智造未来：AI如何重塑中国制造业新格局？

智造未来：AI如何重塑中国制造业新格局？

1、“AI+制造”行业发展概述

“人工智能+制造”是指将人工智能核心技术（如机器学习、机器视觉、工业大模型）与制造业研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等全链条环节深度融合，实现制造系统自感知、自决策、自执行、自适应的先进制造模式。其本质是数据驱动、智能赋能的产业变革，旨在提升生产效率、产品质量与资源利用率，是发展新质生产力、推动新型工业化的核心路径。

中国“AI+制造”的发展与国家战略同步演进，可分为四个阶段：

“AI+制造”行业发展历程

资料来源：普华有策

目前，我国“人工智能+制造”行业正处在从“规模化推广”向“深度融合”过渡的关键阶段。这一时期的显著特征表现为：在国家《“人工智能+制造”专项行动》等具体目标（如2027年实现关键核心技术安全可靠）的明确驱动下，产业攻关重点加速聚焦于工业大模型、智能芯片与高质量数据集等核心环节，但高端工业软件等基础领域仍存短板；技术应用从质检等外围环节持续深化至工艺优化、智能排产等核心生产领域，然而场景“碎片化”问题制约了规模化效益；产业生态已初步形成“平台型企业牵头、专精特新企业协同”的雏形，但亟需破解“懂智能、熟行业”的复合型人才与服务商稀缺的瓶颈。总体而言，行业在强政策牵引下快速发展，正面临从“点的突破”迈向“系统能力”构建的攻坚挑战。

2、 “AI+制造”产业链总结及影响

人工智能+制造的产业链是一个紧密关联、价值逐级传递的有机整体。

其上游是 “基础支撑层” ，包括AI芯片、服务器、传感器等智能硬件，以及工业软件、算法框架和数据服务。这一层是产业智能化的“地基”，其自主可控水平（如国产GPU、工业操作系统）直接决定了整个产业的技术安全性与成本结构。

行业中游是 “技术平台层” ，核心是工业互联网平台和工业大模型。它们将上游的基础能力封装、加工，形成可调用的工具、模型和解决方案，扮演着“操作系统”和“能力中台”的角色，是降低开发门槛、实现知识复用的关键。

行业下游是 “集成应用层” ，即面向汽车、电子、钢铁、医药等各垂直制造业的具体场景，提供智能装备、解决方案和运营服务。这一层直接面向用户价值，其发展深度和广度决定了整个产业的商业规模。产业链的影响是双向的：下游旺盛且差异化的场景需求（如新能源汽车对电池智能检测的极致要求），持续倒逼中上游进行技术迭代和产品创新；而中上游，尤其是大模型和芯片的每一次突破，又会为下游打开全新的应用可能性（如生成式设计颠覆传统研发流程），创造增量市场。当前，政策正着力打通“数据-模型-应用”的传导链条，推动形成“以模引数、用数赋模”的良性循环，其成效将决定中国智能制造的最终高度。

3、“AI+制造”行业竞争格局分析

当前，中国“AI+制造”的竞争格局呈现出 “双轮驱动，三层梯队，生态竞合” 的鲜明特征。“双轮驱动”指的是科技巨头与制造业龙头两大主导力量。以华为、百度、阿里为代表的科技企业，凭借其云计算、大模型和全栈技术优势，向下游渗透，致力于打造通用的工业智能平台。而以海尔、三一、宁德时代为代表的制造业巨头，则基于深厚的行业知识与场景积累，向上游延伸，打造行业专属的工业互联网平台和解决方案。两者相互渗透，共同定义了产业竞争的主航道。

在此背景下，市场参与者形成了清晰的三层梯队：第一梯队是生态主导者，即上述双轮巨头，它们竞争的是平台标准、开发者生态和跨行业影响力。第二梯队是垂直领域冠军，包括在机器视觉、工业质检、预测性维护等细分技术赛道，或在特定行业（如钢铁、化工）拥有深厚积累的解决方案商，如创新奇智、中控技术等。它们凭借“专精特新”的深度构建了护城河。第三梯队是大量新兴的中小服务商和转型中的制造企业，它们或在特定区域、特定工艺点提供灵活服务，或作为深度用户参与生态建设。未来的竞争，不再是单一产品的比拼，而是生态体系与行业Know-how结合能力的竞争。拥有“技术普惠能力”的平台与拥有“场景穿透能力”的垂直专家之间的合作与博弈，将持续重塑格局。

4、驱动“AI+制造”行业发展的主要因素

（1）顶层战略的强力政策驱动是根本保障

“十四五”规划将人工智能列为前沿领域，《“人工智能+制造”专项行动》设定了2027年技术、应用、生态的具体量化目标。2025年中央经济工作会议明确提出“以科技创新引领现代化产业体系建设”、“发展新质生产力”，为行业提供了前所未有的战略定位和资源倾斜。各级政府配套的财政、税收、采购和园区政策，构成了产业爆发的确定性基础。

“AI+制造”行业政策环境分析

资料来源：普华有策

（2）颠覆性技术集群突破是核心引擎

以工业大模型为代表的生成式AI技术，正从“分析预测”走向“生成创造”，有望彻底改变产品设计、工艺优化和代码生成等核心环节。同时，5G、数字孪生、高端传感器的成熟，使得在复杂工业环境中实现实时感知、精准控制和虚实映射成为可能，为AI提供了丰富的数据和可靠的执行环境。

（3）市场需求与产业升级的内生压力是直接拉力

面对劳动力成本上升、个性化定制需求增长、供应链韧性挑战以及“双碳”目标约束，传统制造模式难以为继。通过AI实现提质、降本、增效、减存和绿色化，已成为企业生存与发展的必选项，而非选择题。这种来自市场底层的迫切需求，是技术落地的最大动力。

（4）经济结构转型与全球竞争重塑是宏观推力

中国正从“制造大国”向“制造强国”迈进，发展高附加值、高技术含量的先进制造业是经济高质量发展的核心。同时，全球产业链重构的背景下，通过“AI+制造”巩固并提升在全球制造业中的枢纽和领导地位，关乎国家长期竞争力。这使得行业投资兼具经济价值与战略价值，吸引了国有资本、产业资本和金融资本的持续涌入。

5、“AI+制造”行业发展主要趋势

“AI+制造”行业发展主要趋势

资料来源：普华有策

北京普华有策信息咨询有限公司《“十五五”AI+制造行业全产业链研究与前景趋势预测预判专项报告》系统剖析了“AI+制造”产业全景。首先界定行业内涵，梳理从自动化到智能化的发展历程。其次，结合《“人工智能+制造”专项行动》等最新政策，深度解读产业在技术攻关、应用落地与生态构建方面的现状。报告重点分析了由生态型平台、垂直解决方案商及领先用户构成的竞争格局，并识别出核心驱动因素。基于“十五五”规划建议与中央经济工作会议精神，前瞻性研判了工业大模型、自主技术体系、绿色制造等发展机遇与趋势。最后，通过产业链上下游影响分析及PEST、波特五力等模型，全面评估了行业前景、投资价值及潜在风险，为各方决策提供参考。

目录

第1章 绪论——AI驱动制造业开启新纪元

1.1 研究背景与核心命题：新质生产力下的产业跃迁

1.2 核心概念界定与报告研究范畴

1.2.1 “AI+制造”的内涵：从自动化、数字化到智能化的代际跃升

1.2.2 关键技术范畴界定：工业大模型、数字孪生、机器视觉与智能机器人

1.3 研究方法论、数据来源与报告逻辑框架

第2章 全球与中国“AI+制造”发展全景扫描

2.1 全球产业发展态势与竞争格局深度分析

2.1.1 主要国家战略比较：美国（工业互联网）、德国（工业4.0）、日本（社会5.0）的战略路径与差异

2.1.2 全球技术演进趋势与产业生态特征：从单点智能到系统智能

2.2 中国产业发展现状、规模与特征

2.2.1 产业发展阶段判断：从政策驱动迈向应用深耕期

2.2.2 产业规模与市场结构：硬件、软件与服务的占比与增速

2.2.3 区域发展格局分析：长三角、粤港澳大湾区、京津冀等产业集群的差异化定位

第3章 宏观环境分析（PEST模型）与政策体系解构

3.1 政策环境（P）：顶层设计下的战略机遇

3.1.1 国家战略锚点：“十五五”规划建议中“全面推进‘人工智能+’行动”的指引

3.1.2 近期政策焦点：2025年中央经济工作会议“因地制宜发展新质生产力”对制造业的定向要求

3.1.3 行业行动纲领：《“人工智能+制造”专项行动实施意见》七大重点任务的目标分解与解读

3.1.4 配套政策网络：科技创新、财税金融、人才培育等协同支持体系

3.2 经济环境（E）：国民经济转型中的核心角色

3.2.1 “双循环”格局下的供应链智能化与韧性提升需求

3.2.2 产业结构升级与全要素生产率提升的核心路径

3.3 社会环境（S）：劳动力结构变化与高质量发展诉求

3.4 技术环境（T）：通用人工智能（AGI）突破带来的范式革命可能性

第4章 AI+制造产业链全景深度剖析

4.1 产业链结构总览：上游（基础层）、中游（技术层/平台层）、下游（应用层）

4.2 上游：基础层——智能产业化基石

4.2.1 算力基础设施：AI芯片（GPU/ASIC等）的自主可控进展、智能算力中心布局与“东数西算”工程联动

4.2.2 数据要素：工业数据采集、标注、治理与交易的市场现状与瓶颈

4.2.3 工业软件与知识库：CAX、EDA、PLC等核心工业软件的AI化改造与行业知识图谱构建

4.3 中游：技术/平台层——产业智能化引擎

4.3.1 工业AI算法与框架：主流深度学习框架的工业适配性与开源生态

4.3.2 工业大模型：产业发展核心焦点

4.3.2.1 通用大模型在工业领域的调优与精馏

4.3.2.2 行业大模型（如装备、汽车、电子）的开发模式与商业化路径

4.3.2.3 《实施意见》中“3-5个通用大模型深度应用”与“高质量数据集”建设的联动分析

4.3.3 工业互联网平台与AI中台：平台企业如何提供“模型即服务”（MaaS）

4.4 下游：应用层——价值实现场景（含发展现状、规模、前景）

4.4.1 重点行业应用矩阵（对应《实施意见》转型指引）

4.4.1.1 装备制造：基于AI的预测性维护与远程运维

4.4.1.2 电子信息：AI视觉质检与芯片设计优化

4.4.1.3 原材料：流程工艺优化与能耗管理

4.4.1.4 消费品：个性化定制与敏捷供应链

4.4.2 典型产品形态：工业智能体、AI质检设备、智能机器人、新一代AI数控系统

第5章 市场供需、规模与前景预测

5.1 供给侧分析：主要产品与服务供给能力、技术创新周期

5.2 需求侧分析：下游制造业企业智能化转型的驱动因素与预算规划

5.3 市场规模历史数据（2021-2025）与“十四五”期间（2021-2025）增长回顾

5.4 “十五五”期间（2026-2030）市场规模预测（分硬件、软件、服务）

5.4.1 核心预测假设：基于政策目标与技术渗透率的测算

5.4.2 市场前景总览：2030年产业规模展望

5.5 行业发展主要趋势

第6章 行业特征、竞争格局与重点企业分析

6.1 行业特征总结：技术密集、高协同性、场景碎片化、价值后验性

6.2 区域结构分析：创新资源、产业基础与政策支持的区域差异

6.3 市场集中度分析：各环节的CR4/CR8指数及演变趋势

6.4 竞争格局与企业梯队分析（可定制企业）

6.4.1 第一梯队：生态主导型平台企业（对标《实施意见》全球影响力目标）

* 企业A（如华为云）：企业概述、核心竞争力（全栈技术、鸿蒙生态）、经营情况（研发投入、市场占有率）、战略布局

* 企业B（如百度智能云）：企业概述、核心竞争力（文心大模型、AI原生思维）、经营情况、战略布局

6.4.2 第二梯队：垂直领域领军与专精特新“小巨人”

* 企业C（如某机器视觉龙头）：企业概述、核心竞争力（算法精度、行业Know-how）、经营情况

* 企业D（如某工业智能解决方案商）：企业概述、核心竞争力（工艺理解、集成能力）

6.5 战略分析模型应用

6.5.1 SWOT分析：产业的整体优势、劣势、机遇与威胁矩阵

6.5.2 波特五力模型分析：供应商议价能力、购买者议价能力、新进入者威胁、替代品威胁、同业竞争程度

第7章 技术发展路径与核心赋能场景

7.1 关键核心技术演进路线图

7.1.1 近期（2025-2027）：工业大模型实用化、高质量数据集构建

7.1.2 中期（2028-2030）：AI与机器人、物联网、数字孪生的深度融合

7.2 全价值链核心赋能场景解构

7.2.1 研发设计：AI辅助仿真与生成式设计

7.2.2 生产制造：柔性调度、实时质检与预测性维护

7.2.3 营销服务：需求预测与个性化推荐

7.2.4 运营管理：供应链智能决策与碳足迹优化

第8章 产业驱动因素、主要壁垒与风险揭示

8.1 核心驱动因素分析

8.1.1 政策驱动：国家战略的持续强力牵引

8.1.2 技术驱动：算法算力成本下降与性能突破

8.1.3 需求驱动：劳动力成本上升与对高质量、柔性化生产的需求

8.2 行业发展主要壁垒

8.2.1 技术壁垒：工业场景的复杂性与高可靠性要求

8.2.2 数据壁垒：数据孤岛、产权不清与质量标准缺失

8.2.3 人才壁垒：跨领域复合型人才的极度稀缺

8.2.4 成本与信任壁垒：中小企业转型门槛与“试错”顾虑

8.3 潜在风险提示

8.3.1 技术风险：算法安全与可控性风险

8.3.2 市场风险：需求释放不及预期、行业过度竞争

8.3.3 政策与法规风险：数据安全、算法伦理监管的不确定性

第9章 投资价值分析、策略与建议

9.1 行业整体投资价值评估与景气度判断

9.2 细分市场与产品投资机会排序

9.2.1 高优先级：工业大模型平台、工业智能体、AI工业控制软件

9.2.2 中优先级：高端传感器、专用AI芯片、行业解决方案

9.3 投资策略建议

9.3.1 对于风险投资者：关注早期核心技术（如新型AI芯片架构）与颠覆性应用

9.3.2 对于产业投资者：沿产业链进行战略并购，补强技术或场景能力

9.3.3 对于二级市场投资者：关注已形成平台效应和稳定现金流的龙头企业

9.4 研究结论与战略性建议

9.4.1 对政府部门的建议

9.4.2 对制造业企业的建议

9.4.3 对科技企业的建议