AI+工业互联网引爆智能制造新蓝海：智能制造融合发展

AI+工业互联网引爆智能制造新蓝海：智能制造融合发展

1、智能制造融合发展行业发展综述

智能制造是以新一代信息技术（人工智能、工业互联网、大数据、5G等）与先进制造技术深度融合为核心，贯穿设计、生产、管理、服务全生命周期，具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应能力的先进制造范式，是发展新质生产力、推进新型工业化的核心载体。工信部颁布的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》标志着我国在推动新型工业化、加快数智化转型方面迈出了关键一步。该方案聚焦工业互联网与人工智能（AI）深度融合，旨在通过技术协同、基础设施升级和数据要素优化，全面提升制造业的智能化水平。

智能制造融合发展行业发展历程

资料来源：普华有策

2、智能制造融合发展行业产业链影响及总结

智能制造产业链呈“三层结构”：上游为基础支撑层，包括芯片、传感器、工业软件、5G/TSN通信设备等；中游为核心赋能层，涵盖工业互联网平台、AI算法引擎、智能装备与控制系统；下游为应用落地层，覆盖装备制造、电子信息、原材料、消费品四大重点行业。

上游技术自主可控程度直接决定行业安全与成本。当前高端AI芯片、EDA工具、实时操作系统仍高度依赖进口，构成“卡脖子”风险；但国产替代正加速，如华为昇腾芯片、中控DCS系统、中望CAD等逐步渗透。下游需求则强力牵引技术演进：新能源汽车、半导体等行业对高精度、高可靠制造提出极致要求，倒逼AI视觉检测、数字孪生等技术迭代；而消费品行业柔性定制需求，则推动C2M平台与敏捷供应链发展。上下游协同不足将导致“有网无智”或“有智无用”，唯有打通“芯片—平台—场景”闭环，才能释放融合最大价值。

智能制造融合发展行业上下游影响

资料来源：普华有策

3、智能制造融合发展行业竞争格局

当前智能制造生态由三类主体主导：一是ICT科技巨头（如华为、阿里云、百度智能云），凭借强大算力、AI大模型与云网融合能力，提供底层基础设施；二是制造龙头企业孵化的平台公司（如海尔卡奥斯、三一树根互联、徐工信息），深谙行业工艺与痛点，具备垂直领域解决方案优势；三是细分技术专业厂商（如商汤科技、汇川技术、埃斯顿），在机器视觉、伺服系统、工业机器人等环节形成技术壁垒。整体呈现“平台多元、应用碎片、生态割裂”特征，尚未出现绝对龙头。

工业互联网平台市场集中度较低，AI应用层更为分散。竞争焦点正从“连接规模”转向“智能深度”——能否将AI大模型与行业知识有效融合，成为新分水岭。2025年中央经济工作会议强调“避免低效内卷”，预示未来政策将引导资源向技术扎实、场景落地的企业倾斜。同时，“十五五”规划建议提出构建“国家级智能制造创新联合体”，有望推动跨企业、跨平台协同，重塑竞争格局，加速优胜劣汰。

4、驱动智能制造融合发展行业发展的主要因素

（1）国家战略升级：新质生产力成为核心引擎

2025年12月10–11日中央经济工作会议首次系统提出“以科技创新引领新质生产力发展”，并将智能制造明确为关键载体。这一表述超越了传统“数字化转型”范畴，强调通过AI、工业互联网等颠覆性技术重构生产函数。紧随其后印发的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（2026年1月）设定了2028年改造5万家企业、建设20个高质量数据集的硬指标。“十五五”规划前期研究亦将智能制造列为现代化产业体系支柱。国家战略从“鼓励探索”转向“强制赋能”，形成前所未有的政策驱动力。

（2）技术融合拐点：AI大模型破解工业落地难题

过去工业AI受限于样本少、场景杂、泛化弱，难以规模化复制。2024–2025年，轻量化工业大模型（如华为盘古制造大模型、阿里云通义灵码工业版）取得突破，通过领域知识注入与小样本微调，显著降低算法开发门槛。同时，5G专网与时间敏感网络（TSN）解决高可靠低时延通信需求，边缘计算实现本地实时推理。三大技术成熟叠加，使AI从“实验室演示”迈向“产线可用”，企业ROI（投资回报率）显著提升，技术驱动力由量变转为质变。

（3）企业内生需求：降本、增效、绿色、柔性多重压力倒逼转型

当前制造业面临劳动力成本攀升、订单碎片化、国际碳壁垒（如欧盟CBAM）等多重挑战。电子信息、新能源汽车等行业对良品率、交付周期要求极致，倒逼AI视觉质检、智能排产系统部署；消费品企业需响应C2M个性化需求，推动柔性供应链建设；钢铁、化工等高耗能行业则在“双碳”目标下，亟需AI优化燃烧配比与能耗管理。智能化不再是“锦上添花”，而是生存必需，形成强劲的市场需求拉力。

（4）“十五五”制度供给加码：数据、金融、人才协同破壁

多份“十五五”规划建议稿提出系统性制度创新：一是推动工业数据资产入表，激活数据要素价值；二是设立智能制造专项再贷款，扩大融资租赁支持；三是建设国家级测试验证平台，降低中小企业试错成本；四是加强“IT+OT+DT”复合型人才培养。这些举措直击当前行业痛点——数据不敢共享、资金不足、生态割裂、人才短缺。制度供给从“单点补贴”转向“生态培育”，为2026–2030年持续高速增长提供确定性保障。

5、智能制造融合发展行业发展主要趋势

智能制造融合发展行业发展主要趋势

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”智能制造融合发展行业深度研究及趋势前景预判报告》系统构建了中国智能制造行业的全景分析框架：首先界定行业内涵，回溯发展历程，并立足“十四五”政策体系与2025年12月中央经济工作会议“以科技创新引领新质生产力”的战略导向，研判“十五五”演进路径。内容涵盖全球与中国市场规模、供需结构及区域布局，运用PESTEL、波特五力等工具深度解析宏观环境与竞争格局；全面梳理产业链上中下游协同机制，重点评估华为、海尔、树根互联等头部企业竞争力与市场份额；深入探讨工业大模型、确定性网络、数据要素化等关键技术突破。在此基础上，科学预测2026–2030年市场前景，识别政策红利、技术拐点与普惠服务等投资机遇，同时揭示核心技术依赖、数据壁垒与生态碎片化等主要风险，为政府规划、企业转型与资本布局提供全维度、前瞻性决策支撑。

目录

第1章 智能制造发展新阶段：政策、战略与时代背景

1.1 国家战略升级：“新质生产力”与新型工业化要求

1.1.1 “十四五”期间智能制造发展成效回顾

1.1.2 “十五五”规划前期研究对智能制造的战略定位

1.1.3 2025年12月中央经济工作会议关于“以科技创新引领新质生产力发展”的核心精神解读

1.1.4 AI赋能制造业作为培育新质生产力的关键路径

1.2 《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》核心解读

1.2.1 行动方案出台背景与战略意图

1.2.2 核心目标：2028年融合赋能水平显著提升

1.2.3 重点任务分解：网络改造、数据集建设、行业应用推广

1.2.4 与“十四五”智能制造发展规划、“十五五”前瞻的衔接关系

1.3 全球智能制造发展趋势对比（美、德、日、中）

1.3.1 美国：AI优先、工业软件主导

1.3.2 德国：工业4.0深化、数字孪生普及

1.3.3 日本：机器人+IoT、精益智能融合

1.3.4 中国：工业互联网平台+AI大模型双轮驱动

1.3.5 全球竞争格局与中国所处位置（SWOT视角初步引入）

1.4 中国智能制造从“数字化”迈向“智能化”的关键转折点

1.4.1 当前发展阶段评估（基于工信部成熟度模型）

1.4.2 主要瓶颈：数据孤岛、网络时延、AI泛化能力不足

1.4.3 融合赋能成为破局关键：连接+智能闭环形成

第2章 全球及中国智能制造行业发展概况

2.1 全球智能制造发展现状

2.1.1 全球市场规模（2023–2025）及区域分布

2.1.2 主要国家产业政策对比（美国IRA、德国 Hightech Strategy 2025等）

2.2 中国智能制造发展现状

2.2.1 “十四五”期间关键指标完成情况（数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率等）

2.2.2 2025年行业景气指数与产能利用率

2.3 发展驱动力与制约因素

2.3.1 驱动因素：政策强推、技术成熟、成本下降

2.3.2 制约因素：标准碎片化、复合型人才缺口

第3章 PESTEL分析

3.1 政治（Political）

3.1.1 国家安全战略对工业软件自主可控的要求

3.1.2 地方政府“智改数转”考核机制

3.2 经济（Economic）

3.2.1 制造业PMI与智能化投资相关性分析

3.2.2 人民币汇率对进口高端装备影响

3.3 社会（Social）

3.3.1 工程师红利 vs 蓝领短缺

3.3.2 ESG理念推动绿色智能制造

3.4 技术（Technological）

3.4.1 AI大模型降低工业算法开发门槛

3.4.2 6G、量子传感等远期技术储备

3.5 环境（Environmental）

3.5.1 “双碳”目标倒逼能效优化

3.5.2 循环经济法规对产品设计影响

3.6 法律（Legal）

3.6.1 《数据安全法》《工业数据分类分级指南》合规要求

3.6.2 AI责任认定法律空白问题

第4章 供需分析与市场结构

4.1 供给端分析

4.1.1 智能制造解决方案供应商数量与地域分布

4.1.2 技术供给能力：国产化率、专利数量

4.2 需求端分析

4.2.1 大型企业：全栈式智能化需求

4.2.2 中小企业：模块化、低成本SaaS需求

4.3 市场集中度（CR5、HHI指数）

4.3.1 工业互联网平台市场CR5测算

4.3.2 工业AI视觉检测细分市场集中度

4.4 区域市场结构

4.4.1 东部沿海：高端制造密集，需求旺盛

4.4.2 中西部：政策驱动型市场，增速快但基数低

第5章 工业互联网与人工智能融合的技术底座

5.1 新型工业网络架构：TSN、5G专网、确定性网络技术演进

5.1.1 高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求解析

5.1.2 TSN（时间敏感网络）在产线控制中的部署案例

5.1.3 5G LAN与工业PON融合组网模式

5.1.4 国产化芯片与协议栈进展（华为、中兴、紫光等）

5.2 边缘智能与云边协同计算在制造场景的应用

5.2.1 边缘AI推理框架（如 TensorRT 、 OpenVINO ）适配工业设备

5.2.2 云边协同架构支持实时决策与模型迭代

5.2.3 典型场景：视觉质检、设备健康监测

5.3 工业大模型（Industrial LLMs）与行业知识融合

5.3.1 工业大模型训练范式：多模态+领域知识注入

5.3.2 行业垂类模型开发：装备运维、工艺优化、供应链调度

5.3.3 数据安全与模型轻量化挑战

5.4 AI芯片、算力基础设施与工业级部署挑战

5.4.1 国产AI芯片（寒武纪、昇腾、燧原）在工业场景适配性

5.4.2 工业算力中心与边缘服务器部署成本模型

5.4.3 能效比与散热限制对工厂部署的影响

第6章 融合应用场景深度剖析（按重点行业）

6.1 装备制造：智能产线、预测性维护与远程运维

6.1.1 数字孪生驱动的柔性装配线

6.1.2 基于振动+声纹AI的轴承故障预警

6.1.3 远程专家AR协作系统应用规模

6.2 电子信息：AI视觉质检、晶圆缺陷识别与柔性调度

6.2.1 高精度AOI（自动光学检测）系统市场渗透率

6.2.2 半导体制造中AI良率提升实证数据

6.2.3 SMT产线动态调度算法优化效果

6.3 原材料（钢铁/化工）：智能配比、能耗优化与安全监控

6.3.1 钢铁高炉AI燃烧优化降低碳排放案例

6.3.2 化工过程安全AI预警系统部署现状

6.3.3 原料波动下的自适应控制模型

6.4 消费品（家电/食品/纺织）：个性化定制与敏捷供应链

6.4.1 C2M模式下的订单-生产-物流全链路协同

6.4.2 食品安全追溯与AI图像识别结合

6.4.3 小批量快反生产的网络化协同机制

6.5 典型案例：比亚迪、海尔、三一重工、宁德时代等标杆实践

6.5.1 比亚迪“灯塔工厂”AI+5G全连接架构

6.5.2 海尔卡奥斯平台赋能中小企业转型路径

6.5.3 三一重工“根云”平台设备联网与服务延伸

6.5.4 宁德时代AI驱动的极限制造体系

第7章 工业数据要素体系建设

7.1 工业数据“采—治—用”全链条能力现状

7.1.1 数据采集覆盖率与标准化程度（OPC UA、MQTT普及率）

7.1.2 数据治理工具链成熟度（元数据管理、质量监控）

7.1.3 数据应用瓶颈：语义不一致、标注成本高

7.2 20个重点行业高质量数据集建设路径

7.2.1 数据集定义标准：规模、标签、场景覆盖

7.2.2 政府-企业-高校共建机制设计

7.2.3 数据集开放共享与商业化模式探索

7.3 数据确权、流通机制与隐私计算应用探索

7.3.1 工业数据资产入表会计准则进展

7.3.2 联邦学习、多方安全计算在跨企业协作中的试点

7.3.3 数据交易所（北京、上海、深圳）工业板块建设情况

7.4 工业数据空间（Industrial Data Space）构建展望

7.4.1 IDS国际标准本地化适配

7.4.2 跨产业链数据可信交换架构

第8章 市场规模与企业生态格局

8.1 中国智能制造市场规模测算（2023–2028年CAGR）

8.1.1 整体市场规模：硬件+软件+服务拆分

8.1.2 细分市场增速：工业AI、工业互联网平台、智能装备

8.1.3 “十四五”实际完成 vs “十五五”预测（2026–2030）

8.2 核心参与方图谱：

8.2.1 工业互联网平台商（如树根互联、卡奥斯、徐工信息）

8.2.1.1 平台连接设备数与行业覆盖广度

8.2.1.2 平台AI能力集成深度

8.2.2 AI解决方案商（如华为云、阿里云、百度智能云、商汤）

8.2.2.1 工业大模型产品矩阵

8.2.2.2 行业解决方案落地数量

8.2.3 自动化与装备企业（如汇川技术、埃斯顿、大族激光）

8.2.3.1 智能装备AI模块内置率

8.2.3.2 服务收入占比提升趋势

8.3 中小企业智能化转型痛点与普惠服务模式

8.3.1 成本敏感度高、人才缺乏、ROI不清晰

8.3.2 “平台+园区+服务商”联合赋能模式成效

8.3.3 政府补贴与融资租赁支持政策梳理

第9章 区域发展与产业集群推进

9.1 长三角、珠三角、京津冀智能制造示范区进展

9.1.1 长三角：集成电路+装备集群AI融合示范

9.1.2 珠三角：消费电子+家电柔性制造高地

9.1.3 京津冀：钢铁、汽车重工业智能化改造

9.2 “50000家企业新型网络改造”区域分布与实施策略

9.2.1 分省改造目标分解（参考工信部试点名单）

9.2.2 地方财政配套与运营商协同机制

9.2.3 改造验收标准与效果评估体系

9.3 中西部地区承接智能化升级的机遇与挑战

9.3.1 成渝、武汉、西安等地新兴制造基地崛起

9.3.2 人才外流与基础设施短板制约

9.3.3 东中西部协同转移与“智造飞地”模式

第10章 风险、挑战与对策建议

10.1 技术风险：AI可靠性、系统安全、标准缺失

10.1.1 AI模型误判导致停产事故案例

10.1.2 工控系统网络安全防护等级要求

10.1.3 国家标准委工业AI标准体系进展

10.2 经济风险：投入产出周期长、中小企业资金压力

10.2.1 智能化改造平均投资回收期测算

10.2.2 金融工具创新：智能制造专项贷款、保险

10.3 政策建议：

10.3.1 加快工业数据资产入表试点扩大范围

10.3.2 推动AI+工业互联网“首台套”应用补贴

10.3.3 建立跨行业测试床与验证平台

10.3.4 将融合赋能指标纳入地方高质量发展考核

第11章 未来展望：2028年融合赋能目标达成路径

11.1 智能工厂3.0：从“局部智能”到“全链智能”

11.1.1 研发-制造-服务一体化智能体架构

11.1.2 自主决策与自优化生产系统雏形

11.2 人机协同新范式：AI增强而非替代工人

11.2.1 工人技能重塑与数字素养提升计划

11.2.2 人机协作安全标准制定

11.3 绿色智能制造：AI驱动的低碳生产与循环经济

11.3.1 能耗数字孪生与碳足迹追踪

11.3.2 AI优化资源循环利用效率

第12章 竞争格局与战略分析工具应用

12.1 SWOT分析

12.1.1 优势（S）：市场规模、应用场景丰富

12.1.2 劣势（W）：核心技术依赖、生态碎片化

12.1.3 机会（O）：“十五五”政策加码、AI突破

12.1.4 威胁（T）：国际技术封锁、内卷式竞争

12.2 波特五力模型分析

12.2.1 行业内竞争者 rivalry：平台商价格战、同质化

12.2.2 潜在进入者 threat of new entrants：互联网巨头跨界

12.2.3 替代品威胁 threat of substitutes：传统自动化方案仍有市场

12.2.4 供应商议价能力 bargaining power of suppliers：高端芯片、EDA工具垄断

12.2.5 购买者议价能力 bargaining power of buyers：大型制造企业压价能力强

第13章 重点企业/玩家深度分析（可定制）

13.1 企业选择标准与分析框架

13.1.1 覆盖平台、AI、装备三类代表企业

13.1.2 分析维度：概述/核心竞争力/经营情况

13.2 华为技术

13.2.1 企业概述：FusionPlant工业互联网平台

13.2.2 核心竞争力：昇腾AI+5G+鸿蒙OS全栈能力

13.2.3 经营情况：2025年企业业务收入及智能制造占比

13.3 海尔智家（卡奥斯 COSMOPlat ）

13.3.1 企业概述：全球首个用户全流程参与的工业互联网平台

13.3.2 核心竞争力：大规模定制模式复制能力

13.3.3 经营情况：平台赋能企业数、外部收入增长

13.4 树根互联

13.4.1 企业概述：“根云”平台聚焦装备制造

13.4.2 核心竞争力：设备后市场服务延伸

13.4.3 经营情况

13.5 商汤科技

13.5.1 企业概述：SenseCore工业AI引擎

13.5.2 核心竞争力：视觉算法精度与泛化能力

13.5.3 经营情况：工业板块营收占比、毛利率

13.6 企业市场占有率分析

13.6.1 工业互联网平台市场份额（2025年）

13.6.2 工业AI视觉检测市场占有率排名

第14章 细分市场与产品分析

14.1 细分市场划分

14.1.1 按技术：工业AI、工业互联网、智能装备、工业软件

14.1.2 按行业：电子信息、装备制造、原材料、消费品

14.2 细分产品市场规模与前景

14.2.1 工业AI：2025年规模XX亿元，CAGR XX%（2026–2030）

14.2.2 工业互联网平台：PaaS层 vs SaaS层增长差异

14.2.3 智能传感器与边缘控制器：国产替代加速

14.3 投资热点赛道

14.3.1 工业大模型

14.3.2 确定性网络设备

14.3.3 工业数据治理工具

第15章 行业整体市场规模前景预测

15.1 “十四五”期间（2021–2025）市场规模回顾

15.1.1 实际复合增长率 vs 规划目标差距分析

15.1.2 关键成功因素总结

15.2 “十五五”期间（2026–2030）市场规模预测

15.2.1 基准情景：政策平稳推进

15.2.2 乐观情景：AI大模型突破加速渗透

15.2.3 悲观情景：国际技术脱钩加剧

15.2.4 2028年关键节点预测值（呼应行动方案目标）

第16章 投资机遇、策略与风险

16.1 投资机遇识别

16.1.1 政策红利领域：50000家企业网络改造配套

16.1.2 技术拐点领域：轻量化工业大模型

16.1.3 市场空白领域：中小企普惠SaaS

16.2 投资策略建议

16.2.1 早期：布局底层技术（芯片、协议）

16.2.2 成长期：押注垂直行业平台

16.2.3 成熟期：并购整合生态

16.3 主要壁垒构成

16.3.1 技术壁垒：工业 Know-how+AI 融合难度

16.3.2 数据壁垒：高质量标注数据稀缺

16.3.3 客户壁垒：替换成本高、信任建立慢

16.4 相关风险提示

16.4.1 政策执行不及预期风险

16.4.2 技术路线迭代风险（如AGI冲击）

16.4.3 地缘政治供应链中断风险

第17章 研究结论与建议

17.1 研究结论

17.1.1 工业互联网与AI融合已进入规模化落地临界点

17.1.2 2028年50000家企业改造目标具备可行性但需攻坚

17.1.3 数据要素化是下一阶段核心突破口

17.2 发展建议

17.2.1 对政府：加快标准统一、数据立法、测试验证

17.2.2 对企业：聚焦场景价值、避免“为AI而AI”

17.2.3 对投资者：关注“技术+行业”双基因团队