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人形機器人商業化持續推進。人形機器人發展到高動態階段為未來多樣化應用場景落地創造了豐富的想象空間，多家企業已就實際應用場景開展了商業化初試，其中1Xtechnologies的機器人EVE和AgilityRobotics的機器人Digit取得了不錯的成績，通過復盤他們的發展情況，我們認為人形機器人成功實現商業化需要從以下幾點考量：（1）找到降本路徑實現規模化，提升機器人應用經濟性；（2）提升智能化水平；（3）功能設計與實用場景匹配助力應用，比如EVE、Digit。 　　多維度賦能，人形機器人發展有望提速。在ChatGPT的加持下，人形機器人有望迎來新一輪進化，科技龍頭紛紛入局，技術革新蓄勢待發。同時，相關政策激勵也將推動人形機器人應用落地。未來，隨著技術創新和成本下探，人形機器人具備可觀發展潛力，有望迎來廣闊的商業化應用前景空間 　　特斯拉入局，人形機器人有望實現“0-1”。2022年特斯拉人形機器人Optimus原型機在AIday首次亮相，基于特斯拉強大的儲備技術，Optimus實現了快速迭代，到2023年5月，其力度精準控制、環境感知能力等方面都有了較大的提升。我們認為基于特斯拉電動車的快速擴產能力以及專注于技術降本的強大的創新研發能力將加快Optimus的經濟性提升，人形機器人有望實現“0-1”。

新一輪產業變革進程不斷加速，以信息通信技術驅動的數字化轉型成為企業發展的重要方向，工業互聯網、5G等垂直領域應用的蓬勃發展，帶來了大量數據就近處理和分析需求，邊緣計算通過就近提供邊緣智能服務，成為產業數字化轉型的關鍵支撐技術。

為推動邊緣計算產業發展，工業互聯網產業聯盟在2020年發布《離散制造業邊緣計算解決方案白皮書》。根據離散行業的特點，針對其制約因素，闡述了邊緣計算的發展和應用是如何打破桎梏，推動了離散行業的數字化轉型。 在《離散制造業邊緣計算解決方案白皮書》基礎上，工業互聯網產業聯盟進一步調研流程行業轉型所面臨的阻礙以及當前邊緣計算在其應用的現狀，繼續探究邊緣計算為流程行業工廠現場帶來的價值，基于原有框架建立了適用于流程行業邊緣計算參考實施架構和技術體系，最后提出流程行業邊緣計算技術和產業化發展意見，發布《流程行業邊緣計算解決方案白皮書》。

核心觀點1

邊緣計算將為解決流程行業數字化、智能化轉型中面臨的挑戰起到關鍵作用。

白皮書針對當前流程行業的制約因素，給出了邊緣計算在增強網絡效率、提升數據價值和優化應用方案等方面為流程行業帶來現場價值。

核心觀點2

流程行業工廠的功能架構逐漸明晰，向“云-邊-端”扁平化方向發展。

白皮書首次提出流程行業邊緣計算應用的功能架構。邊緣層南向連接現場層，北向連接中心云層，是OT、IT、CT結合的重要節點，與中心云層交互融合，共同支撐流程行業的工業互聯網應用能力調用。

核心觀點3

流程行業邊緣計算初步形成三大應用路徑及相應部署模式，協同融合、開放互通，在競合中發展。

白皮書總結并闡述三種邊緣計算部署模式的架構和特點特性，以期指導邊緣計算在流程行業的部署落地。 5G MEC部署模式：

現場級邊緣計算部署模式：

云原生邊緣計算部署模式 ：

報告目錄

一、邊緣計算在流程行業的應用價值

(一) 流程行業高質量發展對邊緣計算能力的需求分析 (二) 邊緣計算在流程行業的應用現狀 二、流程行業邊緣計算體系功能架構

(一) 功能架構 (二) 部署架構 三、 流程行業邊緣計算應用典型案例

(一) 電力(火電)行業邊緣計算應用典型案例 (二) 電力(風電) 行業邊緣計算應用典型案例 (三) 石化行業邊緣計算應用典型案例 (四) 鋼鐵行業邊緣計算應用典型案例. (五) 水泥行業邊緣計算應用典型案例 (六) 有色金屬行業邊緣計算應用典型案例 四、 流程行業邊緣計算發展趨勢及建議

(一) 強化政策制度保障 (二) 加速關鍵技術攻關 (三) 完善標準體系建設 (四) 推進規模應用部署

AI+制造業賦能，META發布SAM助力機器視覺迎來GPT時刻。機器視覺技術使得工業設備能夠“看到”它正在進行的操作并進行快速決策，完整機器視覺系統由硬件+軟件組成，分別進行成像和圖像處理工作。目前，以“AI+人類感知”融合為代表的新興技術開始逐漸滲透至工業制造各環節，機器視覺作為AI+制造業的種業落地技術已經介入制造業生產環節的跟蹤、產品質量的檢測等。我們認為人工智能是機器視覺的母身，深度學習為機器視覺的技術堡壘，近期Meta發布SAM模式有望助力機器視覺迎來GPT時刻。　　機器視覺下游的高景氣反哺明顯，AI與機器視覺成為剛需。AI+機器視覺技術優勢明顯，政策加持+社會需求(人口紅利退潮)驅動中長期發展，我國機器視覺待滲透空間較大。隨著工業4.0等概念的持續深化+研發技術的不斷突破，AI+機器視覺持續賦能下游工業應用領域，有望受益于下游賽道的高景氣，從行業領域來看，高景氣賽道的半導體、汽車、新能源有望成為未來行業的最重要驅動力之一，電子領域在中長期仍是應用范圍最廣的下游。從應用深度來看，AI賦予機器視覺的高精度優勢，使得機器視覺成為不少行業的剛需標配，機器視覺已逐漸嵌入半導體、汽車、新能源鋰電池與光伏的生產檢測環節，提高汽車電子的裝配質量、突破光伏缺陷檢測瓶頸以提高產品良率等。　　機器視覺成本集中在上游，核心環節的國產替代化方興未艾。25年全球有望達到千億市場規模，中國增速領先全球（CAGR為15%）。剖析產業鏈，機器視覺產業鏈的上游硬件（奧普特/海康/大恒/中光學/舜宇/福光）鏡頭、工業相機、光源以及軟件（凌云光/奧普特/海康/鼎捷），中游為裝備制造/系統集成廠商（天準/凌云光/大恒/矩子/華興源創/精測電子），成本集中在技術壁壘高筑的工業相機（價值量占比23%）以及軟件算法（35%）；競爭格局方面，全球機器視覺市場以康耐視（美國）、基恩士（日本）、巴斯勒（德國）為代表的企業占據全球>50%市場份額，以康耐視和基恩士為代表的雙巨頭以入局早、扎實產品技術、廣泛應用場景經驗的優勢提前據市場優勢。國內機器視覺上游行業仍處于成長階段，增長速度大致相當，關注國產替代+AI迭代下工業相機與軟件環節發展。

人工智能在產業中落地的20大挑戰

自2019年起，人工智能的發展進入與產業加速融合的階段。經過近幾年的發展，人工智能已經廣泛滲透進金融、零售、工業、能源、醫療、城市管理等多個行業和領域，并且一些行業頭部企業已經全面擁抱了智能化轉型。

由于可獲取和參考的建設經驗有限，加上企業所處行業、發展階段的不同，自身需求以及擁有的資源稟賦各異等因素，人工智能在產業中落地充滿挑戰。在本報告中，愛分析基于大量調研和過往研究積累，從戰略、數據、場景規劃、應用解決方案開發、技術基礎設施、組織和人才六個維度梳理出了目前人工智能在產業中落地面臨的20個主要挑戰。

評估AI應用成熟度，因地制宜推進智能化

智能化轉型沒有統一的路徑和方法，不同企業在不同階段面臨的問題通常也各不相同。因此，企業在實施智能化轉型之前需要對自身的AI應用成熟度狀況進行評估，明確在不同成熟度階段需要重點提升的能力，從而制定下一步實施計劃，高效的推進智能化轉型。

在本報告中，愛分析將AI應用成熟度從低到高依次分為早期實驗、初步投入、多維布局、深度應用、全面融合五個階段，并從多個維度列舉了每個成熟度階段企業具備的主要能力特征。此外，愛分析也將目前國內主要行業企業AI應用成熟度各階段數量占比情況做了展示。

企業智能化轉型的方法論

在本章，愛分析從戰略、數據、場景規劃、應用解決方案開發、技術基礎設施、組織與人才六個維度論述企業在應對智能化轉型的多種挑戰時，可以采取的方法和措施，并從本次調研的案例中選取相關實踐經驗為企業提供參考說明。同時，本章還對處于不同成熟度階段的企業在上述六個維度中需要階段性提升的重點能力分別了給出建議。

同時，愛分析對本次調研的企業智能化轉型和AI應用實踐案例做了詳細梳理，并將案例內容呈現在本章中，其中以字母命名的案例為針對某個特定問題案例，具體包括：

案例1：中新天津生態城構建智慧城市產業大腦，用AI挖掘數據價值

案例2：AI數據管理平臺助力上汽安吉物流批量化迭代AI模型，讓物流管理更智慧

案例3：美宜佳打造商業智能決策管理平臺，實現線下零售的智能化運營

案例4：依托計算機視覺技術，某餐飲連鎖企業為餃子品控安上智慧之“眼”

案例5：中宏保險構建營銷員智能助理，通過保險知識的共享和復用賦能銷售

案例6：AI算法支撐下，AR虛擬試戴讓安克創新用戶獲得更優的線上互動體驗

案例7：某銀行搭建智能消費者保護中臺，助力消費者權益保護監控和預警

案例8：海信集團引入AI平臺，構建獨立自主的AI開發能力

案例9：某大型集團搭建AI中臺，支撐數智化升級

案例A：某大型保險集團制定平臺、應用、技術“三個領先”戰略和“四個關鍵舉措”推動智能化建設

案例B：虛擬數字人助力江南農商銀行為客戶提供創新性的遠程視頻柜員服務

案例C：某全球頭部日用消費品公司在華公司以費用支出為導向規劃AI應用場景

案例D：某大型國有商業銀行構建MLOps體系，實現敏捷的模型迭代，高效的模型交付

案例E：某頭部家電集團建立面向AI開發和管理的組織架構，全面支持產品的智能化創新

企業智能化趨勢展望

愛分析認為，所有的企業未來想要在市場中保持競爭力，一定都需要全面擁抱智能化。預計在接下來的3至5年，國內大量的企業對AI的應用將從單點的AI建設走向全面的智能化轉型，企業因此需要針對智能化轉型規劃完善的路徑和方法，同時結合自身AI應用的成熟度，制定符合自身狀況的行動計劃。

相信隨著企業智能化進程的推進，AI在產業中落地仍然會面臨許多新產生的問題，愛分析將對這個領域保持持續跟蹤研究，對前沿的案例保持關注，為企業智能化轉型提供更多的決策參考

目錄

1. 人工智能在產業中落地的20大挑戰

2. 評估AI應用成熟度，因地制宜推進智能化

3. 企業智能化轉型的方法論

4. 企業智能化趨勢展望

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