人工智能制造业应用调查：造有道 智万物
造有道智万物 —ڤ൘V+ీሰᄽ应ᆩֱۙ 概要1 一、技术趋势3 1.1人工智能被制造业寄予厚望5 1.2亚太地区人工智能发展6 1.3中国制造业应用市场规模预测9 二、应用场景11 2.1应用阶段及主要场景12 2.2智能生产13 2.3产品与服务15 2.4供应链管理16 2.5企业运营管理17 2.6业务模式决策18 2.7热点应用场景变化趋势18 三、现实与预期的差距21 3.191%项目未能达到预期21 3.2半数企业不能接受预期和现实的落差22 四、未来已来25 4.1实际影响可期25 4.2企业投资偏好26 4.3布局工业AI平台27 五、德勤建议29 5.1战略目标匹配29 5.2明确应用场景29 5.3落实数据基础29 5.4组建团队及搭建伙伴关系29 5.5验证及大规模实施30 关于本报告31 造有道智万物|概要 概要 人工智能的应用正从消费智能扩大到企业智能，带动并创造更强大的生产力。制造业具备大量数据累积，是人工智能应用的蓝海。2019年人工智能在边缘计算层与工业物联网相遇，成就人工智能工业落地元年。以人工智能赋能制造业的行动已在全球展开，亚太区制造业基础雄厚，是人工智能在工业领域应用潜力市场。其中，中国、日本、韩国在政策、研发能力、数据和人才四个维度都较其他亚太国家更具竞争力，被视作亚洲人工智能发展的领军国家。目前人工智能在制造业应用潜力的讨论大部分围绕技术提供商展开，对工业用户关注较少。本报告旨在深入了解中国制造企业应用人工智能的真实情况和应用场景，探讨人工智能项目理想与现实的差距，以及行业未来发展趋势。 人工智能直击制造业痛点，有望在未来2-5年内对制造业产生可见影响。德勤调研发现制造企业生产经营过程中面临的最大痛点分别是：生产成本上升、生产线设计缺乏灵活性，以及不稳定的产品质量及良率。人工智能帮助企业提升自动化的效率和精确度，预测市场趋势并安排生产计划，以及提升质检效率，因此93%的受访企业认为这项技术将成为制造业增长和创新的关键技术，87%的企业已经或计划在两年内部署人工智能，83%的企业认为人工智能将在未来2-5年内对企业的生产和管理产生实际可见的影响。 人工智能在制造业的应用场景众多，大致可以分为智能生产、产品和服务、企业运营管理、供应链以及业务模式决策五个领域。我们的调查发现，智能生产相关应用是目前制造企业部署人工智能的首要 选择，占比51%。其次为产品和服务场景，占比25%。但是受关注的细分场景将在两年内发生明显变化，产品服务和企业管理相关应用场景增加，并出现新的应用增长点—企业对人工智能应用在提升营销效率、物流服务、资产与设备管理、客户需求洞察及能源管理的关注度明显上升。 尽管人工智能在工业领域大规模落地值得期待，我们也发现项目落地的效果往往与预期存在差距。我们的调研结果显示，不论是从企业获益角度，还是从预算及时间投入角度衡量，认为项目达到预期的企业占比仅为9%，意味着91%的人工智能项目未能达到企业预期。 在喧嚣的人工智能热潮下，工业企业切忌盲目投资，在大规模实施落地前，应该明确自身战略，找准应用场景，坚实数据基础，打造团队和合作伙伴关系，进行验证和测试，让人工智能真正为企业创造价值。 1 造有 —、技术൵½ 1,812PB ሞࡗඁ—ӥ$,ٷ൵½+ڞ7¡൰技术ڦ发ቛ,ᅈْ 20ᅢெᇮ ྺ“ۉ)+ਏ”,“ӷڞ༹”,“;ᄽ务”,“ۉ႑”ࢅ“ၩݯీ”ă÷,“ࢻྪ+ၩݯ$”ఇ๕ظሰڦॏኵ⎞经 ]ݴݣժ൵ƒೝ࣐;Jøୃ߲൵½⎞经၂၄,்ƒì ྺ“;ᄽీ”,;ᄽጲ+ڞ、运ᆩຕጴ技术ਦ࿚༶ڦ 93% ీࣅገ႙ԥྺ$ઠ技术发ቛ൵½,ׯྺူ—№ॏኵظሰڦ+ঙ（Q1）ă 1:@൰र$݀g൵ ۉy+ਏ •HP •Sony •联ၙ ¡ßޜခ •Oracle •SAP ۉ႑ •Cisco •AOL •ࣀྺ ӷڞ༹ •Intel •AMD •$ႊࡔƒ ၩݯ智ీ •Google •Facebook •Amazon •№$øø •༮რ ¡ß智ీ •Palantir •RelatedIQ •Adderpar •ূ†ሊ •ฆ༔र •ຕ ઠᇸ:Formation8,ڤ൘研৯ ኄ—ႎ技术൵½ڦ$ዊሞƒ૧ᆩܔຕڦݴဆࢅ۴¾ᅜኸڞ;ᄽิ½ࢅ管理ă ీࣅષחॽܔ߳ႜᄽ½ิjݘᆖၚ,ժٷޗ༵高+ᄲႜᄽڦิ½૰ă ٗႜᄽઠੂ,دཥyׇࡀఇডٷڦଶᇘॽï3ଶg,2030ሰᄽ,ཚ႑、د及务,ጲጨᇸyଙॽݴ՚ᅜ16%,16%,14%മ三ఁă其$, ಕٷڦሰᄽ;ᄽ⎞经fl๔ेຕጴࣅገ႙,ླྀۯీ管理,ీ+J,ీ Šڪ¡ݛƒీࣅ,ᅺJሰᄽᄺ其$ሺ܈ፌڦଶᇘă 2:@൰V+智ీ‡ׇࡀఇ（¼ႜß9） 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 20182019202020212022202320242025 ሰᄽཚ႑,دy务ጲጨᇸyଙၩݯ$½ⒸKଐॳᆀႜ ཚഛ‡ஹᅟëీᇸิంბ fiƒ ITᆘॲঞᇣԍ၃ࠅᆩ๚ᄽ ຕઠᇸ:Gartner ሰᄽڦิ½、ዊॠ、管理ڪ߲߳࣍;gሞ3、ٷଉ、ں½ิጣຕăܔƒ —߲ᆛ$1,000߲دߌഗ（دߌഗ10ƒ发ໃ—ْ႑ª）ڦ+Jઠຫ,ၭ้৽ $גࡗ360,000ཉຕŠ]ă1ཀా৽ $גࡗ100Jཉຕăࠚ໙,ሰᄽ ٷ߁½ิ1,812PBڦຕଉ,גࡗཚრ、ূබ、ëڪႜᄽ（Q3）ăሞࡗඁ ;ๆ$,ሰ;ᄽਦ;ࡗ№ᅺຕጴ႑တڦٷଉሺJęڥøሗ,;ᄽኟƒཚࡗ ీࣅ技术$ၳںت理ࢅ૧ᆩ႑တ,ຕڦఇ๕ࢅᆩႠ,ਦìമⒸƒ݆ ᇨ¾ڦ࿚༶ă૩,ऐഗბသኟሞfflዺሰᄽ;ᄽ༵高‡क़ęऐഗڦᇨëႠ‰ ࢺ܈,发၄༵高ęยԢࢅ၎࠲+ፕŠ №ڦ½ଉ/ཾུଉڦݛ݆,ᆫࣅဣཥࢅ供应链ڪă 3:№造ß܈ຕpิଉྺ߳ႜß7 ߳ႜᄽ܈ຕ½ิଉ（Petabytes) 1,812 911 776 773 424 397 375 336 ሰᄽ fiƒ ཚრy༹ᆀႜëÇᄽ务Kଐॳኤඋ№ጨ ઠᇸ:GPBullhound,ڤ൘研৯ 1.1V+智ీ$№造ßसyࢩྭ ሰ;ᄽิ½经营ࡗ№$௬ଣڦፌK ࿚༶ݴ՚:ิ½ׯ$[ƒ、ิ½၍ยऺඍ݄ଳऄႠ,ᅜ及փ࿘ۨڦ½Ⓒዊଉ及$ ୲（Q4）ăV+ీሞሰᄽీገ႙ࡗ№$ԥस;ࢩྭڦ技术ì—ăࡗඁ10 ,V+ీଶᇘfl发7ٷଉᆫ?໙݆,ྺํƒ应ᆩئԢ7ٷଉڦ+ਏ;ৎઠ,V +ీfl๔ٷࡀఇ应ᆩƒূබࢅࢻྪڪ ଶᇘ,ഐڟ7ডࡻڦ๖ݔၳ应ăᄽాVßgՓණྺ2019V+ీሞ+ᄽሰଶᇘ发ቛᅜ及߳g技术ںڦ—ă V+ీ+ᄲᅜྺሰᄽਦ三ૌ࿚ ༶:—、fflዺ;ᄽ༵ƒጲۯࣅၳ୲ࢅඓ ܈,༵高ሰᄽీࣅ运营ೝժই№运营ׯ$;;、ᇨëyׇ൵½ժҾಇิ½ऺ ࣄ,ӀႴิ½,ժ߲߳࣍;ሞRႴ൱ ڦമ༵ူԍፌ№ੰ٪;三、༵ƒዊॠ ೝ,༵高½Ⓒ$Ⓒ୲ăኄ三AኟሰᄽڦསAሞăኄᄺሰᄽܔV+ీस ;ࢩྭڦᇱᅺ（Q4）ă$ْV+ీሰᄽ应ᆩֱۙ၂๖,93%nݡ¡ßණ №V+智ీॽׯྺ@൰№造ßሺRظႎn࠲॰र$,其$39%ڦ;ᄽഽ3ණཞ,54%ڦ;ᄽए$ණཞኄ—࠵A （Q5）ă 4:ݡ¡ßණྺ№造ßิpဣཥፌK࿚༶ 25% 研发及ิ½ׯ$高ิ½၍ยऺඍ݄ଳऄႠփ࿘ۨڦ½Ⓒዊଉ及$୲ 18% ½ీ管理ઓవ 11% ิ½ई№ᄽဣཥ运ႜࠤቱ 7% №ᄽ࣍ৣҾ¡࿚༶ 5% ½Ⓒ运‰ॠႪׯ$高 4% ሰᄽิ½ဣཥፌႴᄲਦڦ࿚༶ ઠᇸ:2019ڤ൘V+ీሰᄽ应ᆩֱۙ 29% 5:¡ßܔV+智ీp܈ځ ęණཞV+ీॽׯྺ¡൰ሰᄽሺࢅظႎڦ࠲॰ 7% 39% 54% ए$ණཞഽ3ණཞփⒸණཞ ઠᇸ:2019ڤ൘V+ీሰᄽ应ᆩֱۙ 1.2ჱں൶V+智ీ݀g ¡൰ᅜV+ీޯీ+ᄽ߫ంڦ运ۯ⎞经flቛ,Mዞፕྺ¡൰ሰᄽएں,: ߲ࡔ¿发ቛV+ీፕྺࡔ¿战略, ྭዺV+ీƒ级ሰᄽ,ظሰํ ༹经षॏኵࢤ૧（Q6）ă$ࡔM ں;V+ీڦ+ᄲൻۯ૰,༬՚ሞfi;ኧࢅइൽຕڦ০ݛ௬$ᆫ½ăڍQ$、ࡔ、fl܈ࢅႎेೢg Ⴧ‡7ࡔ¿V+ీ战略,ླྀۯM; ׯྺV+ీଶᇘڦଶ]$ă ሞ$ْۙ研ݡ$ੂઠ,$ࡔ、Q$、ࡔƒஃሞfi;、研发ీ૰、ຕࢅV ֍ݛ௬g߸ਏ$aኛ૰,ԥፕMዞ+ᄲࡔ¿ڦଶཀྵᄜ,ᆅଶ;ᇘV+ీ发ቛ（Q7）ă 6:ßᄲჱࡔ¿V+智ీ݀g ࡀࣄଋۅ ႎ—پV+ీ $ࡔ 发ቛࡀࣄ ༵2030发ቛణƒ,ࢫ3ęĖٝႎ—پV+ీ½ᄽ发ቛ三ႜۯऺࣄ(2018~2020)ėࢅ ĖV+ీƒ‰ࣅӣೄĄė,—օଉࣅణƒ,ඓƒ‰ă QԨV+ీ技术战略 ༵V+ీ三№发ቛࡀࣄ:（1）ሞ߲߳ଶᇘ发ቛࢅ应ᆩएƒຕൻۯڦV+ీ;（2）V+ ీࢅຕڦࠅAᆩ;（3）থ߳ଶᇘժॺ૬ิༀဣཥă ࡔV+ీऺࣄ №ጨ2.2JᅢᇮेഽV+ీ研发ă（1）ॺ૬ୃ߲V+ీ研৯ิƒ,ణƒಢƒ5,000ఁV+ ీÇ¿（1,400ఁ研৯Vᇵࢅ3,600ఁຕ管理Ç¿）;（2）fiƒॽྺࡔݞ、KᄱࢅࠅAҾ¡ଶᇘڦٷ႙fiణ༵供ጨূ,ժഔۯAI研发ƒ战;（3）fiƒ№ጨएإยแᅜኧV+ీ؛ظ;ᄽࢅ$ၭ;ᄽ发ቛă ᆇ܈V+ీࡔ¿战略1 ࢃ႐理ྺ“AIforALL”ժഽۙ技术研发,ႎॺڦV+ీ研৯$႐（COREs）ॽÇጀƒएإ研৯;研৯$႐࣏ॽፕྺࡔƒV+ీ$႐（ICTAI）ڦ技术供应ฆ,ሞ¡൰มࣷዘᄲႠଶᇘ$ླྀj其AI应ᆩ№Qă ႎेAIႎेೢ2“AISingapore”战略发‡ƒ2017,ऺࣄƒ2018—2022क़№ጨ1.5ᅢႎᇮᆩƒV+ీଶᇘă ణമÇጀƒV+ీሞॳ、yਦݛӄᅜ及ূබ务ႜᄽڦ研发ࢅ应ᆩă Ӑٷ૧ჱV+ీД№ጨࡀࣄ3 2018/19Ӑٷ૧Mࡔ¿ᇨ໙Ⴧ‡—fiྺДڦ2,990JӐᇮ№ጨ,ᆩᅜኧV+ీڦ发ቛăfiƒॽۨ技术ୟ၍ࢅƒ‰ॐ,№ጨ࣏ॽኧęፕ研৯$႐fiణ,ձßঃბূᅜ及其他ኼሞሺेӐٷ૧MV+ీV֍供应ڦਉٯă ઠᇸ:ڤ൘研৯ 7:ჱßᄲࡔ¿V+智ీጨᇸƒࠚ @ުࡀࣄत@ ኝ༹ࡔ¿、 ႜᄽ、ցཌྷ、አުᆅڞएূڪ ຕڥႠ ຕڦຕଉ、ยԢ ૾থ൧、ຕӳၛ、ຕҾ¡௺ߌ܈ڪ M;ࡔ¿V+ీጨᇸዊଉƒࠚ 600 500 400 300 V֍ÇᄽV֍ຕଉ、ÇᄽV֍ዊଉ、ଶ‡Vຕଉ、ࢫԢfiଉڪ ჺ݀ీ૰ ࡔ¿तyᄽAIg ݀№)ೝ、g݀ ׯࡕ݀$、ิༀęፕڪ 200 100 0 $ࡔQ$ࡔႎेೢӐٷ૧Mfl܈ fiƒࡀࣄ及ኧຕڥႠV֍研发ీ૰ ጀ:ጻዡپQࡔ¿ڥݴ,ڥݴሁ高ጨᇸሁࡻăڥݴཚࡗݡ$ܔࡔ¿ጨᇸዊଉƒࠚࡕ,;ᅜዘٶݴઠᇸ:2019ڤ൘V+ీሰᄽ应ᆩֱۙ $,Mں;ᄺ௬ଣV+ీ发ቛƒ战ăڤ൘࿚ਝֱۙࡕ၂๖,yԛெࢅ ౹ዞ၎Բ,M;ሞሞfi;ኧݛ௬ᆫ ½၂,ڍሞV֍ࢅ研发ଶᇘࢫăৎ 40%ڦݡ$ණྺM;发ቛV+ీ ڦfiƒኧ၎࠲ጨᇸዊଉ高ƒԛெࢅ౹ዞ,Բፌ高;ڍሞV֍ࢅ研发ీ૰ݛ௬,50%ڦݡ$ණྺM;ጨᇸዊଉ №ƒ其他;ᇘ（Q8）ă 8:ݡ¡ßܔჱ൶V+智ీጨᇸዊଉኝ༹ƒࠚ ၎ডԛெࢅ౹ዞ,№ƒॏM;发ቛV+ీڦጨᇸዊଉ 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% fiƒࡀࣄ及ኧ 研发ీ૰ ຕڥႠ V֍ጨᇸ 高ƒ其他;ᇘy其他;ᇘփ၎[ူ№ƒ其他;ᇘփඓۨ ઠᇸ:2019ڤ൘V+ీሰᄽ应ᆩֱۙ V+ీV֍܌ඍMں;௬ଣڦፌٷƒ战,ᄺ研发ీ૰ࢫƒԛெࢅ౹ዞڦ+ᄲᇱᅺăຕظႎ$႐（CenterofDataInnovation）ৎ发‡Ԓę,ܔ$ࡔ、ெࡔࢅ౹ڦV+ీڦV ֍、研৯、f
