器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂的生产任务；二是在产业应用层面，领军企业正重新定义“试点”的范围。为 了推动规模化应用，这些企业不再局限于单个用例，而是将视野拓展到整个生产网络，通过全面 布局推动转型升级。 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 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 基本能力。 新技术采用的S曲线 通过对历史上多次工业革命的回顾与分析，我们不难发现，它们的发展轨迹均呈现出一种S型的 曲线特征。一阶段是“学习曲线”，往往历时较长， 员工 等多个来源，生成和收集海量数据。数据是灯塔企业领跑行业的重要原因之一。他们领先一步， 更早地投资建立了数据基础设施，虽然在早期承担了一定的风险，但在后期成功释放了AI的潜 力。 走出规模化的低谷 从灯塔企业身上我们不难看出，AI拥有的新用例不计其数，有望带来难以想象的绩效提升。 用例启迪能力，能力引领规模。2018年，前沿用例的具体表现还是高级分析和自动驾驶汽车的本 地化应用、高

育人工智能发展新赛道。 同时提及提出到 2027 年，突破百余项关键技术，产出不少于 10 项国 际领先的软硬件产品；支撑不少于 100 家创新主体开展技术创新； 实现不少于 100 项规模化应用，量产总规模率先突破万台，培育千亿级产业集群； 建设不少于 2 个具身智能特色产业集聚区，打造具身智能领域产教融合基地，营造具有国际影响力的具身智能产业生态。 上海 产业端落地，工业级具身智能第一城 芯片等技术突破，计划新增培育估值过百亿企业 10 家以上、营收超十亿企业 20 家以上， 实现十亿级应用场景落地 50 个以上，关联产业规模达到 1000 亿元以上。 合肥 科大优势，聚焦性价比与规模化落地 明确安徽人形机器人产业发展总体思路为抢抓科技创新、拓展应用场景、优化产业布局、强化组织保障，并提出了目标任务： 到 2027 年，构建人形 机器人产业的“ 23456 ” 创新体系和产 实现规模化收入领先者 u 微亿智造成立于 2018 年， 多年深耕工业智造领域， 围绕“感知 - 学习 - 决策 - 执行”核心能力、 以“端 - 边 - 云”实施架构， 为全球客户提供开箱即用、 高度柔性且具备卓越智能水平的工业具身智能机器人产品及解决方案。作为多行业、 多场景商业化先行者， 公司已实现规模化落地应用， 全面覆 盖 3C 电子、汽车制造、快消品、新能源及半导体等行业。

已有十余个城市开展运营，企业车队达到千台规模，美国市场 Waymo 与特斯 拉双强竞争。 展望七：Robovan 物流无人车将迈向城市配送星辰大海 Robovan 物流无人车单车模型跑通跨过规模化交付门槛，行业进入快速扩张阶 段，拓展广阔城市配送市场，预计 2030 年市场空间超 700 亿元。 展望八：Robotruck 在矿山等封闭场景将率先实现商业化 矿山环境高度结构化 的市场份额分别为 27.1%、15.9%、11.5%、8.6%、5.3%， 合资企业博世华域和中资控股外企耐世特占据前列。 国产厂商布局 SBW 研发，有望 2025 年实现量产。线控转向 SBW 的规模化量产 尚需时日，目前海外仅英菲尼迪、丰田等极少数顶配车型，以及特斯 拉的 CyberTruck 电动皮卡搭载。蔚来 ET9 是国内首款搭载线控转向技术的量产车型， 供应商为采埃孚，预计将于 2025 等核心零部件高度重叠，使得 产业链高度重合。特斯拉 Optimus 复用汽车产业链资源，电池、电机、电控系统 与运动执行硬件大量采用汽车产业链供应商。这种共享模式不仅提高了产业链运 行效率，更通过规模化生产降低了零部件价格，为机器人量产降低成本。 图8：人形机器人与智能汽车零部件高度重合 数据来源：未来制造业公众号 传感器方面，智能汽车的多传感器融合在机器人领域实现技术复用。在传感器领

推动制造企业立足全流程智能化基础 ，探索软件定义工厂、完全按需制造、智能工 厂网络等制造新模式。 • 以“工业大脑”为决策中心 ，实现设计、开发和量产的智慧优化 ，结合大规模人机协 作、设备模块组合 ，实现规模化柔性制造。 • 依托工业元宇宙实现设计制造一体化 ，动态配置工厂资源 ，基于需求自适应重构生 产过程 ，实现定制产品的高效生产。 • 依托平台连接产业集群内工厂 ，以需求驱动产品数字化设计仿真和供应链服务优化 支持电子信息、汽车、装备等重点行业面向重复性强、危险性高、对健康存在危害的工作场景部署应用工业机器人 ，提高生产 效率和生产安全性。 • 推动智能机器人在装配、焊接、喷涂、物料搬运等环节开展规模化应用。 • 推动钢铁、船舶等行业打造人机协同智能制造作业单元 ，实现复杂工序无人化。 • 制定工业场景人形机器人安全性可靠性检验检测方法 ，推动产品“持证上岗”。 建设指南与标准化推进 “一场景一指引”。 推进模型选型、 语料准备要求、 智能体能力要求、 训练微调时间、 推理算力需求、 稳定性情况、 管理 应用要求等标准化 ，指导企业更好选择场景和配置资 源 ，降低试错成本 ，促进规模化推广。 "AI + 制造 " 场景案例 面向研发设计、 中试验证、 生产制造、 供应链管理、 经营管理与服务等泛化场景 ，选树一批 “ AI + 制造”典 型案例 ，编制场景。 （十七） 加强场景引导

深刻变革。当前，“人机共生”的智能制造生态轮廓日 益清晰，工业元宇宙的兴起推动了虚拟制造的全球化， 绿色智能制造已成为硬约束与新增量引擎，供应链安全 与国产替代双轮驱动产业升级，梯度培育机制推动智能 工厂规模化、标准化落地。制造业正在向高效、智能、 可持续发展的“新工业”演进。在这一过程中，汽车制 造行业也迎来了前所未有的变革。电动化与智能化的深 度融合，正在推动汽车从单纯的交通工具向智能终端转 持政策以 及促销费政策取得了显著成效。这两者都属于“移动智能终端” ，分别是车路云协同系统、智能驾驶以及 低空经济的落地载体。53.5%的无人飞行器增速，预示着物流、巡检、应急等B端场景已进入规模化应用 阶段，而不仅限于民用及商用消费。智能消费设备制造业的引领作用从从研发技术上也可得到体现，2024 年规模以上中国智能消费设备制造业的新产品开发经费支出同比增长近18%， 发明专利申请数同比增长 司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。 28 第二届智能制造科技50报告 工业大模型正成为全球制造业智能化转型的核心引擎，其发展已从技术验证阶段迈向规模化落地关键期。 根据最新市场数据，2024年中国工业大模型应用市场规模已达12.1亿元人民币，预计将以23%的年复合增 长率持续扩张，到2030年全球市场规模将突破1,539亿美元26。这一进程将重新定义全球产业竞争格局。

近年来，中国自动驾驶产业在政策支持、技术创新和市 场需求的共同推动下取得显著进展。一方面，组合驾驶 辅助系统持续升级迭代，高等级自动驾驶测试与准入稳 步推进；另一方面，频发的交通事故也凸显出安全技术 仍是其产业规模化应用的关键前提。 以人为本是初心，安全为先是使命。自动驾驶的目标不 仅是解放人类的双手，更是在于安全、高效地重构未来 出行方式与提升社会运行效率。通过构建安全无障碍出 行体系，推动碳减排目标落地，并革新城市治理的智慧 共 研、共建、共享”的生态体系，共同筑牢安全基础。唯有 如此，才能在保障安全的前提下提高技术转化效率，实 现规模化商业应用的突破。 制度创新是保障，全球合作是趋势。我国陆续出台了多 项政策文件支持自动驾驶汽车安全准入和上路通行，有 效促进了全国范围内开展自动驾驶汽车的规模化示范应 用和新型商业模式的实践探索。同时，深圳、上海、重庆、 武汉等许多城市也在积极借助地方立法强化安全保障措 简单等 同。技术层面来看，算法高效迭代首先依赖于云端数据 中心中的计算、存储、网络资源与训练算法的高效协同 性（包括训练效率与连续性），其次还依赖于数据流水 线的自动化处理水平、云端算力的规模化调度能力以及 仿真测试的快速验证能力，这些技术要素的有序整合才 是企业核心技术能力的集中体现。管理体系层面，跨部 门协作机制的敏捷性、企业与供应商的协同效率从组织 层面深刻影响着算法迭代的实际落地速度。简言之，车

全链条数字化水平。 7.加快重点集群和园区智能化升级。重点支持新一代信 息通信、集成电路、先进电池材料等作为主导产业的国家高 新区及其他重点园区，加快先进计算中心、新一代移动通信、 工业互联网等新型基础设施规模化建设应用，建设高标准数 字园区。鼓励电子信息制造业领域集群公共服务平台互联互 通，加快基础设施、数据要素、技术人才等资源共建共享。 （三）加快高端化智能化绿色化协同提级跃升 8.加快高端电子信息产品智能化升级。有序推动智能产 计算中心网络布局，建设高可靠、高性能、广连接的新型信 息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造 业应用，加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、人 工智能在电子信息制造业中的规模化应用。 13.建立健全标准体系。组织编制电子信息制造业重点行 业智能制造标准体系建设指南，加快研制一批行业应用、典 型场景和智能产品等重点标准，构建电子信息制造业数字化 转型标准群。加快制定主数据、元数据、数据质量、数据管 导览、互动营销等，增强交互体验。 典型场景 14：基于新型显示的新一代人机交互方案 实现方式：促进 TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D 显示、激光显示等显示技术在相关行业领域规模化应用，实 现超高清、无障碍、3D 立体等显示效果，加快在智能终端、 远程连接、文化内容呈现等场景中推广。开发视听体验数据 交互终端，构建人性化、沉浸式互动体验。推动量子点显示、 全息显示等技

具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望［J］. 邮电设计技术，2025（7）：35-40. 35 2025/07/DTPT 力 ［6］。尽管具身智能得到了一定程度的应用，但现阶 段并没有实现技术的全面突破，也没有形成规模化市 场，其发展仍面临诸多挑战。数据获取与仿真鸿沟、 硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦理与安全等问 题，制约着具身智能的进一步发展和广泛应用 ［6］。因 此，深入研究具身智能的技术架构、应用案例、发展挑 —算法容错”的闭环强化机制，强化系统应对复杂情 况的能力。在硬件上采用冗余驱动设计与自适应柔 顺控制技术，提高系统的可靠性和鲁棒性。推动具身 智能从当前“有限场景可用”向“复杂世界可信”的全 新范式转变，为其实现规模化应用筑牢根基。 5.4 工作效率和质量提升 在具身智能的未来发展中，提升工作效率和输出 质量是关键课题。优化感知与决策算法起着至关重 要作用，利用更先进的多模态融合技术，快速精准地 理解环

面临的主要挑战，并对应提出了完善建议。报告发现： 1. 有效的转型金融激励机制包括健全识别框架、实 施财务激励以及加强多方协同。这三者分别发挥引 导、定价和保障作用，共同构成推动钢铁行业转型金 融规模化与高质量发展的核心基础。 2. 中国钢铁行业转型激励机制初具雏形，河北等试 点地区引领实践和创新。目前河北省已经发布了钢铁 行业转型金融标准，制定了企业转型计划编制模板， 并围绕超低排放改造、节能升级等领域等提供了资金 路线的重要参与方）和采购使用低碳排放钢铁产品的 下游企业，推动钢铁行业全产业链降碳。这将从需求侧 加快钢铁行业低碳转型，与日本、欧盟等执法辖区正在 推动将转型金融支持范围扩大至下游低碳钢材采购方 的趋势相吻合。同时也有望加快废钢行业规模化发展， 为电弧炉转型路径提供资源保障。 三是提供了企业转型方案编制模板。明确企业转型方案 需包含转型战略与短中长期目标、降碳计划、融资计划、 保障措施等内容。此些内容与日本金融厅、CBI等国际机 实施烧结、球团装备大型化升级改造 2. 1000立方米及以下生铁高炉更新改造 3. 余能利用改造、余能自发电装备更新 4. 规模化碳捕集利用与封存项目 5. 氢基直接还原、富氢熔融还原技术应用项目 6. 废钢回收、拆解、加工、分类、配送一体化项目 7. 其他废旧钢铁高值化、规模化利用项目 8. 其他有利于降低碳排放的项目建设 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds Initiative

业母机、机器人、仪器仪表等应用推广目录，组织开展“机器人 4 +”应用行动、“工业母机+”百行万企产需对接、智能制造进园区 等活动，推动智能装备在汽车、电子信息、航空航天、轨道交 通、清洁能源、农业、建筑等领域规模化应用。 专栏 1 智能装备创新发展工程 01 工业母机 面向新能源汽车、新能源装备、航空航天等战略性新兴产业和传统 产业改造提升需求，重点发展数控立式/卧式/龙门（五轴）加工中心、数 控车 08 农机装备 重点发展大马力智能拖拉机、大喂入量谷物联合收获机、大型高速 精密播种机、自走式宽幅喷杆喷雾机、粪肥还田机、侧深施肥机、水肥 药一体化装备、设施园艺装备、设施水产养殖装备、规模化养殖装备等 高端智能农机装备和丘陵山地拖拉机、轻简型甘蔗收获机、山地玉米收 获机等丘陵山区适用智能农机。深入开展无人农业作业试验，建设无人 农业作业试验区，探索智能农机与智慧农业集成配套新路径。