中国制造业人工智能行业应用发展图谱

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发展图谱 2023 易观分析 2024 年 1 月 本产品保密并受到版权法保护 Confidential and Protected by Copyright Laws 中国制造业人工智能行业应用 制造业人工智能行业应用发展背景 2012-2022 年中国规模以上制造业增加值情况 35% 31. 5% 30.7% 30% 27.7% 25% 83.2 74.6 20% 64.4 59.3 60 37.5 30.1 40 26.4 26.6 31.4 25.6 20 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 工业增加值 ( 万亿元 ) 0 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 www.analysys.cn 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。 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 45.5 39.2 35.8 31.3 27.2 20.4% 15.1% 14.4% 9.5% 2017 2018 2019 2020 2021 规模 ( 万亿元 ) 一○一增 速 ( % ) 50% 50.2 40% 30% 20% 16.1% 10.3%10% 0% 2022 数据来源：国家网信办、信通院，由易观分析整理 ◎ 易观分析 www.analysys.cn 2024- 1- 11 激发科技与创新活力 3 2017-2022 年中国数字经济规模及增速情 况 国内生产总值 ( 万亿 元 ) 制造业增加值 ( 万亿 元 ) 60 50 40 30 20 10 0 33.510% 5% 0% 140 120 100 80 29.3% 28.2% 22.9 20.2 26.7% 26.2% 31.2 31.3 27.4% 30.4% 21.1 15 % 18.2 /23.4 27.9% 28.1% 40.2 27.5 68.9 53.9 101.4 114.4 91.9 98. 19.6 24.5 22.8 乙 20 121 21 17 图：中国智能制造基本范式演进 新一代智能制造 数字化网络化制造 --LI- 数字化制造 智能化 网络化 数字化 范式演进 来源：中国工程院易观分析整理 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。 数字化 数字化即在数字化技术 和制造技术融合的背景 下，以 5G 、 人工智能、 区块链、大数据等新一 代信息技术加速推动信 息互联互通，减少解决 信息之间的孤岛问题。 网络化 网络化是以物联网为主 要特征，运用工业软件 支撑制造设备，通过网 络传输数据，实现数据 共享。同时推动“ 5G+ 工业互联网”与实体经 济相融合，打造示范园 区 和 中 小 企 业 集 聚 区 ， 智能化 智能化则是实现生产流 程的全局智能化，将制 造装备从数字一代跃升 为智能一代。统筹骨干 企业集成应用创新，中 小型企业普及应用，将 智 能 化 运 用 到 整 个 制 造 生产链中。 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 建国初期，开始进行包括 工业化在内的“四化建 设” , 重点在重工业、军 工等方面发力 改革开放以后实行联产承 包责任制，开始工业化与 信息化建设的追赶，并陆 续提出“以信息化带动工 业 化，以工业化促进信息 化” , “ 推进信息化与工 业化融 合”等发展方向， 逐步成为 世界制造大国 与世界同步，提出《中国 制造 2025 战略》 , 增加 传统制造业附加值，提升 制造业发展核心竞争力， 将体现信息技术与制造技 术深度融合的数字化与智 能制造作为今后发展的主 线，实现制造业转型升级， 从制造大国向制造强国转 变 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。 第四次工业革命 2010 年 智能化生产时代 核心技术为人工智能、物联 网等数字技术，与工业技术 深度融合，解决智能决策与 生产的问题 代表性国家：中国、德国、 美国、日本等国家纷纷发力 产业结构变化：在智能制造 的基础上，增加智能服务比 重，实现业务模式的变革 www.analysys.cn 激发科技与创新活力 第三次工业革命 (20 世纪 50 年代 ) 自动化生产时代 核心技术为计算机、微电子 等新兴技术技术，控制系统、 工业软件等涌现，通过人类 远程操控机器解决精益生产 问题 代表性国家：美国 产业结构变化：第一产业比 重下降，第二产业结构调整， 第三产业快速发展 第二次工业革命 (19 世纪 60-70 年代 ) 电气化生产时代 核心技术为电力技术与电磁 通讯技术，通过流水线生产， 提升大规模批量生产和人机 协同制造问题 代表性国家：德国、美国 产业结构变化：三次产业划 分形成，工业取代农业成为 主导 机械化生产时代 核心技术为蒸汽动力技术及 相关机械制造技术，由人类 进行机器操作，解决生产效 率和人力问题 代表性国家：英国 产业结构变化：以农业为主， 逐步向工业社会转型 CAnalysys 易观分析 www.analysys.cn 4 CAnalysys 易观分析 www.analysys.cn 图：中国智能制造数字化、网络化与智能化“并行推进、融合发展” 促进产业链网络化升级。 来 源 ： 易 观 分 析 来源：公开资料易观分析整理 CAnalysys 易观分析 2024-1-11 图：工业革命的四次演变与中国工业发展进程 第一次工业革命 (18 世纪 60 年 代 ) 网络化 --------5 数字化 ---= 2 数字化 智能化 网络化 全 球 智 能 升 级 智能化 全国工业互联网产业增加值总体发展情况 4.15 3.55 4% 3.51% 2% 0% 2019 2020 2021 2022 2023E 工业互联网产业增加值规模 ( 万亿 ) 一●一产业增加值占 GDP 比重 (%) 全国工业互联网核心产业、渗透产业增加值发展情况 3.2 3.34 16.57% 1.18 1.26 7. .78% 1.35 33% 0 2021 2022 2023E 核心产业增加值规模 ( 万亿 ) 核心产业名义增速 (%) 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 www.analysys.cn 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。 2024-1-11 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 2023 年的中央经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。 图：中国工业 4.0 与智能制造参考架构模型 00 总体 基础 安全 管理 评价 可靠性 来源：公开资料易观分析整理 CAnalysys 易观分析 www.analysys.cn 激发科技与创新活力 5 06 行业应用 04 工业云与大数据 03 智能工厂 01 智能装备 / 产品 02 工业互联网 工业网络技术 核心软件与平台 安全保护体系 制造系统互操作性 制造系统互操作性 新一代信息技术产业 先进轨道交通装备 节能与新能源汽车 海洋工程装备及高 技术船舶 高档数控机床和机器人 航空航天装备 电力装备 农机装备 新材料 生物医药及高性能 医疗器械 制造系统互操作性 设备及生产管理集成 工厂体系架构 诊断、维护与优化 渗透产业增加值规模 ( 万 亿 ) 渗透产业名义增速 (%) 数据 技术 服务 智能设备 工业机器人 4 15.14% 2.32 人机交互 工业软件 智能产品 增材制造 2.55 1.012 9.74% 20% 10% 0% 12.58%- 2 0.87 97% 7 2.97.35% 16.14% 6 4 2 0 3.23% 3.72% 3.69% 3.61% 4.46 4.69 3.19 2019 2020 6% 制造业人工智能行业应用发展图谱及 行业应用案例 制造行业 AI 心竞争力与质量，实现可持续发展 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 。 人工智能在推动制造行业数智化转型过程中的核心价值 · 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 制造行业当前发展现状 · 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 应用概述：提升研发生产与运营效率，提升产品核 2024- 1- 11 激发科技与创新活力 7 制造行业 核心价值 提升工程仿真精度，提升设计与研发效率 关键环节 产品设计 生产制造 产品辅助设计 生产计划 / 智能排产 智能评审与反馈 设备管理 / 预测性设备维护 应用场景 数字孪生 / 仿真优化生产流程 事故预警 代码辅助赋能工业软件升级 质量管控 / 生产工艺优化 仓储配送 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 提升工业企业经营管理工作效率，探索用 户中心经营模式 运营管理 市场营销 供应链管理 需求预测 销售管理 物流管理 客户服务 以零售行业 AI 应用研究为主 2024- 1- 11 激发科技与创新活力 8 AI 应用价值与场 景 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 AI+ 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 重构制造生命周期，以用户为中心， 环环联动 用户交互 迭代研发 智慧服务 用户 模块采购 智慧物流 柔性生产 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 监管方 生产方 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 监管方 生产方 ■■■■■ 用户方 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 研发设计 工艺过程 运维服务 储运过程 生产过程 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、产品流与资金流的 运行模式 工业互联网将人、机、料、法、环、 测以数据相连接，融合 Al 技术实现 自动化与智能决策，数智驱动实现 精益管理 人、机、料、法、环、测缺乏自动化 连动与优化机制，依赖于人的决策实 现精益管理 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 2024- 1- 11 激发科技与创新活力