2024年中国大规模设备更新行动启幕 / 02 1.1 设备升级的核心路径：高端化、数智化、绿色化 / 03 1.2 重点推进领域 / 05 1.3 政策加码与优化空间 / 08 2 宏观市场: 面向2027 设备更新市场规模将达6万亿 / 10 2.1 2024-2027年年均新增投资量超2800亿 / 11 2.2 工业：2027年工业领域设备更新年规模突破5万亿 / / 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 大健康：行业高速发展 / 29 3.8 教育：绿色教育进行时 / 31 4 企业实践： 发展机遇与挑 战。2023年中国经济展现出回暖复苏势头，2024年则被视为进一步巩固经济回升态势的关键一年。在 这一背景下，大规模的设备更新行动不仅成为扩大内需、促进产业升级的重要途径，更是推动经济高质 量发展的关键举措。 本报告将深入探讨中国2024年大规模设备更新行动的战略意义、政策措施、实施路径以及预期的 市场影响。通过对政策、市场、行业和生态等方面进行多维度分析，揭示这一行动如何助力中国经济实

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 集中度高，由少数头部企业主导。市场规模快速增长， 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63.2%。由 中国工业大模型产业链上游主要集中在芯片、服务器、通信网络等硬件领域以及云计算、数据库、中间件等软件 领域，这些企业为中游的工业大模型研发提供了坚实的算力支持和数据服务。2023年上半年，中国AI芯片的市 场规模超过50万张，中国本土的AI芯片品牌出货超过5万张，占比整个市场10%左右的份额。中国云服务市场总 体增长16%，相较2022年高10%，预计2024年中国云基础设施服务支出将增长至18%。中国三大通信网络运营

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。 信用质量或将进一步分化。同时我们也注意到精细化工企业在转型升 级过程中，资本投入或将导致刚性债务规模上升，但研发失败或者市 场供需错配使得企业投入资金回报率不及预期，加剧企业财务风险。 新世纪评级 2025 年度新质生产力系列文章 用于锂电池 隔膜涂覆 浙江扬帆新材料股份 有限公司 光引发剂技术、含硫/磷材料等国产化 康达新材料（集团）股 份有限公司 显示材料氧化铟锡（ITO）靶材的国产化；半导体光刻胶光引发剂 规模化；军工材料聚酰亚胺泡沫国产替代； 广东光华科技股份有 自主研发的无氰镀金技术成功应用于半导体激光器件制造；高纯度 新世纪评级 年度新质生产力系列文章 5 企业名称 核心技术突破 限公司 硫化锂电解质应用于固态电池；高纯氟化亚锡技术应用于日化 北京颖泰嘉和生物科 技股份有限公司 乙氧氟草醚、丁噻隆（特丁噻草隆）等农药原药国内规模化生产 注：根据公开数据整理。 随着 AI 的发展，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，提升产业化效率。科技赋能精细化工行业主要体现 在三方面：一是通过 AI 接入，深度学习算法预测材料“成分-结构-工

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》 相关技术 北京将持续支持大模型前沿研究及应用发 展，推动大模型深度赋能重点行业关键生 产环节 北京 þ 出台《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》等，力争 到2025年达到3000亿元，辐射产业规模将超过1万亿元。 þ 拥有众多的大模型创新主体，有超过120家大模型相关创新主体， 居全国首位。 上海将进一步探索大模型的新型开源和推 广模式推出更多具有示范性、标志性的应 用场景 上海 þ Autopilot系统广泛应用于量产车型 百度 APOIIO 累计测试里程超4300万英里，车队规模超1000辆； 在11个城市开展常态化出行服务，获得自动驾驶牌照数量 超1200张; 自动驾驶专利数超过4800项； 2023年在北京获准开展全无人自动驾驶示范应用 Waymo 累计测试里程超2200万英里，车队规模超700辆，在美国 多个城市提供商业化服务; 使用激光雷达、雷达和摄像头的多传感器融合方案，专注

内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，强化 创新协同效应，提升创新体系整体效能，推进技术创新向更大规模、 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 现出的高链接性、强渗透性、泛时空性，都是以往任何技术革命无可 比拟的，直接作用于数据这一新型劳动对象，实现了与生产各环节的 深度融合，推动生产要素快速流动和高效匹配。如果说工业革命拓展 了人类体力，通过大规模工厂化生产创造出海量物质财富，新一轮技 术革命正在空前地增强人类脑力，带来生产力又一次质的飞跃。例如， 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 9 CPS 技术将控制不 深度不断加强。软件、算法等数字劳动资料与机器、设备等传统劳动 资料融合，不断深化劳动资料的作用深度。以人工智能技术为例，通 用大模型是指具备处理多种不同类型任务的人工智能模型，这些模型 通常是通过大规模的数据训练而成，能够在多个领域和应用中表现出 良好的效能。人工智能技术与各类制造业传感器、机器设备、行业知 识融合形成的垂类大模型，能够针对异质性产品和制造流程深度优化， 更适用于企业级应用场景的专业性要求。如，ChatDD

2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 “十二五”末 “十三五”末 2024 全部工业增加值（万亿元） 全部工业增加值增长速度（%） 规模以上工业增加值增速（%） 19.9 26.6 33.6 29 26.3 24.9 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0 5 10 15 20 制造业增加值占GDP比重（%） （一）工业综合实力跃上新台阶 产品品种与品质稳步提升。产业规模持续扩大。 （二）产业结构高级化步伐加快 11.8 15.1 16.3 31.8 33.7 34.6 0 5 10 15 20 25 30 35 40 高技术制造业占规模以上工业增加值比重（%） 装备制造业占规模以上工业增加值比重（%） 0.44 0.81 1.06 2.04 3 8 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 9.2 9.4 0 0.5 1 1.5 2 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

........................................................................................5 3.智慧园区行业规模................................................................................................... 是智慧园区顶层规划主体，包括国家信息中心、中国信通院、赛迪顾问、中国电科等 单位或机构。 图表5：中国智慧园区产业生态图谱 资料来源：前瞻产业研究院 2.智慧园区行业特征 （1）以国家级园区为主要建设载体，园区建设规模持续增长 2019年5月，国务院发布《关于推进国家级经济技术开发区创新提升打造改革开 放新高地的意见》，重点提出要支持国家级经开区内企业创建数字产业创新中心、智 能工厂、智能车间等；2020年 业开发区仅为54个，2018年达到169个，2022年达到177家。工信部最新数据显示， 截至2023年11月，国家高新技术产业开发区总数达178家。 图表6：2008-2023年我国国家高新技术产业开发区数量规模变化情况 （单位：个） 资料来源：科技部 （2）不同类型园区智慧化建设各有侧重，综合治理/综合服务功能需求较 大 目前，国内不同类型园区的智慧化建设内容各有侧重，其中以实现综合管理和服

同建立工业园区的 意 向 。此 后 ，中 新 双方经多次协商和 实地考察，最终确定 选址苏州 · 1999年：园区北部 苏虹路沿线工业带 雏 形 出 现，电 子 、 机械、食品等制造 业初具规模 1994 1992 · 1994年2月：经国务 院批复同意苏州市 与新加坡合作开发 建设苏州工业园区， 当月中新两国政府 正式签署《关于合作 开发建设苏州工业 园区的协议》 也必然要求园区寻求新的发展路径： 绿色发展：产业园区作为中国实现“双碳”目标必须牵住的“牛鼻子”，必须破解发展与碳约束 的平衡难题，建立绿色可持续的发展模式。 创新驱动：高质量发展的“新常态”下，要素的规模驱动力减弱，经济增长将更多依靠人力 资本积累和技术进步，产业园区必须构建创新能力，才能锚定新的产业机遇，巧妙转换传统 产能，实现更强健的经济韧性和竞争力。 人本赋能：在城市以人才为竞争核心的时 随着“双碳”战略的实施推进，高污染、高耗能的产业成为园区的“烫手山芋”。但动能转换 并未一蹴而就， “腾笼”后如何换来“新鸟”是园区需要思考的首要问题。同时，原本受污染 环境的治理和修复往往也意味着大规模的投入，诸多园区并未做好打造绿色环境吸引 高端产业入驻的准备。 很多园区的前期规划往往采取传统模式进行，重视法定规划的编制而轻视发展定位、产业方 向等经济层面的研究，导致产业定位不清晰、发展特色不突出，反过来也无法有效指导产业

数据采集与处理.............................................................................. 33 2.2.2 大规模预训练技术.......................................................................... 34 2.2.3 模型微调与优化 同时对数据进行建模、分析并提供优化建议，这对算力提出了极高的要求。为 满足这些需求，高性能计算集群（HPC）成为不可或缺的基础设施。HPC 通过 21 集成大量计算节点，能够以并行化的方式快速处理大规模数据。此外，GPU （图形处理单元）和 TPU（张量处理单元）在工业大模型中也扮演着重要角色。 GPU 因其强大的并行计算能力，广泛应用于模型的训练阶段，而 TPU 则以其在 深度学习任务中的 段。例如， 在工业机器人控制场景中，TPU 可以实时处理机器人的视觉数据并生成控制指 令，从而实现精准操作。 数据存储与管理是基础设施层的重要组成部分。工业大模型需要处理的数 据类型多样且规模庞大，包括结构化数据（如生产参数、设备日志）和非结构 化数据（如图像、视频、文本等）。为了高效存储和管理这些数据，分布式存储 系统被广泛应用。分布式存储通过将数据分散存储在多个节点上，不仅提升了

亮点 ▪ 本文基于地理信息系统(GIS)技术开发了中国海外 园区（以下或简称“园区”）数据库，并科学评估在 园区内部署不同可再生能源用能方案的市场规模 及技术潜力。这不仅有助于政策制定与商业决策， 还能有效量化中国海外绿色投资的潜在规模，彰显 其对所在国能源转型的重要意义。 ▪ 中国海外园区数据库收录了中国159个海外园区， 其中近一半分布在亚洲，另外一半分布在非洲 和欧洲。在全部类型的海外园区中，多元综合型 资潜力。在潜在建成情景下，光伏发电（以下简称“ 光伏”）装机容量最大可达419.66吉瓦，风力发电 （以下简称“风电”）装机容量最大可达116.48吉 瓦。在海外园区开发可再生能源项目，相应的投 资规模可达约20.64亿元人民币（如无特殊说明， 本文涉及币种均为人民币），相当于2022年中国 在埃及直接投资额的1.24倍。 ▪ 不同类型的海外园区开发可再生能源的技术潜力有 所差异，从地域来看，亚洲与非洲的中国海外园区开 本报告的研究围绕“从技术角度分析中国海外园区的低 碳发展潜力与规模”这一问题展开。一方面，中国海外园区投 资可再生能源项目尚处于起步阶段，缺乏成熟经验，整体上 对该市场领域的认知不足，进而限制了可再生能源投资者等 众多行业主体对海外园区这一规模化、集中式应用市场的关 注和利用。另一方面，由于政策制定者对海外园区整体规模、 发展现状的了解有限，制定具有针对性的海外绿色投资政策 具有不