智能制造白皮書

1、ARTIFICIAL INTELLIGENCE 騰訊人工智能 白皮書 2020 W H I T E P A P E R 序言 人工智能的發展并不平靜。
自Alpha Go人機大戰重新掀起人工智能熱潮以來，經歷了炒作與狂熱、泡沫褪去后 落地的艱難以及隱私倫理的挑戰。
而在過去的半年，人工智能與產業的結合前所未有的緊密。
2020年是足夠記入史 冊的一年，在全球抗疫的背景下，人工智能在醫療、城市治理、工業、。

2、 2019 中國高端制造投融資白皮書 2 目錄目錄 報告研究范圍及研究目標報告研究范圍及研究目標 . 1 核心觀點核心觀點 .。

3、切需求。
技術方面，技術的成熟和應用為智能城市發展奠定基礎。
智能城市的建設需求驅動著技術的不斷革新。
城市與社會方面，中國的城市已逐漸成為人民生活的核心空間。
快速城鎮化帶來的城鎮人口急劇增長對城市發展也提出了新的挑戰。
從城市管理和運行的角度出發，可將城市內的各種發展要素劃分為五大系統，包括綜合管理系統、經濟系統、民生系統、生態系統及基礎系統。
智能城市的認知與內涵:智能城市是以感測、分析和整合城市關鍵數據的通信和信息技術為基礎，通過對城市的終端、場景、行業及生態進行主動性、前瞻性賦能，多方參與促進產業和經濟快速、健康發展，最終帶動城市的綜合管理、經濟、民生、生態、基礎五大系統全面、可持續發展的動態過程。
智能城市包含4個維度的概念；“智”是大腦，是城市運行的智能基礎；“能”是手腳，是通過“智”對城市賦能；“城”是軀干，是產業發展和社會運行的綜合平臺、日益完善的數字基礎平臺，以及平臺承載的人、物資、數據、資金等城市成長動力；“市”是血液，是帶動城市發展的產業和經濟。
智能城市與智慧城市既存在差異又彼此緊密聯系。
智能是“intelligent，是用智慧的方式解決問題的能力，是城市實現終極智慧化前的必經過程，智能的發展水平在一定階段內是可衡量的，是人的因素高度參與的不斷迭代的過程；智慧是“smart”，是城市發展的終極目標和一個絕對的概念，無法具。

4、智能理財4.0： 全球智能理財服務分級白皮書 陸金所&艾瑞聯合發布 2019年 2 概念：智能理財服務的定義與標準1 縱覽：全球智能理財服務發展概況2 洞察：智能理財服務用戶調研發現3 聚焦：智能理財服務發展模式分析4 分級：智能理財服務系統發展5 展望：智能理財服務市場趨勢6 3 2019.7 iResearch Inc. 1.1 概念。

5、對于已經是網站VIP年會員的朋友，請添加小皮匠微信號www-3mbang-com，留言VIP會員用戶名，審核通過后可免費加入知識星球。
知識星球加入請使用微信掃描以下二維碼往期回顧：加入知識星球后，可立即免費獲得該行業的報告合集打包下載鏈接新零售（79份）；區塊鏈（87份）；金融科技（42份）；人工智能（29份）；宏觀經濟形勢（21份）；直播答題（8份）；鄉村振興（9份）；財富報告（42份）；消費金融（44份）；旅游度假（17份）；薪酬報告（12份）；2018區塊鏈（14份）；私募股權（9份）；電影產業（12份）；工業互聯網（13份）；教育產業（19份）；跨境電商（14份）；寫字樓市場（15份）；寵物經濟（9份）；獨角獸專題（15份）；中美貿易戰（17份）；5G通信（13份）；短視頻（17份）；餐飲行業（9份）；消費升級（15份）；共享經濟（12份）；不良資產（8份）；家電行業（18份）；養老產業（8份）；芯片產業（10份）；醫療機械（9份）；共享單車（12份）；酒店行業（16份）；新能源汽車（12份）；REIT(地產信托)（11份）；母嬰行業（11份）；機器人行業（19份）；新經濟（15份）；俄羅斯世界杯（14份）；保險行業（34份）；早教幼教（10份）；創投行業（12份）；2018下半年宏觀經濟和各行業投資策略（37份）；創新藥（8份）；新能源（14份）；運動健身（9份）；AI。

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7、索，在智能工廠建設、重點裝備研發、關鍵工藝技術突破、復合型人才培養、標準研制推廣和應用等方面取得了豐碩的成績。
中國電子技術標準化研究院聯合深圳華制智能制造技術有限公司、東北大學流程工業綜合自動化國家重點實驗室，面向石化、有色、鋼鐵、水泥、食品、醫藥等行業的重點企業開展調研走訪，汲取流程行業智能制造經驗，編寫形成了流程型智能制造白皮書。
白皮書從流程型制造關注的核心問題出發，從工藝優化、智能控制、生產調度、設備運維、質量檢驗、能源管控等多個角度進行了系統梳理。
針對核心問題和指標，總結了流程型智能制造的重點建設方向，提煉了數字化、網絡化、智能化的智能制造實施要素。
通過數據收集和統計分析，歸納整理了流程行業的智能制造需求和智能制造解決方案的供給情況，在研發創新、人才培養、示范推廣方面，為行業主管部門和企業提出產業發展建議。
希望本白皮書中的行業見解、數據分析和方向建議能為關心流程行業智能制造發展的人員提供創新思路和啟發，為推進相關智能制造工作提供路徑參考和依據。

8、 前言 當前的時代是信息爆炸的時代， 數據已經成為新的生產要素， 其價值愈發凸顯。
作為數據的生產者和消費者， 企業需要思考的是如何利用生產運營過程中產生的數據反哺生產運營。
數據驅動決策的需求正在不斷地推動 企業尋找信息化建設與數字化轉型的新方式， 而商業智能便提供了一個絕佳的思路。
商業智能問世已有二十余年， 受到廣大企業的青睞與追捧， 碩果累累。
雖然不少企業沒有特別強調商業智能這 一概念，。

9、習技術突破的重要代表之一。
隨著人工人工智能研究和應用領域的不斷延伸，未來人工智能將迎來更多種技術的結合應用。
3、人工智能投資趨于理性，底層技術和易落地領域更受人工智能領先機構青睞。
隨著投資界和企業界對人工智能的了解逐步加深，人工智能投融資市場更加理性。
人工智能投融資頻次有所下降，但投資金額繼續增加。
特別是經過行業的一輪優勝劣汰后，底層技術創業公司以及落地性強的領域如醫療、教育、無人駕駛等創業項目繼續受到人工智能領先機構的青睞。
4、城市是承載AI技術創新融合應用的綜合性載體，也是人類與AI技術產生全面感知的集中體驗地。
不同城市在人工智能的頂層設計、算法突破、要素質量、融合質量、應用質量上有著不同的表現，形成多樣化與個性化的AI發展模式。
5、政策與資本推動京津冀、長三角、珠三角成為人工智能企業分布最多的地區，北京、上海領跑全國。
比如上海通過提供稅收優惠、資金補貼、人才引入、優化政務流程等措施優化營商環境，吸引大量投融資資金、人工智能企業以及人才，科研實力突出。
促進人工智能產業鏈上下游企業形成規模效應，提升城市人工智能產業實力。
6、以上海和北京為代表的一線城市在人才數量、企業數量、資本環境以及科研能力長期處于第一梯隊。
上海、北京城市的人工智能企業數量已超過600家，其中上海已經與科技巨頭騰訊、微軟以及人工智能獨角獸商湯、松鼠。

10、既定事實。
商業智能市場規模增長迅速，國內市場增速更是大于全球市場。
Gartner 在Market Share: Analytics and Business Intelligence, Worldwide, 2018報告中指出，分析和商業智能軟件市場在 2018年增長了11.7，達到216億美元。
現代BI平臺繼續以 23.3的速度增長，增速最快，其次是數據科學平臺，增長 19.帆軟數據應用研究院發布的2019 年中國大數據 BI 行業預測報告顯示，國內 BI 市場在 2018 年增速達到 25.8%，高于全球市場增速。
企業數字化轉型進程已經邁入商業智能階段。
盡管商業智能已被企業廣泛應用，概念上的普及卻“相形見絀”，國內民眾對商業智能的認知仍是千人千面。
一方面，商業智能起源于國外，信息化基礎的差異讓商業智能的引入過程發生了“變異”。
另一方面，我國缺乏類似 Gartner 的研究機構來持續教育與引導國內市場。
市場需要教育和孵化，相較歐美，我國還任重道遠。
因此，帆軟數據應用研究院結合文獻材料、企業調研以及我國的市場環境，形成本白皮書。
本白皮書旨在明晰商業智能的概念、價值、功能技術、工具等內容，并基于我國的市場環境、企業需求，對商業智能工具的概念進行重新梳理，同時在此基礎上引入生態學思維，構建商業智能生態系統模型，以期統一商業智能的大眾認知，規范國內的市場行為，指。

11、 40 年來，我國國家新型工業化產業示范基地、國家級開發區等各類產業集聚區快速發展，產業綜合實力和開放水平不斷提高，為先進制造業集群發展奠定了基礎、積累了經驗。
但總體看，我國各類產業集聚區發展方式粗放、不平衡不充分問題依舊突出，已不能適應新時代邁向更高質量發展階段、發展更高層次開放型經濟的要求，迫切需要加快產業集聚向集群發展的轉型提升。
黨的十九大明確提出，要“促進我國產業邁向全球價值鏈中高端，培育若干世界級先進制造業集群”；中央經濟工作會議強調，要“提升產業鏈水平，注重利用技術創新和規模效應形成新的競爭優勢，培育和發展新的產業集群”，均將先進制造業集群發展放在了一個十分重要的位置，為推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革，實現經濟高質量發展提出了新要求、指明了新方向。
新時代背景下，培育發展先進制造業集群恰逢其時，時不我待。
加快培育先進制造業集群不僅是把握新一輪科技和產業革命趨勢、應對國際經濟競爭的客觀需要，也是立足國情推動制造業高質量發展的有效途徑，對促進我國產業邁向全球價值鏈中高端，增強我國經濟創新力和競爭力具有重要意義。
賽迪智庫結合研究工作和和地方調研實踐，對先進制造業集群進行了深入研究，形成了2019 先進制造業集群白皮書。
本書對先進制造業集群的內涵與特征進行了界定，研究分析了發達國家培育先進制造業集群的經驗和我國地方發展先進制造業集群的實踐，提出了。

12、要、強國之基。
到 2035 年，我國將基本建成交通強國，形成“安全、便捷、高效、綠色、經濟”的現代化綜合交通運輸體系，基礎設施布局完善、立體互聯，交通裝備先進適用、完備可控，運輸服務便捷舒適、經濟高效，治理體系科學現代、能力完備，為基本實現社會主義現代化提供有力保障。
創新是交通強國建設的第一動力。
人工智能是交通發展的新引擎，是實現高質量發展的強大支撐，將為交通運輸發展帶來重大歷史機遇。
推動人工智能和交通運輸深度融合，實現富有活力、智慧引領的科技賦能，是建設交通強國的關鍵戰略路徑。
構建人民滿意、世界前列的智能交通體系，是交通強國建設的切入點和主要抓手，也是率先建成交通強國的主攻方向。
人類社會已經站在了智能時代的門口。
智能交通將會站上工業革命的浪潮之巔，成為國家在這一輪“新基建”洪流中上述創新科技落地的排頭兵和基礎產業。
基于人工智能和 5G 技術的交通數字化轉型和智能化變革，將會讓傳統交通加速向數字化、網聯化、自動化的“新交通” 轉變，交通發展將由追求速度規模向更加注重質量效益轉變，由各種交通方式相對獨立發展向更加注重車路行一體化融合轉變，由依靠傳統要素驅動向更加注重創新驅動轉變。
2020 到 2035 年，是我國車路行一體化融合加速并領先全球的關鍵階段，百度作為國內唯一的車路行全棧自主可控的高科技企業，將利用人工智能、大數據、自動駕駛、車路協同、高精地圖等新一代信息技術，。

13、方面處于劣勢。
高端制造業處于價值鏈高端，具有高附加值的特征，直接影響世界各國在全球分工中的利潤分配，受到世界各國的重視。
美國、德國、英國等眾多發達國家于 2013年左右，紛紛陸續推出刺激高端制造業發展的政策。
2015 年5月，我國國務院正式印發中國制造 2025，提出設定“三步走”的制造強國戰略目標，這是我國實施制造業強國戰略的第一個十年行動綱領，此后政策不斷加碼高端制造業，推動產業發展。
我國高端制造業增速遠超傳統制造業，產業結構不斷優化。
根據國家統計局的數據顯示，2015-2018 年，以工業機器人、移動通信基站設備、集成電路、光電子器件等為代表的高端制造業整體保持較高的增速；反觀傳統制造業，以十種有色金屬、粗鋼、化學纖維等為代表的傳統制造業增速較低，與高端制造業增速差距較大。
在資本收縮、經濟下行期，高端制造的投融資交易依舊活躍。
2013-2018 年，高端制造領域融資規模和融資事件數量均出現大幅度增長，其CAGR分別為84.5%和 32.9%。
高端制造占總體融資金額和融資事件數量的占比不斷上升，融資金額占比由 2014 年的 10.34%上升到 2019H1 的 30.29%；交易數量占比由 2014 年的 14.27%上升到 2019H1 的 19.41%。
高端制造總體融資占比的上升說明隨著互聯網結構性紅利的消失，機構對原始創新類項目的關注不斷提升。

14、知識的創造。
今天，中國制造主要還是在做加工、生產，并逐步升級到裝備，未來發展的下一步就是知識、智慧的應用，這就是我們憧憬的智能制造。
智能制造的基礎是素質、體制、本質問題，要創新的地方要有價值，我們要找到價值的定位和定價，價值的定位就是站在客戶的位置思考價值，背后是客戶真實的需求，價值的定價就是通過創新業務模式為提供的價值收費。
燈塔工廠就是智能制造的領路人，當我們遭遇大風大浪、黑暗、不知道方向的時候，人們會需要燈塔。
在中國制造升級的路途上，燈塔工廠具備網絡化、自動化、更優化的特征，同時也具備代表性、技術性、高效性和價值性，給中國廣大的制造業指路。
燈塔工廠不是目的，而是一個階段、一個里程碑，是一個重新塑造自己、塑造中國制造業的開始。

15、社會生產組織方式面臨轉型升級壓力。
最后在技術層面，在普遍自動化的基礎上，物聯網、邊緣計算、云計算、大數據、人工智能等技術的發展為制造業的進一步升級提供了強大的技術支撐，同時也提出了更高的管理要求。
可以說，智能制造是技術、社會和市場多方面要素驅動的結果。
近年來，世界主要工業國都紛紛將智能制造上升到國家戰略高度，致力于在關鍵智能制造技術上取得領先地位。

16、識的基礎上，在實踐中不斷學習，更新和完善系統知識庫，去掉不合適的知識，使知識庫逐步趨于合理化。
對系統故障進行診斷、排除和自我修復。
自律能力：對環境信息及自身信息進行理解并進行分析判斷，進而規劃自身行為。
虛擬現實：通過虛擬制造技術，企業能夠在設計階段就對產品制造的全過程進行虛擬集成，預測、檢測、評價產品性能和制造可行性。

17、識的基礎上，在實踐中不斷學習，更新和完善系統知識庫，去掉不合適的知識，使知識庫逐步趨于合理化。
對系統故障進行診斷、排除和自我修復。
自律能力：對環境信息及自身信息進行理解并進行分析判斷，進而規劃自身行為。
虛擬現實：通過虛擬制造技術，企業能夠在設計階段就對產品制造的全過程進行虛擬集成，預測、檢測、評價產品性能和制造可行性。

18、邊緣計算。
語過物聯網數據整合全量OT域數據、邊緣分布式計算和開放的架構，實現T業大批量數據的實時處理，確保工業設備的遠程監控和實時響應，實現對人員.沒備、物料、工藝、環境的實時管控和暫能決第。
(3)混合云及云計算。
企業將安全性、敏感度要求不高、需要快速部署的應用放在公有云上，將企業傳統核心應用或者安全性需求較高的應用放在私有環境或者私有云中，形成混合云部署方式，使數據曇露達到最低限度，最大程度保證企業數據安全。
(4)網絡技術。
甚于5G技術高速率、低延時、大規模設備接入等特點，各系統可直接進行快速的無線傳輸和控制，工廠和園區無篙布置復雜的線纜，數據的傳輸將更加迅速、安全、實時。
隨著5G的部署使用，智能機器人可以自主化的在工廠里移動，按需完成各種任務;產線可以更加靈活調整各設備位置，靈活分配任務和產能。
生產線的柔性將會達到一個新的高度。
(5)人工智能。
人工智能技術和制造業深度融合，使得制造系統員備學習能力。
譎過深度學習、塔強學習、遷移學習等技術的應用，智能制造將捉升制造領域知識產生、獲取.應用和傳承的效率。
例如，利用機器學習技術分析和訓練產品缺陷，形成控制規則，在實際產線上,語過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷，同時還可以集成專家經驗，不斷改進學習結束。
語過以上技術，將靈活地為客戶打造“透明化生產、數字化車間、智能化工廠”，降低人力成本、提高產品質量、提升生產整休協作效。

19、智能工業互聯網平臺助力企業智能化升級pp工業視覺質檢解決方案與實踐pp1解決方案pp百度智能云從客戶需求出發，針對傳統工業視覺質檢復雜缺陷識別能力差魯棒性差人工質檢標準不統一檢驗質量受個體影響大用工矛盾突出等問題，有機整合機械系統電氣系統。

20、加強關鍵核心技術攻關，加快構建制造業創新生態體系。
充分發揮企業創新主體作用，支持以龍頭企業為核心聯合產業鏈上下游，組建創新聯合體，牽頭承擔重大科技項目和重大工程任務。
在集成電路生物醫藥新材料等關鍵領域攻破一批卡脖子技術。
pp以智能制造為主。

21、近年來，電信運營商在提升網絡智能化建設方面持續投入，積極探索和實踐包括大數據等pp在內的高效智能的分析手段和技術。
人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優pp的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的。

22、策略的設計由 AIMind 智能策略中心來實現，支持策略編排，可將專家經驗固化為自 動化規則，也可通過 AI 對歷史數據的分析，形成最優策略。
當滿足觸發條件時，從 策略庫調用相應的策略，通過全局配置中心進行指令的下發，完成策略的執行和閉環。

23、普惠AI的經濟算力帶來算法的快速迭代,將AI芯片集成到攝像機中,實現視頻采集智能化，越來越多的后端智能算法轉移到前端運行，同時，也有更復雜更高級的算法被研發出來，并依托于后端平臺運行，前端的機器像人一樣去思考及主動行動實現了前端智能與云端智。

24、有效的身份認證與訪問控制是確保用戶數據不被非授權訪問的關鍵，同時促進合法用戶的可用性。
這些技術包括認證機制，數據和資源訪問控制，供應系統和用戶賬戶管理。
對于云平臺自身，京東云構建了基于內控要求的賬號與授權管理系統和員工身份識別機制。
對于用戶。

25、機械制造業包括通用設備及零部件制造專用設備制造電氣機械和器材制造儀器儀表等細分行業。
作為國家重要的支柱產業，機械制造行業為國民經濟的各關鍵領域和國家基礎建設提供技術裝備，其發展水平與國民經濟的發展速度息息相關，是國家工業化程度的主要標志之一。

26、最核心的是展示類的數據可視化技術，拋開企業數據量級的不同和深度分析的需求，數據可視化技術能夠滿足最基本的 BI 目標，即將數據轉化為信息并輔助決策;數據可視化的具體形式又分為報表和可視化圖表兩大類，其中報表是我國大多數企業目前的主要數據展示。

27、汽車制造汽車制造領域汽車材料選取汽車報廢與再制造是汽車綠色制造模式的關鍵環節，要求實現汽車材料的輕量化高強度與環保性，再制造重點針對發動機變速箱等核心零部件實現資源的高值再利用。
機械裝備機械裝備領域綠色加工報廢利用及機械再制造是機械裝備綠色。

28、01020405050606080910111313141617北 京 未 來 芯 片 技 術 高 精 尖 創 新 中 心1 概述1.1概念1.2意義1.3本質特征1.4白皮書內容簡介2 要素 2.1架構2.2微電子2.3MEMS2.4光電。

29、20202020年中國年中國MEMSMEMS制造白皮書制造白皮書20202020年年1010月月2828日日蘇州蘇州第第1 1章章 MEMSMEMS概念界定及產品分類概念界定及產品分類MEMS及MEMS傳感器的定義MEMS技術的特點及MEM。

30、知識運營白皮書 公開 阿里云 智能客服知識運營白皮書 2022 年 2 月 版本：1.0 知識運營白皮書 公開 版本：1.0 I 法律聲明 阿里云提醒您在閱讀或使用本文檔之前仔細閱讀充分理解本法律聲明各條款的內容。
如果您 閱讀或使用本文檔，。

31、1.0 版智能制造能力成熟度模型白 皮 書 ESITMTM中國電子技術標準化研究院 中國電子技術標準化研究院 2016年9月20日發布ESICHINA MANUFACTURING MATURITY MODEL前 言當前智能制造正在引領制造方。