01 制造业人工智能行业应用发展背景
我国制造业规模庞大，但行业数字经济渗透率仍与发达国家存在差距，面临高端制造回流、中低端制造转移等多重压力
2022年,我国数字经济规模首次突破50万亿，达到50.2万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至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。
创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融合网络化、数字化与智能化手段进行升级
中国制造业细分领域众多,行业间数字化基础差距较大且需求各异,在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看,我国尚处于工业化升级的进程当中，需要工业2.0、工业3.0与工业4.0“并行式”发展。
制造业尚需基于工业互联网融合发展生态，强化供给与市场需求的精准对接，推动形成全新的生产制造与供给服务体系
近年来我国工业互联网产业建设体系不断完善，带动核心产业、渗透产业蓬勃发展。2017-2022年我国工业互联网产业增加值年均复合增速达13.66%，工业互联网产业增加值贡献在 GDP中的比重逐年提升。预计2023年工业互联网带动一、二、三产业的增加值规模将分别达到0.06万亿元、2.29万亿元、2.34万亿元，工业互联网核心产业将达1.35万亿元。
2023年的中央经济工作会议提出要以科技创新引领现代化产业体系建设，广泛应用数智技术加快传统产业转型升级。工业互联网能够实现大规模生产和个性化定制深度融合，而制造业是工业互联网应用的核心领域，在智能制造架构模型下，工业互联网成为智能制造的关键基础，为智能工厂的转型升级提供了必要的共性基础设施和能力，能够加速创新成果转化，有效提升制造业供给水平。
02 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应用概述:提升研发生产与运营效率，提升产品核心竞争力与质量，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方面,尤其是面临不同行业、不同类型与规模企业的能力不均衡,相应地,制造行业数智化升级也就面临更大挑战,需要政府、行业链主企业以及科技企业共同以生态搭建协同运营等方式,来加速推动制造行业数智化升级与AI应用落地。
制造行业AI应用价值与场景
AI+工业互联网重构传统制造形态，实现全要素、全流程、全生命周期以及全价值链的互联互通与高效决策
制造业AI应用需要结合场景进行建模与优化，以工业互联网为基础的智能工厂是AI在制造业落地实践的最佳形式
一方面，人工智能与工业知识的结合能够构建各类工业机理模型，嵌入智能工厂重点领域与场景，加速协同与创新另一方面，由于智能工厂环节多,系统复杂度高,工业AI的开发与应用须依托工业互联网方可实现创新在效率的预期目标。目前工业互联网已经形成六大类典型应用模式,各模式中均深度融合AI技术,能够拓展智能工厂各项能力建设，在推动模式创新的同时将核心业务链条中的创新进行集成，从而实现系统性创新。
人工智能与制造机理深度融合，驱动智能工厂多层次创新
在制造业迎来“数字化、网络化、智能化”为发展方向的变革中,以人工智能为代表的数智技术与制造机理深度融合,构建智能制造发展范式已经成为加快制造业高质量发展和建设新型工业化的重要抓手。通过Al在关键环节的赋能作用,智能工厂实现了生产、管理、服务的智能化,推动了产业模式向服务型制造转变，助力制造业实现数字化端到端集成，促进协作与资源共享，为未来制造业发展注入新的动力。
制造行业AI应用图谱
03 制造业人工智能行业应用发展挑战与趋势
趋势1: 工业级场景需求升级，带动计算机视觉、工业知识图谱,工业数字李生、群体智能等关键技术向多元化场景纵深发展
趋势2:大模型为工业智能注入认知理解能力，将柔性融入制造流程，成为工厂智能中枢
大模型的出现为工业智能注入了更为强大的认知能力,将能够深入理解适应不同的生产环境和工厂特点，实现AI与传统工业设备的高度契合。提供智能化的监控和调度能力。柔性融合更加突显了大模型对原有智能制造场景的适应通过全面理解从生产流程到设备状态的各类应用场景，性和灵活性，为制造业的持续创新提供了可能。
趋势3:Al与工业大数据双向驱动将全面释放价值，成为智能制造升级关键推动力
趋势4:生成式Al的应用将为工业知识沉淀和传承提供有力支持
生成式AI通过将大量的工业数据、技术文档和专家经验整合,可构建更为智能高效的知识管理体系,这将支持企业有效沉淀和传承核心领域的工业知识，不仅能为工厂提供实时指导和支持,还有助于应对人才流失和知识断层问题,使制造行业在工业知识管理和传承方面实现更加智能、可持续的发展方式。
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