北京信息產業協會：2023-2024年度中國智能制造產業發展報告（91頁）.pdf

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1、 中國智能制造產業發展報告 （20232023-20242024 年度年度）2024 年 4 月 指導單位：指導單位：中國高科技產業化研究會 編寫單位編寫單位：中國高科技產業化研究會學術交流部 中國高科技產業化研究會數字經濟分會 中國高科技產業化研究會信息化工作委員會 中國通信學會通信設備制造技術委員會 中國信息產業商會大數據產業分會 東南數字經濟發展研究院 北京信息產業協會 共同編寫及鳴謝單位：共同編寫及鳴謝單位：工業和信息化部電子第五研究所 中國科學院信息工程研究所 中國信息通信科技集團有限公司 浙江磚助智連科技有限責任公司 中國聯通 西北工業大學 航空工業計算所 浙江英鴻新型建材有限公司

2、 北京融安特智能科技股份有限公司 北斗長纓集團有限公司 神州靈云（北京）科技有限公司 長揚科技（北京）股份有限公司 北京北信源軟件股份有限公司 北京思特奇信息技術股份有限公司 北京觀安信息技術有限公司 北京神緣文化科技有限公司 北京嘉誠瑞杰信息技術有限公司 北京紫東謙華環保工程有限公司 北京昱櫟技術有限公司 編委會顧問：編委會顧問：倪光南 中國工程院院士 肖龍旭 中國工程院院士 張宏科 中國工程院院士 梁小虹 中國高科技產業化研究會理事長 陳山枝 中國信息通信科技集團有限公司副總經理、總工程師 編委會主任：編委會主任：鄺世誠 編委會副主任：編委會副主任：（排名按姓氏拼音為序（排名按姓氏拼音為序

3、）胡延明 黃偉慶 康 軍 牛少彰 戎 豫 王林波 王茂森 楊春暉 編委會成員：編委會成員：（排名按姓氏拼音為序（排名按姓氏拼音為序）金 鑫 凌 蕓 羅森林 王寶會 王武魁 肖文棟 于力揚 於二軍 張振江 張廣艷 周香林 左興權 鄒建成 目目 錄錄 第一篇 智能制造總述.1 一、第四次工業革命的發展.1 二、智能制造概念.1 三、人工智能融合智能制造發展.2 四、智能制造系統.4(一)數字設計.4(二)智能制造單元.5(三)生產全過程數字化.5(四)智能物流倉儲系統.6(五)大規模定制平臺.6(六)產品遠程運維服務.7(七)數字孿生與智能制造的結合.7(八)工業互聯網賦能智能制造.8(九)AI

4、大模型引領智能制造.9 五、AI+智能制造總體架構.10 六、AI+智能制造關鍵技術.10(一)5G 工業網絡技術.11(二)數字孿生.12(三)區塊鏈技術.14 第二篇 AI 賦能制造業轉型升級.15 一、人工智能在具體實踐中的問題.15 二、人工智能的優勢.15 三、人工智能推動制造業轉型升級.17 四、人工智能賦能制造業仍需多方面合作.18 第三篇 智能制造的全球發展形勢.19 一、全球智能制造發展現狀.19(一)德國.19 (二)美國.20(三)日本.21(四)歐盟.22 二、全球智能制造業格局.22 第四篇 智能制造在中國的概況.24 一、中國智能制造發展現狀和形勢.24(一)中國智

5、能制造發展取得積極成效.26(二)中國智能制造發展面臨的機遇和挑戰.28 二、中國智能制造政策措施.30(一)加強統籌協調.31(二)完善創新體系.31(三)強化人才支撐.31(四)提升公共服務.32(五)深化開放合作.32(六)加大財稅金融支持.32(七)創新金融扶持方式.33(八)發揮行業組織作用.33(九)深化國際合作交流.33 三、中國智能制造戰略布局.34(一)研究制定智能制造發展戰略.34(二)加快發展智能制造裝備和產品.34(三)推進制造過程智能化.34(四)深化互聯網在制造領域的應用.35(五)加強互聯網基礎設施建設.35 第五篇 智能制造在中國態勢分析.36 一、中國智能制造

6、的優勢分析.36(一)政策引領：頂層設計彰顯制度優勢.36(二)試點先行：發揮示范項目龍頭作用.38 (三)全面覆蓋：推動各類主體跨域協同.38 二、中國智能制造工程目標.39(一)堅持創新驅動，實現科技自立自強.39(二)強化數實融合，深化智能技術應用.40(三)探索特色路徑，促進區域協調發展.41 第六篇 中國智能制造產業分析.43 一、中國智能制造產業鏈分析.43(一)智能工廠.43(二)機器視覺行業.44(三)數控機床.45 二、中國智能制造行業發展特點分析.47(一)制造流程智能化.47(二)3D 打印和工業軟件市場規模增大.48(三)中國智能硬件市場規模持續增長.48(四)工業機器

7、人應用成全球趨勢.49(五)智能制造打造智能制造工廠.50 三、AI+智能制造典型應用場景.50(一)大模型在醫療領域的應用.50(二)大模型賦能制造業升級.51 第七篇 中國智能制造的發展規劃.53 一、中國智能制造的指導思想和目標.53 二、中國智能制造的重點任務.54 三、智能制造部署的專項行動.55 四、智能制造的保障措施.56 第八篇 全國各省市智能制造最新政策一覽.57 一、十一部門展開“攜手行動”促進大中小企業融通創新.57 二、工信部會同有關部門起草了“十四五”智能制造發展規劃.58 三、工業和信息化部印發新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023 年）.58 四、工業和

8、信息化部、中央網信辦出臺5G 應用“楊帆”行動計劃(2021-2023 年).59 五、北京市印發北京市制造業數字化轉型實施方案（2024-2026 年）的通知.60 六、上海市關于印發上海市戰略性新興產業和先導產業發展“十四五”規劃的通知.61 七、江蘇省印發 江蘇省制造業智能化改造和數字化轉型三年行動計劃（20222024年）的通知.61 八、重慶市人民政府印發重慶市工業企業以數字化為引領深化技術改造促進產業高端化智能化綠色化轉型升級行動方案（20232027 年）的通知.62 九、浙江省人民政府印發2023 年全省經信系統技術創新和智能制造工作要點的通知.63 十、福建省工業數字化轉型三

9、年行動計劃（20232025 年）.63 十一、山東省政府印發山東省制造業數字化轉型提標行動方案（2023-2025 年）的通知.64 十二、廣東省人民政府關于加快建設通用人工智能產業創新引領地的實施意見.65 第九篇 中國智能制造優秀案例.66 一、工控安全網絡安全產業.66 二、北斗長纓智能機器人打磨案例介紹.70 三、“5G+工業互聯網”應用推廣重點難題及中國聯通 5G 智能云化工控典型案例.72 四、推進智慧檔案館室數字技術應用，助力發展新質生產力.75 五、工業數字孿生在生活用紙行業中的應用.79 六、計算所智能實踐應用.82 中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）1 第

10、一篇 智能制造總述 一、一、第四次工業革命的發展第四次工業革命的發展 智能制造已成為公認的提升制造業整體競爭力的國家戰略。以德國工業 4.0 為代表的智能制造集中于離散裝備制造業，過程工業智能制造的模式為智能優化制造，生產過程智能化是智能優化制造的關鍵。近年來，人工智能和工業互聯網的發展為智能制造提供了新的技術基礎，為實現生產過程智能化開辟了新的途徑。2016 年 10 月，美國國家技術委員會提出 國家人工智能研究與發展戰略計劃，明確了 AI 在制造過程中的作用，包括改進制造過程調度、增強制造過程的柔性、改進產品質量并降低成本。2018 年 5 月，美國白宮舉辦“美國工業人工智能峰會”，發表聲

11、明，重點發展具有高影響、面向特定領域的 AI，用于增強美國勞動力素質，提高他們的工作效率并更好地服務客戶。美國科學基金會也發表聲明，指出人工智能可能改變美國工業的各個環節，為先進制造創造新的希望。2019 年，美國工業互聯網聯盟為了促進人工智能技術與工業領域的融合，將其工業分析任務組更名為工業人工智能任務組。美國政府在 2020 年和 2021 年的財務預算中，計劃優先支持智能和數字化制造領域，尤其是基于工業物聯網、機器學習和 AI 的制造系統。在提出“工業 4.0”平臺之后，德國在 2017 年 9 月啟動了名為“學習系統”的計劃，旨在使未來工作和生產更加靈活和節省資源。德國 2018 年的

12、人工智能戰略指出了促進面向經濟的 AI 發展和應用。中國工程院制造強國戰略研究（三期）的“新一代人工智能引領下的智能制造研究報告”認為，新一代智能制造是我國智能制造的第二階段(2025-2035)的戰略目標，意在使我國智能制造技術和應用水平領先于世界。二、二、智能制造概念智能制造概念 黨的二十大報告提出了推動制造業高端化、智能化、綠色化協同發展的重中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）2 要任務，旨在構建智能制造（Intelligent Manufacturing,IM）產業發展新格局，高效實施供給側結構性改革，并促進數字經濟與實體經濟的深度融合。在數字經濟的背景下，隨著大數據、人

13、工智能、云計算等科技創新的不斷發展，智能制造業蓬勃發展。智能制造發展規劃(20162020 年)進一步明確了智能制造的內涵：它基于新一代信息通信技術與先進制造技術的深度融合，貫穿了制造活動的各個環節，具備自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。智能制造推動著企業創新發展，改變了傳統的生產方式，促成了新的產業形態和商業模式的形成。信息化與工業化的深度融合不僅提升了智能制造企業自身的創新發展能力，還破除了區域間、行業間制造業發展不平衡的現狀。越來越多的專家學者開始關注智能制造企業的發展，并取得了豐碩的研究成果。智能制造通過新一代信息技術、自動化技術、工業軟件及現代管理思想在制造

14、企業全領域、全流程的系統應用而產生。其應用使制造業企業實現了生產、管理、服務和產品智能化，促進了企業的創新發展。智能制造具有自主化決策、靈活生產多樣化產品、快速應對市場變化的特點。人工智能與制造系統結合，利用機器學習、模式識別等模型提升了工廠管理系統能力。物聯網的應用將設備連接起來，實現了機器之間的通信和互相溝通，實現了人與機器的融合。整個流程都有數字孿生模型，系統包括現實世界的一切，如應用和操作指南手冊等。如今，智能制造已不僅限于生產過程或單體智能，而擴展到了產業價值鏈的各個環節，跨領域技術的深度融合和創新也變得更為重要。三、三、人工智能人工智能融合融合智能制造智能制造發展發展 在人工智能發

15、展上，未來數字化的高峰一定是大模型推動下的智能化，人工智能的指數級躍變將會給城市發展帶來巨大機遇。第一，ChatGPT 的出現，代表著超級人工智能時代的來臨。原來的人工智能都是弱人工智能或垂直人工智能，帶來的影響有限，而大模型屬于通用人工中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）3 智能，在很多維度上已經超越了人類。ChatGPT 最大的意義是人類第一次把世界知識進行了重新編碼、存儲和推理，使得計算機能夠對這個世界建立新的認知，現在 GPT-4 的出現是一個巨大的拐點。第二，大模型是工業革命級的生產力工具，將會帶來一場新工業革命。ChatGPT 不僅僅是一個聊天機器人，還是一個提高生產

16、力的工具。它不只是公司間競爭的武器，更重要的是，它像發電廠一樣把以前我們都有但很難直接使用的大數據“從石油變成了電”。電是通用的，可以賦能千行百業，因此通用人工智能將在實體經濟數字化、智能化轉型過程中發揮重要作用。例如，微軟已經做出示范，所有的軟件、APP 和網站都可以用大模型重塑。這場工業革命關系到國家生產力的發展，是百年未有之大變局下大國博弈的重要機會，中國一定要迎頭趕上。第三，中國做自己的大模型要堅持長期主義。中國發展大模型并沒有不可逾越的技術障礙，OpenAI 公司的成功給我們指明了技術方向，點明了技術路線，中國科技公司在產品化、場景化、商業化方面有很大的優勢，但我們也要清醒地意識到中

17、國的大模型產品和 GPT-4 還存在較大的差距。因此，我們既不應該悲觀放棄，也不應該盲目樂觀、追求速勝，而是應該腳踏實地地補足短板。相信在未來的兩三年時間里，中國的大模型發展將大有所為。第四，未來中國不只會有一個大模型。事實上，每個大城市，每個大一點的公司，包括每個政府部門都會有自己的專有大模型。但目前我們在使用大模型時，面臨兩個挑戰。一是如果要真正發揮大模型的能力，就需要把自己的很多數據讓渡給大模型，這時有可能造成數據泄漏問題。二是 GPT 的強大是因為它使用了很多通用知識、通用數據來進行訓練，但其實際上缺乏行業知識。很多企業、政府部門、城市有自己多年積累的、專業的、保密的、專有的知識和數據

18、，很難將這些知識和數據上傳到公網上去訓練一個公有的 GPT 模型。所以，在通用大模型基礎之上，結合城市、政府、行業的專有知識去訓練專有大模型，既符合國情，也符合城市發展的需要。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）4 四、四、智能制造系統智能制造系統 智能制造系統是一個覆蓋設計、物流、倉儲、生產、檢測等生產全過程的極其復雜的巨系統，企業要搭建一個完整的智能制造系統，最困難也是最核心的部分就是生產過程數字化。尤其是對于生產工藝復雜、原材料及原器件種類繁多的離散制造領域，產品往往由多個零部件經過一系列不連續的工序裝配而成，其過程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型制造生產

19、組織的難度和配套復雜性，要做到生產全程數字化、可視化、透明化殊為不易。與離散領域顯著不同的是，流程領域的生產流程本質上是連續的，被加工處理的工質不論是產生物理變化還是化學變化，其過程不會中斷，而且往往是處于密閉的管道或容器中，生產工藝相對簡單，生產流程清晰連貫，生產全過程數字化難度相對較低。流程領域企業接下來要做的是在全面貫通整合各階段數據的基礎上，運用人工智能的深度學習、強化學習（主要是動態規劃方法）進行實時數據分析和實時決策，并進一步將智能系統延伸至供應鏈、生產后服務等各個環節，最終實現全面智能化。智能制造系統=自動化設備+智能“神經系統”。我們可以把智能制造理解為企業在引入數控機床、機器

20、人等生產設備并實現生產自動化的基礎上，再搭建一套精密的“神經系統”。智能“神經系統”以 ERP（企業資源計劃系統）、MES（生產過程執行系統）等管理軟件組成中樞神經，以傳感器、嵌入式芯片、RFID 標簽、條碼等組件為神經元，以 PLC（可編程邏輯控制器）為鏈接控制神經元的突觸，以現場總線、工業以太網、5G TSN、物聯網（如 NB-IoT 等）等通信技術為神經纖維。企業能夠借助完善的“神經系統”感知環境、獲取信息、傳遞指令，以此實現科學決策、智能設計、合理排產，提升設備使用率，監控設備狀態，指導設備運行，讓自動化生產設備如臂使指。(一一)數字設計數字設計 數字化設計是智能制造系統的源頭，是企業

21、實現數字化、智能化道路上必須要突破的關鍵點。制造業中的設計包括產品設計、工藝設計、工藝優化、樣品制造、檢測檢驗等一系列過程。傳統的研發設計流程是以模塊分立形式，按中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）5 照順序完成開發，產品開發周期長且質量得不到保證。而數字化設計借助計算機輔助設計軟件（CAX）、三維設計與建模工具等技術能夠賦予企業將研發過程全面數字化、模型化，實現研發設計流程的高度集成、協同與融合，大幅縮短產品開發周期，降低開發風險和開發費用。目前 CAX 類軟件在國內制造業企業中已有一定程度應用基礎，但從發展趨勢及與智能制造系統的契合程度來看，第三代產品設計語言 MBD（基于模

22、型的設計）技術將成為數字化設計的主武器，MBD 的應用將打通數字化設計與數字化制造，使三維模型成為制造的唯一數據源，讓產品模型在整個生命周期得到充分利用。(二二)智能制造單元智能制造單元 智能制造單元是針對離散加工現場，將一組能力相近的加工設備和輔助設備進行模塊化、集成化、一體化的聚合，使其具備多品種少批量產品的生產輸出能力。對于離散制造領域的中小型企業來說，打造智能制造單元是開啟智能化道路行之有效的切入點，其最大的作用在于提升設備開動率，加快生產節奏，“簡單粗暴”的通過增加產出來提升企業收益?！爸窃靻卧笔且环N模塊化的小型數字化工廠實踐，整個單元由自動化模塊、信息化模塊和智能化模塊三部分組成

23、，以“最小的數字化工廠”實現企業在多品種小批量乃至單件自動化的生產智能化。(三三)生產全過程數字化生產全過程數字化 打通數據整合優化互聯互通降本增效。生產全過程數字化是將“人、機、料、法、環”五個層面的數據連接、融合并形成一個完整的閉環系統，通過對生產全過程數據的采集、傳輸、分析、決策，優化資源動態配置，提升產品質量管控。生產全過程數字化需要企業在人員配備、自動化設備、設備連接、環境感知等各方面具備良好的基礎，即前文中提到的智能“神經系統”包含的要素必須齊全。在此基礎上，生產全過程數字化的重點工作是打通各種數據流，包括從生產計劃到生產執行（ERP 與 MES）的數據流、MES 與控制設備和監中

24、國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）6 視設備之間的數據流、現場設備與控制設備之間的數據流。有條件的企業可以自主研發或委托開發生產數字化集成平臺，將不同生產環節的設備、軟件和人員無縫地集成為一個協同工作的系統，實現互聯、互通、互操作。(四四)智能物流倉儲系統智能物流倉儲系統 讓一切物理實體流動起來，節省空間、時間與人力資源。物流倉儲是制造業中極為重要的一環，如果說通信網絡是智能制造系統的神經纖維，那么物流倉儲則可視為智能制造系統的血管。智能物流倉儲系統的應用能夠使原材料、輔助物料、在制品、制成品等物理對象在各個生產工序間順暢流轉，并通過提升倉庫貨位利用效率、提高倉儲作業的靈活性與準

25、確性、合理控制庫存總量、降低物流倉儲人員需求數量等方式大幅壓縮物流倉儲成本。智能物流倉儲系統盡管不直接參與產品的生產，但作為整個智能制造系統中的重要子系統，其組成架構也與之類似，分為設備層、操作層、企業層，設備層包括倉儲設備、物流設備、識別設備；操作層由 WMS、WCS、TMS 等軟件構成；企業層則對接 ERP、CRM、SCM 等管理軟件的采購、計劃、庫存、發貨等模塊，融入總系統的閉環中。(五五)大規模定制平臺大規模定制平臺 打造向大規模定制轉型的入口，提升品牌價值與用戶粘性。銷售是所有企業的核心業務之一，智能制造系統中的銷售智能化除了應用 CRM 等軟件管理銷售業務外，更為重要的是在訂單獲取

26、層面發揮作用。在當前個性化需求日益旺盛的環境下，企業通過建立定制平臺，能夠將用戶提前引入到產品的設計、生產過程中，通過差異化的定制參數、柔性化的生產，使個性化需求得到快速實現，以此提升品牌價值，增加用戶粘性。與之相匹配的，企業應將定制平臺與智能制造系統中的研發設計、計劃排產、制造執行等模塊實現協同與集成，實現從線上用戶定制方案，到線下柔性化生產的全定制過程；在企業后臺建立個性化產品數據庫，應用大數據技術對用戶的個性化需求特征進行挖掘和分析，并反饋到研發設計部門，優化產品及工藝，基于用戶需求新趨勢開展研發活動。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）7(六六)產品遠程運維服務產品遠程運

27、維服務 以智能化服務拓展商業模式，推動價值鏈向后延伸。智能制造視角下的產品服務是借助云服務、數據挖掘和智能分析等技術，捕捉、分析產品信息，更加主動、精準、高效的給用戶提供服務，推動企業價值鏈向后延伸。遠程運維服務即是典型的制造企業智能化服務模式，企業利用物聯網、云計算、大數據等技術對生產并已投入使用的智能產品的設備狀態、作業操作、環境情況等維度的數據進行采集、篩選、分析、儲存和管理，基于上述數據的分析結果為用戶提供產品的日常運行維護、預測性維護、故障預警、診斷與修復、運行優化、遠程升級等服務。遠程運維服務可以有效降低設備故障率，提升設備使用率與使用壽命，既能減輕制造商的負擔，又能顯著提升產品價

28、值。遠程運維對于企業產品的智能化程度要求較高，產品必須配備開放的數據接口，具備數據采集、通信模塊；企業還需建立遠程運維服務前端平臺與后端數據中心，采集產品數據并基于大數據分析與計算，向用戶提供增值服務。(七七)數字孿生與智能制造的結合數字孿生與智能制造的結合 數字孿生，即物理空間在信息空間的完全映射，信息在兩個空間中交互和融合，由統一“軟件”平臺協調和安排資源、能源、時間的最優分配，并在反饋中不斷升級。由于人工智能技術的應用，機器算法將替代人的決策過程，形成對資源、能源、時間等生產要素的動態配置，并在數據反饋中不斷優化算法精度，提升決策水平，即智能制造系統相對傳統制造具備自感知、自學習、自決策

29、、自執行和自適應能力?；厮莨I革命發展歷程，在機械化生產時期，信息技術尚未出現，所有生產要素都集中在物理空間中發生；到了電氣化生產時期，機器大規模生產拓展了實體要素發生的物理空間，從小作坊變成了大工廠。伴隨信息技術發展以及在制造領域的深入應用，相對于物理空間中的實體要素外，信息和數據作為新生產要素，在企業活動中扮演越來越重要的角色。在當前高度信息化和集成化的工業生產模式，生產線發生意外故障時，很中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）8 容易致使全產線停機停產，例如高度精細化的汽車生產線，會造成每天數百萬級的損失。對于一些特殊工藝生產線，比如高溫高壓下的化工生產線，甚至面臨嚴重的安全

30、風險和衍生災害。因此工業生產過程中需要基于大量數據，在虛擬數字空間中進行例如設備診斷、化學類生產過程的模擬，以及對當前設備狀態和生產工藝下結果的仿真預測等，從而防止現場故障、生產異常產生出嚴重后果。工業設備數字孿生系統是以具體應用需求為目標，基于實體數字建模、物聯網、大數據、人工智能等多融合技術，通過構建物理空間與數字空間之間的閉環數據交換通道，實現數字空間和工業設備的虛實客觀映射，在數字空間對物理設備的實時狀態進行呈現，并對歷史狀態進行記錄?；谄錉顟B的映射和記錄，面向具體應用需求，對物理空間的活動進行分析決策支持或閉環控制，并支持設備實體與數字孿生系統的雙向迭代優化。其包括實現以上目標的物

31、理設備、傳感系統、計算系統、實體數字模型、數據模型、算法模型以及相應的應用軟件。(八八)工業互聯網工業互聯網賦能賦能智能制造智能制造 工業互聯網（Industrial Internet）作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，已成為推動智能制造發展的重要引擎。它將物聯網、大數據、人工智能等技術與傳統制造業深度融合，賦能制造業實現生產過程的智能化、網絡化、數字化和高度柔性化。首先，工業互聯網為智能制造提供了強大的數據支撐。通過傳感器、設備和系統的連接，工業互聯網實現了對生產過程的實時監測、數據采集和信息傳遞。這些數據不僅包括設備的運行狀態、工藝參數，還包括產品的生產軌跡、質量指標等信息。借助大

32、數據分析和挖掘技術，制造企業可以從海量數據中發現潛在的生產優化點，提高生產效率和產品質量。其次，工業互聯網實現了制造資源的高度集成和共享。在傳統制造模式下，企業往往存在資源孤島現象，生產設備、信息系統之間缺乏有效的協同和集成。而通過工業互聯網技術，不同設備、工序、企業之間可以實現信息共享和資源中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）9 整合，實現生產資源的最大化利用。這種資源共享模式既可以降低企業的生產成本，又可以提高資源利用效率，實現生產要素的優化配置。第三，工業互聯網賦能智能制造實現了生產過程的智能化和自動化。通過工業互聯網平臺的建設和數據分析，制造企業可以實現生產過程的智能調度

33、、自動控制和遠程監控。生產設備可以根據實時生產數據進行自適應調節，實現生產過程的優化和精益化管理。同時，基于人工智能和機器學習技術，工業互聯網還可以實現生產過程的預測性維護和故障預警，提高設備的穩定性和可靠性。最后，工業互聯網為智能制造提供了開放和靈活的生態環境。通過工業互聯網平臺的建設，制造企業可以與供應商、合作伙伴、客戶等各方建立起緊密的連接和協同關系。這種開放式的生態環境不僅可以促進創新和知識共享，還可以為企業提供更多的商業機會和增長空間。同時，工業互聯網平臺的靈活性和可擴展性也為企業未來的發展提供了更大的可能性和空間。(九九)AI 大模型引領智能制造大模型引領智能制造 近年來，智能制造

34、逐漸成為全球工業發展的重要趨勢之一，而人工智能（AI）大模型的出現和應用正是智能制造向前邁進的重要驅動力之一。首先，工業大模型的部署將成為智能制造的核心支撐。通過在工業生產和制造過程中應用 AI 大模型，可以實現更加智能化和靈活化的生產模式。這些大模型可以通過學習和分析大量數據，提高生產效率、優化生產流程，并且在預測性維護、質量控制等方面發揮重要作用。因此，加速工業大模型的部署將成為智能制造發展的重要推動力。其次，建立完善的標準體系是智能制造發展的基礎。隨著智能制造技術的不斷發展和應用，相關標準體系的建設變得尤為重要。這不僅包括技術標準，還包括安全標準、數據標準等方面。通過建立統一的標準體系，

35、可以提高智能制造產品的質量和安全性，促進產業發展和國際交流合作。此外，對龍頭企業的支持和引導也是智能制造發展的關鍵。龍頭企業在智能制造領域具有豐富的經驗和技術積累，可以在關鍵技術裝備的研發和應用方中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）10 面發揮重要作用。國家層面應設立智能制造發展基金，為企業的智能制造項目提供資金支持，推動智能制造技術的創新和應用。綜上所述，AI 大模型的應用將成為智能制造的重要驅動力，加速工業大模型的部署、完善標準體系建設以及支持龍頭企業的發展，將為智能制造的發展奠定堅實的基礎，助力中國智能制造走向更加智能化、高效化的未來。五、五、AI+智能制造總體智能制造總體

36、架架構構 AI+智能制造方案構建了面向制造、能源電力、采掘等各垂直行業，以基礎硬件設備、軟件系統平臺、解決方案三大層級為核心，生態協同為保障的技術架構。與主要依賴本地算力的傳統工業架構相比，AI+智能制造方案通過軟硬結合的方式，將成為未來智能化工廠的標準解決方案，提升產品質量檢查和缺陷識別、生產作業過程識別以及安全行為等視覺識別的精準性、高效性。圖圖 1-1 AI+智能制造總體架構圖智能制造總體架構圖 六、六、AI+智能制造關鍵技術智能制造關鍵技術“AI+”通過整合 5G、數字孿生、邊緣計算、區塊鏈等先進數字技術，憑借“全中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）11 面連接、信息共享

37、、上下聯動、資源整合”等優勢，深度激活行業“脈絡”，全面融入 45 個國民經濟大類，對重塑工業體系、大力推進新型工業化的關鍵支撐效應正逐漸顯現。(一一)5G 工業網絡技術工業網絡技術（1）5G 通信增強技術。5G TSN（時間敏感網絡）技術通過高精度時間同步，實現工廠內無線 TSN，保障工業互聯網業務端到端的低時延。5G 高頻和多天線技術支持工廠內的精準定位和高寬帶通信，大幅提高遠程操控領域的操作精度。5G 邊緣計算加速工業 IT 及 OT 網絡融合，通過邊緣數據處理、跟蹤及聚合能力的增強，提升工業互聯網業務的高可靠、低時延等性能指標，優化資源共享和用戶體驗。（2）網絡切片。5G 網絡切片技術

38、支持多業務場景、多服務和質量、多用戶及多行業的隔離和保護。網絡切片是提供特定網絡能力的、端到端的邏輯專用網絡。一個網絡切片實例是由網絡功能和所需的物理/虛擬資源的集合，具體可包括接入網、核心網、傳輸承載網及應用。圖圖 1-2 網絡切片管理架構圖網絡切片管理架構圖 每個虛擬網絡之間是邏輯獨立的，任何一個虛擬網絡發生故障都不會影響其他虛擬網絡。依據應用場景可將 5G 網絡分為 3 大類：移動寬帶、海量物聯網和任務關鍵性物聯網。由于 5G 網絡的 3 類應用場景的服務需求不同，且不同領域的不同設備大量接入網絡，這時網絡切片就可以將一個物理網絡分中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）12

39、成多個虛擬的邏輯網絡，每一個虛擬網絡對應不同的應用場景，從而滿足不同的需求。5G 網絡切片技術可以為不同的應用場景提供相互隔離、邏輯獨立的完整網絡，從而實現 5G 網絡共享，節約寶貴的頻譜資源，建設行業虛擬專用網絡。（3）邊緣計算。邊緣計算在靠近數據消費者的地方提供計算、存儲能力，以及邊緣應用所需的云服務和基礎設施環境。相比于集中的云計算服務，邊緣計算解決了時延過長、匯聚流量過大等問題，為實時性和帶寬密集型業務提供更好的支持。邊緣計算與接入方式無關，5G 標準設計原生支持邊緣計算，提供架構、移動性、會話管理等方面的靈活部署能力。應用功能隨網絡功能下沉，部署到靠近接入基站的位置。5G 網絡支持在

40、轉發路徑上靈活的插入分流點，引導對應的數據流進入邊緣節點。隨著用戶移動，可支持不同等級和方式的業務連續性保障。要求分流能力可向應用開放，提供轉發路徑優化和加速服務。(二二)數字孿生數字孿生 數字孿生技術的發展源于新一代信息技術與不同領域技術的融合，是在 CPS、建模仿真、大數據與人工智能技術的基礎上發展起來的一門新興技術。（1）物聯網技術。數字孿生是物理世界在數字世界的孿生，如何實現數字孿生與物理世界的虛實映射是數字李生實施的基礎。物聯網是以感知技術和網絡通信技術為主要手段，實現人、機、物的泛在連接，提供信息感知、信息傳輸、信息處理等服務的基礎設施。隨著物聯網的不斷健全和完善，數字李生所需的各

41、種數據的實時采集、處理得以保障。在空間尺度上，由于物聯網萬物互聯的屬性，面向的對象由整個產業垂直細分至較小粒度的物理實體。同時，在時間尺度上，由于物聯網實時性的提升，使得不同時間粒度的數據交互成為可能。以上使得數字李生正在變得更加多樣化和復雜化，使得數字世界和物理世界能夠在物聯網的支持下進行時間和空間上細粒度的虛實交互，以支撐不同尺度的應用。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）13（2）大數據技術。數據是數字孿生系統動態運行的最重要的驅動力量。隨著數據時代的到來，大數據分析應運而生。通過體現大數據海量、異構、高速、可變性、真實性、復雜性和價值性等特征，大數據分析面向解決具體問題提

42、出相應的算法和框架模型。對數字李生系統而言，大數據分析為深度探索物理空間事物提供可能，而通過數據可視化，為數字孿生系統揭示物理實體的隱性信息提供了有效工具。（3）多領域、多層次參數化機理模型建模技術。物理實體的機理模型是數字孿生系統的骨架。近年來，不同領域混合的多層次精準建模方法為數字孿生技術對物理世界真實描述提供了使能技術。首先，其綜合復雜物理實體涉及的針對諸如機械、電氣、液壓、控制及具體行業特征進行綜合建模的能力，為數字孿生系統對物理實體的有機綜合分析提供了高可用技術；其次，物理實體機理模型的多層次表述能力，可使得模型在不同空間粒度上對實體進行客觀真實表述；再次，參數化建模方法為數字孿生實

43、體機理模型對物理實體在時間維度上變化的映射，即模型的動態更新能力，提供了有效手段。（4）人工智能技術。數字孿生系統對工程應用的重要意義在于其智能分析和自主決策能力。人工智能技術的發展，可通過和傳統的建模仿真分析技術結合，有效賦能數字孿生系統，使得數字孿生系統可針對過去、現在的狀況進行綜合智能分析，并進行自主決策，對物理世界的變化進行準確判斷和決策，對物理世界的活動進行智能化支撐。（5）云邊緣協同計算技術。數字孿生系統是龐大復雜的系統，然而其對物理世界的感知和決策支持往往具有時效性和個性化的特點。云邊緣協同計算技術，可有效地發揮云端強大的存儲計算能力和邊緣端個性化實時感知和控制能力，為數字孿生系

44、統的高效運行提供支撐。綜上，物聯網、大數據、多領域多層次參數化實體建模技術、人工智能技術、云邊緣協同計算技術相互交互，相互融合，加速推動著數字孿生的落地應用。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）14(三三)區塊鏈技術區塊鏈技術 工業互聯網平臺在部署過程中工業數據需要上云，企業對自身隱私數據泄露存在擔憂而不愿參與其中，阻礙了工業互聯網平臺的推廣。因此需要一項技術解決工業互聯網中博弈多放的互信協作問題，以及各企業對自身數據的控制權問題。區塊鏈是由多種技術集成創新形成的分布式網絡數據管理技術，通過區塊鏈的加密算法、訪問控制、隱私保護、入侵檢測等技術，可以實現工業企業內部各個環節的數據共

45、享、網絡加密及訪問權限控制等功能，并且可以利用區塊鏈分布式的特點促進產業鏈的協同和產融協同。工業互聯網平臺下兩種技術在兼容與調和過程中并不是簡單的技術嵌入，而是需要在更多模式上進行升級。對于區塊鏈如何同工業互聯網平臺進行業務上的集成與融合、各項標準制定也是未來需要研究的重點。隨著“區塊鏈+工業互聯網”融合研究以及各項標準制度的發展與完善，再加上對區塊鏈核心技術的不斷研究和更多模式上的升級和探索，區塊鏈技術將在工業互聯網中網絡安全保障、資源高效分配、制造數據追溯、智能協同制造等方面發揮更大的推動作用。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）15 第二篇 AI 賦能制造業轉型升級 一、一

46、、人工智能在具體實踐中的問題人工智能在具體實踐中的問題 隨著人工智能在我國工業領域的逐步深入，在應用過程中還面臨著諸多需要改善的問題。首先，我國制造業領域人工智能技術的基礎架構仍不夠完善。以物流零售新概念為例，人工智能為主要核心的新物流和新零售等實際應用，然而我國目前傳統舊物流和舊零售的問題仍未能得到很好的解決。所提出人工智能的新概念沒有實施的實踐基礎。雖然國家重視制造業公司的改革與發展。但是諸多制造企業仍處于 1.0 與 2.0 的工業前期階段，無法快速進行工業 4.0 的改革。同時，我國的人工智能科研基地有待進一步完善。作為大型科研國家與歐美等高端科研國家之間仍然存在很大差距。例如，學術論

47、文的質量仍然存在重大問題。除此之外，中國需要在加強制造業方面進一步加強人工智能的創新意識。在我國的傳統企業中，制造業在業務發展中的成功很大程度上取決于業務領導者自身的經驗。至于現代人工智能技術的技術變革，并不是其核心競爭力。在制造企業的管理層，公司的科研團隊和公司的服務團隊必須緊密合作，使智能系統在公司中發揮最大的作用。但是，傳統的制造業公司需要實現自上而下對改革的理解與支持，以加強制造業的人工智能水平。人工智能在我國前景依舊光明。許多行業和領域都充分應用了人工智能技術。但是，人工智能技術在中國制造業中的應用仍然相對較少，需要進一步加強。我國制造行業對人工智能的應用占比非常小，還需要進一步加強

48、。這也是我國在實行人工智能賦能在制造業轉型升級過程中所遇到主要問題和阻力之一，只有我國的制造企業充分意識到人工智能技術的重要性，加強對于人工智能技術的重視，才能夠有效地促進我國制造業實現人工智能的轉型和升級。二、二、人工智能的優勢人工智能的優勢“人工智能+制造業”不同于自動化或“互聯網+制造”，自動化強調的是企業通過應用工業軟件,實現離線環境下的自動生產，“互聯網+”則是利用中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）16 互聯網工具對接供需關系。而人工智能與制造業融合需要在數字化及網絡化的基礎上，由機器基于生產數據及供需環境的實時反饋，實現自主調整，完全智能。一般來說，人工智能將為制造

49、業帶來以下升級方向：1）提升生產效率。隨著我國制造業接近世界先進水平，依靠技術引進和管理變革等方式提高生產效率的空間已經很小。近年來，人工智能在制造業應用深化，生產函數中加入新要素，為制造業的效率提升創造新空間。與自動化設備相比，智能裝備可以實現統一平臺、統一指揮，通過自主優化減少停機時間，并隨著數據積累，還可以自我學習輔助生產管理，從多個層面促進企業效率的提升。2）降低人力成本。我國正處于工業化中后期，也是進入發達國家行列的關鍵時期。但隨著老齡化日益嚴重，人口紅利逐漸消失，勞動力的優勢被東南亞國家超越。尋找新的優勢生產要素，是維持我國工業高質量發展的關鍵。人工智能作為新興的投入要素，既可以在

50、很多領域替代傳統勞動力，還能在高精度條件下維持動作一致性，避免產品質量受工人情緒和精力影響。研究表明，智能機器人密度與產品的質量成正比。3）高效質量控制。將人工智能與物聯網等技術相結合，可以實現制造業生產線全面、實時監控，不僅提高質檢效率，還能通過智能學習改善工藝流程。對于精密儀器等規模生產，但結構復雜、工藝要求高的行業，人工智能可以顯著提高其良品率。例如，江蘇匯博機器人公司針對衛浴行業推出機器視覺檢測系統，分辨水平遠超人類肉眼，不僅能檢測微小缺陷，還能分析故障原因，快速篩選出不合格品，并操控生產線進行分揀，提升產品的出廠合格率。4）優化供需管理。人工智能通過實時跟蹤海量數據，并進行自我學習，

51、從紛雜多變的市場信息中挖掘有價值的內容，建立精準匹配的供需關系，并給出最優建議，通過工業物聯網將指令發送到價值鏈各個環節，尤其適合快速消費品、零配件等市場需求波動大、供應鏈復雜的行業。例如，江蘇匯博機器人為某大客戶提供機器人和 MES 生產管理系統，對生產環節實施了全方位智能化升級。MES 生產管理系統可以實時響應客戶訂單，并基于客戶需求自動配置生產設備和功能參數，并在人工智能的協同下完成組裝和測試。最終，企業通中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）17 過需求與生產的無縫銜接，不僅提升了產品質量，也縮短了產品交付周期。三、三、人工智能推動制造業轉型升級人工智能推動制造業轉型升級

52、我國作為傳統制造大國，經過快速發展階段，在工藝技術等方面已取得長足的進步，目前正向制造強國轉變。但制造業在轉型升級過程中遇到瓶頸，主要表現為效率提升放緩、人工成本攀升、質量控制不嚴等問題，阻礙我國制造業進入集約型的高質量發展階段。在我國制造業面臨內外壓力的背景下，智能制造成為新一輪產業變革的核心主題，而人工智能則是智能制造的核心技術。人工智能與制造業深度融合后，將改變制造業的業態，重構國際分工，工業強國向上下游爭奪更多的價值空間，全球經濟格局即將重寫。未來由科技創新驅動發展，人工智能已成為大國競爭的重要籌碼。各國紛紛提出“人工智能+制造業”的戰略，如美國的工業互聯網與制造業回流，德國的工業 4

53、.0。黨的十九大報告指出“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，明確將人工智能與制造業融合作為國家戰略重點，中國正積極搶占人工智能領域制高點。人工智能廣義上是指對所有智能的模擬和應用，融合了計算機視覺、機器學習、大數據等多門學科。目前，人工智能已逐漸從技術研發階段向產業化過渡，圖像和語音識別等商業化較為成熟，應用領域也逐漸從服務業向制造業延伸，顯示出人工智能技術的通用性。長久以來，中國在技術層面一直在追趕世界先進水平，但在人工智能領域卻異軍突起，在部分領域達到全球領先。從技術研發看，在深度學習領域，我國在全球知名期刊上發表論文的數量已經超過美國

54、，專利申請數量僅次于美國。從投資角度看，我國在人工智能領域的投資爆發式增長，2017 年人工智能初創企業的融資額已超過美國。目前，在人工智能的核心技術領域，發達國家仍具有我國短期難以超越的優勢，但作為全球人口最多、制造業規模最大的國家，我國擁有最大的人工智中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）18 能應用市場和最豐富的數據基礎。人工智能將通過深度融合賦能制造業，助力實體經濟創新轉型。而我國在人工智能領域的領先布局及廣闊的應用場景，為融合打下堅實的基礎。四、四、人工智能人工智能賦能賦能制造業制造業仍需仍需多方面合作多方面合作 當前，我國將信息技術與制造技術進行有效整合，進而在整個制造

55、業中實現了更深刻變革的智能制造模式。在硬件或軟件方面，這種新型的中國智能制造模式具有良好的基礎，可以促進多個行業的發展，并且有效地提升各個行業的發展動能。在應用制造業轉型升級的過程中，首先要加強對制造業人工智能基礎設施的建設。只有加強企業人工智能基礎設施的建設，才能克服我國制造業企業在信息技術中面臨的技術瓶頸，促進制造業企業未來的可持續發展。其次，需要加強對制造企業相關算法方向的基礎研究。當前，隨著人工智能的快速發展，各個領域對新算法的改進已經成為企業應用中人工智能的日常實踐。例如，在企業設計集成電路板的過程中，可以通過強化算法學習，有效地加快集成電路板的設計和制造速度。在我國以人工智能為基礎

56、的制造業轉型與轉型中，人工智能的發展與應用不要實現彎道超車。制造企業需要提高整體工業質量。所有的科學系統，無論是硬件還是軟件，都需要在許多方面進行協調，形成有效的系統，從而建立有效的模式，創建適用于工業和工廠的定制集成解決方案。最后，在開發人工智能的過程中，需要在各個領域進行聯合開發。在制造企業的供應鏈中，首先需要驅動生產，然后供應鏈系統促進了復雜而智能的后端生產的實現。這些都需要整個供應鏈的協調發展和深度整合。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）19 第三篇 智能制造的全球發展形勢 一、一、全球智能制造發展現狀全球智能制造發展現狀 智能制造作為先進制造技術與信息技術深度融合的成

57、果，已經成為制造業的發展趨勢，中國制造 2025的頒布標志著智能制造成為我國制造業轉型升級的主攻方向。大力發展智能制造不僅符合我國制造業轉型升級的要求，而且是推動供給側結構性改革、適應并引領“新常態”的重要抓手。20 世紀 80 年代末，Wright 和 Bourne 合著的智能制造一書的出版標志著智能制造概念的提出。經過了數十年的發展，智能制造的內涵逐漸豐富化，目前一般認為智能制造的含義是，在新一代信息技術的基礎上，將產品制造流程和生命周期作為對象，實現系統層級上的實時優化管理，是成熟階段的制造業智能化。相比于數字化和網絡化階段，智能制造全面使用計算機自動控制，并實現工業互聯網、工業機器人、

58、大數據的全面綜合應用。智能制造可以大大縮短產品研發時間、提質增效、降低成本，體現了實體物理與虛擬網絡的深度融合特征。(一一)德國德國 德國作為全球制造業中最具競爭力的國家之一，德國的西門子、奔馳、博世、寶馬等品牌以其高品質享譽世界。為了保持德國制造在世界的影響力，推動德國制造業的智能化改造，在德國工程院及產業界共同推動下，德國在 2013年正式推出了德國工業 4.0 戰略。工業 4.0 的內涵是憑借智能技術，融合虛擬網絡與實體的信息物理系統，降低綜合制造成本，聯系資源、人員和信息，提供一種由制造端到用戶端的生產組織模式，從而推動制造業智能化的進程。德國智能制造以信息物理系統為中心，促進高端制造

59、等戰略性新興產業的發展，大幅減少產品生產成本，構建德國特色的智能制造網絡體系。德國工業 4.0 戰略的智能化戰略主要包括智能工廠、智能物流和智能生產三種類別?？偠灾?，德國制造業的智能化過程以工業 4.0 戰略為依托，順應第四次工業革命的歷史機遇，通過標準化規范戰略部署，重視創新驅動，實現制造業智能化轉型升級的戰略目標，使德國在全球化生產中保持科研先發優勢。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）20 工業 4.0 發布后，德國各大企業積極響應，產業鏈不斷完善，已經形成工業 4.0 生態系統。德國的工業 4.0 平臺還發布了工業 4.0 參考架構。2014 年 8 月，出臺 數字議程

60、（2014-2017），這是德國 高技術戰略 2020的十大項目之一，旨在將德國打造成數字強國。議程包括網絡普及、網絡安全及“數字經濟發展”等方面內容。2016 年，發布數字化戰略 2025，目的是將德國建成最現代化的工業化國家。該戰略指出，德國數字未來計劃由 12 項內容構成：工業 4.0 平臺、未來產業聯盟、數字化議程、重新利用網絡、數字化技術、可信賴的云、德國數據服務平臺、中小企業數字化、進入數字化等。2019 年 11 月，發布德國工業戰略 2030，主要內容包括改善工業基地的框架條件、加強新技術研發和調動私人資本、在全球范圍內維護德國工業的技術主權。德國認為當前最重要的突破性創新是數

61、字化，尤其是人工智能的應用。要強化對中小企業的支持，尤其是數字化進程。(二二)美國美國 美國是智能制造的重要發源地之一。早在 2005 年，美國國家標準與技術研究所提出“聰明加工系統研究計劃”，這一系統實質就是智能化，研究的內容包括系統動態優化、設備特征化、下一代數控系統、狀態監控和可靠性、在加工過程中直接測量刀具磨損和工件精度的方法。2006 年，美國國家科學基金委員會提出了智能制造概念，核心技術是計算、通信、控制。成立智能制造領導聯盟 SMLC，打造智能制造共享平臺，推動美國先進制造業的發展。2017 年，美國清潔能源智能制造創新研究院（CESMII）發布的智能制造 20172018 路線

62、圖指出，智能制造是一種制造方式，在 2030 年前后就可以實現，是一系列涉及業務、技術、基礎設施及勞動力的實踐活動，通過整合運營技術和信息技術的工程系統，實現制造的持續優化。該定義認為智能制造有四個維度，“業務”位于第一位，智能制造最終目標是持續優化。該路線圖的目標之一就是在工業中推動智能制造技術的應用。2018 年，發布先進制造業美國領導力戰略，提出三大目標，開發和轉中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）21 化新的制造技術、培育制造業勞動力、提升制造業供應鏈水平。具體的目標之一就是大力發展未來智能制造系統，如智能與數字制造、先進工業機器人、人工智能基礎設施、制造業的網絡安全。2

63、019 年，發布人工智能戰略：2019 年更新版，為人工智能的發展制定了一系列的目標，確定了八大戰略重點。(三三)日本日本 日本在智能制造領域積極部署。積極構建智能制造的頂層設計體系，實施機器人新戰略、互聯工業戰略等措施，鞏固日本智能制造在國際上的領先地位。日本提出以工業互聯網和物聯網為核心的協同制造發展策略。事實上，日本的智能生產起步很早，在上世紀 70、80 年代，日本就提出柔性制造 FMS()。1989 年，日本率先提出了智能制造系統 IMS()的概念，主要關注工廠內部系統智能化，并沒有加入互聯網因素。2015 年起，日本開始發力智能制造。2015 年 1 月發布“新機器人戰略”，其三大

64、核心目標分別是世界機器人創新基地、世界第一的機器人應用國家及邁向世界領先的機器人新時代。2015 年 10 月，日本設立 IoT 推進組織，推動全國的物聯網、大數據、人工智能等技術開發和商業創新。之后，由 METI（日本經濟貿易產業?。┖?JSME-MSD（日本機械工程師協會）發起產業價值鏈計劃，基于寬松的標準，支持不同企業間制造協作。2016 年，日本提出 IVR，開始推動信息技術在工業領域的應用，并發布相應的體系架構。2017 年 3 月，日本明確提出“互聯工業”的概念，安倍發表互聯工業：日本產業新未來的愿景的演講，其中三個主要核心是：人與設備和系統的相互交互的新型數字社會，通過合作與協調

65、解決工業新挑戰，積極推動培養適應數字技術的高級人才?；ヂ摴I已經成為日本國家層面的愿景。在 制造業白皮書（2018）中，日本經產省調整了工業價值鏈計劃是日本戰略的提法，明確了“互聯工業”是日本制造的未來。為推動“互聯工業”，日本提出支持實時數據的共享與使用政策；加強基礎設施建設，提高數據有效利用率，如培養人才、網絡安全等；加強國際、國內的各種協作。2019 年，日本決定開放限定中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）22 地域內的無線通信服務，通過推進地域版 5G，鼓勵智能工廠的建設。(四四)歐盟歐盟 歐盟委員會于 2020 年 3 月發布了面向 2030 年的歐盟新工業戰略，與歐盟

66、數據戰略 人工智能白皮書共同構成歐盟“數字化轉型計劃”的重要組成部分。歐盟新工業戰略 旨在推動歐盟工業在氣候中立和數字化的雙重轉型中保持領先，意圖搶占數字化工業主導地位、提升全球數字競爭力、釋放數字經濟潛力，以應對全球經濟前景的不確定性。戰略提出，綠色、循環、數字化是工業轉型的關鍵驅動因素，并提出了一系列具體行動計劃，特別是在新冠肺炎疫情爆發的背景下，強調借助數字基礎設施、數字技術等手段提高歐盟工業競爭力和戰略自主性至關重要，值得深入思考。通過觀察，各國在推動本國制定的戰略的同時，也在積極開展合作。比如美國和德國在積極對接后，提出工業 4.0 平臺和 IVC 進行合作，因為他們認為彼此的架構是

67、相互呼應的，可以融合發展，在一系列產品解決方案、參考架構對接和標準化工作方面進行全方位的合作。此外，德國在對各國智能制造戰略進行系統性研究后，明確了自己的國際化戰略。即不管是對美國還是對中國，一方面強調通過貿易和設備供應的方式，與不同國家進行合作；另一方面又非常強調在技術和標準上以“我”為主，強化合作。二、二、全球智能制造業格局全球智能制造業格局 當今世界的很多工業強國都在將人工智能看成是下一個發展風口。日本、德國、美國自不必說，巴西、印度等新興經濟體同樣把人工智能看做是一個新興領域不斷加持。它作為全球下一輪科技革命與產業革命的關鍵領域，對整個世界的發展具有重大意義。根據全球智能制造發展指數報

68、告評價結果顯示，美國、日本和德國名列第一梯隊，是智能制造發展的“引領型”國家;英國、韓國、中國、瑞士、瑞典、法國、芬蘭、加拿大和以色列名列第二梯隊，是智能制造發展的“先進型”國家。目前全球智能制造發展梯隊相對固定，形成了智能制造“引領型”與“先中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）23 進型”國家穩定發展，“潛力型”與“基礎型”國家努力追趕的局面。新一代信息技術與制造業深度融合，正在引發影響深遠的產業變革，形成新的生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點。各國都在加大科技創新力度，推動三維（3D）打印、移動互聯網、云計算、大數據、生物工程、新能源、新材料等領域取得新突破?；谛畔⑽?/p>

69、理系統的智能裝備、智能工廠等智能制造正在引領制造方式變革；網絡眾包、協同設計、大規模個性化定制、精準供應鏈管理、全生命周期管理、電子商務等正在重塑產業價值鏈體系；可穿戴智能產品、智能家電、智能汽車等智能終端產品不斷拓展制造業新領域。我國制造業轉型升級、創新發展迎來重大機遇。當前，智能制造已經成為全球價值鏈重構和國際分工格局調整背景下各國的重要選擇。各發達國家紛紛加大制造業回流力度，提升制造業在國民經濟中的戰略地位。德國的“工業 4.0”，美國“工業互聯網”戰略、日本機器人新戰略、法國“新工業法國”方案，均在積極部署自動化、智能化。除了國家以外，企業也在進行積極的探索。例如相當一部分的傳統制造業

70、基于傳統制造能力的優勢，著重提升數字化的能力，推動智能制造。西門子著手智能制造的推進，依托自己在裝備和自動化技術上的優勢，通過合作、并購不斷補齊數據、軟件等信息技術的短版，打造了一個全面化智能制造解決方案體系。這是非常傳統經典的提升路徑。還有一些老牌裝備企業，利用互聯網技術重構生產體系，推動智能制造。以 GE 為例，通過構建工業互聯網平臺 Predix，將傳統層級制造體系轉化為以平臺為核心的網絡制造體系，通過開放平臺，引入產業合作力量，塑造產業競爭新優勢。這是非典型的工業企業的轉型發展路徑。還有一些互聯網企業通過引發產品變革乃至顛覆原有產業形態，來推動智能制造。以谷歌為例，其不斷將其互聯網技術

71、和思維傳遞至工業領域，促進工業企業推出智能化產品，并使得原來以產品銷售為核心的產業形態轉化為以智能服務為核心的新形態。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）24 第四篇 智能制造在中國的概況 一、一、中國智能制造發展現狀和形勢中國智能制造發展現狀和形勢 智能制造裝備產業在我國的發展歷史較短，隨著上世紀 80 年代中期，發達國家開始大量生產自動化生產設備，我國也開始逐步加大對工業機器人的研究支持。1985 年，我國將工業機器人列入科技攻關發展計劃，成為智能制造裝備產業在我國發展的重要里程碑。經過 30 多年的發展，我國智能制造裝備行業已初步形成了以新型傳感器、智能控制系統、工業機器人

72、、自動化成套生產線為代表的產業體系。近年來，中國的經濟發展已由高速增長階段逐步轉入高質量發展階段，政府更加關注于優化經濟結構、轉換增長動力。在新型工業化加速發展的大背景下，我國高度重視智能制造裝備產業的發展。對制造業企業而言，構建智能制造系統的核心價值主要體現在降低生產成本、提升生產效率和重塑管理方式。在此背景與國家政策的雙雙驅動下，我國智能制造行業規?？焖僭鲩L。隨著我國經濟發展進入新常態，經濟增速換擋、結構調整陣痛、增長動能轉換等相互交織，長期以來主要依靠資源要素投入、規模擴張的粗放型發展模式難以為繼。加快發展智能制造，對于推進我國制造業供給側結構性改革，培育經濟增長新動能，構建新型制造體系

73、，促進制造業向中高端邁進、實現制造強國具有重要意義。隨著新一代信息技術和制造業的深度融合，我國智能制造發展取得明顯成效，以高檔數控機床、工業機器人、智能儀器儀表為代表的關鍵技術裝備取得積極進展；智能制造裝備和先進工藝在重點行業不斷普及，離散型行業制造裝備的數字化、網絡化、智能化步伐加快，流程型行業過程控制和制造執行系統全面普及，關鍵工藝流程數控化率大大提高；在典型行業不斷探索、逐步形成了一些可復制推廣的智能制造新模式，為深入推進智能制造初步奠定了一定的基礎。經過幾十年的快速發展，我國制造業規模躍居世界第一位，建立起門類齊全、獨立完整的制造體系，但與先進國家相比，大而不強的問題突出。目前我國制造

74、業尚處于機械化、電氣化、自動化、數字化并存，不同地區、中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）25 不同行業、不同企業發展不平衡的階段。發展智能制造面臨關鍵共性技術和核心裝備受制于人，智能制造標準/軟件/網絡/信息安全基礎薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系統整體解決方案供給能力不足，缺乏國際性的行業巨頭企業和跨界融合的智能制造人才等突出問題。從我國制造業發展整體水平來看，地區間、行業間以及企業之間智能制造發展不平衡，一些企業已開始智能化探索，但更多企業尚處于電氣化、自動化甚至機械化階段，半機械化和手工生產在一些欠發達地區仍然存在。根據兩化融合服務聯盟、國家工業信息安全發展研究中心發布

75、的中國兩化融合發展數據地圖（2018）的數據顯示，截至 2018 年，我國兩化融合水平達到 53.0，智能制造就緒率為 7%，制造業全面實現數字化、網絡化、智能化還有很長的路要走。我國欠發達地區智能制造水平在國內相比也往往較低。相對工業發達國家，推動我國制造業智能轉型，環境更為復雜，形勢更為嚴峻，任務更加艱巨。我們必須遵循客觀規律，立足國情、著眼長遠，加強統籌謀劃，積極應對挑戰，抓住全球制造業分工調整和我國智能制造快速發展的戰略機遇期，引導企業在智能制造方面走出一條具有中國特色的發展道路。我國經濟正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，制造業是實體經濟的主體，是關系到我國經濟高

76、質量發展的重要戰略領域。黨和國家領導人對工業智能制造高度重視，并對制造業與互聯網等新型產業的融合做出多次指示。2018 年 4 月 20 日，習近平總書記在全國網絡安全和信息化工作會議上強調，“信息化為中華民族帶來了千載難逢的機遇?！痹谑糯髨蟾嬷?，習總書記也強調了“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”的重要意義。網絡強國是技術強、基礎強、內容強、人才強、話語強為核心的國家信息化發展戰略。黨的十八屆五中全會通過的“十三五”規劃建議，明確提出實施網絡強國戰略以及與之密切相關的“互聯網+”行動計劃。國務院在 2016 年 12 月 19 日印發“十

77、三五”國家戰略性新興產業發展規劃中，發展新一代信息產業成為五大領域之首，其中大力推進第五代移動通信（5G）聯合研發、試驗和預商用試點成為構建網絡強國的重要基礎。2018 年 4 月，在全國網絡中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）26 安全和信息化工作會議上，習總書記深入闡述了網絡強國戰略思想，系統明確了一系列方向性、全局性、根本性、戰略性問題，對當前和今后一個時期網信工作做出重要戰略部署。制造強國戰略是中國立足新工業革命趨勢下，深化工業化進程、實現工業化夢想的必然要求。2015 年 5 月 19 日，國務院正式發布 中國制造 2025，意味著我國全面部署實施制造強國戰略。2017

78、 年 10 月，關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見發布，指出要形成實體經濟與網絡相互促進、同步提升的良好格局，推動實體經濟轉型升級，打造制造強國、網絡強國。系列文件的出臺為我國工業智能制造提出了要求和方向，未來產業鏈在互聯網化過程中有效把控和使用數字化資源的能力，關系到一國核心競爭實力，同時也是我國經濟轉型升級的助推器。(一一)中國智能制造發展取得積極成效中國智能制造發展取得積極成效 我國于 2015 年出臺中國制造 2025十年戰略規劃，目前規劃實施已經近半，我國智能制造進入高速成長期，發展取得明顯成效，主要體現在以下方面：一是我國工業企業數字化能力素質提升，為未來制造系

79、統進一步向智能化發展奠定基礎。二是中國已成為工業機器人第一消費大國，需求增長強勁。在“十三五”規劃等文件中提到當前各國都將制造業放到非常重要的戰略位置，智能制造已成為制造業競爭的主戰場。我國高度重視智能制造發展，隨著制造業智能化的升級改造，我國智能制造產業呈現較快的增長。2017 年，中國智能制造產業產值規模將近 15000 億元，預計到 2020 年產值規模將超 27000 億元。從 2021 年我國智能制造業的發展情況看“十三五”已實現目標：十三五末智能制造產值將超 27000 億元，期間同步實施數字化制造普及、智能化制造示范，構建新型制造體系?！笆濉币詠?，通過試點示范應用、系統解決方

80、案供應 商培育、標準體系建設等多措并舉，我國制造業數字化網絡化 智能化水平顯著提升，形成了央地緊密配合、多方協同推進的 工作格局，發展態勢良好。供給能力不斷提升，中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）27 智能制造裝備 國內市場滿足率超過 50%，主營業務收入超 10 億元的系統解 決方案供應商達 43 家。支撐體系逐步完善，構建了國際先行 的標準體系，發布國家標準 285 項，主導制定國際標準 28 項；培育具有一定影響力的工業互聯網平臺 70 余個。推廣應用成 效明顯，試點示范項目生產效率平均提高 45%、產品研制周 期平均縮短 35%、產品不良品率平均降低 35%，涌現出離散

81、 型智能制造、流程型智能制造、網絡協同制造、大規模個性化定制、遠程運維服務等智能制造業。從各個方面的統計數據看，中國智能制造業穩步提升：1.制造業數字化網絡化智能化水平持續提升制造業數字化網絡化智能化水平持續提升 據工信部材料，截至 2019 年 9 月，企業數字化研發設計工具普及率和關鍵工序數控化率分別達到 69.3%和 49.5%。2.“互聯網“互聯網+制造業”新模式不斷涌現制造業”新模式不斷涌現 截至 2019 年 9 月，開展網絡化協同、服務型制造、個性化定制的企業比例分別達 35.3%、25.3%、8.1%。大規模個性化定制在服裝、家具等行業加快推廣，協同研發制造在汽車、航空、航天等

82、高端制造領域日益興起。3.工業互聯網發展已邁出實質步伐工業互聯網發展已邁出實質步伐 工業互聯網已經廣泛應用于石油、石化、鋼鐵、家電、服裝、機械、能源等行業，國內具有一定行業和區域影響力的工業互聯網平臺總數超過了 50 家，重點平臺平均連接的設備數量達到了 59 萬臺。根據世界銀行的統計，按現價美元測算，2010 年我國制造業增加值首次超過美國，占全球比重為 17.6%，位列世界第一。聯合國統計司的數據顯示，截至 2016 年，我國制造業增加值規模達 3 萬億美元，占世界的比重為 24.5%。到 2018年，這一比重增長到 28%以上，工業增加值規模首次超過 30 萬億元。這些變化，深刻改變了全

83、球制造業乃至全球經濟發展的格局。統計顯示，2020 年，中國智能制造產值有望超過 3 萬億元人民幣，年均復合增長率約 20%。前瞻產業研究院分析，到 2024 年，我國智能制造業產值規模將超過 4.5 萬億元。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）28(二二)中國智能制造發展面臨的機遇和挑戰中國智能制造發展面臨的機遇和挑戰 作為國家間經濟競爭的主戰場，制造業在中國經濟轉型升級以及國際分工重新劃分中占據著至關重要的地位，決定了這次“史詩級”戰役的成敗。在高新技術密集爆發的大背景下，智能制造無疑是制造業發展的重要驅動力，是推動制造業高質量發展的主攻方向。大力推進智能制造發展，是創造新動

84、能、打造新優勢，不斷增強核心競爭力，推動我國產業邁向中高端的關鍵舉措。智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。作為制造強國建設的主攻方向，智能制造發展水平關乎我國未來制造業的全球地位，對于加快發展現代產業體系，鞏固壯大實體經濟根基，構建新發展格局，建設數字中國具有重要作用。在政府層面，國家和地方一起發力，積極制定政策驅動智能制造，為我國智能制造發展把握好大方向。國家層面，2015 年，國務院發布實施制造強國戰略第一個十年行動綱領中國制

85、造 2025，提出實現制造強國的戰略任務和重點之一是要推進信息化和工業化的深度融合，要把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向。2016 年，工信部、財政部發布 智能制造發展規劃（2016-2020 年），提出智能制造發展“兩步走”戰略。2017 年 11 月，國務院發布 關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網指導意見，提出要加快建設和發展工業互聯網，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，發展先進制造業，支持傳統產業優化升級。2019 年政府工作報告中，習近平總書記提出，要推動傳統產業改造提升。同時，中央經濟工作會議于 2018 年首次提出“新基建”這一概念，至今已有 7 次中央級

86、會議或文件明確表示加強“新基建”?！靶禄ā碧岢龅?5G、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網七個方向的建設內容，適應中國當前社會經濟發展階段和轉型需求，在補短板的同時將成為社會經濟發展的新引擎。特高壓、城際高速軌道交通、新能源汽車等應用行業的競爭力建設依賴于智能制造相關技術的快中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）29 速發展，而 5G、大數據中心、人工智能、工業互聯網等基礎性技術的進步，又將持續推動我國智能制造技術升級的腳步。新基建目標的提出，為我國智能制造升級進一步明確了方向，提升了內在推動力，夯實了技術基礎。作為數字經濟的發

87、展基石、轉型升級的重要支撐，新一代信息技術引領的新型基礎設施建設已成為我國謀求高質量發展的關鍵要素。2021 年 4 月 14 日，工業和信息化部發布了 “十四五”智能制發展規劃（征求意見稿）（以下簡稱規劃），明確提出了我國“十四五”智能制造發展路徑、具體目標、重點任務，對新時期我國推進數字化轉型和智能化升級、促進制造業高質量發展，具有重要意義?！笆奈濉敝悄苤圃彀l展規劃是為貫徹落實中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要 “十四五”制造業高質量發展規劃，加快推動智能制造發展，編制的規劃。規劃為我國“十四五”智能制造發展指明了方向，各部門、各地方、各企業要根

88、據自身特點與發展需求，找到符合自己的發展路徑和發展模式。呼應中央政策，圍繞推動制造業高質量發展，強化工業基礎和技術創新能力，促進先進制 造業和現代服務業融合發展，加快建設制造強國。地方層面，各省市利好政策不斷出臺，催生了大批智能制造產業鏈企業。廣東、福建、安徽、江蘇、北京、天津等省市結合自身發展情況，紛紛提出了地方智能制造發展規劃，推動智能制造發展，并在智能制造鏈條上建設了大量的產業園區，孕育了一大批智能制造產業鏈企業，成為中國智能制造產業的重要承載地和孵化器。根據世界智能制造中心發展趨勢報告（2019）統計，我國共有 437 家智能制造類產業園區，覆蓋全國 27 個省市。與此同時，中國制造

89、2025、工信部智能制造發展規劃（2016-2020 年）等一批規劃綱要也提出把全面推行綠色制造作為實現制造強國戰略目標的重要內容，積極追求綠色、智能、可持續的發展，實現與智能制造相互補充，相互促進。然而，我國工業化和經濟現代化起步較晚，制造業總體水平不一，創新研發實力相對薄弱，智能制造發展面臨諸多挑戰。首先，工業基礎設施和核心技術創新能力不足，對外依存度高。與歐美等中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）30 發達國家相比，我國在傳感器、高端芯片、基礎軟硬件等方面瓶頸突出，關鍵核心技術受制于人，嚴重制約了 我國智能制造的發展。以傳感器舉例，作為工廠智能化轉型的基礎條件，傳感器在汽車

90、、電子 等離散行業的數據采集上擁有大規模應用。然而，全球電子傳感器市場被博世 BOSCH、MEAS、羅克韋爾 ROCKWELL 等國外企業壟斷，國內傳感器大多依賴進口，自產傳感器幾乎全是低端產品，難以躋身高端市場競爭。其次，信息化、智能化水平整體滯后。由于我國制造業體量龐大，一些先進的制造業企業正積極探索從機械化、自動化向智能化、信息化發展，但是很多企業仍然未完成數字化升級，與人工智能等前沿技術的融合還處于初級階段，我國制造業距離真正的智能制造還有很長距離。再次，產業結構待改善，低端制造業市場同質化競爭嚴重。我國低端產業產能過剩，先進裝備、核心部件、高性能材料等中高端產業的保障能力不能得到有效

91、滿足，導致我國裝備制造業低端 市場同質化競爭嚴重，中高端市場發展缺乏技術和基礎設施支持。最后，專業人才數量欠缺。智能制造產業相對于傳統制造業對于高素質人才的需求更為明顯，而且更需要懂得多方面知識與技能的復合型人才，對于高端專業人才的需求更是極為迫切，但是我國在高端、復合型人才數量上嚴重欠缺，難以滿足智能制造領域的擴張需求。面對上述問題，我國要推動智能制造快速發展，需要從基礎軟硬件、核心技術、網絡、生態等各方面入手，扎扎實實做強根基。二、二、中國智能制造中國智能制造政策措施政策措施 加快發展智能制造，是培育我國經濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，對于推動我國制造業

92、供給側結構性改革，打造我國制造業競爭新優勢，實現制造強國具有重要戰略意義。中國政府將智能制造作為制造業高質量發展的主攻方向，圍繞生態體系建設，深入實施智能制造工程，推動制造業智能化轉型。一是堅持示范引領，深化行業應用及推廣。二是堅持創新驅動，打造智能制造創新生態體系。三是堅中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）31 持融合發展，培育帶動新興產業發展。四是堅持開放合作，深度融入全球供給體系。從頂層設計來看，有智能制造裝備產業“十二五”發展規劃 智能制造發展規劃（2016-2020）等規劃。在具體政策上，智能制造發展規劃（2016-2020）、工業互聯網發展行動計劃 國務院關于深化“互

93、聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見 關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見國家智能制造標準體系建設指南(2018 年版)中小企業數字化賦能專項行動方案（工信廳企業2020 10 號）等指引也陸續發布。(一一)加強統籌協調加強統籌協調 發揮國家制造強國建設領導小組作用，有效統籌中央、地方和其他社會資源，協調解決智能制造發展中遇到的問題，形成資源共享、協同推進的工作格局。發揮國家制造強國建設戰略咨詢委員會作用，為把握技術發展方向提供咨詢建議。加強規劃與其他專項、工程有機銜接。(二二)完善創新體系完善創新體系 在智能制造領域研究建立若干制造業創新中心，建立市場化的創新方向選擇機制和鼓勵

94、創新的風險分擔、利益共享機制，解決技術研究與產業化應用的鴻溝。圍繞重點領域智能制造發展需求，建設重大科學研究和實驗設施。支持智能制造公共服務平臺建設，增強為行業服務能力。鼓勵企業加大研發投入力度，加強智能制造關鍵技術與裝備創新。(三三)強化人才支撐強化人才支撐 定期編制智能制造人才需求預測報告和緊缺人才需求目 錄，出臺智能制造從業人員能力要求等行業標準。支持建設智 能制造高技能人才實訓基地。加強在職人員、轉崗人員的數字 化技能培訓，促進從業人員技術和知識結構升級，推進產教融合型企業建設。深入推進新工科建設，建設一批智能制造現代產業學院，加強相關學科專業和課程體系建設，加快高端人才培養。弘揚企業

95、家精中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）32 神和工匠精神，鼓勵開展智能制造創新創業、技術技能大賽。(四四)提升公共服務提升公共服務 鼓勵行業組織、地方政府、產業園區、科研院所、龍頭企 業等建設智能制造公共服務平臺，支持標準試驗驗證平臺提升 檢驗檢測、咨詢診斷、培訓推廣等服務能力。制定智能制造公 共服務平臺規范，構建優勢互補、協同發展的服務網絡。建立 長效評價機制，鼓勵第三方機構開展智能制造能力成熟度評 估，研究發布行業和區域智能制造發展指數。(五五)深化開放合作深化開放合作 加強與相關國家、地區及國際組織的交流，開展智能制造 技術攻關、標準研制、示范應用、檢測認證、人才培養等合

96、作。鼓勵跨國公司、國外科研機構等在華建設智能制造研發中心、示范工廠、人才培訓中心等。依托共建“一帶一路”倡議、金 磚國家、區域全面經濟伙伴關系協定（RCEP）等國際合作機 制，鼓勵智能制造裝備、軟件、標準和解決方案“走出去”。(六六)加大財稅金融支持加大財稅金融支持 加強國家科技重大專項、重點研發計劃、產業基礎再造工程、增強制造業核心競爭力專項等對智能制造領域的支持。優化首臺（套）重大技術裝備保險補償和激勵政策，促進智能制 造裝備推廣應用。鼓勵國家制造業轉型升級基金、先進制造產 業投資基金、國家中小企業發展基金及各類社會資本加大對智 能制造領域投資力度。引導金融機構為企業智能化改造提供中 長期

97、貸款支持，開發符合智能制造特點的供應鏈金融、融資租 賃等金融產品。充分利用現有資金渠道對智能制造予以支持。按照深化科技計劃（專項、基金等）管理改革的要求，統籌支持智能制造關鍵共性技術的研發。完善和落中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）33 實支持創新的政府采購政策。推進首臺（套）重大技術裝備保險補償試點工作。落實稅收優惠政策，企業購置并實際使用的重大技術裝備符合規定條件的，可按規定享受企業所得稅優惠政策。企業為生產國家支持發展的重大技術裝備或產品，確有必要進口的零部件、原材料等，可按重大技術裝備進口稅收政策有關規定，享受進口稅收優惠。(七七)創新金融扶持方式創新金融扶持方式 發揮

98、國家財政投入的引導作用，吸引企業、社會資本，建立智能制造多元化投融資體系。鼓勵建立按市場化方式運作的各類智能制造發展基金，鼓勵社會風險投資、股權投資投向智能制造領域。搭建政銀企合作平臺，研究建立產融對接新模式，引導和推動金融機構創新產品和服務方式。依托重點工程項目，推動首臺（套）重大技術裝備推廣應用，完善承保理賠機制。支持裝備制造企業擴大直接融資，發展應收賬款融資，降低企業財務成本。(八八)發揮行業組織作用發揮行業組織作用 發揮行業協會熟悉行業、貼近企業優勢，推廣先進管理模式，加強行業自律，防止無序和惡性競爭。各相關行業協會要指導企業深化改革、苦練內功，抓好技術創新、人才培養，及時反映企業訴求

99、，反饋政策落實情況，積極宣傳和幫助企業用足用好各項政策。鼓勵行業協會、產業聯盟提升服務行業發展的能力，引導企業推進智能制造發展。(九九)深化國際合作交流深化國際合作交流 在智能制造標準制定、知識產權等方面廣泛開展國際交流與合作，不斷拓展合作領域。支持國內外企業及行業組織間開展智能制造技術交流與合作，做到引資、引技、引智相結合。鼓勵跨國公司、國外機構等在華設立智能制造研發機構、人才培訓中心，建設智能制造示范工廠。鼓勵國內企業參與國際并購、中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）34 參股國外先進的研發制造企業。三、三、中國智能制造戰略布局中國智能制造戰略布局 加快推動新一代信息技術與制

100、造技術融合發展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向；著力發展智能裝備和智能產品，推進生產過程智能化，培育新型生產方式，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平。(一一)研究制定智能制造發展戰略研究制定智能制造發展戰略 編制智能制造發展規劃，明確發展目標、重點任務和重大布局。加快制定智能制造技術標準，建立完善智能制造和兩化融合管理標準體系。強化應用牽引，建立智能制造產業聯盟，協同推動智能裝備和產品研發、系統集成創新與產業化。促進工業互聯網、云計算、大數據在企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程和全產業鏈的綜合集成應用。加強智能制造工業控制系統網絡安全保障能力建設，健全綜合保障

101、體系。(二二)加快發展智能制造裝備和產品加快發展智能制造裝備和產品 組織研發具有深度感知、智慧決策、自動執行功能的高檔數控機床、工業機器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產線，突破新型傳感器、智能測量儀表、工業控制系統、伺服電機及驅動器和減速器等智能核心裝置，推進工程化和產業化。加快機械、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業生產設備的智能化改造，提高精準制造、敏捷制造能力。統籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品研發和產業化。(三三)推進制造過程智能化推進制造過程智能化 在重點領域試點建設智能工廠/數字化車間，加快人機智能

102、交互、工業機器人、智能物流管理、增材制造等技術和裝備在生產過程中的應用，促進制造工藝的仿真優化、數字化控制、狀態信息實時監測和自適應控制。加快產品全生中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）35 命周期管理、客戶關系管理、供應鏈管理系統的推廣應用，促進集團管控、設計與制造、產供銷一體、業務和財務銜接等關鍵環節集成，實現智能管控。加快民用爆炸物品、危險化學品、食品、印染、稀土、農藥等重點行業智能檢測監管體系建設，提高智能化水平。(四四)深化互聯網在制造領域的應用深化互聯網在制造領域的應用 制定互聯網與制造業融合發展的路線圖，明確發展方向、目標和路徑。發展基于互聯網的個性化定制、眾包設計

103、、云制造等新型制造模式，推動形成基于消費需求動態感知的研發、制造和產業組織方式。建立優勢互補、合作共贏的開放型產業生態體系。加快開展物聯網技術研發和應用示范，培育智能監測、遠程診斷管理、全產業鏈追溯等工業互聯網新應用。實施工業云及工業大數據創新應用試點，建設一批高質量的工業云服務和工業大數據平臺，推動軟件與服務、設計與制造資源、關鍵技術與標準的開放共享。(五五)加強互聯網基礎設施建設加強互聯網基礎設施建設 加強工業互聯網基礎設施建設規劃與布局，建設低時延、高可靠、廣覆蓋的工業互聯網。加快制造業集聚區光纖網、移動通信網和無線局域網的部署和建設，實現信息網絡寬帶升級，提高企業寬帶接入能力。針對信息

104、物理系統網絡研發及應用需求，組織開發智能控制系統、工業應用軟件、故障診斷軟件和相關工具、傳感和通信系統協議，實現人、設備與產品的實時聯通、精確識別、有效交互與智能控制。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）36 第五篇 智能制造在中國態勢分析 一、一、中國智能制造的優勢分析中國智能制造的優勢分析 黨的二十大報告（以下簡稱報告）提出“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”，并把“經濟高質量發展取得新突破，科技自立自強能力顯著提升”置于今后五年主要目標任務的首要位置。在實現高質量發展過程中，作為新一輪科技革命核心技術范式的智能制造，是經濟高質量發展的破題之舉，是提升科技自立

105、自強能力的主陣地，是通過“數實融合”建設制造強國的主攻方向。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高瞻遠矚，高度重視科技創新和產業升級，我國 2015 年制定了中國制造 2025，連續出臺了“十三五”“十四五”時期的智能制造發展規劃以及其他相關中長期戰略規劃。十年來，我國工業領域深入貫徹新發展理念，全面探索、加快推進智能制造進程，無論是頂層設計還是企業實踐，都取得了舉世矚目的顯著成效。黨的二十大再次強調“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國。實施產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程，支持專、精、特、新企業

106、發展，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展”。這無疑賦予了智能制造在高質量發展過程中的新使命和新作用。(一一)政策引領：頂層設計彰顯制度優勢政策引領：頂層設計彰顯制度優勢 習近平總書記指出習近平總書記指出，“用中長期規劃指導經濟社會發展，是我們黨治國理政的一種重要方式”。智能制造的發展需要國家自上而下的政策支持。黨的十八大以來，我國高度重視推動智能制造發展能制造發展，不斷出臺發展與智能制造相關的戰略規劃和政策條例（詳見圖 2），引導和支持攻關智能制造技術攻關智能制造技術、培育建設智能制造產業，體現了卓越的制度設計智慧，彰顯了統一組織領導的巨大政治優勢導的巨大政治優勢，使我國智能制造事業發展更具

107、有長遠性、持續性、系統性，體現了中國特色社會主義市場經濟下制造業發展的特點色社會主義市場經濟下制造業發展的特點。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）37 圖圖 5-1 2012-2021 年中國推動智能制造發展年中國推動智能制造發展的相關政策梳理的相關政策梳理 1.我國智能制造取得的重要成就離不開一系列前瞻性的宏觀發展規劃。我國智能制造取得的重要成就離不開一系列前瞻性的宏觀發展規劃。黨的十八大以來，黨中央高瞻遠矚黨中央高瞻遠矚，不斷加強對智能制造中長期規劃的制定、落實和全面領導。從黨的十八大首次提出次提出“實施創新驅動發展戰略”，到中國制造 2025 智能制造發展規劃（20162

108、020）“十四五”智能制造發展規劃等戰略部署的相繼出臺，我國智能制造事業始終在戰略設計上先行一步戰略設計上先行一步，為智能制造的中長期發展定目標、把方向。2.相較于西方多黨競爭帶來的相較于西方多黨競爭帶來的“人走政相較于西方多黨競爭帶來的相較于西方多黨競爭帶來的“人走政息”，黨息”，黨中央領導下的智能制造事業發展更具有連續性續性。中央領導下的智能制造事業發展更具有連續性續性。黨的十八大以來，我國根據智能制造的實際技術需求和開展情況，在智能制造發展的不同階段實施具體制度安排同階段實施具體制度安排，如 2017 年針對智能制造的關鍵核心技術需求年針對智能制造的關鍵核心技術需求，發布新一代人工智能發

109、展規劃智能發展規劃加快技術攻關，2018 年在全球工業互聯網建設起步階段年在全球工業互聯網建設起步階段，國務院出臺工業互聯網發展行動計劃互聯網發展行動計劃（20182020）搶先進行戰略布局，等等，通過建體系、聚資源、定標準等手段有針對性地連續推進發展智能制造的步伐準等手段有針對性地連續推進發展智能制造的步伐。3.政策引領展現了強大的統籌動員和組織執行能力政策引領展現了強大的政策引領展現了強大的統籌動員和組織執行能力政策引領展現了強大的統籌動員和組織執行能力，推動了智能制造的系統性發展。統籌動員和組織執行能力，推動了智能制造的系統性發展。黨的十八大以來十八大以來，面對不同階段的智能制造發展任務

110、，頂層設計始終發揮著總攬全局、協調地方、組織動員、合力攻堅的核心領導作用，統籌整合資金、人力資本等中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）38 各項資源要素，避免了不同區域區域、細分領域內的同質化競爭，形成地方與中央上下聯動、“全國一盤棋”的發展格局。(二二)試點先行：發揮示范項目龍頭作用試點先行：發揮示范項目龍頭作用 充分發揮試點企業與示范項目的典型示范和輻射作用充分發揮試點企業與示范項目的典型示范和輻射作用，是加快制造強國建設，探索制造業轉型升級新路徑轉型升級新路徑、新模式的重要舉措和先進經驗。2015 年，為深入實施“中國制造 2025”，工信部確定并公布了首批 94 個智能制

111、造專項項目和 46 個智能制造試點示范項目。自此之后，工信部于 20152018 年連續 4 年遴選“智能制造試點示范項目”總計 305 項，20172020 年連續 4 年遴選“制造業與互聯網融合發展試點示范項目”總計 467 項，20182021 年連續 4 年遴選“工業互聯網試點示范項目工業互聯網試點示范項目”總計 355 項，項目牽頭單位多為行業龍頭，產業鏈長、帶動性強，分布遍及全國。除此之外，2017 年國務院部署創建年國務院部署創建“中國制造 2025”國家級示范區，聚焦重點領域和各地優勢產業完善簡政放權、財稅金融、土地供應、人才培養等政策措施。2019 年，在全國遴選出海爾 CO

112、SMOPlat、東方國信 Cloudiip 等首批“跨行業跨領域工業互聯網平臺”，并于 2020 年、2022 年陸續新增 5 項和 14 項，加快標桿示范引領作用，依托工業互聯網等基礎設施的建設，形成了以龍頭企業帶動，以重大項目引領，中小微企業積極跟隨，通過頭部企業帶動上下游產業鏈發展的格局。隨著試點示范工作的持續開展，各地區結合當地產業實際發展情況，從營造智能制造良好政策環境、創新智能制造業態模式、提高產品服務供給質量、拓展產業合作和消費新空間等方面，加大政策引領和財政扶持力度，以點帶面，逐步形成了一些可復制推廣的智能制造新模式，為進一步推動智能制造發展奠定了堅實的基礎。(三三)全面覆蓋：

113、推動各類主體跨域協同全面覆蓋：推動各類主體跨域協同 黨的十八大以來黨的十八大以來，國家本著統籌兼顧、分類指導的發展原則，堅持制造業發展“全國一盤棋”和“因企施策”相結合，有效促進了不同中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）39 類型、不同發展階段的企業主體協同一致、優勢互補、共同進步。1.國有企業、民營企業協同發展。國有企業、民營企業協同發展。一方面，在企業智能化轉型的進程中，國有企業充分發揮海量生產數據和豐富應用場景的優勢，系統布局新型基礎設施，聚焦國家重大戰略需求和產業發展瓶頸業發展瓶頸，發揮了國有企業在新一輪科技革命和產業變革浪潮中的引領作用；另一方面，國家始終支持家始終支持

114、、保護、扶持民營經濟發展。2017 年，國務院辦公廳關于進一步激發民間有效投資活力促進經濟持續健康發展的指導意見 中指出，“鼓勵民營企業進入軌道交通裝備、“互聯網+”、大數據和工業機器人等產業鏈長、帶動效應顯著的行業領域，在創建“中國制造 2025”國家級示范區時積極吸引民營企業參與”，并在基礎設施、融資服務等方面提供制度支持，引導民營企業聚焦主業和核心技術，涌現出以格力、美的、比亞迪、吉利為代表的一批民企智能制造排頭兵，有力加快了整體的數字化、智能化轉型步伐。2.大中小企業融通創新大中小企業融通創新。大中小企業融通創新大中小企業融通創新。一方面，發揮龍頭企業的牽引作用。針對具備較好數字化基礎

115、的大型企業，在進行示范項目專項支持的同時，鼓勵其立足行業優勢和上下游配套資源，搭建跨行業跨領域和特定行業區域工業互聯網平臺，推動產業鏈供應鏈深度互聯和協同響應，為上下游中小企業的數字化轉型起到帶頭支撐作用。另一方面，印發了中小企業數字化賦能專項行動方案動方案關于開展財政支持中小企業數字化轉型試點工作的通知等引導性政策文件。鼓勵中小企業上平臺，借助平臺工業 APP 和解決方案和解決方案，發揮龍頭企業帶動鏈上帶動作用；加快培育“專精特新”企業和制造業單項冠軍企業，為大企業、大項目和產業鏈提供配套支持。從而形成一批智能制造引領新成一批智能制造引領新工業模式，探索出智能制造各方聯動、潛力釋放的長效機制

116、和有效路徑。二、二、中國中國智能制造工程目標智能制造工程目標(一一)堅持創新驅動，實現科技自立自強堅持創新驅動，實現科技自立自強 黨的十八大以來，我國智能制造以工業強基示范項目為抓手，解決了一批核心基礎零部件、關鍵基礎材料和先進基礎工藝的“卡脖子”問題。但我們應中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）40 當清醒地認識到，與部分發達國家相比，我國智能制造領域的科技創新能力還不強，芯片、傳感器、工業機器人等核心技術裝備與軟件系統仍然依賴進口，“技術短板”制約了我國智能制造的發展。報告提出，要“完善科技創新體系”“堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位”“加快實施創新驅動發展戰略”“加

117、快實現高水平科技自立自強”，這也是我國智能制造發展一以貫之的關鍵任務。第一，完善科技創新體系，把科技自立自強作為智能制造發展的戰略支撐。健全新型舉國體制，圍繞重大工程和重點領域急需的關鍵技術，面向國家重大科技需求進行“有組織科研”，集聚力量進行關鍵核心技術攻關，突破一批“卡脖子”的基礎零部件和技術工藝。第二，加快基礎研究的產業轉化。針對典型場景和細分行業的實際需求，鼓勵裝備制造商、高校、科研院所、用戶企業、軟件企業供需互動、協同創新，推進工藝、裝備、軟件、網絡的系統集成和深度融合，推動工業知識軟件化和架構開源化，研制面向細分行業的嵌入式工業軟件、集成開發環境和工業軟件平臺。第三，強化企業科技創

118、新主體地位。正如報告指出，“發揮科技型骨干企業引領支撐作用，營造有利于科技型中小微企業成長的良好環境，推動創新鏈產業鏈資金鏈人才鏈深度融合”。(二二)強化數實融合，深化智能技術應用強化數實融合，深化智能技術應用 當下，數字經濟的消費互聯網階段紅利逐漸消退，數字技術開始從消費端向生產端全面滲透，將成為實體經濟高質量發展的關鍵支撐。報告指出，要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。智能制造是數字技術與實體經濟深度融合的核心技術范式，通過數據要素與組織各層級業務活動及流程進行差異化動態匹配，將驅動生產方式的智能化轉型，鞏固實體經濟根基。目前，制造業整

119、體上仍處于從機械自動化向數字智能化過渡的階段，強化數實融合，普及智能制造應用是未來一段時間的重要任務。第一，推動數字化、智能化技術與制造裝備、生產流程深度融合。通過智能車間、智能工廠建設，開發面向特定場景的智能成套生產線以及新技術與工藝結合的模塊化生產單元，推動數字孿生、人工智能等新技術創新落地應用。第二，深化智能化技術推廣應用。當前，制造業的低端程控中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）41 軟件和企業管理軟件得到了很好普及，但復雜產品設計和智能化生產的高端軟件缺失，尤其是在中小企業中仍未得到廣泛普及，需要進一步推進各行業各主體的數字化轉型。引導龍頭企業發揮帶動作用，依托工業互聯

120、網、集成式工業軟件帶動產業鏈上下游企業同步實施智能制造，并且充分考慮不同層次企業的投入成本和轉型效果的關系，針對典型應用場景，根據企業行業屬性、規模體量、技術優勢、地區差異、資源稟賦、產權屬性等特征，推廣一批符合企業需求的數字化設備和服務。第三，進一步完善基礎設施建設。梅特卡夫曾指出，政府技術政策的任務不是預測哪種創新將會勝出，而是應當通過構建基礎設施來支持企業，創造條件使創新涌現更為容易。一方面，繼續推進工業互聯網、物聯網、5G 等新型網絡基礎設施規?；渴?，鼓勵各行各業圍繞資源配置、供應鏈協同、產品全生命周期管理等構建各具特色的工業互聯網平臺；另一方面，發展智能制造、構建工業互聯網需要強大

121、的算力支撐數據超大容量和算法的復雜性，因此需要加快工業數據中心、智能計算中心等算力基礎設施建設，以支撐新技術應用。(三三)探索特色路徑，促進區域協調發展探索特色路徑，促進區域協調發展 報告指出，要“促進區域協調發展”“構建優勢互補、高質量發展的區域經濟布局和國土空間體系”。當前，我國智能制造區域發展仍不平衡，智能制造試點示范項目分布主要集中在長江三角洲、珠江三角洲、環渤海地區，而吉林、甘肅、青海、西藏等東北、西部地區項目則相對較少，急需深入實施區域協調發展戰略，促進東北、中西部等地區的智能制造加快崛起。第一，因地制宜探索各具特色的區域智能制造發展路徑，制定差異化數字化轉型方案，鼓勵地方創新完善

122、政策體系，引導各類資源聚集，如利用當地能源優勢，因地制宜依托水電、風電主攻綠色智能生產；面向“一帶一路”，加快裝備制造企業國際化進程，等等。第二，在國家智能制造的頂層設計下，引導各?。▍^、市）跨區域協同發展，推動跨地區開展智能制造關鍵技術創新、供需對接、人才培養等合作，鼓勵地方、行業組織、龍頭企業等聯合推廣先進技術、裝備、標準和解決方案。第三，加大對欠發達地區的信息基礎設施建設和數字化普及力度，中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）42 并適當予以財政金融支持，強化指導監督和跟蹤檢測，解決數字壁壘造成的空間發展失衡問題。（四）實施人才強國，彌補數字人才缺口 習近平總書記在黨的二十大

123、中做出了“科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力”的重要論斷，指出要“深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略”。面對我國智能制造的迅猛發展和巨大潛力，我國目前智能制造人才缺口巨大。國家人力資源和社會保障部發布的數據表明，2020 年我國智能制造領域的人才缺口為 300 萬人，到 2025 年人才缺口將達到450 萬人。為此，在智能制造的新征程中，需要加強智能制造專業人才隊伍建設，調整優化專業人才隊伍結構，完善專業人才保障和激勵機制，提升專業人才隊伍能力。第一，以智能制造發展需求為導向、實務培養為原則，建立健全智能制造人才培養體系。繼續貫徹落實 中國制造 2025 提出的

124、“完善從研發、轉化、生產到管理的人才培養體系”的要求，響應報告中“加強基礎學科、新興學科、交叉學科建設，加快建設中國特色、世界一流的大學和優勢學科”的指引，加快培養智能制造急需的專業技術人才、經營管理人才、技能人才，尤其注重新工科背景下交叉學科復合型人才培養。第二，推進產教融合建設。推動智能制造的人才鏈、教育鏈同產業鏈、創新鏈有機銜接，引導智能制造企業與高等院校、職業教育互通培養模式，加強應屆畢業生、在職人員、轉崗人員數字化技能培訓，打破產業人才需求與院校教育之間的壁壘，探索中國特色學徒制。第三，加大智能制造人才的吸引力度，實施“政策引才”。鼓勵智能制造企業多形式、多渠道引進優秀專業人才，有針

125、對性地實行人才梯隊配套、科研條件配套和管理機制配套等特殊政策。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）43 第六篇 中國智能制造產業分析 一、一、中國智能制造產業鏈分析中國智能制造產業鏈分析 智能制造是基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，是先進制造過程、系統與模式的總稱。其中智能制造過程是指通過自動化裝備及通信技術實現生產自動化，并能夠通過各類數據采集技術，以及應用通信互聯手段，將數據連接至智能控制系統，并將數據應用于企業統一管理控制平臺，從而提供最優化的生產方案、協同制造和設計、個性化定制，最終實現智能化生產。智能制造發展需經歷自動化、信息化、互聯化、

126、智能化四個階段。我國智能制造進入到深化應用、全面推廣階段，智能制造水平明顯提升。智能制造產業呈現“東強西弱”態勢，未來越來越多的制造企業意識到智能制造是提升核心競爭力的關鍵，智能制造人才缺口大。智能制造發展需經歷不同的階段，每一階段都對應著智能制造體系中某一核心環節的不斷成熟，分為四個階段。分別為自動化（淘汰、改造低自動化水平的設備，制造高自動化水平的智能裝備）、信息化（產品、服務由物理到信息網絡，智能化元件參與提高產品信息處理能力）、互聯化（建設工廠物聯網、服務網、數據網、工廠間互聯網，裝備實現集成）、智能化（通過傳感器和機器視覺等技術實現智能監控、決策）。我國目前仍處于“工業 2.0”（電

127、氣化）的后期階段,“工業 3.0”（信息化）還待普及，“工業 4.0”正在嘗試盡可能做一些示范，制造的自動化和信息化正在逐步布局。(一一)智能工智能工廠廠 智能工廠是利用各種現代化的技術，實現工廠的辦公、管理及生產自動化，達到加強及規范企業管理、減少工作失誤、堵塞各種漏洞、提高工作效率、進行安全生產、提供決策參考、加強外界聯系、拓寬國際市場的目的。智能工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）44 機交互。近年來，我國重視智能制造產業發展，支持舉措正密集出臺，強化資金、技術、支撐平臺等舉措，推進新一代信息技術和制造業融合發展，加快工業互聯網發

128、展，培育智能制造特色產業集群，進一步驅動產業變革，推動制造業轉型升級。在主要國家大力推動下，全球智慧工廠行業市場規模穩步擴大。據 Market sand Markets 發布的報告顯示，2021 年全球智能工廠市場規模預計達到 801 億美元，到 2026 年這一數據有望增至 1349 億美元，期間年復合增長率達到 11%。報告認為，推動市場增長的關鍵因素包括新冠疫情危機中保持制造設施正常運轉的財政政策，資源優化以及生產運營成本降低，從而使市場增長工業機器人的需求，工業環境中對物聯網和人工智能等技術的需求不斷增長，以及對能源效率的日益重視。智慧工廠是現代工業、制造業的大勢所趨，是實現企業轉型升

129、級的一條優化路徑。2020 年中國智能工廠市場規模 8560 億元。根據當前各行業建設智慧工廠的熱情及擴張速度，預計未來幾年中國智慧工廠行業仍將保持 10%以上的年均增速，到 2025 年，中國智慧工廠行業市場規模有望超 1.4 萬億。66%的標桿智能工廠建設投資總體規模超億元，45%的智能工廠建設項目資金總體投入在 1 億-5 億區間。億元以下的項目多以智能化改造、信息化升級、工業大數據應用等單點應用為主。2020 年中國百家“中國標桿智能工廠分布在中國的 21 個省區市，多集中在中東部和沿海地區。江蘇、山東、浙江、廣東這四大工業強省，是全國標桿智能工廠分布最為集中的地區，數量占比過半。江蘇

130、、山東、浙江、廣東標桿智能工廠數量超 10 家，江蘇標桿智能工廠數量最多達 17 家。西部地區標桿智能工廠數量數量較少。(二二)機器視覺行業機器視覺行業 2010-2020 年，全球機器視覺行業專利申請人數量及專利申請量均呈現增長態勢。整體來看，全球機器視覺技術處于成長期。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）45 目前，全球機器視覺第一大技術來源國為中國，中國機器視覺專利申請量占全球機器視覺專利總申請量的 57.71%;其次是日本，日本機器視覺專利申請量占全球機器視覺專利總申請量的 18.14%。美國和韓國排名第三和第四，機器視覺專利申請量占比分別為 13.87%和 3.87%。

131、在專利類型方面，目前全球有 11987 項機器視覺專利為發明專利，占全球機器視覺專利申請數量最多，為 77.12%。實用新型機器視覺專利和外觀設計型機器視覺專利數量分別為 3354 項和 204 項，分別占全球機器視覺專利申請數量的 21.58%和 1.31%。從技術構成來看，目前“G06T7 圖像分析2017.01”的專利申請數量最多，為 2792 項，占總申請量的 22.94%。其次是“G06K9 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形，例如，指紋的方法或裝置(用于圖表閱讀或者將諸如力或現狀態的機械參量的圖形轉換為電信號的方法或裝置入 G06K11/00;語音識別入 G10L15/0

132、0)1，72006.01”，專利申請量為 2349 項，占總申請量的 19.30%。全球機器視覺前十大熱門技術詞包括位置信息、圖像采集、視覺檢測、圖像識別、測量的方法、檢測系統、雙目視覺、機器人、控制系統、自動化。進一步細分來看，機器視覺技術熱門詞包括機器視覺、圖像數據、圖像處理、定位方法、識別方法、檢測方法、檢測裝置、監測設備、單目視覺、雙目立體視覺、控制器、處理器等。中國方面，廣東為中國當前申請機器視覺專利數量最多的省份，累計當前機器視覺專利申請數量高達 2429 項。江蘇當前申請機器視覺專利數量 超過 2000 項。中國當前申請省(市、自治區)機器視覺專利數量排名前十的省份還有北京、浙江

133、、上海、湖北、山東、四川和安徽。目前國內機器視覺行業的上市公司主要有天準科技、美亞光電、精測電子、賽騰股份、矩子科技、先導智能、康鴻智能、勁拓股份等。(三三)數控機床數控機床 目前我國數控機床已有較高產量水平。數控機床是一種裝有程序控制系統中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）46 的自動化機床，該控制系統能夠處理具有控制編碼或其他符號指令規定的程序，通過信息載體輸入到數控裝置，經運算處理由數控裝置發出控制信號，控制機床動作，從而自動進行零件加工。從數控機床產業鏈上下游來看，上游主要包括各類鈑焊件、鑄件、精密件、功能部件、數控系統、電氣元件的供應。產業鏈中游主要是各類數控機床的制造

134、，從數控機床種類來看，具體包括金屬切削機床、特種加工機床、成型機床以及其他類型機床的生產制造。在下游應用市場，數控機床廣泛的應用于國防軍工、石油化工、汽車產業、機械行業以及其他工業制造等眾多領域。在上游領域，數控機床行業上游行業主要是制造數控機床所需零部件、功能部件、電器元件以及數控系統等的供應。機床主體零部件供應商包括盛特機械、北重機械、久升機械等;功能部件供應商包括恒鋒工具、漢江工具、科拓智能、元景機床等;數控系統供應商包括華中數控、廣州數控、埃斯頓、雷賽智能、華興數控等。在中游數控機床制造領域，目前，國內數控機床制造代表企業有北一機床、重慶機床、沈陽機床、秦川機床、環宇數控、國盛智能等。

135、在下游應用市場，數控機床作為制造業的工作母機和工具機，用途十分廣泛，涵蓋國民經濟的多個重要領域，下游應用領域較為分散，包括國防軍工、石油化工、汽車產業等工業制造領域。數控機床主要用于金屬切削和金屬成形，從結構上來看，2015 年 1-10 月年中國數控金屬切削機床、數控金屬成形機床（數控鍛壓設備）產量分別為 19.7 萬臺、2.0 萬臺，同比下降 7.1%、4.6%，但仍保持較高產量水平。根據中國產業信息網統計，我國 2017 年數控金屬切削機床、數控金屬成形機床（數控鍛壓設備）產量分別達到 25.3 萬臺、2.76 萬臺，未來年均復合增長率約分別為 3.47%、6.33%。高端數控仍處于起步

136、階段。我國目前處于數控機床的智能化技術起步階段，現階段大部分的數控機床還不具備智能化功能，自主生產的數控機床主要以中低端產品為主，高端數控機床（數控系統）主要依靠進口，2016 年我國數控機床進口額約 26 億美元。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）47 國內機床行業市場集中度并不高，主要的市場參與者包括沈陽、大連、濟南、秦川等機床廠，進口數控機床主要來自西門子、發那科、三菱等外企；數控系統方面，國產數控系統廠家主要為華中數控、廣州數控、大連光洋、沈陽高精和航天數控等。目前這 5 家數控企業均對數控系統軟硬件平臺等一批高端數控系統關鍵技術有所突破，高端數控機床被列入“中國制造

137、2025”目標，到 2020 年，國內市場占有率超過 70%。目前該行業的示范效用已取得了一定成果，由云南 CY 集團承擔的工信部 高檔數控車床制造數字化車間的研制與示范應用 于 2016 年 8 月通過驗收，該項目的關鍵設備數控化率 100%。二、二、中國智能制造行業發展特點分析中國智能制造行業發展特點分析(一一)制造流程智能化制造流程智能化 智能制造行業在生產的各個方面全方位地推動制造業智慧化轉型，包括連接消費者和制造商、連接產品和設備等的智能連接服務，RFID 等智能產品、提供質量監測和機臺數據監測等的智能傳感、提供設備自診斷和自配置服務、以人為中心，包含虛擬現實、增強現實等的數字化輔助

138、系統、流程工件等精準定位的 LBS 位置服務，包含生產 KPI 實時監控、實時報警等的實時生產監控服務等“十九大”報告指出，要加快發展先進制造業，加快建設制造強國。推動流程制造業智能化發展是順應制造強國戰略的必然選擇，也是適應新時代流程制造業發展數字化、網絡化、智能化趨勢，推進我國供給側結構性改革、支撐經濟高質量發展的重要途徑。2025 年，全國重點流程制造企業普及數字化、網絡化制造并開展深度應用，部分領域試點示范流程制造智能化工廠應用，在取得顯著成效的基礎上進一步擴大應用范圍，使我國進入世界流程制造業智能制造的先進行列。在鋼鐵工業方面，建立覆蓋不同流程結構的鋼鐵企業示范智能化工廠，應用水平達

139、到世界中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）48 先進，示范企業實現流程數字化設計、生產智能化管控、企業精益化運營、系統開放性架構。在石化工業方面，推廣應用數字化、網絡化智能工廠，啟動數字化、網絡化、智能化智能工廠試點示范，進入世界智能制造先進行列。2035 年，數字化、網絡化、智能化智能工廠完成試點示范并開始推廣應用，使得我國流程制造業實現轉型升級，部分企業進入世界領先行列，為 2050 年我國建成世界一流的制造強國奠定堅實基礎。在鋼鐵工業方面，面向鋼鐵企業推廣應用智能化技術和新模式，全行業智能化水平獲得根本性提升，整體達到世界先進水平，部分企業達到世界領先水平。在石化工業方面，

140、推廣普及數字化、網絡化、智能化石化工廠，促進我國石化工業實現整體轉型升級，智能制造整體達到世界先進水平，部分企業進入世界領先行列。(二二)3D 打印和工業軟件市場規模增大打印和工業軟件市場規模增大 數據顯示，2020 年全球 3D 打印、材料與服務全球市場規模達到了 127.6 億美元，預計將在 2025 年暴增至 491.0 億美元;而全國工業軟件市場規模增長勢頭強勁，從 2014 年的 695 億元上升至 2020 年的 1974 億元。3D 打印可以在智能制造的定制化生產、供應鏈管理、產品設計、提高上市速度等方面發揮作用，目前已經在智能醫療、智能新零售、智能設計等領域應用;工業互聯網主要

141、是由工業平臺為企業提供定制化的服務，幫助企業上云，是實現智能制造的發展模式和現實的路徑。隨著 3D 打印和工業互聯網的規模進一步擴大，中國制造業智能化也將蓬勃發展。(三三)中國智能硬件市場規模持續增長中國智能硬件市場規模持續增長 中國智能硬件行業利用傳感器等硬件技術對工業設備進行智能改造，賦予設備大數據等附加價值，市場規模逐步上漲，從 2018 年的 5132.7 億元上漲至 2019 年的 6430.4 億元。2020 年，新冠疫情的爆發，使得市場對智能硬件終端設備的需求達到近幾年高點，市場規模以同比 67.1%的增長率擴張至 10747.0 億元。智能硬件行業細分為智能移動通信、智能機器人

142、、智能家居設備、智能可中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）49 穿戴設備、智能車聯網設備、智能大屏設備、智能醫療設備、智能家庭健康設備、智能安防設備等。2020 年，中國智能硬件行業以智能家居設備為主，占比 30.6%;其次為智能穿戴設備，占比 20.0%。隨著國家大力推進“中國智造”，一系列政策利好，前瞻認為，未來增長空間較大的細分領域為智能可穿戴設備、智能家居設備等。2014-2020 年，我國智能可穿戴設備市場規模逐年遞增，2020 年達 559 億元，同比增長 2%。前瞻認為，智能可穿戴設備屬于彈性需求，2020 年疫情導致大部分需求被暫時抑制，2021 年將是新一輪需求

143、爆發點。2015-2020 年，我國智能家居市場規模逐年遞增，2019 年，達到 1530 億元，增速為 18.4%，預計 2020 年，智能家居市場規模達 1820 億元。另外，IDC 數據顯示，2020 年中國智能家居設備出貨量為 2 億臺，同比下降 1.9%，預計 2021 年將迎來反彈。從企業來看，目前智能家居以美的、海爾等老牌企業為主，以其國民度以及豐富的產品線取勝，但前瞻認為隨著更多的專注單品的企業進入市場，以及國家擴大內需，國際國內雙循環政策的引導，智能家居細分領域新興勢力企業的增長空間較大。(四四)工業機器人應用成全球趨勢工業機器人應用成全球趨勢 工業機器人是廣泛用于工業領域的

144、多關節機械手或多自由度的機器裝置，具有一定的自動性，可依靠自身的動力能源和控制能力實現各種工業加工制造功能。工業機器人被廣泛應用于電子、物流、化工等各個工業領域之中。2019 年 9 月中共中央、國務院頒發交通強國建設綱要，要完善交運行業基礎設施布局以支撐國家現代化建設；到 2035 年實現“全球 123 快貨物流圈”，并加強新型載運工具的研發；發展智慧交通，推動大數據、AI、區塊鏈等新技術與交通行業深度融合。我國是工業機器人應用第一大國，近年來，我國工業機器人行業迅猛發展，產量持續增長。數據顯示，2020 年 10 月全國工業機器人產量為 21467 臺，同比增長 38.5%。2020 年全

145、國工業機器人產量為 237068 臺，同比增長 19.1%。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）50 銷售額方面，經初步統計，2019 年我國工業機器人市場規模達到 57.3 億美元，中商產業研究院預測，2021 年我國工業機器人銷售額將達 66.3 億美元。24 小時高效工作、智能化、數字化的工業機器人的應用逐漸成為制造業產業的主流趨勢。(五五)智能制造打造智能制造工廠智能制造打造智能制造工廠 隨著中國各個產業的數字化，傳統人口密集型的制造業工廠也在逐漸往數字化、智能化的“智能工廠”的方向發展。智能工廠具有機器間互相通信并通過機器管理應用程序被管理、由信息物理融合生產系統(CP

146、PS)進行統籌、接入基于云計算的安全互聯網工業平臺的特點。隨著中國人口結構逐漸呈現老齡化的格局，數字化、高效的智能工廠的競爭力越來越強。首先智能工廠可以使得生產過程透明化，在幫助企業實時掌控、監管生產流程情況的同時，也為企業在應用虛擬現實生產上提供了信息和數據基礎;其次智能工廠可以幫助企業降低人力成本;生產數據的可視化在大數據的輔助下也給企業決策提供了數據分析方面的便利;智能工廠也可以 7*24 小時全天候工作，不但提高效率，也增加了工作時長，同時也保證了生產過程無紙化。三、三、AI+智能制造典型智能制造典型應用場景應用場景 在人工智能發展上，未來數字化的高峰一定是大模型推動下的智能化，人工智

147、能的指數級躍變將會給城市發展帶來巨大機遇。大模型的應用具有廣泛的前景和潛力，有望在醫療、制造業等領域取得重大創新發展，幫助企業生成更加豐富、動態和交互式的內容，從而實現更好的用戶體驗。隨著技術的不斷進步，大模型將為數字化轉型和創新發展做出重要貢獻。(一一)大模型在醫療領域的應用大模型在醫療領域的應用 通過文本生成技術，ChatGPT 可以用于生成個性化的醫療報告、制定個性中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）51 化的治療方案、提供個性化的醫療建議等。OpenAI 大模型與 Kepro 公司合作，助力醫療記錄審查，提高醫療記錄審查準確性，未來預計將縮短多達 30%的臨床審查時間，實

148、現在線醫療咨詢。其次，通過對話機器人技術，ChatGPT 可用于實現在線醫療咨詢、遠程醫療診斷、自動醫療指導等。ChatGPT 還可利用患者的健康狀況包括生活習慣、運動情況、飲食習慣等實現自動醫療指導。這些指導可以為患者提供個性化的健康指導與提醒，提高患者用藥治療的依從性，從而保障患者的健康狀況。同時，通過自我理解和自我修正技術，ChatGPT 可用于實現醫療數據挖掘、疾病預測、診斷推理等。就行業落地情況來看，目前，GPT-4 已實現醫療領域商用合作。微軟旗下 Nuance Communications 公司發布與 GPT-4 集成的支持語音的醫療病歷生成應用程序 DAX。GPT-4 對于事實

149、的闡述精度對比 GPT-3.5 高出 40%，在醫學知識自測考試表現更優秀，且支持多模態輸入，預計會對醫療信息化、互聯網醫療、公衛、醫保信息化細分領域產生變革性的推動。百度文心一言前期將互聯網醫療、醫療信息化、創新藥械、醫保等信息接入，進行內測和工具開發，預計隨著百度千帆的企業服務大模型發布，將會進一步推動醫療 AI 的發展。(二二)大模型賦能制造業升級大模型賦能制造業升級 伴隨以 ChatGPT 為首的生成式 AI 同工業領域深度融合，工業或將成為大模型重點應用垂直領域。生成式 AI 從研發設計、生產制造等角度為工業全環節賦能。在工業研發設計環節，生成式 AI 可以與 CAD（計算機輔助設計

150、）、EDA（集成電路設計）、CAE（計算機輔助工程）等工業設計軟件融合，連接云計算數據庫，更好地調用已有的設計模塊，有效提升研發效率和開發精度。例如：Cadence 公司推出了新一代系統芯片設計技術（Allegro X AI technology），研發人員運用其生成式 AI 功能可簡化系統設計流程，將 PCB（印刷電路板）設計周轉時間縮短至原來的十分之一。在工業生產制造環節，ChatGPT 可以幫助機器像人類一樣交流，并執行大量任務。西門子將 ChatGPT 技術與現有的自然語言技術相結合，有效實現了操作者與系統自然語言的交互；BMW 依靠英偉達 Omniverse 平臺，以虛擬方式優化生產

151、線、機器人和物流系統的布局，中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）52 加強全球工廠聯系，提升服務效率。國內，創新奇智發布了奇智孔明 AIGC 引擎，該產品將提升工業生產制造環節的生產效率，降低生產成本。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）53 第七篇 中國智能制造的發展規劃 近日，工業和信息化部、國家發展和改革委員會、教育部、科技部、財政部、人力資源和社會保障部、國家市場監督管理總局、國務院國有資產監督管理委員會等八部門聯合印發 “十四五”智能制造發展規劃（以下簡稱 規劃）。一、一、中國智能制造的指導思想和目標中國智能制造的指導思想和目標 規劃以習近平新時代中國特色

152、社會主義思想為指導，全面貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中、四中、五中、六中全會精神，立足新發展階段，完整、準確、全面貫徹新發展理念，構建新發展格局，深化改革開放，統籌發展和安全，以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為主線，深入實施智能制造工程，著力提升創新能力、供給能力、支撐能力和應用水平，加快構建智能制造發展生態，持續推進制造業數字化轉型、網絡化協同、智能化變革，為促進制造業高質量發展、加快制造強國建設、發展數字經濟、構筑國際競爭新優勢提供有力支撐。規劃 提出推進智能制造的總體路徑是：立足制造本質，緊扣智能特征，以工藝、裝備為核心，以數據為基礎，依托制造單元、車間、工廠、供應鏈等載體，構建

153、虛實融合、知識驅動、動態優化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統，推動制造業實現數字化轉型、網絡化協同、智能化變革。未來 15 年通過“兩步走”，加快推動生產方式變革：一是到 2025 年，規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，重點行業骨干企業初步應用智能化；二是到 2035 年，規模以上制造業企業全面普及數字化網絡化，重點行業骨干企業基本實現智能化。規劃提出了 2025 年三項具體目標：（1）轉型升級成效顯著。70%的規模以上制造業企業基本實現數字化網絡化，建成 500 個以上引領行業發展的智能制造示范工廠。制造業企業生產效率、產品良品率、能源資源利用率等顯著提升，智能制造能力成熟度水平明

154、顯提升。（2）供給能力明顯增強。智能制造裝備和工業軟件技術水平和市場競爭力中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）54 顯著提升，市場滿足率分別超過 70%和 50%。培育 150 家以上專業水平高、服務能力強的智能制造系統解決方案供應商。（3）基礎支撐更加堅實。建設一批智能制造創新載體和公共服務平臺。構建適應智能制造發展的標準體系和網絡基礎設施，完成 200 項以上國家、行業標準的制修訂，建成 120 個以上具有行業和區域影響力的工業互聯網平臺。二、二、中國智能制造的重點任務中國智能制造的重點任務 結合我國智能制造發展現狀和基礎，規劃 緊扣智能制造發展生態的四個體系，提出“十四五”

155、期間要落實創新、應用、供給和支撐四項重點任務。任務一：加快系統創新，增強融合發任務一：加快系統創新，增強融合發展新動能展新動能 一是攻克 4 類關鍵核心技術，包括：基礎技術、先進工藝技術、共性技術以及人工智能等在工業領域的適用性技術。二是構建相關數據字典和信息模型，突破生產過程數據集成和跨平臺、跨領域業務互聯，跨企業信息交互和協同優化以及智能制造系統規劃設計、仿真優化 4 類系統集成技術。三是建設創新中心、產業化促進機構、試驗驗證平臺等，形成全面支撐行業、區域、企業智能化發展的創新網絡。任務二：深化推廣應用，開拓轉型升級新路徑任務二：深化推廣應用，開拓轉型升級新路徑 一是建設智能制造示范工廠，

156、開展場景、車間、工廠、供應鏈等多層級的應用示范，培育推廣智能化設計、網絡協同制造、大規模個性化定制、共享制造、智能運維服務等新模式。二是推進中小企業數字化轉型，實施中小企業數字化促進工程，加快專精特新“小巨人”企業智能制造發展。三是拓展智能制造行業應用，針對細分行業特點和痛點，制定實施路線圖，建設行業轉型促進機構，組織開展經驗交流和供需對接等活動，引導各行業加快數字化轉型、智能化升級。四是促進區域智能制造發展，鼓勵探索各具特色的區域發展路徑，加快智能制造進集群、進園區，支持建設一批智能制造先行區。任務三：加強自主供給，壯大產業體系新優勢任務三：加強自主供給，壯大產業體系新優勢 一是大力發展智能

157、制造裝備，主要包括 4 類：基礎零部件和裝置、通用智能制造裝備、專用智能制造裝備以及融合了數字孿生、人工智能等新技術的新中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）55 型智能制造裝備。二是聚力研發工業軟件產品，引導軟件、裝備、用戶等企業以及研究院所等聯合開發研發設計、生產制造、經營管理、控制執行等工業軟件。三是著力打造系統解決方案，包括面向典型場景和細分行業的專業化解決方案，以及面向中小企業的輕量化、易維護、低成本解決方案。任務四：夯實基礎支撐，構筑智能制造新保障任務四：夯實基礎支撐，構筑智能制造新保障 一是深入推進標準化工作，持續優化標準頂層設計，制修訂基礎共性和關鍵技術標準，加快標

158、準貫徹執行，積極參與國際標準化工作。二是完善信息基礎設施，主要包括網絡、算力、工業互聯網平臺 3 類基礎設施。三是加強安全保障，推動密碼技術應用、網絡安全和工業數據分級分類管理，加大網絡安全產業供給，培育安全服務機構，引導企業完善技術防護體系和安全管理制度。四是強化人才培養，研究制定智能制造領域職業標準，開展大規模職業培訓，建設智能制造現代產業學院，培養高端人才。三、三、智能制造智能制造部署的專項行動部署的專項行動 圍繞創新、應用、供給和支撐等四個方面，規劃部署了智能制造技術攻關行動、智能制造示范工廠建設行動、行業智能化改造升級行動、智能制造裝備創新發展行動、工業軟件突破提升行動、智能制造標準

159、領航行動等六個專項行動：一是開展智能制造技術攻關行動，重點突破基礎技術、先進工藝技術、共性技術以及適用性技術等 4 類關鍵核心技術，生產過程數據集成、業務互聯、協同優化以及仿真優化等 4 類系統集成技術。二是開展智能制造示范工廠建設行動，面向企業轉型升級需要，打造智能場景、智能車間、智能工廠和智慧供應鏈，形成多場景、全鏈條、多層次應用示范。三是開展行業智能化改造升級行動，針對裝備制造、電子信息、原材料、消費品等四個傳統產業的特點和痛點，推動工藝革新、裝備升級、管理優化和生產過程智能化。四是開展智能制造裝備創新發展行動，加快研發基礎零部件和裝置、通用中國智能制造產業發展報告（2023-2024

160、年）56 智能制造裝備、專用智能制造裝備以及新型智能制造裝備等四類智能制造裝備。五是開展工業軟件突破提升行動，加快開發應用研發設計、生產制造、經營管理、控制執行、行業專用及新型軟件等六類工業軟件。六是開展智能制造標準領航行動，從標準體系建設、研制、推廣應用和國際合作等四個方面，推動智能制造標準化工作走深走實。四、四、智能制造智能制造的保障措施的保障措施 為確保各項目標和重點任務的順利實施，規劃 提出了四個方面的保障措施：一是強化統籌協調，加強部門協同和央地協作，充分發揮專家、研究機構和智庫作用等，鼓勵企業結合自身實際加快實施智能制造，形成系統推進工作格局。二是加大財政金融支持，加強國家科技重大

161、專項等對智能制造領域的投入，鼓勵產業基金、社會資本加大投資，積極拓寬企業融資渠道。三是提升公共服務能力，鼓勵各方建設智能制造公共服務平臺，支持第三方機構開展智能制造能力成熟度評估，研究發布行業和區域智能制造發展指數。四是深化開放合作，加強國際交流和知識產權保護，鼓勵國外機構在華建設智能制造研發中心、示范工廠、培訓中心等，推動智能制造裝備、軟件、標準和解決方案“走出去”。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）57 第八篇 全國各省市智能制造最新政策一覽 在國家政策推動，制造業技術轉型升級等背景下，中國智能制造產業發展迅速，逐漸成制造業的主要驅動力之一。智能制造裝備行業作為實現產品制造

162、智能化、綠色化的關鍵載體，其產業鏈涵蓋智能裝備，工業互聯網、工業軟件、3D 打印以及將上述環節有機結合的自動化系統集成及生產線集成等。近年來，受到國家政策支持以及數字化的不斷推行，中國智能制造業產值規模一直保持增長趨勢。2020 年中國智能制造業產值規模達 2.51 萬億元，同比增長 18.96%。預計 2022 年產值規模將進一步增長至 3.31 萬億元。隨著智能制造領域政策的持續出臺，中國制造業逐漸向智能制造方向轉型，并開始大量應用 5G、云計算、大數據、機器人、數字孿生、工業互聯網等相關技術。利好政策的不斷出臺，行業將持續穩定增長，中國制造業中所起到的地位將會越來越重要。因此，我國各省市

163、也在相繼推進政策加快智能制造行業對地區經濟的貢獻。隨著人口紅利消失制造業成本上升，國家近年發布多項政策支持制造業智能化轉型。智能制造行業作為中國制造業的主要驅動力之一，在國家政策推動下，中國智能制造產業發展迅速，對產業發展和分工格局帶來深刻影響。各省市利好政策的不斷出臺，加快智能制造行業將持續穩定增長，中國制造業中所起到的地位將會越來越重要。一、一、十一部門展開“攜手行動”十一部門展開“攜手行動”促進大中小企業融通創新促進大中小企業融通創新 2022 年 5 月 12 日，工業和信息化部會同國家發展改革委、科技部、財政部等十一部門共同印發 關于開展“攜手行動”促進大中小企業融通創新（20222

164、025 年）的通知（以下簡稱攜手行動），提出到 2025 年，引導大企業打造一批大中小企業融通典型模式；激發涌現一批協同配套能力突出的“專精特新”中小企業；推動形成協同、高效、融合、順暢的大中小企業融通創新生態，有力支撐產業鏈供應鏈補鏈固鏈強鏈。攜手行動行動目標為：到 2025 年，引導大企業通過生態構建、基地培育、內部孵化、賦能帶動、數據聯通等方式打造一批大中小企業融通典型模式；中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）58 激發涌現一批協同配套能力突出的專精特新中小企業；通過政策引領、機制建設、平臺打造，推動形成協同、高效、融合、順暢的大中小企業融通創新生態，有力支撐產業鏈供應鏈補

165、鏈固鏈強鏈。二、二、工信部會同有關部門起草了“十四五”智能制造發展規工信部會同有關部門起草了“十四五”智能制造發展規劃劃 2021 年 4 月 14 日，工信部會同有關部門起草了“十四五”智能制造發展規劃（征求意見稿），面向社會公開征求意見。從設計、材料、生產制造、裝備、供應、管理、標準以及相關軟件、硬件等方面，提出了重點任務和明確的目標。提出了“六大行動”，即智能制造技術攻關行動、智能制造示范工廠領航行動、行業數字化網絡改造行動、智能制造裝備創新發展行動、工業軟件突破提升行動、智能制造標準引領行動。提出了“兩大目標”，即到到 2025 年，規模以上制造業企業基本普及數字化，重點行業骨干企業初

166、步實現智能轉型。到 2035 年，規模以上制造業企業全面普及數字化，骨干企業基本實現智能轉型。這份征求意見稿充分體現出了政府未來將加大發揮統籌規劃、引導力度，進而實現智能制造高質量發展的決心。三、三、工業和信息化部印發新型數據中心發展三年行動計劃工業和信息化部印發新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023 年）年）當前，隨著 5G、云計算、人工智能等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。黨中央、國務院高度重視數據中心產業發展。2020

167、年 3 月，中共中央政治局常務委員會明確提出“加快 5G 網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度”。國家“十四五”規劃綱要從現代化、數字化、綠色化方面對新型基礎設施建設提出了方針指引，黨中央、國務院關于碳達峰、碳中和的戰略決策又對信息通信業數字化和綠色化協同發展提出了更高要求。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）59 對標黨中央、國務院的部署要求，當前我國數據中心還面臨布局建設不優、算力算效不足、能源利用不充分、技術水平不高等問題，迫切需要引導傳統數據中心向具備高技術、高算力、高能效、高安全特征的新型數據中心演進。在上述背景下，工業和信息化部出臺行動計劃，切實貫徹落實國家戰略部署，

168、統籌引導新型數據中心建設，推動解決現階段短板問題，打造數據中心高質量發展新格局，構建以新型數據中心為核心的智能算力生態體系。行動計劃以 2021 年和 2023 年兩個時間節點提出了分階段發展量化指標，引導傳統數據中心向新型數據中心演進。為科學衡量數據中心產業發展水平，加快把體量優勢變為質量優勢，行動計劃 強化了新型數據中心利用率、算力規模、能效水平、網絡時延等反映數據中心高質量發展的指標，弱化了反映體量的數據中心規模指標。四、四、工業和信息化部、中央網信辦出臺工業和信息化部、中央網信辦出臺5G 應用“楊帆”行應用“楊帆”行動計劃動計劃(2021-2023 年年)以習近平新時代中國特色社會主義

169、思想為指導，全面貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中、四中、五中全會精神，立足新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局，面向實體經濟主戰場，面向經濟社會數字化轉型需求，統籌發展和安全，遵循 5G 應用發展規律，著力打通 5G 應用創新鏈、產業鏈、供應鏈，協同推動技術融合、產業融合、數據融合、標準融合，打造 5G 融合應用新產品、新業態、新模式，為經濟社會各領域的數字轉型、智能升級、融合創新提供堅實支撐。到 2023 年，我國 5G 應用發展水平顯著提升，綜合實力持續增強。打 造 IT（信息技術）、CT（通信技術）、OT（運營技術）深度融合新生態，實現重點領域 5G 應用深度和廣度雙突破，構建技術

170、產業和標準體系雙支柱，網絡、平臺、安全等基礎能力進一步提升，5G 應用“揚帆遠航”的局面逐步形成。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）60 五、五、北京市印發北京市印發北京市制造業數字化轉型實施方案北京市制造業數字化轉型實施方案（2024-2026 年）年）的通知的通知 為落實首都功能定位，加快首都新型工業化建設，推動制造業高端化智能化綠色化發展，使北京制造業率先完成數字化轉型，全面達到基本智能化水平要求，市經濟和信息化局編制了 北京市制造業數字化轉型實施方案（2024-2026年）（以下簡稱實施方案）。實施方案主要內容：以智能制造為主攻方向，以數字化賦能為重要手段，在“新智造

171、100”工程實施的基礎上，構建北京市制造業數字化轉型“三轉、兩選、兩示范”體系，加速國際科技創新中心建設，力爭實現規模以上制造業企業全面數字化達標，助力探索具有北京新時代特征的新型工業化道路。到 2026 年，力爭實現規上制造業企業數字化全面達標；打造 20 家國家級智能制造標桿企業、示范工廠或“世界燈塔工廠”；新認定北京市智能工廠和數字化車間 100 家；重點產業領域關鍵工序數控化率達到 70%；培育 100 項智能制造優秀產品，培育 20 家市級及以上工業互聯網平臺；推動京津冀三地建設工業互聯網標識二級節點 60 個，服務企業節點 6 萬個。實施方案共推進三大任務。一是全面開展數字化達標。

172、制定并持續優化數字化轉型評估指標體系，提出企業數字化轉型“達標線”，鼓勵企業通過多種形式改造升級，滿足達標要求。二是采取平臺賦能、產業鏈帶動、產業園區推動三條路徑服務推動企業數字化轉型。包括培育工業互聯網平臺，支持標桿企業、工業互聯網二級節點建設企業賦能產業鏈供應鏈上下游，鼓勵產業園區組織園區內企業開展數字化改造。三是遴選推廣兩類優秀產品，打造兩類示范。包括推廣數字化轉型優秀解決方案，推廣自主創新智能裝備、工業軟件創新應用，打造人工智能創新應用示范，打造北京市數字化轉型標桿示范。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）61 六、六、上海市關于印發上海市戰略性新興產業和先導產業發展上海

173、市關于印發上海市戰略性新興產業和先導產業發展“十四五”規劃的通知“十四五”規劃的通知 到 2025 年，技術創新能力顯著提升，關鍵技術攻關取得重大突破，產業基礎高級化、產業鏈現代化水平明顯提高，戰略性新興產業成為現代產業體系新支柱，謀劃布局一批面向未來的先導產業。初步建成帶動長三角新興產業協同發展的技術策源地，引領全國新興產業發展的戰略創新高地，培育一批具有國際競爭力的龍頭企業，打造一批世界級新興產業集群。產業規模邁向新臺階。到 2025 年，戰略性新興產業增加值占全市生產總值比重達到 20%以上，增加值超過 1 萬億元，經濟發展主引擎作用更加突出，具有全球影響力的集成電路、生物醫藥、人工智能

174、上海高地基本形成。重大創新實現新突破。建成一批重大產業創新平臺和基礎設施，在集成電路、生物醫藥、人工智能、空天海洋、新材料等領域實現重大技術突破，掌握一批具有自主知識產權的關鍵核心技術，參與制定一批國際標準，涌現一批填補國內空白、具有世界級影響力的創新成果。結構優化呈現新水平。到 2025 年，戰略性新興產業工業總產值占全市規模以上工業總產值比重進一步提升，全市高新技術企業數量突破 2.6 萬家，形成一批百億銷售、千億市值的領軍企業。數字技術全面賦能傳統產業發展，新業態、新模式持續涌現，發展質量和效益顯著提升。集聚發展形成新格局。推動戰略性新興產業集群化發展，基本形成全域協同、重點突出的空間布

175、局，打造若干個各具特色、優勢互補、結構合理的新興產業集聚區。在集成電路、生物醫藥、人工智能、新能源汽車等領域形成若干千億級的戰略性新興產業集群。七、七、江蘇省印發江蘇省印發江蘇省制造業智能化改造和數字化轉江蘇省制造業智能化改造和數字化轉型三年型三年行動計劃（行動計劃（20222024 年）年）的通知的通知 以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的十九大和十九屆歷次全會精神，深入貫徹落實習近平總書記關于制造強國戰略重要論述、中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）62 網絡強國重要思想和對江蘇工作重要指示精神，完整、準確、全面貫徹新發展理念，以深化新一代信息技術與制造業融

176、合發展為主線，以智能制造為主攻方向，以工業互聯網創新應用為著力點，加快推動制造業質量變革、效率變革、動力變革，著力提升產業鏈供應鏈現代化水平，為加快建設制造強省和網絡強省提供有力支撐。通過三年的努力，全省制造業數字化、網絡化、智能化水平顯著提升，新業態、新模式、新動能顯著壯大，制造業綜合實力顯著增強，率先建成全國制造業高質量發展示范區。到 2024 年底，全省規模以上工業企業全面實施智能化改造和數字化轉型，勞動生產率年均增幅高于增加值增幅；重點企業關鍵工序數控化率達 65%，經營管理數字化普及率超過 80%，數字化研發設計工具普及率接近 90%。八、八、重慶市人民政府印發重慶市人民政府印發重慶

177、市工業企業以數字化為引領深重慶市工業企業以數字化為引領深化技術改造促進產業高端化智能化綠色化轉型升級行動方案化技術改造促進產業高端化智能化綠色化轉型升級行動方案（20232027 年）年）的通知的通知 為全面貫徹黨的二十大精神，認真落實全市推動制造業高質量發展大會工作部署，進一步推動全市工業企業以數字化為引領深化技術改造，一體推進數智賦能、創研賦能、生態賦能、平臺賦能、金融賦能“五個賦能”，貫通實現技術工藝、產品體系、產品質量、產業鏈條、經濟效益“五個優化”，促進產業高端化、智能化、綠色化轉型升級，結合我市實際制定本方案。力爭到 2027 年，全市規上工業企業和高成長性規下工業企業均至少開展

178、1次技術改造，累計新實施技術改造投資項目 1 萬個以上，技術改造投資占全市工業投資比重提高至 40%，促進全市制造業質量競爭力指數提高至 92、全員勞動生產率提高至 50 萬元/人、單位工業增加值能耗較 2022 年累計下降 13%，全市企業營業收入利潤率進一步提高，有力支撐全市制造業高端化、智能化、綠色化轉型發展。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）63 九、九、浙江省人民政府印發 浙江省人民政府印發 2023 年全省經信系統技術創新和智年全省經信系統技術創新和智能制造工作要點能制造工作要點的通知的通知 2023 年全省經信系統技術創新和智能制造工作要以習近平新時代中國特色社會

179、主義思想為指導，深入貫徹落實黨的二十大和中央經濟工作會議精神，全面落實省第十五次黨代會和省委經濟工作會議精神，深入實施數字經濟創新提質“一號發展工程”，加快構建產業科技創新體系，前瞻布局發展未來產業，深化未來工廠建設，深入實施智能制造工程，推動工業質量品牌建設，打造“單項冠軍之省”，為制造強省、數字經濟強省建設貢獻力量。通知主要包括如下四個方面：1.強化企業創新主體地位，加快構建產業科技創新體系 2.培育建設未來產業先導區，搶占未來產業發展制高點 3.創新深化未來工廠建設，深入實施智能制造工程 4.推進工業質量品牌建設，培育單項冠軍和浙江制造精品 十、十、福建省工業數字化轉型三年行動計劃（福建

180、省工業數字化轉型三年行動計劃（20232025 年）年）為深入貫徹黨的二十大精神，落實國家和省委、省政府關于深化新一代信息技術與制造業融合發展工作部署，全面推進工業數字化轉型，持續增強工業核心競爭力，打造全方位高質量發展超越新引擎，制定本行動計劃。工作目標：堅持以高質量發展為主題，堅持問題導向、需求導向，著力工業數字化轉型，著力工業互聯網創新，著力提質、降本、增效、綠色、安全，創新新應用，構建新體系，創造新供給，夯實新支撐，推進新時代新征程新福建躍上新型工業化高水平發展之路。到 2025 年底，以 5G、大數據、人工智能、區塊鏈、VR/AR/MR 等為代表的新一代信息技術與制造業融合發展成為制

181、造強省重要支撐，推動工業生產效率提升、質量改善、能耗降低，形成一大批數字車間、無人工廠、智慧園區、未來產業，全省關鍵業務環節全面數字化的企業比例達 66%以上，重點企業關鍵工序數控化率達 60%以上，經營管理數字化普中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）64 及率達 85%以上，數字化研發設計工具普及率達 88%以上，數字技術供給充分迸發，新模式新業態蓬勃興起，數字安全保障堅實有力，工業數字化總體水平位居全國前列。十一、十一、山東省政府山東省政府印發山東省制造業數字化轉型提標行動方印發山東省制造業數字化轉型提標行動方案（案（2023-2025 年）的通知年）的通知 以習近平新時代中

182、國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的二十大精神，認真落實習近平總書記關于推進新型工業化的重要指示要求，以新一代信息技術與制造業融合發展為賦能主線，聚焦制造業重點行業和標志性產業鏈數字化轉型需求，實施轉型路徑優化、基礎設施強化、服務供給深化“三化”專項行動，加快打造點上企業有標桿、線上行業有示范、面上區域有樣板的一體化格局，引領帶動制造業數字化轉型實現提效、提速、提質“三提”目標，推動產業數字化、數字產業化協同發展，為建設先進制造業強省提供有力支撐。力爭到 2025 年，全省制造業數字化、網絡化、智能化水平明顯提升，新模式、新業態廣泛推廣，產業綜合實力顯著增強。融合應用賦能全面提效。推動規模以

183、上工業企業加速數字化轉型，評估診斷和服務體系基本建成，實現標志性產業鏈和重點產業鏈工業互聯網平臺全覆蓋，建設 50 個以上省級“產業大腦”，打造一批對標領先水平的標桿示范，兩化融合發展指數達到 125 左右，走在全國前列；制造業數字化轉型指數保持全國領先。數字基礎設施有序提速。建設開通 5G 基站 25 萬個以上、力爭達到 27 萬個，上線運營標識解析二級節點 35 個以上，建成“星火 鏈網”濟南超級節點，推動國際通信業務出入口局落戶青島，加快算網一體化發展，總算力規模超過12EFLOPS（百億億次）。轉型服務供給持續提質。以“工賦山東”為牽引，打造具有核心競爭力和生態主導力的“領航型”工業互

184、聯網平臺企業、培育 40 家以上深耕行業的特色專業型平臺；引進培育 300 家以上中小企業數字化轉型服務商；工業軟件、智中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）65 能硬件、人工智能等供給能力和賦能作用進一步增強，全省信息技術產業營收突破 2 萬億元，年均增長 10%以上。十二、十二、廣東省人民政府關于加快建設通用人工智能產業創新廣東省人民政府關于加快建設通用人工智能產業創新引領地的實施意見引領地的實施意見 為貫徹落實習近平總書記關于人工智能的系列重要論述精神，落實國家發展新一代人工智能的決策部署，搶抓通用人工智能發展的重大戰略機遇，充分發揮廣東在算力基礎設施、產業應用場景、數據要素

185、等方面的優勢，加快建設通用人工智能產業創新引領地，現提出以下意見?？傮w目標：到 2025 年，智能算力規模實現全國第一、全球領先，通用人工智能技術創新體系較為完備，人工智能高水平應用場景進一步拓展，核心產業規模突破 3000 億元，企業數量超 2000 家，將廣東打造成為國家通用人工智能產業創新引領地，構建全國智能算力樞紐中心、粵港澳大灣區數據特區、場景應用全國示范高地，形成“算力互聯、算法開源、數據融合、應用涌現”的良好發展格局。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）66 第九篇 中國智能制造優秀案例 一、一、工控安全網絡安全產業工控安全網絡安全產業 當前，中國經濟正在進入由高速

186、度向高質量轉型的關鍵時期。在以數字中國、雙碳、安全生產為代表的政策驅動，以云大物移智為代表的技術驅動，以及以降本增效為代表的企業發展內生驅動的共振合力下，工業互聯網相關領域正在迎來廣闊的發展空間。而在市場催生出大量新場景、新機遇的同時，也對安全提出了更高要求。隨著相關政策的落地實施，網絡安全合規和安全生產已然成為工業企業、政府客戶的剛性需求和一把手工程。那么，企業如何在數字化轉型過程中規范化地進行安全建設和安全管理？目前存在的痛點難點又該如何解決？以電力行業為例，電力行業像一條無形的血脈，將能源源源不斷地輸送到每一個角落，而電廠作為核心樞紐，為國家工業、商業、農業、交通等支柱經濟提供持續而強大

187、的動力。隨著數字化技術在發電領域中的廣泛應用和深度融合，電力行業的整體技術發展路線將以智慧電廠為總體目標，逐步實現電廠生產經營的數字化、網絡化和智能化。然而，隨之而來的是電廠生產控制大區網絡從封閉走向開放的趨勢，這使得現有的防護措施和手段難以應對日益復雜的網絡攻擊。電力網絡作為國家關鍵基礎設施，一旦受到網絡攻擊可能帶來嚴重的后果，包括停電、設備損壞、數據泄漏等。因此，確保電力網絡的安全性和可靠性是所有發電企業亟待解決的問題。1.以合規建設為起點，保障工業關鍵基礎信息設施網絡安全 1.1.1.1.前期調研前期調研 前期的技術交流和現場深度調研，需與客戶一起明確以下核心需求：系統兼容性：安全建設的

188、前提，對 DCS 系統不產生任何影響，由于電廠日立 DCS 建設時間較早，考慮到生產系統的特殊性，需對 DCS 進行融合性測試，針對性地制定測試方案及應急方案。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）67 安全能力提升：通過對電廠 DCS 系統等關鍵業務系統構建縱深防御體系，使工業網絡可以有效防護內部、外部、惡意代碼、ATP 等攻擊，安全風險降低到可控范圍內，減少安全事件的發生，保護生產網絡能夠高效、穩定運行，減少因為系統停機帶來的生產損失。國家合規要求：目前電廠已經依據國家能源局印發的電力監控系統安全防護總體方案（國能安全201536 號）進行安全建設，通過網絡分區，加裝電力專用正

189、、反向隔離裝置和縱向加密裝置等安全措施建立基礎的安全防護體系，但現有的防護措施無法應對日趨復雜的網絡安全形勢和政策標準要求。按照電力監控系統的安全防護體系需要滿足國能安全201536 號文中綜合防護和等保 2.0“一個中心，三重防護”的安全防護要求，企業需對通信網絡、區域邊界、計算環境等層面進行安全加固。1.2.1.2.安全設計：構建“一個過程，四個體系”綜合保障體系安全設計：構建“一個過程，四個體系”綜合保障體系 長揚科技通過為該發電企業建設“一個過程，三個體系”的綜合保障防護體系，協助其實現持續性防御和動態防御，具體可分為兩步：一個過程：事前防御，事中控制和事后溯因 三個體系：安全技術主動

190、體系，安全管理體系和安全運維體系、產教融合人才共建體系。長揚科技為該企業全面進行風險評估、資產安全漏洞檢查、異常行為及流量安全檢測等，輸出專業化的差距分析和評估報告，并對檢查結果中的不合規項進行整改建設，向客戶提供工業監測審計、工控主機衛士、入侵檢測系統、日志審計系統、態勢感知、工業互聯網安全靶場平臺等產品，配套建設工控網絡安全體系。2.實施與驗證 2.1.2.1.解決方案設計解決方案設計 安全合規：安全合規：長揚科技憑借在電力行業持續深耕的經驗，針對該發電企業的已有情況進行精準需求分析，提供了一份基于合規的網絡安全架構設計解決方中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）68 案與實施

191、驗證計劃，并得到客戶的認可。圖 1 網絡安全架構設計解決方案與實施驗證計劃 2.2.2.2.實施與驗證實施與驗證 長揚科技的專家團隊，通過現場網絡調研進行方案建設設計，增加了相關產品，并做擬出驗證與測試方案與實施計劃，按客戶真實安全需求配置安全策略。進行的各項高壓測試與驗證。2.3.2.3.安全運營安全運營 在集團總部部署工業互聯網安全監測分析系統（集團級態勢感知系統），在場站側部署廠級工業安全流量審計與日志分析系統（廠級態勢感知系統）以及智能采集器。通過智能采集器、主機數據代理等軟硬件產品，搜集各單位工控系統資產信息，實時監測資產漏洞、違規操作、安全事件告警等信息，通過各廠級分析平臺關聯分析

192、后，將結果匯總到集團側平臺。長揚科技協助用戶在集團側成立了網絡安全運營工作小組，以集團級態勢中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）69 感知系統為抓手，負責平臺監測運營工作，主要包括安全協同、實時監測、運營分析、通報整改等。2.4.2.4.產教融合，人才共建產教融合，人才共建 長揚科技為客戶提供打造的業務場景的仿真沙盤，提供石油石化、火力發電、風力發電、太陽能發電、軌道交通、城市綜合能源站、燃氣共 10 個場景模型，內含仿真裝置與真實自控設備，與工業互聯網安全靶場平臺實現聯動，扎根行業，與客戶一起建立完善的網絡安全人才培養體系。3.工控安全方案建設護航關鍵信息基礎設施 長揚科技的解

193、決方案成功響應解決了客戶對于關鍵基礎設施的無縫結合的問題，在不影響生產前提下，提升企業的工業網絡安全監測、防護能力。該方案采用主機環境安全加固、通信過程惡意行為監控以及安全日志集中分析、態勢分析與預測等先進技術手段，解決了工控系統存在的高風險問題，進一步提升企業專工的安全能力和運維水平，通過輔助客戶建立管理制度、安全運營體系，保障安全的持續性。最后，該方案通過靶場平臺建設實現了人才本地化留存，滿足高質量人才供給，為人才培養提供了寶貴經驗，有效推動客戶的網絡安全落地建設的高質量發展。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）70 二、二、北斗長纓智能機器人打磨案例介紹北斗長纓智能機器人打

194、磨案例介紹 傳統的鑄件打磨耗費時間長，存在產品質量問題，且作業環境中產生的火花、粉塵、噪音嚴重影響作業人員的身心健康?？v觀全球產業化發展，隨著人口紅利的消失、產品成本降低和產品質量提高的要求等因素，智能打磨機器人的市場前景廣闊。智能機器人打磨的特點：1、密閉式機器人工作站，將高噪音和粉塵與外部隔離，減少環境污染。2、操作工人不直接接觸危險的加工設備，避免工傷事故的發生。3、機器人能保持產品加工精度的一致性，不僅保證了質量的可靠，而且降低了廢品率。4、機器人替代熟練工，不但降低人力成本，而且也不會因為操作工人的流失而影響交貨期。5、機器人可24小時連續工作，生產效率大幅提升。6、可再開發性，用戶

195、根據不同類型的鑄件進行二次編程，只需要更換鑄件相應夾具，縮短產品改型換代的周期，減少相應的投資設備。北斗長纓智能機器人打磨設備，是根據用戶需求，為用戶特定設計的打磨單元。以下為其中的一個案列，因項目工件較重，故采用機器人抓持打磨動力裝置，工件定位固定于獨立旋轉工作臺上進行清理打磨，并通過工作臺的旋轉對工件的五個面進行全方位清理打磨。智能機器人設備主要包括機器人、柔性動力頭、變位機、刀庫、刀具、視覺、PLC控制系統、底座、防護房、除塵設備等組成，見下圖。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）71 智能機器人打磨設備 工藝流程圖為：人工放置工件在工作臺上并定位夾緊，啟動確認視覺系統接收

196、到啟動確認信號后，對工件進行激光掃描，并對鑄件進行識別及定位糾偏 視覺掃描完畢后，機器人抓持刀具對工件按打磨程序進行清理打磨 清理打磨完畢后，機器人自動移動到安全 home 點 人工檢查打磨完畢的工件并進行上下料 中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）72 三、三、“5G+工業互聯網”應用推廣重點難題及中國聯通工業互聯網”應用推廣重點難題及中國聯通 5G 智智能云化工控典型案例能云化工控典型案例 當前，我國“5G+工業互聯網”發展取得了顯著成效。一方面，5G 超大帶寬、超低時延、海量連接的特性，高度契合工業數字化、網絡化、智能化的發展需求，能夠為工業互聯網發展注入強大驅動。另一方面

197、，面向工業互聯網的應用對 5G 提出新要求，反向驅動 5G 及未來通信技術實現再創新、再突破。自 2019 年 5G 商用牌照發放以來，工業互聯網已經成為了 5G 規?；瘧玫闹麝嚨?，然而，隨著“5G+工業互聯網”融合發展逐漸走向深水區，仍然存在一些亟需重視及解決的關鍵難題。以破解發展難題為突破口，驅動“5G+工業互聯網”實現更深層次、更高程度、更廣范圍的融合。中國聯通將 5G 與工業互聯網深度融合，推出了 5G 智能云化工控平臺，并在電子、汽車制造、鋼鐵等行業打造了多個典型應用案例。1、“5G+工業互聯網”應用推廣重點難題 在 5G 建設方面，主要問題在于 5G 建設成本高、難度大，工業客戶

198、改造意愿受限。對于企業來說，部署 5G 專網的成本不僅包括專網本身，還包括需要聯網的傳感器適配的網絡模塊，以及將 5G 技術集成到工廠基礎架構過程中所要解決的成本。目前運營商也在逐步探討多量綱的計費模式、網絡成本分攤方式，希望通過探索更多的商業模式來解決 5G 專網部署面臨的成本問題。同時，運營商也在引領行業推出輕量化 RedCap 及無源物聯網絡模組，逐步對專網設備進行小型化、低規格化，并提供多種靈活部署方案，以便讓企業可以根據自身需要，選擇適合自己的網絡設備、網絡能力，從小容量網絡起步，以靈活化部署的方式，逐步隨著業務發展進行完善、增強、擴容、升級，避免一次完成過高能力的建設，從而降低企業

199、網絡建設成本。在 5G 網絡能力開放方面，5G 網絡能力開放缺乏統一標準，未能滿足客戶自主運維需求。目前 5G 網絡開放程度、開放內容尚未完全標準化，沒有提煉出普適性的、統一的網絡能力，導致行業無法根據業務需要進行網絡能力選擇或中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）73 管理，開放數據與客戶真實需求無法完美匹配，客戶自服務、自運維需求未能得到滿足。目前業內多位學者提出了基于 5G 網絡的能力開放體系分層架構、自服務平臺架構方案。未來需要根據企業和業務需求，對網絡能力進行獲取、管理，推動標準化的 5G 自服務能力平臺構建，開放更多自主權給企業。在 5G 滿足工業特定場景需求及深度融合

200、工業核心環節方面，現階段 5G 時延、抖動、穩定性等性能及安全指標不能完全滿足工業客戶生產現場特定場景高質量網絡需求，5G 尚未深度融入工業客戶生產高價值核心環節，仍然存在碎片化、淺層化、邊緣化問題。目前，隨著 5G-A、5G URLLC、5G LAN、5G TSN等技術演進、標準完善和落地應用，5G 將進一步滿足企業核心生產場景對商用5G 網絡更為嚴格的生產要求，從而實現在工業核心生產場景中 5G 網絡的規?；褂?。2、典型案例：中國聯通 5G 云化工控平臺助力打造工業智能產線 中國聯通基于 5G 與第四代工控技術的深度融合，以自主可控云化 PLC 及實時操作系統為核心，將工控組件與 AI

201、智能化組件等深度集成。底座操作系統以高算力一體化承載云化工業控制與智能化應用，兼顧穩定性與低成本，實現業務的靈活編排，形成新一代高質量網絡下的云化智能化工業控制體系。中國聯通 5G 云化工控平臺具備三大創新點，一是 5G 智能云化工控技術，將傳統的 PLC 控制器及驅動器的專用設備軟硬件解耦，實現工控設備資源的彈性供給和高效配置，利用移動 5G 高可靠低時延特性，為 AI 無人化場景的快速運算提供能力基礎。二是 OT/IT/AI 深度融合的邊緣實時虛擬化操作系統，在邊緣處以高算力一體化承載實時自動化控制邏輯與智能化創新應用。承載與算力高出同類設備 10 倍，實時操作系統延時小于同類技術 40

202、余倍。三是一站式工業數字化產品體系，通過云化 PLC、云化 SCADA、云化協議網關、低代碼平臺、信息模型庫、行業智能應用等核心能力，在 5G-MEC 邊緣節點提供工業 L1-L3層的從工控、到監視的全流程智能服務及管理能力，南向驅動 9 類協議 2000余種設備，北向提供 22 種智能應用，面向智能化的移動、廣域、協同控制場景具備顯著優勢。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）74 核心技術成果已產品化賦能全行業，形成核心專利 20 項、軟件著作權 38項。支撐全國 40 余個項目，在電子、汽車、冶煉等多個行業穩定支撐生產應用，創造商業價值，累計新增銷售額 1.4 億元、新增利潤

203、 2300 萬元。打破外國技術壁壘，推動工業控制、AI 智能、5G 通信等多領域發展，創造網絡化智能工控產業生態，推動工業控制向智能化、網絡化發展，推動工業控制全面國產化，實現智能工控領域的彎道超車。中國聯通基于 5G 智能云化工控平臺打造三一重工樁機工廠智能生產線，實現空壓機、風機智能控制、機加刀具遠程智能運維、焊接 AI 質量檢測、焊接機器人協同、涂裝時長智能監控、AGV 智能協同運載、智能擰緊工藝等生產環節的，賦能三一智能化升級，解決了三一組裝效率低，成本高的問題。案例落地后，提升工廠生產效率 24%、產品品質提升 14%、達到 30 余種型號智能混裝、提升無人化水平 30%，總體節省成

204、本一億元，支撐產值 100 億，實現六個行業首創，助力三一進一步提升市場競爭力。后續推廣到全國 30+燈塔工廠，覆蓋泵送、起重、樁機、專汽、減速機、油缸等 6 大領域，提升三一的智能化、自動化、數字化水平。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）75 四、四、推進智慧檔案館室數字技術應用，助力發展新質生產力推進智慧檔案館室數字技術應用，助力發展新質生產力 1.1.項目背景項目背景 黨的二十大報告提出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群數字產業集群是從事數字產品制造、提供數字產品服務、開展數字技術應用、通過數字要素驅動的相關機構組成的集群

205、。數字技術的快速發展與廣泛應用為新質生產力提供了核心動力,加強數字技術創新與應用是形成新質生產力的關鍵。隨著數字技術與國家治理體系的深度融合及實踐應用場景的逐步深入昭示著我國正在邁入智慧治理新時代。智慧治理作為社會治理重要發展趨勢，逐步成為理論界與實踐界的共識。檔案數據治理、智慧化建設是我國檔案館（室）發展的新方向和重要建設目標。2.2.解決方案介紹解決方案介紹 當前，檔案館室管理普遍面臨空間利用不充分、檔案查找效率低下、環境監控不足、安全防范措施落后等難題。雖然部分檔案庫房已經嘗試引入密集架等設備，但系統集成度較低，且缺乏統一的智能化管理平臺，難以實現資源的高效配置和安全風險的有效防控。此外

206、，實體檔案與信息的同步管理、環境的智能化調控也是亟待解決的問題。因此，構建一個高度集成、智能化的檔案庫房管理系統成為行業迫切需求。本方案踐行“智慧檔案，極致安全”融安特核心理念，綜合運用 3D 數字孿生技術、物聯網、人工智能等前沿科技，構建了一套涵蓋 3D 數字孿生安全管控平臺、智能密集架及其管理系統、檔案庫房環境管理系統及設備、安全防范管理系統及設備、RFID 管理系統及設備的綜合性智能化管理體系，旨在打造一個高效、安全、節能的檔案存儲與管理環境。通過一體化方式管理平臺，集中管理智能存儲設備、庫房環境管理設備、安防設備、實體檔案設備等，實現分散控制統一管理，而非單獨的多套系統，解決“經驗管理

207、”和“低效管理”帶來的弊端，滿足檔案室建設規范“八防”要求。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）76 3.3.創新點創新點 3.1 3.1 虛實融合虛實融合 檔案庫房 3D 數字孿生安全管控平臺采用數字孿生技術，將實體檔案庫房映射到虛擬數字檔案庫房中，還原庫房真實比例，還原庫房設備。使用第一人稱瀏覽虛擬庫房，通過鍵盤按鍵控制移動以及鼠標控制方向，在 3D 庫房中漫游。3.2 3.2 安全電壓供電安全電壓供電 智能密集架采用電源安全可視管理系統統一供電，采用 DC 24V 集中供電，統一進行動力環境的管控，220V 不再接入密集架，降低了漏電、火災等風險，提高了檔案庫房的安全性。3

208、.3 3.3 雙向映射雙向映射 建立物理世界和數字世界之間的雙向映射關系，使得數字模型能夠反映物理實體的狀態和行為，實現實體檔案和數字檔案的有效鏈接。3.4 3.4 智能化決策智能化決策 實現智能化決策，通過數據分析，對庫房設備的運行狀態、性能和故障進行預測，以保障設備安全、穩定運行和提高庫房設備運行效率 3.5 3.5 檔案出入庫雙重安全控制檔案出入庫雙重安全控制 本方案對檔案出入智能密集架以及檔案庫房進行了雙重安全控制保障。檔案密集化集中存放，管理員單獨打開智能密集架時，須通過人臉識別/指紋/密碼/九宮格方式驗證。智能檔案存儲設備運行時監控視頻同時顯示庫房中檔案存中國智能制造產業發展報告（

209、2023-2024 年）77 儲區域的實時情況，結合 RFID 射頻技術，通過在檔案庫房門口安裝 RFID 通道門，實時收集標簽信息，未經過授權的檔案出庫，系統立刻與安防系統連動抓拍，并報警保證檔案的出入庫安全。3.6 3.6 檔案業務數據可視化管理檔案業務數據可視化管理 3D 數字孿生數據可視化平臺采用數字孿生技術將實體檔案庫房進行仿真建模，利用各種傳感器、物聯網設備在檔案庫房中采集到的檔案庫房環境、設備運行的動態數據，以及平臺系統中的檔案數據，將檔案庫房實體與數據完美結合起來，進行同步虛擬展示。平臺通過可視化技術對實體檔案的收、管、存、用進行可視化展示，并提供了檔案增長預測、檔案館藏統計、

210、庫房容量分析及業務辦理數據統計等功能。3.7 3.7 檔案安全數據可視化管理檔案安全數據可視化管理 3D 數字孿生安全可視化平臺采用數字孿生技術將實體檔案庫房進行仿真建模，通過各種傳感器、物聯網設備等采集庫房運行的實時數據并同步在平臺系統進行虛擬展示，將庫房電氣設備的運行數據完美的結合起來，平臺系統通過傳感器采集庫房設備的電氣運行數據，對數據進行智能化分析，提前發布設備報警信息以及庫房安全警告，保障庫房檔案存儲安全和庫房設備運行安全。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）78 4.4.應用前景應用前景 該方案相關產品已經成功應用到中國三峽集團有限公司成大中心檔案館、四川中煙工業有限

211、責任公司什邡卷煙廠、中國煙草總公司廣東省公司、廣東煙草佛山市有限責任公司等項目，實現了檔案庫房的智能化管理，不僅顯著提升了檔案存取效率與安全性，有效延長了檔案壽命，降低了運營成本。通過 3D數字孿生技術的應用所構建的智能化檔案庫房模式，作為行業智能制造體系的重要組成部分，不僅提升了行業檔案管理的智能化水平，還為行業檔案管理帶來了更高的效率，是驅動行業檔案庫房向數字化、智能化轉型的有效途徑。同樣，該方案可廣泛應用于黨政機關、國家部委、金融銀行、航空航天、公檢法司、電力能源、科研院所、鋼鐵水利、文化教育等相關領域的智慧檔案館室，加快形成和發展新質生產力。中國智能制造產業發展報告（2023-2024

212、 年）79 五、五、工業數字孿生在生活用紙行業中的應用工業數字孿生在生活用紙行業中的應用 生活用紙主要包括衛生紙、面巾紙、餐巾紙等日常生活中所使用的紙制產品，屬于輕工造紙業的重要子行業之一，其生產工藝可分為前段原紙生產以及后段紙制品加工。作為典型的傳統高能耗生產型行業，生活用紙企業在運營管理中普遍存在原紙生產能耗成本過高、前后段設備運維管理難以及后加工產線利用率低等重點瓶頸問題，而普通的生產管理系統（MES）、倉儲管理系統（WMS）僅可實現基礎的數據采集和分析，無法真正幫助企業發現根因并提供優化決策能力。利用工業數字孿生技術，通過對生活用紙產線車間進行孿生建模還原，構建面向行業各類重點需求場景

213、的仿真智能模型，可幫助企業在能耗成本優化、設備維護成本降低、和產線生產效率提升等方面實現價值賦能，典型應用場景包括：面向原紙生產環節，構建制漿峰谷智能調度優化場景，節約企業生產能耗成本。原紙生產環節的制漿工段主要是為造紙工段提供足夠的漿液原料，因此在制漿時碎漿機、磨漿機等高能耗設備存在間歇生產的可能性?；诋a線制漿生產能力，結合企業工單生產需求，通過數字孿生技術，構建制漿峰谷調度智能模型，在滿足造紙紙機生產的前提下，通過推薦最佳的碎漿機和磨漿機的開停機時間指導制漿生產，幫助企業最大化實現錯峰用電，減少能耗用電成本。面向后加工生產全流程工段，構建后加工產線產效協同優化場景，提升企業生產產能效率。

214、后加工生產包括折疊、裁切、小包（中包）、裝箱等多個離散型工段，由于產線各工段設備生產速率受人工現場配置及設備運行故障等因素影響，存在各工段間產能節拍不一致的情況。通過構建成品紙產線產效協同分析智能模型，對成品加工環節存紙架、存包架的存紙/包率，以及各工段生產設備的當前節拍速度進行實時監測，通過模型仿真計算全線最佳生產節拍，并提供優化調整決策意見，幫助生產人員及時調整節拍速率，確保產線各工段及設備生產協同一致，實現生產效率最優化。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）80 面向后加工小包加工工序，構建小包機質量參數優化場景，提升產線小包生產質量。小包工序主要針對產品進行封包處理，由于

215、小包設備參數設置及不同批次包裝差異，造成每批次均存在一定數量的封包不良。通過對成品加工環節從包裝到質檢環節的全面動態在線監測，統計所有剔除產品產生的問題類型、數量以及強關聯的設備運行參數，構建成品紙產線包裝質量優化智能模型，為當批次小包機提供最優參數建議，輔助提升小包質量。面向前后段主要生產設備，構建各類設備預測性維護模型，減少設備運維及故障成本。重點針對生產電機設備以及后加工折疊工序重點設備裁切機大圓刀，構建電機設備預測性維護以及大圓刀壽命預測智能模型，減少電機設備故障非計劃性停機，以及裁切機在正常生產過程由于大圓刀問題導致的裁切質量中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）81 異

216、常等問題，提前發現設備可能存在的異常風險，減少設備故障所導致的生產損失。由浙江磚助智連科技有限責任公司所開發的造紙行業數字孿生產品，覆蓋特種紙、生產用紙以及工業用紙等多個造紙細分行業，已在行業內十余家企業 30 余條線體應用。以國內生活用紙大型企業某達紙業為例，企業在兩年內先后上線應用制漿峰谷調度優化、設備機理仿真培訓、產線產效協同、立庫運行監測、小包機設備 AI 質檢優化和裁切機大圓刀壽命預測等多個數字孿生場景應用，在能源成本、人力投入、生產過程以及設備管理等方面折合累計為企業帶來經濟效益逾千萬元。中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）82 六、六、計算所智能實踐應用計算所智能實

217、踐應用 為大力推進現代化生產體系建設，加快發展新質生產力，形成“高質量、低成本、綠色、敏捷”的制造能力。計算所近幾年不斷通過產線優化、信息化集成，在生產線局部開展智能實踐。一、計算所智能制造應用難點 計算所生產模式具有多品種小批量、快速迭代、邊研邊產等典型特征，制造成熟度較低決定了計算所科研、批產共用一套生產資源的混線管理模式，生產過程跨多個部門，涉及生產工藝流程環節多、過程長、專業跨度大，更加劇了生產組織的復雜性。二、計算所智能制造實踐應用 計算所近幾年嘗試在試驗、檢驗環節開展智能實踐，另外建設三防自動化產線和安全生產智能監管平臺，取得一定成效，為后續智能制造提供經驗。(一)智能試驗系統 智

218、能試驗系統整體構建思路是通過網絡連接所有測試設備、溫箱以及服務器，將試驗環境和試驗任務集中管控，試驗數據集中管理和存儲，最終能夠從總控端集中控制試驗、查看試驗結果、測試設備全自動化試驗的實現。同時采用以太網，為整個網絡系統提供網絡環境。目前計算所環境實驗室對現場的 48 臺溫箱進行全部聯網和數據采集，可實現其中 44 臺溫箱的控制，初步實現了所有溫箱的互聯互通。同時根據方案設計，對存量測試設備進行改造，試驗開始前，系統可對測試設備下發試驗任務和試驗工藝；試驗過程中，測試設備根據工藝要求，按照控制產品進行加電測試和下電操作，自動完成試驗控制過程；試驗完成后，測試設備將測試結果自動上傳到服務器，方

219、便后續的數據歸檔。此外，在實驗室現場部署了大屏，對實驗室整體的試驗進度等信息進行展示，現場的值守人員可以隨時清晰的獲取到實驗室的整體狀況。(二)智能質檢系統 通過引入先進檢驗設備和檢測技術，完成印制板檢驗和電裝檢驗環節的智能質檢實施工作，兩個檢驗環節的所有檢驗工序實現自動化、數字化作業，印中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）83 制板外觀缺陷檢測、電裝可視焊點檢驗場景實現智能化檢驗，檢驗技術能力獲得實質 性提升，實現從人工目檢到智能檢驗技術體系的轉變。以 PCB 外觀缺陷檢測典型場景切入，建立起 AI 檢驗模型本地化訓練公共能力，實現從設備/模型采購向能力建設轉變。完成檢驗環節基

220、于二維碼的無紙化交互方案驗證，實現從手抄筆錄向無紙化交互轉變。質檢數據全過程精細化管理，實現從離散無序向透明可控轉變。同時建立所有過程檢驗環節的自動化、數字化與智能化檢驗能力，全面記錄檢驗過程和結論，充分積累檢驗數據資產，持續優化智能檢驗算法，常態化自查自糾，不斷提升檢驗的過程質量。(三)三防涂覆自動化建設 一是改造自動涂敷生產線：在單臺涂敷機上加裝在線軌道和自動在線感應措施，同時加裝連接、檢測、固化等相關設備。二是設計自動涂敷工裝、換液管路：設計同軌道寬幅一致的載板、工裝，調整生產線軌道至最大軌道的 80%，使裝夾樣件在線上的每臺設備上寬度調整一致，實現多次重復運轉。同時優化涂敷換液過程，通

221、過在涂敷前端輸液管路設計 2 路并行料液輸送管路和設計內嵌套料罐，換液時直接換料灌，減少換液復雜度。此外設計重量感應裝置，與設備報警裝置連接，當料罐及其內部三防漆的重量低于感應裝置設定值時，裝置便會立即發出警報，及時提醒操作者加料。三是優化涂敷工藝參數和固化工藝參數。三防涂覆自動化建設項目屬于航空電子組件涂覆工藝提升，該項目技術水平已達到國內領先。該涂覆技術現已攻破多項工藝技術難關，解決實際產品涂覆效率、質量問題，實現全過程密閉操作，玻璃隔離，降低人員職業危害接觸等級。(四)安全生產智能監管平臺建設 以“三違”智能監管為切入點，累計投入 1000 余萬元研發安全生產信息化智能監管平臺，配置 106 個智能監測點和 60 個安全報警提示終端實現危險點及生產現場覆蓋率達到 100%，開發部署 30 余種算法實現典型違章行為清單覆蓋率達到 80%，平臺識別違規行為準確率達到 90%。通過采取強化培訓教育、進入區域前安全提醒、違規實時報警、數據智能中國智能制造產業發展報告（2023-2024 年）84 統計、人工審核分析、通報整改等多種舉措，生產現場“三違”治理成效顯著，數據審核效率大幅度提升，違規數據呈現斷崖式下降趨勢，違規數據累計下降達 95%以上，初步形成規范作業的良好氛圍，安全生產管理效能逐步提升。