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    中國制造業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜報告2023-中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達(dá)到50.2萬億元

    來源:易觀分析     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/2/21   主題:其他 [加盟]
    制造業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用背景:

    中國制造業(yè)規(guī)模龐大,但數(shù)字經(jīng)濟滲透率與發(fā)達(dá)國家存在差距。

    2022年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達(dá)到50.2萬億元,制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟滲透率提升至24%。

    制造業(yè)面臨G端制造回流、中低端制造轉(zhuǎn)移等壓力。

    制造業(yè)升級與挑戰(zhàn):

    制造業(yè)需要通過網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化與智能化手段進行升級。

    中國制造業(yè)尚需基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展生態(tài),強化供給與市場需求的準(zhǔn)確對接。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造:

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ),推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增加值年均復(fù)合增速達(dá)13.66%,對GDP貢獻(xiàn)逐年提升。

    制造業(yè)AI應(yīng)用概述:

    AI在制造業(yè)中的應(yīng)用旨在提升研發(fā)生產(chǎn)與運營效率,提升產(chǎn)品核心競爭力與質(zhì)量,實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

    AI技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用場景包括產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、運營管理等。

    制造業(yè)AI應(yīng)用圖譜:

    提供了中國工業(yè)制造行業(yè)AI應(yīng)用的詳細(xì)圖譜,包括產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、運營管理等多個L域。

    行業(yè)應(yīng)用案例:

    海爾卡奧斯AI工業(yè)大腦賦能智能制造全鏈場景。

    中國移動依托云智融合能力,推動5G×云×AI向智能工廠核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)縱向延伸。

    思謀科技基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,打造從生產(chǎn)到運營管理的一站式數(shù)智化服務(wù)體系。

    華為工業(yè)AI質(zhì)檢實現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量管控智能化。

    創(chuàng)新奇智工業(yè)AI技術(shù)平臺助力汽車裝備智能管控。

    美云智數(shù)AI算法服務(wù)+工藝仿真快速構(gòu)建優(yōu)工藝參數(shù)模型,助力智能工廠釋放效能。

    格創(chuàng)東智打造工業(yè)設(shè)備健康管理體系,實現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護和精密診斷。

    挑戰(zhàn)與趨勢:

    制造業(yè)AI應(yīng)用面臨模型應(yīng)用可靠性、應(yīng)用成本、行業(yè)Knowhow與數(shù)據(jù)資源等挑戰(zhàn)。

    工業(yè)級場景需求升級,AI與工業(yè)大數(shù)據(jù)雙向驅(qū)動,生成式AI的應(yīng)用將為工業(yè)知識沉淀和傳承提供支持。

    易觀分析解決方案:

    提供面向業(yè)務(wù)增長的個性化解決方案,包括企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型策略、市場洞察、用戶洞察、創(chuàng)新探索等。

    報告強調(diào)了人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用潛力,以及通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型的重要性。同時,報告也指出了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn),并對未來的發(fā)展趨勢進行了展望。

    附件:中國制造業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜報告2023-中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達(dá)到50.2萬億元






    新能源汽車行業(yè)洞察報告-新能源汽車銷量達(dá)到1082.4萬輛

    新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈的詳細(xì)構(gòu)成,包括上游的核心原材料與核心元器件、中游的整車制造以及下游的新能源汽車服務(wù),告強調(diào)了新能源汽車行業(yè)在智能化、電動化、數(shù)字化方面的發(fā)展趨勢

    先進制造業(yè)集群發(fā)展趨勢報告(2023)-先進制造業(yè)集群八大趨勢

    遴選確定45個國家先進制造業(yè)集群,覆蓋新一代信息技術(shù),新材料,生物醫(yī)藥,新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車等L域,集群主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值達(dá)到10.2萬億元人民幣

    《2023智能制造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展藍(lán)皮書》發(fā)布-行業(yè)首份內(nèi)參資料

    對當(dāng)前智能制造產(chǎn)業(yè)的主要產(chǎn)品應(yīng)用特點進行了詳細(xì)解析,還對行業(yè)未來熱門應(yīng)用L域工業(yè)數(shù)字化升級的需求空間及趨勢進行了深入的預(yù)判,為應(yīng)用端客戶提供選型參考

    Interactive Natural Language Processing綜述了交互自然語言處理 的概念及其在不同L域的應(yīng)用

    Interactive Natural Language Processing增強語言表示,提G響應(yīng)的上下文相關(guān)性,并動態(tài)利用外部信息生成更準(zhǔn)確,明智的回答,促進社交行為模擬

    Introspective Tips使用大型語言模型 (LLM) 進行上下文決策制定

    Introspective Tips使用“內(nèi)省提示”來幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定,通過超過100個TextWorld 游戲的實驗,我們展示了我們的方法的優(yōu)勢

    Generative Agents計算機模擬軟件 可以模擬逼真的人類行為

    Generative Agents基于大型語言模型,存儲生成代理的自然語言體驗記錄,并將這些記憶隨著時間的推移合成為更G層次的反思,然后動態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為

    HuggingGPT利用大型語言模型以解決復(fù)雜的跨模態(tài)和L域的人工智能任務(wù)

    HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和L域的復(fù)雜任務(wù),并在語言、視覺、語音和其他具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績,為人工智能的通用智能(AGI)提供了新的思路

    工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系建設(shè)和應(yīng)用實施意見的通知

    按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節(jié)構(gòu)建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)供給和支撐2條主線,9張清單,形成5個評估等級

    豐尚智能基于標(biāo)識的生產(chǎn)質(zhì)資及倉庫管理平臺

    用戶可通過二維碼對構(gòu)件生產(chǎn)工藝,構(gòu)件信息進行追溯,跟蹤與管理,構(gòu)件生產(chǎn)完成之后,通過出色程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄

    金科森能耗監(jiān)測管理系統(tǒng),將人工抄表轉(zhuǎn)變?yōu)槟芎臄?shù)據(jù)自動采集

    建立標(biāo)準(zhǔn)化的能耗采集監(jiān)測體系,對接入監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動 態(tài)分析,及時干預(yù),保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營成本下降5%

    倉儲管理系統(tǒng)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問題 線下人工核驗時間95%

    平臺通過標(biāo)識實現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復(fù)質(zhì)押問題,解決因重復(fù)質(zhì)押引起的融資問題事件28起

    江蘇亞威基于標(biāo)識的智能售后服務(wù)管理模式

    客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設(shè)備平均無故障開機 時間增加268小時,售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上
    資料獲取
    智能制造
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