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洞见 | 智能制造:产业生态与应用落地全图谱

洞见 | 智能制造:产业生态与应用落地全图谱 盛世投资
2025-09-03
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导读:01从概念到战略:智能制造的全球竞速1. 概念框架 智能制造通过“协同层—企业层—工厂层—产线层—设备层”五
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从概念到战略:智能制造的全球竞速



1. 概念框架  

智能制造通过“协同层—企业层—工厂层—产线层—设备层”五级递进,实现从单台设备到产业链的万物互联。物联网、BOM、MES、WMS、CRM、PLM、ERP 等系统纵向贯通,IT 与 OT 网络横向融合,形成数据驱动的闭环优化体系。  

2. 国家战略拼图  

• 德国“工业4.0”以 CPS(信息物理系统)为核心,构建“智能工厂+智能生产”双轮驱动;  

• 中国制造2025”明确“三步走”路径,根据《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》,2025 年关键工序数控化率将达 68%,数字化研发设计工具普及率突破 85%;  

• 美国“先进制造业国家战略”聚焦 AI、机器人、量子计算,以保持高端制造领先地位;  

• 日本“社会5.0”强调以人为中心的超智能社会,韩国、法国亦分别推出“制造3.0”“新工业法国”计划。  

多国战略叠加,使智能制造成为全球科技竞赛的制高点。

02

中国实践:政策红利与市场爆发



1. 政策持续加码  

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自 2015 年《中国制造2025》发布以来,《“十四五”智能制造发展规划》再提量化目标:到 2025 年,70% 的规模以上制造业企业实现数字化网络化,智能制造装备与工业软件市场满足率分别超过 70%、50%。

2. 市场规模  

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在政策与需求双轮驱动下,中国智能制造产值从 2016 年的 1.3 万亿元增至 2025 年的预计 5.3 万亿元,复合年增长率高达 21.1%。庞大的内需、完整的产业链以及新型举国体制,使中国成为全球最大单一市场。

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产业链透视:从“卡脖子”到“国产化突围”



1. 上游:硬件与软件的“双重短板”  

• 硬件:传统镜头、轴承等已高度国产化;但高端智能传感器、高功率激光器仍 70% 以上依赖进口。  

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• 软件:研发设计类工业软件落后国外 30 年,西门子、达索、Autodesk 占据高端;生产管控软件亦由西门子、GE、施耐德主导。  

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2. 中游:设备与解决方案“平分秋色”  

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国内设备商毛利率仅 35%—42%,受硬件成本与定制化需求拖累;解决方案商因高定制、长交付周期,整体利润率与设备商相当,未来随经验累积有望提升。  

3. 下游:渗透率“下游高、上游低”  

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3C 电子、汽车领域渗透率分别达 26%、20%,金属冶炼、装备制造、生物化工仍处早期。整体渗透率不足 20%,空间巨大。

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竞争格局:国际巨头主导、中国梯队追赶



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技术焦点:从“连接”到“智能”



海比研究院调研显示,大数据(53.4%)、云计算(44%)、物联网(38%)是企业最关注的前三大技术;区块链、流程自动化、工业机器人紧随其后。技术成熟度与 ROI 成为企业投资的核心考量。

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场景革命:五大行业的“智造”实践



1. 装备制造:MBD 三维模型、数字孪生、远程运维平台,研发周期缩短 15%,运维成本降低 20%。  

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2. 电子信息:复杂电磁环境下的高可靠网络、AI 质检、智能物流,使一次性合格率提升 12%,物流效率提高 18%。  

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3. 原材料:全流程能源管理平台、预测性维护,能耗降低 8%,安全事故率下降 30%。  

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4. 消费品:大规模个性化定制云平台、基于深度学习的销售预测,库存周转天数下降 25%。  

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5. 通用能力:设备数字化率由 50% 提升至 58%,数据自动采集率由 23% 增至 36%,为后续 AI 模型训练奠定数据底座。

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AI 质检:高速增长的“杀手级”应用



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• 技术:2D/3D 视觉 + 小样本深度学习,毫秒级缺陷识别;  

• 市场:中国工业 AI 质检平台软件与服务市场规模 2024 年将达 4 亿美元,CAGR 30%;  

• 格局:电子、半导体、新能源为成熟市场;食品、纺织、钢铁为快速拓展区;建陶、制药仍处探索阶段。  

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运维服务:被忽视的“后市场蓝海”



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• 痛点:技术不完善、人才缺口、兼容性与可靠性差;  

• 市场:运维服务类软件 2026 年规模预计 222.6 亿元,国产化率仅 30%,底层核心技术严重依赖国外;  

• 产品:MRO、APM、PHM 等软件加速云化,数据资产化与知识图谱成为差异化关键。

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挑战与对策:跨越“死亡谷”



1. 技术:投入产出失衡、长研发周期——需政府“首台套”政策与保险补偿机制,鼓励“揭榜挂帅”;  

2. 资金:重技术、轻资产,VC/PE 退出周期长——建议设立智能制造产业基金,发展知识产权质押融资;  

3. 标准:行业碎片化、无统一接口——加快制定“互联互通+数据字典”国家标准,推动开源社区;  

4. 人才:复合型人才稀缺——推广“新工科”教育、校企联合实验室、产教融合实训基地。

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未来展望:迈向“自适应、自优化”的工业智能体



• 边缘智能:5G TSN+工业边缘网关将实现毫秒级闭环控制;  

• 工业大模型:基于海量设备数据的预训练大模型将成为“工业 GPT”,重构软件生态;  

• 绿色智造:碳足迹实时核算、碳资产闭环管理将成为企业核心竞争力;  

• 产业互联网:从“卖产品”到“卖服务”,从“规模经济”到“范围经济”,制造业服务化将诞生万亿级新市场。

智能制造不是简单的“机器换人”,而是通过数据、算法与算力的深度融合,重塑企业价值链、产业链与创新链。谁能率先完成从“数字化”到“智能化”的跨越,谁就能掌握新一轮全球产业分工的主导权。在“双碳”目标、人口红利递减与全球供应链重构的多重压力下,中国制造业正处于由大变强的历史关口。唯有坚持长期主义、强化基础研究、构建开放生态,方能在这场智能制造的全球马拉松中实现弯道超车。

*本文系转载自制造前沿,文章不代表本公众号观点,不构成投资建议。文中图片均来源于网络,版权归原作者所有如有侵权,请告知删除。欢迎转发到朋友圈,转载请联系原作者。

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