项指标权 重，并结合城市所处发展阶段进行了分类赋权，运用指数加权法测算 得出全国主要城市制造业高质量发展指数。经测算，2025 年全国制 造业高质量发展强市名单如表 1 所示，其中全国制造业竞争力较强的 十个城市为深圳市、苏州市、无锡市、宁波市、广州市、常州市、青 城市制造业高质量发展研究报告（2025 年） 5 岛市、南京市、杭州市、长沙市，与上年相比，滨州市、惠州市首次 跻身制 城市制造业高质量发展研究报告（2025 年） 7 东部地区持续领跑，头部城市带动下持续增强领先优势。制造业 高质量发展强市中，东部地区合计占 36 席，占比超 68%；制造业竞 争力最强的 10 个城市中东部地区占 9 席，竞争力较强的 20 个强市中， 东部占 15 席，深圳、苏州、无锡、宁波等制造业头部城市领先优势 持续增强，这表明东部地区制造业基础扎实、韧性水平高。中部地区 局部崛起，“强中心”战略引领“省会+工业强市”突围。中部地区 10 个城市属于制造业强市，占比达 20%；制造业高质量发展水平 相对较高的均为省会城市，分别是湖南长沙、湖北武汉、安徽合肥、 河南郑州，且均为区域制造业核心。动态来看，中部地区制造业强市 的竞争力整体呈“稳中有升”态势，其中安徽入围三城（合肥、芜湖、 滁州）均实现制造业竞争优势显著提升，合肥、芜湖表现尤其亮眼； 湖北襄阳制造业实力同样明显增强，这些城市均为新能源汽车、人工 智能等战略新

能力较弱，技术原创性较差，无法形成产业集聚竞争力。 入驻企业向高新型发展 园区竞争向特色化发展 园区经济向生态化发展 现状瓶颈 产业园区的发展瓶颈 产业定位的挑战 企业发展的挑战 园区管理的挑战 主导产业种类多、关联度低，缺乏突出的产业优势， 不 与区内企业的沟通效率低，提供的信息服务、企业支撑 利于资源的集中配置，难以形成区域核心竞争力。 园区管理向城市化发展 3 1 2 过不断优化园 区在开发、经营、管理等方面的信息 化水平为导向， 全面提升园区的市场竞争力，实现 可持续发展 发展趋势 影响园区成长的主要因素在基础设施、服务、资源三方面 创新服务 Low High 创 新 资 源 提高招商核心竞争力 扩大园区品牌影响力 提升园区管理服务水平 获取增值服务运营收益 开辟新的可持续的运营模式和盈利空间 增加政府税收 打造产业生态链 孵化扶持中小企业 创造更多就业机会 提升政府执政形象 实现产业升级和创新 提升企业竞争力 提高企业办公效率 降低企业运营成本 改善员工生活水平 提升企业信息化水平 实现园区企业的拎包入驻 建设意义 园区管理者 企业 员工 政府 智慧园区的体现及意义 智慧园区是信息化向更高阶段发展的表现，具 有更强的集中智慧发现问题、解决问题的能力

能源汽车的普及。例如，中国实施了新能源汽车购置税减免政 策，欧盟提出了 2035 年禁售燃油车的目标。  技术进步：电池能量密度提升、充电速度加快以及自动驾驶技 术的发展，显著增强了新能源汽车的竞争力。固态电池、氢燃 料电池等新技术的突破将进一步推动行业变革。  市场需求：消费者对环保和智能化的需求推动了新能源汽车的 普及。尤其是年轻消费群体，更倾向于选择具备智能网联功能 的新能源汽车。 制造效率和质量，满足市场对高性能、高安全性新能源汽车的需 求。 4.1 设计与研发 在新能源汽车制造过程中，设计与研发是最为核心和关键的环 节，直接决定了车辆的技术水平、性能表现以及市场竞争力。设计 与研发阶段主要包括以下几个方面：首先，车辆的整体架构设计需 要充分考虑新能源汽车的特性，例如电池的布局、电机的位置以及 能源管理系统的集成。通过采用模块化设计理念，能够有效提升车 辆 应商的紧密合作，确保关键零部件的质量和交付周期，从而为后续 的生产制造提供保障。例如，电池作为新能源汽车的核心部件，其 性能和质量直接关系到车辆的竞争力，因此在研发阶段需要与电池 供应商进行深度合作，共同推动技术创新。 通过上述设计与研发环节的全面优化，能够显著提升新能源汽 车的技术水平和市场竞争力，为后续的生产制造和产品推广奠定坚 实基础。 4.2 零部件制造与供应链管理 在新能源汽车制造过程中，零部件制造与供应链管理是至关重

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 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 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来产业十大标志性产品之首，突破机器人高转

“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 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 CCID CC CC 6 二 “十五五”时期推进新型工业化面临的形势 特朗普上台后，美进一步翻新打压手段，可 能采取极限施压、强化地缘政治操弄等，中 美在产业领域的博弈将更加激烈，我巩固 产业竞争力将面临更大阻力，稳增长的压力 更大。 全球产业科技创新进入空前密集活跃 期 ，人工智能成为影响未来发展的关 键变量 ，对经济和社会的影响已从技 术突破转向系统性变革。 供需出现严重背离，呈“剪刀差”

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 大模型在这一领域显示出巨大的发展潜力和广阔的 空间。工业大模型的应用能够有效帮助企业提质增效、降低成本，在这个过程中，企业对工业大模型 的需求不断增加，特别是在全球价值链重构的背景下，提升产业竞争力成为企业的重要目标。基于这 一目标的驱动，上游厂商提供的芯片、服务器等硬件提供商将迎来新的发展机遇，为了满足实时数据 处理和模型训练的需求，硬件提供商将不断优化产品性能，提升数据处理能力。云计算等软件提供商

关税、 供应链溯源等压力 产业升级：我国制造业正在向中高端价值链攀升，优势产 业 有能力走出去， 与各国实现互利共赢 降低成本：丧失成本优势的劳动密集型产业需要走出去重 塑 竞争力 贴近市场：海外市场较大，部分企业加快海外投资布局 ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC 从内部看 当前我国制造业国际化是“内外双驱”共同作用的结果 极壮大产业人才队伍，鼓励企业 加强国际化合作 • 教训：业务转型缓慢，传统制造 业优势渐失；对外部能源过度依 赖，产业发展面临掣肘；创新相 对不足，新兴产业竞争力偏弱 • 启示：建立和完善促进制造业国际 化发展的法律法规；大力扶持龙头 企业发展；不断建立和完善制造 业 国际化的支援制度 • 教训：忽视对国际收支的风险管控， 降低了企业投资收益；企业盲目投 服务体系，提高制造业国际化的综合效率 • 发挥电商平台作用，提高制造业企业国际化竞争力 • 推动生产性服务业共同国际化，加强提高海外园区共 系统性 际化的 扩大制造业国际化的融合性 • 加快推进政府间合作，在全球范围内实 现合作共赢 • 构筑畅通高效、开放包容的全球产业链

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