一代通信等全面领先优势 3 未来产业新领域新赛道发展意义 p 麦肯锡：2030年人工智能有望 为全球经济贡献25.6万亿美元， 约相当于当前全球GDP总量的 8%。 p GVR：2023年一2030年全球 人形机器人市场规模复合增长 率将超过21%。 p 美国：重点布局量子信息、人工智 能等领域，打造未来产业领先优势 p 欧盟：《欧洲新工业战略》 p 日本：《能源基本计划》《氢能源 基本战略》 p 韩国：《国家战略技术培育方案》 未来制造 类人机器人、智慧出行等 未来能源 氢能、新型储能等 未来材料 石墨烯材料、超导材料等 未来空间 商业航天、卫星网络等 8 2. 2 2.4 知名研究机构未来产业热点 知名研究机构 相关报告 聚焦赛道 中国工程院战略咨询中心 《中国制造业重点领域技术创新绿皮书 一技术路线图(2023)》 智能制造 增材制造 微纳制造 生物制造 原子级制造 人形机器人 下一代机器人 高档数控机床 《2024年全球未来产业发展指数报告》 9 2. 2 2.5 构建我国未来产业重点赛道目录 10 3 2 11 2. 2 赛迪未来产业研究中心：2025年未来产业十大重点赛道 算力芯片 人形机器人/具身智能 细胞与基因治 疗 通用人工智能 （大模型等） 元宇宙 清洁氢 低空经济/通用航空 商业航天 高级别自动驾驶 新型储能 （固态电池等） 12 赛道 1：通用人工智能（大模型等）

新质生产力推动下，精细化工行业注重技术创新和转型升级，绿色化、 智能化、高端化成为精细化工行业发展的新趋势，科技赋能精细化工 研发与生产，或将加快关键材料国产化进程及提升生产效率。 在政策扶持下，人形机器人、半导体等行业迎来较好的发展前景，相 关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 二、 重点领域国产替代是精细化工行业提质升级的方向 (一) 人形机器人应用领域 人形机器人产业化进程加速，有望带动机器人相关化工新材料国 产替代需求的增长空间。 近年来在政策推动下，我国人形机器人产业快速发展。2023 年 10 月工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，指出到 2025 年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键 技术取得突破；整 技术取得突破；整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产；到 2027 年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应 链体系，构建具有国际竞争力的产业生态；应用场景更加丰富，相关 产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。2024 年 1 月， 工信部等七部门印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，提 出将人形机器人列为未来产业十大标志性产品之首，突破机器人高转 新世纪评级

。 4.2. 大模型拓展生产制造智能化应用的边界 生产制造环节是工业生产的核心场景，对安全性和稳定性的要求较高，目前大模 型在该环节的渗透率整体不高，主要集中在代码生成、车间和设备管理和机器人控制 等环节。 4.2.1 工业代码生成 大模型在工业代码生成的应用领域广泛，涉及到自动化、机械加工等领域。将大 模型应用于工业代码生成的优势在于可以提高工业代码的质量和效率，减少人工编程 20%以上的工作时间。 4.2.3 工业机器人控制 大模型的出现可以帮助机器逐渐实现真正像人类一样交流、执行大量任务。工业 机器人和自动化工厂作为智能制造的核心载体，将作为大模型和智能制造的中间桥梁。 根据微软发布的《ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities》，目前大 模型主要通过两个层面对工业机器人进行辅助，第一，作为预训练语言模型，可以被 器人编程和仿真提供智能化的支持和指导。RoboDK’s Virtual Assistant 通过与 Microsoft Azure OpenAI Service 的集成，实现了机器人数据的高效处理和分析。该应用提供了一 个自然语言用户界面，使机器人开发者和使用者可以与 AI 应用进行交互，请求专家的 21 U. S. Steel Aims to Improve Operational Efficiencies

二、智能化生产与机器人技术 2.1 自动化生产线 AI 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI 技 术可用于协助协作机器人的任务分配、路径规划、目标追踪等关键环节，进一步提 高机器人的工作效率和灵活性。 三、智慧物流与仓储管理 3.1 智能调度与路径优化 AI 技术可以通过分析物流运输的相关数据（如货物种类、数量、交通条件 等），自动进行调度和路径优化。这将使企业能够以更低的成本和更短的时间完成 在问题，并提前进行维护。这有助于企业减少因机器停机带来的损失，并延长设备 使用寿命，降低维修成本。 结论： AI 技术在智慧工厂建设中具有广泛应用和巨大潜力。通过数据采集与分析、 智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面 的运用，在提高生产效率、优化资源利用、降低成本等方面取得了显著成效。然 而，AI 技术的推广仍面临一些挑战，如数据安全性和隐私保护问题。未来，我们

不断上升的网络威胁以及对风险和 复原力行动的影响 在过去的十二个月里，生成式人工智能 (GenAI) 在 技术优先级排行榜上一路飙升，对嵌入这一变革性 技术的工业应用产生了强烈的需求。 为了补充和扩大劳动力，协作机器人、自主移动机 器人 (AMR)、自动导引车 (AGV) 和可穿戴设备都 将在 2024 年技术投资的新领域中占据突出地位。 OT 和 IT 之间的界限不断模糊，数字和物理运营之 间的联系日益紧密。这就更需要提高网络安全意识 可跨业务管理和相关职能 部门实现前台和后台流程的自动化。 资产性能管理 (APM) 通过仪表板将过程、操作和机器级数 据相结合，以监控机器和工厂的运行状况。 机器人技术可加速自主/半自主操作，有助于提高系统的 智能性、直观性和灵活性。 生产物流通过制造运营及自动移动机器人 (AMR) 提供协调、敏捷、零接触的物料流。 设计和可视化 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。 高？ 选择前 3。基数：1562 云/SaaS GenAI 或因果关系人工智能 5G 人工智能/机器学习 供应链规划 (SCP) 高级分析（使用人工智能/机器学习） 机器人流程自动化 (RPA) 机器人 制造执行系统 (MES) 企业资源规划 (ERP) :: 10 :: 智能制造的现状 :: 第九版年度智能制造现状报告 连续两年，制造商一直认为缺乏技能娴熟的员工是他们

5G 技术与工业感知层融合的关键，在工业互联网基础设 施改造和 5G 应用创新落地中都发挥着重要作用。 目前，5G CPE、5G 工业网关、5G 工业 DTU、5G 工业摄像头、 5G 工业机器人等一批产品相继涌现，产业整体供给能力不断提升， 但仍存在供给不适配、供需不匹配等问题，出现“供给侧市场品类多、 应用侧一网关难求”“实验室测试性能好、现场适配场景调试难”等情 况。部分终端（CPE 应用方面，多个工业园区、车间现场已部署 5G 网络，并逐步涌 现出一批面向工业场景的 5G 终端设备。5G 工业网关、工业级 5G CPE 被广泛应用到工厂的 5G 化改造中，5G AGV/AMR、5G AR 眼镜、5G 机器人等通用性较强终端设备已用于现场辅助装配、厂区智能物流、 无人智能巡检等多个工业场景，5G 阀岛、5G 总线 IO、5G 掘进机等 用于特定场景的新品类不断出现。目前，工业现场的 5G 终端设备仍 现场级低时延、智能计算分析等能力。目前我国厂家 生产的工业级 5G CPE/路由器/网关产品款式占到全球 46%，占比领 先欧美等发达国家。随着“5G+工业互联网”的发展，5G AGV/AMR、 头盔式 5G 工业终端、5G 机器人等用于多个行业的终端设备不断涌 现，被用于多个 5G 工厂建设，存在巨大的市场潜力。 图 1 全球工业级 5G CPE/路由器/网关的款式数量 4 二、工业 5G 终端设备基本分类 工业 5G

革，数字化生产工具在生产过程中的广泛应用为新质生产力提供了迭 代更新的劳动资料。三是培育新型劳动者。数字技术大幅提升劳动者 数字技能，推动劳动者向更高技能的复合型技术人才转变。同时，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 了劳动者的内涵和外延。 数字经济为生产力三大动力的培育塑造提供源泉。作为新一轮科 技革命和产业变革的重要领域，数字经济不仅优化了三大生产要素， 类劳动，极大提高了生 产效率。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， 并通过传感器、自动规划、内容理解等能力自动适应和敏捷处理多种 工业场景复杂的任务，促进生产的精细化、标准化、便捷化，也将人 类逐渐从重复、枯燥的工作中解放出来，向复杂程度更高、创造性更 强的劳动方向发展，极大拓展了劳动者的内涵和外延。例如，生产线 上的自动化机器人可以执行重复性任务和繁重的工作，使生产过程更 人工智能技术的使用可以促进劳动生产率的增长，并随着时间的推移 将全球 GDP 提高 7%。据国际机器人联合会统计，我国工业机器人市 场销量已由 2015 年的 7.0 万套增长至 2023 年的 31.6 万套，年均复合 增长率高达 20.7%，占 2023 年全球总销量的 53.6%，连续 11 年成为 全球最大市场。制造业机器人密度从 2015 年每万名员工 49 台飙升至 2022 年的 392 台，约为全球平均水平的

地震解释 工程虚拟测量 数字绩效管理 可视化监控 地震解释 无废生产管理 管网调度优化 开发辅助设计 智能辅助生产 知识图谱 智能井下管理 智能客户管理 智能能碳管理 机器人主动作业 智能质量管理 数字孪生交互 智能工况诊断 AI无处不在 平台和生态 多重创新 广义AI 生成式AI API LLM 狭义AI XaaS 互联网 云 社交 移动 智能仓储管理 炼化经营智能管理 智能质量检测 智能油库管理 供应链运筹优化 储运经营智能管理 销售数据智能分析 智能电商 智能客服 智能合同管理 客户满意度分析 数字智能营销 服务经营智能管理 机器人智能巡检 研发辅助设计 生产管控一体化 智能化应用场景 智能化目标 四大业务 资源开发 管道储运 炼油化工 产品销售 数字开采 智能储运 智能生产 智能服务 �� �.� 智能勘探 油井工况诊断 勘探开发风险管理 勘探培训模拟 油田井下智能管理 勘探经营智能管理 资源开发：智能勘探业务场景与人工智能知识应用主要构成 ...... 计算机 视觉 模式 识别 预测 建模 机器人 规划 应用 专家 系统 自然语 言处理 机器 证明 �� 油田井下智能管理：通过物联网技术集成井下传感器、生产设备和控制系统，实现油田数据 的全面采集和实时监控。人工智能对这些多维数据进行深度分析，结合智能化的处理能力，

（二）关键技术标准 主要包括智能装备、工业软件、智能工厂、智慧供应链、 智能赋能技术、智能制造新模式、工业网络等 7 个部分。 1.智能装备标准 主要包括智能感知与控制装备、数控机床与工业机器人、 智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备、增材制造装备 等 5 个部分，如图 5 所示。主要规定智能装备的信息模型、 12 数据字典、通信协议、数据接口、功能和性能测试等要求。 图 5 智能装备标准子体系 （1）智能感知与控制装备标准 主要包括智能传感器、仪器仪表等装备的数据感知、操 作控制、人机交互等通用技术标准；信息模型、时钟同步、 互联互通、协议一致性等接口与通信标准。 （2）数控机床与工业机器人标准 主要包括数控机床和工业机器人的运动控制、安全要求、 运行维护、性能测试等通用技术标准；信息模型、数据接口、 通信协议等接口与通信标准。 （3）智能检测与装配装备标准 主要包括智能检测与装配装备的组成要素、参数配置、 格式、数据接口等接口与通信标准。 下一步建设重点 智能感知与控制装备标准。推动智能传感器、仪器仪表等装备的多源异构数据采集规范、 智能化要求、管理壳、多 CPU 关联协调等标准研制。 数控机床与工业机器人标准。推动工业人形机器人、仿生灵巧手等通用技术要求标准研 制，推动高档数控机床的信息模型、集成实施规范等标准研制。 智能检测与装配装备标准。推动智能检测装备的互联互通通用要求、智能装配装备的数 据格式和接口等标准研制。

数量从2009年的1,900家增加到2023年的4,500 家，增长了一倍多1。自动化、机器人、人工智能和 物联网等技术得到广泛应用。 尽管欧盟的制造业在企业总量和技术创新方面落后 于中国，但近年来已经超过了美国，呈现良好发展 势头。关键技术集中在人工智能、物联网、自动化、 3D打印和机器人技术等领域。 然而，对欧盟制造业来说，挑战依然存在，例如劳 动力成本上升，以及与美国和中国相比，获得资金 略的资产。 根据世界经济论坛的数据，到2025年底，超过 50%的制造商将采用人工智能5。国际数据公司 （IDC）预测，到2026年，全球物联网领域的支出将 达到1万亿美元6。人工智能和机器人在制造业有巨 大的增长潜力，预计到2027年全球市场规模将达到 1,820亿美元7。 综合来看，这些调查结果和预测突显了这一领域存 在的巨大商机，同时表明市场格局正在快速演变。 随着智慧工厂成为主流，未采用人工智能等技术的 物联网赋能制造业数字化转型 | 10 5G连接：5G技术的采用为要求极低时延的物联网 设备提供了更快、更可靠的连接。增强的连接速度 和更低的时延实现了对制造过程的实时监测和控制， 促进了远程机器人和增强现实等先进技术在设备维 护和培训中的使用。物联网可以利用5G技术来确保 无缝的数据传输和设备通信，提高运营效率。 边缘计算：向边缘计算的转变，即数据处理发生在 更靠近数据生成源的地方，而不是集中在云端进行，