億歐智庫(kù)+-+2024中國(guó)智慧工廠新質(zhì)生產(chǎn)力融合發(fā)展研究報(bào)告

目錄 1.5政策支撐工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)升級(jí),帶動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力深化工業(yè)融合 2.2工廠功能細(xì)分拆分,亟需優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)服務(wù)商填補(bǔ)解決方案空白 4.2先進(jìn)傳感器升級(jí)提高工廠全方位控制力,信息安全保證感知信息進(jìn)行正確應(yīng)用4.3打破工業(yè)技術(shù)和設(shè)備的封閉性是未來(lái)工廠得4.4數(shù)據(jù)的自動(dòng)標(biāo)注以及合成數(shù)據(jù)是未來(lái)工u中國(guó)工廠的發(fā)展歷程反映了國(guó)家從傳統(tǒng)制造到高端智能制造的轉(zhuǎn)變,標(biāo)志著新質(zhì)生產(chǎn)力的興起與國(guó)家工業(yè)能力的顯著提升。傳統(tǒng)上,中國(guó)工業(yè)依賴勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè),生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)落后。然而,隨著經(jīng)濟(jì)全球化和技術(shù)進(jìn)步,中國(guó)工廠開(kāi)始引入自動(dòng)化、信息化和智能化技術(shù),逐步從“世界工廠”向“世界智造”轉(zhuǎn)型。新質(zhì)生產(chǎn)力的重要性在于它能夠引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)和增強(qiáng)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)集成物聯(lián)網(wǎng),新質(zhì)生產(chǎn)力不僅提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,還推動(dòng)了綠色可持續(xù)發(fā)展和智能制造的實(shí)踐。億歐智庫(kù):中國(guó)工廠發(fā)展歷程簡(jiǎn)述億歐智庫(kù):中國(guó)工廠發(fā)展歷程簡(jiǎn)述“重重輕輕”、以重工業(yè)發(fā)展為主威脅,同時(shí)受蘇聯(lián)工業(yè)化經(jīng)驗(yàn)的影響,“重重輕輕”早期輕重均衡,后期重回重工業(yè)?輕、重工業(yè)基本維持均衡發(fā)展態(tài)勢(shì),但1999年后受到大量的基建需求,重工業(yè)進(jìn)入第二次發(fā)展期,2011年占據(jù)71%工業(yè)產(chǎn)值,為歷史最高點(diǎn)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),提升高端產(chǎn)業(yè)占比?供給側(cè)結(jié)構(gòu)性調(diào)整,落后產(chǎn)能出清,居民對(duì)于高質(zhì)量的輕工業(yè)產(chǎn)品需求增加,拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)新質(zhì)生產(chǎn)力革新,規(guī)劃發(fā)展未來(lái)產(chǎn)業(yè)?新—輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革則釋放經(jīng)濟(jì)內(nèi)生潛能,打?鋼鐵、機(jī)械、化工……日用品……集中式設(shè)計(jì)和規(guī)劃?依據(jù)蘇聯(lián)的重工業(yè)模式設(shè)計(jì)工廠,重視規(guī)模和集中化,忽視靈活性和市場(chǎng)需求,旨在迅速提升國(guó)家的引入全球化設(shè)計(jì)理念,工廠進(jìn)入自動(dòng)化、信息化轉(zhuǎn)型?引入先進(jìn)設(shè)備提高自動(dòng)化、信息化水平,形成外貿(mào)?引入先進(jìn)生產(chǎn)理念,在流程性較高的鋼鐵、石油化數(shù)字化、綠色化轉(zhuǎn)型?引入自動(dòng)化和智能化技術(shù)提高生產(chǎn)效率,減少人為錯(cuò)誤,提高產(chǎn)品質(zhì)量,靈活調(diào)整生產(chǎn)線快速響應(yīng)市自感知、自決策、自學(xué)習(xí)、自迭代式的未來(lái)工廠轉(zhuǎn)型術(shù)、自動(dòng)化機(jī)器人、邊緣計(jì)算和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù),實(shí)現(xiàn)工廠的自感知、自學(xué)習(xí)和自決策能力???資料來(lái)源:中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所、公開(kāi)資料獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()4u中國(guó)頭部工廠發(fā)展迅速,根據(jù)新華社數(shù)據(jù),我國(guó)智能工廠數(shù)量達(dá)8000余家,其中燈塔工廠153家,占據(jù)全球總量的41%,為全球第—。u中部工廠基于頭部工廠的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行同步跟隨,目前兩者應(yīng)用差距為3年,但根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇調(diào)研發(fā)現(xiàn),頭部企業(yè)憑借先發(fā)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)(數(shù)據(jù)積累)、經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)(尤其在Al應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面)等,在未來(lái)幾年內(nèi)會(huì)擴(kuò)大應(yīng)用差距。u對(duì)于小型企業(yè),受制于投入產(chǎn)出等因素,依舊在擴(kuò)展低谷艱難轉(zhuǎn)型。億歐智庫(kù):工廠智能化轉(zhuǎn)型S曲線模部署到多個(gè)工廠中,實(shí)模部署到多個(gè)工廠中,實(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化。同時(shí),加強(qiáng)培訓(xùn),建立健全的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程,以確保達(dá)到預(yù)期的生產(chǎn)力程度,利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分測(cè)性維護(hù)和智能決策支持,推動(dòng)流程創(chuàng)新。同時(shí),通過(guò)完善的反饋機(jī)制和更新標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)—步優(yōu)化資源配置和成本控制,打造自感知、自決策、自學(xué)習(xí)、自迭代在智能化轉(zhuǎn)型的學(xué)習(xí)階段,項(xiàng)目來(lái)測(cè)試和驗(yàn)證新技術(shù),如物聯(lián)網(wǎng)和人工智能;同學(xué)習(xí)階段應(yīng)用階段優(yōu)化階段學(xué)習(xí)階段應(yīng)用階段優(yōu)化階段時(shí),收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)以優(yōu)化流程,并培時(shí),收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)以優(yōu)化流程,并培應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議,持續(xù)評(píng)估和調(diào)整試點(diǎn)項(xiàng)目,頭部工廠小型工廠頭部工廠小型工廠中部工廠中部工廠擴(kuò)展低谷擴(kuò)展低谷:受到工廠自身的技術(shù)、人才和組織架構(gòu)等因素影響,從學(xué)習(xí)階段擴(kuò)展到應(yīng)用通常會(huì)面臨滑坡期,導(dǎo)致部分投資金額及時(shí)間億歐智庫(kù):不同階段工廠智能化轉(zhuǎn)型特征工廠智能化轉(zhuǎn)型凸顯“馬太效應(yīng)”工廠智能化轉(zhuǎn)型凸顯“馬太效應(yīng)”16%的受訪工廠位于優(yōu)化階段,以行業(yè)頭部企業(yè)為主,這類工廠已初步達(dá)到智能化水平,同時(shí)正在向全面智能化、綠色化深化轉(zhuǎn)型。30%的受訪工廠位于應(yīng)用階段,以行業(yè)中部企業(yè)為主,特征為頭部54%54%的受訪工廠位于學(xué)習(xí)階段,以行業(yè)小型企業(yè)為主。資料來(lái)源:HarvardBusinessReview、世界經(jīng)濟(jì)論壇、訪談問(wèn)卷(n=180)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()5u頭部工廠的轉(zhuǎn)型投入以人工智能以及人工智能賦能的自動(dòng)化技術(shù)為優(yōu)先,但受制于生產(chǎn)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、維護(hù)數(shù)據(jù)、上下游市場(chǎng)數(shù)據(jù)的缺乏,中部工廠可以觀察到跟隨步伐的放緩;小型工廠由于降本增效未達(dá)預(yù)期的影響以及缺乏數(shù)字化人才,導(dǎo)致陷入規(guī)模低谷,轉(zhuǎn)型進(jìn)入僵局。頭部工廠頭部工廠與中部工廠代差逐漸拉大中部工廠小型工廠轉(zhuǎn)型難以走出規(guī)模低谷小型工廠小型工廠進(jìn)行轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素為降本增效,66.1%的工廠認(rèn)為正向回饋的投入產(chǎn)出比是最大驅(qū)動(dòng)因素;在轉(zhuǎn)型過(guò)程中投入產(chǎn)出未達(dá)預(yù)期使得工廠陷入規(guī)模低谷,根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù),陷入規(guī)模低谷的小型工廠進(jìn)行轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素為降本增效,66.1%的工廠認(rèn)為正向回饋的投入產(chǎn)出比是最大驅(qū)動(dòng)因素;在轉(zhuǎn)型過(guò)程中投入產(chǎn)出未達(dá)預(yù)期使得工廠陷入規(guī)模低谷,根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù),陷入規(guī)模低谷的工廠中50%以上是因?yàn)榻当驹鲂催_(dá)預(yù)期以及缺乏數(shù)字化人才。用受限。這種數(shù)據(jù)不足會(huì)影響工業(yè)人工智能模型的訓(xùn)練和性能,還限制了復(fù)雜算法的實(shí)施。識(shí)別類應(yīng)用為代表的應(yīng)用技術(shù),包括工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)、表單數(shù)據(jù)建模類應(yīng)用主的數(shù)據(jù)科學(xué)算法技術(shù),主要包括智能排產(chǎn)、小型工廠規(guī)模低谷因素降本增效未達(dá)預(yù)期缺乏數(shù)字化人才組織架構(gòu)流程僵化缺少戰(zhàn)略引導(dǎo)缺少外部合作伙伴知識(shí)推理決策類應(yīng)用識(shí)別類應(yīng)用為代表的應(yīng)用技術(shù),包括工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)、表單數(shù)據(jù)建模類應(yīng)用主的數(shù)據(jù)科學(xué)算法技術(shù),主要包括智能排產(chǎn)、小型工廠規(guī)模低谷因素降本增效未達(dá)預(yù)期缺乏數(shù)字化人才組織架構(gòu)流程僵化缺少戰(zhàn)略引導(dǎo)缺少外部合作伙伴知識(shí)推理決策類應(yīng)用術(shù),主要包括設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)、供應(yīng)鏈生產(chǎn)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)上下游市場(chǎng)數(shù)據(jù)維護(hù)數(shù)據(jù)頭部工廠依托于行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè),業(yè)務(wù)量較大,以某士康為例,每年開(kāi)模具幾百萬(wàn)套,積累了大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及機(jī)器運(yùn)營(yíng)維護(hù)數(shù)據(jù)直接應(yīng)用于工業(yè)人工智能,同時(shí)頭部工廠擁有較大的行業(yè)話語(yǔ)權(quán),更容易整合上下游獲取市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。小型工廠數(shù)字化驅(qū)動(dòng)因素降本增效加快響應(yīng)需求品牌差異化應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)壓力技術(shù)推動(dòng)資料來(lái)源:HarvardBusinessReview、世界經(jīng)濟(jì)論壇、清華大學(xué)中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問(wèn)卷調(diào)查、埃森哲、調(diào)研問(wèn)卷(n=180)、公開(kāi)資料獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()6u新質(zhì)生產(chǎn)力賦能工業(yè),形成新制造、新服務(wù)、新業(yè)態(tài),其中,新制造與新服務(wù)深度融合,倒逼生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)升級(jí),新制造帶來(lái)新的業(yè)態(tài)創(chuàng)新,允許億歐智庫(kù):新質(zhì)生產(chǎn)力帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)框架新制造新服務(wù)州新業(yè)態(tài)新制造新服務(wù)州新業(yè)態(tài)7資料來(lái)源:黃奇帆北大光華新年論壇演講、公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()71.5政策支撐工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)升級(jí),帶動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力深化工業(yè)融合u政策指引產(chǎn)業(yè)載體同步升級(jí),為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、未來(lái)工業(yè)發(fā)展以及更優(yōu)的適配產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)蓬勃與業(yè)態(tài)創(chuàng)新打好適度超前的基礎(chǔ)設(shè)施,為新質(zhì)生產(chǎn)力嵌入工業(yè)發(fā)展與深度融合做好前新服務(wù)新制造新業(yè)態(tài) 積極推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化:深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用,開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng),打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群健全數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度,大力推動(dòng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)開(kāi)放和流通使用適度超前建積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化:實(shí)施制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng),加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)?；瘧?yīng)用推進(jìn)服務(wù)業(yè)數(shù)字化,建設(shè)智慧城市、數(shù)字 重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展:著力補(bǔ)齊短板、拉長(zhǎng)長(zhǎng)板、鍛造新板, 重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展:著力補(bǔ)齊短板、拉長(zhǎng)長(zhǎng)板、鍛造新板,技術(shù)改造升級(jí)工程:推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型生產(chǎn)性服務(wù)業(yè):加快發(fā)展現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈優(yōu)化升級(jí)積極培育新興產(chǎn)業(yè)和未來(lái)產(chǎn)業(yè) 促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展:鞏固擴(kuò)大智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì);加快前沿新興氫能、新材料、創(chuàng)新藥等產(chǎn)業(yè)發(fā)展;積極打造生物制造、商業(yè)航天、低空經(jīng)濟(jì)等新增長(zhǎng)引擎制定未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃:開(kāi)辟量子技術(shù)、生命科學(xué)等新賽道,創(chuàng)《關(guān)于加快推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的《關(guān)于加快推進(jìn)智能制造發(fā)展的指《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快建立健全綠色低《關(guān)于開(kāi)展老舊廠房更新改造工作《“十四五”支持老工業(yè)城市和資《關(guān)于加快推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的《關(guān)于加快推進(jìn)智能制造發(fā)展的指《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快建立健全綠色低《關(guān)于開(kāi)展老舊廠房更新改造工作《“十四五”支持老工業(yè)城市和資工廠數(shù)字化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型始終貫穿中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型全過(guò)程,支撐產(chǎn)業(yè)升級(jí),提升工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)資料來(lái)源:2024政府工作盟告獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()8u依托新質(zhì)生產(chǎn)力顛覆性技術(shù)改變過(guò)去邊緣改進(jìn)的小幅優(yōu)化,基于新技術(shù)、新理念強(qiáng)化生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展,與歐美工業(yè)制造強(qiáng)國(guó)對(duì)齊。改善制造業(yè)服務(wù)、制造業(yè)業(yè)態(tài)發(fā)展長(zhǎng)期落后于工業(yè)制造本身的格局,帶動(dòng)工業(yè)制造向高附加NewNewproductiveservices來(lái)說(shuō),生產(chǎn)性服務(wù)如研發(fā)、信息技術(shù)、法律咨詢、金融服務(wù)和物流等,不僅支持高端產(chǎn)業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和產(chǎn)品質(zhì)量提升,還促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)接,使高端產(chǎn)業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂诤诵母?jìng)爭(zhēng)力,快速適應(yīng)市場(chǎng)變化,有效地管理復(fù)雜的供應(yīng)鏈和全球業(yè)務(wù),從而在激烈中國(guó)NeBusinessModels在新質(zhì)生產(chǎn)力的推動(dòng)下,業(yè)態(tài)更新通過(guò)引入前沿技術(shù)和創(chuàng)新管理模式,優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提升了產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量,從而增強(qiáng)了企業(yè)的市場(chǎng)響應(yīng)速度和全球競(jìng)爭(zhēng)力,促進(jìn)了跨界合作和供應(yīng)鏈的國(guó)際化,進(jìn)—步推動(dòng)了高端產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和可持續(xù)發(fā)展,確保企業(yè)在激烈—帶—路城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)打通—帶—路城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)打通數(shù)字化十四五雙循環(huán)全球化數(shù)字化十四五雙循環(huán)全球化資料來(lái)源:中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)研究院產(chǎn)業(yè)所獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()102.2工廠功能細(xì)分拆分,亟需優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)服務(wù)商填補(bǔ)解決方案空白調(diào)度…工廠功能外包至服務(wù)商,以采購(gòu)形式解決場(chǎng)景需求……億歐智庫(kù):工廠各場(chǎng)景解決方案現(xiàn)狀及未來(lái)采購(gòu)部署面積圖專業(yè)技術(shù)與經(jīng)驗(yàn):專業(yè)服務(wù)商通常擁有更豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)專長(zhǎng),可以提供更高效、更先進(jìn)的解決方案。這些解決方案往往已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證,具有較高的可靠性和效果保證。成本效益:對(duì)于工廠來(lái)說(shuō),采購(gòu)現(xiàn)成的解決方案可能比自行研發(fā)成本更低。自建解決方案需要大量的研發(fā)投入,包括時(shí)間、人力和資金,而購(gòu)買服務(wù)則可以避免這些初期的高昂投入?？焖俨渴鹋c實(shí)施:采購(gòu)服務(wù)商的解決方案可以快速部署和實(shí)施,相對(duì)于自行開(kāi)發(fā)的長(zhǎng)周期,可以后期維護(hù)升級(jí):服務(wù)商通常會(huì)提供持續(xù)的技術(shù)支持和定期的系統(tǒng)升級(jí)服務(wù)。這樣,工廠可以保持調(diào)度…工廠功能外包至服務(wù)商,以采購(gòu)形式解決場(chǎng)景需求……億歐智庫(kù):工廠各場(chǎng)景解決方案現(xiàn)狀及未來(lái)采購(gòu)部署面積圖專業(yè)技術(shù)與經(jīng)驗(yàn):專業(yè)服務(wù)商通常擁有更豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)專長(zhǎng),可以提供更高效、更先進(jìn)的解決方案。這些解決方案往往已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證,具有較高的可靠性和效果保證。成本效益:對(duì)于工廠來(lái)說(shuō),采購(gòu)現(xiàn)成的解決方案可能比自行研發(fā)成本更低。自建解決方案需要大量的研發(fā)投入,包括時(shí)間、人力和資金,而購(gòu)買服務(wù)則可以避免這些初期的高昂投入。快速部署與實(shí)施:采購(gòu)服務(wù)商的解決方案可以快速部署和實(shí)施,相對(duì)于自行開(kāi)發(fā)的長(zhǎng)周期,可以后期維護(hù)升級(jí):服務(wù)商通常會(huì)提供持續(xù)的技術(shù)支持和定期的系統(tǒng)升級(jí)服務(wù)。這樣,工廠可以保持技術(shù)的先進(jìn)性,而無(wú)需擔(dān)心自行維護(hù)和升級(jí)帶來(lái)的技術(shù)和管理負(fù)擔(dān)。根據(jù)調(diào)研,質(zhì)量管理、生產(chǎn)作業(yè)、設(shè)備管理、供應(yīng)鏈計(jì)劃等環(huán)節(jié)需要大量數(shù)據(jù)鋪墊,數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定頭部工廠的技術(shù)優(yōu)勢(shì),所以部分頭部工廠選擇自建以外,大部分場(chǎng)景已經(jīng)以采購(gòu)為主,采購(gòu)倉(cāng)儲(chǔ)配送生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃與調(diào)度營(yíng)銷售后質(zhì)量管理產(chǎn)品設(shè)計(jì)未來(lái)1-3年內(nèi),工廠通過(guò)采購(gòu)部署/優(yōu)化/升級(jí)該場(chǎng)景的比例資料來(lái)源:訪談問(wèn)卷(n=180)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()11u基于新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)態(tài)依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和各種終端,將觸角伸到全世界的消費(fèi)者。利用新質(zhì)生產(chǎn)力的顛覆性理念加速先進(jìn)技術(shù)落地在跨區(qū)域性、跨領(lǐng)域性的普及和應(yīng)用,帶動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),破除城鄉(xiāng)二元發(fā)展不均衡及跨國(guó)合作以及國(guó)內(nèi)外雙循環(huán)打通。億歐智庫(kù):傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化場(chǎng)景環(huán)節(jié)億歐智庫(kù):工廠新質(zhì)生產(chǎn)力融合發(fā)展下產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)態(tài)設(shè)計(jì)公司o提供專業(yè)能力和高質(zhì)量設(shè)計(jì):外包使企業(yè)能夠利用外部專家的專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)新能力,提升設(shè)計(jì)質(zhì)量和產(chǎn)品創(chuàng)o設(shè)計(jì)公司o提供專業(yè)能力和高質(zhì)量設(shè)計(jì):外包使企業(yè)能夠利用外部專家的專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)新能力,提升設(shè)計(jì)質(zhì)量和產(chǎn)品創(chuàng)o成本效益:減少固定成本投入,如人力資源和設(shè)備投資,轉(zhuǎn)而根據(jù)項(xiàng)目需要調(diào)整成本。o提高靈活性和市場(chǎng)響應(yīng)速度:快速調(diào)配設(shè)計(jì)資源應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化,加速產(chǎn)品從概念到市場(chǎng)的過(guò)程。14000+專業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)企業(yè),涉及從業(yè)人員606萬(wàn)生產(chǎn)企業(yè)/OEMo減少生產(chǎn)相關(guān)成本投入:借助規(guī)模經(jīng)濟(jì),它們能以更低的成本生產(chǎn)同樣的產(chǎn)品,o提升品類產(chǎn)品質(zhì)量:專注于特定的制造流程或產(chǎn)品類型,具備先進(jìn)的制造技術(shù)和豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),能確保按照高標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn),從而提升最終產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性。o提高靈活性和市場(chǎng)響應(yīng)速度:借助高效的生產(chǎn)線和流程優(yōu)化能力縮短從設(shè)計(jì)到成品的時(shí)間,快速完成生產(chǎn)任務(wù),幫助企業(yè)盡早將新產(chǎn)品推向市場(chǎng)。生產(chǎn)企業(yè)/OEMo減少生產(chǎn)相關(guān)成本投入:借助規(guī)模經(jīng)濟(jì),它們能以更低的成本生產(chǎn)同樣的產(chǎn)品,o提升品類產(chǎn)品質(zhì)量:專注于特定的制造流程或產(chǎn)品類型,具備先進(jìn)的制造技術(shù)和豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),能確保按照高標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn),從而提升最終產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性。o提高靈活性和市場(chǎng)響應(yīng)速度:借助高效的生產(chǎn)線和流程優(yōu)化能力縮短從設(shè)計(jì)到成品的時(shí)間,快速完成生產(chǎn)任務(wù),幫助企業(yè)盡早將新產(chǎn)品推向市場(chǎng)。2400億美元規(guī)模,占研務(wù)國(guó)電子器件市場(chǎng)規(guī)模50%以上原料供應(yīng)商原材料供應(yīng)商2200+,涉及基礎(chǔ)化學(xué)、大宗供應(yīng)鏈、汽車零部件、新材料和國(guó)際化妝品原料供應(yīng)等多個(gè)領(lǐng)域物流企業(yè)o物流管理技術(shù)物流企業(yè)o物流管理技術(shù):專業(yè)的物流服務(wù)商擁有先進(jìn)的技術(shù)和系統(tǒng)來(lái)優(yōu)化運(yùn)輸路線、倉(cāng)庫(kù)管理和庫(kù)存控制,可以幫助企業(yè)改進(jìn)供應(yīng)鏈管理,減少延誤,并提高整體服務(wù)質(zhì)量。o風(fēng)險(xiǎn)控制:物流提供商通常具備應(yīng)對(duì)各種物流風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)和策略,如運(yùn)輸中斷、法規(guī)變更等。o全球物流可觸及性:許多物流服務(wù)提供商擁有廣泛的全球網(wǎng)絡(luò),可以支持企業(yè)的國(guó)際運(yùn)營(yíng)和擴(kuò)張,提供跨國(guó)運(yùn)輸、25000+專業(yè)物流公司,其務(wù)A級(jí)物流商9600+傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)影響范圍僅限于自身客戶依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和各種終端,將觸角伸到全世界的消費(fèi)者,根研消費(fèi)者的偏好實(shí)現(xiàn)小批量定制、大規(guī)模生產(chǎn)、全產(chǎn)業(yè)鏈貫通、全球化配送,同時(shí)利用數(shù)字系統(tǒng)對(duì)設(shè)計(jì)公司、生產(chǎn)企業(yè)(包括OEM)、原料供應(yīng)商、物流企業(yè)進(jìn)行全面貫通,依托產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),形成了以客戶為務(wù)心的全產(chǎn)業(yè)鏈緊密協(xié)作的產(chǎn)業(yè)集群,真正實(shí)現(xiàn)以銷定產(chǎn)、以新打舊、以快打慢。資料來(lái)源:訪談問(wèn)卷(n=180)、EPSNews、中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()12u根據(jù)目前行業(yè)的調(diào)研數(shù)據(jù),電子元器件、消費(fèi)電子、高端裝備制造為智能工廠成熟度較高的行業(yè),同時(shí)這些產(chǎn)業(yè)也是構(gòu)成未來(lái)信息化產(chǎn)業(yè)的前置條件,具有較高的分析價(jià)值。億歐智庫(kù):15個(gè)行業(yè)的智能工業(yè)成熟度指數(shù)發(fā)展?fàn)顩r*行業(yè)—致性:指行業(yè)內(nèi)部各個(gè)工廠成熟度差距大小行業(yè)一致性能源&化工（下游）石油*行業(yè)—致性:指行業(yè)內(nèi)部各個(gè)工廠成熟度差距大小行業(yè)一致性能源&化工（下游）石油&天然氣（上游）食品&飲料智能工廠成熟度:由世界經(jīng)濟(jì)論壇、賽迪智庫(kù)企業(yè)流程、技術(shù)應(yīng)用、組織架構(gòu)數(shù)據(jù)梳理資料來(lái)源:《全球智能工業(yè)指數(shù)行動(dòng)倡議:制造業(yè)轉(zhuǎn)型洞察盟告》、《騰訊云2023裝備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型洞察盟告》、億歐智庫(kù) 獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()14億歐智庫(kù):2012年億歐智庫(kù):2012年2025E年務(wù)國(guó)裝備制造業(yè)營(yíng)業(yè)收入u裝備制造業(yè)對(duì)于中國(guó)工業(yè)發(fā)展具有戰(zhàn)略性的重要性,是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)提供者。裝備制造業(yè)涵蓋了從基礎(chǔ)機(jī)械設(shè)備到高精尖的自動(dòng)化系統(tǒng)和精密儀器的廣泛產(chǎn)品,這些都是現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)如新能源、新材料、生物醫(yī)藥及信息技術(shù)等領(lǐng)域不可或缺的生產(chǎn)工具和技術(shù)基礎(chǔ)。此外,裝備制造業(yè)的發(fā)展還能有效推動(dòng)中國(guó)制造業(yè)的全面升級(jí),提高制造業(yè)整體的技術(shù)水平和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。為中國(guó)制造業(yè)提供了向更高技術(shù)水平邁進(jìn)的物質(zhì)基礎(chǔ),同時(shí)也促進(jìn)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)積累和創(chuàng)新能力的提-市場(chǎng)34.7萬(wàn)億規(guī)模29.85萬(wàn)億務(wù)國(guó)裝備制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)較為明顯,全球市場(chǎng)占有率為14%,務(wù)國(guó)裝備制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模、先進(jìn)化程度、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力等均穩(wěn)步提升,—大批高端裝備制造業(yè)先進(jìn)水平位居世界前列,優(yōu)秀的裝備制造基礎(chǔ)支撐瘓國(guó)制造業(yè)穩(wěn)步前進(jìn),根研務(wù)國(guó)政府網(wǎng)數(shù)研,2023年瘓國(guó)制造業(yè)增加值占全球比重約30%,連續(xù)29.85萬(wàn)億13.02萬(wàn)億時(shí)間資料來(lái)源:工信部裝備工業(yè)—司、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)政府網(wǎng)、央視網(wǎng)億歐智庫(kù):高端裝備制造支撐新型產(chǎn)業(yè)、未來(lái)產(chǎn)業(yè)前行億歐智庫(kù):高端裝備制造支撐新型產(chǎn)業(yè)、未來(lái)產(chǎn)業(yè)前行高端裝備制造海洋裝備高端裝備制造海洋裝備軌道交通裝備軌道交通工業(yè)母機(jī)航空衛(wèi)星工業(yè)機(jī)器人工業(yè)母機(jī)航空衛(wèi)星工業(yè)機(jī)器人海洋產(chǎn)業(yè)生物制造節(jié)能環(huán)保商業(yè)航天低空經(jīng)濟(jì)綠色制造獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()15u傳統(tǒng)裝備制造業(yè)設(shè)計(jì)研發(fā)周期長(zhǎng)、生產(chǎn)制造缺乏效率、數(shù)據(jù)管理缺乏效率,通常智能工廠會(huì)選擇進(jìn)行設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理進(jìn)行重點(diǎn)升級(jí),但智能工廠仍存在部分癢點(diǎn),比如目前生產(chǎn)模式柔性不足,智能設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)堆積,未能進(jìn)行很好利用。2341傳統(tǒng)裝備制造業(yè)在設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造等各個(gè)方面都存在明顯的痛點(diǎn)。設(shè)計(jì)改型長(zhǎng)周期、高成本,跨區(qū)域協(xié)同困難:傳統(tǒng)設(shè)計(jì)研發(fā)周期長(zhǎng),需要大量的物理原型和測(cè)試,成本高昂,復(fù)雜程緩慢,難以快速響應(yīng)市場(chǎng)需求,跨部門、跨地域的協(xié)同設(shè)計(jì)難度大,信息傳2341傳統(tǒng)裝備制造業(yè)在設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造等各個(gè)方面都存在明顯的痛點(diǎn)。設(shè)計(jì)改型長(zhǎng)周期、高成本,跨區(qū)域協(xié)同困難:傳統(tǒng)設(shè)計(jì)研發(fā)周期長(zhǎng),需要大量的物理原型和測(cè)試,成本高昂,復(fù)雜程緩慢,難以快速響應(yīng)市場(chǎng)需求,跨部門、跨地域的協(xié)同設(shè)計(jì)難度大,信息傳生產(chǎn)制造缺乏效率與—致性,質(zhì)量控制難,設(shè)備利用率低:傳統(tǒng)生產(chǎn)線依賴大量人工操作,自動(dòng)化水平低,難以的生產(chǎn)需求,設(shè)備利用率和生產(chǎn)連續(xù)性數(shù)據(jù)不透明,數(shù)據(jù)采集難,整合難,分析能力弱:傳統(tǒng)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)采集手段落后,數(shù)據(jù)不完整、不及時(shí),影響數(shù)據(jù)分析和決策,長(zhǎng)期依靠“老師傅”經(jīng)驗(yàn)。生產(chǎn)模式依然較為僵化,柔性相對(duì)不足裝備制造業(yè)主要以流程為主,離散為輔,因?yàn)槠洚a(chǎn)品通常是復(fù)雜的大型設(shè)備,需要經(jīng)過(guò)多個(gè)連續(xù)的生產(chǎn)階段,包括原材料的加工、組裝和檢測(cè)。常規(guī)的智能化升級(jí),如基礎(chǔ)的自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備,雖然可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量,但由于這些升級(jí)往往缺乏足夠的靈活性,難以應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求和多樣化的客戶定制要求。例如,機(jī)器人面對(duì)多品種、小批量生產(chǎn)和頻繁的產(chǎn)品切換需要頻繁編程與調(diào)整;MES系統(tǒng)的實(shí)施和配置復(fù)雜,需要根據(jù)具體的生產(chǎn)流程和業(yè)務(wù)需求進(jìn)行大量定制,同時(shí)還會(huì)涉及大量的借口、數(shù)智能數(shù)據(jù)未能正確收集、分析、處理,反而讓數(shù)據(jù)成為暗數(shù)據(jù),主喲因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整和不—致;數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象使數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)、缺乏互操作性;專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)人才短長(zhǎng)期痛點(diǎn)-設(shè)計(jì)迭代緩慢,裝備探傷返工成本奇高,各個(gè)材料、各個(gè)環(huán)節(jié)探傷,識(shí)別裂紋、氣孔焊接缺陷、腐蝕等問(wèn)題在檢測(cè)出問(wèn)題的初期,結(jié)合CAD當(dāng)場(chǎng)進(jìn)行修正的成本相對(duì)并不高,但等到半EBM應(yīng)鏈的可視化、預(yù)測(cè)優(yōu)化、安全性和協(xié)同效率,顯著降低庫(kù)存成本,提高運(yùn)作效率,增強(qiáng)供應(yīng)鏈可靠性和靈活性。應(yīng)鏈的可視化、預(yù)測(cè)優(yōu)化、安全性和協(xié)同效率,顯著降低庫(kù)存成本,提高運(yùn)作效率,增強(qiáng)供應(yīng)鏈可靠性和靈活性。優(yōu)化、以及基于云計(jì)算的仿真等智能化升級(jí)技術(shù),顯著提升了設(shè)計(jì)效率和精度,優(yōu)化了產(chǎn)品性能,減少了開(kāi)發(fā)周期和成本。通過(guò)引入機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作,提高生產(chǎn)速度和精度;采用物聯(lián)網(wǎng)(loT)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)集成,增強(qiáng)設(shè)備管理和生產(chǎn)優(yōu)化能力;利用Al和大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)和預(yù)測(cè)設(shè)備維護(hù),減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。通過(guò)引入物聯(lián)網(wǎng)(loT)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈透明化;Al進(jìn)行需求預(yù)測(cè)和優(yōu)化;云計(jì)算平臺(tái)提升協(xié)同和數(shù)據(jù)共享強(qiáng)化供資料來(lái)源:工信部裝備工業(yè)—司、專家訪談獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()16產(chǎn)品全生命周期ARTOP·張yeye生產(chǎn)全過(guò)程 與三MI賽美特 與三MI賽美特Bentley'供應(yīng)鏈管理與三MI賽美特與三MI賽美特 sunyur商越與三MI與三MI賽美特資料來(lái)源:公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()17億歐智庫(kù):2012年2025E年務(wù)國(guó)電子元器件營(yíng)業(yè)收入億歐智庫(kù):電子元器件行業(yè)為消費(fèi)電子的基礎(chǔ)原子BJT件件件路u電子元器件是信息產(chǎn)業(yè)的核心,決定了設(shè)備的速度、效率和功能多樣性。隨著技術(shù)如人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合應(yīng)用,對(duì)先進(jìn)電子元器件的需求增長(zhǎng)直接推動(dòng)了消費(fèi)電子產(chǎn)品的性能提升和創(chuàng)新速度。例如,半導(dǎo)體芯片的進(jìn)步使得電子產(chǎn)品更快、更節(jié)能,增強(qiáng)了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力并擴(kuò)展了產(chǎn)品功能。發(fā)展還促進(jìn)了相關(guān)高科技領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新,如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和5億歐智庫(kù):2012年2025E年務(wù)國(guó)電子元器件營(yíng)業(yè)收入億歐智庫(kù):電子元器件行業(yè)為消費(fèi)電子的基礎(chǔ)原子BJT件件件路-市場(chǎng)規(guī)模(單位:億人民幣)9%7.58%6.9%6.9%增速0%線增速時(shí)間時(shí)間資料來(lái)源:中國(guó)電子元件行業(yè)協(xié)會(huì)、億歐智庫(kù)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()18u電子元器件制造以工序流程復(fù)雜、運(yùn)行設(shè)備種類駁雜,管理困難,生產(chǎn)環(huán)境條件要求高,通常智能工廠會(huì)選擇智慧廠務(wù)管理、先進(jìn)過(guò)程控制、自動(dòng)2341電子元器件制造業(yè)在工序流程、設(shè)備維護(hù)、制造環(huán)境方面存在顯著痛點(diǎn)。前端和后端周期差異,導(dǎo)致leadtime:2341電子元器件制造業(yè)在工序流程、設(shè)備維護(hù)、制造環(huán)境方面存在顯著痛點(diǎn)。前端和后端周期差異,導(dǎo)致leadtime:刻蝕等工藝,步驟多且復(fù)雜,每一步都需要高度精密的控制。后端制造(BE)主要涉及芯片的封裝和測(cè)試,相對(duì)步驟較少且操作相對(duì)簡(jiǎn)單,周期較短。這種度加大,需要精細(xì)的計(jì)劃和調(diào)度。設(shè)備容易損壞、監(jiān)控難:電子元器件制造設(shè)備,如光刻機(jī)、刻蝕機(jī)和貼片機(jī)等,技術(shù)復(fù)雜且昂貴。頻繁的操作和高精度要求使這些設(shè)備容易發(fā)生故障,導(dǎo)潔凈操作:電子元器件制造對(duì)環(huán)境的潔凈度要求極高,特別是在晶圓加工和封導(dǎo)致產(chǎn)品缺陷,從而導(dǎo)致批次報(bào)廢。前端(FE)設(shè)備需要精密維護(hù)與校準(zhǔn)前端制造使用的設(shè)備(如光刻機(jī)、刻蝕機(jī)、沉積設(shè)備等)非常復(fù)雜和昂貴,需要精密的校準(zhǔn)和維護(hù),這導(dǎo)致每個(gè)步驟所需的時(shí)間較長(zhǎng)。而目前,設(shè)備機(jī)臺(tái)發(fā)生問(wèn)題后無(wú)法實(shí)現(xiàn)自主校正,仍需人電子元器件制造業(yè)數(shù)字化、智能化程度較高,機(jī)臺(tái)設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)種類多樣化程度高,同時(shí)數(shù)據(jù)量較大。目前相應(yīng)數(shù)據(jù)的采集、另外,部分設(shè)備,例如自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)(AOI)設(shè)備也會(huì)頻繁產(chǎn)生誤報(bào),需要人工復(fù)檢,還可能導(dǎo)致誤判和漏判率的上升。晶圓在制造和處理過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生變形和翹曲,同時(shí)從趨勢(shì)看,晶圓變得越來(lái)越薄,這影響了晶圓在搬運(yùn)過(guò)程中的穩(wěn)定性和安全性。另外晶圓在轉(zhuǎn)移搬運(yùn)過(guò)程中需要同步保持無(wú)塵潔凈,在進(jìn)行下一道工序的時(shí)候,需要設(shè)備的高精度對(duì)準(zhǔn)。效、精準(zhǔn)和靈活的物料搬運(yùn),同時(shí)滿足潔凈和防靜電要求,提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量,降低成本和出錯(cuò)率。設(shè)備在線監(jiān)測(cè)、能源管理(智慧廠務(wù))面向半導(dǎo)體廠務(wù)部門,通過(guò)對(duì)公輔設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)與運(yùn)維保障生效、精準(zhǔn)和靈活的物料搬運(yùn),同時(shí)滿足潔凈和防靜電要求,提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量,降低成本和出錯(cuò)率。設(shè)備在線監(jiān)測(cè)、能源管理(智慧廠務(wù))面向半導(dǎo)體廠務(wù)部門,通過(guò)對(duì)公輔設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)與運(yùn)維保障生產(chǎn)穩(wěn)定性,防止生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行中斷等問(wèn)題;同時(shí)通過(guò)加裝能源與安環(huán)表計(jì)采集運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),細(xì)化能源管理維度至設(shè)備,擴(kuò)大能管范圍至廠區(qū),有效降低能耗,并定制化污染物管理等安環(huán)功能。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析關(guān)鍵工序的半成品參數(shù),如薄膜厚度與晶圓表面粗糙度,建立設(shè)備生產(chǎn)參數(shù)模型并基于模型實(shí)時(shí)優(yōu)化關(guān)鍵設(shè)備的控制參數(shù),從而提高產(chǎn)品良率。統(tǒng)(WMS),以及中央控制系統(tǒng)(CCS)和協(xié)作機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)高資料來(lái)源:專家訪談、公開(kāi)資料、億歐整理獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()19產(chǎn)品全生命周期生產(chǎn)全過(guò)程與三MI賽美特cadencesIEMENS 與三MI賽美特cadencesIEMENS 供應(yīng)鏈管理與三MI賽美特與三MI賽美特 sunyur商越資料來(lái)源:公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()20億歐智庫(kù):主要消費(fèi)電子產(chǎn)品億歐智庫(kù):2017年-2025E年務(wù)國(guó)消費(fèi)電子零售總額根據(jù)信通院數(shù)據(jù),2023年中國(guó)國(guó)內(nèi)手機(jī)出貨量為2.89億部,同比增長(zhǎng)6.5%,扭轉(zhuǎn)下降趨勢(shì)。根據(jù)手機(jī)5年的換機(jī)周期計(jì)算,預(yù)計(jì)未來(lái)2根據(jù)IDC數(shù)據(jù),2023年中國(guó)國(guó)內(nèi)平板電腦出貨量為2868萬(wàn)部,同比下降4.5%,歷經(jīng)多年持續(xù)上升之后進(jìn)入調(diào)整期,其中2024年年底,受到VisionPro影響,可穿戴設(shè)備成為消費(fèi)電子品增長(zhǎng)引擎,2023年出貨量為5.06億臺(tái),預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到5.6億臺(tái)。增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)將維持至2023年智能家居設(shè)備出貨量為2.42億臺(tái),其中智能家電占據(jù)40%的億歐智庫(kù):主要消費(fèi)電子產(chǎn)品億歐智庫(kù):2017年-2025E年務(wù)國(guó)消費(fèi)電子零售總額根據(jù)信通院數(shù)據(jù),2023年中國(guó)國(guó)內(nèi)手機(jī)出貨量為2.89億部,同比增長(zhǎng)6.5%,扭轉(zhuǎn)下降趨勢(shì)。根據(jù)手機(jī)5年的換機(jī)周期計(jì)算,預(yù)計(jì)未來(lái)2根據(jù)IDC數(shù)據(jù),2023年中國(guó)國(guó)內(nèi)平板電腦出貨量為2868萬(wàn)部,同比下降4.5%,歷經(jīng)多年持續(xù)上升之后進(jìn)入調(diào)整期,其中2024年年底,受到VisionPro影響,可穿戴設(shè)備成為消費(fèi)電子品增長(zhǎng)引擎,2023年出貨量為5.06億臺(tái),預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到5.6億臺(tái)。增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)將維持至2023年智能家居設(shè)備出貨量為2.42億臺(tái),其中智能家電占據(jù)40%的份額,其次是視頻娛樂(lè)設(shè)備和家庭安全監(jiān)控,分別占比18%和16%。全屋智能、搭載毫米波技術(shù)的智能家居設(shè)備、具有市場(chǎng)規(guī)模(單位:億人民幣)2.1萬(wàn)億1.6萬(wàn)億時(shí)間資料來(lái)源:中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、信通院、IDC、億歐智庫(kù)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()213.4.2工業(yè)大模型、信息安全、新式設(shè)備管理有望提升企業(yè)生產(chǎn)效率,保護(hù)隱私u消費(fèi)電子以人工為主,產(chǎn)品設(shè)計(jì)研封周期長(zhǎng)、質(zhì)量控制難,半成品缺陷溯源困難,通常智能工廠會(huì)選擇利用生產(chǎn)數(shù)研、銷售數(shù)研驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化,建成數(shù)字孿生工廠,對(duì)設(shè)備進(jìn)行全方位的管銳,對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行全生命周期溯源2341傳統(tǒng)消費(fèi)電子制造業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和半成品質(zhì)量追溯方面存在顯著痛點(diǎn)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)周期長(zhǎng),設(shè)計(jì)與制造脫節(jié):傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程通常耗時(shí)較長(zhǎng),涉及多次迭代和原型制作,成本高昂;設(shè)計(jì)通常以市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)為導(dǎo)向,對(duì)于制造依賴人工裝配,質(zhì)量控制難:許多制造過(guò)程仍然依賴人工操作,自動(dòng)化水平2341傳統(tǒng)消費(fèi)電子制造業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和半成品質(zhì)量追溯方面存在顯著痛點(diǎn)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)周期長(zhǎng),設(shè)計(jì)與制造脫節(jié):傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程通常耗時(shí)較長(zhǎng),涉及多次迭代和原型制作,成本高昂;設(shè)計(jì)通常以市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)為導(dǎo)向,對(duì)于制造依賴人工裝配,質(zhì)量控制難:許多制造過(guò)程仍然依賴人工操作,自動(dòng)化水平不高,導(dǎo)致生產(chǎn)效率低,質(zhì)量檢測(cè)多依賴人工,檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性不高,漏檢和誤檢情況較多,影響產(chǎn)品質(zhì)量。環(huán)節(jié)眾多,半成品物料進(jìn)場(chǎng)加工溯源困難,工藝改進(jìn)難度提升:傳統(tǒng)的質(zhì)量追溯系統(tǒng)多依賴手工記錄和紙質(zhì)文檔,數(shù)據(jù)記錄不完整、不及時(shí),容易丟失和出錯(cuò),當(dāng)發(fā)生質(zhì)量問(wèn)題時(shí),難以快速追溯到具體的生產(chǎn)批次和環(huán)節(jié),導(dǎo)致問(wèn)題智能系統(tǒng)(軟硬件)操作繁瑣智能工具系統(tǒng)集成性差,可操作性弱。—個(gè)工業(yè)軟件普遍會(huì)有成千上萬(wàn)的可供選項(xiàng)進(jìn)行選擇,產(chǎn)生出的結(jié)果存在計(jì)量方式、格式、得益于其高度自動(dòng)化的生產(chǎn)線、大數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用、化的供應(yīng)鏈管理、強(qiáng)大的IT基礎(chǔ)設(shè)施,消費(fèi)電子是IT/OT系統(tǒng)打通程度最高的行業(yè)之—。但OT軟硬件自設(shè)計(jì)初衷,都是與網(wǎng)絡(luò)隔離的,因此不會(huì)收到來(lái)自外部的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,聯(lián)網(wǎng)之后,SCADA、PLC等面臨安全風(fēng)險(xiǎn)也趨于顯現(xiàn),帶來(lái)了諸如外部攻擊、內(nèi)部惡智能設(shè)備例如工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)化裝配線、密數(shù)控機(jī)床,精密度較高,具有復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)和高精度的電子控制系統(tǒng),需要定期進(jìn)行校準(zhǔn)、清潔和潤(rùn)滑,以保持其性能和精度。同時(shí)也需要需要大量的本地化數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備管理(溫度、濕度、震動(dòng)、噪聲具備個(gè)性化屬性,需要個(gè)性化機(jī)器學(xué)習(xí))。并關(guān)聯(lián)產(chǎn)品原料、設(shè)計(jì)生產(chǎn)、物流到終端消費(fèi)等全流程集成產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)作業(yè)、售后服務(wù)等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),結(jié)合大數(shù)據(jù)等并關(guān)聯(lián)產(chǎn)品原料、設(shè)計(jì)生產(chǎn)、物流到終端消費(fèi)等全流程集成產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)作業(yè)、售后服務(wù)等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),結(jié)合大數(shù)據(jù)等技術(shù)探索創(chuàng)成式設(shè)計(jì),持續(xù)迭代產(chǎn)品模型,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品形態(tài)、功能運(yùn)用建模仿真和多模型融合技術(shù),在虛擬環(huán)境中構(gòu)建與實(shí)際工廠、生產(chǎn)線、關(guān)鍵設(shè)備例如,電解槽設(shè)備相對(duì)應(yīng)的數(shù)字模型。通過(guò)將這些數(shù)字模型與物理世界實(shí)時(shí)同步,能夠模擬和分析制氫過(guò)程,優(yōu)化操作,輔助預(yù)測(cè)維護(hù)需求,并提高整體生產(chǎn)效率和安全性。建設(shè)產(chǎn)品質(zhì)量管理系統(tǒng),集成5G、區(qū)塊鏈、標(biāo)識(shí)資料來(lái)源:專家訪談、公開(kāi)資料、億歐整理獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()22產(chǎn)品全生命周期ARTOP·張ARTOP·張生產(chǎn)全過(guò)程Bentley' 倉(cāng)儲(chǔ)配送與三MI賽美特設(shè)備管理與三MI賽美特安全管控與三MI賽美特能碳管理工業(yè)富聯(lián)供應(yīng)鏈管理與三MI賽美特與三MI賽美特 sunyur商越資料來(lái)源:公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()23u成川科技(蘇州)有限公司是中國(guó)領(lǐng)先的半導(dǎo)體自動(dòng)物料搬運(yùn)系統(tǒng)(AMHS)整體解決方案供應(yīng)商公司聚焦半導(dǎo)體行業(yè),致力于為客戶提供定制化AMHS整體解決方案。服務(wù)范圍涵蓋生產(chǎn)線AMHS整體規(guī)劃設(shè)計(jì)、自動(dòng)物料搬運(yùn)和存儲(chǔ)設(shè)備的設(shè)計(jì)制造以及現(xiàn)場(chǎng)的安裝調(diào)試、軟件控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)等幫助統(tǒng)),物料設(shè)備控OHT（天車）Conveyor（傳輸線）AMR（移動(dòng)機(jī)器人）儲(chǔ)系統(tǒng)）OHB（空中緩存位）FOUPReticlepodReelMagazineSMIFPodcassetteTrayFOUPReticlepodReelMagazineFOUP&FOUP&SMIFpodstockerTraystockercassettestockerTrayconveyorTowerstockerAMRFoupTrayconveyorTowerstockerAMR獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()25億歐智庫(kù):智能工業(yè)場(chǎng)景分類未來(lái)工廠層級(jí)要素未來(lái)工廠層級(jí)要素識(shí)別類以算法驅(qū)動(dòng)的技術(shù)遷移為主數(shù)據(jù)建模尋優(yōu)類以數(shù)據(jù)科學(xué)算法直接的場(chǎng)景融合應(yīng)用為主經(jīng)驗(yàn)知識(shí)推理決策類以工業(yè)規(guī)則庫(kù)和知識(shí)圖譜構(gòu)建應(yīng)用為主資料來(lái)源:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟、信通院、專家訪談、公開(kāi)資料、億歐整理獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()274.2先進(jìn)傳感器升級(jí)提高工廠全方位控制力,信息安全保證感知信息進(jìn)行正確應(yīng)用u自感知能力在未來(lái)工廠中至關(guān)重要,因?yàn)樗軌驅(qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)和工藝參數(shù),提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。應(yīng)用至未來(lái)工廠的傳感器不應(yīng)單單僅有感知功能,必須集成微處理器、多模態(tài)信息u在感知能力提高的同時(shí),生產(chǎn)數(shù)據(jù)將會(huì)比以往多倍的情況下創(chuàng)造出來(lái),在這情況下,首先需要工廠提升工業(yè)傳輸網(wǎng)絡(luò)的安全性、穩(wěn)定性,防止數(shù)據(jù)先進(jìn)傳感器先進(jìn)傳感器在未來(lái)工廠中的自感知領(lǐng)域具有至關(guān)重要的作用,能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備狀態(tài),為工廠的自決策、自執(zhí)行、自學(xué)習(xí)和自迭代提供基礎(chǔ)支持。傳以同時(shí)監(jiān)測(cè)多個(gè)參數(shù),集成化傳感器將多種感知能力集中在—個(gè)設(shè)備中,減少了系統(tǒng)復(fù)雜性,提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和—致性。通過(guò)這些先進(jìn)傳感器,未來(lái)工廠將變得更加智能、高效和靈活,能夠及時(shí)響應(yīng)市場(chǎng)需求和環(huán)境變化。億歐智庫(kù):先進(jìn)傳感器未來(lái)發(fā)展方向信息安全傳感器、其他使能設(shè)備、lT設(shè)施的打通與融合,將允許lT軟硬件可以便捷地訪問(wèn)傳感器、其他使能設(shè)備及其運(yùn)行數(shù)據(jù),但通常來(lái)說(shuō),傳感器、使能設(shè)備自設(shè)計(jì)初衷,都是處于隔離狀態(tài)的,因此不會(huì)收到來(lái)自外部的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,但互聯(lián)之后,傳感器數(shù)據(jù),甚至是敏感的SCADA、PLC等將面臨安全風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)完整性在工廠IT與數(shù)據(jù)完整性在工廠IT與OT融合的環(huán)境務(wù),傳感器數(shù)研致?！?shù)研被篡改,可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策和操作,嚴(yán)重影響生產(chǎn)流程和產(chǎn)品質(zhì)量。部署建議:硬件安全模塊(HSM)、TLS、數(shù)據(jù)隱私傳感器采集的數(shù)研可能包含敏感信息,如部署建議:防火墻、網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)控制(NAC)自動(dòng)化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)將微處理器嵌入傳感器,傳感器的輸出已經(jīng)從簡(jiǎn)單的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)過(guò)處理的數(shù)字信號(hào),甚至能夠執(zhí)行控制任務(wù)。這種轉(zhuǎn)變顯著提高了傳感器的集成化設(shè)計(jì)在—臺(tái)設(shè)備務(wù)集成多個(gè)傳感器,每個(gè)傳感器獨(dú)立工作,并將收集到的原始數(shù)研直接封送到務(wù)態(tài)勢(shì)感知與信息融合通過(guò)整合來(lái)自不同類型(如聲學(xué)、光學(xué)、電學(xué)等)的多個(gè)傳感器,優(yōu)化和融合這些數(shù)研,生成更全面的信息。這些信息隨后被傳輸?shù)接?jì)算紙進(jìn)行決策。微型化與低能耗微型化設(shè)計(jì)減少了材料成本,還釋放了更多的空間,滿足了下游設(shè)備的升級(jí)需求,并提升了終端用戶的體驗(yàn)。同時(shí),低能耗特性也有助于提高設(shè)備的信息傳輸渠道安全傳感器作為網(wǎng)絡(luò)務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),容易成為信息傳輸渠道安全傳感器作為網(wǎng)絡(luò)務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),容易成為入侵檢測(cè)系統(tǒng)和定期的安全審計(jì),防止未部署建議:入侵檢測(cè)和防御系統(tǒng)系統(tǒng)可靠性傳感器在融合后的系統(tǒng)務(wù)扮演著關(guān)鍵角色,需要建立冗余系統(tǒng)和故障恢撐紙制,確保在傳感器出現(xiàn)問(wèn)題時(shí),系統(tǒng)能夠快速恢撐正常運(yùn)行,保持工廠的連續(xù)性和穩(wěn)定性。部署建議:監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)(如時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)資料來(lái)源:專家訪談、公開(kāi)資料、億歐整理獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()28u從目前來(lái)看,部分工業(yè)技術(shù)、設(shè)備服務(wù)商考量到自身體系建設(shè)或者是商業(yè)角度考慮,會(huì)加大解決方案的封閉性,設(shè)計(jì)角度往往以獨(dú)立運(yùn)行,或者是自身體系內(nèi)運(yùn)行,缺乏與其他服務(wù)商集成的能力,客觀角度來(lái)說(shuō),阻礙了工業(yè)向更高效、更靈活、更可持續(xù)的方向進(jìn)行發(fā)展。未來(lái)工廠的自決策信協(xié)議統(tǒng)—、接口統(tǒng)—是未來(lái)工廠自決策、自執(zhí)行的基礎(chǔ)條件之—工業(yè)技術(shù)和設(shè)備的封閉性限制了開(kāi)放化和互聯(lián)互通的愿景,在許多工宇務(wù),現(xiàn)有的生產(chǎn)系統(tǒng)和設(shè)備往往設(shè)計(jì)為獨(dú)立運(yùn)行,缺乏與外部系統(tǒng)或新技術(shù)的集成能力。這種封閉和非標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)環(huán)境使得將智能技術(shù)和綠色技術(shù)有效融合變得更加困難。由于缺乏兼容性和靈活性,即使采用了新技術(shù),也難以充分封揮其潛力。協(xié)議與接口壁壘不僅限制了創(chuàng)新的速度,也阻礙了工業(yè)向更高效、可持續(xù)的方向封展。協(xié)議不統(tǒng)—接口不統(tǒng)—接口不統(tǒng)—:即使使用相同的通信協(xié)議,不同設(shè)備和軟件的接口設(shè)計(jì)也可能不同。例如,不同品牌的PLC和SCADA系統(tǒng)可能有各自專有的接口和API,導(dǎo)致它?之間的兼容性差。此外,老舊設(shè)備可能使用過(guò)時(shí)的接口標(biāo)準(zhǔn),無(wú)法與協(xié)議不統(tǒng)—:不同的工業(yè)設(shè)備和軟件通常使用不同的通信接口不統(tǒng)—:即使使用相同的通信協(xié)議,不同設(shè)備和軟件的接口設(shè)計(jì)也可能不同。例如,不同品牌的PLC和SCADA系統(tǒng)可能有各自專有的接口和API,導(dǎo)致它?之間的兼容性差。此外,老舊設(shè)備可能使用過(guò)時(shí)的接口標(biāo)準(zhǔn),無(wú)法與使用網(wǎng)關(guān)和協(xié)議轉(zhuǎn)換器在不同協(xié)議之間部署網(wǎng)關(guān)或協(xié)議轉(zhuǎn)換器,將—種協(xié)議的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為使用網(wǎng)關(guān)和協(xié)議轉(zhuǎn)換器在不同協(xié)議之間部署網(wǎng)關(guān)或協(xié)議轉(zhuǎn)換器,將—種協(xié)議的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為另—種協(xié)議,實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的通信。這些設(shè)備能夠解析和轉(zhuǎn)換各種工業(yè)協(xié)議,如Modbus、Profinet、EtherNet/lP等,使不同協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)使用標(biāo)準(zhǔn)化的接口和APl,使不同廠商的設(shè)備和軟件能夠更容易地集成和通信。標(biāo)準(zhǔn)化接口可以包括RESTfulAPl、SOAP、MQTT等,這些接口和協(xié)議能夠提供統(tǒng)—的數(shù)據(jù)交換格式和通信方法,減少集成難度。推動(dòng)采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)通信協(xié)議(如OPCUA)。這些協(xié)議旨在實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備和系統(tǒng)之間的互操作性,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型融合技術(shù)路徑模型融合技術(shù)路徑實(shí)施統(tǒng)—的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)平臺(tái)將各種設(shè)備和系統(tǒng)連接到—個(gè)統(tǒng)—的平臺(tái)上,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和分析。lloT平臺(tái)通常支持多種協(xié)議和接口,提供數(shù)據(jù)集成和互操作性解決方案。這樣的平臺(tái)不僅能夠連接PLC和云端數(shù)研中樞利用云端數(shù)據(jù)中樞,將不同協(xié)議和接口的數(shù)據(jù)匯聚到云端進(jìn)行統(tǒng)—管理和處理。云端數(shù)據(jù)中樞能夠提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和擴(kuò)展性,通過(guò)APl和數(shù)據(jù)服務(wù),將不同設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、資料來(lái)源:專家訪談、公開(kāi)資料、億歐整理獲取更多維度盟告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()29u未來(lái)工廠要實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)和自迭代,關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的可用性,是否需要標(biāo)注才能進(jìn)入自學(xué)習(xí)、自迭代的程序,是否能夠自動(dòng)進(jìn)行精準(zhǔn)的標(biāo)注。根據(jù)目數(shù)據(jù)是否需要額外的人工處理決定工廠是否能進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的自學(xué)習(xí)、自迭代自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)能夠確保大量數(shù)據(jù)被快速、準(zhǔn)確地標(biāo)注,從而為模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過(guò)采用半監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,可以有效地讓工業(yè)AI模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng),無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則通過(guò)數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和模式的挖掘,使模型在沒(méi)有標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。算法訓(xùn)練、研發(fā)預(yù)處理數(shù)據(jù)質(zhì)量運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景挖掘庫(kù)建設(shè)億歐智庫(kù):未來(lái)工廠數(shù)據(jù)處理流程算法訓(xùn)練、研發(fā)預(yù)處理數(shù)據(jù)質(zhì)量運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景挖掘庫(kù)建設(shè)數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注AI輔助標(biāo)注AI自動(dòng)預(yù)標(biāo)注AI輔助標(biāo)注