智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个基本 环节，在工业互联网和智能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合 成为智能集成制造系统。 4. 智能制造是第四次工业革命的核心技术，是实现制造业转型升级的主要技术路径， cA 是制造业高质量发展的核心驱动力。 智能制造的核心要义 1. 人工智能赋能新型工业化，人工智能技术与先进制造技术深度融合，升华成 为 " 智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个基本 环节，在工业互联网和智能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合 成为智能集成制造系统。 4. 智能制造是第四次工业革命的核心技术，是实现制造业转型升级的主要技术路径， 是制造业高质量发展的核心驱动力。 ( 二 ) 以智能制造为主攻方向，人工智能赋能制造业高质量发 展 200 多万年前，人类就会制 造和使用工具。从石器时代、 制造系统发展的第一阶段：传统制造与人 - 物理系统 (HPS) 天工开物，玉器磨床 13 (1) 制造系统发展的第一阶段：传统制造与人 - 物理系统 (HPS) 以蒸汽机的发明为标志的动力革命引发了第一次工业革命， 以电机的发明为标志的动力革命引发了第二次工业革命，人 类不断发明、创造与改进各种动力机器并使用它们来制造各 种工业品，这种由人和机器所组成的制造系统大量替代了人 的体力劳动，大大提高了制造的质量和效率，社会生产力得

个体期望主导的心理契约 n n n 面向未来的 领导者 持续变革的 领导者 数字化时代领导者的新定位 持续变革 持续变革领导者需做到以下几点： 人的活性化（ 自我超越与自我革命 ） 系统思考的内部改造 真正的客户导向 思维模式转变 开放合作 面向未来 卓越领导者对组织重要的原因： 让组织高效运营 指明方向，鼓舞人心，重振希望 应对不确定性带来的危机，带领 管理者要做好四件事 要让员工自我期望与组织期望相一致，管理者需承诺三点 共同为员工找到合适的 岗位 02 03 三点承诺 01 帮助员工取得绩效 要兑现承诺 第十二章 知识革命与组织学习 第十三章 组织价值共生的原则 第十四章 数字化，注定是个分水岭 PART 05 新知识 n n n n n n n 知识的定义 德鲁克：“知识是一种能改变某些人或事物的信息， 01 知识革命对企业的根 本要求：企业必须有 能力不断获取知识， 验证知识，创造和创 新知识 组织拥有知识 知识在管理学发展史中起到的作用 知识运用于生产工具、生产流程和产品的 创新，从而产生了工业革命 知识以其被赋予的新含义开始被应用于工 作中，引发了生产力革命 知识正在迅速成为首要的生产要素，资本、 劳动力居于次要位置，即知识革命 知识正在被应用于知识本身，即管理革命

34 35 - 1 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 ���� ��������� - 2 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 在人类历史进程中，从农业革命到工业革命，再到当前的信息革命和智能革命阶段，科学 技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年，随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技 术的突破和广泛应用，我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界，它将重塑 �������� - 3 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 1.1 人工智能技术出现革命性突破，智能时代加速到来 人工智能（Artificial Intelligence，AI）被誉为是 21 世纪社会生产力最为重要的赋能技术， 正以惊人的速度渗透进各行各业，推动一场新的生产力与创造力革命，深刻影响着我们的生活。 自 1956 年达特茅斯会议揭开人工智能的神秘面纱以来，人工智能经历了令人瞩目的进展， 面 世 标 志 着 人 工 智 能 技 术 在 大 语 言 模 型（Large Language Model, LLM，也称大模型）和 生成式 AI(Generative AI) 等领域取得了新的革命 性突破。生成式 AI 通过深度学习算法对大量数据进行训练，捕捉数据中的模式和规律，具备 创造出高质量的文本、图片、视频、代码等新想法和内容的能力，即 AIGC（AI Generated C

第三次工业革命 20 世纪 40 年 代 数字化 第四次工业革命 现在 以应用电子和 IT 技术为代表的 自动化生产 信息时代 催生的新行业有计算机、新材 料、生物制药、航空航天、原 子能等。 以物理信息系统和数字世界融合 为代表的 数字时代 催生的新行业有互联网、人工智 能等。 机械化 第一次工业革命 18 世纪 世纪 60 年 代 电气化 第二次工业革命 19 世纪七十年 以蒸汽、机械化为代表的 以应用电力批量生产为代表的 蒸汽时代 电气时代 催生的新行业有铁路、钢铁、 机器、轮船等。 催生的新行业有电力、通信、 化学、石油和汽车等。 对能量的充分利用 对信息的充分利 用 从工业革命的历史看待数字化 回顾工业革命的发展历史有助于我们理解数字化的本质，获得对数字化的洞见。 01 02 04 03 第三阶段 • 21 世纪 10 年代基于手机的移 动 互联网的普及； • 成功企业有苹果、三星、华为、 小米、 OPPO 等智能手机公司 和字节跳动、美团、滴滴等针 对个人的应用和服务公司；

“人工智能工厂”数据中心常被比作第二次工业革命时期的工厂。 关键指标与大型工厂相同：吞吐量，通常以每秒处理的令牌数量为单位，并 根据能耗进行标准化。然而，与大型工厂一样，吞吐量并非唯一指标。 交互式和自主应用程序，以及网络物理系统，对延迟有严格要求。 与此同时，人工智能模型的快速多样化增添了第三个维度：产品组合，即工 厂能够生产的不同产品种类。在第三次工业革命中，那些通过优化产品组合 来实现大规模 来实现大规模定制和丰田生产方式的工厂，超越了以吞吐量优化为目标的第 二次工业革命时期的工厂。 2025年3月，谷歌的Gemma3模型正式 2025年3月，谷歌的Gemma3模型正式发 发布。其中，参数 布。其中，参数规 规模 模为 为270 270亿 亿的Gemma3版本在性能上超越了参数 的Gemma3版本在性能上超越了参数规 规 模大644倍的DeepSeek 模大644倍的DeepSeek-V3模型。 近期对生成式人工智能（GenAI）的关注已对三个主要领域产生了显著影 响：监管、工具与威胁，以及人才。 生成式人工智能和代理式人工智能在2020年代通过其改变工作和日常生活潜 力的方式吸引了公众的关注。 这场人工智能革命得益于海量训练数据、硬件改进（如专用人工智能芯 片）、神经网络算法的突破，以及学术界与产业界之间的协作生态系统；所 有这些都得到了全球大量投资的支持。 网 网络 络安全 安全应 应用程序 用程序

随工业 互联网与数字经济的深入推进，数字孪生被视为实现 产业智能化与数字化升级的核心工具和底座平台。 2.2 人工智能技术 人工智能（AI）作为以机器学习和深度学习为代 表的第 4 次工业革命的产物，具备从大量数据中学习 规律，并执行感知识别、预测决策等智能行为的能力。 在工业生产领域，AI技术具备广泛的应用基础。 在产品设计阶段，引入数字孪生技术构建产品和 生产流程的虚拟仿真模型，并通过 术对产线进行仿真优化，不断提升产能和产品良 率 ［10］。 数智融合孪生技术作为第 4次工业革命的创新产 物，通过数字技术与智能技术的融合，赋予了工业系 统前所未有的洞察力和灵活性，能够有效推动生产效 率提升、实现降本增效，已成为产业转型与升级的重 要驱动力，为产业数字化转型提供了核心支撑。 3 数智融合孪生技术在制造场景中的深度应用 随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数 据作为关键生产要素的价值日益凸显，获取和处理海 协同、库存管理三维一体的智能化升级，以及传统制 造向智能制造的巨大跃迁。 4 结束语 当前，中国正处于数字经济蓬勃发展和产业数字 化转型的重要阶段。以数智融合孪生技术为代表的 人工智能先进技术，是引领新一轮科技革命和产业变 革的战略性技术。目前，该技术已具备在各行各业深 入、大面积应用的基础，能够赋能应用场景和产品服 务创新，对产业数字化转型升级具有关键意义。基于 数智融合技术的产业研发创新、供应链优化、产线智

·························································································· 11 3.1 层级职责会议：驱动日常运营革命 ··········································································································· 理念的践行者与文化的示范者。他们用实际行动诠 释：真正有效的组织变革，往往始于领导层的亲自 参与和持续投入，为锦华的精益变革提供了强大的 驱动力。 2.2 高层承诺与躬身入局：变革的示范与牵引 时间再分配 会议革命 考核挂钩 高层将 60% 的工作时间 重新规划，其中 30% 用 于现场走访与交流，确保 管理层深入一线、了解实 际问题。 每周坚持参加层级会议， 将 例 会 从 2 小 时 压 缩 （公司层，8:30-8:45，高管决策）三个层级，每日 自下而上逐层召开，通过结构化议程、限时 15 分钟、 全员参与机制，实现问题快速暴露与资源精准调配， 彻底扭转传统会议弊端。 3.1 层级职责会议：驱动日常运营革命 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 T 会成功的四个关键原则 第一原则：自下而上，问题驱动 T 会颠覆传统自上而下的会议模式，倡导“基层先发 声，问题自下而上暴露”。会议首先在班组层面召开，

能。这种不同以往的生产环境变化，促使全球各国在调整自己的国家战略。 农业、工业作为社会的骨干性行业，尤其工业，对社会 的结构与运行起着巨大的影响作用。自2008年经济危机 以来，人们意识到，只有革命级别的技术发展，才会实 质性的保持经济的健康发展。所谓革命级别，需要影响 的行业、领域非常广泛，影响的人群巨大，并且和日常 的生产、生活息息相关。目前社会基本达成共识-“数 据”将是这一代表性技术。而数字化将是产生数据的直 0、智能制造、机器人、智慧仓储与物流、新零售、工业APP、工业互联 网、预测性维护、云制造、云租赁、大规模网络定制、车联网、无人驾驶； 公共事业 能源主题词：能源互联网、智能网格、多能互补、微电网、4个革命（能源消费、能源供应、 能源技术、能源体制）、冷热电三联供、光伏、智能计量架构； 交通主题词：数字出行 医疗主题词：医药分离、医联体、远程医疗、机器人医生、精准医疗、大数据科研； 教育主题词 数字化转型的本质 所谓转型是弥补现状与预期状态的差距，本质是借助数字化技术，促进企业与组织能够在变革的数字化世界中创造更大 的价值，实现更强健的生命力。 数字化转型和传统信息化的主要区别 信息化技术的革命，曾经给社会带来巨大的影响，那为什么现在普遍称为数字化转型，而不是信息化转型？关键的区别 主要在如下两个方面： 传统信息化主要涵义是“流程”的信息化；而数字化，主要涵义是“业务”的数字化。因此信息化主要负责部门是IT

美国（前五国家/地区） （2015-2024, 单位：篇） 第一章 序言 3.4 AI4S 引领范式变革：哪些 AI 技术 最获青睐？ 2015 至 2024 年间，AI 催生了一场跨 学科革命，其核心特征是领域科学和 AI 方 法的深度融合与适配。通过科学家提出关键 词和出版物数据库的匹配，可以发现在 AI4S 研究中运用最多的 AI 方法和技术（图 1.7）。 如今，大语言模型（LLMs）已经成为物质 神经网络、可解释 AI 和边缘智能在不同学 科中均得到广泛应用。AI 技术图谱揭示了一 个根本性转变：AI 不仅是科学研究中可用工 具集的扩展和创新，更是推动科学范式变革 的“元技术”。一场 AI4S 革命，正在重塑 人类科学发现的未来图景。 图1.8｜科学智能中最获青睐的AI技术（2015-2024） 生态系统动态模拟 跨尺度建模 模型可解释性 物理约束 数据增强 图像处理 随机森林 更高效地应对人工智能中的前沿问题，推动 人工智能技术迈向更高水平，而人工智能的 不断突破也将反哺统计学，使其变得更加智 能与高效。人工智能与统计学之间的双向互 动与协同进化，必将在未来智能革命中发挥 关键作用，为社会智能化转型注入持久而强 大的动力。 4. 科学计算 随着上世纪的计算机出现，科学计算迅 速发展，在天气预报、油田勘探、药物设计、 金融分析等领域取得巨大成功，成为理论、

页 “数智化”是在数字化奠定的坚实数据地基上，引入 AI、机器学习、大数据分析等智能技 术，实现从“流程驱动”到“数据智能驱动”的根本性转变。它的目标不再是简单的效率提 升，而是效能跃迁与决策革命。 核心是“洞察”与“赋能”：它让数据“活”起来，能够自我分析、发现规律、预测趋势， 并最终赋能甚至替代部分人类决策。 AI 分析：这远不止于生成几张饼图或柱状图。它意味着： 在招聘端：通过 式”领导力。 设计数智化激励与绩效体系：将数据质量、算法贡献、创新应用等数智化能力纳入绩效考 核与激励体系，设立专项奖励，激发全员参与转型的热情。 小结 制造业的数智化转型是一场深刻的系统性革命，四大驱动如同四轮，共同推动着企业前行。 在这场征程中，人力资源不仅是支持者，更是引领者和赋能者。通过前瞻布局人才战略、 深度应用智能技术、激发组织内生动力，人力资源完全有能力将转型压力转化为企业高质 云，人力资源数智化解决方案 第 15 页 共 37 页 第二章：现状洞察：制造业数智化进程全景扫描 作为人力资源数智化服务商，我们深知制造业的数智化转型不再是技术升级，而是一场涉 及战略、组织、人才与文化的全面革命。当前，中国制造业正处在从“数字化的普及”迈 向“智能化的深化”的关键十字路口。理解这一进程的全景，是企业制定科学转型策略、 合理配置人力资源的前提。本章将深入剖析制造业数智化的发展阶段、关键领域应用成熟