2024年中国人工智能行业应用发展图谱.pdf

Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护中国人工智能行业应用发展图谱2023易观分析2024年2月人工智能进入生成式阶段，推动企业从数字化向智能化升级013激发科技与创新活力2024/2/22持续关注AI产业价值落地 交互革命 人机交互方式：GUIDUI/HUI Prompt工程价值凸显AGI 0.1 知识革命 语言是知识的载体，未来模型人人可训、人人可用，即个人知识能力将得以复制和扩展AGI 1.0 思维革命 AI具备独立思考与逻辑判断的能力 进一步延展，具身智能连接物理世界，硅基生命与碳基生命共存AGI 2.0人工智能与AGI发展阶段划分01以业务驱动的方式拥抱AI人工智能从未如ChatGPT这般普及，超过1亿用户主动体验的背后，是业务发展需求驱动AI应用场景探索与实践的重大转变02降低AI开发门槛传统的AI开发模式需要针对不同的任务和场景进行定制化开发，大模型显著降低开发复杂度，提升部署与应用的便捷度03增强用户体验，碾平企业数智化洼地大模型对于人机交互方式的变革显著增强客户/用户体验与员工体验，有利于中后台赋能升级，以及员工原生数智动能发展未来已来：技术变革来临人工智能发展进入生成式人工智能时代，大语言模型所呈现的“涌现”能力，正在推动人类社会向AGI的方向持续探索，这将贯穿科技公司与研究机构相当长周期的关注焦点聚焦当下：商业价值深化探索企业经营与发展是当下的核心命题，人工智能，尤其是LLM开启的人工智能，对于AI商业价值的探索与实践带来哪些变化，是本次研究的重点分析式人工智能生成式人工智能4激发科技与创新活力2024/2/22大模型应用尚未跨越鸿沟，尝鲜者重心在于技术突破与场景探索1技术局限尚需突破方能释放更大价值知识更新与自主学习能力，目前大语言模型仍然为静态数据驱动的学习范式，无法实现新知识的快速学习与迭代，尤其是涉及到时效数据与专有数据的场景下存在障碍，OpenAI正在通过Plugins生态来突破这一局限垂直领域泛化能力，通用任务的卓越能力已经显现，但是进入垂直细分领域与知识体系下，大模型的性能与泛化能力仍然需要增强，行业大模型训练是当前挑战的破局之道之一长期记忆能力，目前正在通过增大上下文容量、数据向量化，以及AI agent等多种方式探索突破2巨大的模型训练与推理算力等成本拉低效益比训练与微调成本，该训练成本仅针对企业应用基础模型结合行业知识与数据集进行训练与微调的成本，并非基础大模型训练成本，与上述“垂直领域泛化能力”相对应，该成本仍然为行业知识壁垒显著的企业必须承担的成本，开源基础模型在一定程度上可以降低这一阶段的训练成本推理成本，大模型在参数体量巨大的情况下，仍然存在较高的推理成本，这方面可以通过模型压缩与剪枝等技术的发展进一步降低模型能力与业务场景的适应成本，这部分成本虽然由于人机交互方式的变化显著降低，但是前期仍然需要考虑提示工程在特定场景的磨合成本3安全合规可信应用底线尚需刚性保障模型安全与可控制性问题，这是人工智能普遍面临的问题，大模型并不能幸免，包括模型攻防、数据注入等问题；同时，模型能力来自于“涌现”，需要进行模型能力，尤其是生成结果的可控制，方能进入到生产环境对齐问题，既包括人工智能与人类社会价值观保持一致，也包括与不同国家价值观，不同类型企业经营以及商业法则相匹配等，前者最为关键，这也是目前最为关注的AI不受控制的风险之一，目前在通过RLHF与RLAIF不同方式来实现隐私与数据安全问题，无论是大模型的训练推理，还是对话应用的过程中，都存在过多的隐私暴露与数据安全风险，这有赖于技术突破和监管合规的进一步建立5激发科技与创新活力2024/2/22010203040506大模型所加速的生成式人工智能已经渗透到多个场景文本代码图像音视频3D分子发现对话/问答文档/文本/文案生成内容/会议摘要等语言翻译文学/剧本创作等自然语言生成代码代码补齐生成SQL生成软件测试用例合成数据等图像分类/分割工业设计医学影像标注与解剖结果构建艺术/商业作品创作图像修复天文观测、卫星遥感观测等电影/游戏/动画制作建筑/家居设计工业制造工业/艺术设计医疗健康虚拟现实等信息播报语音编辑/翻译影视内容分析编辑视频增强/风格迁移音乐/视频生成药物设计材料科学食品与农业能源个人护理等6激发科技与创新活力2024/2/22行业应用场景导向，落地为先，倒逼基础能力升级中国生成式人工智能行业AMC应用曲线进入生成式人工智能阶段过程中，各个行业AI应用发展成熟度不一，关键要素在于：行业特征与企业经营目标导向数字化基础能力建设数据资源沉淀，特别是行业Know-how导向数据资源生态体系完善与丰富程度，尤其在于是否具备核心链主企业驱动关键发现市场启动期应用成熟期高速发展期探索期应用价值HVIII电商广告游戏动漫影视交通能源农业自动驾驶医疗制造教育基础科研零售政府与公共服务音乐仍然处于加强基础能力建设阶段，同时需要加强数据资源沉淀以及相关数智技术能力建设等，方能发挥人工智能在其中的关键价值金融数字化基础能力初步搭建，出于行业特点与实际场景要求，需要进一步完善人工智能应用的可信与合规等保障，才能进一步在点状探索的基础上全面铺开数字化基础能力大体完善，本身也是对于内容资产与互动体验要求相对比较高的行业，相应地，生成式人工智能渗透速度更快效率为先稳中求进行业发展特点：旅游易观分析主要行业人工智能应用图谱及行业应用案例028激发科技与创新活力2024/2/22AI驱动千行百业效率升级，大量行业场景应用价值仍待深挖产品研发/设计生产制造供应链/资源管理市场/营销用户/客户运营组织协同软件工程农业能源化工/机械先进制造食品饮料服装/服饰家电汽车建筑与房地产交通运输金融教育医疗健康零售商贸文化娱乐餐饮旅游政府行业环节AI赋能效率升级程度0100深入行业关键环节的AI价值渗透度易观分析9激发科技与创新活力2024/2/22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。27.231.335.839.245.550.220.4%15.1%14.4%9.5%16.1%10.3%0%10%20%30%40%50%01020304050602017201820192020202120222017-2022年中国数字经济规模及增速情况规模（万亿元）增速（%）数据来源：国家网信办、信通院，由易观分析整理易观分析53.959.364.468.974.683.291.998.7101.4114.41212021.122.822.924.527.530.131.231.337.540.21718.219.620.22123.425.626.426.631.433.531.5%30.7%30.4%29.3%28.2%28.1%27.9%26.7%26.2%27.4%27.7%0%5%10%15%20%25%30%35%020406080100120140201220132014201520162017201820192020202120222012-2022年中国规模以上制造业增加值情况国内生产总值（万亿元）工业增加值（万亿元）制造业增加值（万亿元）制造业增加值占GDP比重（%）数据来源：国家统计局，由易观分析整理易观分析工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府10激发科技与创新活力2024/2/22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。中国制造业升级基本范式，需“并行推进，融合发展”，运用网络化、数字化、智能化技术手段，深度融合制造机理，构建具有深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行的高柔性化及自适应功能的制造体系。工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府11激发科技与创新活力2024/2/22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。0.871.011.181.261.352.322.552.973.23.3412.58%16.14%17.35%6.97%7.30%15.14%9.74%16.57%7.78%4.33%0%10%20%02420192020202120222023E全国工业互联网核心产业、渗透产业增加值发展情况核心产业增加值规模（万亿）渗透产业增加值规模（万亿）核心产业名义增速（%）渗透产业名义增速（%）3.193.554.154.464.693.23%3.51%3.61%3.69%3.72%0%2%4%6%024620192020202120222023E全国工业互联网产业增加值总体发展情况工业互联网产业增加值规模（万亿）产业增加值占GDP比重（%）数据来源：中国工业互联网研究院，由易观分析整理易观分析工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府12激发科技与创新活力2024/2/22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，实现可持续发展消费驱动力不足带来供需不平衡，供大于求导致行业竞争加剧高端制造业向发达国家回流，低端制造业向低成本国家转移创新能力不足，核心技术和核心高端设备、零部件额元器件仍受制于人高能耗、高污染，碳排放压力巨大国际贸易争端愈演愈烈，制造业供应链风险显著增加通过自动化实现制造行业常规流程和任务，提高生产和运营效率通过数据分析与建模发现质量缺陷，预测潜在问题，并通过优化工艺和生产参数来提高生产质量通过优化生产计划、材料以及能源使用等，提高能源使用效率，降低废品率，实现可持续发展通过引入人工智能进入产品研发流程，提升研发效率，缩短研发周期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。制造行业当前发展现状人工智能在推动制造行业数智化转型过程中的核心价值工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府13激发科技与创新活力2024/2/22制造行业AI应用价值与场景质量管控/生产工艺优化仓储配送市场营销销售管理供应链管理物流管理设备管理/预测性设备维护事故预警需求预测客户服务产品辅助设计代码辅助赋能工业软件升级智能评审与反馈数字孪生/仿真优化生产流程生产计划/智能排产核心价值应用场景研究范围与零售行业相对应，该部分为制造行业AI应用重点研究部分以零售行业AI应用研究为主提升工程仿真精度，提升设计与研发效率强化工业机器人信息处理、感知执行等能力，提升智能化生产能力与质量提升工业企业经营管理工作效率，探索用户中心经营模式关键环节运营管理产品设计生产制造工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府14激发科技与创新活力2024/2/22AI+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全要素关键变量传统制造智能赋能全要素人、机、料、法、环、测缺乏自动化连动与优化机制，依赖于人的决策实现精益管理机人法环测料全要素工业互联网将人、机、料、法、环、测以数据相连接，融合AI技术实现自动化与智能决策，数智驱动实现精益管理机人法环测料全流程关键变量传统制造智能赋能全生命周期全价值链全生命周期各参与方间仅生产方与用户方存在单向买卖关系，缺乏有效的信息沟通反馈生产方用户方监管方全生命周期各参与方间构建信息流动有效渠道，可进行持续互动、建立正反馈循环，助力制造系统迭代用户方监管方生产方全价值链传统制造以企业为核心，工厂、客户、供应商、渠道商单向封闭上游下游企业全价值链重构制造与经营生态，以生态为主阵地，打破封闭协同经营，从而重构生产体系中信息流、产品流与资金流的运行模式上游下游企业全流程用户交互迭代研发智慧服务智慧物流模块采购柔性生产用户重构制造生命周期，以用户为中心，环环联动全流程传统制造业生命周期线性转换，以商品为核心，但是对用户需求失焦需求管理运维服务研发设计工艺过程储运过程生产过程工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府15激发科技与创新活力2024/2/22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信息来源：工信部，由易观分析整理产品整体优化与深度协同产品设计流程规划生产工程流程效率提升与重点业务价值挖掘产品订单图：AI+工业互联网赋能数智化转型重点领域和场景生产计划材料与供应制造交付与分销客户支持设备资产全面运维保障与高质量服务系统设计建造投产运维退役报废与回收基于工业互联网对产品全生命周期进行贯通连接，融合AI技术强化在产品设计、流程规划、生产工程等环节的模型、机理共享与协同设计，产品数据的智能分析等。将工业互联网实时采集的生产数据叠加AI技术进行柔性生产、协同制造，降本增效，提升生产制造各环节价值。基于工业互联网泛在连接能力，结合AI技术实现工业设备资产的智能化管理，包括远程诊断、预测性维护等。平台化设计依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率一方面，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。智能化制造人工智能等数智技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现机器代替人生产，智能化代表制造业未来发展的趋势网络化协同通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链各类信息资源实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置个性化定制面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中深度参与服务化延伸企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变数字化管理通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑从企业战略决策到市场服务的各项业务活动工业互联网典型应用模式工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府16激发科技与创新活力2024/2/22人工智能与制造机理深度融合，驱动智能工厂多层次创新产品创新智能化产品是制造业价值创造的核心。随着人工智能技术的深入应用，将使产品发生革命性变化，产品的创新与升级换代将极大提升各种产品的性能与市场竞争力，以及提高智能工厂的生产效率和质量水平。在日常消费方面，将现出一大批先进的智能生活产品：如智能终端、智能家电、智能玩具等。在工业制造方面，设备将全面智能升级，如信息制造装备、农业装备、医疗装备、智能机床、智能机器人等。生产技术创新先进技术与制造机理的融合主要在生产流程的自动化和生产管理的信息化方面实现生产技术的创新型应用。人工智能赋能生产过程实现智能工厂更高程度的自主决策和智能控制，从而推动了生产技术的创新型应用，推进从产线到工厂发生革命性的智能化升级。产业模式创新从“以产品为中心”向“以用户为中心”的转变是产业模式创新的内核，主要是从生产型制造向服务型制造的转变。通过深度学习和数据分析，人工智能提供更全面、精准的用户洞察，使智能工厂能够构建更智能化、自适应的生产体系，同时也为用户提供了更加可靠和高质量的产品和服务。系统集成创新AI+工业互联网平台智能高效集成产品、生产和产业模式三大模块，通过系统的集成优化实现新的价值创造。其中，在“端到端集成”方面智能化协调产品制造的研发、设计、生产、服务等全生命周期内的各项工程活动，并集成价值链上链主企业和相关合作企业的所有终端和用户端，以此在价值网络中实现不同主体之间的合作、协同与共享。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AI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。工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府17激发科技与创新活力2024/2/22制造行业AI应用图谱产品设计产品辅助设计虚拟工厂生产制造柔性制造设备预测性维护机器人制造生产运营优化智能仓储管理工业云平台工业互联网平台工业质检易观分析注释：图谱中企业仅为示例，未穷举，且排名不分先后，如有不当之处请指正中国工业制造行业AI应用图谱工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府18激发科技与创新活力2024/2/22案例：海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制造全链场景图：海尔卡奥斯工业大脑平台架构海尔卡奥斯以“大连接、大数据、大模型”为主线构建的卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台，深度赋能工业场景，实现对工业领域的群体智能决策。其中“卡奥斯BaaS工业大脑”、“天智工业大模型”致力于降低人工智能作为生产要素的使用门槛及成本，实现人工智能以自动化、自适应的方式在工业企业中落地。在工信部发布2023年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单中，卡奥斯创智物联合肥互联工厂、卡奥斯COSMOPlat赋能打造的青岛海尔特种冰箱智能制造示范工厂、海尔上海洗衣机智能制造示范工厂成功入选。入口E-员工G-政府B-企业C-消费者D-开发者标准标识体系安全防护体系行业工赋青岛德阳芜湖长三角低代码开发平台（APP开发平台-APP交易平台-APP运行平台)个性化定制智能化制造数字化管理网络化协同服务化延伸平台化设计APSSPCMESSCADAWMSEMSQMSCRMEAMSCMSRMPSSERPHRMSFMSOAOMSBI政企服务e-BizMOM卡奥斯BaaS引擎（COSMO Business Best Practice）工业机理模型InduMachi Model知识图谱Knowledge Graph数字孪生体Digital Twin数字空间Digital Space人工智能，机器视觉工艺仿真，机器学习数据洞察，数据挖掘关联分析，预测算法数据库服务 虚拟机服务 容器服务 搜索引擎 消息队列 文件存储 对象存储 日志服务 容灾备份 监控预警物联网关协议解析边缘计算规则引擎反向控制MQTT摄像头工业机器人传感器工业交换机工业内窥镜其他AGV网器设备物联层平台能力层产品场景层企业赋能层纺织服装型材石材汽车通用装备化工电子模具智能装备能源通过建设面向工业的现代模型栈，在在开源基础大模型基础上自主研发了天智工业大模型，协同3900多个机理模型与200多个专家算法库，提升了大模型在工业场景下的精度。目前已在工业设计与研发、柔性装配与数字孪生等细分场景落地应用。目前，基于天智工业大模型形成的企业智能中台已集成至卡奥斯BaaS工业大脑，工业企业通过部署工业大脑即可构建一套智能化转型所需的平台底座。大连接基于现代数据堆栈将数据持续汇聚、工业知识持续沉淀，并整合工业数据算法分析优化，利用AI挖掘数据隐含关系、隐性知识，广泛应用于供应链优化、工业控制、产能分析等场景。大数据大模型通过建设面向工业的现代物联栈，支持多种方式全面连接工业设备及企业数据源，畅通企业协作。信息来源：企业专家访谈、网络公开信息等，由易观分析收集整理天智工业大模型Tianzhi Industrial Large Model工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府19激发科技与创新活力2024/2/22案例：海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制造全链场景卡奥斯工业互联网平台中深度融合AI技术，包括视觉监控检测、质量缺陷检测、智能安防、智能物流等，广泛应用于工业设计与研发、机理仿真及数字孪生，具备高度的可迁移和可复制性，多年来已合作打造多个工业领域标杆案例。中德冰箱互联工厂是行业首家智能+5G互联工厂应用标杆。通过AI+5G的技术组合，工厂实现全流程信息自动感知、全要素事件自动决策、全周期场景自动更新迭代。实现了生产模式、生产技术以及组织模式的升级。作为国内智能控制器行业首家全球灯塔工厂，卡奥斯创智物联合肥互联工厂通过应用AI、机器视觉等数字化技术，以大规模定制模式驱动制造转型，实现对100余家客户、500余家供应商及6家自有工厂的端到端链接，完成订单100%准时交付的同时，将交付周期缩短一半，原材料库存周转天数降低56%。在智能控制器生产中，平台采用自研的光学检测设备和算法，在对工厂每年数亿片检测数据进行深度学习的基础上，融入历史人工经验，在数秒内完成对数千个检查点的快速“阅判”，并充分兼容非质量原因造成的颜色、形状差异，误判率由原来的10%降低至0.3%，检出率达99.99%。其中，海尔冰箱制造核心工艺超薄真空节能发泡是基于卡奥斯COSMOPlat平台所研发的发泡设备数字孪生模型，通过实时采集发泡200多项工艺、环境等参数，实现发泡环境压力动态控制，使泡孔更小更均匀，提升保温性能。同时还节省了材料用量，解决了行业溢料等难题，最终实现了生产效率提升50%，产品节能提升12%，支撑了海尔冰箱在低碳环保方面的全球引领。中德冰箱互联工厂卡奥斯创智物联合肥互联工厂信息来源：企业专家访谈、网络公开信息等，由易观分析收集整理工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府20激发科技与创新活力2024/2/22案例：中国移动依托云智融合能力，推动5G x 云 x AI向智能工厂核心生产环节纵向延伸作为5G技术、标准和产业的重要推动者，中国移动云平台结合资源优势在边缘、AI、生态等方面拓展，帮助工厂从订单到排产、生产工艺、工序流转、过程管理、物料管理、质量检查、订单发货和数据统计分析的全流程信息化管控。中国移动发布的“九天”人工智能平台打造从智算基础设施、核心算法能力到智能化应用的全栈人工智能服务，与移动云深度融合，能够为制造业提供泛在的智能云服务能力。洛阳工业互联网平台案例洛阳区域云承载当地工业设备、系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力等工业资源的互联网汇聚共享平台，承载工业经验与知识模型，对接工业优化应用，在企业内部和企业间形成网络协同优化，助力工业企业上云，推动区域经济发展。华菱湘钢数智工厂云平台案例面向钢企制造场景，满足华菱湘钢“让设备开口说话、让机器自主运行、让职工更有尊严地工作、让企业更有效率”的数字化转型愿景，打造统一云底座，整合资源、整合应用、整合数据。云网一体云边协同云智融合中移动工业云平台优势信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理分布式云架构、N种接入方式，立体双层云间组网，满足工厂内外网络各场景连接需求边缘智能服务平台EISP边缘智能云 EIC+边缘智能小站 EIS，与中心云形成一朵分布式云，实现全域业务覆盖通过条码数据采集手段、AIoT 物联、智能工厂和工业大脑等支持企业生产智能化中移动九天人工智能平台工业行业解决方案基于深度学习平台、AI能力平台，为工业企业客户提供人工智能辅助生产制造、企业管理等服务，降低生产成本、提升生产效率、改善生产作业环境。图：中移动九天人工智能平台体系工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府21激发科技与创新活力2024/2/22案例：思谋科技基于工业互联网平台，打造从生产到运营管理一站式数智化服务体系推出多个具备光机电算软全链路能力的行业综合解决方案思谋科技（SmartMore）是一家具备“光”“机”“电”“算”“软”全栈领先能力的标准软硬一体化产品及解决方案供应商，经过二十多年的技术积累与沉淀，持续打造更具拓展性和普惠价值的智能工业和数智创新平台。思谋SMore AIoT工业互联网平台，基于思谋AI、CV、数字孪生、物联网、大数据等核心技术优势由OT层向IT层延伸打造，为工业智能生产、运营、管理和可视化决策带来一站式数字化服务，助力制造企业打造新一代数智工厂。自研3C行业“智慧工人”通用柔性五轴检测装备2021年2022年正式推出工业大模型IndustryGPTV1.02023年6月2023年11月发布工业大模型开发与应用底座SMore LrMo应用层SaaS平台层PaaS资源层IaaS物联层SaaS图：思谋SMore AIoT工业互联网平台系统架构产线&工厂级应用思谋助力某国际精密光学头部企业数智工厂建设案例数字孪生透明工厂智慧仓储物流管理设备预测性运维管理能耗分析优化6S安全生产管理可视化精益运营管理AI-ADC质量管理能耗分析优化云基础设施服务器存储设备5G网络SMore AIoT工业互联网平台SMore Data平台组件数据中台企业级应用数据湖企业经营管理驾驶舱数字孪生平台SMore Light3D智能分析平台SMore BI可视化平台SMore Chart自动化设计与集成物联网平台SMore IOT物料工艺设备感测器边缘计算工艺参数推优思谋为企业提供了涵盖设备层工艺参数推优、产线及工厂层数字孪生、企业层数据湖的一站式应用服务，优化工艺数据生命周期管理，降低设备监管与生产实施成本，提升客户数据挖掘分析、智能应用构建和数字化资产的管理能力。镀膜调整时间缩短35%物料损失减少25%总产能提升20%维护成本降低20%目前，思谋已通过自研的智能工业平台、智能传感器产品以及智能一体化设备，服务了卡尔蔡司、空客、博世、佳能、大陆集团、舍弗勒等来自全球超过200家行业头部企业，以技术促进更高效、更灵活、更先进智造的发展；此外，思谋还不断拓宽智造外延，基于“智造+”平台与数智化解决方案，自主研发了数字化制造管理系统，覆盖了从产线到工厂的应用场景，为客户在全球范围内提供全面而优质的产品与方案服务。信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府22激发科技与创新活力2024/2/22案例：华为工业AI质检实现生产质量管控智能化图：华为工业AI质检方案架构针对传统工业质检场景下准确率低、开发难、运维难等问题，华为基于工业AI质检基于AI、大数据、云计算等能力，结合自身200+条产线AI质检实践经验，提炼800+工业级图像处理算子，为汽车、烟草、电子等制造行业客户打造工业AI视觉质检平台，实现生产质量管控的自动化、智能化，助力持续提质降本增效。全面覆盖工业质检场景，准确度98.5%以上低代码平台封装典型工业应用场景算子工具，提升AI质检应用开发效率端云边协同实现模型快速迭代优化，满足生产快速上线需求 富士康智能光伏控制器产线AI质检联合华为在智能光伏控制器产线打造了昇腾智造AI质检示范产线，通过人工智能算力加算法，检测智能光伏控制器涂刷硅脂颜色是否正确，硅脂是否少涂、漏涂，以及铭牌是否漏贴、倒贴和错贴，产线月检测6000+台，总体准确率99%，实现了从自动到智能的变化，显著提升了效率与质量。宝德计算机生产线AI质检宝德计算机引入昇腾智造解决方案，将AI质检贯穿于来料检验、生产制造过程检验以及包装检验等环节，方案上线以来，检测准确率超过99%，不仅提高了产品质量，还大大降低了生产成本和人力成本。美的冰箱冷柜工厂AI质检美的集团在冰箱事业部冷柜工厂引入昇腾智造解决方案，用于底脚检测、环保安全标签检测、品牌商标检测和冷凝管贴敷检测，检测准确率提高了10%，并大大提升了效率。华为工业AI质检行业应用实践信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府23激发科技与创新活力2024/2/22案例：创新奇智工业AI技术平台助力汽车装备智能管控理想汽车智能自动化产线创新奇智联合理想汽车将AI技术引入新能源汽车工厂自动化产线，AI技术、智能传感器、过程控制系统贯穿于整个产线，将工业互联网预防性维护与原生设备厂家进行融合，帮助客户提前发现潜在问题，降低设备故障率，降低停产损失。同时，创新奇智提供了覆盖三大车间的制造执行系统（MES），实现全厂车辆跟踪以及生产调度执行，将整个工厂的有效技术工时缩短了70%。工业制造行业需要处理大量复杂多样场景，标准化程度较低，对行业know-how要求高。创新奇智推出的“AInnoGC工业大模型技术平台”专注于工业知识的归纳生成，具有语言、视觉、科学计算、跨模态等丰富的任务支持度，作为控制器驱动整条产线，与“MMOC人工智能技术平台”相结合，可提供从感知到分析决策到生成的完整AI能力，为各种AI应用提供了更广阔的技术空间。奇智孔明模型层中间层应用层奇智孔明AInnoGC工业大模型技术平台面向工业、智能制造推出的行业大模型，支持工业知识总结推理、交互式报表生成、工业自动化任务规划等功能。AInnoGC工业大模型AInnoGC引擎AInnoGC应用连接工业大模型和生成式AI应用，提供数据处理、大模型精调、大模型服务、提示工程等全生命周期服务。面向制造业细分场景提供生成式AI应用，包括企业私域数据分析、工业机器人任务编排、企业私域知识问答应用等。数字化预防性维护预防性维护系统为企业快速定制实施汽车焊装车间、机器人装配线体、智能化高精度传送系统，并接入工业互联网，解决了客户智能产线自动化的系统需求。制造质量管理产品出厂检查的全流程闭环管理，实时获取现场质量状况、识别质量问题、快速定位改善，实现各部门质量数据共享，产品质量全面追溯。全方位提升整车出厂质量。智能配装控制基于视觉+智慧传感器+程控系统的贯穿式解决方案，将工业互联网预防性维护与原生设备厂家进行融合。创新奇智工业AI技术平台在汽车装备场景的典型应用MMOC人工智能技术平台ManuVision机器视觉智能平台MatrixVision边缘视频智能平台Orion分布式机器学习平台Cloud云平台信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府24激发科技与创新活力2024/2/22案例：美云智数AI算法服务+工艺仿真快速构建最优工艺参数模型，助力智能工厂释放效能美云智数是美的数字化转型重要参与者，也是美的工业互联网对外输出载体，美云智数以制造业数字化为切入点，通过5G、AI、大数据等技术，通过美擎平台提供工业软件底座，逐步实现从研发、采购、制造、物流、供应链和客户服务全价值链数字化。图：美云智数“美擎”平台业务架构信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理将AI算法服务平台广泛应用于工艺参数推荐、图像质检、动作识别等业务场景，拉通研发、供应链、制造、品质、售后业务价值链，两期项目上线以来，T+3流程效率提升，订单下达周期速度、设备异常响应时间、数据采集效率、模板切换速度等均有大幅改善。美云AI算法服务平台：集数据标注、模型训练、模型评估、模型部署、模型预测等一站式建模于一体，快速构建应用生产模型，缩短开发周期和成本，助力制造业全价值链卓越运营。美擎仿真：集3D工艺仿真、装配仿真、人机协作等功能于一体，可应用于新建工厂的产线布局设计、物流规划、价值流分析；工厂生产效率提升、精益改善；新产品研发端的可制造性分析、机器人轨迹规划及示教等。美擎数字孪生：实现产线、设备状态、工厂生产要素的可视化以及设备生命周期管理、故障追踪、物料追踪，实现生产要素和管理要素的可视可控、虚实同步。美的厨电顺德工厂实现研发、制造、采购等全价值链数字化运营，内部综合效率提高28%、产品品质指标提升15%、订单交付期缩短53%、端到端渠道库存占比下降40%、参数调整时间减少34%、调模不良率减少28%。美的厨电顺德工厂美的空调南沙工厂美云智数AI算法服务平台建模平台开放能力解决方案AI工具一站式建模、组件化建模、配置化开发自然语言处理、文字识别、图像识别、声音处理工业、商业、办公、供应链、零售、企划、物流、安防标注工具、NLP分析工具通过云计算和人工智能技术，担负起智能设备故障预测、工艺参数优化、能耗优化，图像质检、声纹质检等重要职责，让工厂摆脱传统模式下对个人经验的依赖，并在减少人为误判损失的同时，避免对工人的生理损害。工业制造零售金融医疗健康娱乐数字政府25激发科技与创新活力2024/2/22案例：格创东智打造工业设备健康管理体系，实现设备预测性维护和精密诊断格创东智于2018年由TCL投资创立，其对内支撑TCL集团逐步成为世界级的数字化企业集团，对外则向中国制造企业提供工业互联网产品和服务。格创东智建立基础、通用、标准化的平台底座，并在底座之上开发工业应用，赋能智能工厂的高质量数智化建设和运营。其中，针对制造业设备管理痛点，格创东智打造的东智设备健康管理解决方案深度融合人工智能与工业机理，采用自研高频数采方案，实现设备健康的全面感知及预测性维护。信息来源：网络公开信息，由易观分析收集整理制造企业设备管理环节痛点设备资产分散，运行和健康状况不透明设备自动化及精密控制程度提高，设备维保代价大作业方式以事后及预防性维修为主，无法实时监测设备状态运维成本高、效率低图：东智设备健康管理解决方案打造智能应用数据全面感知AI智能监控降本增效应用平台感知设备可视化依托物联网技术实现设备数据全面、动态、实时感知以工业机理融合AI的方式实现设备健康预警、诊断、预测及优化等相关应用提高设备管理效率与可靠性，有效控制和降低成本设备健康指数智能分析与优化MES设备管理打造设备管理统一平台，深化设备管理为核心的一系列应用维护维修备品备件状态监测专家系统EMS东智工业互联网平台东智数采网关机理模型时序数据算法模型开发工具API Huber动力设备、复杂设备、关键设备、核心机组、传感器/PLC、SCADA/DCS、MES、第三方状态监测智能视频流式数据手持点检离线数据某电子厂导入东智设备健康管理产品，实现300多台关键设备数采、环境数据监测、设备健康维护管理。通过自助预警、辅助维修，提高了维护响应效率，异常停机降低约40%，设备平均修复时间（MTTR）降低约25%，线体换产换型时间加快约30%。案例：为半导体企业提升设备预测性维护能力案例：帮助精密电子制造企业夯实设备管理