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

展一批智慧服务，推动机械工业高端化、智能化、绿色化发展， 为推进新型工业化提供坚实的技术装备保障。 2 到 2027 年，数智技术在产品研发设计、生产制造、经营管 理、运维服务等环节广泛应用，智能制造能力成熟度二级及以 上企业占比达 50%，建成不少于 200 家卓越级智能工厂，带动 机械企业研发设计、生产制造、供应链管理数字化智能化水平 稳步提升；培育一批既懂行业又懂数字化的系统解决方案供应 商，形成不少于 个优秀场景化解决方案，服务能力显著增 强。到 2030 年，机械工业规上企业基本完成一轮数字化改造， 重点企业的产业链供应链上下游实现数据互联、共享协同，骨 干企业深度应用人工智能技术，智能制造能力成熟度二级及以 上企业占比达 60%，建成不少于 500 家卓越级智能工厂，基本 形成系统完备、安全可控的产品及服务供给体系，行业数字化 智能化水平大幅提升。 二、重点任务 （一）智能装备创新发展行动 备、工业人工智能、工业数据流通等新技术融合应用标准。面向智慧服 务重点研制数据驱动服务、模型即服务、智能运维服务等标准。完善智 能制造能力成熟度评价等标准。 03 标准应用推广 推动机器视觉在线检测、智能工厂数字化设计、远程运维、预测性 维护等成熟标准在机械工业应用，开展面向典型场景数字化转型“标准 群”建设和总结，推动成功经验在中小企业推广。 11.推进数字基础设施建设。加大高性能智算供给，针对多

业数转转型综合 解决方案 简易搭中小企业 数字化转型综合 解决方案 “小智” 企业数字 化转型解决方案 其他 两化融合咨询服务、两化融合管理体系评定、DCMM 评估、数据管 理能力成熟度咨询服务、数字化转型水平咨询与辅导、数改智转咨 询服务、公共服务平台建设 7 江西铜锐信息技术 有限公司 工业软件服务商 南昌 研发设计 工业数据平台 及数采服务 生产制造 工业数据平台 蝶 PLM 生产制造 Allstar-MES 系统、移动 MES 经营管理 金蝶云星空、 金蝶云星瀚、 移动 ERP 其他 数字化转型诊断咨询；数字化转型贯标咨询；智能制造能力成熟度 咨询 26 中国电信股份有限 公司南昌分公司 工业软件服务商 南昌 研发设计 5G 定制网 生产制造 维盈云数采、 WinPlat 工业 互联网平台、 维盈安全生 产、维盈仓储 常见难题数字化 解决方案 生产制造 智能制造能 力成熟度评 估 常见难题数字化 解决方案 经营管理 两化融合管 理体系评估、 数据管理能 力成熟度评 估 常见难题数字化 解决方案 客户服务 常见难题数字化 解决方案 其他 1.两化融合管理体系评估；2.数据管理能力成熟度评估；3.智能制 造能力成熟度评估。 服务商基本信息 服务商能力矩阵 序号 服务商名称

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

管理，推动转型 大数据平台规划及 实施路径设计 大数据的治理规范 , 数据标准 选取典型应用场景 完成落地实施 通过现场调研，解读贵行系统现状及大数据平台建设需求，分享大数据行业成熟解决方案及 行业趋势汇报 现状分析及需求调 研 PwC/page 25 常规报 用表国苍在英个掉奥的额城 1 毫有 与的，值无法局手号逾长决元。 BigInsights 的一系列产品 大数据云服务对于传统企业的几个重要优势 降低成本 运维复杂度 弹性 IaaS 利润渐低，高科技巨头们纷纷重点布局 PaaS, 将内部孵化成熟的技术部署在云平台上 数据开放的 3 个不同维 度 降低部署和 提升资源的 降低使用大 数据的门槛 对于结构化、大规模事务类型为主的数据服务和应用 平台，采用以小型机为主的传统技术架构进行支撑 运用可视化和探索性工具，创 建自助服务文化 改变增长轨迹 提高利润率 差异化的客户体验 风险管理 提高组织内证据为基础的文化 66/115 “ 信息驱动”商业机会的性质正在发生改变 成熟的数据管理和先进的分析能力正在改变中国企业抓住新机会的方式 大数据的主要能力 识别信号 信息合成 分析与决策 介绍与可视化 商业机会 PwC/page 66 数据供应商 数据供应商可以使用原始数据