随着国家对“人工智能+”战略的深入推进，制造业的数字化转型已成为推动产业升级、提升国际竞争力的关键力量。

曾经制造业主要依赖传统的生产模式，效率受限、创新不足。然而，如今消费者对产品的个性化需求不断增长，市场竞争日益激烈，制造业面临着前所未有的挑战。在这样的背景下，高性能计算与算力的出现，为制造业打开了一扇通往全新发展境界的大门。它们不仅能够快速处理海量的数据，为企业提供精准的市场洞察和决策支持，还能在产品设计、生产流程优化等关键环节发挥巨大作用，助力制造业实现智能化、高效化的华丽转身。

一、全球制造业数字化现状

全球制造业正经历着深刻的数字化转型，各国纷纷采用先进的数字技术提升竞争力。以下是全球制造业数字化的现状及其主要趋势。

1.工业 4.0 的普及

德国的工业4.0战略在全球制造业中具有标杆作用，其核心是通过智能制造技术提升工业竞争力。德国在工业 4.0方面的投资显著，预计到2025年将投入400亿欧元 用于工业 4.0相关技术的研发和应用。 美国注重智能制造，强调通过大数据和人工智能技术实现差异化服务和小批量生产。例如，通用电气（GE）通过Predix平台推动工业互联网发展，已实现了大幅度的生产效率提升和运营成本降低。日本在工业机器人和自动化方面处于全球领先地位。根据国际机器人联合会（IFR），2021年日本的工业机器人密度为364台/万人，仅次于韩国，居全球第二。

2.机器人和自动化

全球范围内，工业机器人密度不断提升。根据国际机器人联合会的最新研究，到2021年，中国制造业的操作机器人数量达到每万名员工322台，首次超过美国的工业机器人密 度（每万名员工 274台）。截至2023年，中国排名世界第五，仅次于韩国（每万名员工中有1000台）、新加坡（670台）、日本（399台）和德国（397台）。

3.工业互联网的应用

工业互联网正在全球范围内广泛应用，通过物联网、云计算和大数据技术，实现设备和数据的互联互通。例如，西门子（Siemens）通过MindSphere平台为全球客户提供工业互联网解决方案，已连接超过300。

二、中国制造业数字化转型的现状与挑战

数字化转型趋势

1.转型初期需更多公共算力基础设施

我国制造业数字化转型仍处于初期，需要更多规模化、普惠型的公共算力基础设施的支持。

2020年，全球算力总规模达到429EFlops，增速达39%。其中，我国算力规模达135EFlops，同比增加了48EFlops，增速达55%，高于全球增速约16个百分点。然而，制造业数字化转型仍需更多算力支持。例如国内消费和行业应用算力需求增长迅猛，互联网依然是最大的算力需求行业，占整体算力近50%的份额，而制造业数字化转型仍处于初期。预估未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年整体规模将达到3300EFlops。我国也应加大对制造业数字化转型的算力支持，提升制造业的生产效率和竞争力。

根据相关数据，我国制造业企业总量持续增长，截至2024年8月31日，制造业企业总量达到603万家，与2023年底相比增长5.53%，其中与战略性新兴产业有关的企业51.53万家，占制造业企业总量的8.55%，与2023年底相比增长6.35%。

2021年中国制造业增加值达到31.4万亿元，折合美元是4.87万亿美元，位居世界首位。从全球智能制造行业市场规模预测情况来看，2021年全球智能制造市场规模为2,447亿美元，预计2025年将快速增长至3,848亿美元，年复合增长率约为12.38%。

2. 制造业数字化转型面临的挑战

制造业数字化转型面临着技术、人才、市场、创新、数据安全及投资回报等诸多挑战：

技术方面，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术整合的系统工程，另一个是管理的系统工程，这是实施的第一难点。同时，装备制造业跟不上智能制造发展的要求，基础数据平台深度开发不受控，算法开发存在多跨界和交叉学科的困难。

人才方面，制造业数字人才数量缺口巨大，现有人才分布不均。未来5年，云计算预计需要近150万名工程师、近100万名安装调试人员；无人机驾驶员、人工智能、工业机器人等系统人才更加紧缺。此外，高等院校对制造业数字人才的培养能力跟不上发展要求，企业自己培养面临难题众多，青年一代在制造业领域就业的意愿不强，IT人才青睐互联网和高科技企业。这些挑战都制约着制造业数字化转型的进程。

市场需求方面，消费者需求倾向个性化和多样化，促使制造企业转变生产模式，需调整生产流程和供应链管理，对灵活性和响应速度要求极高。同时产品生命周期缩短，受市场和技术影响，企业要保持优势需加快新品推出速度，具备研发、生产及高效设计开发流程能力。

技术创新方面，数字化转型复杂，涉及多领域技术，考验企业技术整合能力与管理水平。新兴技术应用有困境，高性能计算和算力应用需硬件、软件算法和专业人才，以及与现有生产系统集成等问题。

数据管理与安全方面，数据孤岛与集成挑战大，多种信息系统间数据互通和功能集成困难，影响数据利用和决策。数据安全与隐私保护问题突出，数据泄露风险高，黑客攻击、内部人员泄密等可能导致泄露，且需遵守相关法规。

成本与投资回报方面，数字化转型前期投入高昂，涉及技术、设备、培训等方面，挑战企业资金和投资决策能力。投资回报具有模糊性，收益显现时间长，受多种因素影响。

文化与组织变革方面，员工可能产生抵触情绪，因工作流程和岗位改变，影响项目推进，需加强沟通和培训。组织结构调整困难，传统架构不适应新业务模式，调整过程复杂，需逐步谨慎调整以适应需求。

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三、高性能计算（HPC）在制造业中的作用

1.加速数据处理与分析

在制造业中，大量的数据需要及时处理和分析。高性能计算能够快速处理海量数据，为企业提供实时的数据分析结果，帮助企业做出更准确的决策。例如，在质量控制方面，通过高性能计算对生产过程中的大量数据进行实时分析，可以及时发现质量问题并采取措施加以解决。

2.复杂模拟与优化

制造业中的许多环节，如产品设计、生产流程优化等，需要进行复杂的模拟和优化。高性能计算可以通过模拟不同的生产场景和条件，帮助企业找到最优的生产方案，提高生产效率和产品质量。例如，在模具设计中，通过高性能计算模拟模具的成型过程，可以优化模具的结构和参数，减少试模次数，降低成本。

3. 提升效率和质量

高性能计算在制造业企业的智能化改造中发挥着重要作用。

在汽车行业，国内外大型汽车企业对仿真的依赖程度越来越高，要求能快速得出仿真分析的结果，以反映设计的变化，进行多频次迭代开发优化，提升产品性能，并减少实车试验次数。高性能计算满足了CAE仿真对于超强度高资源的计算要求，汽车企业能够在计算机模拟环境中进行成千上万次的虚拟碰撞测试，成本低且效率高，帮助早期发现设计中的安全问题并进行调整。

在工业制造领域，高精度机械部件制造需要极高的设计和加工精度，利用HPC进行高精度模拟，可以在生产前预测和优化加工过程，减少生产中的误差和废品率。

在混合云HPC集群和最新一代硬件的基础上，还能提供任务动态调度和资源弹性伸缩能力，降低企业投入资源成本，提升任务运行速度，提高制造精度，平衡产品精度与一致性，优化能效和材料使用，用最低的成本达到最好的业务效果。

四、算力对制造业数字化转型的重要性

1. 算力支撑制造业数字化

算力作为数字经济时代的关键生产力，正在为制造业数字化转型提供强大的支撑。

据工信部数据显示，2021年底我国算力核心产业规模达1.5万亿元，位居全球第二，近五年平均增速超过30%，带动关联产业规模超过8万亿元。

在制造业领域，算力的投入能够有效提升生产效率、优化产品质量、降低成本。例如，在汽车制造过程中，算力可支撑智能传感器和机器人的应用，降低人工成本的同时减少汽车装配时间，持续优化汽车设计与后端设备效率，实现供应链的不断优化。同时，算力还能为新型工业软件的研发与应用提供强大支持，推动产业链供应链的自主可控。

2. 加速人工智能算法

人工智能在制造业中的应用越来越广泛，如智能质量检测、设备故障预测等。算力可以大大加速人工智能算法的运算速度，使得这些应用能够更高效地运行。例如，在图像识别用于产品表面缺陷检测时，可以快速处理大量的图像数据，提高检测的速度和准确性。

3. 提升图形渲染能力

在制造业的一些领域，如产品设计和虚拟工厂模拟，需要高质量的图形渲染。算力可以提供强大的图形渲染能力，使得设计师能够更直观地展示产品设计效果，提高设计效率和质量。例如，在汽车设计中，通过GPU渲染可以快速展示汽车的外观和内饰设计，方便设计师进行修改和优化。

4. 推动全产业链赋能与重构

算力的发展推动了制造业从需求洞察到售后全产业链环节的赋能和重构。

在需求洞察方面，通过大数据分析和人工智能算法，企业可以更准确地了解市场需求和客户偏好，为产品研发和生产提供指导。

在生产环节，高性能计算满足了CAE仿真对于超强度高资源的计算要求，帮助企业进行多频次迭代开发优化，提升产品性能，并减少实车试验次数。

在物流和供应链管理方面，算力可以实现实时跟踪和优化，提高物流效率，降低库存成本。

在售后服务环节，通过物联网和大数据技术，企业可以实时监测产品的使用情况，提供个性化的服务和支持，提高客户满意度。例如，在工业制造领域，高精度机械部件制造需要极高的设计和加工精度，利用算力进行高精度模拟，可以在生产前预测和优化加工过程，减少生产中的误差和废品率。

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五、制造业数字化转型中的算力需求特点

1.分梯队、分阶段、分批次爆发

根据毕马威与联想集团发布的报告，未来算力发展趋势具备普适和智慧两大核心特征。不同行业对算力的需求潜力类型可分为四类：“普慧双驱型”、“智慧拉动型”、“发展酝酿型”、“普适促进型”。制造业属于 “普慧双驱型”，其数字化场景丰富，“普慧” 算力需求分梯队、分阶段、分批次爆发。

中国制造业具有产业体系完善、产业链条长、产业集群多等特点，使得数字化转型有望充分实现规模经济和范围经济。例如，“5G + 工业互联网”、“百万企业上云”、“两化融合” 等将带动智能制造场景全面拓展。龙头企业的数字化转型成熟度更高，算力需求规模较大，且强调特定场景下算力的智能化升级；而多数中小微企业尚处在数字化转型初期，算力需求基本以降本增效、可快速落地为主要目的，多面向数据通联互通、可视化分析等基础性场景。

2.对软件和操作系统需求大，对算力服务商要求高

制造业企业通常对于软件和操作系统需求比较大，希望通过智能制造，带动产业数字化水平的提高。这与互联网企业和金融机构对算力的需求存在明显差异。

互联网企业和金融机构的IT能力和数字业务水平通常比较强，对于算力的需求更为直接、顶层化，只需要为它们提供一个基础的算力底座，就能开发出适用于其业务的应用系统。

而制造业企业管理与运维复杂，需要多系统协同要求，大量设备数据需要实施传输和分析。算力服务商需要提供超融合解决方案，用强大的集中管理平台和稳定、可靠的超融合节点，应对众多分支工厂、众多生产中心带来的IT运维难题。例如，蓝海大脑在服务制造业客户时，针对制造业数字化的痛点，提供高性能解决方案，助力智慧工厂运行，提升生产效率，同时保障产品的故障率、宕机率在很低的水平。

六、高性能计算与GPU算力在制造业中的应用

1.分层架构与模块化设计

采用分层架构设计，包括设备层、边缘层、企业层和产业层等，各层之间相互独立又紧密联系。同时，遵循模块化设计原则，确保系统的各个部分可以独立开发和升级。在这种架构下，高性能计算和GPU算力可以根据不同层次的需求进行合理分配和应用。例如，在设备层，可以利用GPU算力实现设备的智能控制和数据采集；在边缘层，可以通过高性能计算对数据进行预处理和分析，减少数据传输量和延迟。

2.云计算与边缘计算的融合

结合云计算和边缘计算的优势，构建一个混合计算环境。云计算提供强大的计算资源和存储能力，适合处理大规模的数据和复杂的计算任务；边缘计算则在数据产生的源头进行计算，减少延迟，提高实时性。高性能计算和GPU算力可以在这个混合计算环境中得到充分利用，例如，在云端利用高性能计算进行大数据分析，在边缘设备上利用GPU算力进行实时数据处理。

3.数据集成与整合

利用数据集成工具，构建统一的数据中心。通过整合企业内部的多源异构数据，实现数据的统一管理和共享，消除数据孤岛。例如，在处理不同数据库之间的数据同步时，高性能计算可以快速处理大量的数据记录，GPU算力可以加速数据转换和清洗的过程，提高数据集成的效率。

4.数据质量控制与监控

通过高性能计算对数据质量进行实时监控和评估，利用GPU算力加速数据清洗和标准化的过程。数据清洗可以去除重复、错误和无效的数据，确保数据的准确性和一致性；数据标准化则将数据转换为统一的格式，方便后续的处理和分析。同时，建立数据质量监控机制，通过自动化工具和定期审查，持续监控数据质量，及时发现和纠正数据问题。

5.完善数据治理框架

制定全面的数据治理策略，明确数据的所有权、管理责任、数据标准和规范等内容。通过统一的数据治理策略，企业可以确保数据的准确性、一致性和完整性。建立数据治理组织，如数据治理委员会或数据治理办公室，负责数据治理策略的制定和实施，确保各部门的数据管理符合企业的整体规划。在数据治理过程中，高性能计算可以用于分析数据治理的效果，GPU算力可以用于加速数据治理相关算法的执行。

6.智能决策支持

利用高性能计算和GPU算力加速的人工智能和机器学习算法，对生产过程中的海量数据进行分析，提供智能化的生产调度和决策支持。例如，在预测设备故障时，通过分析设备运行数据中的大量特征，高性能计算可以快速处理这些数据，GPU算力可以加速深度学习算法的运算速度，从而提前预测设备故障的发生时间和概率，为企业采取预防措施提供依据。

7.自动化生产与质量检测

在自动化生产方面，利用GPU算力加速的计算机视觉算法和高性能计算支持的机器人控制系统，实现机器人的智能操作和精准控制，提高生产效率和安全性。

在质量检测方面，算力加速的图像识别算法和高性能计算支持的数据分析系统，实现自动化的质量检测和缺陷识别，大幅提升产品质量和检测效率。

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七、案例分析

1.汽车制造企业

（1）背景与挑战

某汽车制造企业面临着市场需求个性化、产品生命周期缩短、技术创新压力大、数据管理困难以及成本与投资回报不确定等诸多挑战。在产品设计方面，需要快速响应市场需求，设计出个性化的汽车产品；在生产过程中，需要提高生产效率和产品质量，同时降低成本；在数据管理方面，需要解决数据孤岛问题，提高数据的利用效率和决策支持能力。

（2）解决方案

该企业采用分层架构设计，在设备层利用GPU算力实现了设备的智能控制和数据采集，在边缘层通过高性能计算对数据进行预处理和分析，在企业层和产业层利用云计算平台进行大规模的数据处理和复杂的计算任务。同时构建统一的数据中心，整合企业内部的多源异构数据，实现数据的统一管理和共享。在人工智能和机器学习应用方面，利用GPU算力加速的图像识别算法进行产品表面缺陷检测，利用高性能计算支持的深度学习算法进行设备故障预测和生产调度决策。

（3）成果与收益

通过实施这些解决方案，该企业在产品设计方面能够更快地响应市场需求，设计出更符合消费者个性化需求的汽车产品，生产效率提高30%，产品质量也得到显著提升，同时成本降低20%。数据孤岛问题得到解决，数据的利用效率和决策支持能力得到了极大提高。

2.船舶制造企业

（1）背景与挑战

某船舶制造企业面临着物料管理复杂、工艺优化困难、特殊环境和气候条件影响、以及数据实时分析、运行系统和数据类型多样等挑战。还需要有效处理大量的零部件信息，确保供应链的稳定。需要实时监控和反馈优化工艺过程并对数据实时分析，解决数据孤岛问题。

（2）解决方案

该企业采用了云计算与边缘计算融合的计算环境，在边缘设备上利用GPU算力进行实时数据处理，在云端利用高性能计算进行大数据分析。构建统一的数据中心，整合企业内部的多源异构数据，实现数据统一管理和共享。利用HPC和GPU算力加速的计算机视觉算法进行工人安全监控和工艺优化决策。

（3）成果与收益

通过实施这些解决方案，该企业在物料管理方面取得了显著成效。零部件信息处理效率提升30%，装配效率提高25%，准确性提升至95%。在数据管理方面，数据孤岛问题彻底得到解决，数据的实时分析需求完全得到满足，数据的利用效率相比之前提高40%，决策支持能力也大幅提升，基于数据做出的决策准确率提高了35%。

八、政策支持与未来展望

1. 国家政策推动制造业数字化转型与算力发展

国家大力推动制造业数字化转型，出台了一系列政策。如财政部提出大力支持企业专精特新发展，推动制造业数字化转型；国务院常务会议审议通过《制造业数字化转型行动方案》，加快核心技术攻关和成果推广应用，做好设备联网、协议互认、标准制定、平台建设等工作，其中也涉及到对算力的需求。同时，工信部深入贯彻落实党中央、国务院《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》，陆续发布《“十四五” 信息化和工业化深度融合发展规划》《中小企业数字化转型指南》等政策文件，为制造业数字化转型提供指引，也为算力在制造业中的应用创造了良好的政策环境。

例如，智能制造ETF（516800）及其联接基金的推出，覆盖了为智能制造提供关键技术装备和核心支撑软件、以及应用智能制造进行生产等细分领域，体现了国家对制造业数字化转型和算力发展的支持。信达证券表示，在政策的支持下，制造行业将迎来高速发展，伴随着自动化和智能化技术的成熟，智能制造在流程行业中提质增效的作用逐步显现，智能制造需求逐步旺盛，智能制造有望迎来高速发展，而这其中离不开算力的支持。

2.制造业数字化转型与高性能计算、算力协同发展前景广阔

未来，随着技术的不断进步，高性能计算机的性能将不断提升，为制造业提供更强大的算力支持。根据市场研究机构的预测，高性能计算机市场规模将持续增长，随着云计算、大数据、人工智能AI等技术的普及和应用，对高性能计算的需求将不断增加。

在制造业数字化转型过程中，高性能计算将在更多领域发挥重要作用。如在新型工业软件研发与应用方面，将继续推动产业链供应链自主可控；在助力制造业企业实现智能化改造方面，将进一步提升生产效率和产品质量。同时，算力的发展将推动制造业从需求洞察到售后全产业链环节的赋能和重构，实现制造业的全面升级。未来制造业数字化转型与高性能计算、算力协同发展前景广阔。

3.工业互联网的升级与创新

工业互联网将不断升级和创新，更加注重高性能计算和GPU算力的应用。工业互联网平台将能够实现更精准的设备监控和预测性维护，提高设备的运行效率和可靠性。与其他新兴技术如区块链、5G通信等进一步融合，创造出更多的创新应用模式，为制造业带来新的发展机遇。

4.制造业数字化转型与高性能计算、算力协同发展前景广阔

未来，随着技术的不断进步，高性能计算机的性能将不断提升，为制造业提供更强大的算力支持。根据市场研究机构的预测，高性能计算机市场规模将持续增长，随着云计算、大数据、人工智能AI等技术的普及和应用，对高性能计算的需求将不断增加。

在制造业数字化转型过程中，高性能计算将在更多领域发挥重要作用。如在新型工业软件研发与应用方面，将继续推动产业链供应链自主可控；在助力制造业企业实现智能化改造方面，将进一步提升生产效率和产品质量。同时，算力的发展将推动制造业从需求洞察到售后全产业链环节的赋能和重构，实现制造业的全面升级。未来制造业数字化转型与高性能计算、算力协同发展前景广阔。