2024 年中國 AI+ 制造產(chǎn)業(yè)研究報告

作為新一代信息技術(shù)的核心——人工智能已滲透到制造業(yè)的各個(gè)環(huán)節中，成為滿(mǎn)足消費者需求并引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現創(chuàng )新的關(guān)鍵驅動(dòng)力。過(guò)去，在制造業(yè)中，人工智能主要被用在數據收集等基礎環(huán)節。隨著(zhù)大模型、機器學(xué)習、計算機視覺(jué)等人工智能細分技術(shù)實(shí)現突破，制造業(yè)企業(yè)借助多年收集的數據和各類(lèi)技術(shù)，改變制造業(yè)生產(chǎn)、運輸和銷(xiāo)售產(chǎn)品方式。EMERGEN RESEARCH 數據顯示，2022 年，全球人工智能制造業(yè)市場(chǎng)規模為 26 億美元，預計在預測期內收入年復合增長(cháng)率為 44.5%，其中，北美為最大市場(chǎng)，亞太地區復合增長(cháng)率顯著(zhù)提高。

本文將基于 AI 在制造業(yè)的應用背景和現狀，深入分析 AI+ 制造業(yè)創(chuàng )新化應用的方向與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。

1、發(fā)展背景分析

政策端：國家發(fā)布系列政策從加強產(chǎn)業(yè)應用與技術(shù)發(fā)展等方面推動(dòng)人工智能在制造業(yè)的創(chuàng )新發(fā)展

實(shí)體經(jīng)濟是國家立身之本，而制造業(yè)則是實(shí)體經(jīng)濟的關(guān)鍵，是建設現代化產(chǎn)業(yè)體系的重要領(lǐng)域。國家多次發(fā)布政策強調提升制造業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，以創(chuàng )新驅動(dòng)發(fā)展，加快人工智能等數字技術(shù)賦能，全面促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級，催生新模式、新功能的誕生，實(shí)現制造業(yè)的快速增長(cháng)。一方面，政策推動(dòng)人工智能技術(shù)在柔性制造、機器人協(xié)助制造、工業(yè)檢測、設備互聯(lián)管理等深層次應用場(chǎng)景的探索，完善智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。科技部等六部門(mén)發(fā)布《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能高水平應用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn)》，鼓勵在制造等重點(diǎn)行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應用場(chǎng)景，促進(jìn)智能經(jīng)濟高端高效發(fā)展；另一方面，《" 十四五 " 智能制造發(fā)展規劃》等政策強調，加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，研發(fā)人工智能、5G、大數據、邊緣計算等在工業(yè)領(lǐng)域的適用性技術(shù)，增強融合發(fā)展新動(dòng)能。

圖示：中國人工智能在制造業(yè)內應用相關(guān)政策

技術(shù)端：算法、通用技術(shù)和工業(yè)知識的不斷突破，為人工智能賦能新型制造業(yè)奠定了良好基礎

得益于算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累，人工智能逐漸從理論走向工業(yè)領(lǐng)域的應用實(shí)踐，切入越來(lái)越多的工業(yè)應用場(chǎng)景。數據是制造業(yè)的基礎生產(chǎn)資料，算力提高了海量數據的處理能力和效率，算法從處理過(guò)的數據資料中發(fā)現規律并提供智能決策支持。具體而言，以機器學(xué)習、深度學(xué)習等數據科學(xué)和知識圖譜、專(zhuān)家系統等知識工程為代表的兩大類(lèi)算法技術(shù)和以機器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理為代表的應用技術(shù)均不斷取得突破。例如，深度學(xué)習特征提取和泛化推廣能力推動(dòng)機器視覺(jué)技術(shù)準確度和速度雙提升的同時(shí)，提升視覺(jué)處理器能力，借助機器視覺(jué)，機器人可實(shí)現三維感知，并與人類(lèi)進(jìn)行智能互動(dòng)。此外，通用支撐技術(shù)和工業(yè)知識及經(jīng)驗同樣是保證人工智能在制造業(yè)實(shí)現具體應用落地的關(guān)鍵。例如，云計算可串聯(lián)制造業(yè)各環(huán)節產(chǎn)生的大量數據，提升數據傳輸效率的同時(shí)，增加人工操作環(huán)節的穩定性，提升產(chǎn)品質(zhì)量；豐富的知識和經(jīng)驗可幫助優(yōu)化和調節模型訓練，提高人工智能的應用效率。

圖示：人工智能在制造業(yè)的應用范式

需求端：消費者對多元化和高質(zhì)量的追求倒逼制造業(yè)進(jìn)入智能化階段，對 AI 賦能制造業(yè)需求提升

近些年，隨著(zhù)中國經(jīng)濟轉型升級，吉印通業(yè)的消費端也發(fā)生了巨大變化。制造業(yè)從提供傳統低端加工服務(wù)向高端制造轉變，一方面，消費者需求多元化，制造業(yè)產(chǎn)品結構愈發(fā)復雜；另一方面，制造企業(yè)希望提升制造能力，向消費者提供更多增值服務(wù)，以構建差異化競爭優(yōu)勢，獲得更大市場(chǎng)份額。因此，為適應多元化的需求端和對高質(zhì)量產(chǎn)品的追求，制造業(yè)自身需在設計、生產(chǎn)、管理、倉儲、質(zhì)檢等全流程實(shí)現智能化改造，對人工智能、大數據、5G 等信息技術(shù)參與制造全過(guò)程需求持續提升。

應用價(jià)值：人工智能從商業(yè)和產(chǎn)業(yè)價(jià)值兩方面賦能制造業(yè)

人工智能對制造業(yè)的價(jià)值主要體現在商業(yè)和產(chǎn)業(yè)兩方面。一方面，人工智能可覆蓋制造業(yè)全流程各環(huán)節，提高各環(huán)節自身運作效率，并可挖掘各單一環(huán)節所產(chǎn)生的數據信息，進(jìn)而賦能整體的預測、生產(chǎn)、管理、決策，實(shí)現精細化管理，助力企業(yè)降本增效。工信部數據顯示，經(jīng)過(guò)智能化改造，制造業(yè)研發(fā)周期縮短約 20.7%、生產(chǎn)效率提升約 34.8%、不良品率降低約 27.4%、碳排放減少約 21.2%。另一方面，在人工智能的賦能下，制造業(yè)從產(chǎn)品為中心向用戶(hù)為中心轉變、從剛性生產(chǎn)向柔性生產(chǎn)轉變，滿(mǎn)足消費者個(gè)性化需求成為制造業(yè)新服務(wù)模式。此外，人工智能可幫助吉印通企業(yè)逐漸掌握技術(shù)研發(fā)、設計等高附加值產(chǎn)業(yè)環(huán)節的話(huà)語(yǔ)權，搶占制造業(yè)價(jià)值鏈高點(diǎn)。

總體而言，人工智能在制造業(yè)具有廣闊的應用空間。根據 Bizwit 數據，2023 年人工智能在吉印通業(yè)應用的市場(chǎng)規模約為 56 億元，從 2019 年起，市場(chǎng)規模增長(cháng)率將持續保持在 40% 以上，2025 年市場(chǎng)規模將達到 141 億元。

圖示：2019-2025 年人工智能在吉印通業(yè)應用的市場(chǎng)規模，數據來(lái)源：Bizwit，德勤研究，36 氪研究院整理

2、產(chǎn)業(yè)結構分析

AI 在制造業(yè)的應用產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜

整體而言，人工智能在制造業(yè)的應用可分為三部分：上游基礎層、中游系統層和下游應用層。其中，基礎層包括基礎設施和智能工業(yè)設備等工業(yè)軟硬件，系統層包括工業(yè)控制系統和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，應用層按行業(yè)劃分可在電子通信、電力電氣、汽車(chē)制造等細分領(lǐng)域內應用，按場(chǎng)景劃分則主要應用在設計、現場(chǎng)作業(yè)、銷(xiāo)售預測、節能減排等環(huán)節。

圖示：吉印通業(yè)人工智能應用圖譜

基礎層：落地所需工業(yè)軟硬件資源構成 " 人工智能 + 制造業(yè) " 產(chǎn)業(yè)基礎層

基礎層包括數據、算法、算力、智算中心等基礎設施和工業(yè)機器人、AGV 智能工業(yè)裝備等為人工智能提供在制造業(yè)落地所需的工業(yè)軟硬件資源。具體而言，數據是支撐人工智能在制造業(yè)落地的核心基礎，然而制造業(yè)數據樣本量較小，多依賴(lài)企業(yè)自身數據積累與沉淀，由此延伸出對 AI 基礎數據服務(wù)商在數據標注的復雜化、自動(dòng)化、全棧式服務(wù)和數據合規性上的需求。從競爭格局來(lái)看，傳統專(zhuān)業(yè)數據服務(wù)商占據較大市場(chǎng)份額，科技企業(yè)依托其算法能力、研發(fā)能力和產(chǎn)業(yè)協(xié)同資源，市場(chǎng)份額得以逐漸提升。

此外，隨著(zhù)大模型、多模態(tài)等 AI 技術(shù)的發(fā)展，人工智能在制造業(yè)應用的過(guò)程中對算力的需求呈指數級增長(cháng)，利用 AI 模型以數據為資源，提供計算服務(wù)的智算中心已成為 AI 在制造業(yè)應用建設中的重要底層基礎。智算中心具有較強的公益屬性，主要存在政府投資建設、企業(yè)建設運營(yíng)、政府購買(mǎi)服務(wù)、政府和社會(huì )資本合作等建設運營(yíng)模式。其中，政府主導建設的智算中心通常用于支持地方各產(chǎn)業(yè)與 AI 的融合發(fā)展，主要作為公共設施存在；企業(yè)自建的智算中心可作為政府算力基礎設施的補充。例如，九章云極的 DATACANVAS AIDC OS 智算操作系統作為智算中心的 " 中樞神經(jīng) "，以告別 " 祼金屬 "、為 AI 而生、全局加速優(yōu)化、異構算力納管與調度和 1 度算力的五大價(jià)值為基核，突破異構算力適配、異構算力調度等關(guān)鍵技術(shù)，有效管理、調度各種算力資源，提供一體化、開(kāi)放化、標準化的 AI 模型服務(wù)，落地各類(lèi)智算應用。面對當前算力流通和公平結算缺少統一的行業(yè)標準，九章云極 DataCanvas 從用戶(hù)視角出發(fā)，首次提出了統一的算力服務(wù)計量單位 " 度 "（DCU），并用其實(shí)現標準化的算力計量計費，旨在為用戶(hù)實(shí)現 " 買(mǎi)到即用到 " 的算力服務(wù)，為未來(lái)算力資源互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎。

以工業(yè)機器人為代表的智能工業(yè)裝備在人工智能模型算法的賦能下，其底層控制準確度顯著(zhù)提升。此外，機器視覺(jué)和自然語(yǔ)言編程則分別提高其智能化水平并降低其使用門(mén)檻，可完成物料搬運、焊接、裝配等多項任務(wù)，主要被應用于電子、金屬加工、化工、食品制造等細分領(lǐng)域，正在向 " 人機協(xié)同 " 方向發(fā)展。工業(yè)機器人高端市場(chǎng)主要被外資占據，然而中國企業(yè)已具備全產(chǎn)業(yè)鏈替代能力，國產(chǎn)替代成為發(fā)展趨勢，業(yè)內主要參與者包括埃斯頓、匯川技術(shù)、JAKA 等。

系統層：融合 AI 算法的工控系統和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺共同構成系統層

工業(yè)控制系統可在人為不干預的情況下，控制生產(chǎn)設備按設定目標，進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)和制造。在人工智能技術(shù)的賦能下，一方面，工控系統的網(wǎng)絡(luò )安全系數顯著(zhù)提升，AI 可快速識別資產(chǎn)和數據，提升異常檢測準確性，并分析系統行為，及時(shí)識別異常的同時(shí)，持續監控系統性能，幫助系統自動(dòng)應對安全威脅。另一方面，工控系統的資源優(yōu)化效率不斷提高，AI 可根據各環(huán)節歷史數據提前進(jìn)行預測分析，實(shí)現生產(chǎn)資源調度，減少生產(chǎn)浪費，優(yōu)化生產(chǎn)效率，進(jìn)而實(shí)現生產(chǎn)的降本增效。市場(chǎng)主要參與者包括匯川技術(shù)、英威騰、中控技術(shù)等。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是基于制造業(yè)海量數據進(jìn)行采集、分析的工業(yè)云平臺。生成式人工智能可解決制造企業(yè)對安全性的要求，其預測能力較強，可提升控制、分析、預測的準確度。此外，AI 大模型在分析、識別網(wǎng)絡(luò )安全事件方面效率更高，可提升網(wǎng)絡(luò )安全防御能力并及時(shí)化解網(wǎng)絡(luò )攻擊。例如，Security Copilot 利用 GPT-4 和微軟的安全模型，可以將耗時(shí)幾小時(shí)甚至十幾小時(shí)的勒索軟件事件處理時(shí)間降至分鐘級。在市場(chǎng)競爭方面，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及應用解決方案市場(chǎng)競爭格局較為松散，IDC 數據顯示，前五大廠(chǎng)商分別為華為、阿*、吉印通、用友和樹(shù)根互聯(lián)，CR5 僅為 24.4%。

應用層：人工智能基本可覆蓋制造業(yè)各個(gè)環(huán)節

按照應用環(huán)節來(lái)看，人工智能主要應用在產(chǎn)品設計、生產(chǎn)制造和運營(yíng)管理環(huán)節。在產(chǎn)品設計環(huán)節，人工智能可提升設計仿真度，提高設計效率和準確性；在生產(chǎn)制造環(huán)節，人工智能加強信息實(shí)時(shí)收集、處理、執行能力，通過(guò)賦能智能排產(chǎn)、設備管理、質(zhì)量管控、倉儲配送等環(huán)節，提高生產(chǎn)質(zhì)量并節約成本；在運營(yíng)管理環(huán)節，人工智能主要在供應鏈管理、銷(xiāo)售預測、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等細分場(chǎng)景提升其管理工作效率，幫助制造企業(yè)構建以用戶(hù)為中心的經(jīng)營(yíng)模式。

圖示：人工智能在制造業(yè)各環(huán)節應用情況

3、應用場(chǎng)景概況

產(chǎn)品設計：數字孿生實(shí)現產(chǎn)品設計前瞻性?xún)?yōu)化，AI 輔助設計助力產(chǎn)品設計快速迭代

數字孿生：數字孿生技術(shù)通過(guò)對構建物理產(chǎn)品進(jìn)行三維建模，使設計師在虛擬環(huán)境中實(shí)現產(chǎn)品外觀(guān)設計和結構布局，并對產(chǎn)品性能進(jìn)行模擬和測試，從而在產(chǎn)品實(shí)際生產(chǎn)之前發(fā)現問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化。AI 技術(shù)的融入，能夠進(jìn)一步增強數字孿生的智能化和自動(dòng)化水平。AI 擁有強大的數據分析和學(xué)習能力，能夠深入處理和分析海量的設計、生產(chǎn)及用戶(hù)反饋數據，精準訓練和優(yōu)化數字孿生模型，使其更加真實(shí)地反映物理產(chǎn)品的實(shí)際情況。同時(shí)，AI 技術(shù)也賦予了數字孿生模型自適應調整的特性，讓其能夠隨著(zhù)環(huán)境和需求變化而自動(dòng)更新，確保了設計的靈活性和快速響應。此外，AI 還在故障預測和產(chǎn)品質(zhì)量管理方面發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用，它通過(guò)分析歷史故障數據來(lái)預測潛在問(wèn)題，在設計階段就采取相應的預防措施，延長(cháng)產(chǎn)品壽命，降低維護成本。更重要的是，AI 技術(shù)的加持推動(dòng)了數字孿生向更高層次的自動(dòng)化邁進(jìn)，實(shí)現了模型更新、數據分析和結果解讀等過(guò)程的自動(dòng)化，極大地減輕了設計師的工作負擔，提高了整體工作效率。

圖示：AI 在數字孿生領(lǐng)域的主要應用

輔助設計：AI 在輔助設計中的應用，首先體現在其精準的數據驅動(dòng)能力上。通過(guò)對海量設計案例與用戶(hù)反饋的深入挖掘，AI 系統能夠識別出成功的設計模式和用戶(hù)偏好的細微差別。這種基于數據的洞察，使設計師在創(chuàng )作之初就站在了一個(gè)更高的起點(diǎn)，避免盲目嘗試和無(wú)效迭代。除了提供數據，AI 還能進(jìn)行智能化的方案優(yōu)化。在設計過(guò)程中，AI 能夠快速模擬和評估各種設計變體，通過(guò)算法分析出每一種設計的性能、成本和市場(chǎng)接受度。這種能力極大地提升了設計的精準性和市場(chǎng)適應性，讓設計師在眾多可能性中迅速找到最佳路徑。此外，通過(guò)與 CAD 等設計軟件的集成，AI 可實(shí)現設計流程的自動(dòng)化作業(yè)。從初步構思到詳細設計，再到最終的產(chǎn)品驗證，AI 在每一個(gè)環(huán)節可提供支持和優(yōu)化作用。特別是在面對重復性高、耗時(shí)長(cháng)的設計任務(wù)，如參數化建模和性能仿真時(shí)，設計師可以解放雙手，由 AI 來(lái)高效完成。這種人機協(xié)作方式，確保了設計過(guò)程的流暢性和高效性。

圖示：AI 在輔助設計領(lǐng)域的主要應用

生產(chǎn)制造：AI 應用于優(yōu)化生產(chǎn)、節能減排、精準分揀、智能質(zhì)檢與倉儲管理，全面助力生產(chǎn)制造升級

生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化：AI 技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中的應用，首先體現在實(shí)時(shí)數據的收集與分析。通過(guò)在生產(chǎn)線(xiàn)各個(gè)環(huán)節安裝傳感器，可以實(shí)時(shí)捕捉機器的運行狀態(tài)、生產(chǎn)速度、物料消耗等數據。經(jīng)過(guò) AI 系統的精確分析，生產(chǎn)中的瓶頸與問(wèn)題得以及時(shí)識別。例如，機器效率下滑或某一環(huán)節耗時(shí)增加，AI 系統均能迅速察覺(jué)并提供相應的優(yōu)化措施。不僅如此，AI 技術(shù)還具備預測性維護的能力。它可以分析歷史數據，預測設備可能出現的故障，并提前發(fā)出警告。這種預測能力使得企業(yè)能夠在設備出現故障前進(jìn)行維護，避免因設備停機而造成的生產(chǎn)中斷，極大提高生產(chǎn)線(xiàn)的穩定性和可靠性。此外，AI 技術(shù)在智能排產(chǎn)方面也發(fā)揮著(zhù)重要作用。通過(guò)綜合考慮訂單情況、庫存狀況以及設備性能等因素，智能生成高效的生產(chǎn)計劃與排程。這種智能化的管理方式，不僅能夠提升生產(chǎn)效率，也能有效減少庫存積壓，優(yōu)化資金使用。

圖示：AI 在生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化領(lǐng)域的主要應用

節能減排：AI 技術(shù)通過(guò)智能優(yōu)化與控制能源使用，助力制造企業(yè)降低能耗、減少排放，推進(jìn)綠色、可持續發(fā)展。AI 算法能夠學(xué)習并識別能源使用模式，依據生產(chǎn)計劃與實(shí)時(shí)需求，靈活調整能源分配，確保生產(chǎn)流程的連貫與穩定，有效規避能源浪費。同時(shí)，AI 技術(shù)可以實(shí)時(shí)監控生產(chǎn)排放，確保排放物符合環(huán)保標準。通過(guò)分析排放數據，可輔助制定減排方案。在制造過(guò)程中，AI 技術(shù)還可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)流程，減少不必要的能源消耗。例如，通過(guò)智能機器人和自動(dòng)化設備的引入，可以減少人力成本，提高生產(chǎn)效率，同時(shí)降低因人為操作不當導致的能源浪費。此外，AI 還可以與可再生能源技術(shù)相結合，進(jìn)一步提高能源使用效率。例如，在智能電網(wǎng)中，AI 可以預測可再生能源的供應和需求，實(shí)現電力的動(dòng)態(tài)調度和優(yōu)化配置。

無(wú)序分揀：物體分揀是工業(yè)生產(chǎn)中的重要一環(huán)，對產(chǎn)品分類(lèi)起著(zhù)關(guān)鍵作用。當前，基于 AI 與機器視覺(jué)技術(shù)的分揀程序已實(shí)現有效應用，其特點(diǎn)在于速度快、規模大，并能有效解決傳統分揀方式中的高錯誤率和人工勞動(dòng)強度大等問(wèn)題。AI 視覺(jué)分揀系統主要由工作平臺、視覺(jué)及機器人控制三個(gè)單元構成。工作平臺負責分類(lèi)放置不同產(chǎn)品；視覺(jué)單元則利用工業(yè)相機和視覺(jué)軟件，通過(guò)圖像抓取與分析，精準識別目標種類(lèi)及其位置和擺放方向；機器人控制單元則根據視覺(jué)單元的輸出，指揮機械臂等執行機構完成抓取和放置任務(wù)。通過(guò)模型訓練和加載，AI 視覺(jué)分揀系統能快速將不同物品分類(lèi)，并結合 3D 視覺(jué)設備，實(shí)現產(chǎn)品的精準抓取，為工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)顯著(zhù)的效益提升。

質(zhì)檢：在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，AI 質(zhì)檢通過(guò)引入機器視覺(jué)和深度學(xué)習算法，能夠自動(dòng)檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷，這不僅大幅提升了檢測效率，更確保了檢測結果的精準性和一致性。通過(guò) AI 質(zhì)檢的精確識別，企業(yè)能夠及時(shí)剔除不良品，從而顯著(zhù)提高產(chǎn)品質(zhì)量，并有效降低廢品率和產(chǎn)品不良率，進(jìn)而達到降低生產(chǎn)成本的目的。此外，AI 質(zhì)檢還能在無(wú)人值守的情況下進(jìn)行 24 小時(shí)不間斷工作，極大地提高了生產(chǎn)效率，并解決了人工質(zhì)檢中可能出現的疲勞和誤差問(wèn)題。

倉儲自動(dòng)化：通過(guò)深度融合 AI 技術(shù)，倉儲管理正經(jīng)歷著(zhù)一場(chǎng)技術(shù)革新。在庫存管理方面，相較于傳統的人工盤(pán)點(diǎn)和記錄方式，智能倉儲系統在引入 AI 技術(shù)后，能夠自動(dòng)追蹤并記錄庫存變化，實(shí)時(shí)監控貨物動(dòng)態(tài)，確保庫存數據的準確無(wú)誤。此外，AI 還能依據歷史數據及市場(chǎng)趨勢，對未來(lái)庫存需求進(jìn)行科學(xué)預測，助力企業(yè)精準制定庫存計劃，有效規避庫存積壓或短缺風(fēng)險。以 DataCanvas Alaya 制造行業(yè)大模型為例，該模型綜合采購規劃、實(shí)時(shí)庫存情況及優(yōu)質(zhì)供應商信息，智能生成各類(lèi)采購合同草案，產(chǎn)品入庫后，可立即更新庫存數據，從而確保材料信息的實(shí)時(shí)性和準確性，顯著(zhù)提高采購效率。在智能揀選環(huán)節，傳統的揀選方式依賴(lài)大量人工，效率低下且易出錯。而智能倉儲系統結合 AI 技術(shù)，可根據訂單信息智能規劃最優(yōu)揀選路徑，并通過(guò)自動(dòng)導航工具（如 AGV 小車(chē)）實(shí)現精確揀選，顯著(zhù)提升揀選效率并降低人為失誤，從而全面提高倉儲管理水平。

圖示：AI 在倉儲自動(dòng)化領(lǐng)域的主要應用

運營(yíng)管理：AI 助力銷(xiāo)售管理升級，精準預測銷(xiāo)售趨勢，優(yōu)化銷(xiāo)售策略，提升客戶(hù)服務(wù)，實(shí)現高效、個(gè)性化的市場(chǎng)運營(yíng)

銷(xiāo)售預測：通過(guò)引入預測模型和數據挖掘技術(shù)，AI 不僅能對歷史銷(xiāo)售數據進(jìn)行細致分析，更能從中提煉出消費者的深層次購買(mǎi)邏輯與行為模式，捕捉到市場(chǎng)的微妙變化，進(jìn)而預測未來(lái)的銷(xiāo)售走勢。對于企業(yè)而言，這不僅意味著(zhù)能夠制定出更為貼合市場(chǎng)需求的銷(xiāo)售計劃，更代表著(zhù)在庫存管理、產(chǎn)品定價(jià)、市場(chǎng)推廣等多個(gè)方面都能獲得 AI 的智能支持。特別是在庫存優(yōu)化方面，AI 的銷(xiāo)售預測分析可以減少企業(yè)的庫存積壓風(fēng)險，提高資金周轉率，增強企業(yè)的盈利能力。

銷(xiāo)售管理：AI 技術(shù)在銷(xiāo)售管理中的應用已經(jīng)深入到客戶(hù)分析和銷(xiāo)售渠道優(yōu)化的各個(gè)環(huán)節。通過(guò)精準的客戶(hù)分析和數據驅動(dòng)的銷(xiāo)售渠道優(yōu)化，企業(yè)能夠制定出更為精準、有效的銷(xiāo)售策略，進(jìn)而提高銷(xiāo)售效率和市場(chǎng)競爭力。在客戶(hù)分析方面，AI 技術(shù)通過(guò)深度挖掘客戶(hù)的購買(mǎi)記錄、瀏覽行為等多維度數據，能夠為企業(yè)描繪出更為精準的客戶(hù)畫(huà)像，進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)。在銷(xiāo)售渠道優(yōu)化方面，根據 AI 驅動(dòng)的對銷(xiāo)售數據的實(shí)時(shí)分析和預測，企業(yè)可以?xún)?yōu)化線(xiàn)上線(xiàn)下的銷(xiāo)售資源配置，將更多的精力和資源投入到轉化率更高的銷(xiāo)售渠道中，提高銷(xiāo)售效率。

客戶(hù)服務(wù)：通過(guò)引入 AI 技術(shù)，企業(yè)可以提供更為智能化的客戶(hù)服務(wù)，進(jìn)一步提高服務(wù)效率，增強客戶(hù)體驗。智能客服的應用，使得企業(yè)能夠為客戶(hù)提供即時(shí)的咨詢(xún)和問(wèn)題解答服務(wù)，不受時(shí)間、地點(diǎn)的限制，實(shí)現 24/7 的服務(wù)覆蓋。同時(shí)，基于大數據分析和機器學(xué)習算法的個(gè)性化推薦系統，企業(yè)能夠深入挖掘客戶(hù)的需求和偏好，為客戶(hù)提供量身定制的產(chǎn)品推薦和個(gè)性化服務(wù)，加深與客戶(hù)的互動(dòng)和連接。此外，AI 還可以通過(guò)分析客戶(hù)信用和支付歷史，評估其信用風(fēng)險，幫助企業(yè)制定風(fēng)險控制策略，并將其集成到 CRM 系統中，自動(dòng)更新客戶(hù)信息，跟蹤客戶(hù)互動(dòng)，優(yōu)化客戶(hù)關(guān)系管理。以 DataCanvas Alaya 制造行業(yè)大模型為例，該模型可應用于信用評估、法律糾紛預防、訂單銷(xiāo)量預測、合規審查等多個(gè)客戶(hù)管理環(huán)節，提升企業(yè)在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域的智能化水平。

4、發(fā)展趨勢展望

趨勢一：計算機視覺(jué)、知識圖譜、數字孿生等技術(shù)的成熟，將推動(dòng) AI 在制造行業(yè)更多細分場(chǎng)景中應用

隨著(zhù)計算機視覺(jué)、知識圖譜、數字孿生等關(guān)鍵技術(shù)的不斷成熟，AI 將在制造業(yè)的多個(gè)細分領(lǐng)域中發(fā)揮更加重要的作用。例如，在智能材料研發(fā)方面，AI 技術(shù)的應用將促進(jìn)自修復材料和形狀記憶合金等創(chuàng )新材料的開(kāi)發(fā)，這些材料能夠智能響應外部環(huán)境變化，自動(dòng)調整其屬性以滿(mǎn)足未來(lái)的制造需求。計算機視覺(jué)技術(shù)將提供精確的材料內部結構分析，知識圖譜將幫助研究人員梳理材料屬性間的復雜聯(lián)系，加速研發(fā)進(jìn)程。在分子制造領(lǐng)域，AI 與納米技術(shù)的結合將實(shí)現分子級別的精確控制，推動(dòng)產(chǎn)品設計和功能達到新的精度和復雜性高度。高分辨率成像技術(shù)將用于觀(guān)察和分析分子級別的精細結構，確保制造的極致精確；知識圖譜將系統梳理分子結構與性能之間的復雜關(guān)系，為決策提供科學(xué)指導；數字孿生技術(shù)將在數字世界中模擬分子的運動(dòng)和相互作用，以實(shí)現對分子制造過(guò)程的精確掌控。這些技術(shù)的融合應用，預示著(zhù)制造業(yè)將邁向更高級別的自動(dòng)化和智能化。

趨勢二：定制化與柔性生產(chǎn)將加快普及

隨著(zhù) AI 技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)正迎來(lái)定制化與柔性生產(chǎn)的新時(shí)代。企業(yè)借助 AI 的精準預測能力，能夠深入洞察市場(chǎng)趨勢與客戶(hù)需求，實(shí)現產(chǎn)品的個(gè)性化快速定制。在產(chǎn)品設計與工程創(chuàng )新方面，AI 通過(guò)模擬和驗證設計方案，助力工程師迅速迭代優(yōu)化產(chǎn)品，滿(mǎn)足客戶(hù)的定制需求，這將顯著(zhù)縮短開(kāi)發(fā)周期，加快產(chǎn)品上市的步伐。同時(shí)，AI 與高端制造設備的結合，將極大提升生產(chǎn)流程的自動(dòng)化與智能化水平。生產(chǎn)線(xiàn)將具備快速調整的能力，輕松應對從小批量到大批量的多樣化生產(chǎn)需求，省去繁瑣的重新配置過(guò)程和長(cháng)時(shí)間的停機調整。這種柔性生產(chǎn)線(xiàn)的設計，確保了生產(chǎn)效率的持續優(yōu)化。AI 技術(shù)的深入應用，預示著(zhù)制造業(yè)將迎來(lái)生產(chǎn)效率和個(gè)性化定制水平的雙重飛躍。

來(lái)源：36氪