深度-商汤-数智技术驱动智能制造-2021.6-42页_7mb

数智技术驱动智能制造发展白皮书总结

核心内容

本白皮书系统分析了智能制造的发展背景、内涵、驱动因素、核心价值、发展趋势及实践案例，强调了数智技术在推动制造业升级中的关键作用。智能制造是新一代信息技术与先进制造技术深度融合的产物，其目标是通过自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，提高制造业质量、效益和核心竞争力。

主要观点

• 智能制造的演进：从工业革命1.0到4.0，每一次技术变革都推动了制造业的升级。当前，以5G、人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等为代表的数智技术正引领制造业迈向智能化阶段。
• 智能制造的四大方向：产品、制造、管理和服务智能化，推动制造业从单一生产向服务型制造转型。
• 智能制造的五大核心价值：降低制造企业综合成本、提质增效、减少能源资源消耗、提升用户体验、重塑生产方式。
• 数智技术的挑战：数字化程度低、跨界融合难度大、不同产业差异大、网络安全问题日益突出。
• 智能制造的发展趋势：以数据为驱动的生产柔性化、以平台为支撑的工业互联化、以用户为中心的智造服务化。

关键信息

1. 智能制造的定义与内涵

• 智能制造起源于人工智能研究，其概念在20世纪90年代后逐步深化。
• 产品智能化：产品具备感知、通信和定位能力，成为物联网终端。
• 制造智能化：包括智能装备、智能生产线等，实现网络化协同和柔性化生产。
• 管理智能化：通过数智技术提升决策效率，实现主动管理。
• 服务智能化：制造与服务边界逐渐消弭，推动服务型制造发展。

2. 智能制造的驱动因素

• 供给侧问题：中国制造面临“大而不强”问题，包括综合成本上升、产能过剩、产业链薄弱、能源消耗高。
• 需求侧变化：用户追求个性化和快速创新，推动制造业向定制化和敏捷化转型。

3. 数智技术的价值与挑战

• 价值：提升决策及时性、运营精细化、应用智能化。
• 挑战：数字化程度低、跨界人才缺乏、行业差异大、网络安全风险高。

4. 智能制造的发展现状与趋势

• 现状：中国智能制造进入快速发展阶段，行业融资额显著增长，试点示范项目成效明显。
• 趋势：
  • 生产柔性化：通过数据驱动实现快速资源重构。
  • 工业互联化：依托工业互联网平台，实现低成本柔性生产。
  • 智造服务化：制造企业向服务型转变，通过智能化产品与服务创造新价值。

5. 智能制造的系统架构

• 智能制造系统包括信息采集、传输、存储、分析和反馈五大环节，形成闭环流程。
• 智能制造需经历数字化、网络化和智能化三个阶段，每阶段为下一阶段提供基础。

6. 数智技术在不同制造业领域的实践差异

7. 智能制造产业生态构建

• 创新中心建设：国家和省级制造业创新中心推动关键技术研发和转化。
• 应用示范：通过典型示范项目，总结有效经验并推广。
• 标准与基础设施：标准化建设、5G和算力基础设施支撑智能制造发展。
• 安全与人才：加强网络安全体系建设，推动跨界人才培养。
• 企业主导作用：发挥龙头企业引领作用，构建“产学研用”协同生态。

总结与展望

• 智能制造是推动制造业高质量发展的关键路径，需政府与企业协同推进。
• 未来智能制造将朝着更加智能化、互联化、服务化方向发展，形成“一切智能产业化，一切产业智能化”的格局。
• 通过开放合作、共建共享，推动智能制造生态体系建设，助力实现全球价值链中高端目标。

指导委员会与编写单位

• 指导委员会：
  • 杨帆（商汤科技联合创始人暨副总裁）
  • 章海东（上海市人工智能技术协会会长）
  • 田丰（商汤智能产业研究院院长）
• 编写单位：
  • 商汤智能产业研究院
  • 上海市人工智能技术协会

报告作者

• 杨燕（商汤智能产业研究院战略生态研究主任）

鸣谢

• 袁浩巍（商汤科技 CEO 办公室创新应用孵化业务经理）
• 党亮亮（商汤科技新兴业务产品线高级产品经理）
• 蒋小可（商汤科技工业视觉研发高级算法研究员）
• 王保杰（商汤科技公共服务业务销售网络销售经理）