中国信息通信研究院政策与经济研究所 2024年9月 新质生产力研究报告 (2024 年) ——从数字经济视角解读 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，编者 将追究其相关法律责任。 更名声明 原“集智”蓝皮报告更名为“集智”专题报告。“集智” 业和集中的内容分析。 前 言 加快发展新质生产力，是高质量发展的应有之义，是抢占新一轮 全球科技革命和产业变革制高点、开辟发展新领域新赛道、培育发展 新动能、增强竞争新优势的战略选择。数字经济作为科技革命和产业 变革的前沿阵地，本质上代表着先进生产力，是支撑新质生产力蓬勃 发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 新型劳动者。数字技术大幅提升劳动者数字技能，深刻改变劳动者工 作方式，催生了自主创业、兼职就业等灵活就业新模式，以工业机器 人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用，极大拓展了劳动者 内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，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

報告摘要 隨著「新質生產力」成為國家推動高質量發展的內在要求和重要著力點，全球發達經濟體也在佈 局國家級的產業化戰略，香港如何能跟上科技創新、綠色製造、客製化等趨勢，轉型並升級本地 製造業？ 為探討香港製造業的未來發展方向，香港生產力促進局（生產力局）於 2024 年開展《香港製造 業發展研究》，對香港製造業發展進行策略性研究。本報告結合業界專家訪談、企業問卷調查及 個案分析等調查方式所 個案分析等調查方式所得結果，覆蓋香港製造業發展軌跡、各地產業政策及案例參照、大灣區港 資企業升級轉型項目分析等，讓社會各界瞭解香港製造業發展概況，共同探索香港製造業升級轉 型的路徑、方向、挑戰及機遇。本研究亦就香港製造業的未來發展提出七大行動建議，以煥發香 港製造新動能。 香港製造業有悠久歷史，隨著經濟轉型，表面上已外流境外，但綜合調研結果顯示，部份香港製 造企業的總部職能仍然留港，轉型成「製造服務業」。適逢國家 適逢國家 2023 年提出「新質生產力」， 香港必須發展高質量的綠色製造業，推動產業創新及升級轉型。 在全球製造業重塑的挑戰下，香港製造業面對的四大挑戰，包括：競爭日益激烈、全球供應鏈重 塑、消費者需求趨向小批量與客製化，以及可持續發展勢成新趨勢。為此，香港製造業業界必須 把握自身在綠色製造、客製化的獨特優勢，尤其香港的國際化人才供應豐富、具與國際標準接軌 的能力，以及健全的知識產權保護和高效物流基礎。

及应对 中国电子信息产业发展研究院 工业经济研究所 二 O 二五年四月 中国制造业国际化：趋势、风险 ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 新能源汽车：产业生态国际化 关键矿产：竞争愈发激烈 动力电池：国际化投资热情高涨 光伏：全球造，全球卖 纺织：全球需求不足影响国际化 税、 供应链溯源等压力 产业升级：我国制造业正在向中高端价值链攀升，优势产 业 有能力走出去， 与各国实现互利共赢 降低成本：丧失成本优势的劳动密集型产业需要走出去重 塑 竞争力 贴近市场：海外市场较大，部分企业加快海外投资布局 ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC 从内部看 当前我国制造业国际化是“内外双驱”共同作用的结果 完善企业海外投资融 资制度，助 力企业更好走出去 • 教训：新旧动能转换不畅，制 造 业外迁加重日本对海外市场 的依 赖 德国 • 启示：以产业政策精准引导，积 极壮大产业人才队伍，鼓励企业 加强国际化合作 • 教训：业务转型缓慢，传统制造 业优势渐失；对外部能源过度依 赖，产业发展面临掣肘；创新相 对不足，新兴产业竞争力偏弱 • 启示：建立和完善促进制造业国际

云化部署 本地卸载 一体化设计 Rest-API 接口 轻量化设计 1 5G MEC APP 本地数据网 企业云 能力开放 API 接口 无 宽 带 能 力 开 放 定 位 物 联 能 力 5G 远端单元 5G 云小站 线 能 力 开 放 行业应用 MEP 行业终端 普通用户 2 3 5G 扩展单元 5G AU+MEC 5G 核心网 5G 轻量级核心网 ① MEC 能力开放

2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 3 月 23 日│中国内地 专题研究 AI 的“iPhone”时刻来临，算力基础设施板块有望充分受益 英伟达美国时间 3.21 开始召开年度开发者大会（GTC）。在会上 CEO 黄仁 勋再次强调 ChatGPT 等生成式 AI 的出现，会改变千行百业，AI 正迎来 “iP 的完整 的 AI 工厂解决方案，并希望能够成为 AI 时代的台积电。我们认为，1）大 模型将是科技巨头之间的竞争，这个竞争会利好芯片送水人，2）芯片和数 据成为制约发展的关键因素。关注 1）先进封装及计算芯片在内的半导体产 业链，2）服务器、PCB、光模块光纤在内数据中心产业链，以及（3）海康、 大华、商汤等相关公司在垂直行业布局。 芯片：新版 H100 提高训练速度 10 倍，国内在技术上仍有较大提升空间 推理芯片 L4 和 L40，其中 L40 推理性能是 T4 的 10 倍。受美国出口管制限制，中国 目前只能采购实测性能比 A100 低 1/3 的 A800，因此训练同一个体量的模 型，中国在成本及速度上存在 10 倍以上的差距。目前国内 AI 芯片厂商在推 理芯片已有一定市占率，但受 CUDA 等软件影响，训练芯片上差距仍较大。 从 GPU 到 AI 工厂，AI 计算会为整个服务器产业链带来增长

足个性化需求。市场 集中度高，由少数头部企业主导。市场规模快速增长，受AI企业增长、政策推动及技术进步影响。未来，技术进 步将深化大模型应用，但高成本也加速行业壁垒形成，市场增速或放缓。 行业定义[1] 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景，通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参 数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产品形态，应用于研发、生产、管理、服务和设备五 以理解并管理通用工业知识为目的，提供基础性的工业 知识和能力支持。代表产品包括：ChatGPT （OpenAI）、星火大模型（科大讯飞）等 行业大模型 以特定工业垂直的行业为对象，贴近该行业的特殊需 求，提供个性化及专业化的解决方案。代表产品有： 3D打印GPT（Authentise）、盘古大模型（华为）等 场景大模型 以工业发展中特定的细分场景为对象，利用精细化建模 和分析实现对某一场景的深入理解和优化。代表产品包 的，结合视频图像、语义、执行等数据进行综合分析。 代表产品包括：RT-2基于视觉-动作-语言大模型（谷 歌）等 视觉大模型 以降低研发成本和门槛，增强单个模型的能力为目的， 实现单模型多视觉任务多场景赋能。代表产品包括：电 力大模型（国家电网）等 [2] 1：https://www.sohu.… 2：搜狐网、《工业大模型… 行业特征[3] 工业大模型行业的特征包括：1、准入门槛高，需要大量资本储备；2、高度依赖上中下产业之间的合作；

数智园区行业参考指南 "IN" 数智时代 赋能园区转型 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 2023 年 12 月 从云端到边缘端，数据正在出现爆炸式增长，数智技术正在带 来颠覆式创新，物理世界与虚拟世界正在加速融合……变革的 浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体，正 在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化 云、边缘、 网络等基础设施进行重构或优化，并利用创新的软硬件技术组 合，满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求， 充分释放数智转型的潜能。 为了助力园区的数智化转型，全国智能建筑及居住区数字化标 准化技术委员会 (SAC/TC426)（简称：全国智标委）与英特尔 联合众多合作伙伴，发布了《数智园区行业参考指南》。本指 南旨在总结中国数智园区的发展特征，并通过对于数智园区典 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 主编单位： 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 参编单位（排名不分先后）： 特斯联科技集团有限公司、太一物联科技（深圳）有限公司、 深圳市原基科技有限公司、开域集团、之江实验室 前言 目 录 1 数智园区概况及发展趋势 .............................

茂林教授总策划并 担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并 参考了大量相关文献，在此谨致以最诚挚的感谢。 我们衷心希望，本书能够为我国工业智改数转注入全新动能，成为高等学 校新工科及人工智能相关教学的有力支持，更期望它能为全球制造业迈向更高 的高要求，这个过程需要解决诸如如何让模型更好地理解工业数据的语义、如 何提高模型在工业任务中的准确性等问题。这一阶段的训练结果将影响到工业 大模型后续在工业任务/行业模型适配以及工业场景交互应用中的表现。 图 1.5 模型设计及使用反馈 1.1.5 工业场景交互应用 工业场景交互应用是工业大模型构建的最后一个阶段。这一阶段主要关注 工业大模型在实际工业场景中的应用，包括与工业硬件设备、操作人员、其他 工业软件系统 线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 工业场景对模型决策透明度的特殊要求催生： ➢ 双通道架构：分离特征提取与决策推理路径 ➢ 注意力可视化：定位关键传感器或工艺参数 ➢ 反事实解释：生成满足安全约束的对比样本 1.2.3 应用范式 ◼ 知识迁移模式 工业大模型实现三类知识迁移： ➢ 跨设备迁移：在数控机床群体间共享磨损模式知识