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2021年制造业+人工智能创新应用发展报告导语
随着人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴科技发展， 全球制造业开始进入新一轮变革浪潮。
随着人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴科技发展，全 球制造业开始进入新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机 的发明引爆第一次工业革命以来，制造业己经历机械化、电气 自动化和数字化三个阶段，正进入以网络化。智能化为代表的工 业4.0发展阶段。甲国己发展成为制造大国，正向制造强国迈 进，制造业转型升级，特别是在新兴技术应用方面己形成了较好 的发展基础，但与美国、德国、日本等主要国家相比仍有一定 的差距，甲美贸易摩擦以来全球产业链的深刻调整和变化，进 一步凸显了中国把握本轮制造业网络化、智能化发展机遇的紧 迫性和重要性。
2017年，甲国发布实施《新一代人工智能发展规划》，提出要 加快推进智能制造、推广应用智能工厂围绕制造强国重大需 求，研发智能产品及智能互联产品、智能制造使能工具与系 统、智能制造云服务平台，推广流程智能制造、离散智能制 造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式， 建立智能制造标准体系，推进制造全生命周期活动智能化；要 加强智能工厂关键技术和体系方法的应用示范，提升工厂运营管
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三个度匠
二、“制造业顼工智能”产业综述
人1：智能经过60多年的演迸，已发展成多学科高度交 叉的复合型综合性学科.濡盖计算机视觉、宜然倍言理 解、诘音识别与生成.机器人学、认知科学等领域的研 究。人工智能与制造业能合，是指将人工智能技术应用 到制造业，使制造业在数字化和网络化的基础上，实机罪的自动反馈和自主优化。从“制造立十人工智能”的 衩角理解，其产业培构包含三层（图表6）:

技术平自阍应用层

人王智能芯片、工业机器人、工业物 联网.建供人工智能技术在制造业应 用所需的软硬件资源， 公有帝造云、制造业大数据、制造业 人工智能算法，即基于数据和网络， 开发设计人工智能算法， 利用人工智能技术E制造业生产和服 务的各个环芍包造C值，

图表6： “制造业+人工智能”产业结构应用行业

应用行业
应用场景
应用层
丧测*笙护、生产计划、现场作业、
质量控制、物料搬退等
汽主及零部件、电子、机械设备、
石化，铜铁、纺织^情等

技术平台屋
工业大敷据制造业人工智耗算法
制造云资料来源：德勤
人工曾能芯片工业机器人
H业物联网

三个冏■
MilA*人工智能“创境应用发展报告I二.业，人工钗能”产业右述2.1基础层：不可或缺的软硬件资源
■艺造业+人工智能”的基础层包括人工智能芯片、工立 1 吏用GPU运算会导致较大的定羌与功耗，增加昔箕成 机器人和工业物联网，它们为人工智能提供在制造业落本。FPGA和ASIC虽然受成本限尚未大规模普及,但由地所需的软硬件资源e于具备定制化能力且功耗低，预计未来会在工业领域有
广阔的需求前景。
人工智能芯片复杂的工业问题需要人工智能算法芯片高效运算来FPGA正逐步寒入机器人揉作系统中(ROS),为其未来
解决，当前能适应深度学习需求的芯片类型主要有在部分工作岗位替代人类劳动力的应用普及奠定基GPU、FPGA和ASG 三者在性能、定制化程度、功41、 础，如美国Sania国家实验室的机器人手野使用FPGA进 成本等方面具有不同特点(图表7)。行数据预处理。ROS运莒机^Open Source Robotics
Foundation发现机器入开发者对FPGA融入机黑人痢乍系 目前，GPU凭借并行甘算和较低的成本占据人工智统的需求正逐步提升吃能芯片的才导地位。但是.制造业所需运算最极大，
图表7：
不同类型人工智能芯片比较

优点缺点主要应用场景代表企业
CPU
•适合通用计算•高功耗•目前人工智能芯片中CPU英特尔
•出货量大，单片成本低•效率偏，内存读取速度量用率低，未来也不会成AMD
有限为主流芯片高通
三星
GPU
・通用型芯片・底层架构并非专为深度・云端训练英伟达
•峰值计算能力强学习设计•云茶淄AMD
・生产设计成熟度高•不可锯成
・成本和性能较为平衡•高功耗局
FPGA
・半定制化、可编程・旱产单价高・云端推理赛灵思
・功耗介于GPU与ASIC间・峰值计算能力较低・终端推理英持尔(AKm)
・编程语言难度大深鳖科技
ASIC
•全定制化，为特定应用场 ・设计制造完成后电路固・云端训练谷歌
景和用户需求定制的专定，灵活性低・云遂推理英特尔
・前期投入成本高.终揣推理
,性能稳定•研发时间长，技术大地平线
・由耗优于FPGA和GPU
资*、•来源：德勤研究
、幻三十皮匠人工智能芯片产业链分为上游算法设计、中游芯片制造 以及下游应用（图表8）。
上游底层算法架构设计通常由具备丰富经验的大企业负 责。晶芸工厂负责测试芯片算法效果。软件及其他专用 材料、设备的供应商为中游企业提供所需硬件。中游芯 片厂商万算法架构设计及IP核授权企业依赖度较高，上 游架构交付企业对中游芯片制造企业议价能力较高。
中游企业员责人工智能芯片的设计、制造以及泱试。 较强的芯片企业可拓展业务至底层算法架构设计

人工智能芯片产业链分为上游算法设计、中游芯片制造 以及下游应用（图表8）。
上游底层算法架构设计通常由具备丰富经验的大企业负 责。晶芸工厂负责测试芯片算法效果。软件及其他专用 材料、设备的供应商为中游企业提供所需硬件。中游芯 片厂商万算法架构设计及IP核授权企业依赖度较高，上 游架构交付企业对中游芯片制造企业议价能力较高。
中游企业员责人工智能芯片的设计、制造以及泱试。 较强的芯片企业可拓展业务至底层算法架构设计
环节，弟合芯片、摸:夬及终端产品，提供一体式解决方 *,向下游各类企业提供人工智能运兼产品和服务。中 游不具备芯片设计能力的企业平均盈利水平较低。
处于产业链下游的是各类工业产品和消费电子制造商。 人工智能芯片在制造业应用领域包括智慧工厂、智慧家 电,自动驾驶等。由于人丁智能芯片附加值高且产能有 陨，下游厂商对芯片制造企业的议价能力有限。
图表8：人工智能芯片产业链中微星、阿里平头哥等
IP授权与底尾算法架构
算法效果测试
|软件及硬件供应1
Google,微软，ARM、高通、 英特尔、AMD,寒武纪、
英特尔、海力士、中芯国际、 武汉新芯、紫光等
EDA软件、专用材以供应商、 设备供应商
智能制造、智能移动通信设务、智能家居等

智能制造、智能移动通信设务、智能家居等
训练、推断
资料来源：傍较研究
边缘推断
下 游
中 游 企 业 向 上 下 游 拓 展

工业机器人工业机器人诞生于2。世纪7C年代。机械曹乍为典型的 工业机器人，已经广泛应用于汽车、电子、金属、塑料 和化工以及食品和饮料等声造业垂直领域。人工智能时 代，工业机器人将被新的核心技术定义，包括深度学 习,路径规划、任务级编程、柔性控制等，“人机协 作”也正成为工业机器人的发展方向（图表9）。 与传统工业机器人相比，协作机器人可•以和人类伙伴并 肩协作.高效安全坦完成某项或多项作乂。英国巴克莱 银行的 份研究报告预演.，协作机器人将迎来蓬勃发展 的黄金时期，皎计别2。25年全球销昂彳从2018年的5.8 万台快速增至7。万台气
理智能化水平。规划发布以来，国家科学技术部启动实施了 “科 技创新2030-新一代人工智能"重大科技项目和“制造基础技术 与关键部件"、“网络协同制造和智能工厂”、“智能机器 人”等一批国家重点研发计划重点专项，加大对智能制造前沿 和核心技术的支持力度，指导天津、武汉。合肥、济南等国家 新一代人工智能创新发展试验区，将智能制造、智慧工厂等作为 技术应用示范的重点场景。工业和信息化部加快培育国家制造 业创新中心，稳步推进智能制造细分行业标准体系建设，大力 推进绿色化改造、工业节能诊断等。中国工业互联网产业联 盟、长三角智能制造与现代服务科技创新联盟等，积极推动不 同领域的企业、专家、学者、组织机构跨界合作，共同推动解 决发展过程中的问题，只同促进智能制造创新生态营造。
为了全面梳理和研判“制造业+人工智能"发展态势，我们研究 撰写了《“制造业+人工智能”创新应用发展报告》。深刻阐述 了人工智能赋能制造业的背景与意义，以对智能制造产业和市 场的具体分析为基点，客观呈现了 “制造业+人工智能"的总体 态势，形象的展示了人工智能技术正如何改变传统的制造业，探 讨了制造业甲各领域各环节甲应用人工智能这一新兴技术的挑 战，最后提出政策建议。报告力争以通俗易懂的方式向各界传 递相关信息，所有关注关心人工智能技术如何推动制造业产业 模式和企业形态等发生根本性转变的人们都可从甲获得有价值 的信息。
德勤
Deloitte
◎ ◎ ◎ ◎ ◎
&中国科学技术信息研赫@竺竺绶!

&中国科学技术信息研赫@竺竺绶!
＜＞上海国应I
■OUOCWUAMe
＞二个泣匠
主要发现2
引言3一、人工智能赋能制造业的背景和意义4
1.1传统制造业遇发展瓶颈61.2人工智能创造新机遇6
1.3 “制造业+人工智能”的意义10二、“制造业+人工智能”产业综述12
2.1基础层：不可或缺的软硬件资源142.2技术平台层：问题导向而非数据导向19
2.3应用层：让人工智能去做擅长的事情22三、“制造业+人工智能”重点市场分析24
3.1上游市场253.2中游技术平台27
33下游应用293.4中国人工智能区域市场32
四、制造业人工智能应用挑故374.1芯片核心技术有待攻克，专用芯片开发技术门楼参差不齐38
4.2工业数据资源的掌握与应用能力不匹配，数据价值尚待挖掘384.3技术能力和算法特质无法满足实际应用需求，工业场景落地难39
4.4人工智能技术解决方案无法直击核心痛点，复制性较差394.5制造业企业自身意识和能力不足，认知理念、管理方式、人才计划亟待变革39
五、政策建议405.1健全人工智能专业人才与复合人才的培养机制41
5.2强化关键核心技术攻关，提升人工智能技术供给能力415.3加快提高制造信息化水平，夯实人工智能技术应用基础41
5.4推进技术标准化，支撑行业健康可持续发展425.5推动技术与产业融合试点，形成系统解决方案42
主要发现受玫策支札敬据皿境、算化."投户""利"*洒J）,中间;MW衬能应 用F前景广阔，预计未来五年将保持年乌4。％以上的增长率，并在2025年超过14。亿元人民瓦
k人工智能的应用使越来越多的技术商和创业企业成为制造宜生态圈的…员，新竺态组织因不同的巨标而呈现不 F同的形态，如平台中心模式和场景中心模式。
＞目前,人工智能在制造立主要应用于解决可见问题（如缺陷检沌）。未来需要通过发现和预浜生产系统中的不可 见问题（如工艺优化）.实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。
k基珂层面，工业问题的复杂性要求人工智能具备极高的算力。未来几年，中国人工智能芯片市场将保持年均40%・ F 50%的增长。GPU与FPGA市场已被国外寡头占据，唯专用芯片ASIC尚未被头部企、上垄断，成为各方布局的焦点。
k技术层面，计算机视觉和机器学习技术带动人工智能在制造业应用市场的增长。预计到2025年,计算机视觉在 F审;造业领域的应用市出籽达到55亿元人民币，机器学习的应用市场达44亿元人民币。
k 平台层宜，人I智能云部署方式快速增长，预计2025年市场规模将达60亿元人民币，占整体人工智能应用市场 F的43%,为制造企业提供开发新服务和新商业模式的机会。
应有直，预测件维护或'"为A工智能5诰业的.有级Q瓦中国制造业预沌件维护的应用市那从2C18 年的2.3亿元人民币.增至2025年的42.7亿元人民币，年复合增长率为49%,
k类*生产、协同制造与新的制造模式推苴、智能排产应用市场候速璀长。预计中国人二智能在生产广戈.排产的应 F 屋*%将从2。18年的1.8亿元人民币，it3=2025年的29.7亿元人民币，年复合浩女率达52%。
预计到2025年，电子通信伴导体人工智能应用市场的规模将达到41亿元人民币，汽车制造行业紧随其后达37仆 人民币，能源电力行业25亿元人民币，制药行业17亿元，金属及机械制造行业13亿元，其他行业8亿元。
质量控制场景从缺陷检浏环节向制成环节的工艺优化扩展，预计2025年市场规模为23.2亿元人民币，2018到 2025年复合增长率达51%。
领先工业企业、初创企*、科技巨头•共卮泡动入工智能在垂直行业的应用，其中电子、汽车、能源电力行业的入工 智能应用预备度较高,市场规模和增长领先于其他行业。
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＞从人工智能的区域分布来看，北京、深加、上海、杭州是聚集人工智能企业数虽最多的城市，在政策、投融资、» 力和人才维度处于第一梯队。
人工智能制造业应用的挑找主要是芯片技术有待突破,工-智男应用分析能力不足、项目无法直击业务痛点，复 制性较差，以及制造企业理念和人才掣肘。
建仪政府与全社会协力从人工智能人才培养、制造业信息化八平、技术标准及关键性技术、技术产业融合等方 面推动人工智能应用。
七三个皮匠

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习近平总书记高度重祝实体经济发展,在不同 时期、不司场合多次强蜩制造业的重要作用和 重要地位，明确指出发展实体经济，就一定要把 制造业搞好。2019年9月17日，习近平总书记提 出：我们现在制造业规模是世界上最大的，但 要缱续攀登，靠创新驱动来实现转型升级，通 过技术创新、产业创新，在产业链二不断由中彳氐 端迈向中高端。2020R 8月21日，习近平总书记 在安徽省考察时强调，要深刻把握发展的阶段 性新特征新要求，坚持把做实做强做优实体经 济作为主攻方向，一手抓传统产业转型升级， 手抓战略性新兴产业发展壮大，推动制造业 加速向数字化、网络化、智能化发展，提高产业 链供应链稳定性和现代化水平。
随着人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴 科技发展,全球制造业开始进入新一轮变革浪 潮。从 18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次 工业革命以来，制造业已经历机械化、电气自动 化和数字化三个阶段，W诅入以网络化、智仁 化为代表的工业4.0发展阶段。中国已发展成为 制造大国，正向制造强国迈进，制造业转型升 级,特别是在新兴技术应用方面已形成了较好 的发展基础，但与美国、德国、日本等主要国家 相比仍有一定的差距，中美贸易摩擦以来全球 产业链的深刻调整和变％，进一步凸显了中国 把握本轮制造业网络化、智能化发展机遇的紧 迫性和重要性。
2017年，中国发布实施《新一代人工智能发展 规划》，提出要加快推进智能制造、推广应用智 能工厂围绕制造强匡重大需求，研发智能产品 及智能互联产品、智能制造使能工具与系统、智 能制造云服务平台，推广流程智能制造、参散智 能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服 务等新型制造模式，建立智能制造标准体系， 推进制造全生命周期活动智能叱：要加强智能 工厂关键技术孙体系方法的应用示范，提升工 厂运营管理智能化水平。规划发布以来，国家科 学技术部启动实施了 “科技创新2030•新 代 人工智能”重大科技项目和“制造基础技术与 关键部件”、“网络协同制造和智能工厂”、“智 能机器犬等一批国家重点研发计划重点专项， 加大对智能制造前沿和核心技术的支持力度， 指导天津、武汉、合肥、济南等国家新一代人工 咎能创新发展试验区，将智能制造、智慧工厂等 作为技术应用示范的重点场景。工业和信息化 部左快培育国家钊造业创新中心，稳步推进智 能制造细分行业标准体系建设，大力推进绿色 化改造、工业节能诊断等。中国工业互联网产业 联盟、长-角智能制造与现代服务科技创新联 盟等，积极推动不同领域的企业、专家、学者、 组织机构跨界合作，共同推动解决发展过程中 的问题，共同促进智能制造创新生态营造。
为了全面梳理和研判“制造业+ 人工智能”发展 态势，我们研究撰写了《“制造业+人工智能”创 新应用发展报告》。深刻阐述了人工智能赋能制 造业的背景与意义，以对智能制造产业和奇场 的具体分析为基点，客观呈现了 “制造业+ 人工 智能”的总体态势,形象的展示了人工智能技术 正如何改变传统的制造业，探讨了制造业中各 领域各环节中应用人工智能这一新兴技术的挑 :,最后提出政策建议。报告力争以通俗易懂 的方式向各界传递相乂信息，所有关注关心人 工智能技术如何推动制造业产业模式和企 态等发生根本性转变的人们都可从中获得有价 值的信息。

na**人工智能"创新应用发腹报告| -,人工曾兼斌能制造业的荷弟和慎义

全球经济环境变4七使企业£数字技术应用的认知大幅提 升，越来越多的企业步始关注人工智能技术及其应用。德 勤对全球2,000多家企业的最新调研显示，大部分中国企 业认为人工智能是企业瑚立当前和未来市场领导地位的关 键，其战略重要性将在未来两年持续旋升（图表1）。

图衰1：人工智能对企业的重要性
资料来源：瞥⑥
55%
的中国应用者队为.AI技术对他们在 只有更要或者关英世 的作用82%
的中国应用者认为.AI技术对他们 来两年的商业成功具有重要或者关键 性的作用

中国作为制造业大国，为人工智能提供了丰富的应用场 景。据估算，人工智能在中国制造业的市场规模有望在 2025三超过14。亿人民方：从2C19年开始每年保持40% 以上的增长率（图表2）。人工智能在制造业痘用的快 速发展主要受益F5个驱动因素：（1）获基建等政策支 持，（2）人机物互联产生海旱数据，（3）云计算，边 缘计算.专用芯片技术加速演进实现算力提升，（4） 算法模M持续优化；（5）资本与技术深度耦合助推行 业应用。
利造业为什么需要人工智能？人工智能技术赋能制造 业主要体现在三方面，首先，人工智能可以帮助企业 提高智能化运莒水平，实现降本增效；其次，人工智 能、5G、工业互联网等技术融合吱用.推动制造业生产 及服务模式、 曳式、商业模式发生变化,最后，人 工智能带动制造业价值轻■:构，有利于中国抢占全球制 造业产业链上的价值房地。

资料来深：9iwiL德勤环究

业+人I•智陇”鱼参阪用发履报告|-.人工智度般能制造业的背兼和童乂

1.1传统制造业遇发展瓶颈企业降本增效需求迫切，传统措施面临瓶颈 以新技术!®能中国制造业增长、提高生产效率需求迫 切。首先，从国际比较视角看，中国的单位劳动产出较 低。2018年，美国务动生产率为11.3万美元，中国为1.4 万美元，约为美国的12%，另外，中国正面临人口老龄 化的挑战，未来就业倾向制造业的适龄人口将快速减少。 根据国务院《国家人口发展规划（2016-2030年）》,到 2030年14-45岁人口占比将下降到32%,适龄人口减少将 对制造业的未来发展产生持续负面影响。最后，传统制造 企业生产经营过程中面临生产成本上升、生产线设计缺乏 灵活性，以及不稳定的产品质量及良率等棘手问题。
市场变化剧烈，按需生产迫切性提高制造商正面临看利润率低、市场变化快的压力，企业更需 要透明的供应链和可预洌的需求来指导生产和控制成本。 人工智能技术将原始运营和资产数据转化为可行的方案， 从而使人和机器能够在正确的时间采取正确的行动，以不 断提高性能。我们看到一些制造商正在优化生产计划，在 生产中使用先进的人工智能分析，并根据可用库存预测或 需求变化来更改计划。

1.2人工智能创造新机遇
人工智能赋能制造业发展迎来新机遇，工业互联网助力 制造业转型升级成效初显，推