李婉逸
2025年中國智能制造產業：精益生產與智能制造融合，提升核心競爭力
前言
在數字經濟與實體經濟深度融合的背景下，智能制造已成為全球制造業轉型升級的核心方向。中國作為全球制造業第一大國，正通過政策引導、技術創新與生態協同，加速從“制造大國”向“智造強國”跨越。隨著《“十四五”智能制造發展規劃》的全面落地，智能制造產業進入技術迭代加速、應用場景深化、生態體系完善的關鍵階段。
一、行業發展現狀分析
(一)政策驅動：從“試點示范”到“全鏈條賦能”
國家層面持續加碼智能制造支持力度。工信部等八部門聯合發布的《智能制造典型場景參考指引(2025版)》明確提出，聚焦研發設計、生產制造、運維服務等環節，推廣柔性裝配、智能排產、預測性維護等場景。例如，海爾鄭州空調互聯工廠通過部署智能傳感器與數字孿生技術，實現產線換型時間大幅縮短，產品定制化比例大幅提升。此外，地方政府通過“智改數轉”專項補貼，推動中小企業上云用數賦智，形成“大企業建平臺、中小企業用平臺”的協同發展格局。
(二)技術突破：從“單點智能”到“全局優化”
根據中研普華研究院《2025-2030年智能制造產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》顯示：人工智能、工業互聯網、數字孿生等技術的融合創新，推動智能制造向縱深發展。
人工智能：深度學習算法在質量檢測、工藝優化等場景廣泛應用。例如，華為云盤古大模型賦能汽車焊裝車間，通過視覺識別技術將缺陷檢出率大幅提升，誤檢率顯著降低。
工業互聯網：標識解析體系覆蓋多個重點行業，實現跨企業、跨區域的數據互通。例如，徐工機械通過工業互聯網平臺連接大量設備，實時采集運行數據，故障預測準確率大幅提升，設備綜合效率顯著提高。
數字孿生：西門子安貝格工廠構建全要素數字孿生體，將新產品導入周期大幅縮短，產能爬坡時間顯著減少，成為全球智能制造標桿。
(三)應用深化：從“流程自動化”到“價值創造”
智能制造正從生產環節向全生命周期延伸。在研發端，ANSYS仿真軟件與AI結合，將汽車碰撞測試周期大幅縮短，研發成本顯著降低;在服務端，三一重工通過“根云平臺”實時監測設備運行狀態，主動推送維修方案，客戶滿意度大幅提升。此外，綠色制造成為新焦點，寶鋼股份上海基地通過智能控碳系統，將噸鋼碳排放量顯著降低，推動鋼鐵行業低碳轉型。
(一)國際巨頭與本土企業的分層競爭
全球智能制造市場呈現“歐美主導高端裝備、中國領跑系統集成”的格局。西門子、通用電氣等企業憑借工業軟件與硬件一體化優勢，占據高端市場;羅克韋爾自動化、施耐德電氣則深耕流程工業，提供行業定制化解決方案。中國陣營中，華為、海爾、樹根互聯等企業通過“平臺+生態”模式快速崛起。例如，海爾卡奧斯工業互聯網平臺已賦能多個行業，鏈接企業數量眾多，成為全球最大的大規模定制解決方案平臺。
(二)區域集群：從“點狀突破”到“面狀協同”
長三角、珠三角、京津冀等地區形成特色鮮明的智能制造集群。蘇州工業園區聚焦高端裝備與核心零部件，匯聚多家全球500強企業，形成“研發-制造-服務”全鏈條;東莞松山湖依托華為終端總部，構建“5G+工業互聯網”創新生態，推動電子信息產業智能化升級。此外，中西部地區通過承接產業轉移，在汽車零部件、裝備制造等領域形成差異化競爭力。
(三)生態競爭：從“產品競爭”到“標準主導”
頭部企業通過開放生態構建競爭壁壘。華為聯合多家伙伴發布《工業互聯網體系架構白皮書》，推動行業標準化;阿里云與多家車企共建“汽車云”，提供從研發到售后的全棧服務。與此同時，國產工業軟件仍面臨“卡脖子”風險，CAD、CAE等核心領域外資企業占據大部分市場份額，國產替代迫在眉睫。
(一)需求側：從“成本驅動”到“價值驅動”
制造業企業對智能制造的需求正從“降本增效”向“創新驅動”轉變。汽車行業通過部署協作機器人與AGV，實現混流生產與柔性制造，支撐個性化定制需求;醫藥行業利用AI算法優化藥物研發流程，將新藥研發周期大幅縮短。此外，中小企業成為需求增長新引擎，通過租賃模式使用工業互聯網平臺，以低成本實現智能化改造。
(二)供給側：從“技術供給”到“解決方案供給”
供應商能力邊界持續拓展。硬件層面，匯川技術推出高性能伺服驅動器，滿足高端裝備對精度與響應速度的要求;軟件層面，中望軟件發布國產自主CAD平臺，支持多學科協同設計與仿真;服務層面，騰訊云推出“智能制造診斷服務”，通過AI評估企業智能化水平，提供定制化改造方案。然而，供需錯配問題仍存，部分企業過度追求“黑燈工廠”等標桿案例，忽視實際業務需求，導致投資回報率低于預期。
四、行業發展趨勢分析
(一)技術融合：AI與工業場景深度耦合
大模型技術將重塑智能制造范式。華為云聯合多家企業發布工業大模型，可理解復雜工藝文檔并自動生成控制代碼，降低編程門檻;百度智能云推出“開物”平臺，通過視覺大模型實現缺陷檢測的“零樣本學習”，減少對標注數據的依賴。未來，AI將滲透至供應鏈優化、能耗管理等更多場景，推動制造業向“自感知、自決策、自執行”演進。
(二)模式創新：從“產品交付”到“服務運營”
智能制造正催生新商業模式。三一重工推出“設備即服務”(EaaS)模式，客戶按使用量付費，降低初始投資成本;海爾卡奧斯平臺為中小企業提供“研發-采購-生產-銷售”全流程服務，幫助其快速響應市場變化。此外，數據資產化成為新方向，寶信軟件通過工業數據交易平臺，將鋼鐵生產數據轉化為可交易的數字產品，探索數據要素價值實現路徑。
(三)綠色轉型：從“節能減排”到“可持續制造”
雙碳目標驅動智能制造向綠色化升級。寧德時代通過智能能源管理系統，將工廠單位能耗大幅降低，并利用數字孿生技術優化電池回收流程，提升資源利用率;施耐德電氣推出“零碳工廠”解決方案，集成光伏發電、儲能系統與智能微電網，實現100%綠電供應。未來，綠色智能制造將成為企業參與全球競爭的核心競爭力。
五、投資策略分析
(一)短期聚焦核心零部件與工業軟件
高端傳感器、減速器、伺服系統等核心零部件，以及CAD、CAE等工業軟件領域存在國產替代機遇。例如，綠的諧波通過諧波減速器技術突破，打破日本企業壟斷，成為國內機器人廠商首選供應商;中望軟件持續加大研發投入，其國產CAD平臺在建筑、機械等領域滲透率穩步提升。
(二)中期布局工業互聯網與數字孿生
工業互聯網平臺、數字孿生技術具備高成長潛力。樹根互聯“根云平臺”通過連接設備與數據，幫助企業實現透明化生產管理，已服務多家行業龍頭;安世亞太推出“PERA.Sim”仿真平臺，支持多物理場耦合分析，助力企業縮短研發周期。
(三)長期關注AI驅動的智能制造新范式
AI大模型、邊緣計算等前沿技術將重塑產業格局。華為盤古大模型在工業質檢、工藝優化等場景的落地，驗證了AI與制造業融合的可行性;阿里云“通義千問”工業版可理解復雜工藝文檔，為中小企業提供低成本智能化解決方案。投資者可關注具備AI技術積累與行業Know-how的標的。
如需了解更多智能制造行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年智能制造產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》。
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