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
AI 务
、
应
及 AI应
发
CraftWorks 发AI
AI
HARTING
供应
MICA IoT
供
理
KonicaMinolta）
AI
、
、
造有道 智万物 | 、
、
及
（ 4）
技术
发
应
应
应 2019 发 及 技术 及
10
、
高
运营
营
、
4
造
、 高
（ 4）
应
93%
智
造
运
其 39%
54%
（ 5）
研发及
高
及 管理 运
运
2019
5
高
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
12
2.2 智能生产
13
2.3 产品与服务
15
2.4 供应链管理
16
2.5 企
18
2.7 热点应用场景变化趋势
27
造有道 智万物 | 、 28
、
27
智
应发
经
战
略、应
、
、
、
、及
造有道 智万物 | 、
研 、研
5.1
其
战略 务
、
、
运营
务
应
务
技术
运 务
及运营
4.0
经
2.0/3.0
5.2 理
应 技术
技术
技术
应
其 应
AI技术
理经 、
5.3 高
AI AI
级
L1
务
L2
L3
高
L4
应务
L5
应务
务 务
务
（
高 技术
级
L1级
AI
、应
应 运营管理、供应链 及 务
25%
应
应
、
及 管理
51% 其
发
务
营
、
、
务、
应
务
供应链管理 管理、
51%
应
87%
经
应
研
应
21%
应
务
11
造有道 智万物 | 、
2.1 2019
智造 18%
战略
11 造
智
应
87% 34%
经
28%
、
（ 12）
12 智
智 35%
应
经
13%（ 11）
15% 57%
智
造
13%
18%
研
、、
、研发 、
发 （ 7）
发 技术战略
战略1
2030 发
发
(2018~2020 )
发
（1）
（3）
发应
（2）
2.2 （1,400 研 供
发
研发 （1）
3,600
管理
AI研发 战 （3）
研 ） （2）
5,000 、
理 研
AIforALL
技术研发
研
（ICTAI） 技术供应
（COREs）
研 其AI应
AI
2
32%
40% 1,263.9
30%
24%
811.2
20% 537.9
365.2
252.2
10%
57.9
71.7
93.7
123.7
176
0%
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
（
）
Bizwit
研
9
造有道 智万物 | 、 10
造有道 智万物 | 、
研
AI Singapore 战略发 2017 、
2018/19
3
技术
供应
2018 2022
及
务
1.5 研发 应
2,990 研
发 及其他
6
造有道 智万物 | 、
7
智
、 、、
、 、 、
、
AI
、
、
、
、
战 40%
发
研发 发
8
智
发 60%
50%
40%
30%
20%
10%
0% 及
高 其他
其他
2019
应
600 500 400 300 200 100
40
30
20
10
0
2019
经应
应
管理 应
管理
管
13
造有道 智万物 | 、
应
运 应
经 其40% 2012
500%（
112%）
高
发 应
、
、
、
、
8
应
、
高
经
技术 经
、
管理应
及
发
应
及管理
14 14
造有道 智万物 | 、
2.3 、
15
务
经
60
智
智 应
（ 15） 技术
50
40
30
20
10
0
经应
应
2019
应
、 战
人工智能直击制造业痛点，有望在未来2-5 年内对制造业产生可见影响。德勤调研发 现制造企业生产经营过程中面临的最大 痛点分别是：生产成本上升、生产线设计 缺乏灵活性，以及不稳定的产品质量及良 率。人工智能帮助企业提升自动化的效率 和精确度，预测市场趋势并安排生产计 划，以及提升质检效率，因此93%的受访 企业认为这项技术将成为制造业增长和创 新的关键技术，87%的企业已经或计划在 两年内部署人工智能，83%的企业认为人 工智能将在未来2-5年内对企业的生产和 管理产生实际可见的影响。
（H-index6）
AI研
（级术 发
）
AI研
（Ph.D 7）
（Center for Data Innovation）
18,232 977
2,525 11%
28,536 5,185
10,295 44%
43,064 5,787 4,840 21%
8
造有道 智万物 | 、
1.3
造
应
供
其
层
2025 10）
）
发
务
AI
其
务
高
AI
5.4 • AI技术
及 •
AI
、
层
研
IT技术
AI
发技术
AI 经
29
造有道 智万物 | 、
• AI应
AI应 经理 其
理 AI技术
技术
略、
战 、技术 、
研发
96% 技术
Gartner
技术 供 务供（
、
、
应
20 40%
、
•
智
2017
2019 （
应高
发经
发
发
发
其
发
略
及
•智
经 高 技及
技术
级
•
造
、理 /
智
技术
/
务
、
技
术
其
高
、
、
高
运、 其
运 运、 、
供
、
、高
、、
发
10
智
造
2,500 2,000 1,500 1,000
500 0
70%
63%
56% 2,057.6 60%
51%
47%
50%
45%
43%
43%
31%
15%
35%
34%
57%
28%
经
2019
应
战略 、
智 25%
应 供应链
运营管理
、 造 8% 务
务、 运营管理、供应链 及 务
智
51%
4%
4%
（ 13）
13
智
应
51%
务
25%
运营管理
8%
供应链
8%
务
4%
4%
2019
应
12
造有道 智万物 | 、
2.2 智 智
14
50
技术
智
智
经
应
技术
管理
有
智
应 （ 14）
尽管人工智能在工业领域大规模落地值 得期待，我们也发现项目落地的效果往 往与预期存在差距。我们的调研结果显 示，不论是从企业获益角度，还是从预 算及时间投入角度衡量，认为项目达到 预期的企业占比仅为9%，意味着91%的 人工智能项目未能达到企业预期。
在喧嚣的人工智能热潮下，工业企业切忌 盲目投资，在大规模实施落地前，应该明确 自身战略，找准应用场景，坚实数据基础， 打造团队和合作伙伴关系，进行验证和测 试，让人工智能真正为企业创造价值。
0
2019
及
高 应
高 50% 其他 （
高 研发
8）
研发
其他
研发
7
造有道 智万物| 、
研 、发 、应
战
研发
（Center
及
（ 9）
of Data Innovation） 发
供
、
、、、
总
、研 、 发、应 、
4
应
总
、研 、发
（
发
、
、
研
）
9
智
高 研
及 、
2017 2017 2018 2018
AI研
5
AI研
应
经
（
、
、
及
）
发
营
iPhone X
运
ID Face ID
、
高营
应
Face ID
（
）
高 Face 技术 Touch ID
Face ID 20 9
15
造有道 智万物 | 、
2.4
、
、
造
智
（ 16）
16
智
供应链
经
应
技术
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0 管理
经应
管理 应
应
务
2019
应
管理
链
应
、、
、 经 技术
智 • Palantir • RelatedIQ • Adderpar • • •
Formation 8, 研
技术 高
管理
2030 及务 16% 16% 14%
、
其
其
经 管理
3
造有道 智万物| 、
2
智
90 80 70 60 50 40 30 20 10
0 2018
（
）
2019
2020 务
IT
Gartner
1
造有道 智万物| 、 2
造有道 智万物 | 、
、技术
1,812 PB 20 93%
1
技术 发
务
+
经
经
、运
技术
技术发
（ 1）
• HP • Sony •联
• Intel • AMD •
• Oracle • SAP
• Cisco • AOL •
智 • Google • Facebook • Amazon • •
18 务
60
智
经
应
技术
、发 管理
50
40
30
20
10
0
经应
应
2019
应
2.7 应
应
发 •
应链管理
发 应
应 务供
•
应
其
营
、
务、
管理、
、 管理
及供应链运
管理
应
4.0
链 供应链
务
理
及
18
造有道 智万物 | 、
19 智
智造
（
）
44
35
36
42
30
45
27
39
26
31
23
32
15
44
13
38
9
26
22
49
20
造有道 智万物 | 、
、
3.1 91% 20
80-100% 智
发
9%
91%
80-100% 60-79% 40-59% 20-39% 20%
9%
17% 13%
80-100% 60-79% 40-59% 20-39% 20%
2019
应
9%
15% 12%
及 （ 20）
33% 28%
35% 29%
21
造有道 智万物 | 、
29
5.5 验证及大规模实施
30
关于本报告
31
造有道 智万物|概要
概要
人工智能的应用正从消费智能扩大到企业 智能，带动并创造更强大的生产力。制造 业具备大量数据累积，是人工智能应用的 蓝海。2019年人工智能在边缘计算层与工 业物联网相遇，成就人工智能工业落地元 年。以人工智能赋能制造业的行动已在全 球展开，亚太区制造业基础雄厚，是人工 智能在工业领域应用潜力市场。其中，中 国、日本、韩国在政策、研发能力、数据和 人才四个维度都较其他亚太国家更具竞 争力，被视作亚洲人工智能发展的领军国 家。目前人工智能在制造业应用潜力的讨 论大部分围绕技术提供商展开，对工业用 户关注较少。本报告旨在深入了解中国制 造企业应用人工智能的真实情况和应用场 景，探讨人工智能项目理想与现实的差距， 以及行业未来发展趋势。
48
19
34
物
17
48
15
44
、、
智造
高、 、
10 15 20 25 30 35 40 45 50
26
37
21
44
17
39
12
47
9
46
9
42
智造 38 40 42 44 46 48 50
管理 管理 管
管理 财务管理
管理
2019