多车企接入DeepSeek，以AI为核心的智能化竞争加剧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CAM观点 ◆ DeepSeek大火，电信、云计算、芯片、金融、汽车、手机等多领域已有超过200家头部企业宣布接入 DeepSeek。聚焦汽车行业，吉利、岚图、智己、长城、广汽、长安、奇瑞等20多个车企纷纷宣布与 DeepSeek深度融合，标志着汽车智能化进程的加速。相较于部分 势 力车企迟迟未官宣合作，这背后则是各车企对生态控制权的考量。 ◆ 车企接入DeepSeek的方式各有不同：借助DeepSeek的理解与推理能力，提升车辆座舱语音交互、感知决策 等多方面能力，为用户带来更加智能化、个性化的用车体验；从技术实现路径看，车企主要采用直接接入、 多模型联合协同部署、模型深度融合与蒸馏三大接入方式。 ◆ 车企扎堆布局“DeepSeek”的思考：综合来看自主品牌中

展望 1 6 18 39 54 1 全球经济一体化进程加速，制造业企业出海成为热门话题。各国政府纷纷出台政策支 持本国制造业的国际化发展，吸引了大量的关注和投资。同时，新兴市场的崛起也为制造 业企业出海提供了新的机遇和空间，使得这一领域持续保持热度。制造业企业出海是企业 实现国际化发展和提升核心竞争力的关键战略。通过出海，企业能够深入了解国际市场的 需求、技术标准和竞争态势，从 近年来随着美国“再工业化”“去风险”政策的实施和全球疫情冲击影响，部分外资企 业在全球供应链体系中实施“中国plus one”战略，在中国以外另选一地设置供应链，从而 降低可能的地缘政治风险。与之相对应，部分中国企业为规避美国等西方国家的经济和技术 封锁政策，也将国际化与全球化作为企业的长期发展策略。受这一趋势影响，中国制造业的 出海热度越来越高。 据《中国对外直接投资统计公报》显示：2019年至2023年的五年间，中国制造业对外 8% 8% 7% 5% 5% 4% 4% 4% 4% 4% 4% 3% 3 中国制造业出海人才白皮书 (2025) 以价值量计，制造业中，中国以通用机械设备为代表的机械设备行业、以消费电子及集 成电路为代表的电子电气行业已进入了出海稳定期：2024年上半年，计算机、集成电路、家 用电器、汽车整车、手机、汽车零配件、通用机械设备等细分品类继续保持领先，体量较 大。从增速视角

结果 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要 04 采取措施 30 概述 05 人口统计/企业统计结构 34 智能制造的现状 07 15 行业障碍和前景 技术投资增长 30% 人工智能用例可带来成果，提高投资回 报率 技能差距会降低竞争力 需要更好的数据管理来推动人工智能发 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 国际制造执行系统协会 全球 1,500 多家制造商为今年的《智能制造现状报告》做出了贡献。 该调查显示情况乐观，因为面对不断变化的经济形势、劳动力短 缺、技能缺口和网络安全问题，先进的工业运营技术带来的成 果提供了希望。 第九版年度制造现状报告是迄今为止最大的报告。来自 17 个顶级制造国家的 1，567 名决策者参与其中，其中近三分之二 (64%) 为收入超过 10 亿美元的 公司工作。 该报告由罗克韦尔自动化公司与 工具将原始想法转化为直观的人机界面和沉浸式虚 拟现实仿真，以实现更智能、更快的生产。 工业控制系统可在运营的每个阶段 改善过程和生产质量，并提供无缝数据交换。 电源控制推动有价值的过程和诊断数据的持续流动，为设计环 境、可视化系统和信息软件提供信息。 分析利用数据来解决制造瓶颈，优化输出和质量， 并提供新的见解，充分利用工业人工智能的力量。 智能设备是自我和系统感知型资产，用于获取、处理和 监控运营数据。

毕马威企业咨询（中国）有限公司 腾讯云智慧行业五部 指导单位：中国通信工业协会 撰写单位： 1 工业大模型应用报告 目 录 1. 大模型为工业智能化发展带来新机遇 ....................................................................................... ....................................................... 30 1 工业大模型应用报告 1. 大模型为工业智能化发展带来新机遇 1.1. 大模型开启人工智能应用新时代 大模型引领人工智能技术创新和应用。自 1956 年达特茅斯会议（Dartmouth Conference）提出人工智能的概 You Need》中创造性地提出 Transformer 架构，凭借注意力机 制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP） 领域。Transformer 架构的出现，为后续的大模型如 ChatGPT 等奠定了技术基础。 ChatGPT、Bert 等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的 通用性和复用性。大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等

中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 问题，需要通过产学研合作和技术创新逐步解决。因此，研究新能 源汽车 AI 制造的可行性，不仅对推动汽车产业的智能化转型具有 重要意义，也为实现绿色、可持续的能源未来提供了切实可行的路 径。 1.1 新能源汽车的发展背景 随着全球气候变化的加剧和能源危机的日益严峻，传统燃油汽 车所带来的环境污染和能源消耗问题逐渐成为全球关注的焦点。根 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 综上所述，新能源汽车的快速发展不仅为全球能源转型和环境 保护提供了重要支撑，也为 AI 技术在制造业的深入应用创造了广 阔的空间。通过 AI 技术的引入，新能源汽车制造有望实现从传统 制造向智能制造的跨越，从而推动产业的进一步升级和可持续发 展。 1.2 AI 在制造业中的应用现状 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 99.9%，远高于传统人工检测的 95%。以某汽车零部 件制造企业为例，其引入 AI 质量检测系统后，产品返工率降低了 25%，年度质量成本节约超过 500 万元。 供应链优化领域，AI 技术通过整合历史数据、市场预测和物流 信息，构建了智能化的供应链管理系统。例如，某重型机械制造企

运营智能中心—智慧园区 目录 1 公司介绍 5 项目案 例 4 系统应 用 2 方案介 绍 3 系统介 绍 CA: 通讯自动化 l 电话通信系统 l 无线通信系统 l 卫星通信系统 l 多媒体通信系统 l 公共广播系统 l 电视通讯系统 OA: 办公自动化 SA: 安防自动化 l 门禁系统 l 停车场系统 l 防盗报警系统 l 周界防范系统 行政系统 l CRM 系统 园区管理现状 BA ：楼宇自动 化 FA: 消防自动 化 设备 人员 利用新一代信息技术整合 ，通过人工智能、物联网 (IOT) 、大数据分析基于 5G 网络高速传输为用户提供 无所不在的服务 ，实现园区内信息及时整合处理 ，提升园区安防、管理、服务、节能环保等各方面管理水平 ， 推动园区管理运维的良性发展。 DATA 人工智能 物联网 5G 大数据 智慧园区 jdk1.8 、 mysql5.7 CPU : 8 核 内存 : 接口数量 *2.5G 硬盘 : 1T 配置需求 目录 1 公司介绍 5 项目案 例 4 系统应 用 2 方案介 绍 3 系统介 绍 l 供电管理 重点设施监控 、 供电管路 、 设备 监控、能耗统计 l 空调管理 建筑温场环境、通风制冷管路、

现，强化 创新协同效应，提升创新体系整体效能，推进技术创新向更大规模、 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 使要素资源得到更有效地配置和利用。三是推动产业深度转型升级。 数字经济通过赋能劳动者和劳动资料，推动建设现代化产业体系，打 造新 书记在主持学习时强调“必须牢记高质量发展是新时代的硬道理”， 并指出“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力 点”。3 月，“加快发展新质生产力”写入 2024 年政府工作报告，被列 为 2024 年十大工作任务之首。习近平总书记在参加江苏代表团审议 时强调，要因地制宜发展新质生产力。3 月 20 日，总书记全国两会后 首次考察，在新时代推动中部地区崛起座谈会上再次强调，要以科技 和发展了马克思主义生产力理论，为我们在强国建设、民族复兴的新 征程上推动高质量发展提供了科学指引。 （二）新质生产力“33131”理论框架 生产力是人类征服和改造自然的客观物质力量。作为社会制度变 迁与人类社会发展的决定力量，生产力的发展是一个从量变到质变波 浪式前进、螺旋式上升的过程。 新质生产力是摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，符合新 发展理念的先进生产力质态，其内涵特征可以概括为“33131”框架，

日益 突出的供需矛盾。现代工业对产品快速迭代、多工况协同设计以及高 精度预测能力的持续追求，正在倒逼仿真技术加速向智能化转型。以 汽车设计中的气动特性测试为例，传统风洞实验往往需要需数月时间 完成测试，而当前市场已要求按周甚至天为单位的快速反馈周期。基 于人工智能技术，通过对历史数据的学习与预测，可大幅提升仿真速 度和精度。AI 技术的引入已成为突破传统仿真技术瓶颈、实现工业 智能化升级的关键路径。 AICFD 利用 PINN 技术在保证流场预测误差 低于 5%、接近主流 CFD 工具精度的前提下，实现了千倍级别的加速。 在新能源电池热失控仿真等场景中，AI 模型的加速比可达 180 倍， 为实时监控与安全预警提供了现实基础。 人工智能为复杂场景的建模仿真提供新方案。对于多物理场耦合 （如电磁-热-力耦合）、跨尺度问题（如从微观材料特性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 5 的轻量化结构，在提升飞行效率的同时有效减轻结构重量；在电子产 品设计中，该技术可生成符合人体工程学、兼具美观与功能性的产品 外形造型，为产品创新提供更多可能。 输入模态方面，生成式设计可以分为文本到模型、图像到模型和 混合模态生成三个类别。文本到模型，通过大语言模型解析文本生成 参数化指令。如 Text-to-CAD1，根据自然语言描述生成

级，还需要在战略、人才组织、数据管理、供应链整合、创新文 化等方面进行全面重塑，同时还要在领导人视野、思维、格局等 发展心智上实现全面提升。 《展望：智能制造》特刊特邀行业专家与您分享有关智能 制造、韧性供应链等主题的专题文章，为制造业企业提供前沿 洞察和切实建议，助您在面对变革时保持韧性，驾驭未来。 前言 《展望》编委会 智能制造 | 03 打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 现，高韧性企业在11项能力上的表现尤其突出，我们把 这些能力称为“韧性2.0”能力（图一中紫色条目），这些 关键能力与卓越韧性成果的关系最为密切。 打造韧性企业，开创增长新局 智能制造 | 07 紫色条目为韧性2.0能力。 敏捷组织 创建跨职能、基于平台的组织，采取扁平化领导结构，并强化 数字核心能力以实现敏捷性。 • 将决策权下放至执行部门，并在各个层面上保持透明 • 远程专家支持能力（充分利用增强现实、虚拟现实等手段） 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 • 依托数字孪生平台的协作方法 • 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） • 不断升级产品和服务，适应客户需求（例如：产品服务升 级、基于OTA的产品功能升级） • 以敏捷方法开发硬件组件（例如：系统、机电一体化、机 械装置） • 在设

主动转换市场定位，逐渐扩大产 品标准化程度，追求高周转的规 模效应 • 拓展市场，主动迎接市场竞争 • 逐渐建立品牌优势，逐渐丰富 产品类型和业务板块，逐渐形 成以品牌和资金为纽带的复杂 组织结构的集团化管理 • 以高度满足客户个性化需求 的柔性为核心竞争力 • 强化产品的设计与成本的降 低、质量控制、盈利控制能 力保持生存和发展 • 全面追求业务高周转，并建立能 够稳固支撑高周转所带来的大批 量业务的管理体系 单品价值高、质量影响力大，单件管理要求高  订单个性化将进一步提高，产品配置组合越来越多，设计及供应链协作难度将随之增 加 国际市场定位  客户订单需求变更较多。同时技术更新快使得设计变更也较多  零部件成本较高，为降低成本，持续追求部件国产化率，仍将保持较高的供方开发力 度和质量控制力度  需全面减少成本竞争劣势，逐渐将盈利较差的环节进行外扩，对外部协同管理的要求 将进一步提高 快速扩张的发展战略  提供更严谨的供应链计划功能及材料控制工具，减少呆滞库存 严谨的风险管控 更全面、更透明的业务信息管理，更连贯的业务流程处理 提高财务业务一体化衔接，更准确的反映经营状况和分析业务问题 智能化的信息展示，为决策及管理改善提供更多支持 精益生产 建立配套精益生产策略的供应链信息管理平台，并能支持不断优化 建立全面的、跨系统一体化的质量信息管理平台 提供更精细的成本核算及更丰富的成本分析工具 产业链协同一体化