【Omdia】中国‘智’造借力AI引领世界

Omdia近期发布了一份名为《中国“智”造借力AI引领世界》的行业研究报告。这份报告深入探讨了中国制造业在人工智能技术推动下的发展现状和未来趋势，特别指出中国在全球灯塔工厂数量上的领先地位，以及中小制造企业在数字化转型和智能化升级中的挑战与机遇。报告预测，到2028年亚太区制造业人工智能软件收入将增至31亿美金，其中生成式人工智能占4.6亿，强调了生成式产品设计、数据安全和数字孪生等方向的重要性。这份报告为制造业企业提供了宝贵的市场洞察，对于理解人工智能技术如何塑造制造业的未来具有重要意义。

中国制造业正站在人工智能的风口上，2028年亚太区制造业人工智能软件收入预计将增至31亿美金，其中生成式人工智能占4.6亿。这不仅是一个数字游戏，它标志着中国“智”造的新纪元。

在全球189座“灯塔工厂”中，中国独占70座，这显示了中国制造业的强大实力。这些工厂通过数字化管理和工业机器人的部署，在营收、运营和可持续发展等方面取得了突破，提升了业务效率、品质和价值。然而，这些只是冰山一角，全国327万家制造企业中，大多数自动化程度滞后，数字化进程缓慢。

中国制造业的自动化和人工智能发展经历了五个阶段。从2010年前的软件和硬件提升，到2010至2015年的机器学习和深度学习技术的普及，再到过去十年人工智能模型从云端走向边缘侧，每一步都是技术进步的见证。现在，生成式人工智能的爆发，让大模型处理海量数据，带来更拟人的用户体验，进一步提升大模型的精准度。

中小型制造企业的数字化进程大多停留在第一阶段或第二阶段，缺乏坚实的数字管理底座，也没有跟进智能硬件的迭代，无法跟上智能化的节奏。这些企业的竞争力匮乏，不是靠引用所谓更能干的大模型就能改变的；反之，这些企业需要参考业界标杆并借助外界力量去进行提升。

制造业人工智能市场潜力依旧巨大，尤其是在生成式人工智能领域。所有制造业玩家不可忽略这些宝贵的市场机遇。中小型制造企业的数字转型迫在眉睫，对这些应用的高度掌握和成熟部署能进一步释放生产力，解锁更多的利好。

中国工业机器视觉的发展史与新机遇也不容忽视。熄灯工厂作为智能制造的终极目标，需要大量前沿科技的配合，其中最为核心的便是机器视觉。中国作为工业大国，全国上下327万家制造企业，几乎每一家都会有工业机器视觉的需求。机器学习技术的普及化带来了巨大变革，基于卷积神经网络的计算视觉系统能达到，甚至超越人类的精准度。而大预言模型衍生出的视觉转换器，带来更为高能的机器视觉系统。

中国企业也开始积极向外拓展，凌云光并购丹麦摄像头公司JAI，加速其全球化布局。全球制造业正面临着人口老化与人才青黄不接的趋势，对机器视觉和基于此技术的自动化的需求势必有增无减。Omdia预测基于机器视觉的人工智能全球应用软件收入将从2024的18.5亿美金翻倍增长至40.3亿。中国企业要继续保持竞争力，就必须要做好差异化，勇于拥抱前沿科技浪潮，做好硬软件结合与人工智能的超前研究与部署。

国产机器人也在借大模型这股东风强势崛起。中国是世界上最大的工业机器人市场，增速远超行业平均水平。尽管国内工业机器人行业长期被四大家族垄断，但通过新松机器人、埃斯顿、埃夫特等中国国产机器人企业的积极耕耘，国产机器人厂商成功分一杯羹，渐渐占据市场装机量的三、四成。随着机器人的产品线日益多元化，具有高度的创新性和伸缩性的生成式人工智能则成为备受业界瞩目的新风口。

汽车行业的机器人革命也不容忽视。机器人技术通过精确执行焊接、喷漆和装配等任务，大大提高了生产效率和质量。它具有灵活性和适应性，使生产线能够适应不同的车型和需求，并在提高工作场所安全性的同时降低劳动力成本。人工智能与机器人技术的融合正在推动整个行业朝着更智能、更自动化的制造流程发展。

从数字孪生到工业元宇宙，工厂的数字化转型离不开虚拟世界。三维场景重建是在虚拟世界创建和还原特定室内外环境的一种流行技术。重建后的场景可用于在数字环境中模拟现实世界的场景，使最终用户能够实现物理环境的全数字呈现。这全数字呈现也被称之为数字孪生。对数字孪生科技响应得最为积极的是制造业。制造企业使用数字孪生工厂来评估工作流程、优化布局，以及在实际生产开始前几个月、甚至数年来测试仓储和制造自动化系统。

这篇文章的灵感来自于一份行业研究报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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