随着行业应用场景多样化以及产品解决方 案智能化和平台化，一家领先的安防产品公司现 有的产品管理体系面临着新的挑战，包括缺乏协 同的市场洞察体系，难以从海量的行业应用场景 中筛选出最有价值的创新机会，缺乏深入的用户 研究和体验设计以解决真正的用户痛点问题，缺 乏解决方案、产品和技术创新的协同机制，难以 打造具有独特竞争优势的产品解决方案等。 埃森哲帮助客户优化市场洞察组织和流 程，设计了数据驱动的协同市场洞察平台，引入 法，优化了产品创新和技术创新协同流程，设计 了基于技术货架的数字化协同创新平台。 通过产品规划和管理体系的优化和数字化 平台建设，企业促进了跨职能协同，赋能产品经 理团队更加精准地识别高价值的创新机会，使 产品定义基于对用户痛点和需求的深入理解， 并充分考虑已有的技术储备和独特竞争优势， 提升了产品成功率，有效地支持了企业业务增 长目标和策略。 案例： 根据埃森哲研究，未来软件所占价值的比例将上 制造企业在产品生命周期协同研发方面往往面临 以下挑战：缺乏产品组合策略规划和管理，导致产品 型号数量多，产品盈利状况不佳；技术规划和开发没 有充分考虑与战略供应商之间的协同创新，导致错失 产品创新机会；缺乏平台化、模块化和零部件重用策 略，影响产品成本和研发效率；下游的采购、生产、销 售、服务环节介入新产品开发比较晚，导致后期出现 大量工程变更，影响产品上市时间等。 埃森哲认为，提升DFx能力需要从组织、流程和

转型新纪元 探索数字化与绿色化的双轨路径 / 17 3.1 冶金：加强技术创新和产业升级 / 18 3.2 石油化工：走向绿色化、高端化、电气化 / 19 3.3 电子产业温和复苏期：新技术催生新机遇 / 21 3.4 交通：迈入存量发展阶段 / 23 3.5 商业建筑：大规模设备换新叠加绿色低碳发展 / 25 3.6 数据中心走到新旧转换节点：能耗与绿色平衡术 / 27 3.7 可以预见，在未来几年内，中国大规模设备更新市场将成为全球关注的焦点，为相关企业和投资者 提供广阔的发展空间。 政策引导：政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 13 年均超过5万亿的巨大市场，哪些行业将迎来产业新机遇？本报告将重点就上述篇章谈及的工业、 建筑、交通、教育、医疗等重点行业进行分析。 2.2 工业：2027年工业领域设备更新年规模 突破5万亿 从规模来看，工业占比最高，重要性不言 伙伴关 系，做到及时、全系列产品的现场服务。从具体成效而言，本次改造帮助企业降本增效，并通过延寿及 替换的方式为企业降低碳消耗，切实落实可持续发展战略。 3.3 电子产业温和复苏期：新技术催生新机遇 在人工智能大模型的推动下，电子产业正站在新的发展风口。作为直接面向消费者的重点产 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 22 业，电子行业不仅在AI的助力下迎来新的发展机遇，同时

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 .............................................................................................1 1 ............................................. 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）提出人工智能的概念以来，人工智能技术经历了多个发展高峰和低谷。在

关方主要 包括园区管理部门、企业等。 碳数据管理机制与MRV体系有效兼顾、融合，这个过程能有效监测、报告和核证涵盖 实体的排放量。园区碳数据管理是一个周期性工作，需建立跟踪管理、动态更新机制，以 适应可能发生变化的涵盖范围和目标。 3.园区碳数据管理制度设计 2 2 郭阳，吕一铮，严坤等.《中国工业园区低碳发展路径研究》[J].中国环境管理,2021,13 (1):49-58

也是把 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 30 握未来发展主动权的关键所在。数字经济通过加快颠覆性技术识别和 突破，预判未来需求和技术趋势，丰富科技产业金融协同创新机制等 方式，推动开辟未来产业新赛道。例如，海量数据要素应用于生成式 人工智能的机器学习和模型训练，使生成式人工智能技术不断突破， 从文字创作到图像、音频、视频生成，应用范围不断拓展，市场规模

字化时代，当前企业的护城河。制造行业人力资源数字化的最终目标，也正是打破企业内部各环节的信息孤岛，实现数据的 流通、整合、分析，驱动业务决策，持续打造市场竞争力，而这也是所有制造企业面临的新挑战与新机遇。 洞察 观 点 三问智能制造人才管理： 缺什么、为什么缺、怎么办 来源：InfoQ专访利唐科技创始人兼CEO 朱德权 智能制造是制造业加速数字化变革的核心抓手。通过数字技术与先 进制

展近 零碳园区建设工作。建立园区碳达峰碳中和工作联席会商机制，自上而下，加强统筹、协 同配合，形成工作合力，构建多层次工作体系，形成逐级管理推动的近零碳园区建设工作 格局。 建立双碳科技创新机制 探索以市场化方式吸引社会资本支持资金投入大、研究难度高的双碳科技研发和示范项目， 采取“揭榜挂帅”等方式组织重大关键技术攻关，完善支持首台（套）先进重大能源技术 装备示范应用的政策。加强

2017 发改委等《关于支持“飞地经济”发展的指 导意见》 明确了发展“飞地经济”的指导思想和基本原则，提出了支持“飞 地经济”发展的重点任务。 2018 国务院《关于建立更加有效的区域协调发 展新机制的意见》 建立区域战略统筹机制、基本公共服务均等化机制、区域政策调 控机制、区域发展保障机制等。 2018 工信部《产业发展与转移指导目录（���� 年版）》 提出全国各地工业发展方向和优先承接发展产业。

高。石油石化行业的新型工业化发 展，进一步对生产过程精确控制提出更高要求。同时，包括人工智能（AI）、大数据、工业互联 网、工业软件、�G和数字孪生在内的新一代数字技术为石化产业带来了前所未有的新机遇。这些 技术的应用不仅能提升石化产业的生产效率和安全性，还有望推动石油石化产业向高端化、智能 化、绿色化方向发展。 其中，以人工智能技术为代表的智能化发展将成为落实石油石化产业新型工业化的关键。企

智能云具有强大的计算和存储能力，可以进行大规模的模型训练和数据处 理。未来，智能云将继续提升其服务质量和性能，为工业大模型提供更高效的 运行环境。同时，云平台也将不断丰富其功能，如提供更强大的模型管理、部 署和更新机制，以满足不同工业场景的需求。 智能端则可以将模型的能力延伸到生产现场和终端设备上。例如，在工业 设备上部署智能端模型，实现实时的数据分析和决策反馈，提高生产的实时性 和自主性。智能端与智能 据治理方面，应建立统一的工业数据采集、标注和共享标准体系，完善数据安 全和隐私保护法规，推动行业数据共享平台建设；在技术创新支持层面，需要 加大基础研究投入力度，设立专项资金扶持创新型企业发展，建立产学研协同 创新机制；在人才培养方面，应完善工业 AI 人才培养体系，支持校企合作促进 复合型人才培养，建立专业技术职称评定标准；在应用推广层面，建议设立示 范项目树立标杆应用，提供税收优惠政策降低企业应用成本，建立技术咨询服