企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 1 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 2 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 引言 / 01 1 政策引导： 政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 / 02 1.1 设备升级的核心路径：高端化、数智化、绿色化 / 2 重点推进领域 / 05 1.3 政策加码与优化空间 / 08 2 宏观市场: 面向2027 设备更新市场规模将达6万亿 / 10 2.1 2024-2027年年均新增投资量超2800亿 / 11 2.2 工业：2027年工业领域设备更新年规模突破5万亿 / 13 2.3 交通领域紧抓新能源风口 / 14 2.4 新型城镇化拉动建筑和市政领域投资需求 / 14 2.5 5 未来三年县域医疗将成为投资重点 / 15 2.6 新型电力系统推动能源设备迭代 / 16 目录 contents 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 02 02 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 3 行业洞察： 转型新纪元 探索数字化与绿色化的双轨路径 / 17 3.1 冶金：加强技术创新和产业升级 / 18 3.2 石油化工：走向绿色化、高端化、电气化

“十三五”末 2024 全部工业增加值（万亿元） 全部工业增加值增长速度（%） 规模以上工业增加值增速（%） 19.9 26.6 33.6 29 26.3 24.9 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0 5 10 15 20 25 30 35 “十二五”末 “十三五”末 2024 制造业增加值（万亿元） 制造业增加值占GDP比重（%） 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 2021 2022 2023 “新三样”产品出口额（万亿元） 占出口总值的比重（%） 高技术制造业、装备制造业加快发展。 （三）产业链供应链自主可控能力持续提升 • 产业基础薄弱问题得到改善。 • 一批重点产业形成全产业链竞争力。 • 重点产业链供应链补短板取得重大成果。 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 9.2 9.4 0 0.5 1 1.5 2 2.5 “十二五”末 “十三五”末 2023 图表标题 规模以上工业企业R&D经费（万亿元） 规模以上工业企业R&D经费增长率（%） （四）产业科技创新能力跃升步伐加快 （五）企业活力和竞争实力实现新提高 （六）发展方式加快高端化智能化绿色化转型 质量品牌建设步伐加快。工业领域智能化水平

市国家级制造业创新中心数量总和占全国比重达 69.7%；技术合同 成交额占全国比重达 52.2%；万人有效发明专利数较上年提升 42.5%。 “向海集聚”特征突出，高水平开放效应增强。制造业强市合计完 成出口总额 14.3 万亿元，占全国比重达 59.6%；实际利用外资总额 合计近 700 亿美元，占全国比重达 59.5%。集群优势显著增强，产 业集聚载体建设卓有成效。制造业强市合计培育 62 个先进制造业集 群，占全国比重达 及集成电路、新能源、智能车联网、人工智能、纳米新材料、光子等 领域为重点，构建由 10 个产业集群和 30 条产业链组成的“1030”产业 体系，打造“智造之城”，2024 年苏州高新技术产业产值 2.6 万亿元， 比上年增长 7.7%，占规模以上工业总产值比重 54.7%。 来源：中国信息通信研究院整理 图 4 制造业强市 5G 工厂（左）卓越级智能工厂（右）数量 Top10 城市情 况（截至 2024 “向海集聚”特征突出，高水平开放效应增强 开放型经济是城市制造业高质量发展的重要支撑，制造业强市坚 持以高水平开放驱动高质量发展。从出口总值看，制造业强市 2024 年合计完成出口总额 14.3 万亿元，占全国比重达到 59.6%。其中，滨 州依托环渤海港口整合，外贸增速超 20%，带动制造业出口导向型企 业升级，首次成为制造业强市，表明开放型经济对高质量发展的拉动 作用显著。从实际利用外资看，截至

数据还是外部数据）构建自己的行业认知壁垒，即内化数据，完成数据-显性知识-隐性 知识构建的完整链条。 2024年中国制造业数字化转型市场规模达到1.55万亿，市场服务呈现出划分体系更加清 晰、产品更加丰富、解决方案更加系统化、大模型的落地应用探索逐渐深入等特点。就 市场规模而言，市场规模在2025年预计达到1.76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 增速稳步增长，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 场提 133.3 136.0 94.4 96.2 116.0 115.2 117.6 2019 2020 2021 2022 2023 规模以上工业企业营收总计（万亿元） 规模以上制造业企业营收总计（万亿元） 规上工业&规上制造业法人单位数情况 规上工业&规上制造业企业营收情况 工业&制造业法人单位数整体情况 根据国家统计局发布的数据来看，制造业依然是我国工业的支柱产业，无论 黑色金属冶炼和压 延加工业 化学原料化学制品 专用设备制造业 农副食品加工业 医药制造业 2024年制造业上市企业营收TOP10行业分布 2024年制造业上市企业20241024总市值（万亿） TOP10行业分布 化学纤维制造业 计算机、通信和其 他电子设备 电气机械和器材 医药制造业 酒、饮料和精制茶 制造业 专用设备制造业 汽车制造业 化学原料化学制品 铁路、船舶、航空

邮箱：aii@caict.ac.cn 2 编写说明 近年来，我国工业互联网已进入规模化发展新阶段。截至 2024 年底，我国工业互联网核心产业规模已超 1.5 万亿元，融合应用已实 现 41 个工业大类全覆盖，为推进新型工业化、建设现代化产业体系 提供重要支撑。在强劲的发展态势带动下，各类金融资源正在加速向 工业互联网产业集聚，不断壮大产业生态、激活融合创新，推动工业 网融合应用覆盖范围呈现由点及面的规模化态势，深度融入国民经济 各领域，覆盖 41 个工业大类、49 个国民经济大类。2024 年工业互联 网的核心产业规模超 1.5 万亿元，带动经济增长近 3.5 万亿元，为推 进新型工业化、建设现代化产业体系提供了重要支撑。“5G+工业互联 网”的应用场景不断拓展，对数字产业化和产业数字化发展的支撑作 用显著。2024 年，工业和信息化部启动“5G+工业互联网”融合应用 年， 金融对实体经济，尤其是科技创新领域保持了较高的支持力度。根据 中国人民银行的数据，2024 年全年社会融资规模增量累计为 32.3 万 亿元，其中对实体经济发放的人民币贷款余额 252.5 万亿元，增长 13 7.2%，专精特新企业贷款余额同比增长 13%。金融对实体经济的支持 力度不断加大也为工业互联网的发展带来了新机遇，设备更新、数字 化转型等领域成为金融支持实体经济的重要方向。2024

墅湖科教创新区、阳澄湖半岛旅游度假区），5个街道（娄葑街道、斜塘街道、唯亭街道、胜浦街道、金鸡湖街 道）。 开发建设30年来，园区高质量发展不断迈上新台阶，取得了三个超万亿的成绩：累计实现税收1.09万亿元、全社 会固定资产投资1.11万亿元、进出口总额1.54万亿美元。园区开放程度、经济密度、创新浓度位居全国前列，初 步探索了一条开放与创新融合、创新与产业融合、产业与城市融合的发展道路。在国家级经开区综合考评中实现

375 家，GDP 总量达到 18.62 万亿元，占全 国 22.51%。2012-2017 年，两类园区的 GDP 平均增速为 13.43%，远高于同期我国 GDP7.23%的增速，已经成为带动我国经济转型升级和创新发展的主力。32018 年，我国国家 级经济技术开发区的生产总值为 10.2 万亿元，国家级高新技术产业开发区的生产总值为 11.1 万亿元，二者在同期国内生产总值占比超过 2

Ø 引领型国家通过全方位体制机制创新，打造先进制造、人工智能、量子科技、新 一代通信等全面领先优势 3 未来产业新领域新赛道发展意义 p 麦肯锡：2030年人工智能有望 为全球经济贡献25.6万亿美元， 约相当于当前全球GDP总量的 8%。 p GVR：2023年一2030年全球 人形机器人市场规模复合增长 率将超过21%。 p 美国：重点布局量子信息、人工智 能等领域，打造未来产业领先优势 北京将持续支持大模型前沿研究及应用发 展，推动大模型深度赋能重点行业关键生 产环节 北京 þ 出台《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》等，力争 到2025年达到3000亿元，辐射产业规模将超过1万亿元。 þ 拥有众多的大模型创新主体，有超过120家大模型相关创新主体， 居全国首位。 上海将进一步探索大模型的新型开源和推 广模式推出更多具有示范性、标志性的应 用场景 上海 þ 上海发布

法支持正在推动创纪录的投资涌向私营企业，尤其 是半导体、清洁能源组件和电动汽车领域2。 中国 中国继续领跑全球制造业，在2024年亚洲新兴制造 业指数中稳居榜首3。2023年，中国制造业增加值 超过4.5万亿美元，占GDP比重26.2%，占全球比 重约30%。尽管面临劳动力成本上升和监管复杂性 等挑战，但由于良好的基础设施、创新能力和技术 娴熟的劳动力，中国制造业仍然极具竞争力。在数 字化转型和可持续发展方面的不懈努力进一步巩固 以适应低增长经济环境，并剥离不再符合其长期战 略的资产。 根据世界经济论坛的数据，到2025年底，超过 50%的制造商将采用人工智能5。国际数据公司 （IDC）预测，到2026年，全球物联网领域的支出将 达到1万亿美元6。人工智能和机器人在制造业有巨 大的增长潜力，预计到2027年全球市场规模将达到 1,820亿美元7。 综合来看，这些调查结果和预测突显了这一领域存 在的巨大商机，同时表明市场格局正在快速演变。

一个绝对的标 准，而是一个相对概念。传统模型参数量通常在数万至数亿之间，大模型的参数量则 至少在亿级以上，并已发展到过万亿级的规模。如 OpenAI 的 GPT-1 到 GPT-3，参数量 从 1.1 亿大幅拉升到 1750 亿，GPT-4 非官方估计约达 1.8 万亿。 泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样 GPT3 类似，同样需要通过 适当的指令微调、奖励学习、强化学习等阶段，形成面向最终场景的应用能力。 SymphonyAI 3推出了基于无监督预训练的工业大语言模型，该模型的训练数据包 含 3 万亿个数据点，12 亿 token，能够支持机器状况诊断，并回答故障状况、测试程序、 维护程序、制造工艺和工业标准相关的问题。 制造流程管理平台提供商 Retrocausal4发布的 LeanGPT™，也采用了无监督预训练