中國制造業(yè)規(guī)模龐大，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率與發(fā)達(dá)國家存在差距。

2022年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬億元，制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率提升至24%。

制造業(yè)面臨G端制造回流、中低端制造轉(zhuǎn)移等壓力。

制造業(yè)升級(jí)與挑戰(zhàn)：

制造業(yè)需要通過網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化與智能化手段進(jìn)行升級(jí)。

中國制造業(yè)尚需基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展生態(tài)，強(qiáng)化供給與市場需求的準(zhǔn)確對(duì)接。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造：

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)，推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增加值年均復(fù)合增速達(dá)13.66%，對(duì)GDP貢獻(xiàn)逐年提升。

制造業(yè)AI應(yīng)用概述：

AI在制造業(yè)中的應(yīng)用旨在提升研發(fā)生產(chǎn)與運(yùn)營效率，提升產(chǎn)品核心競爭力與質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

AI技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用場景包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營管理等。

制造業(yè)AI應(yīng)用圖譜：

提供了中國工業(yè)制造行業(yè)AI應(yīng)用的詳細(xì)圖譜，包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營管理等多個(gè)L域。

行業(yè)應(yīng)用案例：

海爾卡奧斯AI工業(yè)大腦賦能智能制造全鏈場景。

中國移動(dòng)依托云智融合能力，推動(dòng)5G×云×AI向智能工廠核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)縱向延伸。

思謀科技基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，打造從生產(chǎn)到運(yùn)營管理的一站式數(shù)智化服務(wù)體系。

華為工業(yè)AI質(zhì)檢實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量管控智能化。

創(chuàng)新奇智工業(yè)AI技術(shù)平臺(tái)助力汽車裝備智能管控。

美云智數(shù)AI算法服務(wù)+工藝仿真快速構(gòu)建優(yōu)工藝參數(shù)模型，助力智能工廠釋放效能。

格創(chuàng)東智打造工業(yè)設(shè)備健康管理體系，實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)和精密診斷。

挑戰(zhàn)與趨勢：

制造業(yè)AI應(yīng)用面臨模型應(yīng)用可靠性、應(yīng)用成本、行業(yè)Knowhow與數(shù)據(jù)資源等挑戰(zhàn)。

工業(yè)級(jí)場景需求升級(jí)，AI與工業(yè)大數(shù)據(jù)雙向驅(qū)動(dòng)，生成式AI的應(yīng)用將為工業(yè)知識(shí)沉淀和傳承提供支持。

易觀分析解決方案：

提供面向業(yè)務(wù)增長的個(gè)性化解決方案，包括企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型策略、市場洞察、用戶洞察、創(chuàng)新探索等。

報(bào)告強(qiáng)調(diào)了人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用潛力，以及通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型的重要性。同時(shí)，報(bào)告也指出了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，并對(duì)未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

附件：中國制造業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜報(bào)告2023-中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬億元