2025年 智慧养老设备行业词条报告 国标分类/制造业/专用设备制造业/印刷、制药、日化及日用 品生产专用设备制造、头豹分类/制造业/专用设备制造业/印 刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造/其他日用品生产 专用设备制造 Copyright © 2025 头豹 2 智慧养老设备：智能化、个性化引领养老设备产业新风向 头豹词条报 告系列 尚美含 · 共创作者 2025-07-29 2025-07-29 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 制造业/印刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造 制造业/其他日用品生产专用设备制造 智慧养老设备是指借助人工智能、物联网、大数据、传感器等技术，为老年人提供健康管理、安全监护、生活协助、康复训练、情感陪伴等 服务，以提升其生活质量、保障健康安全的智能化硬件产品或系统。智能养老设备核心功能围绕“适老化需求”展开，通过技术赋能解决老年人在 生理机能衰退、 同比增长(%) 33.1 毛利率(%) 12 1 苏州欧圣电气股份有限公司【301187】 公司信息 企业状态 存续 注册资本 18260.7661万人民币 企业总部 苏州市 行业 专用设备制造业 法人 WEIDONG LU 统一社会信用 代码 91320509692573554M 企业类型 股份有限公司（外商投资、上市） 成立时间 1253808000000 品牌名称 苏州欧圣电气股份有限公司

trillion 麦格理集团 $20,000 Elon Musk $250,000 摩根士丹利 $24 万亿 美元 Ark Invest • 农业 • 建筑 • 养老护理 • 物流 • 制造业 • Figure AI • 特斯拉擎天柱 • Agility Robotics • 波士顿动力 • Unitree 38亿美元 高盛 3 Best wishes, 开篇思考 为何此刻？ 人设定20,000美元的售价等雄心勃勃的目标， 表明人形机器人将在各行业实现大规模采用将 成为可能。 3 劳动力短缺解决方案： 拟人化机器人正 成为应对全球劳动力短缺的关键方案，尤其在 养老服务、制造业和危险作业领域。预计到203 0年，美国将有25%的70岁以上人口\"依赖率\" ，推动了对医疗和社会护理机器人辅助的需求 。在中国以及其他亚洲和欧洲地区，人口老龄 化及低生育率使拟人化机器人对其经济至关重 一个‘ 天马行空’的设想中，如果创新迅速展开且需求激增，高盛研究部门可以预见人 形机器人将成为下一件‘必备’设备，类似于智能手机或电动汽车。此类机器人 对制造业和危险工作至关重要，但它们也将有助于老年人护理，并填补工厂的 劳动力短缺。” 制造业与危险工作： 除老年护理外，其他行业也正面临严重的劳动力短缺问 题。高盛的最新报告指出，人形机器人在汽车制造、灾难救援和核反应堆工作 等危险工作中的潜力。

因此也获得较高权重。多数在经济社会结构分指数排名靠后的城市，与其二产占 比特别偏高有一定关系。 新能源发展依赖装备制造业，其鲜明的制造业属性不仅为工业发展提供清洁 高效的动力，同时也是实体经济的增长新能级。2015—2022 年，常州电气机械 制造业在工业增加值中的占比从 40.1% 提升至 2022 年 57.5%，传统制造业占比 持续下降。 17 c) 碳排放水平 根据人均碳排放量、单位 GDP 碳排放量

发展研究报告 36 随着我国智慧城市建设进入全域数字化转型新阶段，搭建匹配本地产业特色及发展需求的城市人工智能大 模 “ ” 型中心将是城市发展的新需求。例如 制造名城 东莞市结合本地制造业优势，以人工智能作为制造业转 5 保 障 措 37 AI CITY 发展研究 （一）加强顶层规划引导 （二）整合资源要素供给 （三）打造持续运营模式 （四）构建产业发展生态 系统谋划 AI 1、案例概述 东莞市是中国制造业的重要基地之一，近年来在算力算法领域进行了深度布局。算力设施方面，东莞市构建了 覆盖全市的算力网络，为各类智能应用落地提供了强大的计算能力支撑。目前，全市已有超过一千家大数据企业和 “ 上百家机器视觉企业，初步形成 人工智能+ ”产业生态体系。应用场景方面，作为国家中小企业数字化转型试点城 市，东莞市积极推进制造业数字化转型，华为制造业数字化转型赋能中心、思爱普（ （ SAP）制造业数字化转型赋能 中心先后落地。同时，智慧水务、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等城市管理和服务场景，为算力算法技术的应用 提供了广阔的试验场。 东莞市在人工智能领域虽然取得了一定进展， 但仍面临诸多挑战。 一是智能算力布局相对滞后，尚未建立普惠 AI “ 算力公共平台，导致企业算力需求外溢。二是算力算法应用场景缺乏系统性规划，存在 碎 ”“ ” 片化 孤岛型 现象， 未

B* 2020 4 Customer 国家层面的“两化深度融合”战略指出了新方向 -- 党的十八届五中全会提出 “创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念，为公司信息化发展指明了新方向 现代制造业 云计算 大数据 物联网 移动互联网 创新融合 工业互联网 电子商务 互联网金融 其他创新产业 数字化促进产业生态创新 新 产 业 形 态 主线 互联网 + 行动计划 中国制造 核心技术 核心目标 重点措施 促进大数据发展行动纲要 发展工业大数据 • 推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、 市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流 程各环节的应用 • 推动制造业网络化智能化 发展新兴产业大数据 • 大力培育互联网金融、数据服务、数据化学、数据材料等 新业态 • 带动技术研发体系创新、管理方式变革、商业模式创新和 产业价值链体系重构 5 Customer

优。发布全市智能制造水平评价规范， 通过两化融合 贯标评定 企业 471 家， 获评省示范智能车间 161 个。工业互联 网快速发展， 高新区、经济技术开发区、惠山经济开发区入选 省 “互联网+先 进制造业”基地， 无锡瀚云、雪浪云工业互联网 平台分 —8— 别通过国家工业互联网平台五星级和四星级评测， 获评省重点 工业互联网平台 12 个 。 电子商务加快发展， 扎实推进国家电子 商 主要包括教育、医疗、养老、交通出行服务、社 区基 层服务、居民就业创业以及融合服务等内容。 3． 兴业方面 。兴业方面的业务聚焦于推动经济高质量创 新 发展， 主要包括促进“ 三大经济”发展， 推动先进制造业与 现代 — 19— 服务业深度融合， 以及物联网、大数据、人工智能等新一代信 息技术产业的发展等内容。突出推动园区载体和企业服务，主 要包括工业企业资源利用绩效评价， 促进无锡车联网先导区、 合理规划仓储空间、仓储布局、运输调度、运 输路线等， 实现在线订单追踪、到货签收、服务评价等物流运 输环节的信息化管理， 持续降低物流成本， 提高配送效率。同 时， 通过搭建物流业与制造业合作平台， 助力制造业进一步降 低物流成本。 构建物流行业监督管理平台。 基于卫星定位、移动通信、 WiFi 、RFID 等技术应用， 结合时空信息云平台， 构建无锡市 物 流行业可视化监管平台，

数字化工厂整体解决方案 03 ╱ 数字化工厂应用案例 01 离散生产型数字化工厂愿景 生产人员密集 ，实 施自动化难度大 生产过程品种交替频繁 ， 产品非标多、变批量大 多品种 离散制造业 > 设备利用率低 > 库存压力大 > 按期履约率低 > 一次检验合格率低 离散生产制造的特点 自动化水平 生产管理 生产计划 多品种小批量特征的离散型制造特点： 自动化水平要求很高， 特别是缺陷自动检测， 自动识别能力要求高。 生产过程单一，缺乏灵 活 性；产品变更一次， 调整 周期长。 规模生产 离散制造业 生产计划 生产计划一次要求需求量大，若 生产量不满足，生产成本会增加， 甚至生产计划组织不起来。 > 产量大而品种少； > 工艺过程与生产条件 稳定，不易变更；

集成制造 5 产品研发 7 客户服务 8 采购供应 9 人力资源 10 财务管理 15 信息技术管理 12 合规管理 11 资产管理 13 内外关系 14 业务能力 二、 企业 运营 7 制造业数字化全景图 成本 质量 效率 管理 设计 销售 物流 生产 服务 价值 驱动  数字化转型顶层设计  数字化工厂咨询规划  灯塔工厂咨询规划  精益生产咨询  物流仓储咨询

行，将是网络管理者面临的全新挑战。同时，在网络的智能化演进过 程中将引入诸多人工智能技术，如何保障新技术、新能力的应用不会 对运行中的网络及业务起造成质差影响，也是网络发展中亟需考虑的 重要问题。 数字孪生技术在工业、医学和制造业领域应用较多，但随着网络 领域提出打造确定性、可靠性更强的新型基础设施要求后，我们发现 数字孪生预先验证的特性在网络领域也有较强的应用价值和意义。 （2）建设需求及目标 团队基于数字孪生可操作、可验证属性，提出面向 业用工荒等问题，行业竞争态势日益凸显，企业净利润率已从原平均 8%下滑至不足 3%，对降低成本和提高效率的需求日益迫切，影响行 业运营发展的主要瓶颈问题包括： 人效问题：招工困难、用人成本高昂，加之年轻人对传统制造业 的兴趣降低，人均工资持续上升，人员流失导致的生产问题日益严重， 如何提升新人上手效率，减少人力成本是当前行业内亟待解决的问题； 产效问题：设备成本高昂而产能效率低下，尤其是后加工段的设 备有效利用率仅在 月，国务院正式印发《中国制造 2025》计划，从国家 层面确定了我国建设制造强国的总体战略，并提出要以创新驱动发展 为主题，以新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制 造为主攻方向，实现制造业由大变强的历史跨越。智能制造是新一轮 科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向。 提升各个产业数字化水平和智能化水平，着力推进由要素驱动向创新 驱动转变，由资源消耗大、污染物排放多的粗放制造向绿色制造转变