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

亿元，其中对实体经济发放的人民币贷款余额 252.5 万亿元，增长 13 7.2%，专精特新企业贷款余额同比增长 13%。金融对实体经济的支持 力度不断加大也为工业互联网的发展带来了新机遇，设备更新、数字 化转型等领域成为金融支持实体经济的重要方向。2024 年 3 月，国 务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》，提出 要“推广应用智能制造设备和软件，加快工业互联网建设和普及应用”。 “大厂”积极参与工业互联网领域创投，“战略型+纵向型”的 特点突出，着力在关键环节和领域实现补短锻长。工业互联网涉及 产业链条长、细分领域多，且随着技术产业的不断发展，云原生、 人工智能等技术不断为产业发展带来新机遇，各类龙头企业与产业 21 资本除需持续加大投入拓展业务布局外，围绕上下游的投资整合就 成为拓展业务广度、深耕相关赛道的关键举措。以雷军创立的顺为 资本为例，通过投资整合进一步强化小米集团在供应链领域优势。

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

步明确城市发展“从大规模增量扩张阶段转向存量提质增效为主的 阶段”，这对城市制造业高质量发展提出全新要求。同时百年变局 加速演进下城市制造业高质量发展也迎来动能转变、布局优化、目 标升级、路径创新的新机遇。在此背景下，本报告以创新、协调、 绿色、开放、共享的发展理念为指引，坚持以人为本，适应新型工 业化发展的新要求，充分考虑数据科学性、系统性、可得性，延续 2022-2024 年城市制造业高质量发展评价指标体系，测算得出全国主 、劳动力等传统要素驱 动向依赖技术、人才、数智转型的创新驱动转型，发展布局从“单点 突破”转向“链式协同”“区域协同”，发展目标从规模扩张转向量 质双升、集约高效，城市制造业高质量发展由此迎来新机遇与新挑战。 城市作为各类要素集聚的空间、产业落地的载体和创新主体，要充分 发挥区域“增长极”辐射带动作用，不断完善产业支撑能力，助力我 国实现从制造大国转向制造强国的关键跨越。 （一） 制造业高质量发展进入创新驱动新阶段，城市

第 10 版年度智能制造现状报告 1 智能制造 现状报告 2025 第 10 版 第 10 版年度智能制造现状报告 2 全球制造商就人工智能驱动的智能制造将如何创造新机遇和新风险分享了他 们的看法，这其中涉及到优先事项、担忧以及下一步计划。了解投资趋势的发展 方向，以应对内部和外部因素，最终提高质量并实现可持续增长。 欢迎使用 第 10 版年度智能制造现状报告 3 引领转型需要创新与风险管控兼具。随着工业企业在一个复杂

舒适度并联动设备进行调节或提供优化建议。 6.3 智慧运维 6.3.1 智慧运维系统应建立在项目竣工的、信息完整的建筑信息模型（BIM）基础上，并确 保模型信息在运维阶段的可访问性、准确性和持续更新机制。 6.3.2 智慧运维应在建筑装饰空间的关键部位（如环境监测点、主要设备设施、重要结构部 位、人流密集区、能源计量点）部署可靠的物联网（IoT）传感器，实现对环境参数（温湿 度、光照、空 可持续性的核 心赋能技术，纳入智能建造总体框架。 7.1.2 AI 系统须依托行业数据集（如 BIM 模型、材料库、工艺工法库、历史项目数据）进 行训练与应用，确保数据质量、标注规范及持续更新机制。 7.1.3 AI 应用应以辅助人类决策为核心目标，保留设计师、工程师对关键环节的最终审核 权。 7.1.4 AI 系统应具备在线学习或定期迭代能力，通过反馈数据（如用户评价、运维问题）

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

不稳定和成本的增加。为应对这一风险，企业应建立灵活的技术更 新机制，确保在引入新技术的同时，不影响现有生产线的正常运 行。  定期对 AI 算法进行全面测试和验证  采用多层次的数据加密技术  建立严格的数据访问控制机制  定期进行数据备份和恢复演练  选择经过严格质量认证的供应商  定期对设备进行维护和校准  建立灵活的技术更新机制 通过以上措施，企业可以有效降低新能源汽车 AI

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