2025年制造业数智化发展白皮书 从转型到智变：赋能·增效·重塑未来.docx

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2025
制造业数智化发展白皮书

从转型到智变： 赋能 ·增效 · 重塑未来

2175 云倾情发布

GEOMETRY COMPOSITION WHITE PAPER

2175 云 ，人力资源数智化解决方案
目 录

序 4

第一章： 时代浪潮：制造业数智化发展新图景 6

1.1 从“数字化转型”到“数智化升级”： 一场 HR 管理范式的根本性跃迁 6

1.2 宏观驱动力分析： 10

第二章：现状洞察：制造业数智化进程全景扫描 15

2.1 发展阶段评估： 四类企业的转型路径与困境 15

2.2 关键领域应用成熟度分析 17

2.3 挑战与瓶颈：跨越转型的“深水区” 19

第三章：技术引擎：驱动数智化的核心力量 22

3.1 云智一体： 云原生与 AI 的深度融合 22

3.2 工业大脑：AI 大模型在制造业的落地 23

3.3 虚实映射：数字孪生从概念走向实践 25

3.4 数据血脉： 工业数据平台与数据治理 26

第四章：行业实践：数智化转型典型案例剖析 28

案例一：汽车行业（离散制造代表） 28

案例二： 电子信息行业（精密制造代表） 29

案例三：化工/医药行业（流程制造代表） 30

第五章：未来展望与实施路径 32

5.1 未来趋势预测 32

5.2 给制造企业的实施路径建议 33

第六章：2175 云：赋能制造业数智化新未来 35

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6.1 我们的使命、愿景和价值观 35

6.2 全景解决方案图 35

6.3 核心优势 36

6.4 行动呼吁 37

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序

制造业正站在一个历史性的拐点。

过去十年 ，我们见证了“数字化转型”从时髦词汇变成企业生存的必修课。但今天 ，当我与

众多制造业企业家深入交流时，感受到的已不仅是转型的迫切，更是对“如何转得对、转得

值” 的深切焦虑。

许多企业投入巨资引入系统 ，却陷入“数据孤岛” 的困境； 部署了 AI 技术 ，却难以在核心

生产环节创造价值；升级了设备，但组织能力和人才结构却成为制约发展的短板。这些问题

背后 ，是一个根本性的认知偏差：数智化不是技术的堆砌 ，而是一场涉及战略、组织、人才

与文化的全面重塑。

正是基于这样的洞察，2175 云团队撰写了这本《制造业数智化发展白皮书 2025》。这不仅

仅是一份行业报告 ，更是我们深耕制造业人力资源数智化领域多年的实践总结与思考结晶。

在本白皮书中 ，您将看到：

清晰的演进路径 - 我们从“数字化”与“数智化” 的本质区别入手 ，帮助企业厘清转型的

阶段性目标 ，避免盲目投资。

全景的现状扫描 - 通过对四大类型企业的深入剖析 ，辅以研发、 生产、供应链等关键领域

的成熟度分析 ，为企业精准定位自身坐标提供参考。

落地的技术指南 - 我们不空谈概念 ，而是深入解析云原生、AI 大模型、数字孪生等技术的

实际应用场景 ，展示它们如何真正为制造业创造价值。

真实的行业实践 - 汽车、 电子信息、 化工医药三大行业的典型案例 ，见证了领先企业如何

通过数智化实现质的飞跃。

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核心定位：不止于描述现象，而是作为“ 战略指南”和“行动路线图”。强调“数智化”（数

字化+智能化） 是质变 ，而不仅仅是量变。

目标受众：

核心受众：制造业企业的 CEO、 CHO、 CTO、CIO 和生产与运营负责人。

相关受众：政府相关部门、行业分析师、投资机构、 学术界。

作为 2175 云的创始人 ，我深知技术只有与行业深度结合 ，才能释放最大价值。我们的团队

中，既有来自顶尖科技公司的技术专家，也有深耕制造业数十年的行业顾问。这种跨界融合

的基因 ，让我们能够真正理解制造业的痛点 ，提供“接地气” 的解决方案。

数智化转型道阻且长，但行则将至。我们希望这本白皮书能够成为制造业同仁们的“ 战略指

南”和“行动路线图” ，帮助大家在充满不确定性的环境中找到确定的成功路径。

期待与您携手 ，共同推动中国制造业从“制造”到“智造” 的伟大跃迁。

尤建刚

2175 云创始人 & CEO

2025 年 10 月于苏州

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第一章：时代浪潮：制造业数智化发展新图景

1.1 从 “数字化转型”到 “数智化升级” ：一场 HR 管理范式的根本性跃迁

各位业界同仁、企业决策者们 ，大家好。

作为深耕人力资源数智化领域多年的服务商，我们目睹了太多企业对“数字化”与“数智化”

的混淆与焦虑。今天，我们有必要进行一次深度的概念厘清。这并非文字游戏 ，而是关乎企

业人力资源战略的顶层设计与投资回报。请允许我阐述一个核心观点：“数字化转型”是奠

定地基 ，“数智化升级”是构建智慧大厦 ，二者是递进且共生的关系 ，缺失任何一环 ，都无

法在新时代的人才竞争中占据高地。

1.1.1 正本清源：数字化——将传统世界 “翻译”成数据语言

当我们谈论人力资源的“数字化”时 ，我们本质上在谈论一场 “业务流程的数据化映射”。

核心是“连接”与“记录” ：它的首要任务是将所有与“人”相关的线下、分散、非标的行

为与流程 ，通过 IT 技术进行线上化、标准化和结构化。例如：

数据采集：将员工档案从纸质文件夹变为电子数据库中的字段；将考勤从打卡钟变为考勤

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机乃至移动端的 GPS/Wi-Fi 打卡记录； 将绩效评估从年终的几张纸质表格变为在线表单

流程。

流程上线： 将招聘、 入职、 转正、 调岗、 离职等全部流程 ，通过 eHR 系统或 OA 系统进

行固化和线上流转 ，确保流程可追溯、 节点有审批。

数字化阶段的价值与局限：

价值：它极大地提升了运营效率。审批快了，找档案方便了，数据统计不再需要手动 Excel

“鏖战”到深夜。它实现了人力资源管理的“无纸化”和“流程驱动”，是现代化管理的

基石。

局限：然而 ，此阶段的系统更像一个精密的“记录仪”和“流程机器”。它忠实地记录了

“谁在什么时候做了什么”，但无法回答更深层次的问题：“为什么会这样？”以及“接

下来应该怎么做？”数据是静态的、孤立的 ，其价值远未被挖掘。

许多企业误以为上线了一套 HR 系统就完成了“数字化转型”，实则只是迈出了第一步。我

们只是将传统流程用数字技术重做了一遍 ，并未触及管理的核心——决策。

1.1.2 范式跃迁：数智化——让数据拥有 “思考与行动” 的能力

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“数智化”是在数字化奠定的坚实数据地基上 ， 引入 AI、 机器学习、 大数据分析等智能技

术 ，实现从“流程驱动”到“数据智能驱动”的根本性转变。它的目标不再是简单的效率提

升 ，而是效能跃迁与决策革命。

核心是“洞察”与 “赋能” ： 它让数据“活”起来 ，能够自我分析、发现规律、预测趋势，

并最终赋能甚至替代部分人类决策。

AI 分析：这远不止于生成几张饼图或柱状图。 它意味着：

在招聘端：通过自然语言处理技术，智能解析海量简历，并与岗位画像进行深度匹配，精

准筛选出潜力候选人 ，甚至预测其入职意愿与稳定性。

在人才发展端：分析员工的学习路径、项目经历、绩效数据 ，为其智能推荐个性化的成长

地图与培训课程 ，构建“千人千面” 的赋能体系。

在员工服务端： 部署 7x24 小时的 AI 智能问答机器人 ，即时解答员工关于薪酬、 假期、

制度等 95%以上的常规问题 ，将 HR 从业者从重复性事务中解放出来。

自主决策：这是数智化的终极体现 ，即在特定、规则清晰的场景下 ，系统能够自动执行决

策。例如：

基于实时业务数据与历史规律 ，系统可自动触发并审批特定范围内的招聘需求。

根据预设的薪酬公平性模型与市场对标数据，系统可** 自动生成**年度调薪建议方案，供

管理者决策参考。

通过持续监测员工的工作行为数据（如协作频率、创新贡献等） ，系统可主动预警高潜人

才的流失风险 ，并提示管理者进行干预。

数智化阶段的价值重塑：

HR 角色转型：HR 从业者从繁琐的事务处理者（Administrator）和流程执行者（Processor），

转变为战略伙伴、数据科学家和员工体验设计师。他们的核心工作是解读数据洞察、设计

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智能场景、驱动组织变革。

组织能力升级：企业拥有了一个“数字孪生”的组织体 ，能够基于实时数据洞察进行精准

的人才盘点、科学的组织诊断和前瞻的战略规划。管理从“经验主义”和“后知后觉”走

向“数据驱动”和“先知先觉”。

1.1.3 顾问视角：企业如何规划从数字化到数智化的演进路径？

实现数智化升级绝非一蹴而就。我建议企业采取“整体规划、分步实施、场景切入、持续迭

代” 的策略。

1. 第一步：夯实数字化地基 ，打通数据孤岛

评估与整合：首先 ，审视你现有的 HR 系统、财务系统、业务系统。它们之间的数据是通

畅的吗？ 能否形成统一的员工主数据？这是所有智能分析的前提。没有高质量、可融合的

数据 ，一切 AI 都是空中楼阁。

流程标准化：确保核心人力资源流程已经高度标准化和线上化。一个混乱的线下流程，即

使被数字化 ，也只会产生混乱的数据。

2. 第二步： 选择高价值场景 ，实现单点智能突破

不要追求“大而全”的智能平台。从业务痛点最明显、数据基础最好、ROI 最容易衡量的

场景入手。例如：

场景一：智能简历筛选。 直接提升招聘效率 ，降低渠道成本。

场景二： 员工流失预测。 主动保留关键人才 ，降低离职带来的巨额损失。

场景三：个性化学习推荐。提升培训投入的有效性 ，加速人才成长。

通过这些“小胜”积累信心、展示价值 ，并在此过程中培养团队的数智化能力。

3. 第三步：构建数据中台与 AI 能力平台 ，赋能全局

当单点智能应用初见成效后，企业需要着手构建更底层的 HR 数据中台，将分散的数据资

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产进行统一治理、整合与建模 ，形成可复用的数据服务。

同时 ， 引入或搭建 AI 平台 ，将成熟的算法模型（如离职预测模型、 人岗匹配模型） 沉淀

为标准化服务 ，供 HR 各个业务场景随时调用。

4. 第四步：文化重塑与组织适配

技术只是工具，真正的变革在于人。必须培育企业的数据文化，鼓励各级管理者基于数据

做决策 ，而不仅仅是凭感觉。

调整 HR 团队的技能结构 ，引入具备数据分析、产品经理思维的人才。重构与业务部门的

关系 ，从“支持”变为“协同共创”。

小结

从“数字化转型”到“数智化升级”，是人力资源领域从“工具理性”走向“价值理性”的

必然历程。数字化让我们拥有了看清过去的“后视镜”，而数智化则为我们配备了预见未来

的“ 导航仪”。

对于企业而言 ，这已不是一道选择题 ，而是一道生存题。在这场深刻的变革中 ，早行动、早

规划、早积累者，将能构建起难以逾越的人才管理与组织效能护城河。希望本篇分享能为您

厘清思路 ，指明前行的方向。欢迎交流探讨 ，共探人力资源数智化的无限可能。

1.2 宏观驱动力分析：

制造业的数智化转型已不再是选择题，而是生存题。作为人力资源数智化服务商，我们见

证太多企业在转型中“重技术、轻人才”的困境。今天 ，我们将从政策、市场、技术、 内

生四大驱动维度，深入剖析制造业转型背后的逻辑，并聚焦人力资源如何成为这场变革的

加速器。

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1.2.1 政策驱动： 国家战略蓝图下的产业与人才升级

国家战略正以前所未有的力度重塑制造业生态 ，也为人力资源管理指明了方向。

顶层设计牵引产业升级

“ 中国制造 2025” 明确提出“ 三步走” 战略： 到 2025 年迈入制造强国行列 ，到 2035

年达到世界中等水平 ，到 2049 年进入世界制造强国前列。其核心的智能制造专项 ，旨在

通过数字化车间、智能工厂建设 ，实现运营成本降低 50%、产品生产周期缩短 50%的不

良品率降低 50%。

“ 十四五” 智能制造发展规划 进一步深化 ，工信部印发《智能制造典型场景参考指引

（2025 年版） 》 ，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 ，为企业提供了清晰的智能化升级路线图。

政策红利释放与人才需求转向

这些政策不仅是技术升级指南，更是人才结构变革的号令。智能制造专项催生了对数字化

车间设计师、智能装备运维工程师、 工业数据科学家等新兴岗位的庞大需求。

人力资源部门必须前瞻性地解读政策，将智能制造人才图谱纳入企业人才战略，从传统的

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“劳动密集型”管理转向 “知识密集型”人才生态的构建。

1.2.2 市场驱动：个性化、快响应与全球化竞争的压力

市场环境的剧变 ，正倒逼企业提升组织敏捷性与人才效能。

需求变革倒逼生产与组织模式创新

消费者需求日益个性化，产品生命周期急剧缩短，要求制造企业具备大规模定制、快速试

错的能力。 正如瑞士媒体所指 ， 中国制造的优势正从成本转向 “创新速度 + 绿色标准”

的综合竞争力。

这种市场压力传导至内部，要求人力资源模式必须柔性化。传统基于固定岗位的“金字塔”

式组织已难以为继 ，取而代之的是基于任务的项目制、 共享人才池与敏捷团队。

全球化竞争重塑人才争夺格局

在全球产业链重构的背景下，高端制造竞争本质是高端人才竞争。企业不仅面临国内同行

的竞争 ，更需在全球范围内吸引和保留精通 AI、物联网、数字孪生等技术的复合型人才。

人力资源部门需构建全球化招聘与薪酬体系 ，并借助 AI 技术提升人才甄别与吸引效率。

例如 ， 中智集团通过 AI 赋能 ，打通“行业-企业-岗位-人才” 多维度图谱 ，将传统匹配逻

辑重构为“智能网生态” ，大幅提升人岗匹配的精准度。

1.2.3 技术驱动：新技术融合下的人才能力再造

云计算、AI 大模型、5G 等技术的成熟 ，为制造业数智化提供了工具箱 ，也为人力资源管

理带来了赋能新武器。

技术集群赋能智能制造全过程

云计算：基于云平台的 HR 系统，可将招聘周期缩短 30%-50%，算薪准确率提升至 99.9%

以上 ，实现了人力资源管理的弹性扩展与持续交付。

AI 大模型： 正深度融入人才“选育用留”全链条。 例如 ， 中智集团的“AI 数字人智能招

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聘面试”可智能生成“千人千面” 的面试计划并进行动态追问； 上海外服的 AI 智能助手

“云知道”在接入 DeepSeek-R1 大模型后 ，实现了人力资源智能服务的秒级响应与持续 迭代。
5G 与工业物联网 ：为远程运维、 实时数据采集、 高精度定位提供了网络基础。 在 5G 数

字孪生工厂中 ，能实现对人员、设备的全方位实时监控与调度。

数字孪生：不仅用于物理工厂的模拟优化，也正逐步应用于人力资源领域。基于数字孪生

技术构建的虚拟仿真实训系统，能极大降低实操培训成本与安全隐患，助力高技能人才培

训 ，如四川应用的 5G+XR 技术每年助力培训超 10 万高技能人才。

技术融合对人力资源管理的启示

技术的融合要求员工从“操作工”转变为 “数据解读与决策者” 。人力资源部门需主导

建立持续学习与技能重塑的文化 ，利用虚拟仿真实训、AI 个性化学习路径推荐等技术，

构建适应技术迭代的赋能体系。

1.2.4 内生驱动： 降本增效、质量提升与绿色可持续发展的内在需求

超越外部压力 ，企业内在的持续改善诉求是数智化转型最持久的内生动力。

运营效率与质量管控的飞跃

智能制造通过生产计划优化、车间智能排产、动态调度等场景，能显著缩短订单交付周期，

提升资源利用率。

对于人力资源而言 ，这意味着薪酬、考勤、招聘等事务性工作的自动化与智能化。例如，

智能算薪引擎能将万人规模企业的算薪耗时从 3 天压缩至 3 小时，让 HR 团队能聚焦于战

略贡献。

绿色可持续发展成为核心竞争力

政策与市场对“双碳”目标的要求，使绿色制造成为硬指标。智能制造场景中的能源智能

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管控、碳资产全生命周期管理等 ，能有效降低单位产值能耗与碳排放。

人力资源可将绿色技能纳入员工能力模型，并通过设计绿色绩效激励方案，将可持续发展

目标融入每一位员工的日常行为中 ，从而构建企业的“绿色竞争力”。

1.2.5 人力资源数智化顾问的行动指南

面对四大驱动 ，人力资源部门应如何行动？ 以下是四点建议：

战略对齐与人才规划：深度解读国家与产业政策，绘制企业未来的智能制造人才地图，定

期进行人才盘点和供需预测。

构建数智化赋能平台： 引入基于云计算的一体化 HCM 系统 ，并集成 AI 面试官、 智能学

习平台、数据洞察工具 ，打造员工全生命周期的数字孪生 ，为决策提供支持。

重塑组织文化与领导力：培育数据驱动决策的文化，推动组织结构向网状、敏捷转型，并

重点提升中层管理者在数智化环境下的“教练式”领导力。

设计数智化激励与绩效体系：将数据质量、算法贡献、创新应用等数智化能力纳入绩效考

核与激励体系 ，设立专项奖励 ，激发全员参与转型的热情。

小结

制造业的数智化转型是一场深刻的系统性革命，四大驱动如同四轮，共同推动着企业前行。

在这场征程中 ，人力资源不仅是支持者 ，更是引领者和赋能者。通过前瞻布局人才战略、

深度应用智能技术、激发组织内生动力，人力资源完全有能力将转型压力转化为企业高质

量发展的新动能 ，最终在“ 中国制造”向“ 中国智造”的伟大跃迁中 ，书写下不可或缺的

专业价值。

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第二章：现状洞察：制造业数智化进程全景扫描

作为人力资源数智化服务商，我们深知制造业的数智化转型不再是技术升级，而是一场涉

及战略、组织、人才与文化的全面革命。 当前 ，中国制造业正处在从“数字化的普及”迈

向“智能化的深化” 的关键十字路口。理解这一进程的全景 ，是企业制定科学转型策略、

合理配置人力资源的前提。本章将深入剖析制造业数智化的发展阶段、关键领域应用成熟

度以及面临的深层挑战 ，为后续的人才战略与组织变革提供决策基础。

2.1 发展阶段评估： 四类企业的转型路径与困境

根据转型的深度、广度和价值创造能力，我们将制造业企业划分为四大群体。精准定位自

身所处阶段 ，是避免转型盲目性的第一步。

2.1.1 起步者（占比约 20%） ：数字化生存的挣扎者

特征：这类企业通常信息化基础薄弱，存在大量纸质化办公、信息孤岛现象。核心生产设

备老旧 ，数据采集率低 ，数字化转型多为被动响应政策或生存压力。

核心挑战：

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认知困境：管理层对数字化的理解停留在“买软件、 上系统”层面 ，缺乏顶层设计。

资金压力：高昂的初期投入令其望而却步，尤其对于中小企业，ROI 难以衡量是最大顾虑。

人才真空：严重缺乏甚至没有专业的数字化团队 ，现有员工技能老化 ，抵触情绪普遍。

2.1.2 探索者（占比约 40%） ：单点应用的试水者

特征：这是当前最普遍的群体。企业已初步完成财务、 OA 等核心业务流程的线上化 ，并

在研发设计或生产制造等个别环节开展试点应用 ，如使用 CAD 进行设计或部署简单的

MES 系统管理生产。 其转型动机主要源于效率提升和成本控制的内在需求。

核心挑战：

数据孤岛：各部门系统独立，数据标准不一，导致“数据烟囱”林立，无法形成协同价值。

组织壁垒：跨部门协作困难 ，业务部门与技术部门目标分化 ，形成“数字孤岛”。

场景选择困惑：难以从海量的技术方案中 ，识别出与自身业务痛点最匹配的应用场景。

2.1.3 实践者（占比约 30%） ：系统集成的破局者

特征：企业已从“点状应用”走向“ 系统推进”，基本实现全业务流程数字化。他们致力

于打通 IT 与 OT 系统 ，构建了数据中台雏形 ，并开始在生产制造、 供应链等核心领域实

现数据驱动的决策。例如，部署预测性维护系统，或利用工业互联网平台实现产业链初步

协同。

核心挑战：

技术融合深水区：面临老旧设备互联互通、多种工业通信协议并存以及 IT/OT 技术架构差

异等复杂技术难题。

复合型人才短缺：极度缺乏既懂制造工艺又懂数据分析和 AI 算法的“工业数据科学家” 和

“智能装备运维工程师”。

文化转型阵痛：传统的、保守的制造业文化与敏捷、试错、数据驱动的数字化文化产生激

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烈冲突。

2.1.4 领导者（占比约 10%） ：生态创新的引领者

特征：他们是行业的标杆，如西南铝业、施耐德电气灯塔工厂等。其数智化已从内部流程

优化延伸到外部生态构建 ，实现了平台化、智能化运营。他们广泛应用 AI 大模型、数字

孪生等前沿技术 ，不仅实现了生产过程的自主决策 ，还开始向外部输出解决方案和服务，

实现了商业模式的创新。

核心挑战：

持续创新压力： 如何保持技术的前瞻性和领先性 ，持续挖掘数据要素的新价值。

全球人才争夺：需要在全球范围内吸引和保留顶尖的 AI 算法专家、架构师和战略科学家。

供应链韧性构建： 如何利用数智化技术提升整个供应链生态的抗风险能力和协同效率。

2.2 关键领域应用成熟度分析

不同业务环节的数智化应用成熟度，直接反映了企业的转型实效，也是人力资源配置的“需

求地图”。

2.2.1 研发设计：从 “辅助工具”到“创新伙伴”

成熟度： 中等偏高。3D 建模、仿真分析（CAE） 已广泛应用。

前沿实践：基于 AI 的仿真与优化正在兴起。AI 大模型能够整合海量设计标准、材料特性

和历史案例数据，快速生成多种设计初稿，并依据性能、成本等参数自动优化，大幅缩短

研发周期。 例如 ，在装备设计中 ，AI 能精准计算部件受力、 散热等关键数据 ，助力工程

师快速筛选最佳方案。

2.2.2 生产制造：从 “ 自动化”到 “ 自主化”

成熟度：快速提升 ，是当前投入最集中、 见效最显著的领域。

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智能排产：APS（高级计划与排程） 系统结合实时设备状态和物料信息 ，实现动态优化。

AI 质检：如西南铝业在挤压产线启用 AI 无损检测设备 ，实现铝材“CT 式”精准诊断，检

测效率提升 90% ，人力成本下降 80%。

预测性维护：通过传感器和 AI 算法预测设备潜在故障 ，变“事后维修”为“事前维护”，

大幅降低停机损失。

数字孪生工厂：将物理工厂全要素映射到虚拟空间 ，实现模拟、监控与优化。施耐德电气

的开放自动化平台与 5G 深度融合 ，实现了设备的虚拟化和软硬件解耦 ，部署时间大幅缩

短。

2.2.3 供应链管理：从“线性链条”到 “ 网状生态”

成熟度： 中等 ，但协同价值巨大。

智慧仓储： 西南铝业的无人化平面库 ，通过 AGV 和无人行车 ，实现了垛位利用率和发货

准确率的双提升。

动态路径规划：基于实时交通数据和订单需求的智能物流调度。

需求预测：利用大数据和 AI 分析市场趋势 ，提升预测准确性 ，指导生产与备货。 政策也

正推动“共享制造” ，实现“平台接单、按工序分解、 多工厂协同” 的网状供应链。

2.2.4 经营管理：从 “流程驱动”到“数据驱动”

成熟度： 分化明显 ，财务等环节成熟度高 ，人力资源等环节正在追赶。

数据中台驱动的决策：构建统一数据底座，消灭孤岛 ，为管理层提供实时、全面的经营洞

察。

AI 赋能的人力资源： 在招聘端 ，AI 可智能解析海量简历 ，实现人岗精准匹配； 在员工服

务端 ，智能机器人可解答大部分常规问题； 在人才发展端 ，AI 可分析员工数据 ，推荐个

性化成长路径。

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AI 赋能的财务： 实现智能报销、 自动对账、风险预警等 ，提升财务运营效率与风控能力。

2.2.5 营销与服务：从“大众传播”到 “精准触达”

成熟度：在消费品领域较高 ，在工业品领域正快速普及。

用户画像与精准营销： 如探迹科技构建覆盖超 3 亿家企业的知识图谱 ，通过 AI 智能筛选

和潜客推荐 ，帮助企业精准拓客 ，发掘产品的新应用场景与市场潜力。

远程运维与智能客服：利用 AR/VR 技术实现远程专家指导，智能客服可提供 7x24 小时自

然语言交互服务 ，提升客户满意度并降低服务成本。

2.3 挑战与瓶颈：跨越转型的 “深水区”

制造业数智化的征程绝非坦途，其核心挑战已从技术采购转向系统性、深层次的融合难题。

2.3.1 技术层面：数据、连接与成本的 “三重门”

数据孤岛与治理缺失：这是最普遍的基础性挑战。67.9%的企业受数据质量问题困扰 ，内

部数据标准不统一 ，导致数据无法跨系统流动和融合。

老旧设备互联互通难：传统工厂大量非标、老旧设备协议不一，导致“数据采集第一公里”

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受阻。各种工业通信协议国际标准的存在 ，也加剧了设备互联的复杂性。

AI 模型落地成本高： 大模型训练和推理需要强大的算力支持 ，意味着巨额硬件投入和持

续的能源消耗 ，对中小企业构成严峻的成本压力。

2.3.2 组织层面：结构、人才与文化的 “三重阻力”

传统组织架构壁垒：59.7%的企业面临业务与技术部门的协同障碍，传统的金字塔式组织

无法适应敏捷、跨部门的团队协作要求。

复合型人才短缺：这是制约转型速度的最核心瓶颈。 64.1%的企业面临数字化人才短缺。

市场急缺既懂生产工艺（OT 知识） 又精通数据分析、AI 算法（IT 技能） 的复合型人才，

以及能领导这场变革的数字化领军人物。

转型文化缺失：制造业固有的稳健、保守文化与数字化所需的试错、创新、数据驱动文化

格格不入。 员工因担心岗位被取代而产生抵触情绪 ，是组织变革的重要阻力。

2.3.3 战略层面：规划、衡量与安全的 “三重焦虑”

缺乏顶层设计： 21.8%的企业存在战略规划与执行脱节的问题。 转型被视为 IT 部门的任

务 ，而非“一把手工程” ，导致资源分散 ，难以形成合力。

ROI 衡量困难：数智化投入的收益多为长期、间接的（如客户满意度提升、决策质量优化），

难以用传统财务指标在短期内精确量化 ，这使得持续投资决策充满不确定性。

网络安全与数据隐私担忧：随着系统互联和数据集中，企业面临的数据泄露、网络攻击风

险呈指数级增长。构建涵盖技术、管理和流程的全面安全防护体系 ，是必须跨越的门槛。

人力资源数智化顾问的结语

这幅制造业数智化的“全景扫描图”清晰地揭示：技术、战略与组织人才是三位一体、不

可分割的。绝大多数企业面临的挑战，其根源最终都指向“人的能力”与“组织的韧性”。

对于起步者与探索者 ，当务之急是提升全员的数字化认知，并精准引进关键数字人才，破

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局单点应用。对于实践者，核心任务是打破部门墙，培育复合型人才，构建数据驱动的文

化，以支撑系统集成。而对于领导者，战略焦点则在于打造一个能够持续学习、自主演进、

吸引全球顶尖人才的“智慧组织”生态。

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第三章：技术引擎：驱动数智化的核心力量

3.1 云智一体： 云原生与 AI 的深度融合

在数智化转型的深水区，企业往往面临一个核心矛盾：对智能化的迫切需求与高昂的技术

门槛和成本之间的矛盾。解决这一矛盾的关键 ，在于“云智一体” 的战略选择。 云平台

已不再是简单的 IT 资源池 ，而是承载一切数智化应用的“基座” ， 它通过提供弹性、 可

扩展、按需付费的算力与服务 ，极大地降低了企业 ，特别是制造业企业拥抱 AI 的门槛。

云原生： 重塑应用开发与部署模式

云原生架构 ，以其容器化、微服务、DevOps 和持续交付的核心特征 ，正从根本上改变企 业应用的构建方式。 对于制造业而言 ，这意味着：
敏捷创新：开发团队可以基于细分的微服务（如订单服务、排产服务、质检服务）进行独

立开发、 部署和迭代 ，大幅缩短新功能的上线周期。

弹性高可用：在促销季或生产高峰期 ，系统可根据负载自动扩容，保障业务连续性；在低

谷期则自动缩容 ，避免资源浪费。

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降低运维复杂度：容器化技术保证了应用环境的一致性，从开发到测试再到生产，避免了

“在我这儿是好的”经典难题。

AI 普惠化：从 “实验室”到 “生产线” 的桥梁

AI，尤其是复杂的深度学习模型 ，对算力和数据 pipeline 有着极高的要求。企业自建 AI 算力中心不仅初始投资巨大 ，且面临运维复杂、资源利用率低的挑战。云平台的出现，让
AI 成为一种可随时取用的“服务”。

弹性算力：训练一个复杂的视觉质检模型可能需要数百 GPU 小时 ，在本地基础设施上可

能需排队数周。 而以 2175 云提供的弹性算力和 AI 开发平台为例 ，企业可以在需要时快

速申请大量 GPU 资源 ，在数天内完成模型训练 ，任务结束后立即释放资源 ，仅为实际使

用付费。

全流程 AI 开发平台： 云平台提供了从数据标注、 模型训练、 模型评估到一键部署的全套

工具链。这屏蔽了底层技术复杂性，让企业的数据科学家和工程师能聚焦于业务逻辑和算

法调优 ，而非环境配置。2175 云的 AI 开发平台还内置了丰富的行业预训练模型，企业可

在其基础上进行微调 ，实现“站在巨人肩膀上” 的创新 ，将 AI 应用开发周期从数月缩短

至数周。

对于人力资源部门而言，理解“云智一体”的价值至关重要。这意味着在规划数字化岗位

时 ，需要更加侧重云架构师、 容器技术专家、AI 算法工程师等角色 ， 同时在为业务部门

选型数字化解决方案时，应优先考虑基于云原生和智能化的平台，以确保技术的先进性与

未来的可扩展性。

3.2 工业大脑：AI 大模型在制造业的落地

当通用大模型（LLM）在文本和图像领域掀起革命时，制造业也在期待一个专属于工业领

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域的“工业大脑”。这个大模型并非要替代现有的专业工业软件，而是作为一个强大的“副

驾驶”（Copilot） ，赋能从一线操作工到管理者的每一位员工。

生产文档的智能生成与问答

制造业积累了海量的设备手册、工艺规程、SOP（标准作业程序）等非结构化文档。新员

工培训或设备故障排查时 ，查找相关信息费时费力。 工业大脑可以：

构建企业知识库：通过接入所有内部文档资料，形成一个统一的、可自然语言交互的知识

库。员工可以像与专家对话一样提问：“XX 型号设备在报警代码 E-05 时 ，排查步骤是什

么？” 系统能瞬间从千万份文档中定位并摘要回答。

自动生成作业指导书：输入产品型号和工艺要求，大模型可自动生成初步的、结构化的作

业指导书 ，工程师只需进行审核和微调 ，极大提升文档编写效率。

代码辅助与逻辑生成

在工业自动化领域，PLC（可编程逻辑控制器）编程、机器人指令编写需要专业的工程师。

工业大脑可以：

理解自然语言需求： 工程师可以用自然语言描述： “ 当传送带 A 上的工件到达传感器 B

时 ，机械臂 C 执行抓取动作并放置到工位 D。 ”大模型能够将这段描述转化为结构化的

逻辑框图甚至可执行的代码片段。

代码审查与优化：对现有的控制代码进行分析，识别潜在的逻辑错误或性能瓶颈，并提出

优化建议。

自然语言交互调度

在生产调度中心 ，调度员通常需要操作复杂的 MES（制造执行系统） 界面。 工业大脑可

以：

语音驱动系统：调度员可以直接说：“把订单 A203 的优先级调到最高 ，并查看与之关联

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的物料库存情况。”系统背后的工业大脑会理解指令，并自动调用相应的 API 接口完成操

作，同时以语音和可视化的方式反馈结果。这极大地降低了系统操作难度，提升了响应速

度。

人力资源启示：工业大脑的落地，对制造业员工的技能提出了新