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第1章 引言：AI从"辅助工具"走向"核心生产力"

1.1 中央经济工作会议首提"全面实施'人工智能+'行动"的战略意义

1.1.1 将AI定位为赋能千行百业、形成新增长引擎的通用技术

1.1.2 制造业是"人工智能+"行动的主战场与价值高地

1.2 工业AI进入规模化落地临界点的标志与驱动力

1.2.1 标志：工业大模型出现、算力成本下降、数据积累初具规模

1.2.2 驱动力：政策强力引导、企业降本增效迫切需求、技术融合成熟

1.3 全球及中国工业智能化发展概况

1.3.1 全球工业AI发展进程与主要国家战略布局

1.3.2 中国工业智能化阶段特征与“十四五”总体进展

1.3.3 工业AI在国民经济中的地位与贡献趋势

第2章 政策与技术双轮驱动机制分析

2.1 国家AI战略与制造业政策协同图谱

2.1.1 国家级人工智能创新平台与制造业创新中心的联动

2.1.2 数据要素基础制度与工业数据价值化

2.2 工业AI前沿技术成熟度评估与产业化节奏

2.2.1 工业大模型：从通用到垂直领域的知识注入与精调

2.2.2 具身智能：机器人与环境交互的智能化升级

2.2.3 数字孪生：从静态模型到动态实时仿真的演进

2.2.4 边缘AI：在设备端的实时推理与决策

2.3 PEST宏观环境分析

2.3.1 政治（政策支持与规划体系）

2.3.2 经济（投入规模与效益预期）

3.3.3 社会（人才储备与就业结构）

2.3.4 技术（自主可控与融合创新）

第3章 "十四五"工业智能化进展回顾与瓶颈诊断

3.1 智能工厂/灯塔工厂建设成果量化分析

3.1.1 数量、地域与行业分布

3.1.2 关键绩效指标（KPI）提升幅度：生产效率、能耗、良品率等

3.2 规模化推广的主要瓶颈

3.2.1 数据孤岛：IT/OT/CT系统融合不足，数据标准不统一

3.2.2 算法泛化能力弱：场景定制化开发成本高，难以复制推广

3.2.3 复合型人才缺口：既懂工业机理又懂AI算法的"工业AI架构师"稀缺

3.3 市场规模与供需分析（“十四五”期间）

3.3.1 工业AI整体市场规模及增长率

3.3.2 供给端：技术提供商数量、产品类型与区域分布

3.3.3 需求端：重点行业投资规模与应用渗透率

第4章 "十五五"AI+制造深度融合场景全景

4.1 研发与设计端：加速创新

4.1.1 AI for Science：新材料发现、分子模拟、药物筛选

4.1.2 生成式设计：轻量化、拓扑优化、外观创意设计

4.2 生产与制造端：提质增效降本

4.2.1 视觉质检与缺陷预测：从抽检到全检，从检出到预测

4.2.2 数字孪生与工艺优化：虚拟调试、参数寻优、产线模拟

4.2.3 预测性维护与能效管理：设备健康预警、能源消耗动态优化

4.3 供应链与服务端：重塑韧性

4.3.1 智能调度与排产：应对动态订单与物料波动

4.3.2 碳足迹追踪与绿色供应链管理

4.3.3 远程智能运维与个性化售后服务

4.4 细分市场前景预测（按应用场景）

4.4.1 研发设计类AI工具市场规模

4.4.2 生产制造类AI解决方案市场规模

4.4.3 供应链与服务类AI应用市场规模

第5章 产业链解构：从算力底座到行业应用的价值分布

5.1 上游：算力与感知层（硬件基石）

5.1.1 AI芯片：训练芯片、推理芯片、边缘AI芯片的国产化进程

5.1.2 工业传感器与智能采集设备（IoT）

5.2 中游：平台与算法层（能力中枢）

5.2.1 工业互联网平台与工业大模型平台竞争格局

5.2.2 MLOps工具链：提升AI模型开发、部署、管理效率

5.3 下游：行业解决方案层（价值实现）

5.3.1 汽车制造：焊接、涂胶、装配质量检测

5.3.2 电子信息：PCB缺陷检测、芯片封装测试

5.3.3 装备制造：大型机械设备运行状态监控与故障诊断

5.4 产业链价值分布与利润结构分析

5.4.1 上游硬件毛利率与国产替代进度

5.4.2 中游平台毛利率与市场份额集中度

5.4.3 下游解决方案毛利率与行业渗透差异

5.5 区域结构分析

5.5.1 长三角、珠三角、京津冀产业集聚特征

5.5.2 中西部地区智能制造政策与项目布局

第6章 典型企业案例与商业模式创新

6.1 科技巨头布局：平台化与生态化

6.1.1 华为：昇腾AI+鸿蒙工业软硬件生态

6.1.2 百度智能云/阿里云：工业大模型+行业知识库

6.2 制造龙头企业实践：内生外化

6.2.1 宁德时代：AI极限制造（缺陷检出率提升、工艺优化）

6.2.2 三一重工/美的：将自身转型经验产品化、服务化输出

6.3 新兴商业模式探索

6.3.1 "AI模型即服务（AIaaS）"与订阅制收费

6.3.2 "硬件+软件+持续服务"的一体化解决方案

6.3.3 基于工业数据价值的共享与交易模式

6.4 重点企业竞争力分析

6.4.1 企业概述（华为、百度、阿里、宁德时代、三一重工、美的等）

6.4.2 核心竞争力分析（技术、数据、生态、客户资源）

6.4.3 经营情况与市场占有率（营收、毛利、市占率）

6.4.4 SWOT分析（分企业）

6.5 行业竞争格局与波特五力模型分析

6.5.1 供应商议价能力

6.5.2 买家议价能力

6.5.3 新进入者威胁

6.5.4 替代品威胁

6.5.5 行业内竞争程度

第7章 风险、治理与未来展望

7.1 主要风险与治理挑战

7.1.1 数据安全与隐私保护：工业核心数据跨境流动风险

7.1.2 算法偏见与可靠性：黑箱决策在安全关键领域的应用伦理

7.1.3 人机协同与就业结构：岗位重塑与技能再培训体系

7.2 "十五五"市场规模、渗透率与技术趋势预测

7.2.1 工业AI整体市场规模预测（2026–2030）

7.2.2 分行业渗透率目标与实现路径

7.2.3 技术突破方向：具身智能、因果推断、AI与5G/6G融合

7.3 政策与产业建议

7.3.1 建设国家级工业数据空间与AI开放平台

7.3.2 加快制定工业AI算法评估、测试与认证标准

7.3.3 鼓励形成"用户+集成商+算法商"协同创新联盟

7.4 投资机遇、策略与风险提示

7.4.1 重点投资赛道：工业大模型、边缘智能、AI质检、预测维护

7.4.2 投资策略建议：早期布局、生态合作、政策导向

7.4.3 主要进入壁垒：技术、数据、人才、资金

7.4.4 风险构成：技术迭代、政策变动、市场需求波动、国际环境

7.5 研究结论与建议

7.5.1 行业整体发展趋势总结

7.5.2 对企业的发展建议

7.5.3 对政策制定者的建议

7.5.4 对投资机构的建议