2018年智能制造行业发展趋势分析报告
智能制造发展十大趋势
智能制造的发展背景党的十九大明确提出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业。
中央全面深化改革委员会第十四次会议强调，加快推进新一代信息技术和制造业融合发展，要顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，以供给侧结构性改革为主线，以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展，加快制造业生产方式和企业形态根本性变革，夯实融合发展的基础支撑，健全法律法规，提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中指出，推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，构建一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业增长引擎，培育新技术、新产品、趋势三，融合发展的工业网络将领衔智能工厂发展的未来。
未来5G 应用场景关注的一个点。
趋势五，边缘智能将成为新时期智能制来的工业互联网平台基础扎实，更能深入应用到制造业。
趋势七，机理模型驱动的工业软件，将成为新时期智能制造发展的重要引擎。
我国智能制造与海外相比差距较大，其中很重要的原因是数据积累不够，或对积累的数据缺乏总结。
要将数据演变成模型，当然这中间需要标准，基于模型进行优化，优化后分装成工业软件，形成闭环。
以机理模型为基础的智能工业软件将成为换道超车的引擎。
AI 赋能工业仍然离不开机理模型对工艺的核心控制，因此AI 更多需要与机理模型配合共同解决工业痛点。
以工业软件为支撑的数字孪生将实现数字与物理世界双向映射，实现这一目标，工业机理模型的积累非常关键。
趋势八，“工业电商+工业服务” 将引是通过计算机技术，把精益管理嵌入到工业软件中，构成数字化的基础。
预计“十四五”末，制造业企业运用精益管理的比例为57%。
趋势十，共性技术平台建设将成为产业基础再造的重要举措。
智能制造是新一代信息技术与制造业高度融合的发展模式，而共性技术平台将是推动融合性技术发展的关键所在。
智能制造的发展也将以基础零部件（元器件）、关键基础材料、先进基础工艺、基础技术平台、基础工业软件（工业五基）为重点方向加强工业基础研究及协同创新能力，整合一批智能制造共性技术平台，通过智能化手段完善产业基础的公共服务体系，增强产业链、供应链韧性。
我国智能制造行业发展现状及趋势
46 《 质量与认证》2020·11我国智能制造行业发展现状及趋势[摘要] 智能制造是制造业发展的重要驱动力，大力推进智能制造发展是推动我国制造业向中高端迈进的关键举措。
本文主要从智能制造的概念、发展现状、产业政策、发展趋势等五个方面进行介绍。
[关键词] 智能制造 发展现状 产业政策 趋势文／曾广峰一、智能制造的概念美国学者最早提出“智能制造”的概念，并指出智能制造是利用技术知识系统、生产制造系统工程以及机器人控制系统的集成，来对生产工人们的操作技术能力和研究专家的知识进行建模，从而使智能机器能够独立自主实现小批量生产的目的[1]。
随着信息技术和智能技术的不断发展融合，智能制造的内涵也在逐渐完善中。
我国在《智能制造发展规划（2016-2020年）》中对智能制造重新进行了定义，指出智能制造是先进制造技术和新一代信息通信技术的进一步融合集成，贯通于制造生产活动的全过程，如研发、设计、管理、生产、销售、服务等环节，具有自感知、自学习、自执行、自决策、自适应等功能的新型生产方式[2]。
二、发展现状1.市场规模持续增长近年来，在国家政策的大力支持下，我国智能制造装备产业规模不断增加。
据前瞻产业研究院数据显示，我国早在2015年智能制造装备行业的产值规模就已超过1万亿元，预计到2024年行业市场规模将突破3万亿元，行业前景十分广阔。
2. 形成四大主要产业集群我国智能制造市场的发展潜力巨大，目前已在环渤海、珠三角、长三角和中西部四个地区形成了产业聚集区，聚集区的形成会促使各智能制造是全球制造业转型升级的方向，也是我国政府产业规划的重点。
随着市场经济的逐步完善，制造业企业转型升级的内需动力越来越强，智能制造已成为企业核心竞争力，成为众多制造业企业发展的重点。
当前我国智能制造的发展水平仍处于初始阶段。
企业对智能制造的理解不统一，对自身智能制造的定位、现状和发展路径不明确，对国家政策、标准体系的认识不全面。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
2023年智能制造行业市场调查报告
2023年智能制造行业市场调查报告随着信息技术的不断发展和应用，智能制造已成为国家经济与科技发展的重点方向之一。
智能制造行业通过智能化、数字化、网络化等技术手段，实现了生产流程和服务的高效化和智能化，为制造业的转型升级和提质增效发挥了关键作用。
本篇文章将通过市场调查，分析智能制造行业的市场现状和未来趋势。
一、智能制造行业市场现状1.市场规模智能制造是一个新兴的产业，其市场规模是不断扩大的。
市场调查显示，2018年中国智能制造市场规模已达到3000多亿元，同比增长20%以上。
而到2022年，中国智能制造市场规模预计将达到7000亿元。
2.应用领域智能制造的应用非常广泛，主要包括制造、物流、医疗、交通等领域。
随着技术不断突破，智能制造将在更多的领域得到应用和发展。
3.主要技术目前，智能制造的主要技术包括工业互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网等。
这些技术不仅可以实现生产过程智能化，还可以提高企业管理效率，提高产品质量和降低成本。
二、智能制造行业未来趋势1.技术创新随着技术不断创新，智能制造行业也将迎来更加智能化、数字化、智能化的发展趋势。
特别是人工智能技术的不断发展，将进一步推动智能制造的高效发展。
2.产业链协同智能制造行业的发展需要产业链上下游协同合作，搭建供应链、生产链、销售链和服务链的和谐平台，实现全产业链的数字化、智能化和可持续发展。
3.国家政策支持智能制造是国家经济和科技创新发展方向之一，国家出台鼓励政策，对智能制造行业的发展起了重要的推动作用。
未来，政策将继续以激励创新为主，加强技术服务支撑，不断推进智能制造的发展。
总的来说，随着人工智能技术的应用和发展，智能制造行业将会迎来一个高速发展的时期。
同时，智能制造的高效化和智能化将成为未来制造业的重要趋势。
为了能够紧跟时代的潮流，企业需要不断转型升级，加强技术研发和人才培养，以更好地适应市场变化和发展的需要。
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。
2018-2024年中国智能制造装备市场发展规划及投资战略可行性预测报告
2018-2024年中国智能制造装备市场发展规划及投资战略可行性预测报告第一章智能制造装备简介第一节智能制造装备市场发展概述第二节智能制造装备行业环境分析一、智能制造装备行业经济环境分析二、智能制造装备行业政治环境分析三、智能制造装备行业社会环境分析四、智能制造装备行业技术环境分析第三节中国智能制造装备产业政策分析第二章全球智能制造装备行业发展分析第一节国际智能制造装备行业发展轨迹综述第二节世界智能制造装备行业市场情况第三节2011-2017年全球智能制造装备市场规模及2018-2024年预测第四节德国智能制造装备市场发展分析第五节日本智能制造装备市场发展分析第六节美国智能制造装备市场发展分析第七节韩国智能制造装备市场发展分析第三章2011-2017年中国智能制造装备行业发展态势剖析第一节2011-2017年中国智能制造装备行业发展现状一、中国智能制造装备产业发展现状分析二、中国智能制造装备市场发展特点三、中国智能制造装备市场景气度第二节2011-2017年中国智能制造装备市场分析一、中国智能制造装备市场供需分析二、中国智能制造装备行业发展动态解析第三节2011-2017年中国智能制造装备市场发展中存在的问题及策略一、中国智能制造装备市场发展面临的挑战及对策二、提高中国智能制造装备整体竞争力的建议三、加快中国智能制造装备发展的措施第四章2011-2017年中国智能制造装备行业运行状况监测分析第一节2011-2017年中国工业总产值分析一、中国智能制造装备行业工业总产值分析二、不同规模企业工业总产值分析三、不同所有制企业工业总产值比较第二节2011-2017年中国智能制造装备行业总销售收入分析一、中国智能制造装备行业总销售收入分析二、不同规模企业总销售收入分析三、不同所有制企业销售收入比较第三节2011-2017年中国智能制造装备行业利润总额分析一、2011-2017年中国智能制造装备行业利润总额分析二、不同规模企业利润总额比较分析三、不同所有制企业利润总额比较分析第四节智能制造装备行业集中度分析一、智能制造装备市场集中度分析二、智能制造装备企业集中度分析三、智能制造装备区域集中度分析第五章2011-2017年中国智能制造装备行业获利能力监测分析第一节2011-2017年中国智能制造装备行业销售毛利率分析一、2011-2017年中国智能制造装备行业销售毛利率分析二、不同规模企业销售毛利率比较分析三、不同所有制企业销售毛利率比较分析第二节2011-2017年中国智能制造装备行业销售利润率一、2011-2017年中国智能制造装备行业销售利润率分析二、不同规模企业销售利润率比较分析三、不同所有制企业销售利润率比较分析第三节2011-2017年中国智能制造装备行业成本费用利润率分析一、2011-2017年中国智能制造装备行业成本费用利润率分析二、不同规模企业成本费用利润率比较分析三、不同所有制企业成本费用利润率比较分析第四节2011-2017年中国智能制造装备行业总资产利润率分析一、2011-2017年中国智能制造装备行业总资产利润率分析二、不同规模企业总资产利润率比较分析三、不同所有制企业总资产利润率比较分析第六章2018-2024年中国各地区智能制造装备行业运行状况分析及预测第一节华北地区智能制造装备行业运行情况一、2011-2017年华北地区智能制造装备行业发展现状分析二、2011-2017年华北地区智能制造装备市场规模情况分析三、2018-2024年华北地区智能制造装备市场需求情况分析四、2018-2024年华北地区智能制造装备行业发展前景预测五、2018-2024年华北地区智能制造装备行业投资风险预测第二节华东地区智能制造装备行业运行情况（同上下略）第三节华南地区智能制造装备行业运行情况第四节华中地区智能制造装备行业运行情况第五节西南地区智能制造装备行业运行情况第六节西北地区智能制造装备行业运行情况第七节东北地区智能制造装备行业运行情况第七章2018-2024年中国智能制造装备行业发展形势分析第一节智能制造装备行业发展概况一、智能制造装备行业发展特点分析二、智能制造装备行业投资现状分析三、智能制造装备行业总产值分析四、智能制造装备行业技术发展分析第二节2011-2017年智能制造装备行业市场情况分析一、智能制造装备行业市场发展分析二、智能制造装备市场存在的问题三、智能制造装备市场规模分析第三节智能制造装备行业竞争格局分析一、2011-2017年智能制造装备行业竞争分析二、2011-2017年中外智能制造装备竞争分析三、2011-2017年我国智能制造装备市场竞争分析四、2018-2024年国内主要智能制造装备企业动向第四节智能制造装备行业投资效益分析一、2011-2017年智能制造装备行业投资状况分析二、2011-2017年智能制造装备行业投资效益分析三、2018-2024年智能制造装备行业投资方向四、2018-2024年智能制造装备行业投资建议第八章智能制造装备行业发展战略研究第一节2018-2024年中国智能制造装备行业供需预测一、2018-2024年中国智能制造装备供给预测二、2018-2024年中国智能制造装备需求预测第二节2018-2024年智能制造装备行业规划建议一、智能制造装备行业“十二五”整体规划二、智能制造装备行业“十三五”发展预测三、2018-2024年智能制造装备行业规划建议第九章智能制造装备重点企业竞争力分析第一节企业1第二节企业2第三节企业3第四节企业4第五节企业5第十章2018-2024年智能制造装备行业发展预测第一节未来智能制造装备需求与需求预测一、2018-2024年智能制造装备市场需求预测二、2018-2024年智能制造装备市场规模预测三、2018-2024年智能制造装备行业总产值预测四、2018-2024年智能制造装备行业销售收入预测五、2018-2024年智能制造装备行业总资产预测第二节2018-2024年中国智能制造装备行业供需预测第三节影响智能制造装备行业发展的主要因素一、2018-2024年影响智能制造装备行业运行的有利因素分析二、2018-2024年影响智能制造装备行业运行的稳定因素分析三、2018-2024年影响智能制造装备行业运行的不利因素分析四、2018-2024年我国智能制造装备行业发展面临的挑战分析五、2018-2024年我国智能制造装备行业发展面临的机遇分析第四节智能制造装备行业投资风险及控制策略分析一、2018-2024年智能制造装备行业市场风险及控制策略二、2018-2024年智能制造装备行业政策风险及控制策略三、2018-2024年智能制造装备行业经营风险及控制策略四、2018-2024年智能制造装备行业同业竞争风险及控制策略五、2018-2024年智能制造装备行业其他风险及控制策略第十一章智能制造装备企业管理策略建议第一节市场策略分析一、智能制造装备价格策略分析二、智能制造装备渠道策略分析第二节销售策略分析一、媒介选择策略分析二、企业定位策略分析三、企业宣传策略分析第三节提高智能制造装备企业竞争力的策略一、提高中国智能制造装备企业核心竞争力的对策二、智能制造装备企业提升竞争力的主要方向三、影响智能制造装备企业核心竞争力的因素及提升途径四、提高智能制造装备企业竞争力的策略第四节对我国智能制造装备品牌的战略思考一、智能制造装备实施品牌战略的意义二、智能制造装备企业品牌的现状分析三、我国智能制造装备企业的品牌战略四、智能制造装备品牌战略管理的策略第十二章智能制造装备行业投资与发展前景分析第一节智能制造装备行业投资情况分析一、总体投资结构二、投资规模情况三、投资增速情况第二节智能制造装备行业投资机会分析一、智能制造装备投资项目分析二、可以投资的智能制造装备模式三、智能制造装备投资机会四、智能制造装备投资新方向第三节智能制造装备产品投资机会第四节智能制造装备项目投资建议一、行业投资环境考察二、投资风险及控制策略三、项目投资建议。
2023年智能制造装备行业市场调研报告
2023年智能制造装备行业市场调研报告智能制造装备行业市场调研报告一、行业整体市场概况智能制造装备无疑是当前国内工业发展的热点, 所占的比重正在逐步提高。
在智能制造装备行业中，机器人、工业自动化装备等是比较突出的两个方向。
根据统计，2018年中国工业机器人市场规模约为250亿元，预计到2020年将超过300亿元。
工业无人机市场规模也在持续扩大。
随着智能制造装备行业的不断发展及政府相关政策的推动，未来市场前景广阔。
二、市场主要参与者智能制造装备行业中的主要参与者包括国内外知名企业，如伊顿公司、艾默生电气、施耐德电气、西门子、ABB、本田技研、中车株洲电机等。
这些企业具有专业的技术和经验，能够提供优质的产品和服务。
此外，还有一些中小型企业进入这个市场，主要集中在工业自动化领域，如德国亚美科技、美国美人科技、深圳驰创射频系统等，在市场中占据了一定的份额，与知名企业形成了激烈的竞争。
三、市场现状1. 机器人市场智能机器人在制造业中的应用已经逐步展开。
根据中国机器人产业联盟公布的数据，2018年中国工业机器人销售量同比增长了22%，制造业占了大部分市场份额，其中汽车行业是最大的使用者之一。
2. 工业自动化装备市场工业自动化装备包括PLC（可编程逻辑控制器）、伺服电机、数控机床等产品，其应用范围涉及汽车、航空、电子、石化等行业。
根据市场调研机构的数据，中国工业自动化市场规模的年均复合增长率将达到11.5%，在未来几年规模将持续扩大。
四、市场热点与发展趋势1. 服务化趋势在未来市场中，智能制造装备服务化趋势将逐渐增强，智能装备、智能平台的使用也必将得到改善和加强。
2. 产业链整合相较于过去，制造业的变革和智能制造装备的发展，不仅关注生产技术和机器人产品，还涉及整个工业供应链中的下游，包括材料供应、加工制造等诸多环节。
因此，产业链整合将是智能制造装备的趋势之一。
各种机器人设备、自动化仪器以及大数据资源等将被整合形成一整个产业，促进整个行业的快速发展。
智能制造项目年终总结报告
智能制造项目年终总结报告一、智能制造宏观环境分析二、2018年度经营情况总结三、存在的问题及改进措施四、2019主要经营目标五、重点工作安排六、总结及展望尊敬的xxx投资公司领导：近年来，公司牢固树立“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，以提高发展质量和效益为中心，加快形成引领经济发展新常态的体制机制和发展方式，统筹推进企业可持续发展，全面推进开放内涵式发展，加快现代化、国际化进程，建设行业领先标杆。
初步统计，2018年xxx投资公司实现营业收入3815.41万元，同比增长12.10%。
其中，主营业业务智能制造生产及销售收入为3453.02万元，占营业总收入的90.50%。
一、智能制造宏观环境分析（一）中国制造2025我市主动适应把握引领经济发展新常态，实施工业强桂战略，深入推进工业供给侧结构性改革，工业总量实现翻番，产业结构进一步优化，高技术产业取得长足进步，工业化信息化融合水平居西部前列，工业化持续加快，为推动工业高质量发展奠定了良好基础。
同时，我们清醒地看到，当前我市仍面临着工业基础薄弱、产业结构偏重、综合效益偏低、高质量供给能力不足、新旧动能接续转换不畅等问题。
党的十八大以来，我国经济发展取得历史性成就、发生历史性变革，为其他领域改革发展提供了重要物质条件。
经济实力再上新台阶，成为世界经济增长的主要动力源和稳定器。
供给侧结构性改革深入推进，促进供求平衡，经济结构出现重大变革；经济体制改革驰而不息，经济更具活力和韧性；基本公共服务均等化程度不断提高，脱贫攻坚战取得决定性进展，形成世界上人口最多的中等收入群体，人民获得感、幸福感明显增强。
中国特色社会主义进入了新时代，我国经济发展也进入了新时代，基本特征就是我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。
工业是经济发展的基础，工业强则经济强。
紧紧围绕供给侧结构性改革和新旧动能转换，牢牢把握工业经济发展的重点层面、关键环节、突出问题，提出激励性措施，打造政策洼地，催生发展动力。
2018年 中国标准化发展年度报告
一、引言2018年，是我国标准化事业发展的关键一年。
我国标准化协会发布了《2018年我国标准化发展年度报告》，该报告全面总结了我国标准化事业在各领域取得的重要成就，并展望了未来发展的方向和重点。
本文将深入分析这份报告，探讨我国标准化在2018年的发展状况，以及对我国经济和社会的影响。
二、综述2018年，我国标准化持续推动质量强国建设，加强标准体系建设和标准化基础能力建设，全面深化标准化创新，取得了一系列重大成就。
从各行业标准制定到国际标准引领，我国标准化在不同领域都展现出了强大的发展势头。
在质量强国建设的战略背景下，我国标准化迈出了坚实的步伐，为产业升级、经济发展奠定了坚实的基础。
三、在产业升级中的作用我国标准化在产业升级中扮演着重要的角色。
2018年，标准化在推动产业升级、提高产品质量和技术创新方面取得了显著进展。
通过加强与产业发展的结合，我国标准化为产业升级提供了坚实保障。
从智能制造到绿色发展，标准化促进了产业结构的优化和转型升级。
四、在经济发展中的贡献我国标准化在促进经济发展中发挥着重要作用。
2018年，标准化在促进贸易畅通、提升国际竞争力和加强行业规范方面取得了显著成效。
随着我国经济对外开放的步伐加快，我国标准化不仅为我国产品走向世界提供了有力支持，也提升了我国在全球经济中的话语权和影响力。
五、对社会发展的影响我国标准化推动了社会发展，提升了人民群众的生活质量。
在食品安全、医疗保障、环境保护等领域，标准化为人民群众生活的方方面面提供了保障。
2018年，我国标准化更加注重了人民群众利益的保护，加强了社会责任和社会效益，为构建和谐社会做出了积极贡献。
六、未来展望展望未来，我国标准化将进一步加强国际标准引领、增强标准化创新能力、推动标准化与质量、安全、环保、健康、智能制造、绿色发展深度融合，为实现经济高质量发展和建设现代化经济体系提供有力支撑。
七、个人观点作为我国标准化发展的见证者和推动者，我深切地感受到了标准化对我国经济和社会发展的重要作用。
人工智能市场分析
人工智能市场分析人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模仿人的智能和行为，实现智能化操作的方法和技术。
近年来，随着科技的不断发展，人工智能市场呈现出快速增长的趋势。
本文将对当前人工智能市场的情况进行分析，并展望未来的发展趋势。
一、市场规模人工智能市场在全球范围内呈现出高速增长的势头。
根据市场研究机构的数据显示，2019年全球人工智能市场规模达到1,195亿美元，相较于2018年的782亿美元增长了52%。
预计在2025年，全球人工智能市场规模将达到3,977亿美元，年复合增长率高达28.5%。
二、应用领域人工智能技术在各个领域具有广泛的应用。
其中，智能制造、医疗健康和金融领域是目前人工智能市场的主要应用领域。
1. 智能制造：人工智能在智能制造领域的应用包括机器人、自动化生产线、无人驾驶车辆等。
智能制造能够提高生产效率和产品质量，降低人力成本，受到众多企业的青睐。
2. 医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用涵盖了医学影像诊断、辅助诊断、智能护理等。
人工智能技术可以帮助医生更准确地判断疾病，提供精准的治疗方案，推动医疗健康事业的发展。
3. 金融：人工智能在金融领域的应用主要包括风险评估、投资决策、大数据分析等。
通过人工智能技术的支持，金融机构可以更好地识别和预测风险，提高投资效益，为客户提供更全面的金融服务。
三、市场驱动因素人工智能市场的快速增长离不开多个因素的共同推动。
1. 技术发展：随着深度学习、自然语言处理、机器视觉等技术的不断进步，人工智能的应用场景不断扩大。
这些技术的突破为人工智能在各个领域的应用提供了技术支持。
2. 大数据支持：人工智能的核心是数据，大数据的快速积累为人工智能的发展提供了丰富的数据资源。
通过大数据的分析和挖掘，人工智能可以提供更准确、高效的服务。
3. 政策支持：各国政府对人工智能的发展高度重视，并出台一系列的政策措施，推动人工智能技术的研发和应用。
我国制药行业智能制造现状分析
我国制药行业智能制造现状分析制药工业作为我国医药工业的重要组成部分，关系着国计民生、经济发展和国家安全，是健康中国建设的重要基础。
当前，新一轮科技革命和产业变革不断深化，社会智能化程度不断加深，智能化技术对制药工业的影响日益显著。
近年来，我国坚定以智能制造为主攻方向，陆续出台了一系列制药相关领域重磅举措。
为明确2016-2030年期间我国中医药的发展方向和工作重点，国务院于2016年2月发布了《中医药发展战略规划纲要（2016—2030年）》,提出从中药资源、种养植、工业制药、流通等全产业链角度全面提升中药产业发展水平。
2016年10月，中共中央、国务院联合印发了《“健康中国2030”规划纲要》，提出要提升产业发展水平,构建创新驱动、绿色低碳、智能高效的先进制造体系，到2030年,实现医药工业中高速发展和向中高端迈进,跨入世界制药强国行列，为制药智能制造的长期发展指明了方向。
在细分领域，针对中药制药工业中存在的中药材质量良莠不齐、中成药质量不稳定等问题，2019年10月，中共中央、国务院发布《关于促进中医药传承创新发展的意见》，提出要大力推动中药质量提升和产业高质量发展，加强中药材质量控制、促进中药饮片和中成药质量提升，加强中成药质量控制，促进现代信息技术在中药生产中的应用，提高智能制造水平。
2021年12月，为完善智能制造标准体系，指导行业智能制造标准体系建设，工信部和国家标准化管理委员会依据“每两年滚动修订”的动态更新机制，顺应把握智能制造最新发展趋势，共同颁发了《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》，同月，为加快推动智能制造发展，工信部等八部门共同发布了《“十四五”智能制造发展规划》，将技术攻坚、示范推广、自主供给能力、基础支撑体系等方面的建设作为未来五年智能制造的重点发展任务。
面对当前制约医药工业发展的突出问题，2022年1 月，工信部等九部门共同发布了《“十四五”医药工业发展规划》，从技术创新、产业链供应链完善、供应保障、制造水平和国际化等方面进行了规划布局，为医药工业下一个五年的发展指明方向。
2018年计算机行业深度研究报告
２０１８年计算机行业深度研究报告投资要点核心观点1、制造业数字化进程加速，数字经济全面渗透；2、后端数字化重点受益行业景气，有望迎来3-5年发展周期；3、产业互联网加速到来，前端数字化B2B市场机会广阔。
行业前景展望（乐观）1、《中国制造2025》推动制造业数字化转型；2、B2B企业级服务市场拓展迅速；3、国产工业软件、工业互联网平台研发和推广支撑各行业数字化改造；4、制造业持续复苏，盈利能力增强，信息化改造和支付意愿强。
行业前景展望（悲观）1、智能制造各类政策落地不及预期；2、后端工业软件、工业互联网平台推广受阻；3、中小企业盈利水平下降，收缩IT支出；与市场预期差1、B2B企业级服务市场迎来拐点；2、受益于地方政府补贴和企业盈利改善，中小企业增加信息化投资意愿较强，愿意为切实解决企业经营管理问题的IT产品和IT服务买单。
内容目录1. 制造业数字化进程加速，数字经济全面渗透 (6)1.1. 数字经济从to C向to B渗透 (6)1.2. 《中国制造2025》等政策红利助推制造业数字化进程 (8)1.3. 制造业逐步复苏，支付能力增强 (12)1.4. 制造业前端和后端数字化全面加速 (13)2. 后端数字化，MES、工业互联网是核心 (13)2.1. 后端数字化的核心是提升效率，减少人力依赖 (13)2.2. 硬件升级为后端数字化主流趋势，机器视觉有望成为新热点 (14)2.3. 工业软件是后端数字化的核心，MES渗透率有望提升 (15)2.4. 打通IT与OT，工业互联网受到热捧 (18)2.4.1. 工业互联网是数字制造的关键基础设施 (18)2.4.2. 工业互联网释放云计算巨大能量，直接促进数字制造发展 (19)2.4.3. 工控安全保障数字制造运行环境 (20)3. 前端数字化，打通资金流、信息流和物流 (21)3.1. 中小企业融资难，融资贵成痛点 (21)3.2. 社会物流总成本高昂，与发达国家仍有差距 (23)3.3. 前端数字化是解决痛点的必由之路 (24)3.4. to B厚积薄发，前端数字化加速发展 (26)3.5. 马太效应明显，前端数字化空间广阔 (28)4. 相关标的推荐 (31)图表目录图1：数字经济构成 (6)图2：主要国家数字经济规模及占GDP比例 (6)图3：主要国家数字经济增速与GDP增速 (7)图4：中国数字经济规模及占比 (7)图5：2007-2016年中国B2B市场规模（万亿元） (8)图6：《工业电子商务发展三年行动计划》量化的行动目标 (8)图7：《中国制造2025》提出的“三步走”制造强国战略目标 (9)图8：《中国制造2025》九大战略任务 (9)图9：《中国制造2025》五项重点工程 (9)图10：《中国制造2025》中列举的制造业主要指标 (10)图11：到2020年为止，重点领域数字化率的量化指标 (11)图12：未来几年智能制造领域十个重点任务 (11)图13：2010-2017年1-11月工业企业利润总额（单位：亿元） (12)图14：2013-2017中国制造业PMI指数 (12)图15：智能制造产业链 (13)图16：65岁以上人口比例逐年上升 (13)图17：制造业就业人员平均工资（元/年） (13)图18：2012-2017年制造业固定资产投资累计同比 (14)图19：机器视觉工作场景示意 (15)图20：数字化工厂中各类工业软件的作用 (16)图21：除MES外，IT采购占据了工业系统大部分主流地位 (16)图22：制造业企业MES系统架构图 (17)图23：MES系统带动企业纵向集成，直接服务智能制造 (17)图24：工业互联网平台逻辑结构 (18)图25：云计算将最快速受益于工业互联网部署，IaaS和SaaS层发展迅速 (19)图26：数字制造中的工业云发展落地举措 (20)图27：智能制造+互联网面临的安全风险和挑战 (20)图28：2013年末中国中小企业数量比例 (21)图29：2008-2012年中小企业总体数量规模 (22)图30：2013-2017年中小企业市场规模 (22)图31：2017年银行对中小企业贷款申请的审批情况 (22)图32：中小企业GDP占比 (23)图33：中小企业所获银行信贷支持比例 (23)图34：中小企业贷款本金比 (23)图35：中小企业融资成本介绍 (23)图36：2010-2016年中国社会物流总费用及其与GDP的比率 (24)图37：2016年各主要国家社会物流总费用与GDP的比率 (24)图38：前端数字化解决小微企业融资难 (25)图39：供应链金融企业关系链条 (25)图40：供应链金融信息流-资金流传递 (25)图41：数据化贷后管理降低成本 (25)图42：车货匹配平台技术原理解析 (26)图43：钢银电商毛利润 (27)图44：钢银电商净资产 (27)图45：上海钢联母公司预收款显示数据业务不断向好 (27)图46：供应链金融获批金额下半年明显扩大 (28)图47：生意宝实时放款情况 (28)图48：中美B2C、B2B规模对比 (29)图49：中国B2B中小企业渗透率比较 (29)图50：2015-2020年供应链金融市场空间规模（万亿元） (29)图51：2013-2018年中国车货匹配平台市场规模及增速 (30)图52：2013-2018年中国物流业智能装备市场规模及增速 (30)图53：全国钢产量每年在8亿吨左右 (30)图54：钢联国内可比公司wind盈利能力强 (30)图55：钢联海外可比公司普氏收入规模大 (30)表1：传统公路干线货运与数字化车货匹配平台效率对比 (26)表2：相关标的推荐 (31)1. 制造业数字化进程加速，数字经济全面渗透1.1. 数字经济从to C 向to B 渗透中共十九大提出要建设数字中国，发展数字经济，培育新增长点、形成新动能。
智能制造行业产业人才需求分析报告
智能制造行业产业人才需求分析报告智能制造是将工业化和信息化深度融合的产物，已成为全球先进制造业的发展趋势。
为了推进制造强国计划，2015年国务院印发了《中国制造2025》。
智能制造机械行业面临着新技术的发展，急需大量技术技能人才来适应这一趋势。
一、智能制造机械行业技术技能人才需求情况一）智能制造机械行业发展状况智能制造机械行业在我国发展潜力巨大。
2017年5月，国务院召开常务会议将发展智能制造作为我国制造业发展的主攻方向。
自2015年5月至2018年3月，国务院、工信部等多部委陆续发布了27个与智能制造相关的文件，为智能制造发展和制造业转型升级创造了宽松良好的政策环境。
与此同时，国外智能制造也在快速发展，包括美国推进“先进制造业国家战略计划”、德国实施“工业4.0”战略、日本部署“互联工业”战略等，核心都是推进智能制造发展。
从智能制造机械行业分类和产业链看，包括自动化设备技术、工业控制软硬件研发与应用、工业互联/物联网技术、智能检测技术、物流技术等多个关联行业，形成了以智能制造关键装备为基础、系统集成为平台、装备应用为核心的“软硬并重、系统集成、互联互通”的产业链，涉及数控机床、工业机器人等关键装备制造商，自动生产线系统集成企业，以及在汽车、3C等制造领域应用自动生产线等装备的生产企业。
智能制造机械行业技术技能人员从业规模逐年增长，目前已经成为人才市场的热门行业之一。
根据调查数据显示，智能制造机械行业技术技能人员的学历结构相对较高，硕士及以上学历人员占比较高，而本科学历人员占比较低。
同时，调查还发现，智能制造机械行业技术技能人员的平均薪资相对较高，技术技能人员的薪资水平较为稳定，晋升空间也相对较大。
3.智能制造机械行业技术技能人才培养模式智能制造机械行业技术技能人才的培养模式需要与行业发展趋势相适应，注重实践能力和创新能力的培养。
一方面，需要加强专业课程的设置，开设智能制造相关课程，培养学生的实践能力和创新能力；另一方面，需要加强校企合作，建立实基地和联合实验室，提供实践机会和培训机会，培养学生的实践能力和创新能力。
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目录一、工业互联网是制造业升级的核心 (2)1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2)2、政策春风拂面，市场前景可期 (4)二、平台体系是工业互联网的关键 (6)1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6)2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (9)3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型11三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (15)1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (15)2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (20)四、投资标的 (21)五．风险提示 (26)一、工业互联网是制造业升级的核心1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。
工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。
工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。
工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。
工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。
2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。
对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。
1>数据采集是基础。
工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。
其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。
随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。
同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。
可以缓解数据的云端计算压力。
2>工业PaaS是关键。
现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。
未来通过对通用PaaS的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型模块化，并封装成为可重复使用的API，降低应用程序开发门槛，为工业APP的发展打下基础。
3>工业APP是重点。
目前传统生产管理软件云化步伐缓慢，专业的工业APP较少。
随着未来工业PaaS平台的成熟，工业软件的数量将快速增加。
未来的发展方向包括两个：传统软件云化+新型工业APP的开发。
企业借助工业互联网平台有助于实现智能化转型。
工业企业上云实现数据在线化，一方面可以依托工业互联网平台形成创新服务模式；另一方面可以借助平台上被封装成软件的管理发展经验，实现自身的产业升级；同时也可以通过数据的集中分析实现更为智能化的设备监控、资源配置和产业协同。
在现阶段上云的过程中，大企业具备上云基础，有望推动核心业务和机器设备共同上云，追求价值创造，形成样板案例；小企业生产设备数字化程度低，上云可实现具备优化和成本节约。
2、政策春风拂面，市场前景可期国家政策频出，推进工业互联网发展步入快车道。
自2015年以来，国家陆续出台了“中国制造2025”、“互联网+”等多项产业政策，推动工业互联网的建设。
尤其在十九大报告中提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济融合”后，工业互联网相关政策更是持续加码，2017年11月国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，2018年2月工信部开展工业互联网“323”行动，计划实施工业互联网三年行动计划，紧接着国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，统筹协调我国工业互联网发展工作，另外2018年的政府工作报告中也提出“发展工业互联网平台，创建’中国制造2025’示范区”。
这些政策频出的背后，是国家希望以推进供给侧结构性改革为主线，结合实施“中国制造2025”和“互联网+”，依托工业互联网，促进新一代信息技术与制造业的深度融合，从而推动实体经济的转型升级。
地方政策陆续落地，推动“企业上云计划”，加速工业互联网落地。
自2017年起，各地相继出台了一系列政策，如浙江省发布的《浙江省“企业上云”行动计划（2017年）》、湖南省发布的《湖南省中小企业“上云”行动计划（2018）》等。
地方政府通过财税支持、政府购买等方式，促进工业互联网平台在产业集聚区快速落地，鼓励中小企业业务系统向云端迁移，从而实现“大企业建平台，中小企业用平台”的互促互进的格局。
《广2018年3月，广东省发布全国首个工业互联网地方政策：东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施方案》和《广东省支持企业“上云上平台”加快发展工业互联网的若干扶持政策（2018-2020年）》，落实“夯实网络基础”、“打造平台体系”、“加强产业支撑”、“开展应用示范”、“完善生态体系”、“强化安全保障”六大任务，并出台11条奖补红利政策鼓励企业“上云上平台”实施数字化网络化智能化升级、开展工业互联网标杆示范应用推广、促进工业互联网产业生态创新发展，从而促进工业互联网的落地，促进省内制造业降本提质增效，加快实体经济的升级转型。
我们认为，工业企业通过上云以及建设工业互联网平台，可以充分利用各类先进的信息化技术与手段，创新生产方式、提升生产效率、降低生产成本、提升核心竞争力，而各地政府对于工业互联网的政策与补贴，将大大加速工业互联网的落地。
二、平台体系是工业互联网的关键1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览平台体系是工业互联网的核心，它将物联网、大数据、人工智能及云计算等理念、架构和技术融入工业生产中，据e-works 统计，截止2018年3月，声称能提供工业互联网平台服务的国内外厂商已经超过150家。
目前广义的工业互联网平台按照服务对象及应用领域可以分为三类：资产优化平台、资源配置平台及通用使能平台。
资产优化平台——平台竞争制高点资产优化平台主要运用在设备资产的管理与运营方面，它是通过现代传感、移动通信等技术连接智能终端，并从终端收集关于设备、环境等各类数据信息，然后基于这些数据在云端利用大数据、人工智能等技术及行业经验知识对设备运行状态与性能状况进行实时智能分析，再以工业App程序的形式为生产与决策提供相应的智能化服务。
资产优化平台主要的参与厂商往往是工控企业以及大型设备生产商。
资产优化平台是未来制造业主导权竞争的制高点。
它不仅能够充分融入大数据、人工智能等先进技术，还能为第三方提供开发环境，如西门子的MindSphere及GE的Predix平台都提供软件开发环境及工具，旨在通过第三方开发者和应用程序的接入形成类似AppleStore的第三方开发应用生态。
目前，工业巨头是此类平台主要的推进助力，如GE、西门子、ABB等，我国的三一根云以及徐工工业云也属于此类平台，但发展程度相对滞后。
以西门子的MindSphere为例，MindSphere是一个开放的生态系统，它可以充分利用世界各地安装的西门子设备（3000万个自动化系统、7000万个智能仪表、80万个关联产品）以及丰富的应用程序接口（API）获取海量数据，并基于自身深厚的行业知识和经验提供数字化服务，MindSphere平台包括边缘连接层、开发运营层，应用服务层三个层级，分别对应MindConnect、MindClound、MindApps三个核心要素，其中MindConnect负责将数据传输到云平台，MindClound为用户提供数据分析，应用开发环境及应用开发工具，MindApps为用户提供集成行业经验和数据分析结果的工业智能应用，譬如结合设备历史数据与实时运行数据，构建数据孪生，及时监控设备运行状态，实现设备的预防性维护，基于现场能耗数据的采集分析对设备生产线等能效使用进行合理规划，优化能源数据管理、提高能源使用效率等。
资源配置平台——供给侧改革的重要抓手资源配置平台主要体现在要素资源的组织与调度方面。
它在应用过程中汇聚了大量的工业数据、模型算法、研发设计等各类资源及能力，通过云接入及云处理技术分散这些积累的资源，对制造企业的资源管理、业务流程、生产过程、供应链管理等环节进行优化，可实现制造企业与外部用户需求、创新资源以及生产能力的对接。
这类平台能够有效促进产能优化以及区域协同，同时也能支持C2M定制等新型业务，满足市场多元化需求，为供给侧改革提供助力。
我国已拥有一批处于领先水平的此类平台，如航天科工的INDICS平台、海尔的COSMOPlat等。
以航天科工的INDICS平台为例：INDICS平台在IaaS层自建数据中心，在DaaS层提供丰富的大数据存储、产品分析与服务，在PaaS层提供各类工业服务引擎，如面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等务，以及面向开发者的公共服务组件库和200多种API接口，其对外开放自研软件与众研应用APP共计500余种，涵盖了智能研发、精益制造、智能服务、智慧企业、生态应用等全产业链、产品全生命周期的工业应用能力。
INDICS平台接入集团超过600家，对设计模型、专业软件以及1.3万余台设备设施等进行共享，可以有效解决生产单元产能闲置与超负荷运转同时存在的问题。
譬如河南航天液压气动技术有限公司基于INDICS平台实现与总体设计部及总装厂所的协同研发与工艺设计，缩短研发周期35%，提升资源利用率30%，提高生产效率40%。
另外，工业企业也可通过平台对外开放空闲制造能力，实现制造能力的在线租用，进一步释放产能。
通用使能平台——资产优化及资源配置平台的支撑通用使能平台主要提供云计算、物联网、大数据的基础性、通用性服务，主要由ICT企业提供。
其中部分平台侧重于云服务的数据计算及存储，如微软的Azure、SAP的HANA、亚马逊的AWS 以及我国的阿里云、腾讯云等，部分平台侧重于物联网的设备连接管理，如思科的Jasper、华为的OceanConnect等。
这类平台为资产优化及资源配置型工业互联网提供技术支撑，如GE的Predix就部署于微软的Azure平台，此外，通用使能平台还广泛应用于金融、娱乐、生活服务等各行业。
以华为的OceanConnect平台为例，其技术架构上分为垂直和水平两个方向。
垂直方向可分为三层架构：连接管理层，主要提供SIM卡生命周期管理、计费、统计和企业Portal等功能；设备管理层，要提供设备连接、设备数据采集与存储、设备维护等功能；应用使能层，主要提供开放API能力，同时具备数据分析、规则引擎、业务编排等能力。