三大主导产业简要分析(智能装备制造产业)

三大主导产业简要分析（智能装备制造产

业）

电子信息业、智能装备制造业、绿色软包装业是开发区大力发展的主导产业，现就三大产业的综述类别、产业特征、全国分布情况、产业链布局、在京津冀、长三角、珠三角企业的发展情况和代表企业五大方面做简要分析。

一、智能装备制造产业

（一）、综述类别

智能装备制造业是我国重点发展的行业。类别大致分为智能制造装备（数控机床、机器人、关键零部件等）、汽车、新能源装备（智能电网设备、风力发电设备、核级泵等）、工程机械等。

（二）、产业特征

资本密集、技术密集、劳动密集。

（三）、全国分布情况

智能制造装备产业在全国已初步形成七大产业集聚区。其中环渤海地区和长三角地区是装备制造的核心区。以数控机床为核心的智能制造装备产业的研发和生产企业主要分布在环渤海地区、长三角地区及西北地区，其中以辽、鲁、京、沪、苏、浙和陕等地区最为集中。此外，关键基础零部件及

通用部件、智能专用装备产业在豫、鄂、粤等地区也都呈现较快的发展态势，其中以洛阳、襄樊、深圳最为突出。同时，工业机器人将是未来智能装备发展的一个新热点，京、沪、粤、苏将是国内工业机器人应用的主要市场，安徽的芜湖等地也是异军突起。

智能装备制造产业完整产业链为自动化生产线集成、自动化装备（机器人、数控机床等）、工业信息化（大数据、工业软件设计和生产等）、工业互联和物联网（传感器生产等）、智能生产（3D打印机产业、机器视听等）。产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等各个方面。

（五）、在京津冀、长三角、珠三角企业的发展情况和代表企业

1、京津冀

该地区主要以锻压机械、数控机床、高速龙门铣床、龙门加工中心、太阳能电池生产、等为主。北京地区在生产新能源

装备、节能环保装备、仪控系统、数控机床等领域逐渐形成先发优势。目前京东(北京经济技术开发区、大兴、通州，延伸到平谷)、京西北(昌平、延庆)形成了新能源装备产业发展聚集区。天津是目前全国乃至全球国际先进制造业聚集区和研发基地，已经有百利环保（国内固体废弃物智能处理）、天津长荣（印后设备制造）、赛象科技（轮胎设备制造）等装备制造名企。天津经济开发区是该产业的集聚区目前仅高端智能装备制造企业已超过50家。河北省的装备制造业以加工、生产、装配及组装为主，在规模、制造能力、基础配套能力位居全国前列，但主导产业以传统装备制造企业为主，高端装备制造占比较低，因为区位优势，承接京津地区装备制造产业转移，高附加值产品生产企业冷轧薄板、镀层板等发展较快。

该地区以磨床、电加工机床、板材加工设备、工具和机床加工部件为主，并已培育了智能制造装备产业集群。上海在机床领域优势明显。其中上海电气机床集团是上海智能制造装备产业的龙头企业，已在临港产业区投资建设有上海电气集团高级数控机床成批总装基地。浙江地区主要集中在杭—绍—甬区块和温—台区块。特别是杭州汽轮、卧龙集团、日发精机等企业已经达到国际先进水平。宁波市在北仑、余姚、

慈溪等地已初步形成一批智能制造装备产业集聚区，产业主要包括智能测控装备制造、重大成套设备制造和智能关键基础零部件制造等三类，其中慈星股份、金丰（中国）机械、三星电气、海天远华机械在智能装备制造细分市场上占有重要地位。常州市在变压器制造业和工程机械制造在全国领先，并在输变电设备、现代农业设备、轨道交通、工程机械、数控机床及基础设备等智能装备制造业形成了完整产业链。汽车制造业在苏州的智能装备制造业中贡献最大。

深圳市着力打造机器人、可穿戴设备等智能装备制造业。深圳市在大型机器制造领域较弱，但在电子通讯、机电一体化等领域竞争力较强，是我国新型装备制造业基地之一，拥有全球最大的金属集装箱、数字万用表生产基地，全球最集中的复印机、打印机生产基地，国内最大的程控交换机、压铸机生产基地和微电机出口与生产基地，在线路板制造设备、交换设备、电子计算机整机装联等诸多细分行业产量居全球前列。代表企业有华为、中兴等企业的程控交换机设备，德昌电机、泰丰电机（微电机），震雄集团（注塑机）等。珠海市以格力国际智能制造基地、国机机器人产业园和云洲智能无人船产业基地为重点大力发展智能装备制造业。江门市打造高端轨道交通装备修造产业基地、物流运输及海工装备

生产基地、清洁能源装备制造基地、高技术专用车及零部件产业基地、摩托车整车及零配件装备制造基地、光通讯和视像装备生产基地。东莞市已形成了电脑、通讯和消费性电子3C产业集群代表企业有拓斯达、伯朗特、艾尔发等，产业涉及数控加工机床、机器人装备、电子工业专用装备、纺织装备、制鞋装备、线缆装备、包装印刷装备、塑性成形与加工装备和家具制造装备等十多个行业，并且东莞智能制造装备产业已形成了区域性集聚，其中以长安、塘厦、松山湖、大朗、虎门依据各自镇街的产业特性布局发展。

装备制造业发展现状与趋势分析.doc

装备制造业发展现状与趋势分析 前言 (一) 制造业、装备制造业的内涵 1. 制造业内涵及构成 制造业是指对原材料(采掘业的产品和农产品)进行加工和再加工,以及对零部件装配的工业部门的总称。普遍认为，制造业是由装备制造业和最终消费品制造业构成。 制造业包括食品、饮料、烟草、服装、纺织、木材、造纸 等制造业；石油、化学、医药、橡胶、非金属矿、黑色金属有色 金属加工业以及机械电子、武器弹药制造业等29 类行业。 2. 装备制造业的内涵及构成 这概念在我国正式出现是见诸于1998 年中央经济工作会议明确 提出的“要大力发展装备制造业”(中央经济工作会议:《经济日报》，1998 年12 月10 日，第 1 版)。装备制造业是制造业的核 心组成部分。装备制造业是为国民经济和国家安全提供技术装 备的工业总称。—“生产机器的机器制造业”。它覆盖了机械、电子、武器弹药制造业中生产投资类产品的全部企业。分七大 类。 金属制品业主要包括：切削工具、模具、集装箱、焊条等制造业。通用设备制造业主要包括：锅炉、内燃机、金属切削机床、泵、 风机、压缩机、冷冻设备、阀门、轴承、液压件、铸锻件等制造

业。 专用设备制造业主要包括：冶金、矿山设备、石化设备、轻纺设备、农林牧渔、水利机械、环保机械等制造业。 交通运输设备制造业主要包括：铁路运输设备、汽车、船舶、飞机制造业。 电气机械及器材制造业主要包括：电动机、发电机、输配电及控制设备、电线电缆、蓄电池制造业。 电子通信设备制造业主要包括：通信设备、雷达、电子计算机、半导体器件、集成电路制造业。 仪器仪表及文化、办公用机械制造业主要包括：工业自动化仪表、电工仪表、光学仪器、气象仪器、复印机及胶印机、量具 量仪制造业。 (二) 装备制造业的地位和作用 ——国民经济的脊梁。 ——财政收入的大户。 ——经济增长的动力。 ——实现就业的市场。 ——高新技术的载体。 ——产业升级的手段。 ——外贸出口的主力。 ——国家安全的保障。

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，

2016年中国智能制造行业发展现状及特点

2016年中国智能制造行业发展现状及特点 一、智能制造行业发展阶段 中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。 不过，智能制造水平较低，意味着夯实发展基础的必要性，同样也意味着后续发展潜力的巨大。近年来，全国多个地方都在谋划智能制造发展，包括上海、浙江、江苏、天津、安徽、重庆、河南、辽宁、四川、青岛、北京、广东、黑龙江等省市都在摩拳擦掌，或成立机器人、工业4.0或工业互联网等与智能制造相关的联盟，或出台具体产业规划。 二、智能制造行业运行特征 （一）制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实 我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。2015年5月8日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。 以《中国制造2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出台相关行动计划，全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点，分别出台了《江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》、《福建省实施行动计划》、《四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，引领制造业向中高端迈进。 （二）随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方

人工智能在金融行业的应用与风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下

最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人

中国智能制造行业市场分析报告

中国智能制造行业市场分析报告

目录 第一节智能制造：中国制造由大转强的核心战略 (6) 一、宏观角度：智能制造是各国战略必争的制高点 (6) 二、微观角度：智能制造是企业增强竞争力的必由之路 (10) 第二节寻找制造业智能化升级中的薄弱环节 (13) 一、中国制造业的自动化水平发展不均衡 (13) 1.1流程工业的自动化水平相对较高 (13) 1.2离散工业自动化水平较低 (16) 二、离散工业：从普及自动化到发展智能化前景广阔 (17) 2.1智能制造通用装备 (20) 2.2自动化部件 (25) 2.3智能化生产线 (27) 三、过程控制：进口替代是核心 (28) 四、制造执行（MES）：实现自动化的难点和痛点 (30) 五、生产管理：自动化水平最高的环节 (32) 第三节寻找智能化改造需求旺盛的细分行业 (35) 一、寻找自动化程度较低的细分行业 (35) 二、3C 制造行业（电子） (37) 三、汽车和汽车零部件行业 (43) 四、包装行业 (47) 五、物流行业 (50)

图表目录 图表1：第四次工业革命 (6) 图表2：全球制造业竞争新时代 (7) 图表3：中国制造全球第一 (8) 图表4：细分产品全球领先 (8) 图表5：中国出口占比较高 (9) 图表6：中国更多的是中低端机械设备领域出口占全球第一 (9) 图表7：中国已经进入国际产能供应饱和区间 (10) 图表8：提升生产效率是重要方向 (10) 图表9：中国制造的成本优势减少，美国仅高于中国5%，中国工作时长较长 .. 11图表10：个性化需求时代的到来 (12) 图表11：流程制造行业的两化融合水平普遍高于离散制造业 (14) 图表12：冶金工业自动化市场 (15) 图表13：电力行业自动化市场 (15) 图表14：石化行业自动化市场 (15) 图表15：化工行业自动化市场 (16) 图表16：离散制造业的生产设备数字化率和联网率、以及关键工序数控化率较低 (17) 图表17：数字化工厂构成 (17) 图表18：离散和流程工业的数字化车间数字化水平 (18) 图表19：离散制造业的固定资产投资及设备工器具购臵及固定资产投资行业占比 (18) 图表20：2014 年中国制造业工业机器人密度仍然低 (19) 图表21：中国机器人密度不断提升，但仍低于全球水平 (20) 图表22：我国数控机床市场规模616 亿 (21) 图表23：我国数控机床进口额约30 亿美元 (21) 图表24：国内高端多关节机器人主要由外资把持 (22) 图表25：我国3D 打印市场规模约78.8 亿元 (23)

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端，高科技的行业，那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析，供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到：“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的重要分支，它的研究目标是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算)，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域，应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈，至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产，预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面，亚马逊、微软云计算业务爆发，其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面，Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层，研发更高级AI 算法，积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通，Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现。 国内的话，目前主要还是在应用层耕耘较多，基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者，以“从能

2020年智能制造行业分析报告

2020年智能制造行业分析报告 2020年4月

目录 1. 智能制造推动新旧动能转换 (5) 1.1. 行业机遇带来良好的发展趋势 (5) 1.2. 智能制造行业下游拉动需求增长 (6) 1.3. 机器人市场快速增长，科技促进行业智能化突破 (7) 2. 智能制造发力行业应用 (9) 2.1. 中国汽车市场为智能制造带来增长空间 (9) 2.2. 汽车行业电子化程度提升，带动智能制造渗透率提升 (10) 2.3. 科技突破将带动汽车电子在核心应用领域整体提升 (12) 2.4. 医疗健康市场发展迅速，未来智能化改造具备一定空间 (13) 2.5. 新能源电池产能扩张，技术升级带动智能化改造需求 (14) 3. 智能制造的核心竞争力在于技术 (16) 3.1. 核心技术研发筑就行业壁垒 (16) 3.2. 行业公司研发投入较大，技术储备充足 (16) 3.3. 行业公司专注汽车领域 (19) 3.4. 海外公司具备技术和先发优势 (20) 3.5. 国内公司纷纷走向国际化 (22) 3.6. 国内公司与头部客户深度绑定 (23)

1. 智能制造推动新旧动能转换 1.1. 行业机遇带来良好的发展趋势 人口红利消退助推经济结构转型升级，智能制造成为新旧动能转换的必由之路。自 改革开放以来，我国制造业凭借人口红利而高速发展，但与人口红利相伴随的是劳 动密集、资源消耗大、自主创新能力低、信息化智能化水平不高等特征。近年来， 我国人口老龄化速度明显加快，人口红利逐步消退，劳动力成本持续上涨。根据国 家统计局数据，中国65 岁以上老年人口已经从1990 年的6300 万迅速增长到2018 年的1.67 亿，占总人口比例的11.94%。我国劳动力单位成本也不断上升，我国制 造业职工平均工资从2008 年的24404 元增长到2018 年的72088 元。在人口红利 消退、劳动力成本快速上升的情形下，通过发展智能制造装备行业，实现机器换人 能有效节约劳动力成本，提升生产效率，是经济结构转型、新旧动能转换的必由之 路。 图1：1990-2018 年中国65 岁及以上人口数及比重图2：2008-2018 年中国制造业职工平均工资65岁及以上人口数（万人）65岁及以上人口比重（%）制造业职工平均工资（元）增幅（%） 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 12% 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 22% 20% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 11% 10% 9% 8% 7% 6,000 6% 4,000 5% 6% 数据来源：国家统计局，市场部数据来源：国家统计局，市场部 近年来国家产业政策的不断出台，有力支持智能制造装备行业发展。为了实现制造 强国的战略目标，智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的 重要抓手。2015 年5 月，国务院发布的《中国制造2025》在主要目标中明确提出： “十三五”期间通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动传统制造业 重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全面启动并逐步实现智 能转型；“十四五”期间加大智能制造实施力度，关键技术装备、智能制造标准/工 业互联网/信息安全、核心软件支撑能力显著增强，构建新型制造体系，重点产业逐 步实现智能转型。

装备制造业行业细分及管理特点分析

装备制造业行业细分及管理特点分析 当前，我国装备制造业面临着原材料成本上升、产品价格下降、客户需求多样化等经营难题，企业需要改进管理水平，提高适应市场变化的快速反应能力。但是由于各行业在产品结构、生产模式、产业特点、市场环境等方面存在差异，管理改进的侧重点不同，工具导入（包括信息化）的策略也不一样。本人先后接触到一些企业，现就典型装备制造行业的管理特点做简要分析，供朋友们参考。 1.汽车及零部件 近年来我国汽车产业发展很快，形成了良性竞争的市场格局。受全球汽车产业发展的影响，我国汽车及零部件企业在CAD/CAPP/CAM/CA E方面的应用起步很高，产品设计能力较强。但以整车企业为龙头的供应链层面上，其物流/资金流/信息流还没有实现完全的协同，整个供应链在快速响应市场的能力方面尚需提高，产业配套的优化配置和区域制造资源潜力还需要进一步发挥。因此在管理改进的过程中，企业要注意应用全过程物流控制和跟踪技术，模拟产品研制、生产和服务环节中的物料、任务平衡，支持运营过程中异常情况的实时处理，从而实现供应链整体的资源优化、工艺设计和生产优化，实现资源的合理配置和供求关系的动态平衡。同时，整车企业需要应用生产物流、能力平衡和外协资源集成重组技术,在地域、人工、设备费、运输、仓储和区域经济等约束条件下,遵循最佳经济效益原则来重组制造资源。 2.船舶制造 船舶产业是典型的资金、技术、人力密集型产业，制造周期很长，很多船舶企业按照五级计划安排生产，因此船舶企业的管理重点在于生产制造和产品数据管理，市场资源和客户关系管理就显得不太重要。当前船舶企业需要关注的管理问题是：解决产品设计与生产制造的脱节现象，实现基于全生命周期的产品数据管理，支持设计制造一体化；根据企业以项目进行生产组织的特点，建立基于网络计划和项目计划相结合的生产过程建模和混线生产计划体系，提高生产过程信息反馈及时性、计划的可控性、以及生产现场组织的高效性，进而实现基于多目标优化的项目管理模式，加强对“壳、舾、涂”一体化及企业整体资源的优化配置能力。 3.机车车辆 机车车辆产业是典型的小批量、多品种，混流生产模式，尽管企业是面向订单生产，但是由于我国铁路行业的管理现状，整个产业的用户比较单一，采购方就等同于主管部门，因此，企业首先解决的是如何实现采购方对产品快速交货和多样化的需求，因此需要提高制造执行能力，同时加大产品研发力度，适应机车产品向高速、重载发展的趋势，在满足交货期和产品型号研制的基础上，细化质量和成本控制能力。 4.飞机制造 飞机制造企业一般不具备产品设计能力，主要承担在研和定型产品的生产任务，其生产是典型的多型号、批产和在研混合的复杂装备制造过程，因此需要提高对资源的柔性配置和生产任务的优化安排能力，完成产品研发到快速批量生产的转化能力。由于航空装备的零部件多，工艺路线比较长，所以要加强产品、批次和设备工艺特征的优化匹配管理，满足设计变更环境下的零部件齐套关联要求，保证产品生产的有序进行，进而实现工艺设计、制造、质量、财务等业务过程的集成，增强成本管理控制能力，增强实际成本计算的正确性和成本控制的系统性，提高企业的经济效益。 5.工业制冷、锅炉、发电设备等重型装备产业 该类企业具有典型的多品种、单件/小批量、订单定制、多任务成套生产特点，产品的复杂程度高，需要以客户的实际需求为参数，进行产品的设计、制造、安装、服务。因此需要加强设计与制造的系统管理以适应设计和生产的频繁变更，保证零部件的齐套配置；为保证交货周期，要

全球人工智能产业分析

全球人工智能产业分析 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在对全球经济、社会进步和人类生活产生深刻的影响。在中国,人工智能是目前最火热的投资领域,也是中国政府最具价值的战略布局之一。 现在,人工智能产业技术到达了什么样的水平呢?中国信息通信研究院此前发布的《2018世界人工智能产业发展深度分析报告》,从智能硬件、计算机视觉技术、智能语音技术以及自然语言理解这四大核心方面去一一解析。 1、智能硬件 智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。 智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对独立的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。

ResearchAndMarkets报告显示:2017年智能传感器全球市场价值为269.06亿美元,预计到2023年总市场规模达到706.17亿美元。《新一代人工智能发展规划》预计,到2020年,中国智能计算芯片市场规模将达到100亿元。 纵观全球智能硬件市场,诸如霍尼韦尔、BOSCH、ABB等国际巨头在全面布局智能传感器的多种产品类型;在中国,也涌现了汇顶科技的指纹传感器,昆仑海岸的力传感器,但产品布局相对单一。智能芯片方面,在全球市场有NVIDIA的GPU、谷歌的TPU、英特尔的NNP和VPU、IBM的True North、ARM的DynamIQ、高通的骁龙系列、Imagination的GPU Power VR等主流企业产品。在中国,有华为海思的麒麟系列、寒武纪的NPU、地平线的BPU、西井科技额deepsouth(深南)和deepwell(深井)、云知声的UniOne、阿里达摩院在研的Ali-NPU等。 2、计算机视觉技术 计算机视觉技术初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理,拥有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。计算机视觉技术主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求,因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影响分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。MarketsAndMarkets报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7亿美元,预计2023年会达到253.2亿美元。预测期(2018-2023)内复合年增长率47.54%。

我国智能制造装备产业发展现状及未来趋势分析

我国智能制造装备产业发展现状及未来趋势分析 中国智能制造装备产业发展分析 （一）产业发展状况 1、核心智能测控装置与部件进入产业化阶段 目前，我国智能测控装置和部件在仪器仪表、包装和食品机械、工程机械、环保机械、重机、印机等 智能制造装备产业重点领域取得突破性进展，核心智能测控装置与部件进入产业化阶段。其中，仪器仪表 领域、包装和食品机械领域发展较为突出，但智能测控装置与部件整体技术水平依然较低，关键核心部件 亟待突破。以工业机器人为例，我国工业机器人产业发展尚处于起步阶段，因缺少核心技术，使之仍处于 单件小批量的生产状态，产品性价比较低。 2、重大智能制造成套设备取得标志性成果 我国在石油石化、机械加工、食品制造等领域的重大智能制造成套设备取得标志性成果。如，在石油 石化智能成套设备领域，国产全自动油田固井车研制成功、国内首套褐煤提水装置试验成功、国内首套年 产1万吨烷基化废酸再生装置实现高水平中交、自主研发“千万吨级炼油加氢装置循环氢压缩机高压干气 密封及其控制系统”和“大型煤化工煤制丙烯装置丙烯制冷压缩机大轴径干气密封”两项科技成果问世。 在智能化食品制造生产线领域，乳品无菌化数字示范车间年产无菌包装乳品9000万瓶，减少乳品加工环节 的原料及成品损耗约15%，节省加工过程中的能源消耗约20%，降低消毒液用量约70%。无菌化饮料吹灌 旋数字化车间可为客户产品质量提升约10%，生产效率提高约15%，降低能源消耗约20%，降低人工约20%，降低设备成本、占地成本约20%。在智能化纺织成套装备领域，我国开发出现场“无人化”操作的染色工 艺、智能染色系统、筒子纱微波烘干机、元明粉自动称量系统、装卸纱机器人、自动物流系统、中央控制 软件系统等，研制出新产品三类18种84台/套。 3、智能制造装备产业正积极寻求创新发展 近年来，智能制造装备产业重点领域已初步建立了产学研用相结合的产业创新体系。电工电器、液压 气动密封件、工程机械和重机等重点领域已建立六个公共服务平台。同时，江苏、上海、广东、洛阳等一 些省市相继成立工业机器人产业技术创新联盟。2013年4月，由中国机械工业联合会牵头的“中国机器人 产业联盟”成立。另外，骨干企业的研发经费逐年提升，重点企业研发经费占销售收入的比重已超过5%。如，湖北力帝机床、中国重型机械研究院、深圳精密达、上海派芬自动控制技术和深圳正弦电气的研发经 费占销售收入比重均达8%以上。北人集团、上海电气、辽宁大族冠华、杭州科雷机电、湖北力帝机床、西 安西电电力等企业新产品产值率达80%以上。 （二）产业布局

装备制造业发展现状与趋势分析

装备制造业发展现状与趋 势分析 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

装备制造业发展现状与趋势分析 前言 (一) 制造业、装备制造业的内涵 1. 制造业内涵及构成 制造业是指对原材料(采掘业的产品和农产品)进行加工和再加工,以及对零部件装配的工业部门的总称。普遍认为，制造业是由装备制造业和最终消费品制造业构成。 制造业包括食品、饮料、烟草、服装、纺织、木材、造纸等制造业；石油、化学、医药、橡胶、非金属矿、黑色金属有色金属加工业以及机械电子、武器弹药制造业等29类行业。 2. 装备制造业的内涵及构成 这概念在我国正式出现是见诸于1998年中央经济工作会议明确提出的“要大力发展装备制造业”(中央经济工作会议:《经济日报》，1998年12月10日，第1版)。装备制造业是制造业的核心组成部分。装备制造业是为国民经济和国家安全提供技术装备的工业总称。—“生产机器的机器制造业”。它覆盖了机械、电子、武器弹药制造业中生产投资类产品的全部企业。分七大类。 金属制品业主要包括：切削工具、模具、集装箱、焊条等制造业。 通用设备制造业主要包括：锅炉、内燃机、金属切削机床、泵、风机、压缩机、冷冻设备、阀门、轴承、液压件、铸锻件等制造业。

专用设备制造业主要包括：冶金、矿山设备、石化设备、轻纺设备、农林牧渔、水利机械、环保机械等制造业。 交通运输设备制造业主要包括：铁路运输设备、汽车、船舶、飞机制造业。 电气机械及器材制造业主要包括：电动机、发电机、输配电及控制设备、电线电缆、蓄电池制造业。 电子通信设备制造业主要包括：通信设备、雷达、电子计算机、半导体器件、集成电路制造业。 仪器仪表及文化、办公用机械制造业主要包括：工业自动化仪表、电工仪表、光学仪器、气象仪器、复印机及胶印机、量具量仪制造业。 (二) 装备制造业的地位和作用 ——国民经济的脊梁。 ——财政收入的大户。 ——经济增长的动力。 ——实现就业的市场。 ——高新技术的载体。 ——产业升级的手段。 ——外贸出口的主力。 ——国家安全的保障。

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的

中国智能制造系统解决方案市场研究报告

中国智能制造系统解决方案市场研究报告System Solution Market Research Report on Smart Manufacturing Industries 2017 中国智能制造系统解决方案供应商联盟 2017年11月

致谢 本报告由工业和信息化部指导，中国电子技术标准化研究院牵头编写，得到了来自中国工程院、中国工控网、机械工业第六设计研究院有限公司、北京机械工业自动化研究所、中国信息通信研究院、西门子中国研究院等单位专家的大力支持和帮助。 II

编撰成员 指导委员会 主任：辛国斌 副主任：张相木李东王瑞华赵波 工作委员会 杨建军汪宏邸霖胡静宜郭楠吕鹏董挺耿力张通邓宇 报告编制顾问 朱森第屈贤明董景辰朱恺真谢兵兵朱学新陈江宁徐静鞠恩民刘默 III

总序 党的十九大报告指出：“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。”发展实体经济，重点在制造业，难点也在制造业。《中国制造2025》明确提出“以推进智能制造为主攻方向“，这是构建新型制造体系、打造制造强国的重要战略举措，对于推动我国制造业转型升级，实现制造业由大变强的历史跨越具有重要意义。 智能制造的核心是新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，既需要单一技术与装备的突破应用，同时还需要系统化的集成创新。因此，系统解决方案在推进智能制造的过程中发挥着重要作用。《智能制造发展规划（2016-2020）》明确提出要培育一批具有较强竞争力的系统解决方案供应商。 为落实《智能制造发展规划（2016-2020）》要求，2016年11月，在工业和信息化部指导下，中国智能制造系统解决方案供应商联盟正式成立。联盟以需求为牵引、产业链为纽带，旨在培育壮大智能制造系统解决方案供应商，搭建智能制造系统集成技术研发、行业应用和市场推广的一体化公共 IV

未来5年中国智能制造产业发展的预测分析

未来5年中国智能制造产业发展的预测分析 2018-2022年中国智能制造产业影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2016年8月，质检总局、国家标准委、工业和信息化部会同有关部门共同编制了《装备制造业标准化和质量提升规划》。《规划》中明确指出：到2020年，工业基础、智能制造、绿色制造等标准体系基本完善，质量安全标准与国际标准加快接轨，重点领域国际标准转化率力争达到90%以上；到2025年，系统配套、服务产业跨界融合的装备制造业标准体系基本健全，装备制造业标准和质量的国际影响力大幅提升。特别强调的是：该规划围绕新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、高性能医疗器械10大重点领域，提出标准化和质量提升要求。 2016年12月，工业和信息化部、财政部联合发布了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。《规划》提出：2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：第一步：到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。同时，《规划》提出了十个重点任务：一是加快智能制造装备发展，二是加强关键共性技术创新，三是建设智能制造标准体系，四是构筑工业互联网基础，五是加大智能制造试点示范推广力度，六是推动重点领域智能转型，七是促进中小企业智能化改造，八是培育智能制造生态体系，九是推进区域智能制造协同发展，十是打造智能制造人才队伍。 （二）“AI＋” 人工智能与制造业相结合，正从两个方面深刻改变着未来的生活：一方面，直接改变了面向消费者的产品性能，且多为3C产品（指计算机、通信和消费类电子产品），比如手机、玩具、机器人、智能家居、智能家电等；另外一方面，在很多行业当中，人工智能可以改变“专家系统”，比如教育、医疗、公检法以及智慧城市等。 （三）智能制造释放中国制造全球红利 在2018世界制造业大会上，一批前沿技术和创新成果集中“亮相”，向世界展示了中国制造的魅力。 显然，在人工智能、大数据、物联网等新兴技术的推动下，智能制造已然成为中国制造业转型升级的“新动能”，它让传统制造业脱胎换骨的同时，也以前所未有的速度和方式改变着中国。 随着中国制造业供给侧改革的深入，越来越多的外国企业也瞄准了这一红利，竞相调整全球布局，顺应中国制造从“低成本、低技术含量”转向“高科技、高质量”的转型过程。中国制造业在转型升级中不断扩大对外开放，给外资企业创造了大量的投资和市场机会。 数据显示，2017年，在中国设立的外商投资制造业企业达4986家，同比增长24.3%，制造业吸引外商直接投资总额达335亿美元，外商投资的重点也从加工制造业，逐步拓展到计算机、集成电路、智能制造等高新技术领域，在中国设立区域总部、研发中心的跨国公司近2000家。 二、不利因素

2018年人工智能行业深度分析报告

２０１８年人工智能行业深度分析报告

人工智能（artificial intelligence）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

2018年智能制造行业发展分析报告

２０１８年智能制造行业发展分析报告

摘　要：一中国制造业的规模和总量已居世界第一，但仍大而不强三‘中国制造２０２５“是中国从制造大国迈向制造强国的十年行动纲 领，确定了用三个十年 三步走 的战略，制定目标二原则二 指导方针二战略任务和措施三第一个十年以智能制造为主攻 方向三中国推进智能制造实施 工业２ ０补课二工业３ ０普 及二工业４ ０示范 的并行战略，做好顶层设计二标准先行， 贯彻市场牵引二重点突破二试点示范二开放合作的原则，重 视基础工作和人员培训三实施智能制造重大工程几年来，取 得了明显效果三在人工智能快速发展的情形下，中国推进智 能制造进入了一个新的阶段三 一　迈向制造强国的十年行动纲领 中国制造业就规模和总量而言，自２０１０年起已居世界第一，但大而不强，中国是世界制造大国但还不是制造强国三科学技术迅猛发展，世界格局正在发

生重大变化，全球制造业发展进入一个前所未有的剧变时期三中国制造业面临严峻形势和现实挑战，必须制定具有前瞻视野和贴合实际的中国制造业发展战略三为此，中国工程院于２０１３年开展 制造强国战略研究 重大战略咨询项目，组织１００多位院士二专家，历时两年，完成了战略研究项目三在此基础上，工业和信息化部组织编制了中国制造业迈向制造强国的十年行动纲领，并定名为 中国制造２０２５ （ ＣｈｉｎａＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ２０２５ ），作为实现制造强国的战略三 （一）中国制造业大而不强 中国制造业大而不强三大，体现在制造业的规模和总量上，体现在工业品中相当一部分产品的数量很长时期来一直居全世界第一，体现在制造业体系完整和门类的齐全上三不强，表现在什么地方？与世界制造强国相比，中国制造业的差距在什么地方？这是制定中国制造业发展战略的出发点三中国制造业突出的问题主要在：自主创新能力不强二产业结构不尽合理二经济效率增速过缓二质量基础相对薄弱二资源利用效率偏低二行业信息化水平不够高三 中国由制造大国向制造强国转变，需从提高效率和质量入手，着力自主创新，优化产业结构，打造规模与效益皆优的制造业三 （二）制造强国的评价体系 为定量评价一国制造业的强弱，设计了一个包括规模发展二质量效益二结构优化二持续发展的４个一级指标和１８个二级指标的评价指标体系三对中国二美国二日本二德国二英国二法国二意大利二韩国二巴西二印度的制造业，采集１９４６ ２０１２年国际组织发布的相关数据，按照１８个指标计算制造业综合指数，由制造业综合指数数值的大小评价各国制造业的强弱三数值表明，美国制造业最强；日本二德国其次，即第二方阵；中国制造业位列第四，即第三方阵中的第一位置（见图１）三