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全球主要國家數字化轉型大盤點

日期:2021-11-24  來源:互聯網    點擊:
      中國數字經濟百人會依托中國電子學會的專業研究團隊,組織業內知名專家學者,結合國內外領軍企業的具體實踐經驗,對全球產業數字化轉型的基本趨勢、面臨問題、布局特征、典型模式、主要方向等做出研判,值得正在籌劃或者開展數字化轉型的企業與個人學習。

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  全球產業數字化轉型的基本趨勢

  1. 產業數字化轉型從被動到主動、從片段到連續、從垂直到協同
  2. 產業數字化轉型呈現平臺化、共享化新特征
  3. 產業數字化轉型重塑開放協同的創新體系
  4. 產業數字化轉型引導消費者技能和素養升級

  全球產業數字化轉型共性關鍵問題

  (一)不確定性下降和復雜性上升的經濟均衡問題

  信息處理、分析、應用的難度和復雜性在大幅提升,軟硬件購買、裝置調試、架構重建、技能學習、人才配備等方面的投入會有顯著增加,如何合理設置投入模式和預估收益周期,如何采用最經濟的方式,如何控制不確定性是產業數字化轉型面臨的首要問題。

  (二)供給碎片化和需求協同化的全局統籌問題

  產業數字化轉型的發軔可追溯到近 60年前,主要包括研發設計、生產制造、經營 管理三大主要領域。

  研發設計經歷了從二維到三維,從仿真到孿生的演進,從單一零部件延伸到整機和產品全生命周期。

  生產制造經歷了從獲取生產數據到配置生產資源,再到協同生產過程及優化生產體系的持續進步。

  經營管理經歷了以面向產、供、銷的生產優化為中心,以面向企業內部的運營優化為中心和以面向供應鏈、價值鏈的資源優化為中心的三個階段,已開始向云端遷移。

  囿于技術架構和業務模式,絕大部分數字化轉型的供給還是沿著從點到線的路徑進行拓展,相對碎片化、封閉化,持續形成大量數據孤島,與產業在當前全局優化協同大集成的需求不相匹配。

  (三)前瞻技術大量涌現和現實需求尚待挖掘的市場培育問題

  如何挖掘和培育兼具實踐應用價值和示范推廣意義的多類型市場需求,充分發揮前 瞻技術持續迭代和演進的創新特性,是產業數字化轉型正面臨的現實問題。

  各國數字化轉型布局

  (一)美國

  聚焦前沿技術和高端制造業領跑全球數字化轉型浪潮

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  美國先后發布《聯邦大數據研發戰略計劃》《國家人工智能研究和發展戰略計劃》 《為人工智能的未來做好準備》《美國機器智能國家戰略》,構建了以開放創新為基礎、以促進傳統產業轉型為主旨的政策體系,有效促進了數字化轉型的發展進程。

  為引導實體經濟復蘇,金融危機后美國進行再工業化,先后發布《智能制造振興計劃》《先進制造業美國領導力戰略》,提出依托新一代信息技術等創新。

  (二)英國

  強化戰略引領作用打造數字化強國

  英國政府于 2017年發布《英國數字戰略》,提出了多項數字化轉型戰略,包括連接戰略、數字技能與包容性戰略、數字經濟戰略、數字轉型戰略、網絡空間戰略、數字政府戰略和數據經濟戰略,為數字化轉型作出全面部署。

  英國發布《產業戰略:打造適合未來的英國》,旨在與產業界合作開展科技創新和應用研究, 實現人工智能技術的創新應用,將英國建設為全球人工智能與數據驅動的創新中心。

  2018年,英國政府出臺《產業戰略:人工智能領域行動》,再次強調支持人工智能創新以提升生產力,使英國成為全球創立數字化企業的最佳之地。

  (三)德國

  積極踐行“工業4.0”明確五大行動領域

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  德國以“工業4.0 ”為核心,逐步完善數字化轉型計劃,并為中小企業提供良好發展 環境。

  2016年3月,德國聯邦政府正式推出了《數字化戰略2025》,強調利用“工業4.0” 促進傳統產業的數字化轉型,提出了跨部門跨行業的“智能化聯網戰略”,建立開放型創 新平臺,促進政府與企業的協同創新。

  2018年12月,德國政府明確指出了數字化轉型的五個行動領域,分別為數字技 能、信息基礎設施、創新和數字化轉型、數字化變革中的社會和現代國家,旨在使數字化變革惠及每個公民,并針對數字革命帶來的挑戰提供具體解決方案。

  (四)歐盟

  打造統一數字市場構筑產業轉型共同體

  為加快歐盟數字化轉型步伐,歐盟堅持合作共贏原則,共同推動建立統一的數字市場,為成員國產業協同發展提供有力條件。

  2015年歐盟委員會啟動《數字化單一市場戰略》,通過一系列措施消除法律和監管障礙,著力將28個成員國打造成統一的數字市場。

  歐盟委員會于2016年4月出臺《產業數字化新規劃》,計劃在5G、云計算、物聯網和網絡安全等重點領域加快建立共同標準,以統籌歐盟各成員國的產業數字化轉型。

  基于傳統行業數字化轉型明顯滯后的現狀,歐盟在整合成員國已經出臺的工業數字化戰略基礎上,逐步形成《歐洲工業數字化戰略》,以打造開放協同的創新體系、培育創新型企業為路徑,確保歐盟在產業數字化轉型方面處于全球領先地位。

  (五)法國

  明確工業轉型和人才培養方案打造歐洲經濟中心

  在經歷“去工業化”陣痛后,法國實施了一系列創新驅動工業轉型升級和提升數字技 能的相關政策方案,旨在通過新一代信息技術帶動經濟增長模式變革,實現重返歐洲經濟中心的戰略目標。

  2018年9月20日,法國公布了《利用數字技術促進工業轉型的方案》, 提出加強法國本土工業生態系統建設,打造具有創新力的工業中心。

  2018年11月,法國宣布 啟動“工業版圖計劃”,通過對工業園區、土地資源、創新要素的整合促進產業迭代,建設更具競爭力的法國工業。

  (六)日本

  以技術創新和“互聯工業”為突破口建設超智能社會

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  2016年,日本發布《第五期(2016-2020年度)科學技術基本計劃》。

  互聯工業作為“社會 5.0 ”的重要組成部分,得到政府的高度關注,日本產經省推動成立了工業價值鏈促進會并發布《日本互聯工業價值鏈的戰略實施框架》,提出的新一代工業價值鏈參考架構成為日本發展高端制造業的新抓手。

  2018年6月發布的《日本制造業白皮書》強調“通過連接人、設備、系統、技術等 創造新的附加值”,正式明確將互聯工業作為制造業發展的戰略目標。

  (七) 韓國

  以建設智能工廠為先導為制造業轉型積極布局

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  2018年2月,韓國政府發布《第四期科學技術基本計劃(2018 — 2022)》。

  2018年12月,提出到2022年 建設3萬個智能工廠及10個智能產業園,成立3000億韓元規模的智能工廠設計建設企業基金。

  2019年6月,韓國公布了人工智能產業的發展目標和投資計劃。

  (八)俄羅斯

  注重技術自主研發著力夯實數字化轉型基礎

  俄羅斯政府強調提升本國信息技術自主研發能力以保障國家利益。

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  2017年,俄羅斯政府相繼發布《2017-2030年俄聯邦信息社會發展戰略》和《俄羅斯聯邦數字經濟規劃》。

  2018年,俄總統普京簽署《2024年前俄聯邦發展國家目標和戰略任務》總統令,指出要在公共服務、醫療、教育和工業等領域引入新一代信息 技術和平臺解決方案,確保 2024年前在智能制造、機器人、智能物流等領域進入全球五強。

  (九)新加坡

  描繪數字化藍圖助力服務業轉型升級

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  新加坡為加快數字化步伐,推出一系列“數字化藍圖”勾勒經濟社會的整體轉型發展計劃,以服務業轉型為重點尋求數字化新變革。 

  2014年,新加坡公布“智慧國2025”發展藍圖,

  2016年,新加坡公布產業轉型藍圖,提出涵蓋能源化工、航空業、醫療保健、金融、教育等23個具體行業的轉型措施及發展目標,

  2018年推出“服務與數字經濟藍圖”,重點提升本國服務業領域的數字創新能力。

  全球產業數字化轉型的典型模式

  (一)制造業

  工業互聯網成為轉型升級重要突破口

  (二)建筑業

  虛擬建造助力工程全方位數字化轉變

  BIM的出現,為建筑工程項目管理提供了新途徑。基于項目現場的各項信息數據,以BIM三維數字模型為載體,打造與項目現場精準映射的集成化項目管理平臺,在時間維度上可實現建筑從圖紙設計、施工建造、竣工交付到運行維護的全生命周期數據的集成與融合,同時在空間維度上將促進業主、設計、施工、供應商、運營 方等各參與方的數據協同與業務協同,最終取得提升項目質量、縮短工程周期、降低建造 成本、提高管理效率的多重效果。

  英國使用BIM的企業已達到74%,并有 72%的被調查者認為利用BIM可節約33%的工程項目建設成本。

  (三)能源業

  大數據可視化平臺提升能源供給效率

  當前,全球已步入能源緊缺時代,提升能源生產和利用效率成為急需解決的突出問題,能源大數據是解決這一問題的有效手段。

  建設覆蓋能源生產、傳輸、消費各個環節的數據資源池,搭建一體化的大數據可視化分析平臺成為必然之路。

  據國際市場研究機構GTM Research預測,至2020年,全世界電力大數據管理系統市場將達到38億美元的規模。

  (四)礦產開采業

  智能裝備實現精準安全的無人開采

  礦產開采的地質環境條件復雜而危險,使用智能化的開采裝備不僅可以更加精準地 確定開采方位和開采工藝,提高開采效率,更有助于實現安全生產。

  2018年9月,石油巨頭荷蘭皇家殼牌宣布了一項重大計劃,提出將和微軟公司擴大合作,在石油行業大規模推行人工智能的應用,其中包括定向井鉆井人工智能化應 用。

  2019年5月,全球知名礦山設備生產廠家美國卡特彼勒公司(CAT)推出了新一代智能挖掘機,智能挖掘機的應用將 使挖掘工作效率提高4W ,同時設備保養成本降低211%。

  (五)畜牧業

  動物可穿戴設備開啟智慧養殖數據入口

  畜禽健康狀況是畜牧業關注的焦點問題,以感知技術為切入點,對畜禽體征及行為 進行監測、分析和預測成為農場實現精準養殖的可行選擇。

  2025年,動物可穿戴行業市場規模預計可達到26億美—元。

  巴西的一家提供牧牛智能服務的初創公司實現了通過可穿戴設備將牛的基本信息上傳到云端并進行數據分析,為養殖者提供圖表化的牲口信息。

  總部位于新加坡的農業科技公司SmartAHC研制了一款智能耳環,用于探測豬的體征數據并預測豬的疾病和繁殖情況。

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  (六)零售業

  線上線下一體化精準挖掘用戶消費需求

  在傳統零售與電商業務增速雙雙趨緩的背景下,如何打通線上線下渠道形成優勢互 補效應,幫助零售商準確觸達用戶消費需求成為破局關鍵。

  2018年初,美國電商巨頭亞馬遜推出了第一家無人便利店Amazon Go。

  于今年,Amazon Go的目標是在全美開設3000 家Amazon Go無人零售店,試圖結合其線上零售優勢,在 20余年積累的電子商務數據基礎之上建立一套線上線上零售數據匯聚的消費體系。

  (七)物流業

  倉儲數字化智能化改造加快貨物流通

       連接物流上下游環節的倉儲是物流全鏈路的中樞部分,在現代物流企業中占據舉足輕重的地位。

  2019年7月中旬,DHL發布了智能倉庫計劃,展示了DHL利用物聯網、數據分析 和數字攣生等技術連接物理和虛擬倉庫,打造數字攣生智能 倉庫的解決方案。

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  2019年7月9日,京東物流宣布其建設的首個大件智能倉庫可存儲商品達數10萬件,運營效率提升6倍。

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  (八)金融業

  多源數據分析有效降低金融風險

  金融機構匯集用戶的貸款信息、交易記錄、征信數據等多源異構數據資源,利用大數據畫像、機器學習、知識圖譜和復雜關系網絡分析等先進技術 對多源數據進行實時處理,建立風險監測預測模型,大規模監測各關系數據中出現的不一致性,促使傳統模式下難以浮現的風險顯性化,從而及時有效地識別騙保、逾期、壞賬等風險, 實現潛在風險規避。

  美國互聯網金融公司ZcstFinanee?出基于大數據分析 SJ的收債評分,以大數據技術為基礎采集并融合多源數 據,基于幵發的10個機器學習分析模型,可在5秒鐘內,對每位信貸申請人的超過1萬條數據信息進行分析,得到超過7 萬個的評估指標。

  全球產業數字化轉型的主要方向

  一、推動大數據和人工智能技術創新發展成為各國共性戰略選擇;

  二、培養數字技能人才是支撐數字化轉型發展的重要舉措;

  三、圍繞底層技術、標準、知識產權的爭奪愈加激烈;

  四、組織架構優化及商業模式變革成為企業轉型焦點;

  五、激發培育契合新一代信息技術特性的應用場景。

國內行業動態

國際行業動態

省內行業動態

臺灣行業動態

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