市场展望 —— 制造业的基本格局和趋势 4 制造业面临的挑战 7 深度分析：物联网在工业4.0中的作用 9 服务化推动制造业高质量发展 12 智慧城市与Telenor IoT 14 结论 16 目 录 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 3 全球制造业在数字化转型进程中面临诸多挑战，物联网解决方案 正发挥重要作用，帮助制造企业提高效率并推动创新。 动创新。 本指南深入分析了物联网对制造业的影响，议题涵 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 链条网络连接技术，帮助制造商以更快的速度、更 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 这些深度洞察旨在帮助全球制造企业利用物联网提 升运营效率和智能化水平。 摘要 TELENOR 2024年全球制造业呈现挑战与机遇并存的格局，主 要体现在新兴技术、经济波动、立法影响和可持续 发展举措等方面。 2G和3G网络在全球范围内逐步淘汰是制造商需要 考虑的一个关键因素。向4G和5G技术的过渡需要 升级连接基础设施，以确保持续、高效运行。制造 商必须为这些变化做好准备，以避免对业务运营造 成干扰，同时充分利用增强的连接功能。 尽管制造业发展面临诸多挑战，但人工智能和物联

知不够明晰、招聘渠道的效率不及预期、高端人才的获取不达所需和招用人才的质量不合标准等现状的 存在，使得出海企业在人才吸引和获取方面面临巨大挑战，建议企业招聘前将目标国家劳动力情况、全 球人才分布和流动趋势纳入考量。 核心观点六 在完成海外人才招聘和入职环节后，企业会面临一系列管理海外员工的挑战，包括员工培训成本高 且专业培训机会不足、海内外员工薪酬和激励方式差异大、缺乏全球化人才的职业发展路径设计等。中 国 括：安全培训与保障； 待企业出海达到一定成熟度后，考虑在当地建立本地决策团队；双向打通人才的职业通道，并建立有效 的工作绩效反馈和支持系统。 核心观点七 合规监管已经成为中企出海进程中的核心挑战之一，人力资源领域主要集中在招聘、薪酬与福利、 解雇流程和数据隐私方面。另外，全球对ESG合规的要求涵盖了各个领域和环节，并且这些要求还在不 断提高和完善。中国制造业出海时，将会面临更多来自ES 在人力资源管 理上更加注重员工的个性化需求和发展。 核心观点十一 目 录 第一章 中国制造业出海现状与趋势 第二章 中国制造业出海人才需求特征分析 第三章 中国制造业出海人才管理的挑战 第四章 中国制造业出海人才管理的制胜之道 第五章 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

西门子中国董事长、总裁兼首席执行官 气候变化是人类社会面临的共同挑战，正日益威胁人类生存和发展。中国经济在过去几十年中 一直保持着高速增长，而应对气候变化业已成为中国可持续发展的内在需求。中国政府在 2020 年明确提出了力争于 2030 年碳达峰、2060 年碳中和的战略目标；同时，也面临着能源 结构不尽合理，单位 GDP 能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而艰 巨。 西门子作 推荐序 当今世界，人类生存与社会发展，面临着能源制约、气候变化的挑战。转变发展模式，建设低 碳经济已成为多数国家的共识。可以预见，以新能源、低碳技术及数字技术为主导的绿色浪潮 将推动经济社会的变革与发展。产业园区作为高端制造业的重要平台必将融入这一变革之中， 并积极推动低碳经济的发展。 ................................................................................ 11 第三节：园区减碳的切入点与挑战 ................................................................................... 11 • 综述 ...

来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 在今年的《智能制造现状报告》中，我们探讨了当前的颠覆因素，包括工业人工智 能等新兴技术，以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化；制胜法宝是员工受到激励、参与 并精心应用相关技术。随着技术应用的迅速加快，这一点变得更加重要，首先是 疫情的需要，其次是提高复原力的需要，最后供应链短缺也凸显了这一点。复原 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 应用 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 自动化对成功至关重要 可持续发展和 ESG 是风险降低的核心 技术投资可推动企业的长期复原力 人工智能将提高质量并降低风险 领导者将在人员、流程和技术之间取得 (ERP) 质量管理系统 (QMS) 能源管理 82% 78% 80% 78% 76% 第九版年度智能制造现状报告 :: 15 第九版年度智能制造现状报告 制造商面临的 最大 挑战 当今全球劳动力短缺和技能差距的严重性 加剧了吸引、管理和留住熟练工人的问题， 但还是有希望解决此问题的。 GenAI、机器人和可穿戴设备等新兴技术正 在填补技能差距，增强工作力度，而不是取 代工人。

，二者互为支撑、协同融合，对企业提升运 营效率、降低成本、增强竞争力意义深远。本报告将深入分析电子制造、交通、教育、商业建筑、石油化 工、冶金、医药等具体行业在数字化与绿色化双转型过程中的机遇与挑战，并探讨相关解决方案。 3.1 冶金：加强技术创新和产业升级 当前，冶金行业面临着广阔的市场空间。中国作为世界第一冶金产业大国，其钢产量和常用有色 金属产量接近全球产量的一半。近年来，随着技术 施节能降碳技术改 造，显著提升铜、铝、铅、锌等重点产品的能效水平，使标杆水平以上产能比例达到既定目标，并基本 消除能效基准水平以下的产能。但目前而言，在转型升级的过程中，冶金行业仍面临着一系列的挑战。 ① 提升能效和降低能耗。有色金属行业是终端用能电气化改造的重点行业，未来更新的用能设备 应具备更高的能效标准，以降低生产成本，并达到节能减排的目标。通过智能配电系统，能够提供全面 互联互 作为钢铁行业的领先试点项目，某钢铁头部企业亟需通过前沿技术在车间生产的性能、灵活性、可追 溯性、数字化等方面实现创新升级。同时，钢铁产业仍面临产能过剩、降本增效、节能减排、创新发展能 力不足等严峻挑战，叠加人力成本的增加及安全操作程度的加强，这也促使企业进一步提升自动化水平。 对此，施耐德电气提供全套自动化产品解决方案：断路器、变频器、可编程控制器、安全可编程控 制器、Fluxx软件管理平台

02 | 智能制造 《展望》创刊于1999年，是埃森哲面向中国市场推出的 旗舰刊物。《展望》特刊聚焦单一行业或话题展开深度分析， 带来切中当下、富有见地的思考和建议。 过去几年，制造业挑战重重，全球新冠疫情、地缘冲突，很 多主要经济体面临通胀风险，以及以生成式人工智能为代表的 技术发展都给制造业带来巨大压力。 面对更加复杂且更具不确定性的市场环境，许多企业的应对 之法是引入短 | 05 余鸿彪、潘峥 文 打造韧性企业， 开创增长新局 特刊 06 | 智能制造 过去几年，制造业在端到端供应、生产和运营 领域面临了诸多挑战，包括需求波动、成本上涨、极 端天气事件和技术创新带来的影响等。这些挑战大 大降低了制造业的韧性，导致企业每年错失1.6万亿 美元的收入增长机会。 但埃森哲最新调研发现，投资于韧性能力建 设和提高数字化成熟度的企业明显超越了同行，积 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 作者 智能制造 | 17 特刊 潘峥 文 中国企业供应链 转型的三大方向 18 | 智能制造 中国企业供应链转型的三大方向 内外挑战凸显，三大领域有待发力 数字变革时代，对于企业来 说，巨大的投入并不意味着成正比 的产出⸺这一点在供应链转型上 尤为明显。 研究表明，在过去几年间，受 访中国企业平均投资逾10亿元人 民币用来改造供应链。但是，只有

....... 25 5. 工业大模型的挑战与展望 ............................................................................................................ 28 5.1. 工业大模型应用面临数据质量和安全、可靠性、成本三大挑战 ....................... 成本投入方面相对较低，使得其在生产制造现场的应用更具经济性，并在有限的硬件 条件下，能够稳定运行。 小模型的定制化需求制约了其进一步渗透。尽管小模型在生产制造领域表现出色， 但其应用过程中也面临着一些挑战。以判别式 AI 为代表的小模型通常需要依靠个性化 的业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优，往往只能处理单一维度的数据。这一过 程不仅消耗大量的算力和人力，而且训练后的模型往往无法在多行业通用。例如，工 泛的工业通用知识，最大程度地满 足工业场景的需求，实现模型的最优性能与稳定性。但这一模式的缺点是需要大量的 高质量工业数据集，以及庞大的算力资源，对成本和能力的要求较高，面临技术和资 源的巨大挑战。在最终应用前，无监督预训练工业大模型与 GPT3 类似，同样需要通过 适当的指令微调、奖励学习、强化学习等阶段，形成面向最终场景的应用能力。 SymphonyAI 3推出了基于无监督预训练的工业大语言模型，该模型的训练数据包

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 产业篇 历史演变：制造业国际化的四个阶 段 内外双驱：日益复杂的外部环境与 自身发展的内驱动力 风险挑战：地缘变局、蝴蝶效应、 市场风险 日本：先产品后产能、先大企业后 中小企业跟随、先劳动密集型后资 本技术密集型 经验篇 德国：以坚实的工业基础与细分制 造领域的持续深耕，推动“德国制 CCID CCID CCID CCID 第一阶段 （ 20 世纪 70 年 代 末 -80 年代 末） 从外部看 大国担当：逆全球化愈演愈烈，以 WTO 为代表的多边贸易 体 制面临挑战，我国必须成为全球化的支持者与维护者 因势而为：全球经济增长缓慢，我国制造业发展需要根据形 势 动态调整 应对风险：地缘政治风险愈演愈烈，部分企业面临着高关税、 供应链溯源等压力 机遇：绿色转型加速、技术与产业链优势、“一 带一路”倡议带动基建设施建设支撑光伏产业国 际化 挑战：以技术专利、碳排放等为重点的新型贸易 壁垒加大光伏国际化的不确定性，海外配套和金 融支持不足也给光伏国际化带来不利影响 机遇：低碳化转型、技术优势、各国政 策支持给动力电池国际化带来机遇 挑战：合规审查力度加大、地缘政治风 新能源汽车 机遇：全球市场需求有巨大空间，我新能源汽车产业

第四章：实践引领：石油石化企业智能化应用的主要案例 �.� 壳牌 �.� 沙特阿美 �.� 英国石油 第五章：未来展望：智能化发展推动下的新型工业化变革 �.� 石油石化企业智能化发展主要挑战与战略举措 �.� 未来石油石化产业新型工业化的发展特征 第六章：迈向智能：石油石化企业智能化转型建议 �.� 石油石化行业智能化解决方案 �.� 解决方案：固废全生命周期管理解决方案 � 的产业链、物流、服 务、环保等领域都将面临巨大的转型压力。同时，伴随原料价格、居民可支配收入、消费价格等 一系列社会指标的波动影响，包括石油石化在内的各个行业都需要主动应对趋势变化带来的严峻 挑战，及时调整生产结构，加强一体化经营管理，提高企业效益水平。 �� 以炼油化工、煤化工为代表的流程型行业，生产过程极其复杂，包含了大量的物理反应、化 学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发 现，很多企业已经应用神经网络等人工智能算法，结合地质经验，实现油气藏勘探开发过程的对 象判识和指标预测。此外，随着油气勘探开发向深部、复杂底层发展，降低钻井成本、预防复杂 事故发生及钻井提速将依然是企业面临的主要挑战。在实践中，一些企业也已经应用了机器学习 算法，以优化钻井参数、提高机械钻速、预警复杂钻井事故，从而缩短钻井周期，降低钻井成 本。 目前，人工智能技术在油气勘探业务中的应用，主要包含以下场景（图�）：

模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 4 实施成本维度对比.......................................................................... 18 1.4.5 技术挑战对比.................................................................................. 19 2 工业大模型技术 产业发展的市场机遇.................................................................... 109 6.1.2 产业发展面临的挑战.................................................................... 112 6.1.3 全球产业布局与预测........