由數據驅動代替經驗驅動已成為產業數字化轉型的共識。如果將數據視為智能時代的“新石 油”，那麼數智技術即是鑽取和提煉“石油”價值的“煉油工廠”，使用數智技術廣泛獲取數 據，進行深度學習，將海量原始數據加工為知識，並轉化為決策或行動來指導企業運行。
數智技術是推動產業數字化轉型不可或缺的關鍵技術，其應用價值主要體現在三個方麵：
決策更及時
運營更精細
應用更智能
對於製造業而言，數字化轉型是利用數智技術進行全方位、全周期、全鏈條的改造過程。以智能製造為主攻方向，通過深化數智技術在產品、生產、管理和服務等諸多環節的應用，與 製造技術雙向融合加快企業以及產業層麵的數字化、網絡化、智能化步伐，不斷釋放數智技 術的應用價值，是現代製造業實現高質、高效、綠色發展的重要途徑。
製造業數字化轉型標準化路線為指引， 在已開展標準化工作、標準化需求的基礎上，形成了標準框架，引導和規範企業數字化轉型的重點標準方向
在第三代半導體追趕的路上，中國企業正迎來追趕和發展的良機，國內企業也與部分車企和家電企業等進行了配套和產業合作，國產器件逐漸導入終端產品供應鏈
啟示：國產化黃金期開啟，具備一體化能力的平台型企業空間巨大；風險提示：下遊需求疲軟，產品價格下滑；5G終端、新能源車增速放緩；行業大幅擴產，競爭格局惡化
智能製造標準體係結構包括A基礎共性、B關鍵技術、C行業應用等3個部分，主要反映標準體係各部分的組成關係，到2023年，製修訂100項以上國家標準、行業標準
華為首次通過定量與定性結合的方式，對未來十年的智能世界，進行係統性描繪和產業趨勢展望,智能世界2030，華為提出了八個維度的展望
報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢，將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢,提出下一步工作建議
工信部聯科﹝2021﹞187號,我國智能製造發展迅速,製造業提質增效步伐不斷加快,供給和創新服務能力不斷提升,支撐體係逐漸完善
數字孿生未來向輕型製造業加強滲透,在數字空間對物理設備的實時狀態進行呈現,未來數字孿生將向輕型製造業加強滲透
報告將研究各市轄區智能製造的發展情況,從區域發展潛力與區域發展水平兩大維度建立評價體係,總結了我國智能製造發展圖景與發展建議
用戶流量需求擴大以及產業數字化轉型中不同產業群體對數字資產的關注,帶動多媒體數據及機器數據增長,一站式數據平台應運而生
報告對工業軟件四大細分賽道和工業APP進行拆解分析，展現中國工業軟件的發展現況，探究工業軟件發展的困境和機遇
智能製造是發展壯大戰略性新興產業;能製造是提升供給體係適配性,推動構建新發展格局的重要抓手;智能製造是推進數字產業化和產業數字化
