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先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告(2023)-先進(jìn)制造業(yè)集群八大趨勢(shì)

來(lái)源:工信部工業(yè)和文化發(fā)展中心     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2023/12/22   主題:其他 [加盟]

報(bào)告由中國(guó)工業(yè)和信息化部工業(yè)文化發(fā)展中心發(fā)布,以大量的數(shù)據(jù)和資料分析為基礎(chǔ),選取150個(gè)典型集群作為年度跟蹤分析樣本,多面展示先進(jìn)制造業(yè)集群演變發(fā)展的全貌。

總體來(lái)看,有影響力的制造業(yè)集群仍主要集中在三大制造中心網(wǎng)絡(luò),即以美國(guó)、加拿大為中心的北美生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),以德國(guó)、荷蘭和意大利為核心的歐洲生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),以中國(guó)、日本、韓國(guó)為核心的亞洲生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。

“近年來(lái),化遭遇逆流加之疫情沖擊,產(chǎn)業(yè)鏈呈現(xiàn)區(qū)域化、本地化、多元化等趨勢(shì),墨西哥、東南亞等新的生產(chǎn)基地相關(guān)制造業(yè)集群增長(zhǎng)迅速。”中國(guó)工業(yè)和信息化部工業(yè)文化發(fā)展中心產(chǎn)業(yè)文化融合處負(fù)責(zé)人董溫彥說(shuō),先進(jìn)制造業(yè)集群已成為新形勢(shì)下驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的重要載體。

報(bào)告總結(jié)出2023年先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展的“八大趨勢(shì)”,即:以促進(jìn)創(chuàng)新和增長(zhǎng)為重點(diǎn)發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)集群、有影響力的產(chǎn)業(yè)集群持續(xù)引L世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)加速產(chǎn)業(yè)集群布局調(diào)整、政產(chǎn)學(xué)研G效聯(lián)動(dòng)仍是集群創(chuàng)新能力提升的主要路徑、基礎(chǔ)技術(shù)和跨界融合是集群技術(shù)創(chuàng)新的主要關(guān)注點(diǎn)、數(shù)字技術(shù)蝶變正在改變集群網(wǎng)絡(luò)協(xié)作形態(tài)、世界各國(guó)積J探索加快建設(shè)低碳和近零碳集群、文化在促進(jìn)集群可持續(xù)發(fā)展中的作用得到更多重視。

中國(guó)工業(yè)和信息化部已遴選確定45個(gè)國(guó)家先進(jìn)制造業(yè)集群,覆蓋新一代信息技術(shù)、新材料、生物醫(yī)藥、新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)等L域。今年上半年,集群主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值達(dá)到10.2萬(wàn)億元人民幣,同比增長(zhǎng)5.7%。

如何加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)集群?報(bào)告提出聚焦四大重點(diǎn)發(fā)力:以提升產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平為重點(diǎn)夯實(shí)集群基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)、以加快建立體系化創(chuàng)新平臺(tái)為重點(diǎn)構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)、以提升集群發(fā)展促進(jìn)組織能力為重點(diǎn)完善協(xié)作網(wǎng)絡(luò)、以集群品牌和文化建設(shè)為重點(diǎn)促進(jìn)共同行動(dòng)。




附件:先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告(2023)-先進(jìn)制造業(yè)集群八大趨勢(shì)






《2023智能制造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展藍(lán)皮書(shū)》發(fā)布-行業(yè)首份內(nèi)參資料

對(duì)當(dāng)前智能制造產(chǎn)業(yè)的主要產(chǎn)品應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)解析,還對(duì)行業(yè)未來(lái)熱門(mén)應(yīng)用L域工業(yè)數(shù)字化升級(jí)的需求空間及趨勢(shì)進(jìn)行了深入的預(yù)判,為應(yīng)用端客戶提供選型參考

Interactive Natural Language Processing綜述了交互自然語(yǔ)言處理 的概念及其在不同L域的應(yīng)用

Interactive Natural Language Processing增強(qiáng)語(yǔ)言表示,提G響應(yīng)的上下文相關(guān)性,并動(dòng)態(tài)利用外部信息生成更準(zhǔn)確,明智的回答,促進(jìn)社交行為模擬

Introspective Tips使用大型語(yǔ)言模型 (LLM) 進(jìn)行上下文決策制定

Introspective Tips使用“內(nèi)省提示”來(lái)幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定,通過(guò)超過(guò)100個(gè)TextWorld 游戲的實(shí)驗(yàn),我們展示了我們的方法的優(yōu)勢(shì)

Generative Agents計(jì)算機(jī)模擬軟件 可以模擬逼真的人類(lèi)行為

Generative Agents基于大型語(yǔ)言模型,存儲(chǔ)生成代理的自然語(yǔ)言體驗(yàn)記錄,并將這些記憶隨著時(shí)間的推移合成為更G層次的反思,然后動(dòng)態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為

HuggingGPT利用大型語(yǔ)言模型以解決復(fù)雜的跨模態(tài)和L域的人工智能任務(wù)

HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和L域的復(fù)雜任務(wù),并在語(yǔ)言、視覺(jué)、語(yǔ)音和其他具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績(jī),為人工智能的通用智能(AGI)提供了新的思路

工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系建設(shè)和應(yīng)用實(shí)施意見(jiàn)的通知

按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節(jié)構(gòu)建1套環(huán)環(huán)相扣的評(píng)估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)供給和支撐2條主線,9張清單,形成5個(gè)評(píng)估等級(jí)

豐尚智能基于標(biāo)識(shí)的生產(chǎn)質(zhì)資及倉(cāng)庫(kù)管理平臺(tái)

用戶可通過(guò)二維碼對(duì)構(gòu)件生產(chǎn)工藝,構(gòu)件信息進(jìn)行追溯,跟蹤與管理,構(gòu)件生產(chǎn)完成之后,通過(guò)出色程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運(yùn),信息錄入等多流程的實(shí)時(shí)記錄

金科森能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng),將人工抄表轉(zhuǎn)變?yōu)槟芎臄?shù)據(jù)自動(dòng)采集

建立標(biāo)準(zhǔn)化的能耗采集監(jiān)測(cè)體系,對(duì)接入監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動(dòng) 態(tài)分析,及時(shí)干預(yù),保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項(xiàng)能耗總體降低13%;企業(yè)運(yùn) 營(yíng)成本下降5%

倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問(wèn)題 線下人工核驗(yàn)時(shí)間95%

平臺(tái)通過(guò)標(biāo)識(shí)實(shí)現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問(wèn)題,降低線下人工核驗(yàn)時(shí)間95%,解決動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復(fù)質(zhì)押?jiǎn)栴},解決因重復(fù)質(zhì)押引起的融資問(wèn)題事件28起

江蘇亞威基于標(biāo)識(shí)的智能售后服務(wù)管理模式

客戶點(diǎn)檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設(shè)備平均無(wú)故障開(kāi)機(jī) 時(shí)間增加268小時(shí),售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上

江蘇通紡互聯(lián)科技建設(shè)服裝門(mén)店多粒度智蓄數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

減少人工計(jì)數(shù)和匯總操作,提 升準(zhǔn)確率70%以上,數(shù)據(jù)顆粒度提升至十位級(jí),降低人員工時(shí)15%以上,客戶實(shí)時(shí)應(yīng)答能力提 升35%,查貨調(diào)貨效率提升40%

常州大數(shù)據(jù)哨兵管理平臺(tái)-AI數(shù)字哨兵系統(tǒng)

通過(guò)統(tǒng)一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測(cè),疫苗接種,場(chǎng)所碼等標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集使用,為防疫工作的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐
資料獲取
智能制造
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