主要观点总结
本文介绍了中国制造业的高端化发展情况，涉及终端产品力提升、数智化成果显现、大规模定制势起、生成式AI助力、人才需求结构变化、企业出海策略变化等方面。文章指出，中国制造业在转型过程中面临诸多挑战和机遇，需要加强基础科学和应用基础研究，提升原始创新能力，加快技术创新和管理升级，实现产业链的优化升级。
关键观点总结
关键观点1: 中国制造业的高端化发展及挑战
中国制造业正面临前所未有的转型机遇与挑战，作为世界上制造业规模最大的国家，正在由“制造大国”向“制造强国”转变。在终端产品竞争力提升、数智化转型、定制化生产、人工智能应用等方面取得了显著进展，但同时也面临基础研究和产业共性研究投入限制、关键中间产品研发和生产瓶颈、系统兼容性和数据共享问题等挑战。
关键观点2: 数字化转型与智能化应用
中国的大型制造企业已经投入巨大的资金和资源进行数字化转型，数字化转型和智能化应用正在帮助企业提高生产效率和市场响应速度。然而，在快速引入新技术和系统的过程中，系统间的兼容性和整合性不足成为制约因素之一。一些领先企业已经通过实施工业4.0战略，从全局角度重新思考并规划数字化和智能化应用，实现端到端应用场景的贯通。
关键观点3: 消费需求变化与定制化生产
消费者的需求日趋个性化、动态化、多样化，制造企业需要从传统的大规模生产模式逐渐转向更加灵活的定制化生产模式。通过平台化标准组件的设计、客户洞察和仿真模拟、模块化生产等方式，顺应C2M的大势，提高生产效率和市场响应速度。
关键观点4: 人工智能在制造业的应用与挑战
AI技术正在工业研发、生产、管理及服务等全环节助力制造业的高端化转型。然而，在大规模落地应用过程中仍面临系统集成、数据可靠性等问题。企业需要升级更新老旧设备的数据接口、通讯协议，获取“边缘侧”数据，实现全流程管理闭环。随着通用人工智能技术的演进、企业人员能力的提升以及数据治理的日趋完善，AI所扮演的角色将从“辅助”发展为“决策主导+人工验证”并最终演进为可受信赖的自主闭环。
关键观点5: 人才需求结构变化与人才培养
随着自动化、数字化、智能化技术的快速发展和应用，制造业对人才的需求结构发生了显著变化。企业需要重视人才的筛选和培养，需要围绕国家重大战略、重大工程、重大项目、重点产业，赋予员工参与相关实际项目、积累丰富实战经验的机会，健全高技能人才培养体系。
关键观点6: 企业出海策略与全球产业链管理
中国制造业出海是大势所趋，企业需要构建本地化供应链，掌握海外业务主动权。越来越多的企业正通过上下游企业联合出海的方式构建本地化供应链。中国制造企业有望建立起中央控制塔（Control Tower），利用工业4.0先进技术优势，实时收集和分析全球生产和供应活动的数据，提供精准的指导和支持，实现对全球产业链的集中管理和优化。
正文
数字化和智能化应用，实现端到端应用场景的贯通。此外，这些企业还通过在原本相互独立的设备上
嵌入先进的数据收集和分析技术
，实现不同系统和流程的无缝集成，并在此基础上构建
数字化控制塔
，以提高生产过程的透明度。通过这些控制塔，企业能够实时监控生产瓶颈，并迅速通过流程优化来解决问题，从而提高生产效率。
如今，
消费者的需求日趋个性化、动态化、多样化
，这点在服装、家电、汽车和3C等消费品制造业体现得尤为明显。以汽车市场为例，从2019年开始新车型井喷式进入公众视野，现在中国市场每年上市的新车型数量约为十年以前的两倍。然而，单车型的销量却不高，年度销量前五的爆款车型合计年销量比十年前下降超过50%。
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制造企业亟待从传统的大规模生产模式逐渐转向更加灵活的定制化生产模式。
根据测算，到2025年，中国C2M（用户直连制造模式）市场规模有望突破千亿元大关，到2026年将达到1374.3亿元，年复合增长率预计可达24%。
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为顺应C2M的大势，在研发端，可以通过
平台化标准组件的设计，结合客户洞察和仿真模拟
，提前预测市场需求，快速响应市场变化；在生产端，通过
模块化生产
，灵活调整生产线和生产计划，适应产品的快速迭代和定制化生产，提高生产效率和市场响应速度；在物流配送端，通过
变革自身的履约网络结构、优化供应链网络
，提高供应链的灵活性和响应速度。此外，还可以应用
“整合工厂模式（Integrated Factory Model）”
，通过打造一个统一平台界面，将研发端、工程端和制造端紧密连接，从而加速产品从设计到生产的整个流程——利用仿真技术对研发和工程设计团队生成的CAD数据进行模拟，并提前输入制造过程，以提前评估生产可行性、预测产品在实际生产中的表现。
2022年，全球人工智能制造业市场规模为26亿美元，预计在预测期内收入年复合增长率为44.5%。2023年人工智能在中国制造业应用的市场规模约为56亿元，从2019年起，市场规模增长率将持续保持在40%以上，2025年市场规模将达到141亿元。
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通过识别类应用、数据建模优化类应用及知识推理决策类应用，
AI技术正在工业研发、生产、管理及服务等全环节助力制造业的高端化转型
。例如，融合ChatGPT的工业机器人，可以理解人类的自然语言指令并在执行路径规划、物体识别等任务时做出相应的决策，减少人为错误、提高产品质量和可靠性；融合智能算法的供应链管理，可以实现智能调度、跟踪和预警，更好地实现履约需求。行业应用角度，预计到2025年，电子通信/半导体人工智能应用市场的规模将达到41亿元人民币；汽车制造行业紧随其后，达37亿元人民币；能源电力行业将达到25亿元人民币；制药行业将达到17亿元；金属及机械制造行业将达到13亿元，其他行业预计为8亿元。
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尽管AI大模型在智能制造中的应用前景广阔，但
在大规模落地应用过程中仍面临系统集成、数据可靠性等问题
。
针对识别、数据建模优化类应用，当前许多企业的旧产能设备老旧，难以与新技术有效对接。可喜的是，我们已经在市场上观察到一些企业通过
升级更新现有老旧设备的数据接口、通讯协议
，在利用已有IT/OT基础设施且不淘汰现有设备的情况下，获取“边缘侧”数据，从而实现从研发到生产再到质量控制的全流程管理闭环；针对知识推理决策类应用，当前依然需要考虑AI发出指令的可靠性，需要人为干预以确保生产安全。相应的，随着通用人工智能技术的演进、企业人员能力的提升以及数据治理的日趋完善，AI所扮演的角色将
从“co-pilot（辅助）”发展为“决策主导+人工验证”并最终演进为可受信赖的自主闭环
。
随着自动化、数字化、智能化技术的快速发展和应用，传统的劳动密集型生产模式正在向技术密集型转变，中国制造业
对人才的需求结构也随之发生了显著变化
——2022届在制造业的本科毕业生就业比例达到22.2%，高职毕业生比例达到25.0%，分别较2018届提高了4.2个、3.9个百分点。
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尽管中国制造业规模稳居世界第一，但
制造业中科学家和工程师占从业人员的比重仍然较低
