人工智能时代的制造业转型

目录

第一章人工智能时代制造业转型背景

1.1 制造业数字化转型的背景与意义

1.1.1 新工业革命背景的含义

1.1.2 制造业数字化转型的必要性

1.1.3 制造业数字化转型之智能化趋势

1.2 制造业智能化转型的内涵与特征

1.2.1 制造业智能化转型内涵

1.2.2 制造业智能化转型基本特征

1.2.3 制造业智能化转型数据要素

第二章 国内外制造业转型现状

2.1 国内制造业转型现状

2.1.1 制造业转型的需求和经济价值

2.1.2 数字化转型进程

2.1.3 智能化转型进程

2.1.4 地区区域实力与制造业转型

2.2 国外制造业转型发展现状

2.2.1 主要国家和地区的制造业转型战略

2.2.2 主要制造行业发展现状及转型方向

2.2.3 典型制造企业转型案例

第三章 制造业转型关键技术

3.1 数字化技术

3.1.1 关键数字化技术

3.1.2 数字化技术与制造业的关系

3.1.3 数字化技术发展中的关键变革

3.1.4 数字化技术的后续技术焦点和发展趋势

3.2 人工智能技术

3.2.1 关键人工智能技术

3.2.2 数字模型与机理模型融合技术

3.2.3 人工智能技术在制造业应用的驱动因素和创新赋能

3.2.4 “制造业+人工智能”的意义与产业应用

3.2.5 “制造业+人工智能”产业结构之变迁

第四章 制造业转型的机遇与挑战

4.1 政策支持

4.1.1 关注共性技术突破

4.1.2 联动大中小企业共同发展

4.1.3 构建完善数字生态

4.1.4 建立数据要素资源体系

4.1.5 强化网络安全保护

4.1.6 建立健全数字化规范标准

4.1.7 资金支持

4.2 关键技术市场价值

4.2.1 人工智能市场价值

4.2.2 大数据市场价值

4.2.3 区块链市场价值

4.2.4 云计算市场价值

4.2.5 5G市场价值

4.3 应用场景的下沉与拓展

4.3.1 人工智能应用场景下沉与拓展

4.3.2 大数据应用场景下沉与拓展

4.3.3 云计算应用场景下沉与拓展

4.3.4 区块链应用场景下沉与拓展

4.3.5 5G应用场景下沉与拓展

4.4 关键技术预计突破

4.4.1 分布式云

4.4.2 元宇宙

4.4.3 共识机制改进

4.4.4 多样化算力

4.4.5 数字孪生

4.4.6 大模型

4.5 制造业转型的挑战

4.5.1 构建制造业转型良好生态

4.5.2 提高制造业转型人才储备

4.5.3 降低中小微企业数字化成本

4.5.4 突破数字化技术难点

4.5.5 智能化转型难点突破和发力点

第五章 重点产业供应链转型升级

5.1 供应链转型的背景与意义

5.1.1 供应链转型背景

5.1.2 供应链转型定义

5.1.3 供应链转型重要性

5.2 供应链转型的现状与趋势

5.2.1 重点产业供应链转型现状

5.2.2 重点产业供应链转型趋势

5.3 供应链转型的挑战与机遇

5.3.1 疫情等极端环境对供应链的挑战

5.3.2 国际形势对供应链转型的挑战

5.3.3 供应链转型的技术挑战

5.3.4 供应链数字化转型的机遇

5.3.5 人工智能技术赋能供应链转型

5.4 供应链转型的建议

5.4.1 供应链数字化转型阶段定位

5.4.2 数字化意识与人才储备

5.4.3 供应链数字化转型整体布局

5.4.4 供应链数字化转型关键技术

5.4.5 供应链智能化转型的建议

第六章 制造业转型路线图

6.1 制造业转型指导思想

6.1.1 强化政策指引，注重顶层设计

6.1.2 标准组织范式，确立转型定位

6.1.3 释放数字效能，深化智能应用

6.1.4 拓宽业务场景，推动体系融合

6.2 制造业转型技术支撑

6.2.1 新一代智能制造产业链

6.2.2 培育智能制造综合系统

6.2.3 制造业数字化向智能化转型技术应用

6.2.4 构建智能化供应链协调组织运作

6.3 制造业转型实施路径

6.3.1 完善整体布局，搭建智能技术生态

6.3.2 深化开放合作，促进知识共享融合

6.3.3 改革评估体系，优化创新资源配置

6.3.4 完善教育建设，强化人才培养机制

6.3.5 把握模式变革，紧跟智能技术焦点