟现实：通过虚拟制造技术，企业能够在设计阶段就对产品制造的全过程进行虚拟集成，预测、检测、评价产品性能和制造可行性。

18、边缘计算。
语过物联网数据整合全量OT域数据、边缘分布式计算和开放的架构，实现T业大批量数据的实时处理，确保工业设备的远程监控和实时响应，实现对人员.没备、物料、工艺、环境的实时管控和暂能决第。
(3)混合云及云计算。
企业将安全性、敏感度要求不高、需要快速部署的应用放在公有云上，将企业传统核心应用或者安全性需求较高的应用放在私有环境或者私有云中，形成混合云部署方式，使数据昙露达到最低限度，最大程度保证企业数据安全。
(4)网络技术。
甚于5G技术高速率、低延时、大规模设备接入等特点，各系统可直接进行快速的无线传输和控制，工厂和园区无篙布置复杂的线缆，数据的传输将更加迅速、安全、实时。
随着5G的部署使用，智能机器人可以自主化的在工厂里移动，按需完成各种任务;产线可以更加灵活调整各设备位置，灵活分配任务和产能。
生产线的柔性将会达到一个新的高度。
(5)人工智能。
人工智能技术和制造业深度融合，使得制造系统员备学习能力。
谲过深度学习、塔强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将捉升制造领域知识产生、获取.应用和传承的效率。
例如，利用机器学习技术分析和训练产品缺陷，形成控制规则，在实际产线上,语过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷，同时还可以集成专家经验，不断改进学习结束。
语过以上技术，将灵活地为客户打造“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”，降低人力成本、提高产品质量、提升生产整休协作效。

19、智能工业互联网平台助力企业智能化升级pp工业视觉质检解决方案与实践pp1解决方案pp百度智能云从客户需求出发，针对传统工业视觉质检复杂缺陷识别能力差鲁棒性差人工质检标准不统一检验质量受个体影响大用工矛盾突出等问题，有机整合机械系统电气系统。

20、加强关键核心技术攻关，加快构建制造业创新生态体系。
充分发挥企业创新主体作用，支持以龙头企业为核心联合产业链上下游，组建创新联合体，牵头承担重大科技项目和重大工程任务。
在集成电路生物医药新材料等关键领域攻破一批卡脖子技术。
pp以智能制造为主。

21、近年来，电信运营商在提升网络智能化建设方面持续投入，积极探索和实践包括大数据等pp在内的高效智能的分析手段和技术。
人工智能在越来越多的复杂场景下可以做出比人类更优pp的决策，无疑让网络智能化建设开拓了新的视野，给网络的发展带来了前所未有的。

22、策略的设计由 AIMind 智能策略中心来实现，支持策略编排，可将专家经验固化为自 动化规则，也可通过 AI 对历史数据的分析，形成最优策略。
当满足触发条件时，从 策略库调用相应的策略，通过全局配置中心进行指令的下发，完成策略的执行和闭环。

23、普惠AI的经济算力带来算法的快速迭代,将AI芯片集成到摄像机中,实现视频采集智能化，越来越多的后端智能算法转移到前端运行，同时，也有更复杂更高级的算法被研发出来，并依托于后端平台运行，前端的机器像人一样去思考及主动行动实现了前端智能与云端智。

24、有效的身份认证与访问控制是确保用户数据不被非授权访问的关键，同时促进合法用户的可用性。
这些技术包括认证机制，数据和资源访问控制，供应系统和用户账户管理。
对于云平台自身，京东云构建了基于内控要求的账号与授权管理系统和员工身份识别机制。
对于用户。

25、机械制造业包括通用设备及零部件制造专用设备制造电气机械和器材制造仪器仪表等细分行业。
作为国家重要的支柱产业，机械制造行业为国民经济的各关键领域和国家基础建设提供技术装备，其发展水平与国民经济的发展速度息息相关，是国家工业化程度的主要标志之一。

26、最核心的是展示类的数据可视化技术，抛开企业数据量级的不同和深度分析的需求，数据可视化技术能够满足最基本的 BI 目标，即将数据转化为信息并辅助决策;数据可视化的具体形式又分为报表和可视化图表两大类，其中报表是我国大多数企业目前的主要数据展示。

27、汽车制造汽车制造领域汽车材料选取汽车报废与再制造是汽车绿色制造模式的关键环节，要求实现汽车材料的轻量化高强度与环保性，再制造重点针对发动机变速箱等核心零部件实现资源的高值再利用。
机械装备机械装备领域绿色加工报废利用及机械再制造是机械装备绿色。

28、01020405050606080910111313141617北 京 未 来 芯 片 技 术 高 精 尖 创 新 中 心1 概述1.1概念1.2意义1.3本质特征1.4白皮书内容简介2 要素 2.1架构2.2微电子2.3MEMS2.4光电。

29、20202020年中国年中国MEMSMEMS制造白皮书制造白皮书20202020年年1010月月2828日日苏州苏州第第1 1章章 MEMSMEMS概念界定及产品分类概念界定及产品分类MEMS及MEMS传感器的定义MEMS技术的特点及MEM。

30、知识运营白皮书 公开 阿里云 智能客服知识运营白皮书 2022 年 2 月 版本：1.0 知识运营白皮书 公开 版本：1.0 I 法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读充分理解本法律声明各条款的内容。
如果您 阅读或使用本文档，。

31、1.0 版智能制造能力成熟度模型白 皮 书 ESITMTM中国电子技术标准化研究院 中国电子技术标准化研究院 2016年9月20日发布ESICHINA MANUFACTURING MATURITY MODEL前 言当前智能制造正在引领制造方。