2021.10-制造业+人工智能创新应用发展报告(2021)-德勤-48页.pdf

《制造业+人工智能创新应用发展报告》是由德勤发布的关于2021年制造业与人工智能结合现状及发展趋势的深度研究报告。报告揭示了人工智能在制造业中的重要角色，以及在推动产业升级、解决行业发展瓶颈方面所面临的挑战。 一、人工智能赋能制造业的背景和意义 1.1 传统制造业的发展瓶颈：随着全球化竞争加剧，传统制造业面临着生产效率低下、环境污染严重、劳动力成本上升等问题，急需寻求新的发展路径。 1.2 人工智能创造新机遇：人工智能技术，如机器学习、深度学习、计算机视觉等，为制造业带来了自动化、智能化升级的可能性，有助于提高生产效率，降低运营成本，提升产品质量。 1.3 “制造业+人工智能”的意义：通过将人工智能技术应用于制造业，可以实现智能设计、智能生产、智能服务等，推动制造业向更高效、环保、灵活的方向转型，增强企业的竞争力。 二、“制造业+人工智能”产业综述 2.1 基础层：包括高性能计算平台、传感器、物联网设备等硬件设施，以及操作系统、中间件等软件资源，是人工智能应用的基础。 2.2 技术平台层：强调以解决实际问题为导向，而不是简单依赖大量数据，提供定制化的AI解决方案。 2.3 应用层：人工智能在制造业的应用涵盖了产品设计、生产控制、质量检测、供应链优化等多个环节，让AI做擅长的事，如数据分析、模式识别等。 三、“制造业+人工智能”重点市场分析 3.1 上游市场：包括AI芯片、传感器等核心硬件供应商，以及AI算法、软件开发商。 3.2 中游技术平台：聚焦于提供AI技术平台和服务，帮助企业构建和运行AI应用。 3.3 下游应用：涵盖了各种制造行业，如汽车、电子、机械等，具体应用场景包括智能制造、预测维护、质量控制等。 3.4 中国人工智能区域市场：北京、深圳、上海、杭州等地在人工智能领域发展迅速，形成了集聚效应。 四、制造业人工智能应用挑战 4.1 芯片核心技术：国内在AI芯片领域的自主研发能力仍有待提升，专用芯片的研发技术门槛不一。 4.2 数据资源与应用能力：工业数据的采集、存储和分析能力不足，限制了数据价值的充分挖掘。 4.3 技术与算法适应性：现有的AI技术与算法往往难以满足复杂多变的工业场景需求，导致落地困难。 4.4 解决方案的针对性与复制性：现有的AI技术解决方案对制造业核心问题的解决不够深入，复制推广效果不佳。 4.5 企业意识与能力：部分制造业企业对AI的认知不足，管理方式、人才培养等方面亟待变革。 五、政策建议 5.1 人才培养：建立和完善人工智能专业人才与跨学科复合型人才的培养体系。 5.2 技术攻关：强化关键核心技术研发，提升AI技术供给能力。 5.3 制造信息化：加快制造业信息化水平提升，为AI技术应用打下基础。 5.4 技术标准化：推进技术标准制定，保障行业的健康发展。 5.5 技术与产业融合：鼓励试点项目，形成系统性的解决方案。 报告预测，到2025年，中国制造业+人工智能市场规模将达到数百亿，其中上游市场、中游技术平台、下游应用市场分别有显著增长。面对这一趋势，制造业企业应积极拥抱人工智能，提升自身技术和管理能力，政府则需提供相应政策支持，共同推动制造业的智能化转型。