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在当前科技变革的浪潮中，工业领域正经历着深刻转型。人工智能与工业互联网等前沿技术的迅猛发展，为工业的升级演进带来了前所未有的机遇与挑战（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。
本报告汇总洞察聚焦工业领域的变革趋势，深入剖析其核心驱动力与发展脉络。通过对工业 AI 市场规模及增长潜力的研判，清晰呈现其在各环节的广泛应用及巨大潜力。《英特尔-工业人工智能白皮书》认为，在工业互联网赋能产业融合方面，展现出对三大产业的强劲推动作用。
同时，围绕工业数字化 / 智能化 2030 愿景，对不同行业的数字化进程进行分类与特点分析，明确各行业在转型中的挑战与机遇。此外，详细阐述工业 AI 在研发、生产、经营管理等多元应用范畴的表现。旨在为工业从业者及相关决策者提供全面且深入的行业洞见，助力其在复杂多变的工业发展浪潮中，把握机遇，制定精准有效的战略决策，实现可持续发展。文末202份工业行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
一、AI 技术引领工业变革的市场前景
人工智能 (AI) 技术迅猛发展，引发新一轮工业革命。通用大模型促使 AI 从专用迈向通用，广泛融入工业各领域，助力企业朝技术、知识密集型的高端、智能、绿色方向转型升级，构建新质生产力。
1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力
工业 AI 市场潜力巨大，预计 2022 - 2032 年，将以 46% 的年均复合增长率高速增长。目前，AI 技术已深入产品设计、生产、管理、服务等环节，助力企业优化资源配置，实现提质增效与成本节省 。在激烈的工业市场竞争中，部署 AI 技术和大模型，是企业重塑生产方式、提升竞争力、实现新质生产力的关键。英特尔期望借由本白皮书，推动工业 AI 技术广泛应用，与行业伙伴共探标准化流程与最佳实践，构建开放协同的工业 AI 生态系统，助力制造业向智能制造转型，赋能新质生产力。
二、工业互联网深度赋能产业融合
近年来，中国工业互联网从初步探索步入规模化应用阶段，与人工智能、元宇宙等前沿技术深度融合，通过智慧农业、智能制造、智慧服务等模式，为各行业发展注入强大动力，有力推动三大产业高质量发展。
工业互联网正加速推动一、二、三产业深度融合。2022 年，工业互联网对第一、二、三产业增加值贡献分别达 0.06 万亿元、2.28 万亿元、2.12 万亿元，增长率分别为 7.76%、8.60%、6.41% 。预计 2023 年，三大产业增加值将分别提升至 0.06 万亿元、2.29 万亿元、2.34 万亿元。在稳经济政策推动下，今年我国第三产业迅速恢复，工业互联网对其赋能作用显著。
三、工业数字化 / 智能化 2030 展望
自工业革命以来，人类通过创新不断改进生产方式。如今，数字化技术为工业发展带来新契机。利用数字化转型创造更大价值，成为工业企业面临的重要课题。
白皮书合集提出工业 2030 愿景 IMAGINE，涵盖虚实融合、大规模定制化等方面，数字技术是实现这些愿景的关键基础。
白皮书合集评估中国工业企业数字化水平发现，半导体、汽车等行业数字化水平较高，而采矿、轻工等行业相对落后。依据数字化指数和盈利能力，将 16 个子行业分为引领型、敏捷型、前瞻型、谨慎型和沉稳型五类，不同类型行业在数字化进程、发展诉求和未来方向上存在显著差异。
从细项指标看，数字化设计、设备数字化和生产数据自动采集整体水平较高，是企业数字化转型的基础。
依据数字化指数和各行业盈利能力，我们将 16 个子行业划分为五种行业画像，包括引领型行业、敏捷型行业、前瞻型行业、谨慎型行业和沉稳型行业。这些画像之间的数字化进程、发展诉求和未来方向存在显著差异。
2.1 不同行业数字化程度分类及特点
- 引领型行业
：如半导体、汽车等，具有技术密集、固定资产投入高、生产规模大且精度高、流程标准化等特点，数字化起步早且较为成熟。 - 敏捷型行业
：包括轨道交通、3C 与家电等，已有一定数字化基础，未来重点是补齐短板，注重应用协同集成与大数据应用。 - 前瞻型行业
：像公共事业、钢铁等，企业勇于推动数字化转型，未来将依据投入产出比进行数字化投资。 - 谨慎型行业
：采矿和建筑材料行业长期依赖人力和经验，对数字化价值认知较晚，行动保守。未来重点是对关键工序进行数字化改造并逐步扩大范围。 - 沉稳型行业
：轻工、纺织和服装行业中小企业居多，受盈利能力和资金限制，数字化转型较慢。对于这些企业，采用轻量、低成本、快速见效的云化工业应用软件是重点。
不同行业在数字化转型中面临不同挑战与机遇，深入了解各行业特点和需求，有助于指导企业顺利推进数字化转型。
四、工业 AI 的多元应用范畴
工业 AI 的应用覆盖工业生产多个环节，通过处理和分析海量工业数据，助力企业在各环节做出最优智能化决策，实现全方位提质、增效、降本。
4.1 研发与规划
- 需求分析与预测
：基于历史数据和机器学习算法，预测未来趋势，精准确定产品设计方向。 - 优化研发流程管理
：预测每项任务完成时间，评估项目整体完成时间，提前发现潜在延迟风险。 - 自动化代码编写与优化
：自动生成代码并优化现有代码，加快代码生成速度。 - 优化产品结构与应用模拟
：运用形态识别技术，模拟产品性能表现，为设计改进提供指导。
4.2 生产过程管控
- 设备管理
：自动读取设备信息，实时监控运行状态，预测故障并给出修复建议。 - 质量管理
：借助深度学习模型高效检测产品缺陷。 - 智能生产管理
：优化生产计划和排程，合理分配资源，提高生产效率。 - 生产安全管理
：利用智能视频分析技术识别违规行为，保障生产安全。
4.3 经营管理优化
- 库存管理
：预测库存需求，自动调整补货策略。 - 物流配送与运输管理
：优化配送路线，提升配送效率。 - 财务与人力管理
：自动处理发票和收据，快速筛选候选人。
在国内，工业知识问答与文档生成等领域，大模型的应用已经取得了令人瞩目的领先地位。这得益于大模型在深度学习和自然语言处理方面的强大能力，使其能够准确理解工业领域的复杂问题和需求，并提供高质量的答案和文档内容。许多国内企业和研究机构已经成功应用大模型技术，实现了工业知识的快速获取、整理和传递，有效推动了工业领域的创新和发展。
同时，在数据分析与代码理解等能力上，国内大模型也展现出了与国际水平接近的实力。大模型能够处理海量的数据，通过深度挖掘和分析，揭示出数据中的隐藏规律和趋势，为决策提供有力支持。在代码理解方面，大模型能够准确识别代码的结构和逻辑，理解代码的意图和功能，从而帮助开发人员更高效地编写和维护代码。
然而，尽管国内大模型在多个领域已经取得了显著进展，但在工程建模领域，与国际先进水平之间仍存在一定的差距。工程建模涉及到复杂的物理过程和系统结构，需要高度的精确性和可靠性。国内大模型在工程建模方面的应用还面临诸多挑战，如模型精度不足、计算效率不高等问题。为了弥补这一差距，国内的研究人员和企业需要进一步加强技术研发和创新，提升大模型在工程建模领域的应用能力。
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