智能制造數(shù)字化現(xiàn)狀

智能制造是指不斷融合信息化、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等最新技術，并將創(chuàng)新技術深入到制造領域，實現(xiàn)生產(chǎn)過程自動化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化的制造技術。

為了改變人們對于中國制造業(yè)低成本、低技術含量和低附加值的傳統(tǒng)印象，中國制造業(yè)正在經(jīng)歷從中低端制造業(yè)向高端制造業(yè)發(fā)展的“關鍵時期”。在過去的幾年中，中國智能制造市場取得了快速發(fā)展，據(jù)沙利文報告指出，在政策推動下，中國智能制造應用場景持續(xù)拓寬，市場規(guī)模實現(xiàn)快速增長，預計2026年中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模將達6.4萬億元。中國政府陸續(xù)出臺《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃（征求意見稿）》《關于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》等智能制造相關政策，大力推進智能制造的發(fā)展，在該背景下，中國智能制造應用場景持續(xù)拓寬，市場規(guī)模實現(xiàn)快速增長。

圖：中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模（單位：萬億元）

數(shù)據(jù)來源：沙利文調研報告

除了制造環(huán)節(jié)外，智能制造衍生的數(shù)字化管理需求同樣吸引著AIoT產(chǎn)業(yè)的關注。生產(chǎn)管理數(shù)字化是通過信息技術工具，如自動化設備、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與云計算等技術手段和服務，覆蓋了生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)執(zhí)行、生產(chǎn)監(jiān)控、質量控制等多個方面的數(shù)字化升級。例如隨著數(shù)字化時代的來臨，生產(chǎn)設備日益大型化、自動化、智能化，特別是設備密集型企業(yè)，在生產(chǎn)制程上的生產(chǎn)流程問題也日益增長?，F(xiàn)有的各項設備管理制度已遠遠不能滿足日常的生產(chǎn)需要，傳統(tǒng)的設備巡檢、保養(yǎng)、維修、日常生產(chǎn)運轉規(guī)范流程，都遭遇了新時代的挑戰(zhàn)，很多傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)都面臨著新的設備管理問題，特別是在車間設備現(xiàn)場管理制度上，更是需要借力新一代信息技術，用數(shù)字化的手段，助力新時代的車間設備管理工作，實現(xiàn)企業(yè)的提質降本增效。

圖：2019-2022 智能制造行業(yè)融資額與數(shù)量

數(shù)據(jù)來源：迪賽智慧數(shù)

國內制造業(yè)數(shù)字化轉型已經(jīng)具備一定的基礎，據(jù)工信部統(tǒng)計顯示，截至2021年12月底，全國工業(yè)企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率分別達55.3%和74.7%，比2012年分別提高30.7個和25.9個百分點；工業(yè)企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)字化普及率達到70.9%，比“十三五”初期增長16個百分點。

據(jù)a&s plus調研了解，當前以機器人技術、感知技術、復雜制造系統(tǒng)、智能信息處理技術等代表的技術已經(jīng)取得了基礎研究成果，以新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、工業(yè)機器人、自動化成套生產(chǎn)線等典型智能制造裝備產(chǎn)業(yè)體系已經(jīng)初步形成。但不可否認的是，在工業(yè)軟件、數(shù)控機床、高端電容電阻、重型燃氣輪機等領域，工業(yè)基礎仍較為薄弱，這些現(xiàn)狀是導致中國制造業(yè)“大而不強”的原因之一，本質是缺乏核心和關鍵共性技術。

智能制造數(shù)字化落地難點剖析

業(yè)內人士向a&s plus反饋，當前國內智能制造發(fā)展面臨著技術、資源、人才三大困境，智能制造涉及的技術廣泛，投入資源需求大，工業(yè)人才稀缺，智能技術與制造產(chǎn)業(yè)落地應用仍需不斷磨合等問題仍然比較突出。這意味著制造業(yè)如果要更好地進行數(shù)字化轉型，就要從戰(zhàn)略層面進行規(guī)劃和部署，建立清晰的目標和計劃，不僅要加強培訓和人才隊伍建設，提高員工數(shù)字化素養(yǎng)和應用能力，還需關注信息安全和數(shù)據(jù)隱私等數(shù)字化存在的問題，確保轉型過程的安全性及合規(guī)性。

圖：智能制造數(shù)字化轉型難點

轉型途徑不明確

面對于大多數(shù)中小型制造企業(yè)而言，智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、人工智能、數(shù)字工廠、AIoT等概念眼花繚亂，涉及的技術五花八門，這給不少企業(yè)帶來了不小的困惑，雖然數(shù)字化轉型是共同的目標，但對于轉型的路徑及措施，大部分企業(yè)并不能給出明確的計劃，而技術日新月異，需要持續(xù)性的資源投入，對于中小型企業(yè)而言，具有較大的風險。

數(shù)據(jù)應用程度低

數(shù)據(jù)應用是數(shù)字化轉型的核心，但企業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務及系統(tǒng)架構存在的客觀問題（系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)格式、接口標準等），導致設備與設備之間、設備與人之間、系統(tǒng)與平臺之間都存在著數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)交互難度大，影響決策的制定和執(zhí)行，拖慢智能制造數(shù)字化改造進程。

缺乏數(shù)字化人才

《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年，70%以上的制造業(yè)企業(yè)要基本實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化。隨著智能制造行業(yè)數(shù)字化轉型進入深水區(qū)，推進企業(yè)數(shù)字化轉型需要相應的數(shù)字化人才規(guī)劃與執(zhí)行，但傳統(tǒng)制造業(yè)在這方面相關的人才儲備不足，導致數(shù)字化轉型的推進效果不佳，近年來企業(yè)對于數(shù)字人才的需求量也持續(xù)增加。

據(jù)人瑞人才與德勤中國近日聯(lián)合發(fā)布的《產(chǎn)業(yè)數(shù)字人才研究與發(fā)展報告(2023)》的數(shù)據(jù)顯示，當前智能制造相關的數(shù)字人才需求高漲，有50%受訪企業(yè)表示供不應求，而預計到2025年該行業(yè)數(shù)字人才缺口達550萬人，其中研發(fā)類、營銷類和生產(chǎn)制造類數(shù)字人才尤其緊缺。以工業(yè)軟件為例，當前國內業(yè)界認為國內仍處于“黑夜中的探索”階段，“卡脖子”問題尤為突出。從學科的角度看，工業(yè)軟件主要涉及控制工程和信號與信息處理兩個學科，即主要由軟件來完成控制方面的計算以及信號與信息處理方面的計算。與工業(yè)軟件進行交互的是機械、電子電氣、液壓等領域的對象，無論是讓軟件實現(xiàn)對特定對象的實時控制，還是在邊緣設備或云上開展有效的信息處理，符合功能要求的工業(yè)軟件必然要融合各類對象的機理知識，也就是說，開發(fā)者要綜合工業(yè)領域的專業(yè)知識和計算機領域的知識，才能做好工業(yè)應用軟件的開發(fā)。

形成這一問題的原因很復雜，要想解決也不是短時間可以達成的，目前國家已經(jīng)針對這一問題推出了多項政策，從費用支持、人才引進、市場激勵等層面進行刺激，同時拓展替代性的國際合作渠道，重新布局國家、區(qū)域和全球多圈層的產(chǎn)業(yè)鏈格局。

智能制造產(chǎn)業(yè)鏈

當前我國制造業(yè)正處于從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化演進的階段，智能制造作為我國實現(xiàn)碳中和與走向制造強國的重要一步，產(chǎn)業(yè)規(guī)模日益增長。在數(shù)字經(jīng)濟的背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過全面構建人與人之間的互聯(lián)互通，有效支撐了工業(yè)制造業(yè)各要素、產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈信息的全環(huán)節(jié)，機器和材料。無人工廠、智能生產(chǎn)線、綠色生產(chǎn)線等等高效且環(huán)保的新技術正在快速地改造著制造業(yè)，同時形成了初步的產(chǎn)業(yè)體系。

物理基礎關鍵產(chǎn)品技術鏈

表：智能制造產(chǎn)業(yè)鏈示意圖

來源：觀知海內咨詢、a&s

表：AI賦能工業(yè)應用圖譜

資料來源：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，中金公司研究部

目前在工業(yè)場景中，AIoT技術從設計到物流環(huán)節(jié)的大量重復性場景中，已經(jīng)實現(xiàn)了落地，機器視覺、語音技術、機器學習等技術大幅提升傳統(tǒng)工業(yè)的效率，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)降本增效。a&s plus認為，AIoT賦能制造業(yè)主要體現(xiàn)在以下五個環(huán)節(jié)：1）設計端，數(shù)字孿生仿真與規(guī)劃驗證；2）生產(chǎn)端，場景智能決策+自動化控制；3）運維端，AI算法智能雙碳管理；4）檢測端，機器視覺增強檢測精準度；5）物流端，智慧物流控制臺。?？低暬谥圃炱髽I(yè)的實際需求，依托智能物聯(lián)的能力，立足于企業(yè)園區(qū)管理、生產(chǎn)過程管理、物流管理、營銷管理四大環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)提質增效，創(chuàng)新發(fā)展，實現(xiàn)企業(yè)透明化管控，為企業(yè)數(shù)字化轉型提供助力。以設備設施管理應用為例，?？低曂ㄟ^多樣化數(shù)據(jù)采集技術獲取全量全要素設備數(shù)據(jù)，提供設備設施巡檢，實現(xiàn)設備狀態(tài)的智能化監(jiān)測、設備資產(chǎn)管理及設備智能檢修。在數(shù)字化轉型浪潮中，制造業(yè)都在敏捷響應市場變化，革新制造業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)，持續(xù)推進精益改善。“人治到數(shù)治”已成為其核心特點，全面實時地感知生產(chǎn)過程中的設備設施運行狀態(tài)、人員規(guī)范行為和物料實時流轉，從而在產(chǎn)研銷供等全領域日益發(fā)揮出巨大的效用，為企業(yè)創(chuàng)造新的商業(yè)價值。

圖：企業(yè)數(shù)字化轉型重點建設趨勢

來源：海康威視

圖：不同制造模式下業(yè)務創(chuàng)新方向關注

來源：?？低?/p>

廠商類型代表性企業(yè)業(yè)務重點

表：智能制造主要參與者

智能制造行業(yè)是一個多元的領域，不同類型的企業(yè)在不同細分領域均發(fā)揮著重要的作用，同時隨著技術及市場的變化，廠商類型的陣營也會隨之變化。

智能制造產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢

當前，中國智能制造市場面臨歷史機遇，一方面，制造業(yè)面臨一些困難，比如原材料成本上升、生產(chǎn)成本上升、勞動力短缺、人口老齡化等等，一方面，制造業(yè)又面臨眾多機遇，比如新興的人工智能技術、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、智能制造技術在制造業(yè)的部署。

據(jù)Omdia的Automated Guided Vehicles行業(yè)研究報告指出，工業(yè)機器人，協(xié)作機器人，AGV/AMR 在最近幾年迅猛發(fā)展，主要原因是企業(yè)自動化轉型升級的內在需求驅動，企業(yè)主希望能提高效率、降低成本、減少人工、節(jié)約能源、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。另外，這些設備技術方案越來越成熟，廠商更多，競爭更激烈，促使工業(yè)機器人/協(xié)作機器人/AGV/AMR的價格大幅下降，價格下降也進一步拉動了需求，下游的工廠產(chǎn)線，自動化倉庫，物流搬運等行業(yè)大量采購部署。目前智能制造產(chǎn)業(yè)有兩個顯著的趨勢：一是工業(yè)軟件正在云化，在技術上，提供云原生的解決方案給大大小小的用戶，順應客戶的技術模式變化，在市場上，云原生的方案商業(yè)模式也更加多樣化，不管是大客戶還是中小客戶，都能找到自己負擔得起的軟件服務；二是各種新技術的融合發(fā)展。人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生、AR/VR的融合發(fā)展正在幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)以前不能實現(xiàn)的虛擬設計、模擬、仿真和智能優(yōu)化，幫助企業(yè)實現(xiàn)全生命周期的管理，以及端到端的服務和運營。新技術的融合發(fā)展給工業(yè)軟件創(chuàng)造了更多的市場空間，也為本土的工業(yè)軟件廠商創(chuàng)造了新機會。在AIoT等新興技術的賦能下，自動化、網(wǎng)絡化、數(shù)字化和智能化已然成為工業(yè)制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。目前，AIoT的賦能，正在幫助工業(yè)提升效率，降低成本，節(jié)省人工，節(jié)約能源，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。在未來，AIoT可以幫助工業(yè)更加智能，實現(xiàn)自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應、自學習等智能制造，AIoT也不僅僅發(fā)生在設備和工位上，AIoT也可以更廣泛的部署在更大的系統(tǒng)，比如產(chǎn)線、車間、工廠間，或者不同的制造企業(yè)之間，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的人工智能管理，庫存規(guī)劃和全方位供應鏈可見性，從而使產(chǎn)業(yè)鏈更加透明化，實現(xiàn)更好的可預測性，用人工智能應對產(chǎn)業(yè)鏈波動。