智能化變革助力制造業(yè)發(fā)展

1、 從連接到賦能智能+ 變革助力制造業(yè)發(fā)展目錄c o n t e n t二從互聯(lián)網(wǎng)+到智能+01）智能經(jīng)濟(jì)：未來已來02）智能技術(shù)：核心驅(qū)動力“智能+”推動創(chuàng)新發(fā)展03）智能制造：數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)一01智能經(jīng)濟(jì)：未來已來第一部分從互聯(lián)網(wǎng)+到智能+從互聯(lián)網(wǎng)+到智能+打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展“智能+”，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升 級賦能。深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā) 應(yīng)用，壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)。2016制定實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱 要和意見，出臺推動大眾創(chuàng)業(yè)、 萬眾創(chuàng)新政策舉措，落實“互 聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì) 發(fā)展新動力。推動“互聯(lián)網(wǎng)+”深入發(fā)展、 促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快成長，讓企 業(yè)廣泛受益、群眾普遍受惠。從2016年起，

2、政府工作報告連續(xù)推出：互聯(lián)網(wǎng)+、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能+20172019智能技術(shù)：第一推動力IT時代互聯(lián)網(wǎng)+智能+世界500強(qiáng)技術(shù)極客創(chuàng)業(yè)公司智能協(xié)同網(wǎng)傳統(tǒng)軟件Web應(yīng)用、消費(fèi)APP智能應(yīng)用、工業(yè)APPPC手機(jī)AI、IOT、云終端傳統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)、2G3G/4G5G人人互聯(lián)萬物互聯(lián)智能經(jīng)濟(jì)：數(shù)據(jù)+算力+算法定義的經(jīng)濟(jì)241數(shù)據(jù)IOT、MEMS傳感器、機(jī)器數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)云計算、邊緣計算、泛 在計算等,核心芯片算力算法機(jī)理模型、流程模型、 人工智能、數(shù)字孿生等描述決策消費(fèi)端（2C）個性化消費(fèi) 數(shù)字化娛樂供給端（2B） 新品牌 新產(chǎn)品新制造 新金融 新物流 新組織3智能經(jīng)濟(jì)是在“數(shù)據(jù)+算力+算法”定義的世界中

3、，以數(shù)據(jù)流動的自動化，化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性， 實現(xiàn)資源優(yōu)化配置，支撐經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)濟(jì)新形態(tài)。優(yōu)化資源配置效率， 智能+推動高質(zhì)量發(fā)展治理： 協(xié)同化 自動化 全球化診斷預(yù)測5G、NB-IoT、 TSN、以太網(wǎng)等高效協(xié)同精準(zhǔn)匹配產(chǎn)消合一商業(yè)模式網(wǎng)絡(luò)協(xié)同 數(shù)據(jù)智能C2B模式工作模式自由連接 快速聚散 靈活就業(yè)組織模式自驅(qū)動 自適應(yīng) 液態(tài)化智能經(jīng)濟(jì)的架構(gòu)體系治理體系：協(xié)同化、自動化、全球化經(jīng)濟(jì)形態(tài)：消費(fèi)端和供給端的高效協(xié)同、精準(zhǔn)匹配服務(wù)機(jī)理：“描述-診斷-預(yù)測-決策”的大尺度、精準(zhǔn)化、即時化 運(yùn)作范式：“數(shù)據(jù)+算力+算法”范式的普遍擴(kuò)散底層支撐：大數(shù)據(jù)技術(shù)、算法、云計算等新技術(shù)群落集體崛起02智

4、能技術(shù)：核心驅(qū)動力第一部分從互聯(lián)網(wǎng)+到智能+數(shù)據(jù)算法描述診斷預(yù)測決策消費(fèi)端（2C）+供給端（2B）優(yōu)化資源配置效率， 智能+推動高質(zhì)量發(fā)展5G、NB-IoT、TSN、以太網(wǎng)等算力CloudIoTAI5GEdge computingMEMS智能技術(shù)群的“核聚變”推動智能+時代到來Digital Twin智能傳感器全天候、全物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備感知消費(fèi)者，高速、穩(wěn)定、低延AI 認(rèn)識并刻畫消費(fèi)數(shù)字孿生為消費(fèi)者勾大腦與中樞，核心決策邊緣計算將智能嵌入到方位、全時空識別消費(fèi)源源不斷為商業(yè)決策輸遲的移動通信網(wǎng)絡(luò)，者畫像， 獲知消費(fèi)畫出一個虛實映射的平臺，強(qiáng)智能背后的算消費(fèi)者生活的方方面面，者的各類行為狀態(tài)，讓送實時

5、高價值數(shù)據(jù)，借與Wi-Fi的深度融合者需求， 并與消費(fèi)新領(lǐng)域， 帶來消費(fèi)感力、數(shù)據(jù)與連接平臺，通過“ 大腦”的高效分消費(fèi)者多種潛在的消費(fèi)助邊緣計算的算力，提讓消費(fèi)者隨時在線者實現(xiàn)自然互動，官新體驗， 開拓實體實時在線服務(wù)的保障析+“邊緣”的快速部署，習(xí)慣和邏輯內(nèi)涵得以呈供精準(zhǔn)智能服務(wù)實現(xiàn)以消費(fèi)者為中操控新空間實現(xiàn)消費(fèi)者需求、服務(wù)現(xiàn)心的商業(yè)模式的快速響應(yīng)Expectation預(yù)期InnovationTrigger/啟動期Peak ofInflatedExpectations/泡沫期Trough of Disillusionment/ 低谷期Slope of Enlightenment/ 爬升期P

6、lateau ofProductivity/高原期計算機(jī)視覺預(yù)測分析語音識別知識圖譜Time/時間人臉識別準(zhǔn)確率 99.5%車牌識別準(zhǔn)確率 99.7%運(yùn)動和行為準(zhǔn)確率 83%智能會話意圖命中準(zhǔn)確率 90%AR增強(qiáng)現(xiàn)實游戲娛樂領(lǐng)域成熟，Pokemon GO全球1.13億玩家GPU、FPGA、ASIC等AI芯片相 對成熟，但仍然有待突破智能技術(shù)的發(fā)展成熟度人工智能芯片物聯(lián)網(wǎng)IoT實時（1小時）人流量預(yù)測預(yù)警準(zhǔn)確率 90%云計算+邊緣計算構(gòu)建新的信息技術(shù)體系5G、時間敏感網(wǎng)絡(luò)經(jīng) 濟(jì) 系 統(tǒng) 復(fù) 雜 性低高1980200020202040信 息 系 統(tǒng) 響 應(yīng) 能 力基于傳統(tǒng)IT架構(gòu)的解決方案基于云架

7、構(gòu)的 解決方案經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)復(fù)雜性低高智能+時代技術(shù)體系：一場歷時20年，基于復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)需求牽 引的技術(shù)架構(gòu)大遷移云是智能經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施云計算云存儲網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)人工智能物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈人才培養(yǎng)工程實踐科研平臺數(shù)字治理學(xué)科交叉構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)賦能企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)在線數(shù)據(jù)智能組織在線服務(wù)在線產(chǎn)品智能協(xié)作在線資源共享決策智能智能經(jīng)濟(jì)工業(yè)大腦：數(shù)據(jù)+算力+算法定義的智能工業(yè)來源：新華網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)開放體系架構(gòu)2017.6.265G+AI+IOT等技術(shù)的集成：推動萬物互聯(lián)（Internet of Everything）邁 向萬物智能（Intelligence of Everything）時代新型 智能 終端智能 網(wǎng)聯(lián) 汽

8、車高價值 設(shè)備管 理智慧城市智慧家庭來源：德勤大學(xué)，工業(yè)4.0與數(shù)字孿生：制造業(yè)如虎添翼來源：林詩萬，重構(gòu)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯數(shù)字孿生：構(gòu)建基于模擬擇優(yōu)的制造新體系數(shù)字孿生通過建立物理世界和數(shù)字世界之間精準(zhǔn)映射、實時反饋機(jī)制，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界互聯(lián)、互 通、互操作體系，構(gòu)建虛擬世界對物理世界描述、診斷、預(yù)測、決策新體系，優(yōu)化物理世界資源配置效率。制造建筑醫(yī)療城市應(yīng)用場景波音747（北京新機(jī)場、藝術(shù)館）數(shù)字心臟孿生對象數(shù)字孿生產(chǎn)品 數(shù)字孿生產(chǎn)線 數(shù)字孿生工藝建筑物龍骨 建筑物管網(wǎng)（結(jié)構(gòu)、風(fēng)、水、電）心臟結(jié)構(gòu) 血液管流 心電動力城市布局 城市管網(wǎng) 氣象天氣實現(xiàn)載體MBD MBe MBm MBsB

9、IM（Building Information Modeling ）達(dá)索 Living Heart達(dá)索3D EXPERIENCity效率提升研發(fā)周期由8-9年縮短至5年 實物仿真幾百次縮短幾十次 降低生產(chǎn)成本25%以上降低5-10%的建造成本 縮短10%建造工期 避免60% 的返工減少手術(shù)風(fēng)險度 提高藥劑作用精度快速制定個性化治療方案應(yīng)急處置效率提升30% 城市擁堵率降低25% 減少城市管理成本功能價值產(chǎn)品性能改良 制造流程優(yōu)化 設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控建筑物結(jié)構(gòu)設(shè)計建筑物各類資源優(yōu)化 應(yīng)急方案預(yù)演器官狀態(tài)監(jiān)測 心臟手術(shù)預(yù)演 藥物擴(kuò)散模擬城市規(guī)劃輔助設(shè)計區(qū)域狀態(tài)異常預(yù)警 城市資源全局優(yōu)化配置發(fā)展階段由單設(shè)

10、備設(shè)計、生產(chǎn)、運(yùn)維 到多設(shè)備互聯(lián)、協(xié)同、優(yōu)化由單體建筑物仿真模擬 到建筑群間資源優(yōu)化配置由單個臟器監(jiān)測、模擬 到多器官間協(xié)同治療由單一城市監(jiān)控、優(yōu)化 到多城市聯(lián)動、資源配置殊途同歸：數(shù)字孿生（Digital Twin）正當(dāng)時！智能+終極版圖：構(gòu)建數(shù)字孿生世界新一代信息技術(shù)驅(qū)動萬億級產(chǎn)業(yè)集群汽車高端裝備化工構(gòu)建網(wǎng)聯(lián)汽車、新能源 汽車、無人汽車產(chǎn)業(yè)生 態(tài)，加速互聯(lián)網(wǎng)與汽車 產(chǎn)業(yè)跨界融合新一代信息技術(shù)發(fā)展人工智能和物聯(lián)網(wǎng) 代表的智慧產(chǎn)業(yè)，推動 企業(yè)云化，培育大數(shù)據(jù) 人才生態(tài)新材料生物醫(yī)藥加大軌道交通、大飛機(jī)、 醫(yī)療器械等領(lǐng)域智能制造 投入，打造工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平 臺利用工業(yè)大數(shù)據(jù)與AI優(yōu) 化能源利用效率，

11、賦能 綠色化工，打造化工領(lǐng) 域工業(yè)電商平臺加大柔性屏、石墨烯、3D 打印材料、汽車鋰電池等 新材料研發(fā)投入。借助AI 識別最佳材料組成，大幅 提高新材料研發(fā)速度聚焦腫瘤、心腦血管、 抗抑郁、糖尿病、腎病 等藥品研發(fā)。利用人工 智能技術(shù)加速藥物研發(fā)， 以及疾病診斷與預(yù)防03智能制造：數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)第二部分“智能+”推動創(chuàng)新發(fā)展工業(yè)革命以來不變的追求：制造的高效率、高質(zhì)量、低成本、高滿意度制造業(yè)新體系的重建：數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義、平臺支撐、服務(wù)增值、智能主導(dǎo)智能主導(dǎo)服務(wù)增值平臺支撐數(shù)據(jù)驅(qū)動軟件定義從生產(chǎn)者到產(chǎn)消者誰來生產(chǎn)（who）從集中化到分散化在哪生產(chǎn)（where）從功能產(chǎn)品到智能互 聯(lián)產(chǎn)品生產(chǎn)什

12、么（what）從“試錯法”到“模擬擇優(yōu)” 從實體制造到實體虛擬融合如何生產(chǎn)（how）從能量轉(zhuǎn)換工具到智 能工具用何工具（which）定制化生產(chǎn)、C2B網(wǎng)絡(luò)化制造、分享制 造IOE、無人汽車、智 能產(chǎn)品虛擬仿真、數(shù)字孿生3D打印、數(shù)控機(jī)床、 智能機(jī)器人等裝備幾百年來制造業(yè)的變與不變制造體 系的重 構(gòu)與再 造生產(chǎn)方式引發(fā)的 不確定性、多樣 性與復(fù)雜性大規(guī)模生產(chǎn)大規(guī)模定制個性化定制零部件1萬個零部件10萬個個性化服裝家具定制汽車定制化生產(chǎn)路虎極光大型飛機(jī)、油輪服裝小批量生產(chǎn)汽車小批量生產(chǎn)集裝箱船舶服裝、玩具、電子 產(chǎn)品的大規(guī)模生產(chǎn)汽車大批量生產(chǎn)高鐵、軌道交通設(shè)備智能制造的邏輯起點：適應(yīng)競爭環(huán)境的快速

13、變化20世紀(jì)70 年代，發(fā)達(dá)國家?guī)缀跛械南M(fèi)品行業(yè)，都出現(xiàn)了供過于求的局面。 市 場 需 求 平 均 預(yù) 測 準(zhǔn) 確 率 （ 麥 肯 錫 ） 20 世紀(jì)70 年代以前：90% 以上20 世紀(jì)80 年代20 世紀(jì)90 年代末: 60-80%:40-60%市場需求變化：個性化消費(fèi)的浪潮興起定制化需求帶來了制造系統(tǒng)復(fù)雜性的指數(shù)化增長產(chǎn)品開發(fā)計劃采購制造倉儲配送市場與營銷更多的設(shè)計繪圖更多的物料清單更多的測試工作更高的采購價格更高的原材料庫存和沖銷計劃工作復(fù)雜更高的庫存水平增加處理和發(fā)貨成本倉儲、運(yùn)輸管理更加復(fù)雜降低了計劃效率預(yù)測難度加大需要處理多工廠的計劃任務(wù)更多的切換更高的在制品庫存更復(fù)雜的工作

14、計劃更高的促銷成本和沖銷樣品成本增加用戶需求分析 協(xié)同研發(fā)平臺智能排產(chǎn)虛擬生產(chǎn) 路線規(guī)劃智能倉儲 供應(yīng)鏈協(xié)同工藝分解 工藝規(guī)劃 運(yùn)動仿真 公差仿真新型組織管理模式 個性訂單信息標(biāo)識交付策略模型 智能合約 智能物流需求多樣工序柔性定制化生產(chǎn)帶來的挑戰(zhàn)：如何重建質(zhì)量、成本、效率新體系傳統(tǒng)模式B2C以廠商為中心“賣什么？”封閉的鏈?zhǔn)缴a(chǎn)，只有最終環(huán)節(jié)面向用戶互聯(lián)網(wǎng)模式C2B以用戶為中心“買什么？”用戶參與各個環(huán)節(jié)的環(huán)式研發(fā)、生產(chǎn)、銷售在以滿足多元需求為起點的前提條件下：降低生產(chǎn)成本 提高生產(chǎn)效率 保證產(chǎn)品質(zhì)量研發(fā)設(shè)計研發(fā)設(shè)計原料采購工藝優(yōu)化制造執(zhí)行銷售服務(wù)用戶橫向集成縱向集成用戶多元 需求端端到到端

15、端集集成成生產(chǎn)規(guī)劃質(zhì)量企業(yè)的本質(zhì)企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)如何縮短一個產(chǎn)品研發(fā)周期如何提高一部機(jī)床使用精度如何提高一個班組的產(chǎn)量如何提高一組設(shè)備的使用效率如何提升倉儲周轉(zhuǎn)次數(shù)如何減少庫存數(shù)量所有這些本質(zhì)上都是如何優(yōu)化資源配置效率。、羅納德哈里科斯：“企業(yè)的本質(zhì)是 一種資源配置的機(jī)制，是替代市場進(jìn) 行資源配置的組織（市場、政府、企 業(yè)）”。企業(yè)的邊界取決于管理成本 與交易成本的大小。企業(yè)是配置社會資源的一種組織，是 通過對社會資本、人才、設(shè)備、土地 技術(shù)、市場等各種資源進(jìn)行組合配置 來塑造企業(yè)能力，滿足客戶需求的一 種社會組織。如何優(yōu)化資源配置效率：正確的數(shù)據(jù)、在正確的時間、以正確的方 式傳遞給正確的人和機(jī)

16、器數(shù)據(jù)的自動流動智能制造的意義：如何以數(shù)據(jù)的自動流動化解不確定性？不確定性環(huán)境中如何決策新品開發(fā)是決策客戶如何定位是決策營銷策略是決策研發(fā)組織是決策供應(yīng)商選擇是決策交付周期確定是決策庫存管理是決策排產(chǎn)計劃是決策新市場進(jìn)入選擇是決策商業(yè)模式選擇是決策企業(yè)競爭是資源配置效率的競爭，是在不確定性的世界中如何進(jìn)行精準(zhǔn)、高效決策的競爭。服裝行業(yè)美妝行業(yè)如何及早發(fā)現(xiàn)客戶需求？決定 產(chǎn)品成分？功效？配色？如何選擇產(chǎn)品代言人？如何確定營銷關(guān)鍵詞、培育口碑？何時上市，在什么渠道發(fā)售？如何精準(zhǔn)找到目標(biāo)用戶？如何 讓用戶持續(xù)回購？如何預(yù)測下一季的暢銷款，設(shè)計什么 款式？顏色？尺碼？何時備料，交由哪個代工廠生產(chǎn)？定多

17、少貨？訂貨的批次和量，是否要補(bǔ)貨？全國的倉庫分配，各大區(qū)分配多少件如何定價？何時打折？打幾折？何時 清庫存？激烈的市場競爭中，企業(yè)決策面對什么挑戰(zhàn)？鋼鐵、石化行業(yè)原材料價格每天在變，成品價格每 天在變，如何進(jìn)行決策：要不要生產(chǎn)？生產(chǎn)什么樣的產(chǎn)品組合？交期如何確定？設(shè)備（體力勞動者）：3D打印機(jī)、數(shù)控機(jī)床、AGV小車、自動吊裝機(jī)、自動收割機(jī)、自動 分揀系統(tǒng)、電子黑板軟件（腦力勞動者）：CAD、CAE、CAM、 開發(fā)工具軟件、Photoshop工具革命：以自動化提高工作效率從能量轉(zhuǎn)換工具到智能工具機(jī)器人、機(jī)床、專業(yè)設(shè)備經(jīng)驗決策決策革命：以智能化提高 決策科學(xué)性、 精準(zhǔn)化“數(shù)據(jù)+算力+算法”帶來兩場

18、革命：工具革命+決策革命傳統(tǒng)工具+經(jīng)驗決策智能工具數(shù)據(jù)+算法的決策（從輔助到替代）需求（如何應(yīng)對市場變化）：客戶畫像研發(fā)（如何進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新）：PLM管理（如何優(yōu)化組織方式）：ERP、SCM生產(chǎn)（如何選擇最優(yōu)工藝）：MES服務(wù)（如何提高運(yùn)行效率）：MRO從經(jīng)驗決策 到 數(shù)據(jù)+算法 決策從 傳 統(tǒng) 工 具 到 智 能 工 具工具革命+決策革命基于IT+OT+AT等各類技術(shù)集成的 決策新機(jī)制從局部決策優(yōu)化到全局決策優(yōu)化淘工廠：以規(guī)模化供給解決定制化問題設(shè)計師品牌商小批量生產(chǎn)需求閑置產(chǎn)能淘寶店主設(shè)計資源和生產(chǎn)資源在淘工廠進(jìn)行匹配對接2.5萬80%覆蓋工廠 數(shù)工廠交期 準(zhǔn)確率產(chǎn)能的標(biāo)準(zhǔn)化利用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹

19、配供需交易撮合，訂單管理提供售后服務(wù)及仲裁預(yù)測銷量，靈活調(diào)整工廠產(chǎn)能來源：案頭研究，BCG分析淘工廠不是解決衣服的生產(chǎn)成本如何降低，而是解決生產(chǎn)企業(yè)如何決策：生產(chǎn)什么？生產(chǎn)多少？何時備貨？挑戰(zhàn)：如何實現(xiàn)數(shù)字化優(yōu)勢能力從消費(fèi)端向供給端遷移？30K韓都衣舍10個月瑞幸咖啡200%18Q1-18Q220Mn滴滴中國3K傳統(tǒng)線下品牌10年星巴克中國50%18Q1-18Q215MnUber全球衣食住行每年新推 服裝款式 數(shù)量連鎖咖啡 達(dá)到1,500家門店用時智能音箱 季度復(fù)合 增長率共享出行 日單量舉例信息 整合智能 互聯(lián)人機(jī) 協(xié)作工業(yè)機(jī)器 人使用密 度工業(yè)智能 傳感器滲 透率制造業(yè)企 業(yè)上云率舉例68

20、臺/萬產(chǎn)業(yè)工人201630%20174.6%2016189臺/萬產(chǎn)業(yè)工人201680%201712%2016數(shù)據(jù) 決策智能數(shù)據(jù) 分析和決 策專利數(shù)9332007-185,2032007-18消費(fèi)端數(shù)字化程度全球領(lǐng)先供給端數(shù)字化程度處于發(fā)展階段來源：波士頓咨詢、阿里研究院、百度發(fā)展研究中心，解讀中國互聯(lián)網(wǎng)新篇章：邁向產(chǎn)業(yè)融合，2019中國制造領(lǐng)域的數(shù)字化水平有待提高46%54%54%38%16%25%有正在進(jìn)行的數(shù)字工廠項目+21%11%21%35%+29%數(shù)字工廠還 在計劃階段沒有數(shù)字 工廠計劃來源：來源：波士頓咨詢、阿里研究院、百度發(fā)展研究中心，解讀中國互聯(lián)網(wǎng)新篇章：邁向產(chǎn)業(yè)融合，2019C

21、apgemini數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究院數(shù)字化工廠發(fā)展程度調(diào)研:調(diào)研包括來自營收10億美元以上的制造業(yè)企業(yè)的1000多名高管，其中40%來自美國，10%來自中國，9%來自德國。數(shù)字化工廠發(fā)展程度調(diào)研：中國數(shù)字化工廠所占比例為歐美的一半左右2017 (N1000)亟待改善的四個方面數(shù)據(jù)決策: 通過分布式分析和決策的 算法和系統(tǒng)來優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)備和流程關(guān)鍵差距：數(shù)據(jù)分析能力仍處于追趕 階段C人機(jī)協(xié)作: 智能機(jī)器及人工協(xié)作完成高負(fù)荷和重復(fù)性的制造工作關(guān)鍵差距：先進(jìn)制造技術(shù)的普及程 度有待提高D備、傳感器和人員關(guān)鍵差距：裝備的智能化水平亟待提高A智能互聯(lián): 相互連接的機(jī)器、設(shè)信息整合: 跨系統(tǒng)的全數(shù)據(jù)信息整合，實

22、現(xiàn)對物理制造世界的完全數(shù)字化再現(xiàn)關(guān)鍵差距：整體工業(yè)信息化水平仍落后 于領(lǐng)先國家B來源：波士頓咨詢、阿里研究院、百度發(fā)展研究中心，解讀中國互聯(lián)網(wǎng)新篇章：邁向產(chǎn)業(yè)融合，2019 ; 圖片來源：，中國在智能數(shù)據(jù)分析與決策方面仍遠(yuǎn)落后于領(lǐng)先國家中美比較：12年間的工業(yè)4.0相關(guān)專利技術(shù)分布，2007-2018中國在智能數(shù)據(jù)分 析和決策方面的專 利占比 (數(shù))10% (993)vs.34% (5,203)美國在智能數(shù)據(jù)分 析和決策方面的專 利占比（數(shù)）共15303項專利共9927項專利全工廠控 制系統(tǒng)程序控制 系統(tǒng)數(shù)字信息 處理算法設(shè)備程控機(jī)器 人/機(jī)械臂工業(yè)能源 管理工業(yè)監(jiān)控系 統(tǒng)和設(shè)備工業(yè)無線 通信

23、網(wǎng)絡(luò)信息化基礎(chǔ)技術(shù)59%生產(chǎn)數(shù)據(jù)清智能 理和分析數(shù)據(jù)分析 和決 策10%精密工業(yè) 傳感器系統(tǒng)工廠能 耗優(yōu)化圖像通 信系統(tǒng)混合信號 控制系統(tǒng)工業(yè)大數(shù)據(jù) 分析算法數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策和預(yù)測智能多功能機(jī)器人3D打印增材制 造流程智能數(shù)據(jù)分析和決策34%自動化監(jiān)控 和管理信息化 基礎(chǔ) 技術(shù)數(shù)字控制29%工廠內(nèi)部定 位和導(dǎo)航先進(jìn)制造 裝備先進(jìn)制造技術(shù)37%3D打印先進(jìn)制造技術(shù)31%1. ”波峰“和波谷表示專利密集程度，淺色波峰區(qū)域同類關(guān)鍵詞的專利比較密集，綠色波谷區(qū)域?qū)＠^少且沒有明顯相同點來源：波士頓咨詢、阿里研究院、百度發(fā)展研究中心，解讀中國互聯(lián)網(wǎng)新篇章：邁向產(chǎn)業(yè)融合，2019中國高端制造的數(shù)字化發(fā)展程度

24、也有待提高制造業(yè)附加值在制造業(yè)總產(chǎn)值占比 20171. 估算結(jié)果按照：（該軟件系統(tǒng)在美國制造業(yè)2017年的市場份額 / 該軟件系統(tǒng)平均售價）/ 美國制造業(yè)總企業(yè)數(shù)量 = 該軟件系統(tǒng)普及率來源：EuroMonitor，Consultancy.UK，工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，ITIF，Onshape，Lisa PicarilleCRM World Domination，BCG分析主要工業(yè)軟件普及率 201734%33%56%17%SCMERPCRMPDM37%23%60%160%70%40%1中國高端制造尚需進(jìn)一步發(fā)展工業(yè)信息化水平有待進(jìn)一步提高（以工業(yè)軟件普及率為例）C2M數(shù)據(jù)算法5G、NB-IoT

25、、TSN、以太網(wǎng)等算力CloudIoTAI5GEdgecomputingMEMSDigitalTwin中國制造業(yè)新機(jī)遇：數(shù)字化能力從消費(fèi)端向供給端遷移網(wǎng)絡(luò)化自動化智能化CPS數(shù)據(jù)智能+網(wǎng)絡(luò)協(xié)同增量創(chuàng)新產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng)新消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中國制造業(yè)新機(jī)遇：數(shù)字化能力從消費(fèi)端向供給端遷移提升質(zhì)量降低成本提高效率節(jié)能環(huán)保業(yè)務(wù)創(chuàng)新supET“1+N”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用服務(wù)（SaaS、API、APP等）技術(shù) 服務(wù)PaaS服務(wù)（通用PaaS、工業(yè)PaaS）IaaS服務(wù)（云計算）邊緣服務(wù)（物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算）安全資源池平臺服務(wù)商智能制造解決方案商 工業(yè)信息化服務(wù)商 工業(yè)自動化服務(wù)商 云計算生態(tài)服務(wù)商平臺用戶化

26、工汽車電子紡織機(jī)械電力其他創(chuàng)造價值建平臺采購 銷售研發(fā) 設(shè)計生產(chǎn) 制造運(yùn)營 管理產(chǎn)品 服務(wù)平臺應(yīng)用場景supET“1+N”：工業(yè)數(shù)字化服務(wù)的“淘寶網(wǎng)”用平臺（阿里云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺有限公司運(yùn)營）信息工程服務(wù)公司其他服務(wù)商基于阿里巴巴商業(yè)操作系統(tǒng)，打通數(shù)字化能力的傳遞前端消費(fèi)行為數(shù)據(jù)分析前端積累的6億消費(fèi)者 的全渠道消費(fèi)數(shù)據(jù)提供數(shù)字化用戶調(diào)研工具重構(gòu)后端新品研發(fā)體系更精準(zhǔn)的產(chǎn)品設(shè)計和孵化更高效地進(jìn)行新品研發(fā)， 將研發(fā)周期從9-12個月縮短 至6個月日化食品天貓新品創(chuàng)新中心與品牌方深度合作，聯(lián)合進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計前端如何帶動后端推出中國定制版香氛 洗發(fā)水新品發(fā)布僅一個月銷售1500萬瓶實現(xiàn)天貓品類銷量前3

27、設(shè)計中國特別款德芙 巧克力包裝店鋪10分鐘銷售額突破170萬人民幣12小時售罄5,000套限量裝覆蓋600+一線品牌 成功孵化300+新品P&GMARS案例分析：阿里巴巴天貓新品創(chuàng)新中心來源：波士頓咨詢、阿里研究院、百度發(fā)展研究中心，解讀中國互聯(lián)網(wǎng)新篇章：邁向產(chǎn)業(yè)融合，2019數(shù)據(jù)+算力+算法定義新品柔性供應(yīng)鏈盤活消費(fèi)者資產(chǎn)（基于數(shù)據(jù)+算法的決策）A 實時反饋消費(fèi)者洞察CEB數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品研發(fā)D全域精準(zhǔn)營銷縮短新品開發(fā)周期：快消新品開發(fā)從18-24個月縮短到9個月新品獲得實時反饋：從預(yù)售甚至開 發(fā)階段消費(fèi)者就深度參與并反饋營銷活動精準(zhǔn)定向：可精準(zhǔn)鎖定目 標(biāo)人群盤活消費(fèi)者資產(chǎn)：打通線上線下的會員信

28、息，并持續(xù)運(yùn)營品牌粉絲400萬+1200萬+5000萬+201620172018天貓平臺新品數(shù)量大幅提升來源：天貓、品牌商反饋各行業(yè)上新周期日益縮短（2015-2018）3C：從一年上新到每年上新2次以上美妝：從每半年-一年上新到每月上一款旗艦商品個護(hù)：從18-24個月縮短到9個月電器：從2-3年上新到每年上新2次服裝：從每季度上新到部分快時尚每周上新數(shù)據(jù)+算法驅(qū)動的新品開發(fā)助力新品數(shù)量爆發(fā)及上新周期縮短。2017年我國離散制造企業(yè)中 開展網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同研制的比例網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同研制2017年我國離散制造企業(yè)中 開展服務(wù)型制造的企業(yè)比例服務(wù)型制造個性化定制2017年我國離散制造企業(yè)中 開展個性化定制的企業(yè)比例2017年全國工業(yè)云 平臺應(yīng)用率2017年全國重點行業(yè)骨干企