智能制造和工业软件发展白皮书

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5G应用场景白皮书

5G应用场景白皮书一、智能制造领域在智能制造中，5G 技术能够实现工业设备的智能化连接和控制。

通过 5G 网络，工厂内的机器人、数控机床、传感器等设备可以实时、高效地进行数据传输和交互。

这使得生产过程更加灵活和自动化，提高了生产效率和产品质量。

例如，在汽车制造工厂中，5G 可以支持无人驾驶的运输车辆在车间内准确无误地运输零部件，同时能够对生产线上的设备进行实时监控和故障预警。

一旦某个设备出现异常，相关数据会立即通过 5G 网络传输到控制中心，技术人员可以迅速采取措施进行维修，大大减少了生产中断的时间。

此外，5G 还能实现远程操控和虚拟工厂。

技术人员可以在千里之外通过 5G 网络对工厂内的设备进行精准操控，就如同在现场一样。

虚拟工厂则利用 5G 带来的高速数据传输，对整个生产流程进行模拟和优化，提前发现潜在问题，降低生产成本。

二、智能交通领域5G 在智能交通领域的应用将极大地改善交通状况和出行体验。

首先，5G 支持车联网技术的发展，使车辆之间能够实时通信和共享信息。

车辆可以获取周边车辆的速度、位置、行驶方向等信息，从而提前做出预警和决策，避免交通事故的发生。

同时，车辆与道路基础设施之间的通信也变得更加顺畅，交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整时长，提高道路通行效率。

其次，5G 助力自动驾驶技术的实现。

自动驾驶车辆需要大量的数据来感知周围环境和做出决策，5G 的低延迟和高速率能够确保这些数据的快速传输和处理，使车辆能够及时响应各种复杂的路况。

再者，5G 还可以用于智能公交系统。

乘客可以通过手机实时获取公交车辆的位置和预计到达时间，合理安排出行。

公交公司也可以根据实时客流量数据，灵活调整车辆的发车频率和线路，提高公交服务的质量和效率。

三、医疗健康领域在医疗健康领域，5G 技术为远程医疗、医疗物联网和医疗大数据等方面带来了新的突破。

远程医疗借助 5G 网络的高速和低延迟，专家可以远程对患者进行诊断和治疗。

智能制造能力成熟度模型白皮书

《智能制造能力成熟度模型白皮书》——二、智能制造能力成熟度模型编辑导语：（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。

从最低…（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。

从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。

比较著名的成熟度理论有：软件能力成熟度模型（SW-CMM）、制造成熟度模型（MRL）和智能电网能力成熟度模型（SGMM）等，表2-1 描述了相关成熟度理论的定义。

不同领域的成熟度遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型充分借鉴了以往的经验，是成熟度理论在智能制造领域的应用。

智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。

本文提出的智能制造能力成熟度模型，是对智能制造内涵和核心要素的深入剖析，遵循了《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》中对智能制造系统架构的定义，从生命周期、系统层级、智能功能 3 个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造” 2 个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10 大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。

如图2-1 示。

图2-1 智能制造能力成熟度要素图（二）模型架构与能力成熟度矩阵模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。

智能制造中的工业软件的设计与开发

智能制造中的工业软件的设计与开发近年来，随着信息化技术的不断发展，智能制造成为了当前制造业发展的主流方向，尤其是在中国制造2025的国家战略背景下，智能制造更是备受关注。

而在智能制造中，工业软件扮演着至关重要的角色，作为智能制造中的重要组成部分，工业软件的设计与开发自然也非常重要。

一、工业软件的基本构成工业软件是指运行于工业计算机上，为工业过程提供功能、控制和监测等方面支持的软件。

工业软件通常包含两个组成部分：操作系统和应用软件。

操作系统是管理计算机硬件资源，如CPU、内存、硬盘等的程序，是应用软件运行的基础。

而应用软件中包括了各种功能模块，如PLC编程软件、数据库管理软件、生产计划排程软件等等。

在工业软件的设计与开发过程中，首先需要确定工业软件的需求，通常来自于下游的工厂或制造商的特殊要求。

其次，需要建立软件的功能需求规格说明书，确定软件的功能需求以及软件的性能要求。

然后，进行软件设计，根据需求和规格说明书设计出软件的框架和各个模块的功能及其互相之间的调用关系。

最后，根据设计文档进行编程、测试、交付和支持等工作。

二、工业软件的特点与通常我们所使用的商业软件不同的是，工业软件有着一些独有的特点。

首先，工业软件需要高度的稳定性和可靠性。

在工业生产中，任何一次故障都可能带来巨大的经济损失，因此工业软件必须保证高效且可靠的运行，在任何情况下都不能出现故障或死机现象。

其次，工业软件需要高度的实时性。

在工业控制中，有些任务的响应时间需要在毫秒或微秒级别内完成，因此工业软件需要具有高度的实时性和响应速度。

再次，工业软件需要完整的数据安全保障。

因为工业软件常常面对大量机密数据，如生产计划、工艺参数、产品质量等等，因此必须保证软件的数据安全性和完整性。

最后，工业软件需要良好的可维护性。

因为工业软件通常运行时间很长，必须保证软件的可维护性，可以方便地进行软件的升级、调试和维护。

三、工业软件的设计与开发流程在工业软件的设计与开发过程中，一般遵循以下流程：1. 需求分析：要明确软件应该实现什么功能，包括业务流程、交互界面、数据处理等等。

2019-2020年中国工业软件产业白皮书

中国工业软件产业白皮书（2019）2019 年11 月编写说明工业和信息化部部长苗圩指出，软件是新一代信息技术产业的灵魂。

工业软件作为软件产业的重要组成部分，是推动智能制造高质量发展的核心要素，是工业化和信息化融合的重要支撑，是推进我国工业化进程的重要手段。

在全球工业进入新旧动能加速转换的关键阶段，工业软件已经渗透和广泛应用于几乎所有工业领域的核心环节，工业软件是现代产业体系之“魂”，是制造强国之重器。

我国工业软件存在关键技术缺失、产业规模较小、核心竞争力较弱等问题。

过度依赖国外工业软件，失去的不仅是软件市场，更存在丧失产业发展主动权和影响产业信息安全的风险。

本白皮书旨在通过对部分大型工业软件的发展历程和现状进行分析，找出我国工业软件发展的瓶颈，并提出促进我国工业软件发展、摆脱“卡脖子”困境的建议。

本白皮书在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，凝聚业界专家力量，对不同类型企业展开调研，汇总多方需求，共编写六部分内容。

第一部分描述了工业软件的特点、分类和作用；第二部分阐述了我国工业软件的发展历程、现状以及工业软件的发展趋势；第三部分总结了我国工业软件发展面临的瓶颈；第四部分提出促进我国工业软件发展的建议；第五部分和第六部分作为附录，分别列出部分工业软件厂商、产品以及行业应用案例。

本白皮书的编写受到社会各界专家、企业及科研单位的关注和大力支持，在此特别感谢工业和信息化部信息化和软件服务业司谢少锋司长、李冠宇副司长、商超处长对白皮书的悉心指导。

特别感谢宁振波、赵敏、师艳平、冷文浩、王赞、宫琳等专家对白皮书架构把控和观点提炼所做的贡献。

同时，也特别感谢陈立平、雍俊海、朱铎先、刘晓明等专家提出的真知灼见和宝贵修改意见。

在白皮书编写过程中，陈立辉、王蕴辉、杨春晖等联盟领导在白皮书成稿过程中提出了许多建设性意见，在此一并致谢。

本白皮书对工业软件分类、数据统计以及技术架构等方面的研究有诸多不足之处，期待各方提供建设性意见和建议，我们将在此基础上不断修订和完善白皮书，为我国工业软件的发展贡献一份绵薄之力，共话工业软件未来！目录第一章工业软件概述 (1)一、工业软件特征 (1)二、工业软件分类 (3)三、工业软件作用 (5)第二章我国工业软件发展情况 (7)一、工业软件发展历程 (7)二、我国工业软件发展现状 (9)（一）研发设计类软件 (10)（二）生产制造类软件 (12)（三）经营管理类软件 (14)（四）运维服务类软件 (14)（五）工业软件新形态 (15)三、工业软件发展态势 (16)（一）数字化工业软件平台成为未来工业软件发展的重要趋势 (16)（二）低代码开发平台成为提高工业软件研发水平的重要推动力 (17)（三）行业巨头立足云化优势推动工业软件走向云部署 (17)第三章我国工业软件发展瓶颈 (19)一、CAX 软件核心关键技术缺失，产品竞争力较低.. 20I二、EDA 软件对先进工艺支撑能力弱，缺乏全流程的设计平台 (20)三、生产制造类软件缺乏整体解决方案，与先进工艺结合不足 (20)四、ERP 软件业务模型积累较少，智能化应用水平有待提高 (21)五、企业设备维修保护意识不强，存在多种系统重合现象 (22)第四章我国工业软件发展的对策建议 (23)一、持续推进工业化进程，加快工业技术软件化发展23二、突破技术壁垒，提升产品核心竞争力 (23)三、推动应用牵引，建立工业软件合作生态 (23)四、培养工业软件专业人才，建设工业软件相关交叉学科 (24)五、建立工业软件标准体系，优化工业软件发展环境25附录一部分工业软件厂商及产品（待补充） (26)一、研发设计类厂商及产品 (26)（一）广州中望龙腾软件股份有限公司 (26)（二）山东山大华天软件有限公司 (28)（三）北京数码大方科技股份有限公司 (30)（四）中国船舶重工集团公司第七〇二研究所 .. 31（五）北京华大九天软件有限公司 (32)二、生产制造类厂商及产品 (34)II（一）和利时科技集团有限公司 (34)（二）浙江中控技术股份有限公司 (38)（三）北京兰光创新科技有限公司 (39)（四）北京亚控科技发展有限公司 (40)三、经营管理类厂商及产品 (41)（一）用友网络科技股份有限公司 (41)（二）浪潮通用软件有限公司 (43)四、运维服务类厂商及产品 (44)（一）广州赛宝腾睿信息科技有限公司 (44)（二）金航数码科技有限责任公司 (45)（三）安徽容知日新科技股份有限公司 (46)五、新形态工业软件厂商及产品 (47)（一）北京索为系统技术股份有限公司 (47)（二）天津美腾科技有限公司 (49)附录二工业软件行业应用案例（待补充） (51)一、机械行业应用案例 (51)（一）北京兰光创新科技有限公司——兰光智能MES在宁夏共享集团的应用 (51)二、化工行业应用案例 (52)（一）和利时科技集团有限公司——有机硅工艺APC优化案例 (52)三、核电行业应用案例 (53)III（一）和利时科技集团有限公司——HOLL I AS-N 系统平台 (53)四、轨道交通行业应用案例 (54)（一）和利时科技集团有限公司——MACS-SCADA4 在轨道交通燕房线项目 (54)五、汽车行业应用案例 (56)（一）广州中望龙腾软件股份有限公司——中望3D 在汽配行业中的应用 (56)（二）北京亚控科技发展有限公司——五菱汽车车桥厂MES 系统 (57)IV第一章工业软件概述软件是新一代信息技术的灵魂，是关系国民经济和社会全面发展的基础性、战略性产业。

中国智能工厂非标自动化集成市场发展白皮书解读

中国智能工厂非标自动化集成市场发展白皮书解读摘要：本文对e-works Research发布的《中国智能工厂非标自动化集成市场发展白皮书》进行解读。

该白皮书详细列明了智能工厂非标自动化集成商所分布的区域、服务的行业、技术优势和最佳实践案例，通过解读，以期为广大制造企业选择合适的智能工厂非标自动化集成商开展合作提供参考。

关键词：智能工厂；非标自动化；集成市场；白皮书在新一轮科技革命和产业革命的浪潮下，深入推进智能制造，建设以柔性自动化、数字化、精益化、绿色化与智能化等为核心特征的智能工厂，已成为传统制造业转型升级与高质量发展的重要途径。

e-works Research对国内数百家智能工厂非标自动化集成商展开了调研分析，在此基础上，形成了《2021智能工厂非标自动化集成市场发展》白皮书，并正式发布了“2021智能工厂非标自动化集成商百强榜”。

我们通过解读，可以更好探究行业发展的热点与重要趋势。

一、智能工厂非标自动化集成市场发展观察（一）智能工厂非标自动化集成市场现状与特点1.受下游需求拉动，市场景气度与下游需求密切相关智能工厂非标自动化集成市场的增长动力，主要来源于下游制造企业建设智能工厂、新增产线设备投资需求以及现有产线设备的升级改造等需求，市场景气度与下游需求密切相关。

而且，虽然智能工厂非标自动化集成市场并不存在明显的区域性和季节性特征，但具体到细分市场或集成商则会因受到下游客户的固定资产投入计划以及下游所服务行业的布局特征的影响，经营业绩会呈现出一定的区域性和季节性特征。

2.提供产线的同时也提供配套软件智能工厂非标自动化集成商在为终端客户提供产线设备的同时，也开始提供配套软件，打造软件产品品牌。

比如，利元亨提出了“海葵智造”概念，由“看的见的智慧”智能装备+“看不见的智慧”软件系统两部分组成，全新定义了锂电池数字化、智能化生产理念并付诸于实际，助力锂电企业实现投资价值最大化。

瀚川智能推出的“水滴智造”解决方案，囊括了工业互联网平台、制造运营管理平台两大平台型软件产品。

智能制造能力成熟度模型白皮书

目录一、概述二、智能制造能力成熟度模型（一）智能制造能力成熟度模型的提出（二）模型架构与能力成熟度矩阵1、维度2、类和域3、等级4、成熟度要求（三）智能制造能力成熟度要求1、设计2、生产3、物流4、销售5、服务6、资源要素7、互联互通8、系统集成9、信息融合10、新兴业态四、相关理论的对比分析（一）软件能力成熟度模型（二）智能制造系统架构（三）工业4.0就绪度（四）制造成熟度模型（五）罗兰贝格模型001005 005 007 008 008 009 010 011 011 013 017031 031三、模型的应用（一）整体成熟度模型分级（二）单项能力模型分级（三）模型的应用018 018 020 023 024 025 026028 028 029 029032 032 033 034五、总结与展望035附录基于智能制造能力成熟度模型的评价方法036（一）模型与评价（二）评价过程036 0361、选择模型2、选择评价域3、基于问题的评价4、给出分值与等级037 037 038 039（三）评价示例040参考文献致谢一、概述（一）智能制造是当前制造业转型升级的必经之路制造业是国民经济的支柱，是一国经济增长的源动力。

没有一个强大而具有创新性的制造业体系，任何一个经济体都不可能实现繁荣发展。

然而，自国际金融危机爆发以来，世界各国制造业均面临着市场需求萎缩、产值下降等困境，客户个性化需求增加、交货期要求越来越短、低能耗高资源利用率等挑战倒逼制造业要转型升级。

与此同时，云计算、大数据、物联网等新兴技术逐渐兴起，给各国制造业企业带来了新的转型思路。

因此，主要经济体纷纷提出了利用信息技术提升传统制造业发展的国家级战略和规划，如美国的“先进制造业国家战略计划”、德国的“工业4.0”、日本的“科技工业联盟”、英国的“工业2050战略”、中国的“中国制造2025”等，制造业已成为各国在新一轮技术革命和产业变革中占据制高点的必争战场。

深圳市人工智能产业发展白皮书

深圳市人工智能产业发展白皮书近年来，人工智能技术的迅速发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。

作为我国改革开放的前沿城市，深圳市一直以来都在人工智能产业的发展上走在前列。

今天，我将为大家呈现一份关于深圳市人工智能产业发展的白皮书。

1. 深圳市人工智能产业的现状深圳市人工智能产业的发展可以追溯到20世纪80年代初，当时深圳率先引入了人工智能技术，并将其应用于工业自动化领域。

随着时间的推移，深圳市在人工智能技术的研发和应用上不断取得突破，形成了以硬件制造、软件开发和人才培养为主要特点的产业生态系统。

目前，深圳市的人工智能产业已经涵盖了教育、医疗、金融、交通等多个领域，成为我国乃至全球人工智能产业的重要基地之一。

2. 深圳市人工智能产业的发展趋势随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断拓展，深圳市人工智能产业的发展呈现出了一些明显的趋势。

在技术创新方面，深圳市的人工智能企业正在加大在核心算法、芯片设计等关键领域的研发投入，不断提升自主创新能力。

随着政府政策的不断支持和市场需求的不断增长，深圳市的人工智能产业将向着智能制造、智能交通、智慧城市等领域加速发展，形成多元化的产业布局。

3. 我对深圳市人工智能产业发展的个人观点作为一名深圳人，我对深圳市人工智能产业的发展充满信心。

深圳市作为我国改革开放的试验田，拥有丰富的创新资源和开放的发展环境，为人工智能产业的蓬勃发展提供了良好的基础。

我相信，在政府、企业和社会各界的共同努力下，深圳市的人工智能产业一定会迎来更加辉煌的明天。

总结回顾：通过本篇白皮书，我们全面了解了深圳市人工智能产业的现状、发展趋势以及个人观点。

深圳市作为我国人工智能产业的重要基地之一，拥有着丰富的技术、市场和政策资源，为人工智能产业的发展提供了有力支持。

希望通过不断的创新和合作，深圳市的人工智能产业能够走在全球前列，为人工智能技术的发展做出更大的贡献。

在日益发展的全球化背景下，深圳市的人工智能产业一定会在国际舞台上大放异彩，成为我国科技创新的新名片。

智能制造里程碑：灯塔工厂引领中国制造转型升级-2020.06

出现智能工厂、智能物流、 C2B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
5
中国制造业从基础完善、超高速发展、融入全球价值链到如今进入增速放缓、不确定性增加的新阶段
中国制造业自改革开放开始，已经历四个主要阶段：1978年至90年代初，中国开始从重工业到轻工业建立较完整地制造业体系；90年代初到20世纪末，制造业进入超高速发展阶段，这一阶段中国第二产业 GDP增速在20%~40%；20世纪末到2016年，是中国制造融入全球价值链的关键阶段；2016年至今，中国第二产业GDP增速下降至个位数，同时贸易摩擦、国际局势变得复杂，中国进入产业升级、内需拉动的新时代。
1978年-90年代初：中国制造业体系逐渐完善
从改革开放开始，中国逐步建立较完整的制造业体系，从以重工业以及国营企业为主，开始快速发展生产消费品为主的轻工业制造。
90年代初-20世纪末：制造业进入超高速发展阶段
这一阶段中国民营制造业进一步蓬勃发展，已经形成一批龙头企业；1992 年深化改革开放，FDI增长，出口导向型经济开始蓬勃发展。
计算机及互联网原子能/生物工程等
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
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
第四次工业革命
需求的快速变动/人力成本上升产生智能生产需求
物联网/云计算/5G 大数据/人工智能/机器人等
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。工业2.0-3.0的技术已较为成熟，在全球市场落地和应用的渗透率较高。而中国在这一方面起步较晚，仍将持续追赶工业2.0-3.0的技术基础。工业4.0是伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等关键技术的发展而产生的新技术，目前尚不成熟、市场格局未定，中国也将持续在新技术上发力，整体提升制造业的基础实力。

人工智能发展白皮书

人工智能发展白皮书近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动经济社会发展和提高生产力的重要力量。

为了深入探讨人工智能的发展趋势和未来方向，本白皮书梳理了相关领域的最新研究成果和经验分享，提出了一些具有前瞻性和可操作性的建议，旨在为我国人工智能行业的高质量发展提供科学依据和战略指导。

一、人工智能发展现状人工智能是一种通过计算机模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。

随着计算机算力和数据量的不断增加，人工智能在许多领域已经取得了显著成果，涉及金融、医疗、交通、制造、安防等多个领域。

在图像识别方面，人工智能已经能够识别出猫、狗等复杂图像，并在人脸识别、安防监控等领域得到广泛应用；在语音识别方面，人工智能可以实现自然语言交互、语音翻译等功能，拓展了人机交互的范畴；在自动驾驶领域，人工智能的应用也让无人驾驶成为了可能。

二、人工智能发展趋势1.多学科交叉融合。

人工智能需要信息学、数学、物理学等多个领域的知识支持，未来人工智能的发展将更加强调多学科交叉融合。

2.大数据为支撑。

人工智能需要大量的数据进行学习和训练，未来随着大数据的不断积累，人工智能将更加强大。

3.智能硬件普及。

未来智能硬件将逐渐普及，人工智能将在更多的场景中得到应用。

4.深度学习成为主流。

深度学习是目前最有效的机器学习方法之一，未来将成为人工智能领域的主流。

三、人工智能发展面临的挑战1.数据隐私和安全。

大数据的应用需要关注数据隐私和安全保护。

2.算法公正性和道德伦理。

人工智能的算法可能存在偏见，需要加强算法公正性和道德伦理建设。

3.人才短缺。

目前人工智能领域的高端人才相对稀缺，需要加强人才培养和引进。

四、人工智能发展战略建议1.加强人才培养和引进。

提高人工智能领域的科研人员和技术工人素质，加强国际人才引进与合作，提高人工智能领域的人才储备。

2.加强数据安全和隐私保护。

完善数据采集、存储、传输和使用的法律法规规范，加大数据安全和隐私保护力度。

工业4.0与智能制造解决方案

到印度洋，延伸至欧洲；从中国沿海港口过南海
到南太平洋。
对内：全国调动两个核心区：新疆(陆)、福建(海)四门户：西北、东北、广西、云南八高地：西安；兰州、西宁；宁夏；重庆；成都、郑州、武汉、长沙、南昌、合肥；西安、宁夏、重庆、上海自贸区；前海等开放合作区；
这里还一条到南太平洋的。
培养全球眼光世界格局迫在眉睫！
轨道交通
新能源汽车
节能与新能源汽车
智能汽车
电力装备
新能源、能源互联网、智能电网
新材料
新材料
石墨烯、碳纤维
生物
生物医药及高性能医疗器械
生物医药、精准医疗、移动医疗
农业机械装备
高端农机
用一路一带眼光看《中国制造2025》
对外：26国、44亿人、21万亿$经济总量丝绸之路经济带：中国经中亚、俄罗斯至欧洲（波罗的海）；中国经中亚、西亚至波斯湾、地中海；中国至东南亚、南亚、印度洋。21世纪海上丝绸之路：从中国沿海港口过南海
制造业占据全国GDP的25%、出口总额的60%，影响极大
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工业 4.0 的社会背景
四次工业革命
工业4.0发展战略发布；由VDMA、BITKOM、ZVEI组成秘书处，组建工业4.0平台
工业4.0平台发布白皮书（实施计划）
德国科学-产业经济研究联盟与德国国家科学与工程院（Acatech）共同制定工业4.0发展战略
定制生产成本高效率低交货慢
工业4.0的四个智能
二
工业4.0具体能实现什么？
智能
生产智能化
设备智能化
供应链管理智能化
能源管理智能化
生产智能化
设备智能化
能源管理智能化

中国工业软件发展白皮书(2019)

2017.11
2018.4
2018.6
市场规模——全球市场稳步增长，国内区域发展不平衡
4000 3900 3800 3700 3600 3500 3400 3300
2016-2018年全球工业软件市场规模与增长
5.20%
5.00% 3531
3701 4.80%
2016
2017
市场规模（亿美元）
3893
农业经济时代以土地为核心的产业要素体系以种植与养殖为典型业态以农机+化肥为主要工具
工业经济时代以资本为核心的产业要素体系以制造与服务为典型业态以机械+电子为主要工具
数字经济时代以数据为核心的产业要素体系以网络与服务为典型业态以软件+硬件为主要工具
工业安全
工业互联网的安全体系分为三个层次，底层是安全模型与政策的选择，中间层是数据的安全防护，顶层的四个安全应用场景分别是安全配置与管理、安全监测与分析、通信与连接防护以及终端防护。
研究对象——如何定义工业软件
按照产品形态、用途和特点的不同，工业软件市场可进一步细分为研发设计软件、生产控制软件、信息管理软件以及嵌入式软件
2018 同比增长
5.30% 5.20% 5.10% 5.00% 4.90% 4.80% 4.70% 4.60%
2018年全球工业软件市场区域结构与增长
欧洲 32.4%
北美 38.8%
按销售额
其他 5.0%
亚太 23.8%
4.3%
5.2%
7.6%
7.8%
北美
欧洲亚太
增长率%
其他
2000 1500 1000
500 0

工业大数据白皮书

工业大数据白皮书摘要：本白皮书旨在探讨工业大数据在现代工程领域中的应用和潜力，以及其对工业生产和管理的影响。

通过分析工业大数据的定义、特点、挑战和机遇，本文提出了一些关键观点和建议，以促进工业大数据的有效利用和推动工程行业的发展。

1. 引言工业大数据是指在工业生产和管理过程中产生的大量数据，包括传感器数据、生产数据、设备数据等。

随着传感器技术、互联网技术和数据存储技术的不断发展，工业大数据已经成为工程行业中不可忽视的资源。

通过对工业大数据的采集、存储、分析和应用，可以实现对生产过程的监控、优化和预测，提高工业生产的效率和质量。

2. 工业大数据的特点工业大数据具有以下几个特点：2.1 数据量大：工业生产过程中产生的数据量庞大，包含多个维度和多个层次的数据。

2.2 多样性：工业大数据来源广泛，包括传感器数据、设备数据、生产数据等，具有不同的格式和结构。

2.3 实时性：工业大数据需要及时采集和处理，以实现对生产过程的实时监控和调整。

2.4 高速性：工业大数据的产生速度快，需要具备高速处理和分析的能力。

3. 工业大数据的应用3.1 生产过程监控：通过对工业大数据的实时采集和分析，可以实现对生产过程的监控和调整，及时发现和解决生产中的问题，提高生产效率和质量。

3.2 故障预测和维护：通过对设备数据和传感器数据的分析，可以预测设备故障的发生，及时进行维护，减少停机时间和生产损失。

3.3 质量控制：通过对生产数据和传感器数据的分析，可以实时监控产品质量，及时发现和解决质量问题，提高产品质量和客户满意度。

3.4 能源管理：通过对能源数据和生产数据的分析，可以实现对能源消耗的监控和优化，降低能源成本和环境影响。

3.5 智能制造：通过对工业大数据的采集、存储和分析，可以实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率和灵活性。

4. 工业大数据的挑战4.1 数据质量：工业大数据的质量对于数据分析和应用的效果至关重要，需要解决数据质量问题，包括数据准确性、完整性和一致性等。

智能制造和工业软件发展白皮书

智能制造和工业软件发展白皮书目录一、全球智能制造发展状况 (7)（一）智能制造与智能制造系统 (7)（二）全球智能制造发展情况 (8)1．美国将智能制造作为战略重点 (8)2．日本大力发展工业机器人 (9)3．欧盟多国部署智能制造相关发展战略 (9)（三）我国智能制造发展情况 (9)（四）工业软件是智能制造发展的风向标 (10)二、全球工业软件发展状况 (11)（一）市场规模 (11)（二）市场结构 (12)（三）主要特点 (12)1．市场规模保持增长但增速放缓 (12)2．数据驱动业务发展的理念深入人心 (12)3．工业云服务市场迅速升温 (13)三、我国工业软件发展状况 (14)（一）市场规模 (14)（二）市场结构 (14)（三）主要特点 (15)1．市场增长的动力主要来自重点行业带动 (15)2．业务管理和市场分析类SaaS产品市场快速增长 (15)3．生产调度和过程控制软件市场快速升温 (15)四、创新进展 (16)（一）技术与产品创新 (16)1．公有云成为企业应用软件的主要载体 (16)2．容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度 (16)3．物联网深入发展催生新的工业云服务 (16)4．云协同功能成为企业级软件的标准配置 (17)5．企业级安全创新发展进入新阶段 (17)6．人工智能技术在众多行业获得实际应用 (17)（二）发展模式创新 (18)1．开源发展成为重要的技术研发模式 (18)2．平台化和众包研发成为首选的产品发展模式 (18)3．订阅式SaaS成为企业管理软件主流商业模式 (18)4．技术增值服务成为研发和过程控制软件新兴商业模式 (19)五、应用推广 (20)（一）重点应用 (20)1．市场营销管理等SaaS云服务 (20)2．基于混合云的ERP (20)3．面向全价值链可定制的PLM、MOM集成服务 (21)4．基于泛在传感数据集成的工业互联网服务 (22)（二）应用特点 (22)1．SaaS服务模式收入占比稳步快速提高 (22)2．大数据分析开始在部分行业获得实际应用 (23)3．面向智能工厂的综合定制解决方案市场兴起 (23)4．传统企业跨界发展成为产业互联网发展的中坚力量 (23)六、企业发展 (25)（一）总体发展状况 (25)（二）国外主要企业发展状况 (25)1．研发设计软件领域主要企业发展状况 (26)2．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 (27)3．业务管理软件领域主要企业发展状况 (28)4．市场营销和分析软件领域主要企业发展状况 (30)（三）国内主要企业发展状况 (31)1．研发设计软件领域主要企业发展状况 (31)2．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 (32)3．业务管理软件领域主要企业发展状况 (33)七、产业投融资 (35)（一）国外投融资情况及特点 (35)1．投融资活动非常活跃 (35)2．投融资行为彰显各细分领域主要竞争焦点 (37)（二）国内投融资情况及特点 (38)1．投融资活动相对较少 (38)2．跨界合作频现反映出企业拓展市场需求急切 (38)八、政策环境 (40)（一）主要国家和地区政策 (40)1．美国：“先进制造业国家战略计划”初见成效 (40)2．英国：“高价值制造”战略推进缓慢 (40)3．德国：“工业4.0”战略快速发展 (41)（二）我国及地方产业政策 (42)1．国家政策文件 (42)2．地方政策文件 (43)九、主要问题 (47)（一）工业企业投资水平下滑 (47)1．工业企业对软件服务的投资能力不足 (47)2．工业企业对软件服务的投资动力不足 (47)（二）产业市场关系还未完全理顺 (47)1．软件厂商与工业企业的需求对接不足 (47)2．工业企业应用新一代信息技术的能力不足 (48)3．工业软件产业价值链仍不完整 (48)4．工业软件市场成熟度低 (48)（三）综合解决方案存在技术挑战 (48)1．制造业信息化发展的需求复杂 (48)2．技术产业快节奏发展对解决方案更新的速度要求高 (49)十、2015年智能制造和工业软件产业发展展望 (50)（一）总体发展展望 (50)1．产业规模展望 (50)2．产业结构展望 (50)3．市场发展展望 (50)4．技术发展展望 (50)（二）创新态势展望 (51)1．工业技术与互联网融合发展成为创新的主要方向 (51)2．智能工厂成为生产调度和过程控制软件创新的主线 (51)3．众包研发成为更多管理软件和研发设计软件企业的选择 (51)（三）应用发展展望 (51)1．工业大数据将是年度应用发展的最大热点 (51)2．更多企业软件和应用将采用混合云的部署方式 (52)3．企业级安全解决方案市场需求扩大 (52)（四）企业发展展望 (52)1．创新驱动成为企业主要发展动力 (52)2．调整能力成为企业竞争的关键胜负手 (53)（五）投融资发展展望 (53)1．投融资活动将更加活跃 (53)2．大型企业重组并购将围绕差异化定位策略开展 (53)3．中小企业融资业务需求将明显提高 (54)（六）政策展望 (54)1．致力于加强工业基础能力 (54)2．致力于完善创新体系和机制 (54)3．致力于新技术、新模式的应用推广 (55)4．致力于拓展投融资渠道 (55)5．致力于完善市场环境 (55)十一、2015年我国智能制造和工业软件产业发展建议 (56)（一）对政府的建议 (56)（二）对用户企业的建议 (57)（三）对工业软件企业的建议 (57)（四）对行业协会等中介组织的建议 (58)附录 (59)附录1：研究对象与范畴 (59)附录2：工业软件分类及代表企业 (60)一、全球智能制造发展状况（一）智能制造与智能制造系统工信部印发的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》中对智能制造给出了明确定义,指出“智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

中国智能制造能力成熟度模型白皮书

然而，当前智能制造的发展仍处于初始阶段。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，缺少系统的方法论来指导实施，缺少行业内实施智能制造的经验和做法案例等问题亟待解决。一方面，政府和各类企业具有推广和发展智能制造的强烈愿望；另一方面，企业对自身到底处于智能制造的什么水平并不清楚，不能明确该如何去分步实施智能制造。这种供需不对等的矛盾极大地影响了智能制造的有效落地。
编写单位（排名不分先后）
中国电子技术标准化研究院江苏海宝软件股份有限公司中国航空综合技术研究所北京和利时系统工程有限公司浙江中控技术股份有限公司中车株洲电力机车有限公司
北京机械工业自动化研究所上海明匠智能系统有限公司宁夏共享集团股份有限公司石化盈科信息技术有限责任公司四川长虹电器股份有限公司
智能制造
图1-1各国不同的制造业转型途径
对比各国关于制造业转型发展的战略规划，我们不难发现，在这场占据制造业产业变革制高点的争夺中，各国都将发展智能制造作为其战略核心，不断推动制造业向数字化、网络化、智能化发展，向绿色化、服务化转型。在可以预见的未来，以智能制造为代表的新一轮产业革命，将是释放未来竞争力的关键，发展智能制造是制造业转型升级的必经之路。
集成了网络产生的数据和信息，包括了制造型和供应链型企业所涉及的实时分析、推理、设计、规划和管理等各方面，即制造智能，可通过广泛的、全面的、有目的地使用基于传感器产生的数据进行分析、建模、仿真和集成，为企业提供实时的决策支持。
侧重柔性生产、协同供应链、能源和资源利用等智能制造目标
侧重数据与信息的获取、建模、应用、分析等
工业4.0就绪度可以视作是解决此矛盾一个有效的参考方案。工业4.0就绪度是由德国机械设备制造业联合会（VDMA）提出，旨在解决德国制造业面临的两大问题：一是当前德

智能制造白皮书

同时，为了保持竞争力，如今的制造商需要以比以往任何时候都快的速度进行迭代和创新，这就要求CAM系统应具备云计算能力、丰富的工艺库、海量工艺方案、完善的标准资源等技术能力。
总之，这些趋势从不同的角度推动着未来制造业的变革，仅凭生产 ”更优质 ” 产品即可创造和获得价值的时代已结束。市场竞争愈演愈烈，企业必须深入了解推动行业发展的因素，以新的方式来思考组织模式，积极利用新兴工具和技术为业务运营降本增效，为消费者创造全新的使用体验和价值。
利用虚拟现实技术的产品设计
在产品的生产制造阶段，由于客户需求的变化，生产线上生产的产品型号可能每隔一段时间就会进行调整；同时，由于产能需求不恒定，因此生产节抇可能也需要每隔 —段时间进行调整。因此，企业必须要具备柔性制造的能力，以便快速的适应供需变化，批虽定制来实现盈利。
制造企业在产品设计完成后，必须通过虚拟仿真来验证设计和制造的可行性，结合工厂三维设计及物流仿页工具，系统地规划整条生产线上工业机器人的工作路径和工作节拍，驱动智能工业机器人进行柔性加工，避免了现实中的重复工作。
那么，在智能产品研发过程中，过去以机械设计为主的产品研发将会转变成跨学科的系统工程研发，同时还需要借助物联网、云计算、大数据、仿真分析等技术对产品进行待续不断的优化，为企业研发与制造带来了前所未有的挑战。
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未来智造白皮书
(3)产品设计、制造方式的变革就传统的设计制造业务模式而言，从需求调研、竞品
(4)协同研发能力成为企业核心竞争力之一未来，智能产品开发必须是跨越多个专业技术领域和
具有多种关键技术特征，涉及多学科跨专业技术领域高度交叉与融合。同时，用户的多样化需求也使产品结构和功

智能制造白皮书

另外，为了持续改善产品性能以获取消费者更多青睬，制造企业还必须比以往更加关心产品的使用恓况，从而持续优化设计，来为消费者提供最佳使用体验和可预测性服务。
(2)智能产品成为制造业新主题现在的产品除了要满足原有功能需求外，还需要为用
户提供更多的附加价值和服务，这使得过去单纯由机械和电子部件组成的产品需要进化成更为复杂的智能产品。这种智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算、传输等功能，以及自主决策、人机交互、远程监控、全生命周期个性化定制与服务等特点。
另外，增材制造等先进制造技术的出现，使产品的制造工序和生产流程也产生了革命性变化，同时也对设计也产生了巨大的反作用力，重新激发了设计创新。产品设计师可以设计出之前充分满足性能需求而无法生产的复杂产品造型，生产制造部门可以摆脱传统制造工艺束缚，生产出结构更复杂、更坚固、更轻呈化而无需复杂装配的零件，彻底改变未来工业生产模式。
未来智造白皮书
制造业迎来全新变革
1.1全球制造业变革趋势
制造业是现代工业的基石，随着信息技术、新能源、新材料等重要领域和前沿方向的革命性突破和交叉融合，正在引发新一轮产业变革，对全球制造业正在产生颠覆性的影响。当今时代正在发生快速的变化，特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，促使不同行业的产品、生产组织方式、工作流程、业务模式产生了颠覆性转变。
那么，在智能产品研发过程中，过去以机械设计为主的产品研发将会转变成跨学科的系统工程研发，同时还需要借助物联网、云计算、大数据、仿真分析等技术对产品进行待续不断的优化，为企业研发与制造带来了前所未有的挑战。
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智能制造和工业软件发展白皮书(版)64.doc

智能制造和工业软件发展白皮书（2015 版）中国电子信息产业发展研究院工业和信息化部赛迪智库二O—五年四月本文作者：工业和信息化部赛迪智库安琳研究员转载引用需注明“工业和信息化部赛迪智库、八前言2014 年，智能制造在全球范围内引起广泛关注，多个国家先后部署了相应的制造业发展战略。

工业软件作为智能制造的核心支撑，延续了自2012 年以来的高速增长态势，但由于受到全球经济发展形势持续低迷，企业投资能力受限的影响，市场规模增速有所放缓。

在此背景下，多数企业视当前阶段为宝贵的“战略调整窗口期”，面向下一代智能制造的发展要求，纷纷加快了企业的战略定位、业务、产品和技术的优化调整，产业发展呈现出“蓄力凝神”的突出特征，产业创新活跃，投融资动作积极。

工业软件当前的发展情况，可视为未来智能制造发展的风向标。

工业软件产业的调整，体现了全产业对未来智能制造发展趋势的预判。

在此形势下，中国电子信息产业发展研究院编写了《智能制造和工业软件发展白皮书（2015版）》，全面梳理2014 年全球和我国智能制造和工业软件的发展情况，从创新进展、应用推广、企业发展、投融资、政策环境等维度总结工业软件的发展特点，分析我国工业软件发展面临的问题，展望2015 年智能制造和工业软件发展态势，并分别对政府、用户企业、工业软件企业和行业协会提出发展对策建议。

目录一、全球智能制造发展状况 ............................................... 1..（一）智能制造与智能制造系统 ....................................... 1..（二）全球智能制造发展情况 ......................................... 2..1．美国将智能制造作为战略重点................................... 2..2．日本大力发展工业机器人....................................... 3..3．欧盟多国部署智能制造相关发展战略............................. 3.（三）我国智能制造发展情况 ......................................... 3..（四）工业软件是智能制造发展的风向标 ............................... 4.二、全球工业软件发展状况 ............................................... 5..（一）市场规模 ..................................................... 5...（二）市场结构 ..................................................... 6...（三）主要特点 ..................................................... 6...1．市场规模保持增长但增速放缓................................... 6..2．数据驱动业务发展的理念深入人心............................... 6.3 ．工业云服务市场迅速升温...................................... 7..三、我国工业软件发展状况 ............................................... 8..（一）市场规模 ..................................................... 8...（二）市场结构 ..................................................... 8...（三）主要特点 ..................................................... 9...1．市场增长的动力主要来自重点行业带动........................... 9.2．业务管理和市场分析类SaaS 产品市场快速增长 (9)3．生产调度和过程控制软件市场快速升温.......................... 9.四、创新进展 .......................................................... 1..0.（一）技术与产品创新 .............................................. 1..0 1．公有云成为企业应用软件的主要载体............................ 1. 02．容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度.................... 1. 03．物联网深入发展催生新的工业云服务............................ 1. 04．云协同功能成为企业级软件的标准配置 (11)5．企业级安全创新发展进入新阶段 (11)6．人工智能技术在众多行业获得实际应用 (11)（二）发展模式创新 ................................................ 1..2 1．开源发展成为重要的技术研发模式.............................. 1.22．平台化和众包研发成为首选的产品发展模式...................... 1. 23．订阅式SaaS 成为企业管理软件主流商业模式................... 1. 24．技术增值服务成为研发和过程控制软件新兴商业模式 (13)五、应用推广 .......................................................... 1..4.（一）重点应用 .................................................... 1..4.1．市场营销管理等SaaS 云服务................................. 1..42．基于混合云的ERP ............................................................................... 1..43．面向全价值链可定制的PLM 、MOM 集成服务 (15)4．基于泛在传感数据集成的工业互联网服务........................ 1. 6（二）应用特点 .................................................... 1..6.1．SaaS 服务模式收入占比稳步快速提高.......................... 1. 62．大数据分析开始在部分行业获得实际应用........................ 1. 73．面向智能工厂的综合定制解决方案市场兴起...................... 1. 74．传统企业跨界发展成为产业互联网发展的中坚力量 (17)六、企业发展.......................................................... 1..9.（一）总体发展状况 ................................................. 1..9（二）国外主要企业发展状况 ......................................... 1..9 1．研发设计软件领域主要企业发展状况............................ 2. 02．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 (21)3．业务管理软件领域主要企业发展状况............................ 2. 24．市场营销和分析软件领域主要企业发展状况...................... 2. 4（三）国内主要企业发展状况 ......................................... 2..5 1．研发设计软件领域主要企业发展状况............................ 2. 52．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 (26)3．业务管理软件领域主要企业发展状况............................ 2. 7七、产业投融资........................................................ 2..9.（一）国外投融资情况及特点 ......................................... 2..9 1．投融资活动非常活跃.......................................... 2..92．投融资行为彰显各细分领域主要竞争焦点........................ 3. 1（二）国内投融资情况及特点 ......................................... 3..2 1．投融资活动相对较少.......................................... 3..22．跨界合作频现反映出企业拓展市场需求急切...................... 3. 2八、政策环境.......................................................... 3..4.（一）主要国家和地区政策 ........................................... 3..4 1．美国：“先进制造业国家战略计划”初见成效.................... 3. 42．英国：“高价值制造”战略推进缓慢............................ 3. 43．德国：“工业4.0”战略快速发展.............................. 3. 5（二）我国及地方产业政策........................................... 3..61．国家政策文件............................................... 3..6.2．地方政策文件............................................... 3..8.九、主要问题.......................................................... 4..1.（一）工业企业投资水平下滑......................................... 4..1 1．工业企业对软件服务的投资能力不足............................ 4. 12．工业企业对软件服务的投资动力不足............................ 4. 1（二）产业市场关系还未完全理顺..................................... 4.1 1．软件厂商与工业企业的需求对接不足............................ 4. 12．工业企业应用新一代信息技术的能力不足........................ 4. 23．工业软件产业价值链仍不完整.................................. 4..24．工业软件市场成熟度低........................................ 4..2（三）综合解决方案存在技术挑战..................................... 4.2 1．制造业信息化发展的需求复杂.................................. 4..22．技术产业快节奏发展对解决方案更新的速度要求高 (43)十、2015 年智能制造和工业软件产业发展展望 ............................ 4. 4（一）总体发展展望................................................. 4..4 1．产业规模展望............................................... 4..4.2．产业结构展望............................................... 4..4.3．市场发展展望............................................... 4..4.4．技术发展展望............................................... 4..4.（二）创新态势展望................................................. 4..5 1．工业技术与互联网融合发展成为创新的主要方向 (45)2．智能工厂成为生产调度和过程控制软件创新的主线 (45)3．众包研发成为更多管理软件和研发设计软件企业的选择 (45)（三）应用发展展望................................................. 4..5 1．工业大数据将是年度应用发展的最大热点........................ 4. 52．更多企业软件和应用将采用混合云的部署方式.................... 4. 63．企业级安全解决方案市场需求扩大.............................. 4.6（四）企业发展展望................................................. 4..6 1．创新驱动成为企业主要发展动力................................ 4.62．调整能力成为企业竞争的关键胜负手............................ 4. 7（五）投融资发展展望............................................... 4..7 1．投融资活动将更加活跃........................................ 4..72．大型企业重组并购将围绕差异化定位策略开展.................... 4. 73．中小企业融资业务需求将明显提高.............................. 4.8（六）政策展望.................................................... 4..8.1．致力于加强工业基础能力...................................... 4..82 ．致力于完善创新体系和机制................................... 4..83．致力于新技术、新模式的应用推广.............................. 4.94．致力于拓展投融资渠道........................................ 4..95．致力于完善市场环境.......................................... 4..9一、2015年我国智能制造和工业软件产业发展建议...................... 5. 0（一）对政府的建议................................................. 5..0（二）对用户企业的建议............................................. 5..1（三）对工业软件企业的建议......................................... 5..1（四）对行业协会等中介组织的建议................................... 5.2附录 .................................................................. 5..3..附录1：研究对象与范畴 ............................................. 5..3附录2：工业软件分类及代表企业 ..................................... 5..4、全球智能制造发展状况（一）智能制造与智能制造系统工信部印发的《2015 年智能制造试点示范专项行动实施方案》中对智能制造给出了明确定义, 指出“智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

流程智能制造白皮书

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2022人工智能发展白皮书

2022人工智能发展白皮书一、现状1、当前全球人工智能市场由政府机构、行业促进：未来几年将继续支持人工智能技术发展和推广，行业的发展将促进相关的技术的推广和应用；2、人工智能技术凭借其发展潜力迅速赌至全球各国：近年来，人工智能技术发展迅速，不仅在计算机及电子设备的普及平台上体现，也在国家研究开发重大项目、学术研究思潮中双双引领着未来发展的方向；3、目前市场形势非常乐观，但存在许多不确定性：近几年全球人工智能市场形势乐观，但是未来发展仍存在许多不确定因素，包括资金、技术知识和商业模式。

二、发展趋势1、技术发展加速：随着新技术的诞生，人工智能技术发展加速。

比如深度学习技术、机器人技术、语音识别技术、自动驾驶技术等；2、行业环境不断优化：人工智能技术越来越普及，行业环境也在不断优化，为发展提供了利好信号；3、缺乏专业人才和规范体系瓶颈：目前，行业内缺少与人工智能相关的专业人才，也缺乏业界规范性体系。

三、发展对策1、投资加研发：政府应加大投资加资助，鼓励更多的企业及科研机构参与进去，加强人工智能技术的研发；2、提高行业规范性：行业内技术的研究及应用必须有专业性和规范性，因此需要从具体某一领域制定有关的行业标准，提高对应用人工智能的技术认可度；3、培养专业人才：社会也应鼓励学生和工作者选择人工智能专业，并提供一定的就业保障及实践机会。

四、结论随着现有技术的发展和新技术的加入，人工智能技术将会成为全球经济科技发展的重要驱动力。

未来，政府有责任投资加资助，加强人工智能技术的研发；行业提升规范性，制定相关行业标准；社会鼓励人才培养，提供实践机会，以此促进人工智能的发展，推动全球经济的发展。