求的多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 其在制造业全流程的落地有助于提升我国制造业的整体竞争力，使 其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， ................................... 18 一、人工智能+制造业发展背景 制造业作为现代经济的基石，反映了一个国家的工业化水平， 也是衡量其综合国力和国际竞争力的重要指标。 中国制造业是国民 经济的主体，其规模居于世界首位，是立国之本、兴国之器、强国 之基，承载着国家经济发展的重任。然而， 当前制造业面临着诸 多 挑战，包括技术更新缓慢、劳动力成本上升以及市场竞争加剧 动经济增长、创造就业机会方面发挥了举足轻重的作用，制造业的 稳固发展不仅提升了我国经济的整体竞争力，也为社会的稳定和发 4 展提供了强有力的支撑。 如上所述，制造业在全球经济中扮演着至关重要的角色，然 而， 当前传统制造业正面临来自多方面的重大挑战，这些挑战无 疑对其 可持续发展能力及市场竞争力构成了显著影响。我国是具 有代表性 的制造业大国，在全球制造业市场中占据重要地位，下 面针对我国

通过以上各个环节的协同工作，最终可以生产出符合市场需求 的多种钢材。而在这些环节中，应用人工智能技术不仅可以增强质 量控制，还能进行设备维护预测、生产过程优化和资源管理的智能 化，进一步提升企业的整体工作效率与产品竞争力。 2.1 原料准备 在钢铁生产过程中，原料准备是至关重要的一步，直接影响到 成品的质量和生产效率。原材料的种类主要包括铁矿石、焦煤、石 灰石以及合金添加剂等。合理的原料准备方案能够有效提高生产效 利用机器学习算法分析历史炼钢数据，优化吹氧时间、合金添 加量及温度控制，制定更加科学的炼钢方案。 在这一过程中，AI 技术的应用可以帮助钢铁生产企业实现智能 化，提高生产效率，降低能源消费，并在确保质量的前提下，增强 市场竞争力。 2.3.1 转炉炼钢 转炉炼钢是现代钢铁生产中最重要的炼钢工艺之一，广泛应用 于大规模钢铁生产。该过程的核心是通过转炉将生铁转变为优质钢 材，具有高效、经济的特点。转炉炼钢主要利用氧化剂（通常是氧 在实施方面，企业应考虑投资建设智能化监控系统，建立完整 的过程数据采集和分析平台，以实现热处理与表面处理的质量提升 和效率优化。 最终，结合热处理与表面处理的先进工艺，辅以 AI 技术，将 能够显著提升钢铁产品的竞争力，更好地满足市场的需求。 3. AI 大模型应用的目标 在钢铁领域，AI 大模型的应用目标主要聚焦于提升生产效率、 优化资源利用、降低能耗和环境影响，以及增强产品质量和市场竞 争力。通过数据驱动的决策支持和自动化的生产过程，AI

企 业的发展提供有力的资金支持。 6.成本控制与业务优化相结合：通过成本控制，降低企业的成本水平，提高企业的盈利能力。同时，通过与业务优化相结合，实现企业的内部资 源 优化配置，提高企业的竞争力。 7.财务风险管理与业务风险管理相结合：加强财务风险管理，提高企业对财务风险的识别、预防和应对能力。同时，通过与业务风险管理相结合， 实现企业风险的全面管理，降低企业的整体风险水平。 8. 提升客户满意度和忠诚度。 8.提高企业适应市场变化的能力：通过实时监测市场动态和竞争态势，快速调整战略和资源，以应对不断变化的市场环境。 9.应对竞争环境：通过数字化技术和创新，提高企业的核心竞争力，确保在激烈的市场竞争中立于不败之地。 企业数字化转型是一种战略性变革，它通过利用新兴数字技术，对企业的业务流程、组 织结构、公司文化和客户体验进行全面改革和创新，以提高工作效率、降低运营成本、 规划、研发和创新策略。产品策略有助于企业提升产品竞争力，满足客户需求。 3.营销策略：企业应根据市场环境和目标客户，制定合适的营销策略，包括价格、促销、渠道和服务等方面。营销策略有助于企业扩大市场份额， 提高品牌知名度。 4.组织结构：企业应根据业务发展需要，调整组织结构，优化管理流程，提高运营效率。合理的组织结构有助于企业降低成本，提升竞争力。 5.人力资源：企业应根据业务发展需要，制定人

材料领域的科研成果转化率仅为 10% - 15%， 远低于发达 国家的 40% - 50% 。新材料产业链上下游企 业之间缺乏深 度的数据共享与协同合作 ，信息壁垒阻碍了 产业链的高效运 作， 降低了整个产业的竞争力 。例如， 在 新能源汽车电池材 料产业链中， 上游原材料供应商与下游 电池制造商之间因数 据共享不及时， 导致原材料供应与生 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 的协同创新能力， 推动新材料产业整体升级， 增 强我国在全 球新材料市场的竞争力。 二 、新材料可信数据空间建设目标 2.1 总体目标 致力于构建一个高度安全 、可靠 、高效的新材料数据空间 ， 实现新材料领域多源数据的深度融合与广泛共享 。以数 据驱 动为核心， 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 业之间在研发 、生产 、销售等环节的紧密协作， 提高 产业链 协同创新水平 。推动新材料从基础研究到产业化应 用的快速 转化， 加速前沿材料在各领域的广泛应用， 提升 整个产业链 的市场响应速度和竞争力 。例如， 在新能源汽 车电池材料产 业链中， 通过产业协同促进， 实现原材料供 应与电池生产的 精准对接， 提高电池生产效率 20% - 30%， 降低生产成本 10% - 15%。 2

重提 升至 41.5% 。作为数字经济核心产业与 实体经 济的根基，当前我国制造业规模已经跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系。在全球经济下行背景下，我国制造业 产业链韧 性和产品竞争力有显著提升。近年来我国数字经济与 制造业融合发展程度不断深化， 2022 年 制造 业数字经济渗透率提升至 24%, 但 与发达国家 相比仍存在差距，且当前面临着高端制造回流、中低端制造转移等多重压力。 化” , “ 推进信息化与工 业化融 合”等发展方向， 逐步成为 世界制造大国 与世界同步，提出《中国 制造 2025 战略》 , 增加 传统制造业附加值，提升 制造业发展核心竞争力， 将体现信息技术与制造技 术深度融合的数字化与智 能制造作为今后发展的主 线，实现制造业转型升级， 从制造大国向制造强国转 变 中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大 0 3.23% 3.72% 3.69% 3.61% 4.46 4.69 3.19 2019 2020 6% 制造业人工智能行业应用发展图谱及 行业应用案例 制造行业 AI 心竞争力与质量，实现可持续发展 制造行业是我国加快建设现代化产业体系的重要支撑，增强制造行业全价值链条数智化能力，全面提升智能制造整体水平与实力当务之急。 同时，制造行业在 IT 与数字化等基础设施建设

商业模式和营收能力、能带来即时经济贡献的产业互联网企业。 • 追求可量化的经济指标：从单纯财务回报，转向稳定的经济增长 （营收、GMV）、税收（企业总部迁移带来的稳定税源）与就 业。 • 提升区域产业竞争力：通过引入产业互联网实现产业链的整合、 延伸和升级，构建产业链新生态，促进创新与协同。 目标：地方产业升级 • 对企业： 提供了宝贵的“续命”资金与真实的产业落地场景， 从“烧钱换规模”转向“价值换增长”。 现标书智能生成、供应链协同、财务自动化等多场景，推动从流程自动化向认知自动化演进，重构业务价值创造方式。其核心价值在 于显著提升效率（如标书制作时间缩短70%）、降低成本、优化决策，并沉淀行业智慧，增强欧菲斯在政企采购领域的数字化竞争力。 AI Agents解决方案技术架构 AGI技术类型 基础模型层 Agents Workflow RAG MCP Sever Agents studio Open API ◼ 模型：LLM、MMLM、 和高效化 效率提升 标书制作时间缩短70%以上，实 现快速响应招标需求 质量保障 基于历史成功案例，确保标书内容专业、 精准、有竞争力 智能协同 多智能体协同工作，实现从解析到撰写 的无缝衔接 经验沉淀 策略学习系统持续积累赢标经验，形成 企业核心竞争力 应收与应付算法提速自动化 通过OCR+NLP技术实现银行流水、 交易凭证、支付平台记录等文档中 的关键信息（如交易金额、日期、 交易方名称、订单号等）。

步演进至平台化，降低成本，提升资源共享与协同效率。这一进程不仅增强了金融 AI Agent 在构建信任、透明度和用户价值方面的作用，还推动了金融行业的智能化转型，助力金融机构在数字化时代保持竞争力，实现可持续发 展。 用户为先 （价值观） 公平透明 （行业规则） 严谨安全 （法律底线） 头部 中型 长尾 金融机构 金融机构 金融机构 典型行业分析【金融 推动故障诊断智能化，优化供应链管理，并助力企业实现智能化决策。 Agent 技术 凭借其强大的智能化、实时决策和自动化执行能力，有效破解工业场景复杂性难题，全面推动工业企业提升运营效率，增强市场竞争力，成 为工业 智能化转型的核心驱动力。 工业 AI Agent 应用场景 人 力 资 源 管 理 风 险 管 理 和 库 存 管 理 优 化 需 求 预 测 和 质 量 延 伸 管 理 供 应 从流程角度， Agent 贯穿研发设计、生产、质量管控、物流及售后。各环节中， Agent 助力智能设计、实时监控、精准检测、路径优化和故障诊 断。 通过双重赋能， Agent 技术增强制造企业效率和竞争力，成为智能化转型关键驱动力。 以算法驱动的通用技 术迁移 为主 以数据科学算法直接 融合到场景应用为主 以工业规则库和知识 图谱构建应用为主 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理

千行百业突破力 供应链协同力 AI智能洞见力 数字人才驱动力 精益运营管控力 数字管理领导力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 帆软 让数据成为生产力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 声明： 本刊物所载企业案例的数据均已脱敏处理，或使用的虚拟数据。 本刊物由 © 帆软软件有限公司所有，未经许可不得以任何方式或途径复制或传播，包括但不限于复制、 数据， 当前企业数字化转型失败率仍高达 70%，数据领导力在企业数字化转型中扮演非常关键的角色。可 以说，企业数字化转型，从领导者培育数据领导力开始。 企业家的数据领导力 ——数字时代的核心竞争力 文 | 邓斌 澳门科技大学商学院博士生 华为原中国区 ICT 规划咨询总监 《华为数字化转型》一书作者 邓斌 2020 年，中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化 配置体制机 为优化人力资源配置、合理制定薪酬策略提供了精准的数据支持。 0 1 助力公司优化物资采购计划，降低库存成本。 02 为设备的合理配置与高效运维提供有力依据。 03 数智领导力 020 019 数智领导力 吉林省内市场竞争力领先的法人商业银行 吉林银行 全面提升一线业务效能！ 吉林银行商业智能 BI 加速数字化转型步伐！ 300+ 手工报表线上化 节省 63.4 人月 / 年 科技部运维工作 每年可节约 11

当前，全球正处于一场由人工智能引领的产业变革浪潮中，中央企业 （简称“央企”）作为国民经济的“顶梁柱”和“压舱石”，肩负着引领产 业升级、保障国家经济安全与战略发展的使命。其数智化转型不仅关乎自身 竞争力提升，更是推动国家数字经济发展和新型工业化建设的关键。 当前央企已步入从“业务数字化”向“业务数智化”转型的关键阶段。 央企作为国民经济的中流砥柱，面临着国家战略、全球竞争和内部转型的三 量带来的管理复 杂性与市场创新敏捷性之间的深层矛盾。 当前人工智能作为一项前沿技术，其核心在于如何激活海量数据要素的 潜在价值，并转化为前瞻性的决策力与创新性的业务模式。是构筑未来核心 竞争力的战略引擎。 白皮书一方面展现了我司对央企数智化转型的深入研究，另一方面希望 能为央企数智化领域服务商精准找到突破央企的机会与切入点，本报告会重 点研究 AI（Artificial Intelligence 智能引擎 6 二、AI 赋能央企数智化转型市场规模 主要结论：AI 赋能央企数智化转型不仅具有巨大的市场空间，更能带来实实在在的 经济效益，成为推动央企高质量发展和提升国际竞争力的核心动力。其中央企的 AI 应用 市场增速最快，近几年持续保持在 30%以上。主要是依托政策推动与场景深耕，目前 AI 已成为央企数智化转型的核心拉动力，更是当前央企重点布局的建设方向。 （一）央企数智化市场规模及增长