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 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 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

中的瓶颈，从而调整资源配置，优化生产线布局，提高整体生产效 率。 同时，人工智能技术能够通过分析设备的运行数据，预测设备 故障的可能性，提前进行优化维护，从而减少设备故障导致的停机 时间，提高了生产线的整体效率。 2.人工智能促进制造业提高产品质量 应用人工智能技术能够有效提高制造业产品质量。一方面，人 工智能技术通过优化生产流程和智能控制能够显著提高制造业的产 品的良品率。人工智能 码能力， 减少了对专业编程技能的依赖，降低制造业落地人工智能 技术的门 槛。在生产制造阶段，大模型可以智能调度机器人提高生 产效率， 辅助进行安全检测。大模型能够实时监控和优化生产过程，生成最 优的生产计划和调度方案，通过调度智能生产机器人，辅助完成生 产过程。大模型能够通过监控分析生产现场，发现安全问题，及时 告警提示，提高生产过程中的安全水平。在运营管理阶段，大模型 （二）制造业人工智能产业结构 制造业是一个高度复杂且多元化的行业，为了更清晰地梳理出 不同产业层次对人工智能的需求以及人工智能技术的渗透程度，本 报告按照产业结构分层来分析发展现状。制造业人工智能领域的产 业结构主要可以分为基础层、技术平台层和应用层。基础层提供人 工智能技术在制造业应用所需的软硬件资源；技术平台层基于数据 等底层资源提供开发实现人工智能算法的能力；应用层利用人工智 能

企业及政策的观察研究，提出我国产业互联网发展新研判：产业互 联网基本面未变，但已进入新周期。从资本闭环效应显著的初创期迈入以大范围价值创造为主线的成长期，长坡厚雪来自数智技术变革、全球 化变革带来的产供链变革，其中产业AI、产业出海与深度供应链成为解锁新周期的关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联网提效信息对称。平台通过促成买卖双方在线 平台、 产业数智科技、平台化品牌。 - 5 - 千峰奖申报企业类型分布（2025） 千峰奖申报企业行业分布（2025） 企业生存情况调查 数字供应链与产业数智科技构成产业互联网主赛道 面向产供链数字化，引发产业数智科技服务，催生数智化平台化品牌产品。根据2025年度千峰奖数据数据，申报企业中，数字供应链 企业98家、占比近半，产业数智科技企业75家，数智品牌企业32家，反映供应链的数字化是主力改造领域，数智品牌企业占比从去 业营收增长，9家公司利润上扬。其中，来自钢铁电商、 工业品采购、数字化交易等细分领域的多家企业实现营收与利润双增，行业整体动能加速修复。“净现金流增速＞利润增速＞营收增速” 成为新周期参考。 产 业 互 联 网 上 市 公 司 营 收 规 模 排 名 （ 2025 年 上 ） 百亿 梯队 卓尔智联 909.21亿元 怡亚通 359.61亿元 上海钢联 343.91亿元 汇通达 243

2021 年 我国集成电路用湿电子化学品整体国产化率达到 35% 。高端湿电子化学品主要由国外厂商垄断 ，半导体用高端湿电子化学品主要由 欧美 、日本厂商 把控 ；平板用湿电子化学品领域， 国内高世代线主要由韩国东进世美肯和韩国 ENF 供货， 国内企业国产化空间较大。 受益标的 随着国内湿电子化学品市场持续增长以及半导体行业国产化进程加快， 国内技术领先企业有望迎来发展机遇 ，首次覆盖 ，给予湿电子化学品行业 国内从事湿电子化学品研究生产的企业有 40 多家 ，但 目前 缺乏在多个品种均拥有较高市场占有率的龙头企业 ， 各企 业优势产品相对单一；部分企业尽管品种较多 ，但 拳头产 品有限 ，特别是在集成电路先进制程产品上较境 外企业相 比， 尚有较大差距。 低端湿电子化学品应用领域 ( 太阳能电池 、分立器件 等 ) ， 参与者基本是国内的湿电子化学品生产企业。 高端湿电子化学品主要由国外厂商垄断 。半导体用高端 湿 电子化学品主要由欧美 、日本厂商把控 ，如巴斯夫 、 霍尼 韦尔 、三菱化学 、住友化学等 。在平板用湿电子化 学品领 域， 国内高世代线主要由韩国东进世美肯和韩国 ENF 供货， 国内除个别公司实现突破外 ，其它均为国外品 牌。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 国内湿电子企业产能迎来高速增长 目录

业机器人，协作机器人通常更轻便且布局更为灵活，可以快速重新 部署于不同的生产任务中，适应小批量、多品种的柔性化生产需求。 基于以上特征，协作机器人极大地促进了人机之间的交互和合作，不仅提升了生产线效率，还能在诸多应用场合中 替代或辅助人类执行重复性、精确度要求高或者对人体有害的工作。随着我国产业智能化升级不断深入，协作机器人 已广泛应用于汽车零部件、3C 电子、精密加工、新能源等工业领域， 四轴协作机器人的形态主要有协作 SCARA 机器人和桌面四轴协作机器人两种，四轴协作机器人在具备协作机 器人高精度、轻便、安全可靠、操作简便等优点的同时，还具有一定成本优势，被广泛应用于轻量级工业制造的生 产环节以及科研教育、医学检测、化学分析、样品处理等场景。 六轴协作机器人最为常用，其运动方式类似于人类手臂的运动，被广泛应用于各个行业中。机器人的自由度与 其轴数相关，六轴协作机器人已经具备完整的自由度，能够到达空间 它们可以直接在无防护栏的生产环 境中与人并肩工作。 协作机器人由于其轻量化设计和紧凑的结构，不仅便于搬运和安装，还能在有限的空间内高效运作，这对于需要灵 活调整产线布局或经常变换生产任务的现代工厂尤为重要。它们能够快速适应生产线的变动，减少因设备重新配置导 致的停工时间。 协作机器人通过其轻便性、灵活性以及快速部署的能力，不仅优化了生产流程，增强了生产的适应性，也为实现更 加智能化、个

预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 益于工业互联网、大数据及人工智能的交互应用，具有主 动且针对性强的特征。预测性维护的核心思想是通过对设 备及系统运行状态进行故障预测，最大化部件的使用效 益，同时产线停工停线成本也会降低，并减少不必要的 浪费。 02 在数字化智能制造的环境中，数据以及围绕数据的智能化 处理活动均针对特定的生产和运营指标维度的达成和维持 进行构建。在现实场景中，时效、库存、成本控制、工艺控制、 行实时及故障预测 3 预测性维护除了能提供主动积极的设备维护监控机制外， 还具有四大优势，宜作为数字化运维解决方案的起始点： 优势一：对产线影响小 —— 有别于智能制造需对产线本身 进行改造升级，预测性维护的硬件设备主要是协助建立设 备与服务器的连接，不需要对产线或是生产工艺进行改变， 对生产排程的整体影响小。 优势二：复制性高 —— 在相同的设备上可以快速复制解决 方案，且越多的设备导入可带来更多的海量数据，对模型精 降本增效，根据罗兰贝格的项目经验，预测性维护可减少 5-10%的MRO（维护、维修、运行）成本支出及5-10%的总体 维护成本；而在效能提升方面，预测性维护可提高10-20% 的设备正常运行时间，减少20-50%的设备维护时间并为产 品质量提供更好保障。 优势四：应用场景广泛 —— 预测性维护的主要原理是基于 设备网联化、数据采集、大数据分析及机器学习，未来的发 展潜力巨大，并逐步推动使用场景从设备维修延伸到排程 制定、资产管理等，下文会对此进行展开介绍。

赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 3 前言 当前，全球正处于一场由人工智能引领的产业变革浪潮中，中央企业 （简称“央企”）作为国民经济的“顶梁柱”和“压舱石”，肩负着引领产 业升级、保障国家经济安全与战略发展的使命。其数智化转型不仅关乎自身 竞争力提升，更是推动国家数字经济发展和新型工业化建设的关键。 当前央企已步入从“业务数字化”向“业务数智化”转型的关键阶段。 将人工智能列为加快建设现代化产业体系的核心技 术，要求央企通过 AI 赋能传统产业升级，如推动制 造业与互联网、大数据等深度融合。鼓励央企在能源、 交通、医疗等领域打造 AI 应用标杆 AI 赋能传 统 产 业 升 级 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 5 2023.10 算力基础设施高质量发展 行动计划 明确央企需参与智算中心建设，推动智能算力规模扩 • AI 应用侧重智慧工地、人员安全监控、 施工进度可视化、BIM 协同等场景，核心 是提升现场管理效率与安全水平 农业/医疗 • 农业/医疗 5 家 • 农业属于国家保障民生健康的基础产 业，医疗则属于数据敏感、监管严格的 行业 • AI 方面主要利用物联网+遥感+AI 决策实 现农业产供销闭环，医疗领域侧重诊疗 辅助、数据隐私与合规等 中农发集团、中国 林业、国药集团等

且 成熟度不断提 升。  产品设计：（ 1 ）通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务；（ 2 ）通过 AIGC 生成衍生设 计，为工程师提供灵感；  生产计划：需求预测、智能排产。（ 1 ）通过 AI 技术分析不同数据，包括销 售历史数据、供 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测， 从而使企业更好地安排生产计划， 降低库存水平，降低运输、仓储、供应链 管理成本；（ Management Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式 Management Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式

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www.jazzyear.com 任务复杂度 从“单点技能”走向“综合流程” Agent 满足市场需 求 部署模式 从“实验室”走向“生产线” 01 潜力契合 机制契合 能力契合 4 产品名称 底层模型 核心技术 自主性 多模态能力 高（网页交互） 强（视觉理解） 高（跨领域任务） 强（文本、图像、代码） 高（软件开发） 中（主要文本和代码） 的浅尝辄止，而是寻求能深度嵌入业务、创造颠覆性价值的真正生产力。 Agent 走向 生产力工具 2025 年， AI Agent 风口已至：市场需求得到标杆产品的验 证 主要 AI Agent 产 品 AWS Bedrock 集成 模型 云资源编排、 IAM 策略适配、跨服 务 任务流程编排、函数 / 工具调 用 代码上下文理解、智能补全 多智能体架构、 Linux 沙 盒 数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理 com 放。 交互性工作 “ 专家级的数字员工” “让想象力落地的创造者” 流程性工作 让更多面向用户的前端人员或前端产 品充分理解专业知识，以“外置大脑” 整 体提高客户服务的经验水平与智能 化水平，用“群体智慧”解决单点问 题。 Agent 场景地图：四类角色各司其 职 借助 AIGC 规模化高效生成的能力，