多车企接入DeepSeek，以AI为核心的智能化竞争加剧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CAM观点 ◆ DeepSeek大火，电信、云计算、芯片、金融、汽车、手机等多领域已有超过200家头部企业宣布接入 DeepSeek。聚焦汽车行业，吉利、岚图、智己、长城、广汽、长安、奇瑞等20多个车企纷纷宣布与 DeepSeek深度融合，标志着汽车智能化进程的加速。相较于部分 划。传统车企接入DeepSeek有望实现AI功能的跃升，然而 DeepSeek并非万能。车企需要有自身的数据分析和训练能力，过度依赖DeepSeek等外部模型还容易产生技 术依赖风险，此外同质化竞争可能加剧，导致功能体验可能趋同，不同品牌之间差异可能只在UI设计层面。 扫码关注微信公众号 THANK YOU +86 135 1210 2701 http://www.chinaautomarket

工业大模型行业 目前已达到 3个阶段 产业链分析 上游分析 中游分析 下游分析 行业规模 工业大模型行业规模 暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 工业大模型行业 相关政策 6篇 竞争格局 数据图表 摘要 工业大模型依托智能制造和工业4.0，通过大模型训练与小模型优化，形成多形态智能产品，解决工业问题。其发 展面临数据质量、模型复杂度等挑战，且高度依赖资本与产业合作。多种商业模式并存，满足个性化需求。市场 能力，还需要大量的数据和计算资源来支持模型的训练和优化，这通常意味着高昂的硬件成本，包括高性 能计算设备、大规模存储系统和能效优化的数据中心。此外，企业还需要不断投入资金进行技术升级和数 据获取，以维持竞争力。从数据上看，高技术制造业的研究与试验发展（R&D）经费投入强度为2.91%， 在规模以上工业企业中，研究与试验发展（R&D）经费投入超过千亿元的行业大类占全部规模以上工业企 业研究与试验发展（R&D）经费的比重为63 高度依赖上中下产业之间的合作 工业大模型的发展不仅依赖于单一企业的技术能力，还需要依靠与上下游企业、科研机构、以及行业联盟 的合作，通过构建开放平台和广泛的合作网络，整合资源，扩大应用场景，形成强大的市场竞争力。科大 讯飞与奇瑞、蔚来、广汽、一汽等国内汽车品牌以及国际品牌大众合作，在汽车领域应用其星火大模型技 术，并成功应用于海尔、美的集团、海信集团和TCL集团的家电领域，还与优必选、傅利叶智能、宇树科

集 中于技术壁垒与产品竞争力、研发强度与成果转化、环保投入与绿色 生产、信息化覆盖强度。 未来精细化工企业将不断提升技术创新水平，以应对市场竞争和政策 要求。特别是延链提质的精细化工企业有望迎来量利齐升。精细化工 行业龙头企业的综合竞争优势将进一步凸显，具有突出技术和产品优 势的细分领域中小型企业也将获得更多支持；但一些技术装备水平相 对落后、产品同质化竞争的行业内企业，则将持续面临市场出清压力。 推进精细化工产业向高端化、绿色化、智能化发展，《方案》提出了三 项举措：一是推进传统产业延链。推动传统产业以产业链高端化延伸 为重点发展精细化工，打造专业化、精细化、特色化、新颖化的产品 体系，提升产品附加值，增强核心竞争力。二是加快关键产品攻关及 促进优势产品提质。聚焦新能源、新材料、生物技术等领域的需求， 采用“揭榜挂帅”和“赛马机制”等方式开展协同创新，提升高端聚 烯烃、合成树脂与工程塑料、聚氨酯等领域关键产品供给能力。同时 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

临着转型升级的迫切需求。AI 大模型技术的快速发展为制造业提供 了新的解决方案，能够通过数据驱动的方式优化生产流程、提高生 产效率，实现个性化定制和柔性生产。智慧工厂的建设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 智能化阶段：大数据、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应 用，促使制造业向智能化转型，生产过程中的数据采集、处理 和分析变得更加全面和实时。 在当前的市场环境中，智慧工厂的建设正在逐步加速，许多企 业利用智能制造提升了市场竞争力。据统计，全球智慧工厂市场预 计在未来几年将实现高速增长，年复合增长率达到 20%以上。 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 这些应用不仅能够直接提升企业的生产效率，还能够为决策层 提供更为精准的数据支持，使生产过程更加智能和灵活。随着 AI 技术的不断成熟，未来 AI 大模型将在智慧工厂的各个层面发挥着 越来越重要的作用，全方位提升企业的竞争力。在这样的背景下， 结合 AI 大模型的智慧工厂 MDC 项目方案的设计，显得尤为关键和 迫切，有效推动行业的数字化与智能化进程。 1.3 MDC 项目的必要性与目标 在当前全球工业 4.0

练劳动力短缺以及创造更 具可持续性的商业模式。我们的调查结果反映了这些观点。 我们很高兴与您分享这些结果，并希望这份全球基准报告能为 2024 年的成功决 策提供指导，推动积极的业务成果，从而实现竞争优势、盈利增长和可持续发展 的未来。 94% 的企业希望通过采用智能制造技术来 维持或增加员工队伍 95% 的企业正在使用或评估智能制 造技术，高于 2023 年的 84% 98% 技术投资增长 30% 人工智能用例可带来成果，提高投资回 报率 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 第九版年度智能制造现状报告 问题： 您认为哪些智能制造特性/能力可以推动最大的业务成果？ 选择所有 适用项。基数：1567 过程自动化和优化 人工智能/机器学习 网络安全 适应能力/敏捷性，以跟上竞争和不断变化的市场 可扩展性，以满足业务需求并推动盈利增长 取 得 成 果 的 能 力 结果表明，人工智能是技 术战略和路线图的核心。 采用者正在看到切实的 成果，只有云/SaaS 才能 带来比

“新三样”产品出口额（万亿元） 占出口总值的比重（%） 高技术制造业、装备制造业加快发展。 （三）产业链供应链自主可控能力持续提升 • 产业基础薄弱问题得到改善。 • 一批重点产业形成全产业链竞争力。 • 重点产业链供应链补短板取得重大成果。 • 先进制造业集群实力显著增强。 重点产品和关键核心技术取得新突破。企业 创新主体地位不断提高。产业科技创新平台 布局进一步优化。 1.1 1 2.5 “十二五”末 “十三五”末 2023 图表标题 规模以上工业企业R&D经费（万亿元） 规模以上工业企业R&D经费增长率（%） （四）产业科技创新能力跃升步伐加快 （五）企业活力和竞争实力实现新提高 （六）发展方式加快高端化智能化绿色化转型 质量品牌建设步伐加快。工业领域智能化水平 显著提升。绿色低碳发展成效明显。 企业数量大幅提升。产业链领航企业加速发 展壮大。专精特新企业呈现爆发增长态势。 制造业产品质量合格率（%） 制造业产品质量合格率（%） 83.34 84.78 85.6 82.0 83.0 84.0 85.0 86.0 2016 2020 2024 制造业质量竞争力指数 制造业质量竞争力指数 CCID ID ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC

随着智慧城市建设进程加快，园区与城市深度融合成为经济转型升级背景下的必 然趋势，未来智慧园区建设将侧重空间功能的融合，与周边区域、城市功能融合发 展，形成空间开放、功能多元的无边界园区，实现与城市的协同发展，提高整体竞争 力和可持续发展水平。 在园区边界方面，智慧园区的发展逐渐打破园区物理边界，让员工在工作之余感 受城市的温度，从而吸引和留住人才，加快园区的创新和发展；在园区功能方面，智 慧园区将注重城市数 （4）智慧园区解决方案企业竞争逐步集中化、专业化 近年来，云计算和大数据技术的普及，为传统产业园区的二次开发以及智慧化升 级带来了庞大的市场需求，越来越多的厂商加入这一领域布局。未来随着市场逐渐发 展成熟，智慧园区解决方案厂商也将向高度集中化和专业化发展，其中的高度集中化 是随着智慧园区的进一步深入发展，领先企业通过技术产品的快速更新以及市场经验 17 逐渐丰富，其智慧园区解决方案将显示出明显的竞争优势，市场份额将逐渐集中。而 场份额将逐渐集中。而 专业化主要表现在智慧园区的具体建设运营过程，专业化使得产业链条更加明晰，企 业开始更加专注在智慧园区细分市场，以满足特定消费群体的需求，专业化也将使得 企业能够快速建立起竞争优势。 2.智慧园区前景展望 参考CCID资料，当前我国园区智慧化渗透率水平仍然较低，以国家高新区为例， 2021年智慧园区占比约为35%，目前园区智慧化改革尚处在布局调整阶段，智慧化渗 透

假如能提前知道下周的新闻头条，是否会促使 您调整今天的供应链战略？ 智能敏捷供应链 释放无限潜力 引言 智能供应链洞察变革，驱动增长 3 报告显示其年收入增长率高于 同行竞争者。 17% 报告显示其年净利润高于 同行竞争者。 72% 供应链的稳定性始终难以把握。商业环境中 的各种潜在风险让我们很难预测未来的变化。 面对不确定的环境，供应链高管往往要采取 “围城心态”，迅速调整策略，从计划 “围城心态”，迅速调整策略，从计划 B 转 向计划 C、D 甚至 E ，以减少损失。 但是，如果你能把精力投入到推动业务增长， 而不是应对危机呢？如果你能够精准预测未 来，从而获得竞争优势呢？ 生成式 AI 与云计算的强大结合，能够让这一 设想成为现实。通过结合机器学习、自动化 和高级数据分析，组织能够在混合云环境下 精准预测需求变化和采购延误等各类情况。 凭借预测，组织将能够变革供应链战略，从 事后被动应对转变为事前主动调整。 已获得显著回报。报告显示，相较于同行竞争者， 这些组织的年净利润高出 72%，年收入增长率 高出 17%。所有受访的供应链高管都认为，AI 驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍 或更多。 1 根据这些数据，72% 的高绩效 CEO 在 IBM 商 业价值研究院 (IBM IBV) 发布的 2024 年 CEO 研究报告中指出，企业的竞争优势取决于是否 拥有最先进的生成式

持本国制造业的国际化发展，吸引了大量的关注和投资。同时，新兴市场的崛起也为制造 业企业出海提供了新的机遇和空间，使得这一领域持续保持热度。制造业企业出海是企业 实现国际化发展和提升核心竞争力的关键战略。通过出海，企业能够深入了解国际市场的 需求、技术标准和竞争态势，从而推动自身的技术创新和管理升级。从全球范围来看，制 造业的出海能够促进资源的优化配置和产业的全球布局。不同国家和地区在劳动力、原材 料、技术等方面具有 随着企业出海的深入，对于销售岗位的要求也在发生变化。过去对于岗位的要求是帮助 企业迅速打开海外市场，建立海外销售渠道，对人才的要求更多集中在销售经验丰富，有当 地渠道资源的销售人才。而随着企业海外市场竞争愈来愈激烈，企业的注意力更多集中在如 何做好本地化运营，如何帮助企业建立核心市场的销售终端和渠道搭建。企业岗位的本地化 比例也在提升，外派员工的数量在减少，企业更青睐本地人才或本地华人。 图11 展，也有助于推动中国经 济的转型升级。在全球化的背景下，中国企业“走出去”已经成为一种趋势，也是企业发 展的必然选择。 然而，中国制造业出海的过程并非一帆风顺，在国际地缘竞争加剧、国内经济增速换 挡，以及企业国际竞争力攀升的共同推动下，中国企业从“走出去”迈入更加成熟的“全 球化”阶段，对深化国际合作与交流的追求变得更为迫切。过去的几年，经济发展变数增 多，商业环境不确定性逐渐增加，深