20211020-德勤-制造业+人工智能创新应用发展报告_48页_2mb

制造业+人工智能创新应用发展报告总结

核心内容

本报告分析了人工智能在制造业中的应用现状、市场前景、技术挑战及政策建议，旨在全面梳理和研判“制造业+人工智能”的发展态势。报告指出，人工智能正在成为制造业转型升级的重要驱动力，其应用将推动生产效率提升、产品竞争力增强以及商业模式创新。

主要观点

1. 市场前景广阔

   • 受政策支持、数据环境、算力提升、算法优化和商业化潜力等因素推动，中国制造业人工智能应用市场预计未来五年将保持年均40%以上的增长率，2025年市场规模将超过140亿元人民币。
   • 2025年，人工智能芯片市场规模将超过1146亿元人民币，占全球市场的25%。
   • 计算机视觉和机器学习技术将分别在2025年达到55亿和44亿元人民币的市场规模。

2. 新生态组织形式

   • 随着人工智能在制造业中的应用，新生态组织形式逐步形成，包括平台中心模式和场景中心模式。
   • 平台中心模式通过聚合多方资源，促进技术解决方案的落地；场景中心模式则围绕具体场景，实现人机协同。

3. 技术应用方向

   • 人工智能在制造业中主要应用于解决可见问题，如缺陷检测，未来将向解决不可见问题，如工艺优化，扩展。
   • 人工智能在预测性维护、智能排产、质量控制等场景中展现出巨大潜力，其中预测性维护预计2025年市场规模达42.7亿元人民币，年复合增长率49%。
   • 工业机器人、工业物联网和人工智能算法是推动制造业智能化的重要技术支撑。

4. 区域市场布局

   • 北京、深圳、上海、杭州是人工智能企业数量最多的城市，具备政策、投融资、算力和人才优势。
   • 电子、汽车、能源电力等行业的预备度较高，应用市场增长领先。

5. 技术与产业融合

   • 制造业人工智能应用面临诸多挑战，包括芯片技术、工业数据应用、技术与业务需求匹配度不足、复制性差以及企业理念和人才不足。
   • 报告建议政府与全社会协同推进人工智能人才培养、制造业信息化、技术标准化及技术与产业融合试点。

关键信息

市场预测

产业链结构

• 基础层：包括人工智能芯片、工业机器人、工业物联网，提供必要的软硬件资源。
• 技术平台层：包括制造业大数据、公有制造云、人工智能算法，是技术落地的基础。
• 应用层：涵盖质量控制、预测性维护、智能排产等具体应用场景，实现价值创造。

区域分布

• 第一梯队城市：北京、深圳、上海、杭州。
• 其他重点区域：西部川渝地区及中西部重点省份，因制造业升级和政策支持成为人工智能企业聚集地。

技术挑战

• 芯片核心技术有待攻克，专用芯片开发门槛高。
• 工业数据资源掌握与应用能力不匹配，数据价值未被充分挖掘。
• 技术和算法难以满足实际应用需求，工业场景落地难。
• 人工智能解决方案难以直击核心痛点，复制性差。
• 制造企业理念和人才储备不足，制约技术发展。

政策建议

1. 健全人工智能专业人才与复合人才的培养机制。
2. 强化关键核心技术攻关，提升人工智能技术供给能力。
3. 加快提高制造信息化水平，夯实人工智能应用基础。
4. 推进技术标准化，支撑行业健康可持续发展。
5. 推动技术与产业融合试点，形成系统解决方案。

结论

“制造业+人工智能”是推动制造业向智能化、网络化、数字化转型的关键路径。未来，随着技术进步、政策支持和市场需求的增长，人工智能将在制造业中发挥越来越重要的作用，创造新的增长点，助力中国制造业在全球产业链中占据更有利的位置。