2025年6月11日，中国机械工业联合会机器人分会在南京2025智能机器人发展大会上发布了智能机器人十大发展趋势。 01感知和认知：孤立传感器到融合认知   从孤立传感器到融合认知的进化，将突破单一模态信息的局限性，实现机器人对物理世界的全息化理解。类人的多模态环境感知与本体感知信息的深度融合，形成机器人“身体-环境”的具身统一认知，从而与决策控制有机协同，通过构建对物理和社会环境因果变化规律准确理解的世界模型，支持机器人“感知-想象-推演-决策”的作业闭环。 02决策与执行：执行预设任务到自主决策   机器人的智能化发展正经历从“执行预设任务”向“自主理解与决策”的深刻转变。多模态感知决策动作大模型通过融合分析海量生产数据，构建检索增强系统，将大幅提高机器人复杂决策能力。同时探索复杂交互下的精细作业技能学习与高效生成模型方法，构建混合专家模型系统，与大模型形成大小脑分层智能决策执行体系，实现机器人稳定长程的自主决策与精细操作的高效执行。 03数据采集：人工采集到多样生成   智能机器人的高效学习依赖于数据生态的革新，传统人工采集的方式已无法满足模型训练对大量高质量数据的需求。海量的视频数据与高质量遥操作、运动捕捉数据的混合增强，以及物理引擎驱动的大量的超真实仿真数据增强，将大幅扩充机器人数据生态规模。 04控制架构：云边端协同部署和群体智能   控制架构开始进入云边端协同部署和群体智能进化阶段。分布式云边端协同架构借助AI+ 5G/6G +物联网技术，实现机器人集群的知识共享与进化学习。云端负责全局策略优化，边缘节点处理实时推理，终端执行具体任务，形成高效算力调度体系。机器人集群可通过动态共享经验提升整体作业效率，边缘计算则保障本地化数据处理的实时性与隐私性，支撑更多实时性要求高的应用场景。 05本体设计：软硬件协同   传统机器人本体设计聚焦于刚性执行机构的运动性能，结构本身缺乏深度集成的智能传感器与嵌入式算力单元，使其无法成为具身智能技术的有效物理载体。因此，需要突破传统硬件范式，软件与硬件协同设计，对本体进行深层次智能重构，使机器人更好的融入AI生态、适应复杂非结构化环境。如多智能传感器与本体深度融合、AI计算边缘芯片在机器人内部或近端的高度集成、机器人适应性与灵巧性的创成式设计等。 06人形机器人：从单一任务到多任务   人形机器人软、硬件系统的技术加快突破与迭代，云端智能提供场景理解与复杂决策支持，边缘计算保障实时响应与安全控制，本体则执行精细操作任务，加速向工业、生活服务、医疗康复、特种作业等多元领域探索，逐步从单一功能执行者向复杂任务协作者的角色转变。 07开发生态：硬件模块化与软件平台化   智能机器人产业的生态竞争已从单一技术比拼升级为体系架构竞争，硬件模块化与软件平台化生态正在逐步形成，通用技术底座架构与能力组件市场的加速构建将有力的推动我国智能机器人产业快速发展与应用落地，形成集群性产业竞争优势。 08商业模式：产品售卖到价值共创   创新的技术突破为智能机器人的商业模式创新提供了强大的动力，从传统的产品售卖逐渐向价值共创范式转变。设备租赁、效能分成、能力订阅的RaaS（机器人即服务）模式形成商业落地，更为庞大的平台企业+垂直企业的商业生态共创体也正在逐步形成。 09安全：物理安全防护到系统安全体系   智能机器人的安全挑战已从传统的物理安全防护升级为覆盖硬件可靠性、算法鲁棒性、数据隐私性、行为伦理性的系统性工程。随着机器人渗透至医疗、养老、工业等众多高风险场景，从被动防护到主动安全，从单点合规到生态共治，从算法安全到技术信任，将覆盖功能安全，信息安全等多个领域。 10行业治理：伦理法规、标准和认证   智能机器人标准、安全认证、人机权责划分、数字身份、数据隐私保护等成为重点。随着智能机器人应用场景拓展，未来需进一步完善监管体系，平衡技术创新与社会风险，确保行业健康有序发展。 (机器人分会)

当AI赋予机器人以“具身”，一个崭新的世界缓缓打开。面对具身机器人产业的“风口”，不少城市正跃跃欲试。 6月11日，江苏南京举行2025智能机器人发展大会。本次大会旨在准确把握机器人产业发展新趋势与新机遇，深入交流对接，深化产学研合作，加快推动机器人产业高质量发展。 会上，志在打造“机器人之城”的南京亮出竞逐具身智能机器人产业的雄心：到2027年，核心产业规模力争超过100亿元，培育5家以上整机量产企业，产业综合实力跻身全国前列。 各路专家为南京“支招” 此次大会上，多位专家为南京发展机器人产业“支招”。 “人工智能、大数据、先进传感等技术快速演进，并与机器人技术深度融合，正在加速重塑机器人的能力边界与应用场景，其发展趋势呈现出鲜明的智能化、协同化、泛在化特征。”中国机械工业联合会机器人分会副秘书长陈丹在作智能机器人发展趋势报告时说。 陈丹表示，传统机器人本体设计聚焦于刚性执行机构的运动性能，结构本身缺乏深度集成的传感器与嵌入式算力单元，使其无法成为具身智能技术的有效物体载体。因此，未来需要突破传统硬件范式，软件与硬件协同设计，对本体进行深层次智能重构，使机器人更好地融入AI生态、适应复杂非结构环境。 具身机器人被称为“有身体的AI”，不仅拥有“聪明大脑”，更配上了能动的“身体”，能像人类一样感知环境、自主决策、动手干活。陈丹说，未来机器人将实现从孤立传感器到融合认知的进化，形成机器人“身体—环境”的具身统一认知，从而与决策控制有机协同，并通过构建对物理和社会环境因果变化规律准确理解的模型，支持机器人“感知—想象—推演—决策”的作业闭环。 “机器人性能已步入‘软件决定’时代，当前国产硬件技术逐步取得突破。同等硬件条件下，国产机器人稳定性、精确性与同系列国外机器人相比还有待提升。”哈尔滨工业大学机器人研究所所长赵杰教授在主旨报告中表示，国产工业机器人突破核心技术提升整机性能迫在眉睫，亟需突破软件共性关键技术及核心算法。 南京将出台行动计划攻坚具身机器人 近年来，南京机器人产业发展迅猛，已形成整机、关键零部件以及系统集成应用的全链条机器人产业体系，集聚产业链上下游重点企业近200家，总体发展水平居全国前列。其中，南京埃斯顿自动化公司作为该市机器人产业“链主”企业，今年一季度市场份额占全国的比重达10.3%，成为国内市占率最高的国产机器人品牌。 去年，南京提出打造具有影响力的“机器人之城”。今年3月，该市成立4个产业攻坚推进办公室，其中之一就是机器人产业。 面对具身智能机器人的产业“风口”，南京自然不会错过。在本次大会上，南京揭牌了具身智能机器人产业园，并成立具身智能机器人产业生态联盟。 澎湃新闻从会上获悉，南京还将出台《南京市具身智能机器人产业发展行动计划（2025—2027年）》，目标是到2027年，全市具身智能机器人核心产业规模力争超过100亿元，培育5家以上拥有整机量产能力的具身智能机器人企业，引育150家以上整机、关键零部件及具身智能大模型企业。 《行动计划》从打造软硬件产品、构建产业创新体系、推动场景示范应用、提升产业集群化水平等方面明确了具体推进措施，包括联合软件龙头企业建设具身智能创新中心，建设具身智能数据采集和训练中心、概念验证中心等公共服务平台，鼓励机关事业单位、国有企业、板块园区带头打造具身智能机器人应用场景等。

据阿拉伯工业化组织 （AOI） 称，埃及正在加速采用 3D 打印技术来生产关键行业的备件。AOI 与数字制造公司 IMMESNA 合作，在其数字制造中心举办了一场研讨会，以强调 3D 打印和数字机械的变革性作用。 AOI 主席 Eng. Mokhtar Abdellatif 少将强调埃及致力于利用先进制造技术，以符合其 2030 年愿景目标。他指出，AOI 已经在进行全面的需求评估，并将立即开始使用 3D 打印制造备件。这包括用于汽车、航空航天、医疗和重型机械领域的零件。 AOI 的数字化制造中心位于发动机工厂内，配备了符合第四次工业革命标准的尖端系统。它已成功实现关键部件（如工业泵）的本地化生产，并能够满足国内和国际质量标准。 公共商业部门部长工程师 Mohamed Shimi 强调了采用 3D 打印对实现埃及工业基础现代化、减少进口和创造就业机会的重要性。他呼吁公共和私营部门之间建立战略伙伴关系，以推动数字化转型和当地生产能力。 住房部副部长 Sayed Ismail 工程师博士也赞扬了这一举措，特别是其在支持水净化和废水处理等基础设施系统方面的潜力。他强调了促进埃及制造业的本地发展以及探索向非洲和海湾地区出口机会的重要性。 该研讨会代表着埃及朝着工业自给自足的目标迈出了重要一步。正如 Eng. Abdellatif 所指出的，“使用 3D 打印和数字机器制造备件是一种创新过程”，可以快速、按需且经济高效地生产高精度零件，包括那些原本过时的零件。 这标志着埃及在实现先进技术本地化并确立其作为区域制造业领导者的地位方面的关键时刻。

当下人形机器人逐渐进入全球金融市场的主流视野，包括英伟达 CEO 黄仁勋和特斯拉 CEO 埃隆?马斯克等科技巨头不断在公开场合大力推动机器人概念，而投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）看好这一技术趋势，其近日发布报告，指出认为中国正在机器人竞赛中占据优势，领先于美国。 报告指出，中国在机器人研发与制造领域的快速进展，主要得益于“稀土资源优势、政策激励以及教育体系支撑”。 摩根士丹利指出，由于新建稀土加工厂的建设周期可能长达 20 年，中国完全有能力借助稀土的战略优势“调控西方制造业的产能节奏”，进而在机器人产业制造端获得“压倒性优势”。 除资源外，中国本土制造工艺的提升也功不可没。摩根士丹利认为，这种提升得益于外资企业技术转移与中国本土技术创新的结合。中国企业在政府鼓励下形成了高度活跃的机器人研发环境，各企业之间竞争激烈，新创意不断取代旧技术，摩根士丹利认为这种“竞争”正是中国机器人研发节奏不断加快的重要驱动力之一。 此外，摩根士丹利表示，中国在制造机器人所需人才培养方面也领先美国。2023 年中国有超过 11000 所培养相应人才的高校，总体在校学生超过 500 万人，而美国国家学生信息中心数据显示，美国类似院校的在校人数仅为 92.3 万人。 据此，摩根士丹利在报告中强调，中国在机器人发展上的优势，不仅体现在资源、政策与教育方面，更体现在“长期战略思维”上，报告引用中国传统棋类游戏“围棋”的策略特点，称中国倾向于通过“耐心与共存竞争”，逐步将对手引入劣势局面，以实现最终胜利，而不是追求“短期业绩”。

智能制造典型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。“十四五”以来，工业和信息化部会同相关部门不断深化场景化推进智能制造发展的路径探索，持续迭代发布《智能制造典型场景参考指引》（以下简称《参考指引》），总结形成了高价值、标准化、可推广的典型场景。 2025年版《参考指引》基于制造企业探索实践，结合技术创新与融合应用发展趋势，从工厂建设、产品研发、生产管理、生产作业等8个重点环节，凝练出40个典型场景，并围绕场景业务活动、核心问题、实施路径与应用成效等方面进行了详细描述。相比2024年版，新版《参考指引》优化了重点环节布局，新增了数字基础设施建设、制造工程优化、智能经营决策等典型场景，突出了人工智能新技术在典型场景中的融合应用，加强对企业智能化升级的引领。 下一步，工业和信息化部将会同相关部门以《参考指引》为基础，深入实施智能制造工程，统筹推进智能工厂梯度培育、解决方案创新攻关、标准体系建设优化等重点工作，全力打造智能制造“升级版”，推动智能制造向更大范围拓展、更深程度渗透、更高水平跃升。 关于印发《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》的通知 工信厅通装函〔2025〕155号 各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，有关中央企业： 为落实国务院办公厅印发的《制造业数字化转型行动方案》部署，按照《“十四五”智能制造发展规划》任务要求，打造智能制造“升级版”，结合智能制造最新实践和发展趋势，工业和信息化部组织编制了《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》。现印发给你们，请参考做好智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等相关工作，加快推进制造业数字化转型、智能化升级。 工业和信息化部办公厅 2025年4月19日 智能制造典型场景参考指引（2025年版） 智能制造典型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节开展工厂的业务解耦，通过新一代信息技术与制造技术深度融合，部署智能制造装备、工业软件和智能系统，以数字化、网络化、智能化方式进行业务重构，形成标准化、可推广的智能制造典型场景，进而集成贯通构成智能工厂。根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出8个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。 一、工厂建设环节 1.工厂数字化规划设计 面向工厂规划与空间优化、设备与产线布局、物流路径规划、设计资料交付等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局优化难等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、设备/产线三维建模、工艺/物流仿真、过程模拟等技术，建立工厂规划决策知识库，开展工厂数字化设计与交付，缩短工厂建设或改造周期。 2.数字基础设施建设 面向数据中心、工业网络、安全基础设施建设等业务活动，针对工厂算力和网络能力不足、安全防护能力弱等问题，建设数字基础设施，推动IT和OT深度融合，部署安全防护设备，应用算力资源动态调配、负载均衡、异构网络融合、高带宽实时通信、5G、动态身份验证、安全态势感知、多层次纵深防御等技术，建设高性能的算力和网络基础设施，以及全方位监测防护的安全基础设施，提升工厂算力、网络和安全防护能力。 3.数字孪生工厂构建 面向厂房、设备、管网等工厂资产的数据采集存储、数字孪生模型构建等业务活动，针对数据格式不统一、集成管控难度大、数据价值释放不充分等问题，应用工业数据集成、数据标识解析、异构模型融合、数字主线、工厂操作系统、行业垂直大模型等技术，开展数据资源管理，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生模型，与真实工厂映射交互，提升管控效率，实现工厂运营持续优化。 二、产品研发环节 4.产品数字化设计 面向需求分析、产品定义、初步设计、详细设计、分析优化、研发管理等业务活动，针对产品研发周期长、成本高等问题，部署CAD、CAE、PLM等数字化设计工具，构建设计知识库，采用基于模型的设计理念，应用多学科联合仿真、物性表征与分析等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与优化；集成市场、设计、生产、使用等产品全生命周期数据，应用数据主线、可制造性分析等技术，实现全流程系统优化；应用人工智能大模型技术，开展生成式设计创新，自动生成设计方案，缩短产品上市周期，降低研发成本。 5.产品虚拟验证 面向产品功能性能测试、可靠性分析、安全性验证等业务活动，针对新产品验证周期长、成本高等问题，搭建虚实融合的试验验证环境，应用高精度建模、多物理场联合仿真、自动化测试等技术，通过全虚拟或半实物的试验验证，降低验证成本，加速产品研发。 三、工艺设计环节 6.工艺数字化设计 面向工艺流程设计、仿真验证、方案优化等业务活动，针对工艺设计效率低、试错成本高等问题，部署工艺设计仿真工具，构建工艺知识库和行业工艺包等，应用机理建模、过程模拟、知识图谱等技术，实现工艺设计快速迭代优化；应用工艺自动化、人工智能等技术，实现工序排布、工艺指令等自动生成，缩短工艺设计周期，减少设计错误。 7.制造工程优化 面向生产准备阶段的设备选型、产线调试、参数确认、资源分配等业务活动，针对产线不平衡、换产时间长、资源利用率低等问题，搭建中试环境或产线模拟仿真系统，应用产能分析、虚拟测试等方法，实现生产节拍优化和资源有效整合，确保制造过程稳定高效。 四、生产管理环节 8.生产计划优化 面向主计划制定、物料需求计划生成等业务活动，针对市场波动频繁、交付周期长等问题，构建生产计划系统，打通采购、生产和仓储物流等管控系统，应用需求预测、多目标多约束求解、产能动态规划等技术，实现生产计划优化和动态调整，缩短订单交付周期。 9.车间智能排产 面向作业排程等业务活动，针对资源利用率低、交付不及时等问题，建设智能排产系统，应用复杂约束优化、多目标规划、强化学习等技术，基于安全库存、生产过程数据等要素实现多目标排产优化，缩短交付周期，提升资源利用率。 10.生产进度跟踪 面向生产进度可视化、资源消耗统计等业务活动，针对生产指标计算失真、生产异常发现滞后、资源空置浪费等问题，建设数据采集与监控系统，应用实时数据分析引擎、机器学习、物料实时跟踪等技术，实现生产数据实时获取、生产进度实时监控、生产指标自动计算，提高生产透明度和资源利用率。 11.生产动态调度 面向紧急插单、设备故障等事件的资源动态调度需求，针对计划刚性、资源错配浪费等问题，建设动态调度系统，应用运筹优化、强化学习、遗传算法、专家系统等技术，实现生产扰动及时响应，人力、设备、物料等制造资源的动态配置，提升生产效率和资源利用率。 12.仓储智能管理 面向物料和成品出入库、库存管理等业务活动，针对出入库效率低、库存成本高等问题，建设自动化立体仓库和智能仓储管理系统，应用自动化盘点、仓储策略优化、多形态混存拣选、库存实时调整等技术，实现物料和成品出入库、存储、拣选的智能化，提高库存周转率和空间利用率。 13.物料精准配送 面向厂内物流配送等业务活动，针对物料配送不及时、不精准等问题，部署自主移动机器人等智能物流设备和智能运输管理系统，应用室内高精度定位导航、物流路径动态规划、物流设备集群控制等技术，实现厂内物料配送快速响应和动态调度，提升物流配送效率和准时率。 14.危险作业自动化 面向高危物料处理、极端环境操作、密闭空间作业等危险业务活动，针对作业安全风险高、自动化水平低等问题，部署工业机器人、协作机器人等智能作业单元，应用环境感知与识别、远程实时操控、自主决策等技术，实现危险作业环节的少人化、无人化，提高生产作业安全水平。 15.安全一体化管控 面向安全风险识别、安全应急响应等业务活动，针对安全风险高、实时监控难、处置效率低等问题，搭建生产安全管控和应急处置系统，应用生产运行风险动态监控、危险行为识别等技术，提升安全态势感知能力；基于人工智能等技术实现安全风险预测预警和处置方案自动生成，降低事故发生率和损失。 16.能源智能管控 面向高能耗设备节能减排、工厂多能源介质综合调度等业务活动，针对能耗大、成本高等问题，部署能耗采集设备和能源管控系统，开展多工序能耗溯源定位、高能耗设备建模仿真和参数优化，实现生产过程的节能减排；应用负荷预测、能源平衡分析、多能互补等技术，实现工厂能源综合管控和整体优化，降低单位产值综合能耗。 17.碳资产全生命周期管理 面向碳排放数据采集、碳足迹追踪和碳资产核算等业务活动，针对碳排放计量难、碳足迹追踪效率低等问题，建立数字化碳管理系统，应用碳排放精细化检测、碳排放指标自动核算、碳捕获利用与封存等技术，实现碳的追踪、分析、核算和交易，挖掘碳资产利用价值，降低单位产值碳排放量。 18.污染在线管控 面向污染排放监测、污染物收集处理等业务活动，针对污染排放计量难、管理粗放等问题，部署污染排放在线采集设备和管控平台，应用污染监测、污染物质分析与治理优化、污染源追溯、危害预测预警等技术，实现污染全过程动态监测、精确追溯、风险预警和高效处理，降低污染排放水平。 19.网络协同制造 面向大规模协同制造的需求，打造具备开放协同创新、资源自适应调度、产供销自组织管控等特征的网络化协同平台，通过研发、生产、供应、金融等资源跨地域配置优化，实现协同研发创新、订单智能分配、制造能力共享、集采集销等业务高效协同，形成多方共赢的产业生态，加速产业组织形态变革。 五、生产作业环节 20.柔性产线快速换产 面向多种类产品混线生产中的产线切换、工艺调整等业务活动，针对个性化需求响应慢、产线换线时间长等问题，集成智能机器人、智能机床和智能控制系统，打造工艺可重构的柔性制造单元；应用标准化接口、模块化结构、智能任务编排等技术，实现产线快速切换，缩短停机换产时间；应用网络自组织、工装夹具自匹配、控制自适应等技术，实现产线不停机切换，满足大规模个性化定制需求。 21.工艺动态优化 面向生产工艺优化业务活动，针对工艺参数动态调优难等问题，建设工艺在线优化系统，应用机理与数据混合建模、多环节联合寻优、无监督学习、工艺参数自调优等技术，动态生成最优的控制设定值，提高经济效益。 22.先进过程控制 面向生产过程精准平稳控制的要求，针对复杂工艺过程控制变量多、控制效果差等问题，应用先进过程控制、模型预测控制、多变量协同控制等技术，实现高质量的实时闭环控制，保证工艺过程平稳性，提高产出率。 23.人机协同作业 面向产品加工、装配、包装及设备巡检、维护等业务活动，针对传统生产方式作业效率低、劳动强度大等问题，部署协作机器人、巡检机器人、智能穿戴设备等智能制造装备，构建人机协同作业单元和管控系统，应用视觉识别、具身智能、自主规划和安全保护等技术，实现加工、装配、包装、巡检等过程人机高效协同。 24.在线智能检测 面向质量数据采集、分析、判定等业务活动，针对检测效率低、响应慢、一致性差等问题，构建在线智能检测系统，应用智能检测、物性表征分析、机器视觉识别、参数放行等技术，实现产品质量在线快速识别判定，提升检测效率和及时性。 25.质量精准追溯 面向质量问题识别、追溯等业务活动，针对产品质量波动追溯困难等问题，构建质量管理系统，应用标识、统计分析、大数据等技术，打通生产全流程质量数据，快速锁定质量问题源头，提升质量稳定性和可追溯性。 26.质量分析与改进 面向质量问题分析、改进等业务活动，针对产品质量波动等问题，建设质量管理系统，构建质量知识库，应用机理分析、根因分析等技术，开展质量快速诊断和改进提升；应用机理分析、深度学习预测等技术，实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。 27.设备运行监控 面向设备运行数据采集、状态分析、集中管控等业务活动，针对设备数据全面采集难、统一管理难等问题，部署设备运行监控系统，集成智能传感、工业协议转换、多模态数据融合等技术，实现设备数据实时采集、状态分析、异常报警、远程操作，提高设备运行效率。 28.设备故障诊断与预测 面向设备故障发现、诊断分析等业务活动，针对设备运维成本高、非计划停机频次高等问题，建立故障知识库和设备健康管理系统，应用知识图谱、机理分析、语言大模型、模式分析等技术，实现设备故障在线报警和智能诊断；应用振动分析、声学分析、特征工程、迁移学习等技术，实现设备故障提前预测、提前介入，保障连续生产。 29.设备维修维护 面向设备运维计划制定、资源调度等业务活动，针对响应滞后、修复时间长等问题，部署手持扫码、电动扭矩扳手等智能终端与工具，建立维修知识库和设备维修维护管理平台，应用知识图谱、语言大模型、远程指导等技术，实现维修维护方案优化与工单自动化，提升运维效率。 六、运营管理环节 30.智能经营决策 面向工厂人、财、物等资源的调度和决策优化，针对资源配置效率低、依赖经验决策等问题，构建智慧经营决策系统，应用多因素关联分析、数字沙盘模拟等技术，实时评估风险与收益，提升科学经营决策水平；应用业务流程自动化、智能体等技术，实现关键业务自主决策和流程自动执行，提升运营智能化水平，提高企业效益。 31.数智精益管理 面向经营过程的人、机、料、法、环一体化管理等业务活动，针对资源利用率不高、生产管理效率低等问题，应用六西格玛、6S等精益方法，将精益管理理念与大数据、云计算、数字孪生等数智技术深度融合，实现绩效精准核算、资源高效流动、环境全面监控等，提高整体生产经营效率。 32.规模化定制 面向产品多品种小批量生产、个性化定制等需求，通过网络平台、大数据分析等方式收集客户多样化需求，打通研发设计与生产环节，在个性化、模块化设计基础上，应用柔性制造系统、可重构产线等手段实现低成本、高效率生产，在实现规模经济效益的基础上满足用户个性化需求。 33.产品精准营销 面向市场营销、销售管理等业务活动，针对客户需求信息获取不及时、营销策略不合理等问题，建立销售管理系统，应用基于深度学习的用户精准画像、市场需求预测、智能快速报价等技术，实现基于客户需求洞察的营销策略优化和供需精准匹配，提升营销精准性。 七、产品服务环节 34.远程运维服务 面向产品运维等业务活动，针对运维服务难度大等问题，搭建远程运维服务系统，应用远程指导、故障预测等技术，实现产品的远程监控、远程诊断和预测性维护，提高产品运维效率，降低服务成本。 35.产品增值服务 面向产品增值服务等业务活动，针对价值挖掘不充分、客户粘性不足等问题，推动产品智能化，远程实时采集产品状态数据，叠加软件订阅、按时租赁、产品操作优化等数据驱动的增值服务，拓展产品价值新空间。 36.客户主动服务 面向客户关系维护、产品服务迭代优化等业务活动，针对响应不及时、使用体验差等问题，建立客户服务管理系统，应用多渠道客户数据整合、知识图谱、语言大模型、智能交互等技术，实现客户参与的产品迭代和服务优化，提高客户粘性和满意度。 八、供应链管理环节 37.供应商数字化管理 面向供应商入库、评价、筛选等业务活动，针对供应商比选难、管控能力弱等问题，建立供应商库，应用供应商风险评估、供应链溯源等技术，实现供应商精准画像和智能筛选，开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。 38.采购计划优化协同 面向采购计划制定、执行等业务活动，针对市场波动大、交付不及时等问题，建设供应链管理系统，应用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术，开展市场、采购、库存、生产等数据的综合分析，实现采购计划自动生成和动态优化，并实现上下游供应商之间紧密协同。 39.供应链风险预警与调度 面向供应链状态监测、风险识别、快速调整等业务活动，针对供应链不透明、风险响应滞后等问题，打造供应链协同平台，应用多源信息感知、风险评估预测等技术，实现供应链风险在线监控、精准识别、提前预警；应用资源智能匹配、预案模拟仿真、供应网络自动切换等手段，实现供应链的自主修复，提升韧性和安全水平。 40.供应链物流智能配送 面向供应链上下游多式联运调度、配送路线规划、运输过程监控等业务活动，针对物料和成品多点仓储、运输过程监控难、配送周期长等问题，建设供应链物流管理系统，应用仓网规划、车货智能匹配、实时定位跟踪、智能路径规划、智能驾驶等技术，实现物流全程跟踪、智能调度、异常预警和高效处理，降低供应链物流成本，提升准时交付率。