2017年制造业人工智能专题投资研究咨询分析报告
智能制造发展趋势调研报告
智能制造发展趋势调研报告摘要：智能制造是当前全球制造业的重要发展方向和趋势。
随着科技的不断进步和应用，智能制造在提高生产效率、降低成本、提高产品质量等方面具有巨大的潜力。
本报告将对智能制造的发展趋势进行调研，并探讨其对制造业的影响。
引言：高科技的快速发展使智能制造成为可能，并成为推动制造业发展的重要动力。
智能制造通过将先进的信息技术与传统制造业相结合，实现了生产方式的转型升级。
随着智能制造技术的不断成熟和普及，其在制造业中的应用日益广泛，对制造业的影响也日益显著。
本报告将从几个方面对智能制造的发展趋势进行调研和分析。
一、智能制造技术的发展1.先进传感技术的应用传感技术是实现智能制造的基础，它能够实时获取物理量、化学量等各种信息，并将其转化为数字信号供计算机进行处理。
随着传感技术的不断进步和应用，各种高性能传感器相继问世，为智能制造提供了强有力的支撑。
2.人工智能技术的运用人工智能技术在智能制造中的运用，大大提高了生产效率和产品质量，同时也减少了人力成本。
通过机器学习、深度学习等技术，智能装备和机器人能够实现自主学习和自主决策，实现高效灵活的生产。
3.云计算和大数据的结合云计算和大数据技术的结合，使得企业能够处理和存储大规模的数据，并实现数据的共享和分析。
这为制造企业提供了更好的决策支持和智能化的生产管理手段。
二、智能制造的优势和挑战1.优势智能制造能够提高生产效率，降低成本，提高产品质量和服务水平。
同时，智能制造还能够提升企业的竞争力，并促使传统制造业向高端转型。
2.挑战智能制造的推广和应用仍然面临一些挑战，如技术标准的制定与应用、人力资源的培养与管理、数据安全性等问题。
同时，传统制造企业在转型升级的过程中也面临巨大的压力和困难。
三、智能制造的发展趋势1.工业互联网的快速发展工业互联网是智能制造的重要组成部分，它使得设备、产品和生产过程实现了广泛的连接与信息共享。
未来，工业互联网将大幅提升智能制造的应用水平和质量。
智能制造调研报告
智能制造调研报告一、引言随着科技的飞速发展，智能制造已成为全球制造业的重要趋势。
智能制造是以高度信息化、数据化和网络化为基础，将人工智能、物联网、大数据等先进技术深度融入生产制造全过程，实现生产过程的自动化、高效化和智能化。
为了深入了解智能制造的发展现状和趋势，我们进行了深入的调研。
二、智能制造概述智能制造是一种全新的生产方式，它以智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统为核心，通过将人工智能、物联网、大数据等技术与制造过程深度融合，实现制造过程的自动化、高效化和智能化。
智能制造具有高精度、高效率、高可靠性、低成本等优势，是未来制造业发展的重要方向。
三、智能制造的发展现状1.国内外智能制造发展情况智能制造在全球范围内得到了广泛关注和大力推广。
美国、德国、日本等发达国家在智能制造领域取得了重要进展，通过制定国家战略、加大研发投入、推广示范工程等方式，推动智能制造的发展。
我国也高度重视智能制造的发展，出台了一系列政策措施，大力推广智能制造示范工程，加快推进制造业的数字化、网络化、智能化。
2.国内智能制造典型企业及案例国内一些先进企业如海尔、华为、比亚迪等在智能制造方面进行了积极探索和实践，取得了一些重要成果。
例如，海尔的“黑灯工厂”项目，通过引入自动化生产线和智能化设备，实现了生产过程的自动化和智能化，大幅提高了生产效率和产品质量。
华为的“无人化工厂”项目，通过引入自动化生产线和智能机器人，实现了生产过程的全面自动化和智能化，大幅提高了生产效率和降低了成本。
四、智能制造的趋势和挑战1.趋势随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展，智能制造将会呈现以下趋势：一是智能化程度将越来越高，人工智能等先进技术将会更加深入地应用于生产制造全过程；二是数字化程度将越来越高，数据将成为企业的重要资源；三是网络化程度将越来越高，物联网和互联网将会更加紧密地结合在一起；四是自动化程度将越来越高，自动化设备和机器人将会更加广泛地应用于生产制造全过程。
(目录)2017-2021年中国智能制造装备产业现状分析及前景预测报告
2017-2021年中国智能制造装备产业深度调研及投资前景预测报告▄前言行业研究是开展一切咨询业务的基石，通过对特定行业的长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、获取能力、产业链和价值链等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，以专业的研究方法帮助客户深入的了解行业，发现投资价值和投资机会，规避经营风险，提高管理和运营能力。
行业研究是对一个行业整体情况和发展趋势进行分析，包括行业生命周期、行业的市场容量、行业成长空间和盈利空间、行业演变趋势、行业的成功关键因素、进入退出壁垒、上下游关系等。
一般来说，行业（市场）分析报告研究的核心内容包括以下三方面：一是研究行业的生存背景、产业政策、产业布局、产业生命周期、该行业在整体宏观产业结构中的地位以及各自的发展演变方向与成长背景；二是研究各个行业市场内的特征、竞争态势、市场进入与退出的难度以及市场的成长性；三是研究各个行业在不同条件下及成长阶段中的竞争策略和市场行为模式，给企业提供一些具有操作性的建议。
常规行业研究报告对于企业的价值主要体现在两方面：第一是，身为企业的经营者、管理者，平时工作的忙碌没有时间来对整个行业脉络进行一次系统的梳理，一份研究报告会对整个市场的脉络更为清晰，从而保证重大市场决策的正确性；第二是如果您希望进入这个行业投资，阅读一份高质量的研究报告是您系统快速了解一个行业最快最好的方法，让您更加丰富翔实的掌握整个行业的发展动态、趋势以及相关信息数据，使得您的投资决策更为科学，避免投资失误造成的巨大损失。
因此，行业研究的意义不在于教导如何进行具体的营销操作，而在于为企业提供若干方向性的思路和选择依据，从而避免发生“方向性”的错误。
▄报告信息•【出版日期】2016年7月•【交付方式】Email电子版/特快专递•【价 格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元•【文章来源】/▄报告目录第一章 智能制造装备产业概述 第一节、智能制造相关概述 一、智能制造概念 二、智能制造模式 三、智能制造系统特征 四、主要智能技术 第二节、智能制造装备概念及范畴 一、智能制造装备定义 二、智能制造装备范围界定 三、智能制造装备产业地位第二章 2014-2016年中国智能制造装备产业环境分析 第一节、2014-2016年经济形势分析 一、国民经济运行情况 二、工业经济运行情况 三、工业经济运行发展方向 四、宏观经济运行趋势 第二节、2014-2016年装备制造业发展分析 一、行业发展地位与环境 二、行业总体质量水平 三、产业集群及其发展模式 四、行业经济运行状况 五、行业存在的主要问题 六、行业持续快速发展的建议 第三节、2014-2016年智能制造业背景分析 一、发展智能制造业的战略意义 二、全球智能制造发展的新趋势 三、我国具备发展智能制造业的有利条件 四、制约我国智能制造业发展的主要问题 五、我国智能制造业发展的战略思考第三章 2014-2016年中国智能制造装备产业发展分析 第一节、2014-2016年发达国家智能制造装备产业分析及经验借鉴 一、全球综述 二、美国 三、德国 四、英国 五、日本 第二节、2014-2016年中国智能制造装备产业发展现状 一、发展综述 二、经济规模 三、产业布局 四、政策扶持 五、竞争形势 六、技术进展 七、项目成果 第三节、2014-2016年智能制造装备项目投资建设情况 一、2014年项目动态 二、2015年项目动态 三、2016年项目动态 第四节、全球化背景下智能装备企业供应链管理分析 一、智能装备企业概念及特点 二、经济全球化的概念及特点 三、企业供应链管理的概念及内容 四、全球化背景下智能装备企业发展现状 五、全球化背景下智能装备企业供应链管理问题 六、全球化背景下智能装备企业供应链管理对策 第五节、智能制造装备产业问题分析及对策建议 一、产业存在的主要问题 二、产业发展方向 三、产业发展对策建议第四章 2014-2016年高档数控机床发展分析 第一节、全球数控机床产业综述 一、运行特征分析 二、专利技术态势 第二节、2014-2016年国际数控机床行业竞争格局 一、日本数控机床行业 二、美国数控机床行业 三、德国数控机床行业 四、印度数控机床行业 第三节、2014-2016年中国数控机床行业发展分析 一、数控机床产业发展概况 二、数控机床行业产量规模 三、数控机床对外贸易规模 四、数控机床市场态势分析 五、数控机床发展问题及对策 第四节、2014-2016年中国数控机床行业进出口数据分析 一、数控刃磨机床进出口分析 二、数控剪切机床进出口分析 三、数控冲孔或开槽机床分析 第五节、2014-2016年中国高档数控机床发展分析 一、高档数控机床快速发展 二、高档数控机床供需对接 三、高档数控机床技术研发 四、高档数控机床应用进展 五、高端数控机床面临挑战 六、高端数控机床发展策略 第六节、“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项解读 一、发展目标 二、制定背景 三、创新平台建设 四、应用示范工程的含义 五、重大专项的实施措施与政策第五章 2014-2016年工业机器人发展分析 第一节、工业机器人概述 一、工业机器人的定义 二、工业机器人的特点 三、工业机器人的构造分类 四、工业机器人的主要种类 五、工业机器人的产业链构成 第二节、2014-2016年全球工业机器人产业的发展 一、全球市场规模 二、重点行业分布 三、企业竞争格局 四、未来规模预测 第三节、2014-2016年中国工业机器人产业分析 一、行业基本特征 二、行业发展概况 三、产业规模现状 四、产业发展特点 五、产业政策环境 第四节、2014-2016年中国工业机器人市场分析 一、企业梯队 二、市场主体 三、市场份额 四、外企动态 五、区域格局 第五节、2014-2016年未列名工业机器人进出口数据分析 一、进出口总量数据分析 二、主要贸易国进出口情况分析 三、主要省市进出口情况分析 第六节、中国工业机器人产业存在的问题及发展对策 一、行业壁垒分析 二、行业发展问题 三、行业面临的挑战 四、产业化发展思考 五、产业快速发展策略 第七节、工业机器人产业前景分析 一、产业发展机遇 二、市场规模预测 三、技术发展走向 四、产业发展趋势第六章 2014-2016年智能仪器仪表发展分析 第一节、智能仪器仪表概述 一、智能仪器的定义 二、智能仪器的功能特点 三、智能仪器仪表发展概述 第二节、2014-2016年仪器仪表行业运行分析 一、中国仪器仪表行业整体实力 二、2014年仪器仪表行业发展规模 三、2015年仪器仪表行业效益分析 四、2015年仪器仪表行业对外贸易 五、2016年仪器仪表行业发展形势 第三节、2014-2016年智能仪器仪表行业的发展 一、智能仪器仪表行业发展提速 二、智能仪器仪表受益政策推动 三、工业自动化仪器仪表行业特点 四、工业自动化仪器仪表产量规模 第四节、2014-2016年智能仪器仪表行业主要产品分析 一、电子测量仪器 二、电工仪器仪表 三、汽车仪器仪表 四、环境监测仪器 五、分析仪器 第五节、智能仪器仪表行业前景趋势分析 一、仪器仪表技术发展趋势 二、仪器仪表行业智能化趋势 三、仪器仪表行业发展走向 四、智能仪表未来发展方向 第六节、加快推进传感器及智能化仪器仪表产业发展行动计划 一、战略意义 二、发展思路与目标 三、主要行动 四、保障措施第七章 2014-2016年智能制造装备其他细分领域发展分析 第一节、自动控制系统 一、中国自动化控制系统发展概况 二、自动控制系统应用领域广泛 三、工业自动控制系统装置制造业运行分析 四、中国工业自动控制系统市场前景广阔 第二节、智能模具 一、中国模具行业运行现状 二、发展智能模具的战略意义 三、智能模具发展的重点领域 四、智能模具制造装备未来发展目标 第三节、智能煤炭装备 一、国家大力推进煤炭装备智能化发展 二、智能煤炭成套装备研发现状 三、智能煤炭综采装备研发现状 四、我国煤矿装备的发展趋向 五、我国煤矿装备的发展重点 第四节、智能工程机械 一、中国工程机械产业发展的驱动力 二、我国工程机械的智能化发展概述 三、国内工程机械行业智能化现状 四、工程机械智能化技术的应用发展 五、我国工程机械行业未来发展前景 第五节、智能纺织机械 一、纺织机械数控化智能化发展概述 二、中国数控纺织机械发展概况 三、中国纺织机械智能化发展加快 四、高端纺织机械数控化和智能化发展建议 五、数控智能纺织机械对自动控制技术的新要求 第六节、智能农业装备 一、国内外智能化农业装备发展动向 二、中国智能装备在农业领域的应用 三、中国智能农业装备领域研究现状 四、农业装备智能化技术重点研究领域 五、农业装备产业科技发展重点专项规划 第七节、其他领域 一、造纸行业智能机器人应用现状 二、机场应用智能装备项目研发进展 三、印刷机械行业智能化发展动向分析 四、电气成套设备的智能化发展趋势 五、我国冶金装备智能化发展分析 六、包装机械的智能化发展趋势分析第八章 2014-2016年重点区域智能制造装备产业发展状况 第一节、江苏省 一、江苏智能装备制造业发展态势 二、江苏省智能装制造产业联盟成立 三、江苏省加强智能制造国际合作 四、扬州市智能制造装备业发展机遇 五、常州工业机器人产业发展情况 第二节、山东省 一、装备制造业发展成就 二、装备制造业发展格局 三、高端装备制造业发展方案 四、积极发展海洋智能装备 五、青岛工业机器人产业发展情况 六、潍坊智能制造装备产业发展计划 第三节、浙江省 一、浙江高端装备制造业发展现状 二、智能制造装备产业园区开园 三、浙江高端装备制造业发展规划 四、杭州市智能制造产业转型意见 五、宁波市智能装备产业发展规划 第四节、安徽省 一、安徽省智能制造业发展优势 二、安徽省智能装备制造发展成就 三、安徽装备制造业智能化升级 四、工业机器人在智能制造中的应用 五、智能制造装备产业发展目标 六、智能制造装备产业发展措施 第五节、广东省 一、广东省装备制造行业现状特征 二、广州市先进装备制造发展方向 三、佛山市发展智能制造装备行业 四、广东省智能制造行业发展规划 五、广东装备制造业区域发展规划 第六节、辽宁省 一、辽宁省装备制造业运行情况 二、辽宁装备制造业重点发展领域 三、辽宁推进智能装备产业发展 四、大连高新区创建技术创新中心 第七节、上海市 一、上海智能制造装备产业发展现状 二、上海智能制造装备产业发展目标 三、上海智能制造装备产业重点领域 四、上海智能制造装备产业主要任务 五、促进智能制造装备产业发展举措 第八节、其他地区 一、天津市 二、湖北省 三、江西省 四、甘肃省第九章 2014-2016年智能制造装备产业重点企业分析 第一节、高档数控机床领域重点企业介绍 一、陕西秦川机床工具集团有限公司 二、沈阳机床股份有限公司 三、威海华东数控股份有限公司 四、武汉华中数控股份有限公司 五、沈机集团昆明机床股份有限公司 第二节、工业机器人领域重点企业介绍 一、沈阳新松机器人自动化股份有限公司 二、哈尔滨博实自动化设备有限公司 三、广州数控设备有限公司 四、昆山华恒焊接股份有限公司 第三节、智能仪器仪表领域重点企业介绍 一、华立仪表集团股份有限公司 二、深圳市科陆电子科技股份有限公司 三、聚光科技（杭州）股份有限公司 第四节、智能控制系统/自动控制系统领域重点企业介绍 一、软控股份有限公司 二、上海宝信软件股份有限公司 三、北京金自天正智能控制股份有限公司 四、重庆川仪自动化股份有限公司 五、西安宝德自动化股份有限公司 六、深圳市汇川技术股份有限公司第十章 中国智能制造装备产业投资及前景分析 第一节、中国智能制造装备产业投资分析 一、产业投资环境分析 二、产业迎来战略机遇期 三、产业投资机会分析 第二节、中国智能制造装备产业前景趋势分析 一、产业前景分析 二、产业发展趋势 三、2017-2021年产业发展预测 第三节、未来智能制造装备产业的培育和发展 一、重点发展方向 二、重点发展技术 三、实施的重大工程第十一章 中国智能制造装备产业政策分析 第一节、国家组织实施智能制造装备发展专项 一、2014年智能制造装备发展专项计划 二、2015年智能制造装备发展专项计划 三、2016年智能制造试点示范专项行动 第二节、中国智能制造装备行业重点政策 一、《中国制造2025》出台 二、深化推动两化融合 三、多地出台“互联网+”计划 第三节、中国智能制造装备标准化现状及体系构建 一、智能制造标准制定工作进程 二、智能制造标准体系重点工作 三、智能制造装备业标准体系构建目标 四、智能制造装备业标准体系构建重点 五、智能制造装备标准制定主要措施第十二章 中国智能制造装备产业未来发展规划 第一节、《中国制造2025》 一、发展形势和环境 二、战略方针和目标 三、战略任务和重点 四、战略支撑与保障 第二节、高端装备制造业“十三五”发展规划 一、发展形势 二、指导思想与发展目标 三、发展重点和方向 四、重大工程与区域发展重点 五、政策措施 第三节、智能制造装备产业“十三五”发展规划 一、发展形势 二、指导思想和基本原则 三、发展目标 四、主要任务 五、重点发展方向 六、政策保障措施 第四节、智能制造装备产业“十三五”发展路线图 一、九大关键智能基础共性技术 二、八项核心智能测控装置与部件 三、八类重大智能制造成套装备 四、六大重点应用示范推广领域 第五节、智能制造科技发展“十三五”专项规划 一、形势与需求 二、总体思路、基本原则及发展目标 三、重点任务 四、保障措施 五、技术路线图▄图表目录图表1 2015年年末全国人口数及其构成图表2 2011-2015年国内生产总值及其增长速度图表3 2011-2015年城镇新增就业人数图表4 2011-2015年国家全员劳动生产率图表5 2011-2015年全国一般公共财政收入图表6 2011-2015年全国粮食产量增长情况图表7 2011-2015年全部工业增加值及其增长情况图表8 2011-2015年全社会建筑业增加值及其增长速度图表9 2011-2015年全社会固定资产投资规模图表10 2015年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速图表11 2015年房地产开发和销售主要指标完成情况图表12 2011-2015年社会消费品零售总额图表13 2011-2015年我国货物进出口总额图表14 2015年各种运输方式完成货物运输量及其增长速度图表15 2015年各种运输方式完成旅客运输量及其增长速度图表16 2011-2015年固定互联网宽带及移动宽带用户规模图表17 2015年末全部金融机构本外币存贷款余额及其增长速度图表18 2014-2015年各月累计主营业务收入与利润总额同比增速图表19 2014-2015年各月累计利润率与每百元主营业务收入中的成本图表20 2015年分经济类型主营业务收入与利润总额同比增速图表21 2015年规模以上工业企业主要财务指标图表22 2015年规模以上工业企业经济效益指标图表23 2015年规模以上工业企业主要财务指标（分行业）图表24 2013-2014年机械工业与全国工业增加值增速比较图表25 2012-2014年机械工业当月及累计价格指数变化情况图表26 2012-2014年机械工业存货及产品增长情况图表27 2011-2015年中经装备制造业景气指数图表28 2011-2015年中经装备制造业预警指数图表29 2012-2015年中经装备制造业预警灯号图图表30 2011-2015年装备制造业主营业务收入同比增长率图表31 2011-2015年装备制造业出口交货值同比增长率图表32 2011-2015年装备制造业固定资产投资总额同比增长率图表33 2011-2015年装备制造业利润总额装备制造业销售利润率图表34 工业化发达国家发展智能制造的系列举措图表35 我国智能制造装备产业分布情况图表36 2004-2013年中国数控金属切削机床产量及其增速图表37 2013年中国数控金属切削机床产量月度增长情况图表38 2013年中国数控金属切削机床产量集中度情况图表39 2014年我国数控金属切削机床产量分省市统计图表40 2015年我国数控金属切削机床产量分省市情况图表41 2013-2015年中国数控刃磨机床进口分析图表42 2013-2015年中国数控刃磨机床出口分析图表43 2013-2015年中国数控刃磨机床贸易现状分析图表44 2013-2015年中国数控刃磨机床贸易顺逆差分析图表45 2013-2015年中国数控剪切机床进口分析图表46 2013-2015年中国数控剪切机床出口分析图表47 2013-2015年中国数控剪切机床贸易现状分析图表48 2013-2015年中国数控剪切机床贸易顺逆差分析图表49 2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床进口分析图表50 2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床出口分析图表51 2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床贸易现状分析图表52 2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床贸易顺逆差分析图表53 工业机器人产业链构成图图表54 世界各国工业机器人应用类型与比例图表55 世界各国主要行业对工业机器人需求分布图表56 全球工业机器人年新安装量图表57 2003-2014年全球工业机器人销量走势图图表58 2012-2014年全球不同行业工业机器人销量图表59 2005-2017年全球工业机器人销量预测图表60 2001-2014年中国工业机器人销量及增速图表61 2001-2014年中国工业机器人存量及增速图表62 世界部分国家制造业工业机器人密度图表63 2013-2015年中国多功能工业机器人进口分析图表64 2013-2015年中国多功能工业机器人出口分析图表65 2015年主要贸易国多功能工业机器人进口量及进口额情况图表66 2015年主要贸易国多功能工业机器人出口量及出口额情况图表67 我国工业机器人产业链上各个环节参与企业图表68 2013-2014年外资/本土品牌机器人市场占有率图表69 中国机器人本体市场企业占有率图表70 中国机器人本体市场本土品牌销量TOP5图表71 全国机器人产业园区分布式意图图表72 2014-2016年中国未列名工业机器人进口分析图表73 2014-2016年中国未列名工业机器人出口分析图表74 2014-2016年中国未列名工业机器人贸易现状分析图表75 2014-2016年中国未列名工业机器人贸易顺逆差分析图表76 2014年主要贸易国未列名工业机器人进口量及进口额情况图表77 2015年主要贸易国未列名工业机器人进口量及进口额情况图表78 2016年主要贸易国未列名工业机器人进口量及进口额情况图表79 2014年主要贸易国未列名工业机器人出口量及出口额情况图表80 2015年主要贸易国未列名工业机器人出口量及出口额情况图表81 2016年主要贸易国未列名工业机器人出口量及出口额情况图表82 2014年主要省市未列名工业机器人进口量及进口额情况图表83 2015年主要省市未列名工业机器人进口量及进口额情况图表84 2016年主要省市未列名工业机器人进口量及进口额情况图表85 2014年主要省市未列名工业机器人出口量及出口额情况图表86 2015年主要省市未列名工业机器人出口量及出口额情况图表87 2016年主要省市未列名工业机器人出口量及出口额情况图表88 2017-2021年中国机器人制造行业工业机器人市场规模预测图表89 2011-2013年中国仪器仪表制造业规模以上企业数量图表90 2010-2013年中国仪器仪表制造业三费占销售收入比重情况图表91 2010-2013年中国仪器仪表行业效益变化情况图表92 2010-2014年中国仪器仪表行业销售收入增长趋势图图表93 2014年我国主要仪器仪表产品分类进出口统计图表94 2014年我国主要仪器仪表产品进出口市场统计图表95 2006-2014年工业自动调节仪表与控制系统产量及增长率图表96 2014年全国工业自动调节仪表与控制系统产量分省市统计图表97 2014年全国工业自动调节仪表与控制系统产量集中度分析图表98 2015年全国工业自动调节仪表与控制系统产量分省市统计图表99 2014年我国电工仪器仪表产量分省市统计图表100 2015年我国电工仪器仪表产量分省市统计图表101 2014年我国汽车仪器仪表产量分省市统计图表102 2015年我国汽车仪器仪表产量分省市统计图表103 2010-2014年中国环境监测专用仪器仪表产量增长趋势图图表104 2014年中国环境监测专用仪器仪表产量分省市统计图表105 2014年中国环境监测专用仪器仪表产量集中度分析图表106 2015年中国环境监测专用仪器仪表产量分省市统计图表107 2014年中国分析仪器及装置产量分省市统计图表108 2014年中国分析仪器及装置产量集中度分析图表109 2015年中国分析仪器及装置产量分省市统计图表110 2015年中国工业自动控制系统装置制造出口交货值统计表图表111 工程机械智能系统结构图图表112 2014年山东省装备工业主营业务收入图表113 2014年山东省高端装备制造业主要行业占比情况图表114 山东省部分高端装备产业基地（园区）图表115 2014年山东装备制造业营业收入过百亿企业图表116 2014-2016年沈阳机床股份有限公司总资产和净资产图表117 2014-2015年沈阳机床股份有限公司营业收入和净利润图表118 2016年沈阳机床股份有限公司营业收入和净利润图表119 2014-2015年沈阳机床股份有限公司现金流量图表120 2016年沈阳机床股份有限公司现金流量图表121 2015年沈阳机床股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区图表122 2016年沈阳机床股份有限公司成长能力图表123 2016年沈阳机床股份有限公司短期偿债能力图表124 2016年沈阳机床股份有限公司长期偿债能力图表125 2016年沈阳机床股份有限公司运营能力图表126 2016年沈阳机床股份有限公司盈利能力图表127 2014-2016年威海华东数控股份有限公司总资产和净资产图表128 2014-2015年威海华东数控股份有限公司营业收入和净利润图表129 2016年威海华东数控股份有限公司营业收入和净利润图表130 2014-2015年威海华东数控股份有限公司现金流量图表131 2016年威海华东数控股份有限公司现金流量图表132 2015年威海华东数控股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区图表133 2016年威海华东数控股份有限公司成长能力。
乌镇指数-全球人工智能发展报告2017
全球人工智能群雄逐鹿，谁领风潮？
全球人工智能企业分布图
自2000年以来， 全球新增AI企业数：
8107
其中，最近五年新增企业数：
5154
自2000年以来， 全球AI企业融资规模：
$28.8B
其中，最近五年AI企业融资规模：
$22.4B
9
自2000年以来， 全球AI企业投资频次：
6827
其中，最近五年AI企业投资频次：
l 据 赛迪 公开 数据 显示， 2015年 全球人 工智 能市 场规模 为 1 6 8 3 .9 亿元，预计2018年将逼近2700亿元，年复合增长 率达到1 7 % 。另麦肯锡预计，到2 0 25 年，人工智能 应用市 场总值将达到 1 2 7 0 亿美元。
注：本页内容涉及的货币单位，除注明为美元外，其余均为人民币
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全球人工智能发展概述
l 2 0 1 2 -2 0 16 年，全球人工智能企业新增5 1 54 家，是此前1 2 年的1 .7 5 倍。全球人工智能融资规模达2 2 4亿美元，占20 00 -2 01 6 年累积融 资规模的7 7 .8 % 。仅2 01 6 年的融资规模就达到9 2 .2亿美元，是2 01 2 年的5 .8 7倍，与2 0 00 年-20 1 3年累积融资规模相当。
l 2 0 1 6年8 月：I BM 基于深度学习的医疗 机器人Wa t s on诊断罕见白血病。
l 2016 年 9 月 ： 美 国 谷 歌 、 微 软 、 Fa ce book、亚马逊、IBM 组成AI联盟。 斯坦福大学发布人工智能百年研究计划。
l 2016年10月：美国白宫、乌镇智库等 机构发布人工智能报告。微软AI 语音识 别能力超过人类
人 工 智 能 企 业 指 的 是 以 人工 智 能相 关 产品 、 技术 等 为主 营 业务 的 初创 企 业， 不 包括 布 局 人工智能的行业巨头；
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告(2023-2030年)
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。
二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。
据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。
可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。
当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。
其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。
二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。
（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。
目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。
如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。
（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。
如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。
（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。
2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。
（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。
目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。
三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。
2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
智能制造 调研报告
智能制造调研报告1. 引言智能制造是指通过信息技术、自动化技术和先进制造技术的融合应用，实现制造过程的数字化、网络化和智能化。
智能制造在各行业中发挥着越来越重要的作用，对企业的生产效率和经济效益有着积极的影响。
本篇报告将对智能制造进行深入调研，并探讨其在未来的发展趋势和应用领域。
2. 智能制造的核心技术2.1 传感器技术智能制造中的传感器技术起着至关重要的作用，通过感知和采集物理量、化学量和电子量，提供制造过程中所需的数据支持。
传感器技术的不断创新和进步，为实现智能制造提供了有力的保障。
2.2 云计算和大数据云计算和大数据技术为智能制造提供了强大的计算和存储能力。
通过将制造过程中产生的海量数据进行分析和挖掘，可以帮助企业实现智能化决策、优化生产流程和提高产品质量。
2.3 人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术为智能制造注入了智能化和自动化的能力。
通过建立模型和算法，智能制造系统可以学习和理解制造过程中的规律，并自主进行决策和优化，大大提高了生产效率和产品质量。
3. 智能制造的应用领域智能制造在各行业中都有广泛的应用。
以下列举几个典型的应用领域：3.1 汽车制造汽车制造是智能制造的重要应用领域之一。
智能制造可以通过自动化装配线、智能机器人等技术，提高汽车生产的效率和质量，并实现定制化生产。
3.2 电子制造电子制造中的智能制造可以实现半导体芯片的高精度制造和智能电子产品的高速组装。
通过机器视觉和自动化装配线等技术，可以大幅提高电子制造的生产效率和产品质量。
3.3 工艺制造工艺制造中的智能制造可以通过智能机器人和自动化系统，实现对复杂结构零部件的精确加工和装配。
智能制造可以大幅提高工艺制造的生产效率和产品质量。
4. 智能制造的发展趋势4.1 个性化定制随着消费者需求的多样化和个性化，智能制造可以帮助企业实现个性化定制生产。
通过智能制造的技术支持，企业可以根据客户需求进行快速生产和交付，提高客户满意度。
AI人工智能制造业应用调查报告
智 ）
32%
32%
21%
15%
2,000 500-1,000
2019
1,000-2,000 500
应
75 63
26
4.3
AI
应 应
技术 供 ET 发
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、
应
及 AI应
发
CraftWorks 发AI
AI
HARTING
供应
MICA IoT
供
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AI
、
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造有道 智万物 | 、
、
及
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技术
发
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应
应 2019 发 及 技术 及
10
、
高
运营
营
、
4
造
、 高
（ 4）
应
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造
运
其 39%
54%
（ 5）
研发及
高
及 管理 运
运
2019
5
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应
智
11% 7% 5% 4%
29% 25% 18%
7%
39%
54%
2019
应
5
造有道 智万物| 、
1.2
智
经
发
级
经
（ 6）
运 战略
6
智
、、 战略
造有道 智万物 应
概要
1
一、技术趋势
3
1.1 人工智能被制造业寄予厚望
5
1.2 亚太地区人工智能发展
6
1.3 中国制造业应用市场规模预测
9
二、应用场景
11
2.1 应用阶段及主要场景
研究报告——我国制造业数字化转型的特点、问题与对策
我国制造业数字化转型的特点、问题与对策摘要：我国制造业企业所处发展阶段参差不齐，其数字化转型既包括处于较低发展阶段的企业提高信息化水平，也包括处于较高发展阶段的企业实现数字化、网络化、智能化。
在有关部门引导和支持下，我国制造业数字化转型已经取得了一定成效，数字化、集成互联、智能协同水平持续提高，工业互联网应用规模不断扩大。
但是，缺乏权威的数据标准、数据安全问题有待解决、数据开放与共享水平有待提高、技术基础与信息基础设施相对薄弱、对就业将产生严峻挑战等问题仍存在，阻碍着制造业数字化转型进一步深入。
建议有关部门完善支持鼓励政策，促进工业数据标准建设与应用，加强数据安全保护，支持核心技术攻关，增强信息基础设施支撑能力，推进国际合作，与再就业培训、社会保障体系实现统筹规划。
关键词：制造业，转型升级，数字化，网络化，智能化我国制造业规模庞大，体系完备，但大而不强。
尤其是传统制造业，自主创新能力不强，生产管理效率较低。
随着我国制造业成本优势逐步下降，只有不断提高产品品质和生产管理效率，重塑竞争力，企业才能生存、发展、壮大。
数字化转型正是提高制造业产品质量和生产管理效率的重要途径。
近年来，大数据、云计算、人工智能等数字技术加速与制造业相融合，取得了一定成效，但仍有不少问题需要予以解决。
一、我国制造业数字化转型的内涵数字经济是继农业经济、工业经济之后新的经济形态，它以数据资源为重要生产要素，以数字化转型为重要推动力。
越来越多的国家把发展数字经济作为推动该国经济增长的重要途径。
其中，促进新一代信息技术和制造业深度融合，大力发展先进制造和智能制造，在各国数字经济发展战略中占有重要地位。
对于美国、德国等发达国家来说，由于制造业基础较好，数字化水平较高，其数字化转型的重点是网络化、智能化。
如德国发展工业4.0，美国推进工业互联网。
我国大部分制造业企业处于较低发展阶段，还需要“补课”。
制造业数字化转型，既包括尚处于工业1.0和2.0阶段的企业通过信息化（数字化）改造实现工业3.0；也包括少数已经达到工业3.0阶段的企业，将大数据、人工智能等技术深度应用于供应、制造、销售、服务等环节，实现工业4.0，即进入网络化、智能化发展阶段。
人工智能设备项目投资计划与经济效益分析
人工智能设备项目投资计划与经济效益分析一、项目背景情况聚焦重点领域，坚持高端化、集聚化、特色化，重点打造新一代信息技术、新能源及节能环保、高端装备制造、生物医药及医疗装备、汽车及新能源汽车、家用电器、安全食品加工、文化和旅游等主导产业，形成一批具有全球竞争优势的产业集群，基本形成以战略性新兴产业为引领、先进制造业为主体、现代服务业为支撑、现代农业为基础的现代高效产业体系。
（一）发展壮大战略性新兴产业按照“龙头企业—大项目—产业链—产业集群—产业基地”的发展思路，以战略性新兴产业集聚发展基地为突破口，引导人才、技术、资本、土地等资源要素向战略性新兴产业集聚，努力将战略性新兴产业打造成为推动产业转型升级的新引擎。
（二）改造提升传统优势产业落实“中国制造2025”和“互联网+”行动计划，加快传统产业新兴化，通过技术工艺创新、信息技术融合和商业模式创新，深入实施“机器换人”行动计划、工业“强基”工程和质量品牌提升行动，支持企业瞄准国内外标杆企业推进技术改造，推动生产方式向柔性、智能、精细转变，加快工业化和信息化融合。
（三）提速发展现代服务业以建设服务业集聚区为突破口，推动生产性服务业专业化和高端化发展、生活性服务业精细化和优质化发展、高技术服务业集聚化和集群化发展，全面推动服务业发展提速、比重提高、水平提升。
（四）优化发展现代农业按照服务城市、改善生态、兴业富民的要求，优化农业空间布局，加强农田水利基础设施建设，推进单功能的传统农业向多功能的现代农业转型升级，着力打造具有鲜明地域特色的都市现代农业体系。
我国人工智能的政策出台时间比美国玩，但是很快就从国家层面上将其发展上升到了战略高度。
2015年，国家发布了实施制造强国战略的第一个十年行动纲要---《中国制造2025》，其核心是加快新一代信息技术与制造业深度融合，推进智能制造。
紧接着又印发了“互联网+”行动的知道意见，说明我国已经把人工智能放到了一个很重要的位置。
人工智能技术在制造业的应用调研报告
人工智能技术在制造业的应用调研报告一、引言随着科技的进步和社会的发展，人工智能技术逐渐得到广泛应用。
在制造业领域，人工智能的应用已经成为一种趋势，并且取得了显著的成果。
本调研报告将从技术的角度，对人工智能技术在制造业的应用进行深入调研和分析。
二、机器人在制造业中的应用1. 生产线自动化机器人在制造业中的应用最为直观的就是生产线自动化。
通过引入各种类型的机器人，生产线可以实现高度自动化，提高生产效率和质量。
例如，装配机器人可以代替人工完成重复性的装配任务，大大减少了生产成本和人工错误。
2. 智能仓储和物流人工智能技术还可以应用于制造业的仓储和物流管理系统。
通过使用智能机器人和自动化物流系统，可以实现仓库货物的快速分类、装载和运输。
这不仅提高了仓储和物流的效率，还降低了运营成本。
三、数据分析和预测1. 数据收集与处理人工智能技术可以帮助制造业收集和处理大量的数据。
通过传感器和智能设备，可以实时监测和采集生产线上的各种数据，如温度、压力、质量等。
然后，通过数据分析和处理，可以获得有关生产效率、设备故障等方面的有用信息。
2. 预测与优化通过对生产数据的分析，人工智能可以帮助制造业进行生产计划的预测与优化。
根据历史数据和模型训练，可以预测未来的生产需求、供应链状况等，并做出相应的调整和优化，以最大程度地提高生产效率和降低成本。
四、质量控制与质量预测1. 智能检测利用人工智能技术，可以实现对产品质量的实时监测和检测。
通过图像和声音识别技术，可以对产品进行全面的检测，快速发现任何潜在的缺陷，并及时采取措施进行修复和调整。
2. 质量预测通过人工智能技术，制造业可以预测产品质量问题的发生。
通过对历史数据和产品特征的分析，可以预测产品可能出现的质量问题，从而提前做出防范和优化措施，降低质量风险。
五、安全管理在制造业中，安全是一个非常重要的方面。
人工智能技术可以帮助制造业提高安全管理水平。
例如，通过智能监控摄像头和算法分析，可以实现对生产现场的实时监测和异常检测，及时发现和预防事故的发生。
AI在各行业的投资与应用研究报告
AI在各行业的投资与应用研究报告AI（人工智能）作为一项前沿科技，已经开始在各行各业得到广泛应用。
本文将对AI在各行业中的投资与应用情况进行研究，并对其前景进行展望。
一、医疗行业AI在医疗行业中的应用已经取得了一定的成果。
通过深度学习和大数据分析，AI可以帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗方案的制定。
同时，AI还可以提高医疗设备的精度和效率，从而提高患者的生存率和治疗效果。
因此，越来越多的投资正在涌入医疗AI领域，并且有望取得更多的突破。
二、金融行业AI在金融行业中的应用主要体现在风控和投资决策方面。
通过智能算法的运用，AI可以在短时间内对风险进行准确评估，并制定相应的风控策略。
同时，AI还可以通过数据分析和模型预测来辅助投资决策，提高投资回报率。
由于AI在金融领域的广泛应用，金融机构对其的投资也日益增加。
三、制造业在制造业中，AI的应用主要体现在生产过程的优化和自动化方面。
通过AI技术的引入，制造企业可以实现生产过程的智能化和自动化，从而提高生产效率和产品质量。
此外，AI还可以通过大数据分析和预测模型来实现供应链的优化，降低企业的运营成本。
因此，制造业对AI的投资也越来越多。
四、交通运输AI在交通运输领域的应用主要包括自动驾驶和交通管理。
通过AI技术，车辆可以实现自动驾驶，提高驾驶安全性和效率。
同时，AI还可以通过交通数据分析和智能调度来降低拥堵和事故的发生率。
因此，交通运输行业对AI的投资也在增加。
五、零售业AI在零售业中的应用主要体现在销售和客户服务方面。
通过AI技术，零售企业可以提高销售预测的准确性，优化商品推荐和定价策略。
同时，AI还可以通过智能客服系统提供更优质的客户服务。
随着电商的发展和消费者需求的变化，零售业对AI的投资将会不断增加。
六、教育行业AI在教育行业中的应用主要集中在教学辅助和个性化教育方面。
通过AI技术，教师可以利用智能教育平台提供个性化的学习资料和教学方案，从而提高学生的学习效果。
智能制造课题研究报告总结
智能制造课题研究报告总结一、引言随着科技的飞速发展，智能制造已成为当今制造业的重要发展方向。
智能制造是将先进的信息技术、物联网技术、人工智能技术等与现代制造技术相结合，实现制造过程的自动化、智能化和高效化。
本课题旨在研究智能制造的发展现状、关键技术及应用前景，为我国制造业的转型升级提供参考。
二、智能制造发展现状2.1 国内外智能制造发展概况智能制造起源于欧美国家，经过多年的发展，已逐步成为全球制造业的重要趋势。
发达国家纷纷出台政策，推动智能制造的发展，如德国的“工业4.0”、美国的“再工业化”等。
我国也出台了多项政策，积极推动智能制造的发展，如《中国制造2025》、《智能制造发展规划》等。
2.2 智能制造关键技术智能制造的关键技术包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术等。
其中，物联网技术是实现设备与设备、设备与人之间的互联互通的关键；云计算技术为智能制造提供强大的计算和存储能力；大数据技术对海量数据进行处理和分析，为智能制造提供决策支持；人工智能技术通过机器学习、深度学习等技术手段，实现设备的自主决策和自动化控制。
三、智能制造应用前景3.1 智能制造在制造业中的应用智能制造可广泛应用于制造业的各个领域，如汽车制造、机械制造、电子产品制造等。
通过引入智能制造技术，可以提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，缩短产品研发周期，满足个性化需求。
3.2 智能制造在其他领域的应用智能制造不仅在制造业中具有广泛应用前景，在其他领域也有着广阔的应用空间。
例如，在能源领域，智能制造可以提高能源利用效率，降低能源消耗；在医疗领域，智能制造可以应用于医疗器械的制造和生产，提高医疗设备的精度和可靠性；在农业领域，智能制造可以提高农业生产效率，实现精准农业和智慧农业。
四、结论与建议4.1 结论通过对智能制造的研究，可以得出以下结论：1.智能制造是制造业的重要发展方向，具有提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量等优势。
AI人工智能制造业应用调查报告
AI人工智能制造业应用调查报告
一、简介
AI人工智能是以数据为中心，采用计算机科学技术来模拟人类思维
的一种技术，它通过大数据分析和深度学习技术，以及机器视觉等技术产
生的算法，实现了人类思想的自动化。
随着AI技术的飞速发展，AI在人
工智能制造业也开始得到广泛应用。
二、AI人工智能在制造业的应用
AI人工智能在制造业有着广泛的应用。
首先，AI在生产计划方面有
着重要的应用。
利用AI的技术，可以有效地分析产品的历史信息和未来
需求，以便确定最佳的生产计划。
其次，AI在生产管理方面也有着重要
的应用。
AI可以实现智能化管理，利用智能算法模拟影响力，从而可以
有效地提高设备的整体生产线路以及生产设备的效率，更有效地提高总体
生产能力。
此外，AI还可以用于实现机器自动化，可以大大提高生产效率，减少费用，改善制造的可操作性。
三、AI人工智能在制造业的发展前景
随着AI技术的发展，AI在制造业的应用将越来越广泛。
预计未来AI
将在制造业有着更多广泛的应用，包括智能物流、智能检修、智能回收等。
此外，还可以实现智能化生产，利用机器学习算法实现智能化智能管理，
从而实现自动化生产过程的智能化管理，实现智能化生产。
智能制造企业调研诊断报告
智能制造企业调研诊断报告智能制造企业调研诊断报告一、调研背景随着科技的飞速发展和人工智能技术的广泛应用，智能制造已成为制造业发展的趋势。
为了及时了解智能制造企业的发展状况和存在的问题，本次调研旨在对智能制造企业进行综合诊断，为企业提供发展建议。
二、调研方法本次调研采用问卷调查的方式，通过发放问卷并采集数据进行分析，以获取智能制造企业的真实情况。
问卷内容涵盖企业基本情况、智能制造技术应用、员工培训情况、管理体系等方面。
三、调研发现1. 智能制造技术应用：调研结果显示，大部分智能制造企业在数据采集、数据分析和智能控制方面已经应用了一定程度的技术，但仍有部分企业在智能化改造方面进展较慢，存在技术应用能力不足的问题。
2. 员工培训情况：部分企业在智能制造技术培训方面存在一定不足，仍有员工对智能制造技术的理解和应用不够深入，需要加强培训力度。
3. 管理体系：大部分企业在智能制造企业管理水平上还有提升空间，包括流程优化、运营效率提升、质量管理等方面，需要加强管理体系建设。
四、调研建议1. 提升技术应用能力：智能制造企业应加强科技研发和创新，积极引入先进的智能制造技术，不断提升技术应用能力。
2. 加强员工培训：建议企业加大对员工的培训力度，提升员工对智能制造技术的理解和应用能力，以适应智能制造的发展需求。
3. 强化管理体系建设：企业应加强管理体系建设，优化流程，提高运营效率，实现智能制造的全面提升。
五、总结通过本次调研，我们了解到智能制造企业在技术应用、员工培训和管理体系方面的问题和不足。
针对这些问题，我们提出了一些建议，希望对智能制造企业的发展有所帮助。
随着智能制造技术的不断发展，相信企业在我们的指导下，将取得更大的发展。
人工智能技术应用专业调研报告
人工智能技术应用专业调研报告一、调研背景和目的近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用引起了广泛关注。
为了了解人工智能技术应用的现状和趋势，本次调研旨在深入了解人工智能技术在各个领域的应用情况，包括医疗健康、智慧城市、金融、教育和制造业等，以期为相关领域的决策者和从业者提供参考。
二、调研方法本次调研采用了文献研究和实地访谈相结合的方法进行。
文献研究主要是通过查阅相关学术期刊、行业报告和公开资料，了解人工智能技术的发展历程、应用场景及其优势与局限性；实地访谈则是通过与人工智能技术的应用方和相关专家进行沟通交流，深入了解其在实际应用中的表现和效果。
三、调研结果与分析1. 医疗健康领域在医疗健康领域，人工智能技术被广泛应用于辅助诊断、药物研发、患者管理等方面。
通过对医学图像和病历的深度学习和分析，可以提供更准确的诊断结果和治疗建议。
此外，人工智能技术还可以在医疗过程中实现数据的实时监测和分析，提高医疗资源的利用效率，减轻医生的工作负担。
2. 智慧城市领域人工智能技术在智慧城市建设中发挥了重要作用。
通过对城市中的各类数据进行分析和学习，人工智能可以实现交通管理的智能化、能源消耗的优化、环境监测的实时化等目标。
此外，人工智能还可以通过智能感知和预测，提升城市的安全性和便利性，改善居民的生活质量。
3. 金融领域人工智能技术在金融领域有着广泛的应用，包括风险评估、投资决策、客户服务等方面。
通过对金融数据的分析和模型训练，人工智能可以预测市场趋势、优化投资组合，并提供个性化的金融服务。
此外，人工智能还可以帮助金融机构识别和防范欺诈行为，提高金融系统的安全性。
4. 教育领域人工智能技术在教育领域的应用主要集中在教学辅助和个性化教育方面。
通过对学生数据的分析和学习，人工智能可以根据学生的兴趣和能力提供个性化的学习资源和教学计划，帮助学生更好地学习。
此外，人工智能还可以通过人脸识别等技术，实现考试监控和学生情绪分析，提升教育教学的效果。
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(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年10月正文目录一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4)二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (6)2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (6)2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (8)2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (10)三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (12)3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (12)3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (14)四、工业领域的人工智能应用案例 (15)4.1 典型案例 (16)4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (20)五、投资建议 (22)六、风险提示 (23)图表目录图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4)图2：电饭煲及其工作原理 (5)图3：智能系统的特征与分类 (5)图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (9)图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (10)图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (11)图7：工业领域可利用数据来源多样 (13)图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (14)图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (15)图10：GE工业互联网平台Predix (17)图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (17)图12：DeepMind控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (18)图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (19)图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (20)表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (7)表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (11)表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (14)表4：BAT与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (20)提起工业领域的人工智能应用，或许第一联想到的会是生产线上的工业机器人，那些有序挥舞着的机械臂不知疲倦地重复着各自的动作，完成各生产环节的零部件制造、搬运、组装及检测等任务。
事实上，一方面来讲工业领域的人工智能应用远不止机械臂这么单一，另一方面，有时候看起来很智能的应用或许在本质上并不属于人工智能范畴。
图1：生产线上忙碌的工业机器人本篇报告将会首先对工业领域的“智能”与“人工智能”加以区分，然后主要针对人工智能在工业域不同环节的应用、难点及实现条件分别展开，并梳理一些代表性案例及国内BAT相关实践。
一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能并非所有的智能都是人工智能。
虽然对于人工智能的定义一直很难有统一说法，但一般意义上会认为让机器能像人一样“听说读写”、“思考决策”就可以划入相关范畴。
那么对于像电饭煲这样能在米饭煮熟以后自动断电算是“智能”吗？或者说算是“人工智能”吗？答案很显然，电饭煲的自动断电是“智能”，但似乎还够不上“人工智能”的级别。
从时间来看，世界上第一台电饭煲由东京通讯工程公司发明于1950年代，而“人工智能”是1956年才第一次提出。
从原理来看，电饭煲自动断电只是利用温度高于103℃时感温铁氧体失去磁性的效应，弹簧作用下与永磁铁分开从而切断电源。
因而这种“智能”只是利用了材料本身的“特性”。
图2：电饭煲及其工作原理电饭煲中感温磁铁在超过一定温度时失去磁性的现象可称为“科学效应”。
一般而言，科学效应是对物理、化学、生物、几何等效应的统称，主要来源于科学研究及日常生活发现。
科学效应在工业领域得到广泛应用，例如空调靠“相变”制冷，洗衣机靠“离心力”将衣服甩干，以及热胀冷缩、热传导、热对流等。
通过算法实现学习提升使得人工智能系统区别于一般工业智能系统。
根据智能系统具备的特征可以分为初级智能系统、恒定智能系统和开放智能系统三类：图3：智能系统的特征与分类①、初级智能系统的决策通常依靠科学效应执行动作，不涉及计算分析；②、恒定智能系统主要是指所具备的智能水平在系统构建之初就已经被设定，嵌入了一定的计算和分析环节，但几乎没有提升空间。
例如智能洗衣机感知衣料特性并自动决定洗衣策略；③、开放智能系统与恒定智能系统相比多了“学习提升”的环节，这也正是人工智能系统与一般智能系统最大的区别所在。
这样的系统具备一定的认知能力，能通过学习不断提升和改善自身。
工业领域的智能化起步于初级智能系统，主要依赖科学效应形成的工程控制技术。
后来在此基础上逐渐利用机器学习等人工智能算法，从历史数据的分析中挖掘潜在规律，并内化应用于改善和提升系统执行任务的智能水平，逐步融入具备自主学习和提升能力的“人工智能”。
二、人工智能在工业领域不同环节的应用2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型重大政策迭出，从“互联网+”到“人工智能+”，制造业始终是政策重点关注的领域。
2015年5月份国务院印发的《中国制造2025》是推动我国制造业转型升级、提升企业国际竞争力的战略规划和行动纲领，随后在7月份《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》更是直接指出要推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，实现从制造向“制造+服务”转型升级。
而在2016年5月《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》和2017年7月《新一代人工智能发展规划》中，“制造”都位列人工智能应用试点示范重点领域首位。
表1：政策迭出，推动工业制造转型升级算法及基础计算设施等技术的进步助推人工智能应用落地。
①、一方面，随着外部政策环境的推动，以及企业内部对生产、管理等环节成本效率要求的提升，借助信息化手段优化管理流程已逐渐成为共识。
而随着数字化程度加深以及大数据处理技术手段的进步，“用数据说话”也开始发挥效力，甚至通过自研或与互联网巨头合作等方式，借助人工智能关算法进一步提升效率、降低成本、改进客户体验，并逐渐向服务型制造转型也能看到苗头。
②、另一方面，在技术层面上，不同场景之间人工智能应用的迁移、新场景下无法获取足够训练数据以及深度学习算法的过程“黑箱”等问题一直困扰着人工智能应用的进一步发展，尤其是在工业制造、机器人等领域。
而近来众多研究者开始在考虑将基于神经网络的深度学习与基于符号主义的逻辑推理相结合来解决“黑箱”问题，以及迁移学习与增强学习之间的结合以期实现相近但不同的场景之间应用迁移的“冷启动”，从而不再需要每次都从大量数据开始训练。
但以上更多还处于学术研究阶段，距离工业界大规模实践还有些远。
整体而言，在人工智能领域的算法以及基础设施不断进步的基础上，辅之以政策的持续推动，传统制造型企业开始转向新的生产方式与业务模式。
①、生产驱动型生产转向需求快速响应驱动。
这一转型的实现主要得益于对需求数据的采集、处理以及生产线的智能化升级，过程中涉及的数据处理及生产决策分析对人力而言都是几乎难以企及的海量，而借助大数据技术及算法，通过生产端与用户端数据的反馈交换，不断学习提升现有模型的精准度，从而实现面向个性化、定制化需求的快速响应。
例如红领作为一家传统服装厂，就在数据基础上实现了面向客户需求快速响应并实现定制化。
②、生产制造商向服务提供商转型。
向服务提供商转型意味着业务重心从偏后端的生产制造转移到更接近客户的服务环节，最常见的实现方式通过在设备上安装大量传感器，对售后使用过程的数据进行实时采集、处理和分析，及时给用户提供关于使用状况检测、故障预警维护等增值服务。
例如GE航空从发动机制造商转向为客户提供类似“飞行过程节省燃油”等解决方案的服务提供商。
2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程相比互联网大数据，工业大数据领域的智能化及人工智能渗透还属于蓝海。
首先必须要承认，当前工业领域的智能、自动化控制或者说当下流行的说法“智能制造”，对人工智能的应用还处于相对初级的阶段，无论是利用了机械、电子还是生物技术，更多依赖的还是长期以来对于“科学效应”的应用积累。
但人工智能的介入程度正在逐渐加深，带来效率的提升、成本的下降，甚至业务与服务模式的转变创新这一趋势不可否认。
从目前来看，人工智能在工业领域的应用更多表现为优化决策过程的辅助作用。
正如前文所述，当前工业领域很多智能依然属于传统的“科学效应”范畴，即使能通过一定的算法实现“学习提升”的智能化，更多也只是表现为在决策优化过程中发挥的辅助或部分替代作用。
如果将待解决问题的全过程概括为数据获取、决策优化、方案实施这三个阶段，那么人工智能更可能发挥作用的应该是决策优化过程，基于海量数据和算法，更快更好地完成正常人力难以实现的任务。
当然，在数据采集阶段也可能会应用到对图像、声音等非结构化信息的识别。
最后方案实施阶段的相关反馈信息依然可以作为新的输入数据，不断改进和提升整个系统的能力。
图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用从中长期来看，人工智能在工业领域的应用和实现是一个渐进而持续的过程。
从初期的技术、设备、生产线的布局投入，到内部生产、制造流程的优化和效率提升尽可能降低成本，接着与外部整个供应链生态的系统的协同，最后真正实现人和机器各自做最擅长的工作并达到增加资源供给的目标。
这将是一个相对长期的渐进过程。
图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程总体而言，源于工业领域长期积累的工业智能与信息领域的人工智能的融合，将逐步带来工业领域的制造升级和服务转型，但绝非一蹴而就。
2.3 全生命周期不同环节的智能升级在工业制造领域，考虑产品的整个生命周期，大致可以划分为研发、制造、物流、营销、使用、售后等环节。
理想中的状态，最终各环节会在数据化基础上形成闭环，表现较为突出的是将客户（用户）使用以及售后服务所产生的数据作为研发和制造阶段的输入数据来源之一，一方面可以根据用户需求实现定制化设计和生产，另一方面也有助于合理安排生产调度及库存计划。
设备、人员、物料等要素，车间、生产线、整个工厂等生产环境，以及包括生产、物流、销售、售后等全过程在内的数据化网络，是实现智能升级的前提和基础。
图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级在数据化基础上再考虑在相应环节嵌入人工智能应用，或许初期会有一定的布局和投入成本，但在投入使用以后能达到的效果无外乎表现在以下四个方面：①、降低生产成本：从短期来看更多是从工艺的自动化和流程的优化来节约成本，借助的也更多是基于“科学效应”的工业智能而非人工智能；但是基于产品所采集的包括数字、音频、视频图像等在内的基础数据智能分析，可实现异常状况的预警，提前维护，避免更大的损失；从更为长期的范围来看，随着工业机器人的发展，目前尚不能交由机器完成的任务，未来很可能直接由更为智能的机器人所取代，在一定程度上缓解了人力资源的供给以及劳动力成本上升带来的压力。
②、提高运营效率：一方面通过实时掌握关键设备的运行状态，辅之以预测性维护，可以提高设备正常运行时间；另一方面通过对物流及用户端数据的建模处理，预测销量并自动调整生产计划。