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中國(guó)制造業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜報(bào)告2023-中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬(wàn)億元

來(lái)源:易觀分析     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)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(guó)制造業(yè)規(guī)模龐大,但數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率與發(fā)達(dá)國(guó)家存在差距。

2022年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬(wàn)億元,制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率提升至24%。

制造業(yè)面臨高端制造回流、中低端制造轉(zhuǎn)移等壓力。

制造業(yè)升級(jí)與挑戰(zhàn):

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

中國(guó)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(qiáng)化供給與市場(chǎng)需求的精準(zhǔn)對(duì)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(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

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(duì)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(yùn)營(yíng)效率,提升產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力與質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

AI技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理等。

制造業(yè)AI應(yīng)用圖譜:

提供了中國(guó)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(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理等多個(gè)領(lǐng)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(chǎng)景。

中國(guó)移動(dòng)依托云智融合能力,推動(dòng)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(tái),打造從生產(chǎn)到運(yùn)營(yíng)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(shí)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(tái)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)建最優(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(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)和精密診斷。

挑戰(zhàn)與趨勢(shì):

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(jí)場(chǎng)景需求升級(jí),AI與工業(yè)大數(shù)據(jù)雙向驅(qū)動(dòng),生成式AI的應(yīng)用將為工業(yè)知識(shí)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(zhǎng)的個(gè)性化解決方案,包括企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型策略、市場(chǎng)洞察、用戶洞察、創(chuàng)新探索等。

報(bào)告強(qiáng)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(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)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(shí),報(bào)告也指出了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn),并對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

附件:中國(guó)制造業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜報(bào)告2023-中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬(wàn)億元






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

Interactive Natural Language Processing增強(qiáng)語(yǔ)言表示,提高響應(yīng)的上下文相關(guān)性,并動(dòng)態(tài)利用外部信息生成更準(zhǔn)確,明智的回答,促進(jìn)社交行為模擬

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Generative Agents計(jì)算機(jī)模擬軟件 可以模擬逼真的人類行為

Generative Agents基于大型語(yǔ)言模型,存儲(chǔ)生成代理的自然語(yǔ)言體驗(yàn)記錄,并將這些記憶隨著時(shí)間的推移合成為更高層次的反思,然后動(dòng)態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為

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HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和領(lǐng)域的復(fù)雜任務(wù),并在語(yǔ)言、視覺(jué)、語(yǔ)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(jī),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(shí)施意見(jiàn)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(píng)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(gè)評(píng)估等級(jí)

豐尚智能基于標(biāo)識(shí)的生產(chǎn)質(zhì)資及倉(cāng)庫(kù)管理平臺(tái)

用戶可通過(guò)二維碼對(duì)構(gòu)件生產(chǎn)工藝,構(gòu)件信息進(jìn)行追溯,跟蹤與管理,構(gòu)件生產(chǎn)完成之后,通過(guò)一流程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運(yùn),信息錄入等多流程的實(shí)時(shí)記錄

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

建立標(biāo)準(zhǔn)化的能耗采集監(jiān)測(cè)體系,對(duì)接入監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動(dòng) 態(tài)分析,及時(shí)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(xiàng)能耗總體降低13%;企業(yè)運(yùn) 營(yíng)成本下降5%

倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問(wèn)題 線下人工核驗(yàn)時(shí)間95%

平臺(tái)通過(guò)標(biāo)識(shí)實(shí)現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問(wèn)題,降低線下人工核驗(yàn)時(shí)間95%,解決動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復(fù)質(zhì)押?jiǎn)栴},解決因重復(fù)質(zhì)押引起的融資問(wèn)題事件28起

江蘇亞威基于標(biāo)識(shí)的智能售后服務(wù)管理模式

客戶點(diǎn)檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設(shè)備平均無(wú)故障開機(jī) 時(shí)間增加268小時(shí),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
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