| RK | 企業/機構 | 新質特色 | 地區 |
|---|---|---|---|
| 1 | 卡奧斯 | 大規模個性化定制平臺、數字孿生工廠 | 山東 |
| 2 | 樹根互聯 | 根云平臺、設備健康度評估模型 | 廣東 |
| 3 | 智物聯 | MixIOT工業互聯網平臺、邊緣計算網關 | 廣東 |
| 4 | 四川長虹 | 工業數據空間、供應鏈協同系統 | 四川 |
| 5 | 浪潮云 | 海若工業大模型、可信數據空間 | 北京 |
| 6 | 阿里云 | ET工業大腦、AI質檢平臺 | 浙江 |
| 7 | 華為云 | 工業AI質檢解決方案、5G全連接工廠 | 廣東 |
| 8 | 徐工信息 | 漢云工業互聯網平臺、設備預測性維護 | 江蘇 |
| 9 | 東方國信 | BI工業大數據平臺、能源管理系統 | 北京 |
| 10 | 寶信軟件 | XIn3Plat工業互聯網平臺、鋼鐵行業知識圖譜 | 上海 |
| 11 | 世冠科技 | GCAir系統仿真測試平臺、數字孿生工具鏈 | 北京 |
| 12 | 優也科技 | 工業數字孿生平臺、智能優化算法 | 上海 |
| 13 | 黑湖智造 | 黑湖小工單、生產數字孿生 | 上海 |
| 14 | 華龍訊達 | 龍訊云平臺、產線數字孿生 | 廣東 |
| 15 | 航天云網 | INDICS平臺、復雜裝備數字孿生 | 北京 |
| 16 | 云從科技 | 工業AI質檢平臺、多模態識別算法 | 上海 |
| 17 | 曠視科技 | 河圖系統、3D視覺檢測 | 北京 |
| 18 | 深視智能 | DeepEdge10智能相機、AI缺陷分類模型 | 廣東 |
| 19 | 賽騰股份 | AI 視覺檢測系統、半導體晶圓缺陷識別 | 江蘇 |
| 20 | 矩子科技 | 機器視覺檢測設備、SMT印刷檢測 | 上海 |
| 21 | 賽意信息 | 智能制造執行系統、工業APP開發平臺 | 廣東 |
| 22 | 滿幫集團 | 貨車導航系統、貨運大數據平臺 | 貴州 |
| 23 | 菜鳥網絡 | 智能分倉系統、跨境物流數據中臺 | 浙江 |
| 24 | 準時達 | JITLogistics平臺、供應鏈協同系統 | 上海 |
| 25 | 中儲智運 | 無車承運人平臺、智能調度算法 | 江蘇 |
| 26 | 遠景科技 | EnOS能源管理平臺、智能微電網 | 江蘇 |
| 27 | 協鑫能科 | 能源區塊鏈平臺、虛擬電廠 | 江蘇 |
| 28 | 大族激光 | 激光加工設備、智能控制系統 | 廣東 |
| 29 | 陽光電源 | 智慧能源管理系統、光伏逆變器 | 安徽 |
| 30 | 新松機器人 | 移動機器人、工業機器人 | 遼寧 |
| 2025.04 DBC/CIW/CIS | |||
數據要素賦能工業制造：新質生產力的崛起與蛻變
在當今數字化時代，數據要素已成為推動經濟高質量發展的核心驅動力之一。2024年，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，明確提出實施“數據要素×工業制造”行動，旨在通過數據要素的深度應用，推動工業制造領域的轉型升級。這一行動不僅是對傳統工業制造模式的革新，更是新質生產力發展的關鍵路徑。數據要素與工業制造的深度融合，不僅能夠優化生產流程、提升生產效率，還能通過智能化決策和個性化定制，滿足市場多樣化需求，為工業制造產業注入新的活力。
2024年“數據要素×”大賽中，涌現出多個優秀的工業制造案例，其中卡奧斯物聯科技股份有限公司的《基于工業互聯網平臺的制造業全流程數智化解決方案》項目榮獲“工業制造”賽道一等獎。該項目基于海爾40年的制造經驗和卡奧斯的數字化實踐，積累了22PB的高質量工業數據，開發了550個行業數據集，打造了國內首個工業領域全鏈條數商解決方案。通過數字工業操作系統、工業大數據和工業大模型等技術，該項目實現了從原始數據采集到處理、分析和應用的全流程智能化，支撐工業企業數字化智能化轉型。
此外，天聚地合的“基于工業模型的數據要素流通交易平臺”項目也榮獲優秀項目案例稱號。該項目通過建立數據中臺，匯聚企業內外部的工業設備數據、業務表單及行業和第三方社會數據，實施統一治理，形成完善的工業數據庫。在此基礎上，搭建AI模型工具平臺，開發各類工業模型，面向廣大開發者開放共用，目前已沉淀4451個標準化、可復制、兼容性強的工業模型。這種數據流通平臺的建設，不僅解決了工業數據跨企業、跨行業流通的難題，還為中小企業提供了安全可信的數據交易環境，推動了產業鏈上下游企業的協同發展。
結語
這場靜悄悄的革命，不僅讓中國工業從“制造大國”邁向“智造強國”，更在深層次上重構全球工業競爭格局。正如卡奧斯董事長陳錄城所言：“數據不是工業的‘添加劑’，而是產業的‘催化劑’。”隨著5G、人工智能、物聯網等技術的不斷發展，工業制造將實現更高度的自動化和智能化。數據要素的乘數效應將加快顯現，促進工業制造領域的創新，催生新的商業模式和業態。在政策的支持和市場的推動下，數據要素將成為工業制造高質量發展的核心驅動力，助力我國工業制造產業在全球競爭中脫穎而出。
（文/深海）
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