打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 工业4.0时代的制造企业研发转型 02 | 智能制造 《展望》创刊于1999年，是埃森哲面向中国市场推出的 旗舰刊物。《展望》特刊聚焦单一行业或话题展开深度分析， 带来切中当下、富有见地的思考和建议。 过去几年，制造业挑战重重，全球新冠疫情、地缘冲突，很 多主要经济体面临通胀风险，以及以生成式人工智能为代表的 化等方面进行全面重塑，同时还要在领导人视野、思维、格局等 发展心智上实现全面提升。 《展望：智能制造》特刊特邀行业专家与您分享有关智能 制造、韧性供应链等主题的专题文章，为制造业企业提供前沿 洞察和切实建议，助您在面对变革时保持韧性，驾驭未来。 前言 《展望》编委会 智能制造 | 03 打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 年在全球将帮助玛氏节约200万美元综合 成本。 案例： 14 | 智能制造 打造韧性企业，开创增长新局 图四 总体而言，企业正在通过灵活的合同、技能提升和技能需求管理，显著提高员工队伍的多样性 图五 重塑角色⸺从机器操作员到自主生产维护团队的领导者 企业正越来越多地采用灵活的员工合同 （受访者的比例） 企业正在壮大多技能的员工队伍 （受访者的比例） 83% 17% 67% 33% 部分采用新

合調研結果顯示，部份香港製 造企業的總部職能仍然留港，轉型成「製造服務業」。適逢國家 2023 年提出「新質生產力」， 香港必須發展高質量的綠色製造業，推動產業創新及升級轉型。 在全球製造業重塑的挑戰下，香港製造業面對的四大挑戰，包括：競爭日益激烈、全球供應鏈重 塑、消費者需求趨向小批量與客製化，以及可持續發展勢成新趨勢。為此，香港製造業業界必須 把握自身在綠色製造、客製化的獨特優勢， 1.2. 研究目的 10 1.3. 研究方法 12 第二章、香港製造業發展概況、趨勢及潛在機遇 14 2.1. 香港製造業發展歷程 14 2.2. 全球製造業重塑下，香港製造業面對的四大挑戰 18 2.3. 發達經濟體產業化策略的啟示：以科技創新為核心的價值提升 21 德國：跨界別協同帶動工業 4.0，維持製造業實力 22 瑞士：國家全面數碼化綱領，促進產業轉型升級 徑、方向、挑戰及機遇，繼而提 出行動建議煥發香港製造新動能。具體來說，研究目的包括： 1. 了解香港製造業發展概況、挑戰及機遇 本研究首先回顧了香港製造業的發展歷程，然後討論了在全球製造業重塑的背景下，香港製造業所面 對的四大挑戰。此外，本報告參考發達經濟體國家在產業化政策上的啟示，並分析了這些國家如何透 過科技創新來提升產業價值，亦進一步介紹了國家提出的「新質生產力」產業化政策，以及香港如何

汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 绘了千亿规模 的产业蓝图，研判了智能车灯产业的发展趋势。同时，报告深度解读了全球 法规与测评体系的演进如何为创新划定跑道，并呼吁产业链上下游凝聚共 识：智能车灯不是可选配置，而是提升行车安全、重塑人车关 系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 体现，是连接人、车、环境的动态信息界面。我们期待通过本报告，推动 产业从无序竞争走向基于价值创新的有序升级，共同照亮智 汽车、长安汽车、上汽集团、一汽集团 、东风汽车、广汽集团、北汽集团、蔚来、小鹏、理想、零跑、赛力斯、小米汽车、江淮汽车、江铃汽 车（排名不分先后）等。 光学元件、传感器与车灯模组的深度融合，正重塑智能车灯产业生态格局。本章从智能车灯产业链 各环节出发，梳理核心供应商、车企合作关系及跨界协同模式，揭示技术融合驱动的竞争新态势。 图23 现代车灯产业链图谱 2025智能车灯产业白皮书 2025智能车灯产业白皮书

工业转型势头正劲，有 56% 的制造商正在开展智能制造试点工 作，20% 的制造商已实现规模化应用，另有 20% 的制造商拟将 进行未来投资布局。其他趋势包括： 未来 12 个月内，人工智能和机器学习将重塑质量控制、网络安 全和流程优化三大领域，确保我们能够充分利用准确、及时的 数据。 本报告中提供的见解旨在帮助您在这个不断演变的环境中做出 明智的决策 - 共同实现技术赋能人类释放无限潜能的美好愿景。 学习技术来支持质量控制。 与既往调查结果相比，计划在未来 12 个月内应用人 工智能/机器学习技术强化网络安全的企业数量显著 增加 - 这凸显出先进技术在升级网络安全中的角色正 持续深化。人工智能/机器学习技术亦将重塑供应链管 理，三分之一的受访者计划借此优化其供应链体系。 从边缘到云端的安全架构的解决方案，以优化运营，降低网络风 险、合规风险和运营风险的暴露程度，同时构建自信应对不确定 性所需的风险管控体系。

智能制造是制造业加速数字化变革的核心抓手。通过数字技术与先 进制造的深度融合，全面优化生产制造各环节，是企业实现降本增 效，提升产品和服务体验的可靠路径。而随着变革进一步进入“深 水区”，智能制造还将助力我国制造业重塑核心竞争力，实现高质 量发展和产业升级。 而人才是企业创新的基石。在制造业从传统向智能转型的过程中， 由于生产过程和服务模式的转变，企业所需要的人才，以及人才管 理的方式也在发生变化。转型的挑战，不只来自于业务本身，还来 仅仅是业务命题，更是一个战略和管理命题，这些本质上 都是‘人’的问题。”i 人事创始人兼 CEO 朱德权在日前接 受 InfoQ 采访时说。在他看来，中国智能制造技术人才匮 乏，企业更要注重内部人才重塑升级，比如：把“新型高 学历白领”培养成专业工业工程属性强的“数字化工匠”， 把技术人才从“技能偏科”培养为“软硬全能”的复合型 人才等等，从而在一定程度上填补人才的空缺。 智能制造人才的“缺口”在哪 事实上，要补人才的“缺口”，首先要搞清楚的一个问题是， 企业究竟需要什么人才；而要回答这个问题，则要了解智 能制造带来的具体变化。 制造企业向智能制造转型通常有几个核心目标：一是持续 降本增效；二是重塑生产方式，实现转型升级和高质量发 展；三是让生产过程满足各种合规要求，比如绿色发展。 对应这几个目标，具体可能会有几点变化：首先，设备会 升级，企业通常会引入更多的机器人等智能设备，甚至包

端协同应该在架构层面实现统一的规划，不 仅要推动基础硬件资源的架构统一，或是实现资源的跨架 数智园区行业参考指南 | "IN" 数智时代 赋能园区转型 数智园区概况及发展趋势 | 3 数智化技术已经成为重塑产业发展模式、撬动经济发展的核 心动力，未来 10 年数字经济更将是全球经济增长的主引擎。 而数智园区作为数字经济的 “孵化池”、数智城市的 “缩影”， 在一定程度上代表了当今发展数字经济的新理念和新模式。 性伸缩，让网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能，最 终加速业务创新与价值变现。 • 从驱动方式来看，园区的发展驱动力从流程驱动转变成为 数据驱动： 在初级阶段的数智园区，强调的是流程驱动，即使用数字化 技术重塑园区的管理、运营流程。而在数智园区时代，数据 驱动成为园区发展的核心动力，终极目标是构建数智化底座 以及数据分析应用体系，实现基于数据和规则模型，对园区 各项事务进行自动处理、自动管控、自动预测和自动决策， 服务交付至关重要。在数智化创新技术的推动下，越来越多的产业园区向数智园区演进，通 过园区内数智化设备的部署、数智化应用的落地以及数智驱动型战略的实施，改善园区的空 间、能源、数据、人力等资源的组织与调配能力，重塑园区的建设、管理与运营模式，实现 园区不同模块的互联互通与开放共享。 数智园区是智慧城市的缩影，也是智慧城市的重要组成部分，其承载的公共管理、产业聚集 等服务对于智慧城市体系的完善有着重要意义

代传统的扩散 模型，不仅降低了训练复杂度，还提升了收敛速度，显著减少了生成 误差并提高了数据多样性。 （2）模式创新情况 FuncGenFoil 开创了航空航天工程领域的 AI 驱动新范式，重塑传 统设计流程。通过生成任意分辨率的翼型，无缝对接 CAD/CAM 系 统，支持高分辨率机翼制造，从而消除人工后处理带来的误差；工程 师可以通过交互界面与 AI 协同优化设计，结合领域知识与生成模型 的设计技能。 五、人工智能赋能工业仿真应用挑战 智能化转型的浪潮下，人工智能技术能力的不断提升正给工业仿 真带来前所未有的机遇。从智能化、自动化设计到加速复杂场景的计 算优化，AI 正在重塑传统工业仿真的边界。然而，这一融合并非坦 途，数据壁垒、物理一致性缺失、模型精度等挑战，成为 AI 赋能工 业仿真的落地难点。 数据壁垒方面，高质量工业仿真数据获取成本高、耗时长，且可 科研 67 动“AI+仿真”的产业应用深度。随着 AI 技术的不断发展，AI 将推 动仿真从“后期验证工具”跃升为贯穿产品全生命周期的“智能决策 引擎”，实现研发周期全面压缩，催生“仿真即服务”新业态，重塑 工业研发范式与服务模式。 编制说明 本研究报告自 2025 年 3 月启动编制，分为前期研究、框架设计、 文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段。面向人工智能赋能工业仿 真的技术提供方和应用方开展了深度访谈和调研等工作。

全球调查显示，68%的制造业企业认为其首要任务 是实施工业4.0制造计划。 同样，毕马威对全球175位制造企业的首席执行官进 行的一项调查显示，数字化被视为推动增长的关键4。 调查报告显示，多位首席执行官也在优先考虑重塑 投资组合，其中88%的首席执行官预计会进行收购 以适应低增长经济环境，并剥离不再符合其长期战 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

7%，占规模以上工业总产值比重 54.7%。 来源：中国信息通信研究院整理 图 4 制造业强市 5G 工厂（左）卓越级智能工厂（右）数量 Top10 城市情 况（截至 2024 年 12 月底） 绿色化激活生态价值，重塑制造业竞争新优势。从绿色制造载体 来看，制造业强市以加速推动“双碳”目标实现为导向，通过布局一 批绿色园区、绿色工厂，探索资源循环发展范式，构建高效、清洁、 低碳的循环性产业体系，打通全链条绿色供应链，推动绿色从发展约 家、智能机器人产业链企业 2600 家， 并打造具身智能产业联合创新中心等重大平台。 来源：中国信息通信研究院整理 图 7 国综保区省份分布情况（截至 2024 年 12 月底） 从外向型产业看，出口“新三样”重塑外向型经济新引擎。从新 能源汽车来看，西安以 23.9%的新能源汽车出口增速位居首位，电动 载人汽车的出口实现 4.1 倍增长；合肥以 21%的增速紧随其后。深圳 2024 年电动汽车出口出口

结合生成式 AI 与云技术，能够促使实现自主 自动化（请参见“观点：利用云技术进行创新， 打造未来可持续型供应链”）。 生成式 AI 助手不仅能够自动化工作流程，还 能自动化工作流程的创新和重塑。AI 助手通 过分析供应链指标和交易记录，不仅能够提 出改进建议，还能根据分析，自动调整工作 流程，实现优化和创新。 这既简化了工作流程，还提高效率、节省成本， 且担负环保职责。事实上，63%