制造：设计即制造，制造即智能，制造即服务
思瀚产业研究院    2025-09-20

未来十年制造业的变革，除降本提质外，更受消费趋势驱动，并在行业实践中逐步明晰发展方向。消费端呈现两大核心诉求：一是个性化定制需求激增；二是高品质与情绪价值重视度提升。在个性化方面，消费端对产品配置多样性的需求显著提升。

以汽车行业为例，十年前，丰田等品牌单车型的配置通常仅为几种；如今，普通单车型的可选配置在 300–1000种，行业领先车型已实现 5000+ 种的配置组合，明确显示出市场对个性化定制能力的强烈需求。另一方面，消费者对高品质产品与体验的重视日益增强。例如泡泡玛特旗下 Labubu 等产品凭借情感价值获得市场热烈反响，说明用户愿意为情绪体验付费；海尔和美的等多厂家推出婴儿专用洗衣机，满足客户越加周全的健康保障、更细致的场景适配以及更愉悦的省心体验。

基于上述需求变化，制造企业转型从行业、技术、政策等多层面在推进。从企业实践来看，工业 AI 已进入建设实施阶段，在 2025 年汉诺威工业展上，西门子与奥迪合作的柔性制造工厂已投入生产。该项目依托工业 AI 集成开发平台，统一协调生产需求，实现了高度灵活的工厂运营。具身智能正在制造业特定场景中率先实现应用突破，在世界人工智能大会（WAIC）上出现的机器人展示场景，在搬运、分拣等重复性高、规则明确的任务中已初步可用。

从“大规模标准化”迈向“大规模个性化”，并最终走向“服务化、智能化、自适应”的未来制造模式。工业 AI 与具身智能的落地，不仅解决了产线灵活性和工厂工人短缺的问题，更构建起新一代制造系统的技术基座。它们通过对生产全流程的感知、决策与执行赋能，使快速响应消费者个性化需求和高品质体验成为可能。

基于技术路径与市场需求的深度融合，我们预期未来十年制造业将逐步聚焦以下三大研究方向：一是“设计即制造”，产线通过物理世界数字映射、仿真优化，向 2035 年自适应切换（如今日造车、明日造家电）迈进，产品设计融入 AI 实现“设计即能制造”；二是“制造即智能”，具身智能机器具备自感知、自学习能力（如自主预测维护），搭配 AI 提升人机协同；三是“制造即服务”，打破客户与企业的割裂关系，实现订单全流程可视，允许客户在时间窗内调整需求（如更换产品颜色），如同外卖实时追踪般透明可控。

制造业未来发展的核心动力，正从供给端推动的“降本增效”，逐渐转向需求拉动的“个性化”与“高品质”，并依托工业 AI、柔性制造及具身智能等先进技术逐步实现。

1、设计即制造：从技术构想迈向 2035 年产业新形态

到 2035 年，制造的研发范式将迎来革命性的转变，“设计即制造”的时代将全面来临，彻底颠覆传统研发模式；新产品开发周期将从目前的数月乃至数年缩短至数周甚至数天；研发成本显著降低，虚拟仿真与验证将替代超过90% 的物理试制环节，使试制成本降低 70% 以上；资源利用效率全面提升，材料利用率趋近100%，能源消耗在研发阶段降低 60% 以上。

产品性能边界将大幅突破。通过人工智能驱动的生成式设计和多学科优化，产品性能指标（如新能源汽车的续航里程、航空发动机的推重比）有望提升 30%-50%。规模化定制将成为常态，支持万级甚至百万级的个性化配置方案设计且不牺牲生产效率。更根本的是，创新迭代速度将呈现指数级增长。

基于数字孪生和持续学习能力，系统可实现设计即最优、设计即可制造，真正形成“设计 - 制造 - 学习”的自主闭环，推动制造业进入智能化、自主化的全新发展阶段。

未来场景：新产品“设计与制造协同优化”的闭环体系

未来，新产品设计流程正经历革命性变革。工程师的重复性工作量预计将降低 90% 以上。

这一突破依托于云提供的强大算力平台与人工智能技术支持。通过部署在云端的深度学习算法，系统能够对海量设计数据、拓扑结构及力学原理进行深度学习和模仿，快速生成大量符合预设功能与空间约束的初步模型方案。

企业AI 平台为大规模型训练提供强劲算力支撑，极大解放了设计师的创造力，显著提升了设计阶段的广度与效率。在关键的优化与仿真阶段，多物理场 AI 优化仿真技术展现出卓越性能，实现计算流体力学、结构应力、热传导、电磁兼容等多个物理场的高效耦合计算，由 AI 算法驱动自动寻优，系统能够对初始模型进行深度剖析与迭代。

借助云端实时渲染与仿真能力，系统不仅能精准模拟产品在真实工况下的表现，更能自主调整设计参数，寻找到功能与性能的最佳平衡点，确保产品最终输出的卓越可靠性。模型优化定型后，进入样品快速验证环节。

通过工业互联网平台，集成 3D 打印车间技术，实现设备云端协同管理。基于网络低时延、高可靠的特性，确保数字化模型的高速传输与处理。采用增材制造方式实现复杂结构样件的无障碍一体化成型，在极短时间内完成功能样机的试制。这不仅大幅缩短了研发周期，降低试错成本，更为后续设计反馈与修改提供了前所未有的敏捷性。在量产阶段，智能制造解决方案实现从实验室到工厂的高效转化。

通过网络联接技术构建的工业网络，确保生产数据实时传输与处理。超级一体化成型技术在华为工业云平台的支持下，将多个原本分散的零部件或生产工序进行高度集成，通过创新性的结构设计和材料工艺，在一次成型过程中完成复杂部件制造。工业互联网平台实现生产流程的数字化管理，极大简化生产流程，减少材料损耗与装配环节，最终在规模化生产中实现效率的极致提升与单位成本的显著降低。

“设计即制造”理念的本质，是通过数字化、智能化技术重构制造业价值链，将传统“设计 - 制造”的线性流程转变为“设计与制造协同优化”的闭环体系。未来，随着数字孪生、人工智能、工业互联网等技术的持续成熟，2035 年产线自适应重构的理想将逐步落地，产品设计与制造的协同效率将进一步提升，最终推动制造业向“柔性化、高效化、精准化”方向转型，为全球产业变革提供核心驱动力。

2、制造即智能：以技术突破重构制造业生产范式

到 2035 年，“制造即智能”的时代将全面来临，企业走入智能化下半场。在这一进程中，核心指标将显著体现智能化的深度和广度：劳动生产率预计提升 60% 以上，设备综合效率（OEE）达到 90% 以上，产品缺陷率降低至0.05% 以下，一次通过率超过 99%。

同时，生产成本降低 40%，能源效率提高 35%，碳排放减少 50%。数字化程度接近 100%，物联网设备覆盖率达 95%，人工智能应用率超过 85%，预测性维护实现全面覆盖。这些指标不仅衡量智能化转型的成效，更标志着制造业从自动化向智能化的根本转变，推动企业实现高效、高质量、可持续的生产模式。

未来场景：具身智能体成为具备自主决策能力的“生产伙伴”

未来智能工厂正经历着从自动化到智能化的根本性变革，人与机器的关系从传统的“工具使用”升维为真正的“思维共生”。在这一演进过程中，网络、算力与云领域的全面技术突破，为智能制造的实现提供了坚实基础。

基于端边云协同架构，具身智能体演化为具备自主决策能力的“生产伙伴”。机械臂内置高性能芯片与工业级通信模组，通过边缘计算节点实时处理多传感器数据，并结合云数字孪生平台进行持续训练优化，实现焊接、精密装配等多种作业模式的分钟级切换。灵巧手依托 AI 算法，能够根据材料形变实时调整抓取力度，在网络超低时延保障下，同时满足柔性和高精度的操作要求。

在高端制造领域，光联接技术为无尘车间提供稳定可靠的网络环境。具身智能体通过工业物联网平台，完成半导体晶圆搬运、芯片封装等高洁净度作业。借助 AI 大数据分析能力，智能体能够精准感知环境变化，当检测到晶圆表面存在微小颗粒时，可即时调用清洁工具进行无损清洁。

在新能源电池生产中，工业互联网平台使智能体能够自主协调不同工序，实时完成电池极片涂布、电芯组装等复杂作业，并在遇到突发状况时通过云端智能决策系统快速解决问题。在工业智能体的全面支撑下，人类角色升级为“全局编排者”。

通过构建高速工业网络，实现“一个工厂一个人”的新型生产模式。作为“编排大师”，操作人员可通过云数字孪生平台，对生产、运营、物流等进行多智能体的协同编排。工程师借助混合现实（MR）解决方案，在三维数字孪生空间中定义智能体的工作流，这种“所见即所得”的编排模式依托跨工厂知识图谱，每个智能体的操作经验都通过云端实时同步，形成全球共享的工艺数据库。“制造即智能”理念的核心，在于通过先进的智能硬件与颠覆性技术创新，系统性赋予制造全流程以感知、决策与自主优化能力，驱动传统生产模式向“高度自主化、深度柔性化、全局高效化”的战略转型。

其落地实践主要围绕“具身智能”与“人工智能”两大技术载体展开，聚焦产线迭代效率的本质提升，以构建可持续演进的新一代智能制造体系。

3、制造即服务：重构工业客户与企业的协同关系

2035 年，“制造即服务”（MaaS）理念的核心在于打破工业领域传统的主客割裂状态，以全流程透明化与实时交互为导向，将制造业从“订单交付”模式升级为“全周期协同共创”模式。这一转变通过显著增强客户的参与权与决策权，全面提升客户体验，塑造服务主导的制造新形态。

其发展成效可通过多项核心指标衡量：客户参与方面，客户设计协同率预计将超过 80%，需求迭代响应速度缩短至 24小时以内；流程透明方面，制造过程数据开放率达到 95% 以上，订单实时溯源实现全覆盖；

协同效率上，定制化订单周期缩短 50%，资源动态配置匹配度超过 90%；客户价值层面，客户满意度指数预计提升至 90% 以上，重复定制率达 75%；服务化转型层面，服务收入占比突破 60%，平台生态集成率超过 80%。这些指标共同标志着制造模式正从单一生产交付走向多方协同、能力共享的新范式。

未来场景：制造模式从单一生产交付走向多方协同、能力共享的新范式

在以车辆行业为代表的现代制造业中，客户与车企的合作模式正经历深刻变革。

网络、算力与云领域的全方位技术栈，为这一变革提供了坚实的数字底座，推动产业从“单向交付”迈向“全程协同、长期服务”的新范式。在项目初始阶段，客户提出设计要求后，企业基于云端虚拟协作环境组建专项团队。

依托全球高速互联网络，各方设计人员可进行低时延、高保真的实时协同。云提供的强大算力，能够快速处理海量设计数据，支持多方案模拟与优化迭代。客户不再是信息的被动接收方，而是可以通过这套系统全程参与关键设计评审，对设计过程一目了然，真正实现了设计指标的高效对齐与方案优化。

进入生产阶段，网络及物联网技术构建了全联接智能工厂。从原材料采购的供应商信息，到焊接、电池组装等关键工序的高清实时画面，都能通过低时延网络清晰地传输至客户终端。每辆车在诞生之初即拥有专属的“数字身份证”，其全生命周期的生产和质量数据均实时上传至云平台。客户通过扫码即可追溯一切信息。

依托云大数据和 AI 能力，一旦生产数据出现微小偏差，系统能立即告警并辅助车企快速排查根源、解决问题，并及时向客户透明澄清，将风险遏制于萌芽。交付环节，基于车联网平台与高精度定位服务，客户可随时在终端查看车辆实时位置、能耗状态以及由预测性维护模型生成的故障预警。在车辆使用过程中，边缘计算节点与云端AI 算法协同分析车辆实时数据，使车企能够变被动响应为主动服务，提前上门巡检，并根据实际使用数据为客户优化运行方案。

双方的合作得以持续深化，共同研发迭代升级版产品。整个过程超越了传统的“买车交车”一次性交易，演进为一种以云和联接技术为引擎的全程协同、长期服务的共赢模式。“制造即服务”理念的本质，是制造企业从“产品生产者”向“服务提供者”的角色转型，通过技术赋能与模式创新，将客户纳入制造全流程，构建“以服务为纽带、以协同为核心、以体验为目标”的新型工业合作关系。

未来十年，随着技术的成熟与模式的普及，这种服务化的制造模式将显著提升客户个性化需求的满足能力，降低供需错配风险，同时推动制造企业从“拼产能、拼成本”的传统竞争，转向“拼服务、拼体验”的高质量竞争，最终实现客户与企业的双赢，为制造业的转型升级注入新的活力。

结语

2035 年，ICT 技术将深度渗透制造全链条，推动研发设计、生产制造与供应链管理发生质变。在研发设计端，量子计算与生成式 AI 的融合使“所想即研发”成为常态，工程师可通过脑机接口在分钟级完成传统需数月的仿真验证，AI 更作为“数字发明家”自主发现新超导材料、设计合成细胞，开辟人类未曾想象的创新边界。

生产制造环节，具身智能体通过端边云协同实现“千机百变”，机械臂秒级切换工艺、AGV 毫米级配送物料，将 90% 任务转化为自动化指令，而人类则升维为“全局编排者”，以混合现实界面定义数字孪生工作流。供应链体系则形成海陆空一体化智能网络，全链路决策系统动态调整采购计划与物流路线，实现降低需求预测误差率，降低物流成本。

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