2019年智能制造专题研究：中国智能制造典型行业落地情况及智能制造服务市场分析
2019年德勤发布《中国智能制造分析报告》解读
特斯拉的汽车制造的数字孪生
Gartner对美国、德国、中国与日本的202位 企业的调查发现，到2020年，至少50%年收 入超过50亿美元的制造商将为其产品或资产 启动至少一项数字孪生项目，届时参与使用 数字孪生技术的企业数量将增长3倍。预计在 今后数年时间，将有数以亿计的用户使用数 字孪生操作，它将被企业用于规划设备 服务、 生产线操作、预测设备故障、提高操作效率、 加速新产品开发等。在未来，这项技术有望 与工业生产彻底融合，推动智能工业进入新 阶段。如何创建数字孪生？德勤认为数字孪 生的创建包含两个主要关注领域：设计数字 孪生的流程和产品生命周期的数据要求—— 从资产的设计到资产在真实世界中的现场使 用和维护；创建使能技术，整合真实资产及 其数字孪生，使传感器数据与企业核心系统 中的运营和交易信息实现实时流动
从行业角度来看，航空航天领域全部受访企业已经打通从生产计划 到执行的数据，但从生产执行到现场设备、产品以及供应链的数据 链条连通相对滞后，提升空间大。电子组件及电器制造行业产品数 据流 和供应链数据流连通情况高于其他行业，数字化工厂整体水平 较高。产品质量可谓是制药行业的生命，而打通产品数据流的制药 企业仅占33%，行业需要强化产品全生命周期可追溯，提升产品质 量管控能力。汽车及汽车零部件以及高端装备制造都在产品数据流 方面领先（见下图）。
制造活动环节
信息技术 贯穿设计 生产 管理 服务
制
信息深度自感知
系
造 过
智慧优化自决策
统 模
程
精准控制自执行
式
智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、 智能生产和智能服务。
2017年，韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金； 日本鼓励人工智能创业公司和风险投资；新加坡政府 的国家研究基金会宣布国家人工智能计划（AI.SG）， 计划未来五年投入1.5亿新加坡元（约1.07亿美元）发 展人工智能。
2019年中国智能制造的发展关键点
2019年中国智能制造的发展关键点智能制造是全球工业行业苏醒的至关点之一，在5G、人工智能、物联网等技术的快速发展下，智能制造迎来了冬天的第一缕阳光。
据统计，2017年中国智能制造行业的市场规模为15150亿元人民币，增长率为22.6%，随着各大企业和机构对于技术的研究更加深入、产品更加创新，预计2019年市场规模将会达到19000亿元人民币。
从发展前景、技术融合、商业模式以及生产安全等方面来看，2019年中国智能制造将迎来十大发展趋势。
1安全生产将成为重中之重工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。
作为生产的首要保证，安全性一直都是政府和员工最为关心的问题。
当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。
另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。
目前我国数据安全法规体系和监督机制尚不健全，一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。
未来，提高数据全生命周期安全性，增加企业上云信任度和意愿，将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。
2智能制造行业将会近一步扩大智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。
3通用性技术或将成为AI垣的突破口在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。
对于AI（Artificial Intelligence，人工智能）赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。
在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。
4数字双胞胎技术或将崛起2018年，汽车行业较为萎靡，并没有像往年那样“金九银十”，客观来讲从买车到养车的成本很高。
2019年中国智能制造发展形势展望
2019.04. DQGY382019年中国智能制造发展形势展望回顾2018年，我国智能制造发展全面推进，取得了显著成效。
展望2019年，我国智能制造将由“点上示范”向“面上推广”转变，智能制造供给能力继续稳步提升，工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点，中小微企业智能转型加速推进，标准体系加快构建。
但我国智能制造发展仍然面临应用推广纵深不够、核心供给能力不足、要素资源保障不足、贸易摩擦带来挑战等突出问题。
为此，赛迪智库提出强化应用推广、提升创新能力、加强要素保障、完善生态体系等政策建议。
展望2018年，我国已成为全球最大智能制造市场，智能制造顶层设计基本完成，初步建成一批数字化车间/工厂，探索形成若干可复制推广的智能制造新模式，初步建立变，智能制造供给能力继续稳步提升，工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点，中小企业智能转型加速推进，标准体系加快构建。
一、对2019年形势的基本判断（一）由“点上示范”向“面上推广”转变2018年，总体来看，通过政府、行业和企业的共同努力，我国智能制造发展已经进入全面推进阶段。
智能制造顶层设计基本完成，为智能制造发展提供了有力的制度供给；初步建成了208个数字化车间/智能工厂，覆盖《中国制造2025》十大领域和80个行业；探索形成若干可复制推广的智能制造模式；支持了163个智能制造综合标准化项目，初步建成了100个左右智能制造标准试验验证平台，共制订了国家、行业、企业等各类标准草案近600项；一批装备企业、工业自动化供应商、软件开发商、用户企业等加速向智能制造系与国际同步的智能制造标准体系，培育壮大一批智能制造系统解决方案供应商，智能制造关键软硬件供给能力进一步提升，智能制造发展成效显著。
展望2019年，我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转／赛迪智库智能制造形势分析课题组／装备、业务管理系统、工业控制系统等智能制造关键技术装备和核心工业软件取得一系列重要突破。
2019-2024年中国人工智能行业现状深度及产业综合评估报告
2019-2024年中国人工智能行业现状深度及产业综合评估报告自从2017年中国政府发布《新一代人工智能发展规划》，推动人工智能技术的发展，中国人工智能行业迎来了蓬勃发展的机遇。
截至2019年，中国已成为全球最大的人工智能市场，在算法、芯片、数据等方面均有明显进展。
本篇报告将对中国人工智能行业未来五年的发展现状进行深入的评估。
首先，当下中国人工智能行业的重点领域是数据处理、机器人、自动化及应用等技术。
现有技术的不斩chou，介入领域面广，这些优势将促进中国人工智能行业全面向纵深发展，使得人工智能技术具体应用的衍生能力及负面效应上升，整个产业体系将进一步被构建完善。
其次，在人工智能领域，中国的潜力和竞争优势依然具有显著的优势。
随着技术的不断进步，中国越来越能够在诸如机器视觉和自然语言处理等领域媲美或超越美国和欧洲的公司。
在人工智能领域，中国最大的优势也许是数据，由于中国人口的数量巨大,可以为企业采集大量的数据,从而推出更好的算法或模型。
而且，中国政府致力于支持创新创业，鼓励人工智能行业的发展。
政府提出了不少在智能制造、智能物流、智能医疗等方面的支持政策，同时也为人才提供相应的奖学金、津贴和税收免费等优惠措施。
这将激励中国人工智能企业进一步深入引领全球技术和市场发展。
但是，人工智能的技术和发展也会带来一些负面影响和挑战。
例如，会导致失业和社会不公等问题。
但是，中国政府也在加强相关政策的制定，以应对这些负面影响并确保人工智能产业的健康发展。
综上所述，未来五年，中国的人工智能行业将迎来更广泛的分享和利用。
与此同时，中国政府将继续推动人工智能的发展，并加强对人工智能技术的监管。
整体而言,中国人工智能行业将继续保持快速发展的趋势，但也需要在政策和监管方面加强基础设施和治理, 才能让人工智能为社会带来更多的好处。
自中国政府提出《新一代人工智能发展规划》以来，中国人工智能行业迎来了高速发展的阶段。
从数据上来看，以下是相关数据分析：一、市场规模根据IDC的报告，中国的人工智能市场在2019年达到了77.1亿美元。
《中国智慧企业发展报告(2019)》发布制造业转型探索多
报告提出，整体上，现阶段我国企业自动化、信息化和数字 化基础仍显薄弱，这是制约我国企业智慧化转型的核心问题。此外， 企业还面临投入产出不平衡、供需能力不匹配、规模效应不显现、安 全问题待解决等问题。建议企业夯实基础、优化工艺、软硬配套、打 通数据、依托平台、培养人才，加快推进智慧化转型。
智慧服务领域多为场景化解决方案，覆盖 范围较广，包括智慧物流、智慧教育、智慧城市、 智慧医疗、智慧产线等，涵盖生产生活的方方 面面。智慧服务方案面向未来的设想展望较多， 预期智慧化程度较高，但实际应用案例不多。 现有服务方案在结合企业实际落地时，可能会 与预期存在一定差距。
制造业创新案例最多
从行业来看，此次收集的智慧企业案例覆盖了各行各业，其中制 造业创新案例最多，占比达 37.4%，超过排名第二行业数量的一倍，可 见制造业企业对于智慧化转型迫切程度最高，探索力度也最大。
《报告》指出，企业开展智慧化转型的重点在生产作业领域，尤其 是制造业企业对于智慧化转型迫切程度最高，但整体而言，智慧化探索 才刚起步，全局协同程度有待提升。
生产领域“产”为核心
《报告》指出，智慧企业，也称智能企业，应该具备将新一代信息 通信技术与企业内外部生产要素高度融合，在生产、管理或服务过程中
实现自主决策、自主执行和自主演进的能力。 其五大核心特征是：数据赋能、全局协同、人 机协作、优化配置、自动自主。
对制造企业生产领域的智慧化覆盖范围按照设备、单元、产线、 工厂、企业五个程度进行细分，可以看到企业智慧化的全局协同程度 尚不高。制造企业中超过一半企业的智慧化转型仅覆盖到单元至产线 的程度，覆盖到工厂的不足 1/5，覆盖全企业的更少，有约 1/10 的企 业尚停留在单个设备的改造。整体而言，制造企业的智慧化探索尚处 于单点试验或者小范围应用阶段，全局协同程度有待提升。
2019-2024年中国智能制造应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国智能制造应用行业发展及产业投资空间专项研究报告根据市场分析，未来五年，中国智能制造应用行业将迎来爆发式增长。
预计到2024年，智能制造应用市场规模将达到2.6万亿元，年复合增长率将超过40%。
这种增长势头背后，是我国产业转型升级、制造业数字化转型需求的推动以及新技术、新产品的不断涌现。
随着技术在智能制造应用领域的不断进步，机器学习、大数据、人工智能等领域取得显著进展，推动了整个智能制造应用行业的蓬勃发展。
从制造业数字化、网络化、智能化的水平来看，我国与发达国家相比仍有巨大差距。
为此，值得我们注重的是企业需加强自主创新能力，各行各业更应该紧跟行业发展趋势，提高自身的制造业数字化水准，不断提升制造质量和效率。
在产业投资方面，2019-2024年智能制造应用行业将是一个巨大的投资市场。
中国政府已经出台了一系列政策支持，鼓励企业加强研发，加快自主创新，增加研发投入。
同时，各地也积极鼓励金融机构为智能制造企业提供金融支持，帮助企业实现快速发展。
据了解，未来五年，领先的智能制造企业将获得更多的发展机遇，包括大量的投资和合作伙伴的选择。
总体而言，智能制造应用行业及其产业投资空间未来五年将持续扩大。
政策的积极推进和技术的不断升级，将推动智能制造应用的快速发展。
而跟进行业发展乃至超越的企业，将获得更多的发展机遇，成为未来智能制造应用行业的领军企业。
根据最新数据，2019年中国智能制造应用市场规模为1450亿元，其中工业互联网、数字化工厂、智能机器人、智慧物流、智能硬件及软件等子行业表现突出。
其中，工业互联网是智能制造应用领域发展最快的一个子行业，市场规模达到了530亿元，并且以超过45%的年复合增长率增长。
而数字化工厂在2019年市场规模达到了450亿元，智能机器人市场规模为310亿元，智慧物流市场规模为130亿元，智能硬件及软件市场规模为30亿元。
从这些数据可以看出，智能制造应用市场正在快速发展，工业互联网和数字化工厂是其中两大领先子行业。
2019-2020中国智能制造发展现状及趋势分析报告
电器革命
工业3.0计算机及互联网信息化
信息革命
工业4.0物联网/云计算/5G/机器人等
数字化网络化智能化
智能制造
工业1.0蒸汽机的发明机器化模块化
蒸汽机革命
18世纪五六十年代
19世纪末
20世纪四五十年代
今 天
从18世纪末以来人类经历了三次工业革命，无论是蒸汽机、电力还是电子信息技术，每一次革命都给人类的生产力带来了几倍或是几十 倍的巨大提升。今天，我们迎来了第四次工业革命——以智能制造为主导，运用信息物理系统，实现生产方式的现代化。
2.1.2 中国制造业亟待升级
目前，我国仍处于“工业2.0”（电气化）的后期阶段，质量基础相对薄弱、产业结构不合理、资源利用效率偏低、行业信息化水平不高、劳动 力成本提高。 “工业3.0”（信息化）还有待进一步普及，“工业4.0”（智能化）正在尝试尽可能做一些示范，制造的自动化和信息化正在逐步布局。
2015.07
国务院
《关于积极推进“互联网+”行 动的指导意见》
以智能工厂为发展方向，开展智能制造试点示范，加快推动云计算、物联网、智能工业机器人、增材制造等技术在生产过 程中的应用，推进生产装备智能化升级、工艺流程改造和基础数据共享。
2016.08
质检总局、国家标 准委、工信部
《装备制造业标准化和质量提 升规划》
到2018年，累计制修订150项以上智能制造标准，基本覆盖基础共性标准和关键技术标准。到2019年，累计制修订300项以 上智能制造标准，全面覆盖基础共性标准和关键技术标准，逐步建立起较为完善的智能制造标准体系。建设智能制造标准 试验验证平台，提升公共服务能力，提高标准应用水平和国际化水平。
2015年以来中国智能制造相关政策不完全汇总
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录
CONTENTS
Part 1. 中国智能制造现状
1.1 智能制造定义与背景 1.2 中国发展智能制造动力 1.3 中国智能制造发展现状
Part 2. 中国智能制造典型行业落地情况
2.1 智能制造领导者：汽车制造业智能制造落地情况 2.2 智能制造挑战者：纺织服装制造业智能制造落地情况 2.3 智能制造探索者：石油加工业智能制造落地情况 2.4 智能制造观望者：食品饮料制造业智能制造落地情况
行业需求与技术创新促进产业变革
18世纪60年代开始
19世纪60年代开始
20世纪40年代开始
21世纪开始
第一次工业革命
第二次工业革命
第三次工业革命
第四次工业革命
行业需求
家庭手工作坊无法满足社会化 商品交换的需求
更高的生产力和利润率
单个机械生产率见顶，产生社 会化生产的需求
制造业进入稳定发展阶段， 产生精益生产需求
Part1. 中国智能制造现状 智能制造定义与背景
1.1 智能制造定义与背景
Tห้องสมุดไป่ตู้e Definition and Background of Smart Manufacturing
行业需求与技术创新助力全球制造业发展进入4.0阶段
Part1. 中国智能制造现状 智能制造定义与背景
◆ 随着新科技发展，各国制造业也开始新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命开始，制造业经历机械化、 电气自动化、数字化三个阶段，进入以网络化、智能化为代表的工业4.0发展阶段。技术的发展促使生产力不断提高，而更高的生产 力和利润率的追求促使行业不断发生变革。
成客观、有深度的研究观点。
主要研究发现
主要研究发现
通过本次研究，主要得出了以下几个结论： ◆ 智能制造是一系列新型技术与应用的有机结合，其能够帮助制造业从机械化、电气自动化向数字化、网络化及智能化方向转变，创
造自感知、自决策、自执行的新型生产方式。 ◆ 中国工业高度发展时期已过，进入新常态。劳动力、产业转型、政策和技术四大引擎将大力助推中国智能制造改革浪潮。中国智能
◆ 第一，针对中国制造业整体及细分领域智能制造发展现状进行研究，从宏观角度描绘中国智能制造全景图； ◆ 第二，筛选出具有代表性的细分领域对智能制造的落地情况进行进一步研究，总结整理行业内典型企业的智能
制造发展路径，目的从中微观角度深度剖析不同特征的制造业智能制造改革的真实进程和潜在价值； ◆ 第三，针对中国智能制造服务市场进行梳理和分析，探索中国智能制造市场中潜在的爆发机会。
电气自动化
出现数控机床，以及流程管理 系统、计算机辅助设计系统等
工业软件，效率进一步优化
数字化
出现智能工厂、智能物流、 C2M等新模式，全产业链协同 发展，生产效率再次提高
网络化/智能化
智能制造定义包含数字化、网络化、智能化
Part1. 中国智能制造现状 智能制造定义与背景
◆ 智能制造是一系列新型技术与应用的有机结合，其内涵会随着技术的发展不断变化。 ◆ 智能制造定义当前包含“数字化”、“网络化”、“智能化”三部分：“数字化”指将工业信息转换为数字格式，利用计算机进行
研究方法
为达到研究目的，本次研究主要使用2种研究方法来进行： ◆ 第一，将基于自身对行业长期观察获得的行业知识，通过桌面研究（Desk Research）的方式，对中国19个制
造业子行业以及2000余家制造业上市公司做深度分析与总结，形成本报告的基础观点； ◆ 第二，通过对多家制造业企业以及智能制造服务商进行深度访谈（Experts IDI），充分听取行业专家见解，形
需求的快速变动/人力成本上 升产生智能生产需求
技术创新
蒸汽机的发明等
电机的发明 电气设备/流水线等
计算机及互联网 原子能/生物工程等
物联网/云计算/5G 大数据/人工智能/机器人等
产业变革
机器代替手工劳动，生产力 大幅提高，手工业开始发展
机械化
效率更高的流水线和自动化 电气设备代替了大量人力劳
动，重工业开始发展
2019年智能制造专题研究：中国智能制造典型行业落地情况及智能制造服务市场分析
前言
前言
研究背景 研究目的
随着中国劳动力成本和工业转型需求的提升、政策和技术的支持，中国智能制造进入实质性落地阶段。当前中国制 造业总体处于电气自动化+数字化阶段，但制造业有众多细分领域，不同领域的工业化改革进程有较大差别，不同 阶段的需求将催生广阔的智能制造空间。
Part 3. 中国智能制造服务市场
3.1 中国智能制造服务市场现状 3.2 中国智能制造服务关键领域 3.3 中国智能制造服务商案例
Part 4. 中国智能制造困难与机遇
Part1.中国智能制造现状
The Current Development of Smart Manufacturing in China