制造業規模龐大，但數字經濟滲透率與發達存在差距。

2022年數字經濟規模達到50.2萬億元，制造業數字經濟滲透率提升至24%。

制造業面臨G端制造回流、中低端制造轉移等壓力。

制造業升J與挑戰：

制造業需要通過網絡化、數字化與智能化手段進行升J。

制造業尚需基于工業互聯網融合發展生態，強化供給與市場需求的準確對接。

工業互聯網與智能制造：

工業互聯網成為智能制造的關鍵基礎，推動制造業轉型升J。

工業互聯網產業增加值年均復合增速達13.66%，對GDP貢獻逐年提升。

制造業AI應用概述：

AI在制造業中的應用旨在提升研發生產與運營效率，提升產品核心競爭力與質量，實現可持續發展。

AI技術在制造業中的應用場景包括產品設計、生產制造、運營管理等。

制造業AI應用圖譜：

提供了工業制造行業AI應用的詳細圖譜，包括產品設計、生產制造、運營管理等多個L域。

行業應用案例：

海爾卡奧斯AI工業大腦賦能智能制造全鏈場景。

移動依托云智融合能力，推動5G×云×AI向智能工廠核心生產環節縱向延伸。

思謀科技基于工業互聯網平臺，打造從生產到運營管理的一站式數智化服務體系。

華為工業AI質檢實現生產質量管控智能化。

創新奇智工業AI技術平臺助力汽車裝備智能管控。

美云智數AI算法服務+工藝仿真快速構建優工藝參數模型，助力智能工廠釋放效能。

格創東智打造工業設備健康管理體系，實現設備預測性維護和精密診斷。

挑戰與趨勢：

制造業AI應用面臨模型應用可靠性、應用成本、行業Knowhow與數據資源等挑戰。

工業J場景需求升J，AI與工業大數據雙向驅動，生成式AI的應用將為工業知識沉淀和傳承提供支持。

易觀分析解決方案：

提供面向業務增長的個性化解決方案，包括企業數智化轉型策略、市場洞察、用戶洞察、創新探索等。

報告強調了人工智能技術在制造業中的應用潛力，以及通過工業互聯網平臺實現制造業的數字化、網絡化和智能化轉型的重要性。同時，報告也指出了當前面臨的挑戰，并對未來的發展趨勢進行了展望。

附件：制造業人工智能行業應用發展圖譜報告2023-數字經濟規模達到50.2萬億元