杂项 培训报价 人民支援计划 社会伙伴对话框 人类可行性研究 动员 描述 目标 支持 19 清晰的角色描述 • 能力 • 功能 • 生活中的一天 战略与路线图保持一致 • 成熟度 • 试点和阶段识别 • 大事记 起点 • 活动设置 • 沟通计划 管理 • 团队成员选择 • 明确的职责和行动 项目方法：引导人员并可视化旅程的步骤 高水平的路线图 知识转移 详细设计 人员调动 招募 功能设计和过渡计划 E2E 展 望 差距分析 智能供应链控制 塔 成熟度模型 2018.03 产品 功能优化与整合 评估 CT 旅程所有相关特征的 4 维模 型 在 4 个 CT 组件中评估了跨活动的 ICT 成熟度： 具有管理内部，网络和 生态系统数据，可视化 程度和系统集成的能力， 以支持实时 E2E （端到 程度 为快速的 E2E( 端到 端） 编排和敏捷的供应链配 置做好准备 自动化 / AI 流程和指标 组织 数据可见性 / 数据整合 22 拥有强大而全面的成熟度评估模型，可以评估组织 的 CT 能力 这些组件的成熟度通过 15 个 CT 子组件进行深入评估： 智能 流程 组织 数据可见性 / 数据整合 交易自动化 -RPA 进阶分析 E2E （端到端） SC 异常管理 E2E(

工业和信息化部装备工业司 中国电子技术标准化研究院 xxxx 研究依据 标准体系、结构、技 术和规范 成熟度模型、评价要 素和方法 业务、流程和应用场 景 《智能制造能力成熟度模型白皮书 1.0 》 《智能制造能力成熟度模型》（国标立项） 《智能制造能力成熟度评估方法》（国标立项） 《国家智能制造标准体系建设指南（ 2015 年版） 》 《国家智能制造标准体系建设指南（ 8 数字化车间评价体系 制造业创新能力评价体系 两化融合评价体系 l 以《国家智能制造标准体系建设指南（ 2018 版）》为核心 l 以国标立项《智能制造能力成熟度模型》为基础； l 针对中小企业和传统行业重点企业的特点，构建容易理解和接受的评估模型和评价工作体系 : 分解、细化指标评价和要求，易于理解和操作，较好的指导企业进行评价 ; 贴近重点行 11 智能制造成熟度模型框架 评价模型框架 智能单元 / 产线 智能化车间 智能工厂 智能物流 离散制造模式 流程制造模式 大规模个性化定制 网络化协同制造 远程运维服务 智能技术 产品智能化

例。每年，新加入的灯塔工厂均会对未来3~5年的价值链运营进行深度展望，为行业的持续发展 贡献智慧与力量。 新晋的一批灯塔成员证实了4IR拐点的到来，其中有两大特征颇为显著：一是机器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂的生产任务；二是在产业应用层面，领军企业正重新定义“试点”的范围。为 了推动规模化应用，这些企业不再局限于 围绕该话题，我们拟发布系列文章（共三篇），将立足于全球制造业的发展实际，深入探讨领军 制造商对AI的战略部署，以及企业在实现AI快速、大规模部署过程中需要构建的核心能力。作为 系列文章的开篇，本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来，解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势，并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下，需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响，以及推动AI应用所需的 个灯塔工厂的企业而 言，其生产网络都可作为大规模网络部署的试点。现在，领先企业可同时在10或50家工厂中捕捉 4IR技术的价值，而其他企业仍在努力寻找单个工厂的价值。 随着灯塔企业不断加速发展，在成熟度上，领先与落后企业间的差距也在不断拉大。而近几年愈 发复杂多变的商业环境, 也让这一差距愈发突出。新冠疫情期间，85%的灯塔企业营收降幅低于 10%；而仅有14%的其他制造商实现了这一点。灯塔企业的反应速度显然更快：面对供应链风

以在多变的道路条件下执行复杂的决策任务。例如，在智能辅助驾驶系统中，车辆可基于实时收集的数据流， 运用预测性建模和情境理解来优化路径规划，进而提高行驶效率与安全性。 此外，大数据分析在汽车行业的应用也逐渐成熟，通过收集和分析海量数据，企业能够预测市场和客户 需求、生产线智能预测与维护、车辆实时监控和诊断等，并提供更加个性化的客户服务体验。 而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全 趋势篇 6 随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵 盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。 从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用 户带来更便捷、舒适的驾乘感受，从而增强汽车产品的市场竞争力，能够迅速获得市场认可，且创造出较高的 商业价值和用户价值 ；研发设计、生产制 率、降低成本，同样有着极大的产业发展潜力 ；智能驾驶主要是提升汽车自身的产品力，代表着汽车行业未来 的发展方向，具有巨大的潜在产业价值和市场前景，从成熟度来看，L2 - L3 级别的辅助智能驾驶具有相对较 高的成熟度，而 L4 - L5 级别的自动驾驶目前技术成熟度相对较低，但从长远来看，一旦技术成熟并广泛应用， 将彻底改变人们的出行方式和交通生态。 这些场景共同构成了汽车行业 AI 应用的丰富图景，展现出不同的发展阶段和产业价值。随着技术的不断

片，如 TPU、FPGA、ASIC、NPU 等也在快速发展，我国企业也有所布局。 但需要指出的是，除华为昇腾外，目前大多数 AI 芯片厂商还无法实现规模 化出货。国产芯片在 AI 计算框架方面成熟不足，端到端自动驾驶要求厂商快速 构建便捷可用的算力，因此当前的智驾算力平台仍以英伟达相关产品来构建 AI 算力的主体，同时通过加入海光、寒武纪等国产芯片以及加速卡来构建 AI 算力。 （2）国外 究机构，共发放和收集有效问卷 21 份。 以下分析基于调研结果整理得出，仅反映调研周期内受调单位的整体情况。 2.3.1 数据方面 数据闭环机制。大部分整车企业和智驾供应商已建立较为完整和成熟的数据 处理流程，并且开发有自动化处理工具链。 路侧数据应用。70%以上整车企业和智驾供应商在智驾模型训练中未使用路 侧感知数据；在拥有且使用路侧数据进行智驾模型训练的企业和机构中，几乎全 业之间数据格式不统一以及存在合规性要求，特别是舱内数据、地理信息数据等 较之驾驶轨迹数据有更严格的法规限制，导致数据流通受限。企业较为关注的还 有数据加密、确权与定价，而当前的相关技术尚未完全成熟。对应地，企业希望 对上述问题有所突破，且希望行业级平台具备数据交易平台职能，提供确权和定 价功能。此外，需要考虑如何实现数据更新和新旧数据结合；需要考虑地理信息 安全问题，包括数据传输安全、

重机集成计划业务成熟度回顾：从业务领域来看，国际需求与订单环节、 零部件采购与交付环节较为薄弱 领先的（ 5 分） 协同的（ 4 分） 基本的（ 2 分） 可执行（ 3 分） 2.8 不成熟（ 1 分） 2.3 2.9 2.5 2.8 2.9 2.7 平均值 =2.7 国内 需求 计划 国际 需求 计划 先进实践≥ 4.0 xx 重机集成计划各业务领域成熟度水平 2.9 零部件 采购 零部件 交付  通过调研，初步了解到目前 xx 重机的集成计划业务成熟度为 2.7 分，处于基本可执行层级，但和先 进实践相比还存在差距 来源： xx 重机集成计划体系业务成熟度内部问卷调研（ 35 份样本），项目组分析 订单管理 能力 差距 6 xx 重机集成计划业务成熟度回顾：从管理维度来看，绩效指标体系、 IT 系统 支撑环节较为薄弱 领先的（ 5 分） 协同的（ 4 分） 基本的（ 2 分） 可执行（ 3 分） 2.8 不成熟（ 1 分） 2.9 3.1 3.2 组织 流程 绩效 IT 需求 管理 商务 来源： xx 重机集成计划体系业务成熟度内部问卷调研（ 35 份样本），项目组分析 先进实践≥ 4.0  通过调研，初步了解到目前 xx 重机的集成计划业务成熟度为 2.7 分，处于基本可执行层级，但和先 进实践相比还存在差距 2

数字化创新引领发展能力大幅提升 ，智能 化 水平明显增强 ，数字技术与实体经济融合 取 得显著成效 ，数字经济治理体系更加完 善 ， 我国数字经济竞争力和影响力稳步提 升。 繁荣成熟期 到 2 0 3 5 年 力争形成统一公平、竞争有序、成熟完备 的数字经济现代市场体系 ，数字经济发 展 基础、产业体系发展水平位居世界前列。 全面扩张期 01. 国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》 政策背景——国家政策 作用，为企业“智改数转”明确路径和方向 二、诊断评估 89 “ 两化融合”诊断 • 参考《工业企业信息化和工业化融合评估规范》（ GB/T 23020-2013 ）进行具体实施。 “ 智能制造”诊断 • 参考《智能制造能力成熟度模型》（ GB/T39116-2020 ）进行具体实施。 n 在依据相关工作标准和平台支撑下， 通过现场勘察、部门访谈、需求调研等方式，提供差距分析、 顶层规划设计和建设方 案，并给出未来和 水平。基于上述两个 方面，客观评估被诊断企业的智能制造能力成熟度等级，找出企业转 型过程中的“痛点”和“堵点”，并提出合理可行的智能制造技术改 造建 议和方案。 诊断方向（二） 智能制造诊 断 96 GB/T 39116-2020 《智能制造能力成熟度模型》和 GB/T 39117-2020 《智能制造能力成熟度评估方法》两项 国 家标准于 2020 年 10 月 11 日正式批准发布

分离计费 生命周期定制开发 连接服务接口 （信息查询、状态变更、流量、用 量） 实名制接口能力 MNO 与 TSP 平台能力 THINKIOT 车联网— 整体优势 端到端方案 产品线丰富 成熟的服务能力 37 37 A10 ：工业互联网平台解决方案 如何一个平台支撑工业设备与商用设备 大数据如何更好的助力物联网 工业互联网平台的开放难题 海量的工业、商业设备如何统一连接与管理过程？ 银行 互联网金融 保险 供应链金融 数据湖 物联网架构 AI 业务应用规划 企业级 AI 平台架构 智能制造应用 数据治理 数据中台 信息安全 机器学习 数据化转型战略 数字化成熟度评估 业务架构 应用架构 数据架构 技术架构 特定业务系统智能化重构 应用微服务化规划 数字化业务模式 企业级 IT 治理 智慧供应链应用 运筹优化 知识图谱 双态 NewIT 规 基于工信部工业互联网白皮书 以及行业实践形成具有可落地 性的工业互联网能力框架 从 11 个（离散型） /10 个 （流程型）关键能力，对企业 全面进行智能制造成熟度评估。 基于企业实际现状构建集团级 云计算能力，并制定相关的行 动路线图 工业互联网能力框架 智能制造成熟度评估模型 云计算能力框架 数字化转型方法论 START 集团级企业数字化转型方法 论帮助企业实现数字化转型 升级 稳态 + 敏态双态

思略特 | 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析 自上世纪70年代计算机技术开始普及推广，自动化和信息化逐渐在制造业广泛应用。 如今，随着通信互联、工业物联网、大数据分析等新技术的推陈出新与逐渐成熟，正 推动工业创新与数字化转型。愈来愈多的制造业企业，通过打造标杆智慧工厂，实践 数字化、智能化创新。 普华永道思略特持续关注工业4.0相关实践，结合众多成功大型、标杆智慧工厂的实 战项目经 警等赋能生产效率核心能力提升的智能解决方 案；此外对于这两类企业，也存在诸多共同关注 点，例如人员排班管理，能源管理，端到端的供 应链可视化，供应风险管理等。 随着智慧工厂应用技术的逐渐成熟，涌现出了例 如设备预防性维护、在线质量监测、能耗管理等 适用于众多行业，可产出可观投资回报的智能解 决方案。但在智慧工厂规划阶段，决策者不应仅 关注智能解决方案的投资回报表现，而应从工厂 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析 | 思略特 13 虽然各个行业的特点与所遇到的挑战不尽相 同，然而新一轮工业技术革新带来了新的机 遇，普华永道思略特将持续关注智慧工厂发 展，并借助在不同行业的成功项目经验、成熟 的智慧工厂实施方法论、以及与行业领先智能 制造技术合作伙伴共同搭建的端到端解决方案 生态，帮助企业达成产能与制造能力升级，推 动制造业企业竞争力更上一层楼。 结语 14 思略特 | 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析

智能网联成为车企产品竞争的主要领域，各大车企均在战略布局车联网，目前车企在开发自有 车联网系统的同时往往会与互联网企业合作，在未来可能逐步替换自研。预计到 2025 年，智能网 联装配率可达到 75.9%，市场将趋于成熟。因产业属性，汽车行业上下游供应链庞大，汽车行业在 满足合规要求时，通常需要管控供应商的网络安全能力建设，要求其完成必要的网络安全工作，提 供相关证明。 车联网网络安全与数据安全监管法规高频次 安全提出了明确要求。 车联网安全研究报告（第六期） 25 3.9.3 事件分析 该标准的发布，对国内车联网安全提供了有力保障。但是，由于标准要求的条目较多，导致工 作量比较庞大。随着自动加检测和仿真技术的逐步成熟，构建高度仿真的测试环境，合理地运用自 动化测试的技术方法，在正式对实车检测之前，在仿真环境下进行合规检测，可以大大提高检测的 效率。例如，可以使用绿盟的虚拟汽车系统，对整车进行嵌入式系统和指令集级别的仿真。 人身财产安全。 最后一个事件，是《汽车整车信息安全技术要求》的发布。该标准的发布，意味着国内汽车的 网络安全性将进一步规范，这将大大加速汽车的信息安全合规步伐，促使自动化测试、整车仿真等 技术成熟。 总之，随着智能网联汽车的快速普及，车联网已成为网络攻击的重点目标，安全事件频发，数 据隐患突出，庞大的汽车数量和复杂的系统组件注定了车联网安全防护任重而道远，国家、企业、 用户均需重视起来