数据还是外部数据）构建自己的行业认知壁垒，即内化数据，完成数据-显性知识-隐性 知识构建的完整链条。 2024年中国制造业数字化转型市场规模达到1.55万亿，市场服务呈现出划分体系更加清 晰、产品更加丰富、解决方案更加系统化、大模型的落地应用探索逐渐深入等特点。就 市场规模而言，市场规模在2025年预计达到1.76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 增速稳步增长，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 场提 硬服一体化的态势，另 一方面也呈现出跨模块融合/打通的趋势；3）大模型侧，供给端对大模型的应用探索逐 步深入，主要通过智能体、大模型+大模型的强强联合、大模型+产品的结合等方式纷纷 探索大模型的应用落地。 需求端的核心需求没有变，生产制造管理相关、供应链相关等是重点，也是离散制造业 的核心诉求。只不过，行业经过几年发展，需求端的对转型认知和期望变的更加理性与 聚焦。就需求端的需求而言，具有两大特 江、山 东既是制造业大省，也是积极尝试转型的省份，产业/区域协同发展、提升数字化转型的 基础支撑能力基本是其共性举措；2）从需求场景来看，评优和招标市场有所区别：评优 侧更关注生产制造相关环节的具体落地操作；招标侧则多由各市工业和信息化局采购的， 希望通过转型诊断后找到企业在研发、生产作业、数据、组织战略等环节开展诊断工作， 进而给出相应的改造建议，引导企业顺利转型。就需求端的转型现状而言，经过几年发

产品：智能互 联超级汽车 整合现有项目资源， 统一规划智能互联产 品项目 开发创新车联网服务 初步实现基于车联服务的创新商业模式及运营 自主式 ADAS 辅助驾驶系统开发及扩展升级 基于落地标准的 V2X 协同智能开发 改造和整合厂家与经销商已有的线上系统 上线统一平台中的购车、养车模块 上线统一平台中的二 手车和出行模块 建设统一采购平台 建设集团统一的 IT 信息中心 实现高度自动化、智能化、柔性化智能制造 基于互联能互通的采购平台优化 基于互联能互通的销售服务平台运营与持续优化 以新能源为主体建立个性化小 组 建设采购委员会与采购中心 与 AI 公司合作开发无人驾驶及设计可落地商业模式 无人驾驶商业化试运营 XX 集团 AI+ 建设顶层战略设计方案 目 录 – 9 – c 第一部分： AI+ 现状、趋势及对汽车行业的影响 第二部分： XX 集团 AI+ 7 2 4 6 8 – 42 XX 个性化定制平台整体价值链协同 XX 整体价值链共同支撑个性化定制业务的实现。同时， XX 还需要打通内部各模块 IT 系统，支撑个性化 定制服务落地实施。以下将分模块分别阐述。 模块化设计 第三方平台 自营平台 Wechat 入口 VMI 模式 JIT/JIS 系统 柔性化 智能化 数字化 自动化 PLM 产品生命周期管理

公司简介 企业落地合作 应用场景与实践 5G 全连接工厂 一 二 三 四 公司简介 公司简介 目 录 CONTENTS 公司简介 企业落地合作 应用场景与实践 5G 全连接工厂 一 二 三 四 长安“ 5G+ 工业互联网”协同制造工厂 华晨宝马 5G 创新工厂 长城汽车 5G 智能工厂 目 录 CONTENTS 公司简介 企业落地合作 应用场景与实践 技术，构建云边端协同的 AR 作业指导课程， 实现作业知识数据化 ，对企业员工开展作业培训、作业指导工作，推动 作业流程 标准化、作业指导远程化 。 目 录 CONTENTS 公司简介 企业落地合作 应用场景与实践 5G 全连接工厂 一 二 三 四 5G 全连接工厂 依据《工业互联网创新发展行动计划》，未来 3 年，要通过建设 5G 全连接工厂，加快 5G 核心技术在工业生产核心环节的突破；未来

个“车路云一体化”试点城市建设，累计开 放测试示范道路 35000 多公里、发放测试示范牌照超过 1 万张。无锡、 长沙等地的红绿灯信息推送服务已显著提升通行效率，北京、上海等 地的自动驾驶出租车与智能重卡运输作业正加速落地。 未来，随着智能网联汽车规模化应用，网联通信技术与智能网联 汽车发展螺旋上升的共生关系更加突出。一方面，网联通信技术深入 汽车全生命周期环节，加速推动汽车产品向系统化、智能化方向跃迁。 在 采取分阶段、差异化的推进策略。对于 5G 蜂窝移动通信网络、 LTE-V2X 直连通信网络、基础设施数据传输网络、算力基础设施等 已具备商用基础的成熟技术方向，需要通信与汽车行业深度协同，共 同推动其规模化部署与应用落地，形成可复制、可推广的应用模式。 对于 5G-A 蜂窝移动通信网络、NR-V2X 直连通信网络等处于早期验 证阶段的前沿新技术，需要加强跨行业、跨领域的协同创新，开展充 分的技术验证与应用试验，重点探索其在复杂场景下的可行性、性能 区域的车-车网联通信协同成功率低。车企普遍存在相互观望、期待 他人先部署的博弈心理。另一方面，路侧设备需要持续高质量运维以 保证服务效果，当前缺乏可持续的商业闭环，导致投资建设运营模式 不明确，产业化落地及部署速度缓慢。 (3) 2030 年发展目标 当前，LTE-V2X 直连通信技术已具备成熟商用能力，NR-V2X 直连通信技术仍处于技术特性、频谱需求等早期研究阶段。面向 2030 15

................................................................................... 3 1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景 ........................................................................................ ........................................................................ 13 3.4. 三种模式综合应用推动工业大模型落地 .................................................................................................. 量数据， 为产品设计提供更为精准和创新的思路。在经营管理领域，大模型能够实现对生产流 程、供应链管理等各个环节的监控和智能优化，从而提升企业的运营效率和市场竞争 力。 1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景 大模型的优势在于其强大的泛化能力，可以在不同的领域和任务上进行迁移学习， 而无需重新训练。但无法充分捕捉到某个行业或领域的特征和规律，也无法满足某些 特定的应用场景和需

紧急状况时快速应变、提供专业性指导，他们与设备的关 系不再是传统的机械化操作，而是有机的协同。 除此之外，随着产业的进一步升级，以及数据与业务的融 合日益加深，包括计算机科学、数据科学等领域在内的高 端人才也是企业落地智能制造的稀缺资源。“归根结底， 企业智能制造需要的是专业能力和综合能力都更强的高阶 人才，这将是企业未来发展的重要命脉。”朱德权表示。 观点 如何化解智能制造人才困境 要应对以上人才管理的“三连击”，i 事实上，越来越多的企业已经意识到了这些问题的关键性。 根据北森人才管理研究院发布的《2021 中国制造行业人 才白皮书》显示，人才培养、人力资源数字化和人才梯队 建设已经成为制造业在人才管理工作的三大重点。而具体 到落地的方法和实践，众企业们也是绞尽脑汁、各显神通。 有企业告诉 InfoQ 记者，他们的思路，一是先培养内部技 术人员的业务能力，让他们深入一线，到对应的业务部门 进行一段时间（通常是 3 个月左右）的轮岗⸺例如，负 同样是这家企业，原本每个项目都有人事行政助理，为项 目核算考勤、薪资、奖金等，使用数字化系统之后，项目 助理转型为业务、质量管控。而总部只需要两三个 HR 两 三天就能把所有的考勤、薪资、绩效等全部落地，而原来 需要数十个人一个月时间。 3. 对 HR 进行业务支持：昇鹏人效云的客户遍布全国 31 个省市自治区，HR对劳动法律法规的理解很不一致。因此， 昇鹏人效云推出了 AI 数字人，为 HR

力。 从各省市具体行动方案来看，部分重要省市对2024年的重点领域设备更新增速目标定在8%，据此 测算2024年重点领域的设备投资额较2023年将增长超3500亿元。 从2024年上半年的政策落地情况来看，政策效应已初步显现。国家统计局未直接披露设备投资 额，固定投资完成额中有一项是“设备工器具购置”，指的是固定资产投资中用于购置或自制达到固定 资产标准的设备、工具、器具的投资。从上半年的数据情况，也可一窥政策效应。 层医院、社区卫生服务中心等基层机构医疗设备更新频率相对较慢，部分可能超10年使用年限。 方正证券研报显示，医疗设备是我国医疗器械市场份额最大的领域，2022年市场规模为5737亿 元，约占整体医疗器械的59%。 大规模设备更新计划落地后，相关领域的设备更新将会加速度，预计到2027年，医疗卫生机构的 投资规模相较于2023年要增长25%以上，累计带动增量投资超过2000亿元。 2.6 新型电力系统推动能源设备迭代 能源领域 能改 造，推动城市工程配套物联智能感知设备建设。 3月27日，住建部牵头印发了《推进建筑和市政基础设施设备更新工作实施方案》，提出建筑节能 改造重点任务。此后各地纷纷推出具体对应方案，推动政策落地实施。在当前绿色低碳发展的大背景 下，对建筑行业来说，既带来了挑战，也充满着机遇。 首先是市场对于能效提升的需求在逐步增加，新设备以其更高的能源效率，促使建筑业主和开发商 寻求更节能的建筑设计和运营策略。

云服务帮助企业以专有数据创建专有模型。目前中国大 模型应用的发展还在起步阶段，参考上一轮人工智能周期，我们认为对垂直 行业有深刻理解，有软硬件整合能力的企业更容易享受到 AI 红利。 风险提示：AI 及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个 股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该 股票的推荐或覆盖。 (28) (20) (11) (3) 6 用于分子生成，DiffDock 则用于分子对接。 图表20： NVIDIA BioNemo 服务 资料来源：英伟达，华泰研究 风险提示 1）AI 技术落地不及预期。虽然 AI 技术加速发展，但由于成本、落地效果等限制，相关技 术落地节奏可能不及我们预期。 2）本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代 表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。 文生图

技术带来的商机，融入蓬勃的数智生态，园区将能够持续挖掘 数据价值，推动业务转型，从而释放创新价值，驱动社会经济 快速发展。 但同时，在数智技术快速发展的背景下，园区数据快速增长， 大模型等创新应用不断落地，这意味着园区需要对云、边缘、 网络等基础设施进行重构或优化，并利用创新的软硬件技术组 合，满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求， 充分释放数智转型的潜能。 为了助力园区的数智化转型，全国智能建筑及居住区数字化标 机器对机器的通信能力，从而充分释放网络连接在智慧未 来园区中的潜能。例如，5G 能够支持园区海量的物联网设 备快速地接入网络，推动增强现实 (AR) /虚拟现实 (VR) 等 新型应用在园区的落地。 • 云计算 云计算作为分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等 技术融合的结晶，可以按需提供动态扩展的计算和存储资 源，具有高性能、虚拟化、动态性、扩展性、灵活性等特 点，可以有效满足数智园区业务创新、快速部署的要求， 算法的柔性调节下，特斯联园区低碳系统可以自动、实时 地调整能源的供给，优化控制能耗按需分配，打造高效低碳 数智园区。 TacOS 是特斯联针对园区数智化需求打造的 AIoT 操作系统。 针对当前 “双碳” 的落地需求，TacOS 3.0 依托统一物联底座、 数字孪生、物联数据 BI 以及数字空间，整合了专业应用和综 合平台产品组合，能够在从能源的生产到消费的整个环节提供 全生命周期碳足迹监测管理，满足楼、社、园、城等全域场景

景和智能工厂。探索产业链供应链整体数字化转型的“链式改 造”，引导龙头企业开发数字化转型通用工具产品和解决方案， 并向园区上下游企业开放，孵化培育工业软件企业。面向中小企 业加快“小快轻准”数字化解决方案应用落地，支持制造业企业 打造数字化新产品、新应用、新服务。 （六）推动绿色安全发展 14. 加快园区绿色设施建设。加强屋顶光伏、分散式风电、 多元储能、充电桩等新能源基础设施的开发利用，探索构建工业 开展产业转移发展对接。综合考虑区域优势、能源资源、 环境容量、市场空间等因素，积极参与产业转移发展对接活动。 落实企业异地技改搬迁等政策措施，鼓励有条件的园区探索产业 转出转入地的利益分享机制，吸引更多企业在园区落地。 18. 加强跨园区联动互助。积极与周边区域开展“总部+基 地”“研发+制造”“市场+产品”等一体化协同发展模式。探索 深化伙伴园区、飞地园区等跨园区合作，推动成果异地转化、项 目共建、场景共拓，加快跨园区要素流动。