德勤-制造业+人工智能创新应用发展报告_2021__48页_2mb

制造业+人工智能创新应用发展报告总结

核心内容概述

本报告围绕“制造业+人工智能”的发展趋势，探讨了人工智能在制造业中的应用背景、产业结构、重点市场以及面临的挑战和政策建议，旨在为制造业转型升级提供参考和指导。

主要观点

1. 人工智能赋能制造业的背景和意义

• 传统制造业瓶颈：中国制造业面临单位劳动产出低、人口老龄化、生产成本上升、产品质量不稳定等问题。
• 人工智能机遇：人工智能技术的应用为制造业带来了新的发展契机，有助于实现降本增效、提升生产和服务模式、推动商业模式创新。
• 新生态组织：人工智能推动制造业形成“平台中心”和“场景中心”两种新生态组织形式，促进多方协作。
• 新制造模式：包括网络协同制造、规模定制生产、“云平台+”制造和软件定义制造，推动制造业向智能化、网络化发展。
• 人工智能意义：人工智能为制造业提供丰富的应用场景，有助于提升效率、降低成本、增强竞争力，并推动全球产业链向高附加值方向发展。

2. “制造业+人工智能”产业综述

• 产业结构：分为基础层、技术平台层和应用层，分别涵盖软硬件资源、数据与算法、具体应用场景。
• 基础层：包括人工智能芯片、工业机器人和工业物联网，是人工智能在制造业落地的基础。
• 技术平台层：包括制造业大数据、公有制造云和人工智能算法，推动数据驱动的智能制造。
• 应用层：涵盖产品开发、生产制造、质量控制、预测性维护等多个领域，实现人工智能在制造业的全面应用。

关键信息

3.1 上游市场

• 人工智能芯片：预计2025年中国市场规模将超过1146亿元，占全球市场25%。
• FPGA市场：中国工业领域应用市场占比28%，高于全球的12%。
• ASIC市场：预计2023年中国市场规模将达373亿元，占全球8%；2025年有望接近全球10%。

3.2 中游技术平台

• 计算机视觉与机器学习：预计2025年市场规模分别达55亿元和44亿元。
• 云部署方式：预计2025年市场规模达60亿元，占整体市场的43%，成为制造业发展的重要支撑。

3.3 下游应用

• 主要应用场景：包括物体搬运、生产计划排产、质量控制、现场作业和预测性维护等。
• 市场规模预测：2025年，预测性维护市场规模达42.7亿元，年复合增长率49%；智能排产市场规模达29.7亿元，年复合增长率52%。
• 质量控制：从缺陷检测向工艺优化扩展，预计2025年市场规模达23.2亿元，年复合增长率51%。

3.4 中国人工智能区域市场

• 主要聚集地：北京、深圳、上海、杭州是人工智能企业聚集最多的城市，具备政策、投融资、算力和人才优势。
• 区域布局：长三角、珠三角和京津冀是人工智能企业主要分布区域，中西部地区如重庆、四川等也在加速布局。

挑战

• 芯片技术：核心芯片技术有待突破，专用芯片开发门槛较高。
• 数据资源：工业数据资源掌握与应用能力不匹配，数据价值尚未充分挖掘。
• 技术与算法：技术能力和算法特质难以满足实际应用需求，场景落地难。
• 解决方案：人工智能技术方案难以直击核心痛点，复制性差。
• 企业意识与能力：制造业企业自身对人工智能的认知不足，管理方式与人才储备亟待提升。

政策建议

• 人才培养：健全人工智能专业人才和复合人才的培养机制。
• 技术攻关：强化关键核心技术攻关，提升人工智能技术供给能力。
• 信息化建设：加快制造业信息化水平，夯实人工智能应用基础。
• 标准化建设：推进技术标准化，支撑行业健康可持续发展。
• 产业融合：推动技术与产业融合试点，形成系统解决方案。

市场预测

• 总体市场规模：预计2025年中国制造业人工智能应用市场规模将超过140亿元，年均增长率40%以上。
• 行业分布：电子通信/半导体、汽车制造、能源电力行业应用规模领先，分别为41亿元、37亿元和25亿元。
• 区域发展：京津冀、长三角、珠三角、成渝地区等成为人工智能发展重点区域。

结论

“制造业+人工智能”是推动制造业转型升级的重要方向，未来将在提升效率、降低成本、增强产品竞争力等方面发挥重要作用。然而，要实现全面落地，还需在芯片技术、数据应用、算法优化、企业认知等方面持续努力。政策支持、技术发展和市场应用的协同推进，将助力中国制造业在全球竞争中占据有利位置。