半导体智能制造 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 从精益制造向智能制造演进 siemens.com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加

第一章 序言 1. 定义与范式 2. 发展与态势 3. 数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 38 39 42 42 44 45 48 49 50 51 51 1 第一章 徐增林 复旦大学、上海科学智能研究院 程 远 复旦大学、上海科学智能研究院 杨燕青 上海科学智能研究院 徐 燕 上海科学智能研究院 第二章 邱锡鹏 复旦大学 付彦伟 复旦大学 王守岩 复旦大学 杨 珉 复旦大学 邹 复旦大学 曹风雷 上海科学智能研究院 高 悦 复旦大学 第五章 应天雷 复旦大学 郁金泰 复旦大学 刘 雷 复旦大学 程 远 复旦大学、上海科学智能研究院 朱思语 复旦大学、上海科学智能研究院 彭汉川 复旦大学 徐书华 复旦大学 第六章 李 昊 复旦大学、上海科学智能研究院 张宏亮 复旦大学

1 头豹研究院 2025年中国人工智能与商业智能 发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 AI与BI融合的核心驱动因素及市场增长 动力是什么？ • AI技术如何重构BI的价值链，并解决传 统工具的核心痛点？ • ABI在行业落地中面临哪些共性挑战？ 不同行业的差异化需求如何影响技术 应用路径？ 中国：人工智能系列 04ABI赋能新领域，重塑商业价值： ◆ 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定

Engineering White Paper 工程智能白皮书 上海（同济）工程智能研究院（筹） Shanghai (Tongji) Institute of AI for Engineering (Preparatory) 同济大学工程智能研究院 Institute of AI for Engineering (IAIE), Tongji University 工程智能白皮书 AI for Engineering ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 i 序一：凝聚合力，久久为功 郑庆华 （中国工程院院士、同济大学党委书记） 工程智能的发展，不仅是一场技术层面的跨界融合，更是一次关乎工程学科 未来、关乎产业发展方向的深刻变革。今天，当我们梳理过往探索、展望前路征 程，愈发坚定了这样的判断：工程智能，正在成为驱动经济社会高质量发展的核 心力量。 最初提出“工程智能”这一概念时，不少人对其内涵与价值尚存疑惑，认为 不过是人工智能在工程领域的简单应用。但随着研究的深入、实践的推进，我们 愈发清晰地认识到，工程智能绝非技术的叠加，而是以改造世界为核心目标，衔 接科学智能与产业应用的跨学科体系，是解决工程领域非确定性问题、实现规模 化赋能的全新范式。 这些年，我们见证了太多鼓舞人心的变化。战略层面，国内外对工程智能的 重视达到了前所未有的高度，中国将“人工智能+”行动写入政府工作报告，把 工程智能作为建设

当前，全球数字技术正经历智能化、泛在化的深刻变革，人工智能与万物 互联的深度融合，推动着产业生态的颠覆性重构。在这一进程中，鸿蒙智能体 的崛起，不仅是中国信息产业自主创新的重大突破，更是全球智能终端生态迈 向新范式的重要里程碑。作为新一代操作系统与 AI 技术的集大成者，鸿蒙智能 体以技术自主为根基、生态协同为路径，为中国数字经济发展注入新动能，也 为全球产业智能化升级贡献了中国智慧。 鸿蒙智能体的突破 鸿蒙智能体的突破性在于其开创了“以人为中心”的操作系统新范式。通 过分布式架构与原子化服务能力，实现跨终端、跨场景的智能协同。例如，在 智能家居场景中，用户无需手动切换设备，鸿蒙可通过意图感知自动联动灯光、 空调、安防等设备，形成“服务随人动”的无缝体验；在工业领域，其微内核 设计和高可靠性特性，为智能制造、智慧能源等场景提供了毫秒级响应的底层 支撑。这种“软硬件解耦、服务原子化”的技术路径，使得终端设备从“功能 应用的场景化落地开辟了全新空间。 鸿蒙智能体的核心价值，在于构建了“开放共赢”的生态体系。通过开源 项目 OpenHarmony，华为联合超 5000 家合作伙伴，打通了从芯片、模组、 终端到应用的全产业链条，形成了全球第三大智能终端生态圈，其“一次开发、 多端部署”的开发模式，更将应用开发效率提升 60% 以上，让中小开发者也能 快速融入 AI 创新浪潮。在智能汽车领域，鸿蒙车机操作系统已赋能多家车企，

易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇）。 特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。 主编单位：杭州易知微科技有限公司 编写指导（排名按姓名拼音首字母）： 陈为 浙江大学计算机学院教授 邓贵德 中国特种设备研究院正高级工程师 念的爆发式兴起，使得数字孪生技术得到了 包括学术界、工业界等在内的多方重点关注。数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的 隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市 等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系 统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展 的重要抓手。 《数字孪生世界 浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任 前言 《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济规划》等文件均提出要强化数 字孪生技术战略研究布局和技术融通创新。数字孪生最早主要应用于军工及航空航天领 域，近年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展， 已成为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过 数字化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路

章：AI、新技能与工作重构 第 3 章：各区域岗位与技能需求 第 4 章：技能培养策略：高校及其他领域探索 第 5 章：ICT 岗位分类体系 第 6 章：未来展望 研究方法 附录 I. 人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 V. 数据管理与分析岗位 VI. 云计算岗位 VII. IT领导力岗位 01 03 20 28 37 业务的时代背景下，信息 与通信技术（ICT）人才所需的技能及岗位演变需求。报告还包含一份详尽的附录，列举了受AI影 响最大且对未来智能化业务发展至关重要的50个ICT岗位及其技能。 AI正在重塑商业模式与工作流程，大多数企业正处于“AI转折”阶段 AI及智能体的快速应用，正推动组织从“渐进式AI应用场景”迈向“全方位商业模式重塑”。目 前，大多数企业正处于IDC所定义的“AI转折”阶段⸺即在业务中发掘高投资回报率 平均5-7年的更新周期。为弥补这样的技能差距，高校与企业必须紧密合作，通过联合设计课程、 设立卓越中心或学生创新中心、加强企业实践项目等方式加强AI人才素养及动手能力培养。同 时，政府、技术厂商和学界也应加强合作，探索面向智能时代的人才培养先进理念。 几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向

—————————— 收稿日期：2025-04-16 1 概述 当前，随着中国数字经济的飞速发展，产业数字 化进程的加快，数字技术对工业、服务业的渗透率不 断提高，对 5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等 数字基础设施的需求日益增长。以 DeepSeek、Sora 等 为代表的 AI 大模型的蓬勃发展，前沿技术的快速演 进，在不断推动 AI 赋能万物数字化转型的同时，也对 当前的产业数字化、数字产业化发展提出了新的挑 产制造转型升级，加速淘汰落后产能，基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下，智能制造不仅关乎企业未来的生 存，更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 将带来更高效、更灵活和更智能的生产制造方式，同 时也会促进企业技术创新和可持续发展，引领产业高 关键词： 数字经济；人工智能；数智融合孪生；产业数字化； 新质生产力 数字经济的迅猛发展，带动了产业数字化和数字基础设施建设的快速推进，人 工智能、数字孪生等先进创新融合技术，已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景，并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明，数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著，作为智能制造核心支撑，正加速产业智能 化，助推新质生产力发展。 Abstract： The

应用全生命周期智能化 白皮书 100 0 101 010 00 10 01 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 01 01 00 1 0 00 11 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 010 01 11001 2025年6月 编写单位 应用现代化产业联盟 中国软件行业协会 中国信通院人工智能研究所 顾问组成员 陈 纯 应用现代化产业联盟 会长 陈宝国 中国软件行业协会常务副秘书长 魏 凯 中国信通院人工智能研究所 所长 张宇昕 华为云 CTO 黄 瑾 华为云副总裁（战略与产业发展部总裁） 徐 峰 华为云 PaaS 服务产品部部长 2025 年 6 月 当前，以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革，推动应用架构从功能自动化向认知智能化 跃迁。本白皮书系统阐述应用智能化的框架、关键技术、和实现路径，旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战： 1. 技术链断裂导致的落地周期过长：算力、大模型、智能体的新概念，开发、运维、安全合规等等环节的割裂都导 致企业落地智能化的周期依然较长； 2. 场景选择困难：