59万字，《2023-2024年中国智能制造产业发展报告》

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日前，北京信息产业协会发布《2023-2024年中国智能制造产业发展报告》 。报告主要包括智能制造概况、5G赋能制造业转型升级、全球智能制造态势、中国智能制造概况、原则任务、态势分析、产业分析、趋势分析、前景分析、最新政策、优秀企业案例等共九篇，共计5.9万字 。

报告由中国高科技产业化研究会作为指导单位，由中国高科技产业化研究会学术交流部、数字经济分会、信息化工作委员会、中国通信学会通信设备制造技术委员会、中国信息产业商会大数据产业分会、东南数字经济发展研究院、北京信息产业协会共同组织编写；同时联合了工业和信息化部电子第五研究所、中国科学院信息工程研究所、中国信息通信科技集团有限公司、浙江砖助智连科技有限责任公司、中国联通、西北工业大学等十九家单位共同编写。

『制造前沿』解读报告核心内容如下

智能制造系统

智能制造系统是一个覆盖设计、物流、仓储、生产、检测等生产全过程的极其复杂的巨系统，企业要搭建一个完整的智能制造系统，最困难也是最核心的部分就是生产过程数字化。尤其是对于生产工艺复杂、原材料及原器件种类繁多的离散制造领域，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性,要做到生产全程数字化、可视化、透明化殊为不易。

智能制造系统是一个高度集成和自动化的生产系统，它利用先进的信息技术、自动化技术和智能算法来优化生产过程，提高效率和质量。以下是智能制造系统的几个关键组成部分和特点：

1. 数字设计： 数字化设计是智能制造的起点，它使用计算机辅助设计软件（CAX）、三维设计与建模工具等技术，实现研发设计流程的数字化、模型化，缩短产品开发周期。

2. 智能制造单元： 智能制造单元是将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，以提升设备开动率和生产节奏。

3. 生产全过程数字化： 这涉及到将生产过程中的各个环节数据化，实现数据的采集、传输、分析和决策，优化资源配置，提升产品质量管控。

4. 智能物流仓储系统： 智能物流仓储系统通过自动化设备和信息系统，实现原材料、在制品、成品等在生产过程中的高效流转，降低物流成本。

5. 大规模定制平台： 通过建立定制平台，企业能够将用户引入到产品的设计和生产过程中，实现个性化需求的快速满足，提升品牌价值。

6. 产品远程运维服务： 利用物联网、云计算、大数据等技术，对已投入使用的产品进行远程监控和维护，提供预测性维护、故障预警等服务。

7. 数字孪生与智能制造的结合： 数字孪生技术通过在虚拟空间中创建物理实体的映射，实现对生产过程的模拟和优化。

8. 工业互联网赋能智能制造： 工业互联网通过连接设备、系统和人员，实现数据的实时采集和分析，提高生产效率和产品质量。

9. AI大模型引领智能制造： 人工智能大模型通过学习和分析大量数据，提高生产效率、优化生产流程，并在预测性维护、质量控制等方面发挥作用。

智能制造系统的核心优势在于其能够实现生产过程的自动化、智能化和网络化，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现对市场变化的快速响应。通过这些技术的综合应用，智能制造系统正在推动制造业的转型升级。

AI+智能制造关键技术

AI+智能制造方案构建了面向制造、能源电力、采掘等各垂直行业，以基础硬件设备、软件系统平台、解决方案三大层级为核心，生态协同为保障的技术架构。与主要依赖本地算力的传统工业架构相比，AI+智能制造方案通过软硬结合的方式，将成为未来智能化工厂的标准解决方案，提升产品质量检查和缺陷识别、生产作业过程识别以及安全行为等视觉识别的精准性、高效性。

图/AI+智能制造总体架构图

“AI+”通过整合 5G、数字孪生、边缘计算、区块链等先进数字技术，凭借“全面连接、信息共享、上下联动、资源整合”等优势，深度激活行业“脉络”，全面融入 45 个国民经济大类,对重塑工业体系、大力推进新型工业化的关键支撑效应正逐渐显现。

AI+智能制造关键技术是推动制造业向智能化转型的核心驱动力。以下是报告中提及的一些关键技术：

1. 5G 工业网络技术：

- 5G 通信增强技术：通过高精度时间同步实现低时延的无线通信，支持精准定位和高宽带通信。

- 网络切片：为不同的工业应用场景提供逻辑上独立的网络环境，确保服务质量和安全。

- 边缘计算：在数据源附近提供计算能力，减少时延，提高数据处理效率。

2. 数字孪生技术：

- 结合物联网、大数据、人工智能等技术，创建物理实体在数字世界的映射，实现实时监控和优化。

3. 区块链技术：

- 通过加密算法、访问控制等手段，确保数据共享的安全性和可靠性，促进产业链协同。

4. 人工智能技术：

- 包括机器学习、深度学习、模式识别等，用于提高生产效率、优化工艺流程、质量控制等。

5. 物联网技术：

- 通过传感器和网络连接实现设备的互联互通，收集和传输数据，为智能制造提供数据支持。

6. 云计算技术：

- 提供强大的数据处理能力和存储能力，支持大数据分析和智能决策。

7. 机器视觉：

- 利用图像识别和处理技术，实现产品的自动检测和质量控制。

8. 机器人技术：

- 工业机器人和自动化设备的应用，提高生产自动化水平，减少人工干预。

9. 增材制造（3D 打印）：

- 允许按需生产复杂的零部件，缩短产品开发周期，提高生产灵活性。

10. 仿真技术：

- 在虚拟环境中模拟生产过程，预测和优化生产结果。

11. 数据挖掘和分析：

- 对生产数据进行深入分析，发现潜在的生产优化点和改进机会。

12. 安全技术：

- 保护智能制造系统中的数据和网络不受威胁，确保生产安全。

这些技术相互融合，共同构成了智能制造的技术基础，推动制造业向更高效率、更高质量、更智能的生产方式发展。

智能制造产业链分析

智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段。我国智能制造进入到深化应用、全面推广阶段，智能制造水平明显提升。智能制造产业呈现“东强西弱”态势，未来越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，智能制造人才缺口大。

智能制造发展需经历不同的阶段，每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟，分为四个阶段。

分别为自动化(淘汰、改造低自动化水平的设备，制造高自动化水平的智能装备)、信息化(产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力)、互联化(建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成)、智能化(通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策)。我国目前仍处于“工业 2.0”(电气化)的后期阶段“工业 3.0”(信息化)还待普及，“工业 4.0”正在尝试尽可能做一些示范 ，制造的自动化和信息化正在逐步布局。

中国智能制造产业分析涵盖了产业链的多个方面，包括产业的发展特点、优势、以及面临的挑战。以下是对中国智能制造产业的详细分析：

1. 产业链分析：

- 智能工厂： 智慧工厂是现代工业、制造业的大势所趋，是实现企业转型升级的一条优化路径。2020年中国智能工厂市场规模8560 亿元。根据当前各行业建设智慧工厂的热情及扩张速度，预计未来几年中国智慧工厂行业仍将保持 10%以上的年均增速，到 2025 年，中国智慧工厂行业市场规模有望超 1.4 万亿。66%的标杆智能工厂建设投资总体规模超亿元，45%的智能工厂建设项目资金总体投入在 1亿-5 亿区间。亿元以下的项目多以智能化改造、信息化升级、工业大数据应用等单点应用为主。

- 机器视觉行业： 目前，全球机器视觉第一大技术来源国为中国，中国机器视觉专利申请量占全球机器视觉专利总申请量的 57.71%；其次是日本，日本机器视觉专利申请量占全球机器视觉专利总申请量的 18.14%。美国和韩国排名第三和第四，机器视觉专利申请量占比分别为 13.87%和 3.87%。

目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技、美亚光电、精测电子、赛腾股份、矩子科技、先导智能、康鸿智能、劲拓股份等

- 数控机床： 中国数控机床产量水平较高，但高端数控机床仍依赖进口。

从数控机床产业链上下游来看，上游主要包括各类饭焊件、铸件、精密件功能部件、数控系统、电气元件的供应。产业链中游主要是各类数控机床的制造，从数控机床种类来看，具体包括金属切削机床、特种加工机床、成型机床以及其他类型机床的生产制造。在下游应用市场，数控机床广泛的应用于国防军工、石油化工、汽车产业、机械行业以及其他工业制造等众多领域。

在上游领域，数控机床行业上游行业主要是制造数控机床所需零部件、功能部件、电器元件以及数控系统等的供应。机床主体零部件供应商包括盛特机械、北重机械、久升机械等；功能部件供应商包括恒锋工具、汉江工具、科拓智能、元景机床等；数控系统供应商包括华中数控、广州数控、埃斯顿、雷赛智能华兴数控等。

在中游数控机床制造领域，目前，国内数控机床制造代表企业有北一机床、重庆机床、沈阳机床、秦川机床、环宇数控、国盛智能等。

在下游应用市场，数控机床作为制造业的工作母机和工具机，用途十分广泛，涵盖国民经济的多个重要领域，下游应用领域较为分散，包括国防军工、石油化工、汽车产业等工业制造领域。

2. 行业发展特点：

- 制造流程智能化：推动制造业全方位智慧化转型，包括智能连接服务、智能产品、智能传感等。

- 3D打印和工业软件市场规模增大：3D打印技术在多个领域应用，工业软件市场持续增长。

- 智能硬件市场规模持续增长：智能硬件行业市场规模逐步上涨，尤其在智能家居设备和智能穿戴设备领域。

3. AI+智能制造典型应用场景：

- 医疗领域：AI技术用于生成个性化医疗报告、治疗方案、在线医疗咨询等。

- 制造业升级：AI技术与工业设计软件融合，提升研发效率，优化生产线布局。

4. 中国智能制造的发展规划：

- 指导思想和目标：以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为主线，推动制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革。