在当今科技飞速发展的时代，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业，深刻改变着人们的生活与工作方式。
本报告汇总洞察基于文末269份人工智能行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，进群和500+行业人士共同交流和成长。
从下面几部分聊聊行业分析：
1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？
1.什么时候需要做行业分析呢？
当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？
当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。
当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。
2.如何进行行业分析？
用PEST分析方法
PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。
3.案例
下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。
1）政策环境
政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：
相关法律有哪些？对公司有什么影响？
投资政策有哪些？对公司有什么影响？
最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？
2）经济环境
经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。
3）社会环境
社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。
4）技术环境
技术环境是指外部技术对公司发展的影响。
4.在工作中如何应用？
行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题
5.在生活中如何应用？
当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。
报告首先对智能系统工程的概念、内涵、目标、实现范式与手段等基础内容进行详细阐释，为理解这一新兴交叉学科奠定理论根基。
随后，从智能机器人、智能石油、智能制造等多个领域展开，通过丰富的数据和案例，展示智能系统工程在不同行业的具体应用情况，分析其关键技术与发展态势。最后，对智能系统工程的未来进行展望，探讨其发展趋势和重点方向，并提出针对性的发展建议。通过本报告汇总解读，旨在为相关领域从业者提供全面、深入的行业洞察，助力把握智能系统工程的发展机遇。
一、智能系统工程基础剖析
智能系统工程作为人工智能与系统工程交叉融合的新兴学科，正处于蓬勃发展的起步阶段。其定义为通过融合人工智能（AI）与系统工程（SE），旨在设计和开发模拟、增强或扩展人类智能功能的系统，可用公式 (AI + SE \to ISE) 表示 。该学科具有智能、系统、工程的多重属性，其目标涵盖系统工程智能化、智能系统工程化以及工程系统智能化三个关键方面。
从实现范式来看，它融合了系统工程的复杂系统设计方法与人工智能的多种模拟方式，涉及功能模拟学派、结构模拟学派和行为模拟学派的思想，通过智能感知、决策与控制，赋予系统自主操作和适应复杂环境的能力。在实现手段上，构建智能系统需历经需求分析、系统设计、开发实施、验证测试、部署维护等多个阶段，各阶段紧密关联，且需跨学科团队协作。
回顾其发展历史，智能系统工程历经初始阶段（1950 – 1970）、技术整合与实用化（1980 – 1990）、智能化与网络化（2000 – 2010）以及深度学习革命与当前趋势（2010 – 现在），是技术进步、学术研究和行业需求相互作用的成果。不过，该学科在发展过程中面临诸多挑战，如数学模型的局限性、优化方法的矛盾性、定量分析的片面性等。为此，人们探索出智能系统工程设计、建模、分析、综合、仿真、推理、决策和控制等一系列方法，以应对这些难题，推动学科发展。
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二、多领域智能系统工程应用全景
在众多行业领域，智能系统工程已广泛应用并发挥着重要作用。在机器人产业方面，我国机器人产业在国家政策支持、技术进步和市场需求的共同驱动下，展现出蓬勃发展态势，市场规模持续扩大，产品需求也愈发多样化。
在工业机器人领域，下游行业的回暖带动了产销稳中有进。2024年1–10月，我国工业机器人产量达46.6万套，同比增长13.3%，自主品牌国内市场占有率达48.4%，创下历史新高。2023年，我国工业机器人安装量达27.6万台，占全球总量的51%，稳居全球首位。
从工业机器人的类型来看，到了2022年，多关节和SCARA机器人仍是主要的种类。多关节机器人约占总数的60%，而SCARA机器人则占总数的40%左右。
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| 工业机器人类型 | 占比（2022年） |
|---|---|
| 多关节机器人 | 约60% |
| SCARA机器人 | 约40% |
在服务机器人市场，全球商用服务机器人市场的头部企业竞争优势突出，马太效应逐步显现。技术变革与各行业智能化转型升级需求的相互叠加，致使对商用服务机器人的需求持续增长，从而推动了该行业的快速发展。在2023年，中国商用服务机器人企业的总收入超过全球的一半，而在全球范围内，诸如Bear Robotics、Lionsbot等均为头部参与者。
以2023年的收入来衡量，普渡机器人在全球商用服务机器人市场中位列榜首，处于领先地位。全球商用服务机器人市场的头部效应显著，全球排名前五的厂商皆为中国厂商，它们的总和占据全球总市场的一半以上。其中，普渡机器人以23%的市场份额，稳稳占据全球商用服务机器人领域的领先位置。
图：全球商用服务机器人市场份额分布（以2023年收入衡量）
此外，智能系统工程还广泛应用于智能石油、智能制造、智慧物流、智慧能源、智慧城市、智能军事、智能教育、智慧医疗和智能航天等多个领域。以智能石油系统为例，斯伦贝谢DrillOps自动钻井平台提高了钻井效率，哈里伯顿智能油藏管理平台优化了油藏开发决策；智能制造系统推动制造业数字化、网络化、智能化转型，海尔COSMOPlat大规模定制平台和华为智能手机智慧工厂等通过应用先进技术，实现了生产效率提升和成本降低。各领域的典型案例、关键技术及应用成效对比如下：
| 领域 | 典型案例 | 关键技术 | 应用成效 |
|---|---|---|---|
| 智能机器人系统 | 波士顿动力Spot四足机器人、旷视科技河图智能仓储机器人 | 环境建模与感知、运动规划与控制、任务推理与决策、人机协同与交互 | 提高生产效率、拓展应用场景 |
| 智能石油系统 | 斯伦贝谢DrillOps自动钻井平台、哈里伯顿智能油藏管理平台 | 大数据处理、机器学习建模、工业知识图谱、数字孪生 | 提升钻井效率、优化油藏开发决策 |
| 智能制造系统 | 海尔COSMOPlat大规模定制平台、华为智能手机智慧工厂 | 制造大数据、机理 – 数据融合建模、工业知识图谱、人机协同增强、智能优化决策 | 提高生产效率、降低成本 |
| 智慧物流系统 | 京东智能物流、DHL智能物流中心 | 物联感知、智能仓储、物流空间信息服务、物流大数据、物流区块链、物流网络通信、供应链智能协同 | 提升物流效率、降低成本 |
| 智慧能源系统 | 国家电网泛在电力物联网、南方电网数字新基建项目 | 能源物联网、能源大数据、能源人工智能、能源区块链、综合能源系统集成优化 | 提升能源利用效率、保障能源安全 |
| 智慧城市系统 | 北京亦庄新城智慧城市大脑、杭州智慧城市建设 | 城市物联网、智慧城市大数据、城市人工智能、数字孪生城市、云计算 | 提升城市运行效率、改善居民生活质量 |
| 智能军事系统 | 美军第五代作战管理系统、俄罗斯核潜艇自主作战系统 | 军事大数据、军事人工智能、作战体系建模仿真、体系结构设计与优化、军民融合的新型基础设施 | 提升作战智能化水平 |
| 智能教育系统 | Squirrel AI自适应学习智能系统、Knewton高等教育智能自适应学习系统 | 智慧学习环境建设、智能教育平台工具、智能学习资源内容、自适应学习模型、群体协作学习支持 | 实现个性化学习、提高学习效率 |
| 智慧医疗系统 | IBM沃森AI辅助肿瘤诊疗系统、谷歌DeepMind智能眼疾诊断系统 | 医疗物联网、医疗大数据、医学人工智能、智慧医疗信息安全、医疗健康智能可视化、医疗远程智能交互 | 提升医疗服务质量 |
| 智能航天系统 | SpaceX智能化可重复使用火箭、NASA“毅力号”火星车 | 航天智能感知、航天智能决策、航天智能控制、空间信息智能、航天智能仿真 | 增强航天系统安全性和任务效能 |
三、典型智能系统工程案例深度剖析
为深入理解智能系统工程在实际中的应用，选取多个领域的典型案例进行剖析。南充市电梯智慧物联网系统基于物联网、云计算技术，构建了电梯全生命周期管理的一体化智慧服务体系。通过多源电梯数据融合、电梯知识图谱构建等关键技术，实现了电梯安全监管的高效精准、维保管理的规范高效以及应急处置的迅速有序，提升了政务服务便捷性。
京东无人仓利用人工智能、物联网等技术实现仓储作业全流程无人化。其关键技术包括AGV智能调度算法、异形商品智能分拣和智能仓储决策优化等，大幅提升了物流时效，显著降低运营成本，加速了柔性供应链建设。
华为智能工厂的数字孪生系统将数字孪生贯穿生产全流程，通过端边融合的工业物联网、5G + TSN确定性网络等关键技术，在研发设计、生产制造、设备运维和经营决策等方面取得显著成效，提高了生产效率和产品品质，降低了能耗。
传神智能化多语信息挖掘系统以大语言模型技术为核心，实现多语数据采集、智能指令配置及多语数据分析。该系统在电商企业的应用中，提升了信息分析挖掘的效率和精准度，为企业决策提供了有力支持。
国家电网泛在电力物联网采用“云 – 管 – 边 – 端”体系架构，通过物联网泛在感知、多模态异构数据管理等关键技术，推动电网数字化转型，提升了客户体验，助力能源革命。时代星光电子对抗智能无人机系统集成多种功能，在军事演习中展现出优异性能，其成功研制为智能装备发展提供了经验。多个典型自适应教育学习智能系统和智能辅助诊疗系统，也分别在教育和医疗领域发挥重要作用，提升了教育质量和医疗服务水平 。
四、智能系统工程未来发展趋势与重点展望
展望未来，智能系统工程呈现出诸多发展趋势。人工智能将成为智能系统发展的核心驱动力，推动各行业智能化改造加速，新型基础设施建设加快推进。系统工程将实现从信息化、数字化到智能化的跨越式发展，智能系统发展重心从局部走向整体、从单系统走向体系化，智能系统工程将成为多学科高度交叉融合的前沿阵地，发展路径从单纯技术驱动转向需求牵引与制度保障并重。
为推动智能系统工程持续发展，需聚焦重点方向。在理论研究方面，瞄准“卡脖子”科学难题，突破复杂性建模、类人认知智能等理论基础。在技术研发上，聚焦产业“卡脖子”技术，如智能计算芯片、工业级智能传感器和智能中间件平台等，提升关键核心技术自主可控能力。
同时，要深耕行业场景，在智能制造、智慧交通等重点领域打造标杆性示范应用，完善标准、测试验证和评估认证体系。人才培养至关重要，需锻造多学科融通的复合型人才队伍，完善学科专业体系，加强产学研用协同育人。此外，要统筹国内外创新资源，积极参与国际合作与竞争，塑造开放发展新格局，提升我国在智能系统领域的国际影响力，为全球智能化发展贡献中国力量。
在制造业步入高质量发展这一战略机遇期，智能决策正逐步成为助推制造业数智化转型的全新动能。一方面，企业管理模式正发生深度变革，从传统的线性增长模式转向构建复杂能力网络，这要求企业打造一套贯通全链路的智能决策体系。另一方面，数据标准化与流程信息化为智能决策奠定了基础，企业通过引入决策优化系统，将供应链管理提升至智能化决策的新层级。国内企业积极开展工业级别求解器的自主研发，助力智能决策技术在全场景实现赋能。制造业在智能化转型上有着积极期望，尽管面临挑战，但政策的正向引导、研发投入与资本投入的增加，共同推动着制造业升级与创新。近年来，全国规模以上制造业企业在R & D经费支出与人员投入上逐年增长，制造业专利申请数也持续增加。未来，需针对各环节挑战精准施策，推动制造业与人工智能深度融合，实现高质量发展。制造业企业对降低总体拥有成本、提高产能利用率等方面关注度较高，反映了企业在成本控制、生产效率提升等方面的需求。
在物联网领域，平台的功能特性和发展阶段是多元化的。从实际应用来看，纯粹的“设备管理”平台并不多见。大多数平台在初期阶段会专注于设备管理功能，随着技术的成熟和市场的扩展，它们会逐步增加应用使能和数据分析等高级功能。这种逐步演进的策略使平台能够满足不断变化的市场需求，同时也反映了物联网技术的持续进步。
图：物联网平台功能演进示意图
制造业在智能化转型过程中，对降低总体拥有成本、提高产能利用率、提高集团整体管控能力、提高订单履约率和实现供应链计划及执行可视化等方面关注度较高。这些指标反映了企业在管理、运营和供应链方面的需求，对企业的整体发展至关重要。
图：制造业智能化转型关键指标关注度
近年来，全国规模以上制造业企业在R & D经费支出与人员投入上逐年增长，这表明企业对研发投入的重视度不断提高，也促使制造业专利申请数持续增加。
图：全国规模以上制造业企业研发投入与专利申请数趋势
本专题内的参考报告（PDF）目录
- 智能系统工程-中国人工智能系列白皮书 报告2025-02-27
- 消费者产品报告2025-在通用人工智能时代重新获得相关性 报告2025-02-27
- 生成式人工智能的经济潜力 报告2025-02-27
- 美国的人工智能，OpenAI的AI经济蓝皮书 报告2025-02-26
- 工业人工智能白皮书2025年版-边缘AI驱动，助力新质生产力 报告2025-02-26
- 2025汽车行业的人工智能（AI）机遇研究报告 报告2025-02-26
- 2025人工智能生产内容（AIGC）作品版权认定分析报告 报告2025-02-25
- 2025年从原则到实践：在动态监管环境下负责任的人工智能报告 报告2025-02-25
- 2024中国在人工智能领域的创新能力如何研究报告 报告2025-02-25
- 通用人工智能 (AGI) 的大型语言模型：基础原理和方法的综述 报告2025-02-24
- 2025可信人工智能治理白皮书 报告2025-02-24
- 2024年人工智能重写汽车行业游戏规则的新动力研究报告 报告2025-02-24
- 英伟达Cosmos世界基础模型平台：物理人工智能研究报告 报告2025-02-23
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- 人工智能行业：AI原生多模态数据智能解决方案白皮书 报告2025-02-21
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