智能制造行业现状及未来发展趋势分析研究报告

随着科技的飞速发展和工业4.0的浪潮席卷全球，智能制造行业正逐渐成为全球制造业的新高地。智能制造，融合了互联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了制造过程的智能化、数字化和网络化，为制造业带来了前所未有的变革。

智能制造技术可以用于工业自动控制系统装置、光学仪器、电工仪器仪表、运输设备及生产用计数仪表、钟表与计时仪表等领域。工业自动控制系统装置是目前智能制造领域技术应用最多的领域。

智能制造是一种基于数字化技术和信息化平台的高度集成化生产制造方式，它能够实现设备、工厂和供应链等各个环节之间的自动化和智能化协同，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性，实现持续创新和可持续发展。

智能制造行业产业链

从产业链结构来看，智能制造行业已经形成了较为完整的产业链。从上游的智能制造装备和核心零部件制造，到中游的智能制造系统集成，再到下游的智能制造应用服务，各环节都呈现出蓬勃发展的态势。同时，随着5G、人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，智能制造产业链正在不断向高端化、智能化方向延伸。

智能制造行业现状

近年来，在行业形势及国家政策推动下，我国智能制造产业发展迅速，产值规模已经达到15000亿元。当前，世界经济进入下行趋势，各国对于制造业发展愈发重视，纷纷加快推动技术创新，促进制造业转型升级，智能制造战略由此不断升温。目前，因此，智能化、绿色化已成为制造业发展的主流方向，智能制造也将成为世界各国竞争的焦点。近年来，受到国家政策支持以及数字化的不断推行，中国智能制造业产值规模一直保持增长趋势。数据显示，2022年我国智能制造产值规模破3万亿元，同比增长14.9%。据市场调研-行业研究-研究报告-研精毕智市场调研网数据显示， 2023年我国智能制造产值规模将进一步增长至3.92万亿元。

随着我国制造业加速转型升级，工业机器人及核心零部件市场前景广阔。据国家统计局数据，2015-2022年，国内工业机器人产量从3.30万台增长至44.31万台，CAGR高达45%，而销量上根据GGII(高工产业研究院)数据，2021年国内工业机器人销量达26.13万台，预计2022年销量达30.30万台。

工业机器人当前主要指面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，驱动电机是工业机器人的核心部件，永磁同步伺服电机是主流，高性能钕铁硼永磁材料则是永磁同步伺服电机的基础材料。尽管2023年由于机器人行业原本的销量主力行业如电子、新能源汽车、动力电池、医疗等，需求出现萎靡，市场增长放缓，但我们预测随着全球经济复苏，2024年机器人需求将得到修复，预测2023-2025年全球机器人及智能制造领域高性能钕铁硼总需求量CAGR为8.2%。

上海已成为国内最大的智能制造系统集成解决方案输出地和智能制造核心装备产业集聚区，智能制造系统集成工业总产值突破600亿元，智能制造装备产业规模突破1000亿元，连续三年蝉联“中国先进制造业城市发展指数”全国第一。

智能制造行业未来发展

数字化与网络化。未来，智能制造行业将继续向数字化和网络化方向发展。随着5G、物联网等技术的普及，智能制造将更加依赖于大数据和云计算等技术手段，实现制造过程的全面数字化和网络化。这将有助于提升制造过程的透明度、可追溯性和协同性，进一步提高生产效率和质量。

智能化与自主化。智能制造将进一步实现智能化和自主化。通过深度融合人工智能、机器学习等技术，智能制造系统将具备更强的自学习、自适应和自决策能力。这意味着制造过程将更加智能化，能够自主完成复杂任务，降低对人工干预的依赖。

个性化与定制化。智能制造将推动制造业向个性化和定制化方向发展。借助大数据分析和用户需求挖掘，智能制造系统能够更准确地把握市场需求，实现产品的个性化定制和定制化生产。这将有助于满足消费者日益多样化的需求，提升制造业的市场竞争力。

【报告目录】

第一章 智能制造行业界定和分类

第一节 行业定义、基本概念

第二节 行业基本特点

第二节 行业分类

第二章 智能制造行业国内外发展概述

第一节 全球智能制造行业发展概况

一、全球智能制造行业发展现状

二、主要国家和地区发展状况

三、全球智能制造行业发展趋势

第二节 中国智能制造行业发展概况

一、中国智能制造行业发展历程与现状

二、中国智能制造行业发展中存在的问题

第三章 2016-2021年中国智能制造行业发展环境分析

第一节 宏观经济环境

第二节 国际贸易环境

第三节 宏观政策环境

第四节 智能制造行业政策环境

第五节 智能制造行业技术环境

第四章 智能制造行业市场分析

第一节 市场规模

一、2016-2021年智能制造行业市场规模及增速

二、智能制造行业市场饱和度

三、影响智能制造行业市场规模的因素

四、2022-2027年智能制造行业市场规模及增速预测

第二节 市场结构

第三节 市场特点

一、智能制造行业所处生命周期

二、技术变革与行业革新对智能制造行业的影响

三、差异化分析

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59万字，《2023-2024年中国智能制造产业发展报告》

极速导读

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。

- 重点任务：包括加快系统创新、深化推广应用、加强自主供给、夯实基础支撑等。

5. 智能制造部署的专项行动：

◆ 智能制造技术攻关行动：

- 重点突破智能制造的基础技术、先进工艺技术、共性技术以及人工智能等在工业领域的适用性技术。

- 攻克系统集成技术，包括生产过程数据集成、业务互联、协同优化和仿真优化。

◆ 智能制造示范工厂建设行动：

- 打造智能场景、智能车间、智能工厂和智慧供应链，形成多场景、全链条、多层次的应用示范。

◆ 行业智能化改造升级行动：

- 针对装备制造、电子信息、原材料、消费品等传统产业的特点和痛点，推动工艺革新、装备升级、管理优化和生产过程智能化。

◆ 智能制造装备创新发展行动：

- 加快研发基础零部件和装置、通用智能制造装备、专用智能制造装备以及融合了数字孪生、人工智能等新技术的新型智能制造装备。

◆ 工业软件突破提升行动：

- 加快开发应用研发设计、生产制造、经营管理、控制执行、行业专用及新型软件等六类工业软件。

◆ 智能制造标准领航行动：

- 推动智能制造标准化工作，包括标准体系建设、研制、推广应用和国际合作。

中国智能制造产业正处于快速发展阶段，政府的支持、技术创新、市场需求等因素共同推动着产业的进步。同时，产业也面临着技术瓶颈、人才培养、区域发展不平衡等挑战，需要通过持续的努力和政策引导来克服。

报告具体内容如下

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