制造业创新指数报告（ 2024 ） 中国电子信息产业发展研究院 科技与标准研究所 二 O 二五年四月 CCID CCID CCID CCID CID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID ID 1 前言 制造业创新指数体系 国家级制造业创新指 数 省级制造业创新指数 CCID CCID CCID CCID CID CCID 我国制造业正 处 于“ 由大到强 ”实现高质量发展的 战 略机遇期和转型发展的关键期、 攻坚 期 ，准确研判制造业创新发展 水平 ， 对深入实施制造强国战略意义 重大。 CCID CCID CCID CCID CID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID ID 一 前言 5 二 制造业创新指数体系 CCID CCID CCID CCID CCID ID 5 创新产出 • 规模以上工业企 业有效发明专利 数 • 规模以上工业企 业专利申请数 • 规模以上工业企 业每百名研发人 员有效发明专利 申请量 • 规模以上工业企 业每亿元主营业 务收入有效发明 专利数 创新协同 • 规模以上工业 企业 R&D 经 费

制造业数字化转型解决方案及应用 技术创新，变革未来 制造业数字化转型解决方案及应用 技术创新，变革未来 2 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 3 案例分享 4 制造行业方案目录 3 中国智能制造政策体系形成与落地 2015 2016 2017 2018 2015 年开始工信部每年启动智能制造试点示范工作 国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等； 未来我国智能制造产业年复合增值率约为 20% ， 2020 年产值有望超过 3 万亿元 《中国制造 2025 》实施以来，智能制造表现出良好、强劲的发展势头。据抽样调查显示，在全国 10 个城市 1815 家企 业中， 73% 的企业有实施智能制造的强烈意愿；又据对智能制造相关项目的调查， 2015-2017 年的 308 个项目进行智 能化改造后，生产效率平均提高 34% ，能源利用率平均提高 17.2% ，运营成本平均降低 服务等环节的智能制造系统解决方案也在加强，相关环节智能制造系统解决方 案的应用比例有所提升。 2) 从细分智能制造系统解决方案的市场增速看 2017 年，市场增速较快的智能制造系统解决方案主要有：工业云平 台、工业大数据、先进过程控制系统（ APC ）、调度优化系统等，市场增速同 比 2016 年均达到 50% 以上。 主要原因是： 一方面，伴随用户实施数字化改造的持续推进，系统解决方案步演进到综合、

围绕该话题，我们拟发布系列文章（共三篇），将立足于全球制造业的发展实际，深入探讨领军 制造商对AI的战略部署，以及企业在实现AI快速、大规模部署过程中需要构建的核心能力。作为 系列文章的开篇，本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来，解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势，并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下，需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响，以及推动AI应用所需的 行调整。在此阶段，新的标准 与程序逐渐称为常规操作，且成本开始趋于稳定（见图1）。如果回看智能手机的发展历程，我 们也能清晰看到这种三阶段的S曲线。 截至目前，全球灯塔网络有153家成员。这些制造业的领军者在4IR技术的采用上，要平均领先于 其他制造商3~5年。如今，用例试点已不再是他们的关注焦点。对拥有多个灯塔工厂的企业而 言，其生产网络都可作为大规模网络部署的试点。现在，领先企业可同时在10或50家工厂中捕捉 营收降幅低于 10%；而仅有14%的其他制造商实现了这一点。灯塔企业的反应速度显然更快：面对供应链风 险，在2022年，65%的灯塔企业已经开始实现多货源采购并增加安全库存，而只有24%的其他企 业推行了这项举措。 AI正在定义第四次工业革命 AI位于4IR技术金字塔的顶端，也是重要的“指挥家”。在AI的引领下，4IR技术演奏着一曲“荡气回 肠的交响乐”（见图2）。 以生产现场的快速换线为

全球先进制造业集群 发展趋势 （2024-2025 年） 工业和信息化部工业文化发展中心 2025 年 8 月 工业和信息化部工业文化发展中心 业和信息化部工业文化发展中心 化发展中心 工业和信息化部工业文化发展中心 工业和信 工业和信息化部工业文化发展 版权声明 本研究成果版权属于工业和信息化部工业文化发展中 心，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本研究 成果文句 成果文句或者观点的，应注明“来源：工业和信息化部工业 文化发展中心”。 工业和信息化部工业文化发展中心 业和信息化部工业文化发展中心 化发展中心 工业和信息化部工业文化发展中心 工业和信 工业和信息化部工业文化发展 1 前 言 先进制造业集群是制造业高质量发展的重要趋势，也是 制造强国竞相布局的战略重点。集群化发展促进产业链上下 游企业集聚、产学研创新主体集中和各类要素资源汇聚，将 屏障、全面建设社会主义现代化强国具有重要意义。党中央、 国务院高度重视培育发展先进制造业集群。习近平总书记对 先进制造业集群工作作出一系列重要指示，强调要健全体制 机制，打造一批有国际竞争力的先进制造业集群，提升产业 基础能力和产业链现代化水平。党的二十届三中全会强调， “加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”，对集群培育发展提出 新要求。 当前，新一轮科技革命和产业变革深入演进，全球产业

人工智能赋能制造业全流程的技术及应用研究 董昊 1 刘星辰 1 曹峰 1 张发恩 2 高凌燕 2 (1. 中国信息通信研究院人工智能研究所,北京 100083; 2. 创新奇智科技集团股份有限公司,北京 100080) 摘要:在建设现代化、推进新型工业化的关键时期,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的兴起为制 造业转型升级提供了强大的动力 技术在制造业全流程的落地已成为推动制造业领域产业升级的重 要引擎。 首先,分析 AI 技术赋能制造业的意义,从研发设计、生产制造、运营管理和产品服务等制造业 核心环节入手,深入阐述 AI 技术在全流程中融合应用的关键技术点;其次,介绍了制造业 AI 的技术应 用情况,并深入分析了 AI 赋能制造业全流程过程中的挑战;最后,展望了制造业 AI 的技术发展趋势。 关键词:AI;制造业;大模型 等 . 人工智能赋能制造业全流程的技术及应用研究[J]. 信息通信技术 与政策, 2024,50(12):42-50. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2024. 12. 007 0 引言 制造业是经济增长的关键驱动力。 据世界银行数 据,2022 年全球制造业总产值约为 16. 19 万亿美元,制 造业增加值约占全球 GDP 的 16

1 电子信息制造业数字化转型实施方案 电子信息制造业是国民经济的战略性、基础性、先导性 产业，规模总量大、产业链条长、涉及领域广，是推动实体 经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质 生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》， 推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级，巩固电子信 息制造业稳增长内生动力，加快制造强国建设，制定本实施 方案。 一、总体要求 度融合，坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜、安全有序， 深化数字技术应用，提高电子信息制造业数字化、网络化、 智能化水平，推动生产方式和组织形态变革，打造发展新模 式、新业态，培育新增长点，加快电子信息制造业高端化、 智能化、绿色化、融合化发展，为推进新型工业化、建设现 代化产业体系提供有力支撑。 到 2027 年，电子信息制造业数字化转型、智能化升级 的新型信息基础设施基本完善，规模以上电子信息制造业企 业关键工序数控化率超过 能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖，形成 100 个以上 典型场景解决方案，服务能力明显增强，形成不少于 100 家 面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池”。标准支撑 体系基本形成，数字化转型人才梯队基本建立。 到 2030 年，转型场景更加丰富，建立较为完备的电子 信息制造业数据基础制度体系，电子信息制造业工业数据库 基本建成，形成一批标志性智能产品，数字服务和标准支撑 转型的环境基本完善，数字生态基本形成，转型效率和质量

走进渊联 CA S E S yz link" 渊 联 是业内领先的智能制造融合基础设施提供商 ， 用工 业安全边缘云构建本地化智能制造平台 ， 服务于制 造企业数字化、 自动化、 智能化转型升级。 核心 产 品 “渊联工业魔方”实现软硬件一体化 ， 即插即 用， 快速低成本把制造企业带入数字化新世界。 使命 「 让 智 能 制 造 不 再 高 贵 」 愿景 「成为智能制造标准设施」 l 边缘云通过公安部 安全认证 l 物联平台通过公安 部安全认证 l 三一创投 战略投资 l 物联平台连接数超过 十万 l 渊联主导《物联网安 全标准》发布 渊联 发展历程 l 公司成立 l 工业魔方 1.0 202 2 202 1 基于国标智能制造能力成熟度模 型， 持续专注在工业互联网、 智 能制造、 数字化领域为中小型企 业赋能， 坚持以低成本高技术 系统驱动工业信息化架构体系向新 一代的 端、 边、 云架构演进， 开放的工业应用生态体系推动智能制造的快速迭代 … … 智能制造面临的 行业痛点 智能装备控制 系统与设备需深度协同 复杂的 IT 系统 高昂投入运维复杂 各种异构系统 信息及数据烟囱化 设备数据采集 种类繁多技术复杂 昂贵的工业分布式控制系统 边缘云 (I/P/Daas) 智能 硬件层 技术趋势：