“AI重构价值链，智造引领未来！”

——揭秘人工智能如何驱动制造业转型升级，打造高效、绿色、可持续的价值创造新生态。企业数字化转型的实战手册，行业研究者必备的参考宝典！

内容简介：

在第四次工业革命浪潮席卷全球的背景下，人工智能技术正以前所未有的深度重塑全球产业链格局。据国际机器人联合会《2023世界机器人报告》数据显示，2022年中国工业机器人运营存量突破150.2万台，同比增长22.51%，这一里程碑式增长标志着中国制造业智能化转型进入高速发展期。党的二十大报告明确提出了"以智能制造为主攻方向"的战略部署，为我国抢占全球制造业竞争制高点指明了方向。在此历史机遇期，本书紧扣时代脉搏，以人工智能技术为核心驱动力，系统构建制造业价值链重构的理论框架与实践路径。

本书创新性地运用人工智能技术开展多维度定量研究，通过构建研发成本预测、成本控制、价值评估、供应商绩效评价及可持续发展评价的五维评价体系，选取歌尔股份、比亚迪等5家典型企业进行实证分析。研究深度融合BP神经网络、系统动力学、深度学习等前沿算法，揭示人工智能技术对制造业价值链各环节的重构机理。研究成果不仅为解决研发成本高、供应链效率低下等现实痛点提供解决方案，更为制造业实现高质量发展提供理论支撑和实践指南。

作者简介：

章丽萍 教授

英国皇家特许管理会计师（ACMA），全球特许管理会计师（CGMA）。现任华东交通大学经济管理学院国际会计系主任，数字化管理会计研究中心主任，管理学博士。长期致力于区域经济治理、制造业数字化转型及智能会计等领域研究，在《经济评论》等CSSCI期刊发表学术论文40余篇，出版专著2部。主持或参与国家自然科学基金地区基金项目3项，主持完成江西省社科规划一般项目《新质生产力驱动江西省高端制造业可持续发展：耦合机制、影响效应及治理机制》等省部级课题20余项。

刘燕萍 副教授

国家学科竞赛注册指导教师，现任华东交通大学经济系主任。研究领域为区域经济发展、区域经济政策、数字贸易、国际经济学等。作为独立指导教师，指导学生参加多个赛道学科竞赛，获特等奖60余项；作为主要参与人，承担多项国家自然科学基金项目。出版教材2本，参编学术专著3部。

编辑推荐：

本书兼具学术价值与实践意义：理论上，开创性提出研发成本预测的动态建模方法，拓展成本控制研究的时空维度，完善企业价值评估的智能评价体系，深化供应商绩效评价的多源数据融合机制，丰富可持续发展评价的动态监测视角。实践上，为制造企业数字化转型提供方法论指导，为政策制定者优化产业布局提供决策依据，助力我国制造业向全球价值链中高端攀升。

前言：

在人口结构老龄化、产能过剩和国际形势变化三重因素作用下，中国人口红利、投资红利和出口红利正在逐渐过渡为人才红利、改革红利和内循环红利，制造业进入平稳增长阶段，发展重心由增长速度转向发展质量，关注重点也由宏观层面转向微观层面。制造业企业作为承载制造业发展的微观主体，其价值创造成为体现制造业发展质量的重要指标。数字信息与人工智能技术的快速发展为全球产业价值链升级创造了契机。其中大数据、物联网、区块链、人工智能等信息技术的涌现，加快了传统制造业的价值链重构。从宏观层面来看，全球价值链重构加速发展，并深刻地影响着全球经济、政治格局变化，尤其在新经济条件下，全球价值分工体系、组织结构、商业模式、价值创造逻辑、绩效与竞争力的衡量标准等都发生了重大变化，给企业发展带来了重要机遇，也提出了严峻挑战。从微观层面来看，如何更好地将人工智能技术嵌入生产制造流程，推动企业价值链实现由量变到质变的跨越，推动产业链、创新链、价值链融合发展，也已成为事关制造业企业生存与发展的重要课题，更是突破制造业 “低端锁定”困局的必由之路。

智能制造技术在供给端加速产业数字化，已成为我国创新驱动发展和构建现代产业体系的新引擎。其能够从多个领域、多个环节，以多种途径推动制造业价值体系改变。制造企业可以通过创新评估模式、重设管理架构、挖掘数据价值、整合外部资源、优化业务流程等路径增强市场竞争力和价值创造能力，实现收入和利润加速增长。制造业的智能化并不仅仅局

限于产品加工环节与产品本身，它还包括制造企业的组织全领域、产品生命周期全过程、商业生态的各方面以及价值链的全链条。人工智能技术、软件、算法、数据、服务等越发成为制造业重要的组成部分，使制造业呈现数实融合、物智共生、虚实结合、人机协同等新形态。

基于此背景下，本书利用人工智能技术动态观察各因素对制造业价值链各环节的影响，试图找出其存在的问题并提出针对性的建议。首先，确定各环节的影响因素，通过对制造业企业的内外部因素、财务与非财务因素等方面进行分析，根据各个因素的因果关系建立制造业研发成本预测、成本控制、价值评估、供应商绩效评价、可持续发展评价的指标体系。其

次，通过 ＢＰ神经网络、系统动力学、深度学习等人工智能手段，构建评价指标与评价模型，并对案例企业进行实证研究，验证人工智能评价模型的可行性、有效性与科学性。最后，根据研究结论，针对案例企业乃至整个制造业企业价值链问题提出相关的建议，力求提高制造业各环节评估的全面性与准确性，实现我国制造业价值链重构。

目录

第一章 导言

1.1研究背景

1.2研究目标与意义

1.3相关概念界定

1.4研究思路及内容

1.5研究方法与创新

第二章 文献回顾与评述

2.1人工智能与成本预测的相关研究

2.2人工智能与成本控制的相关研究

2.3人工智能与企业价值评估的相关研究

2.4人工智能与供应商绩效评价的相关研究

2.5人工智能与可持续发展评价的相关研究

2.6本章小结

第三章 我国制造业现存问题探讨

3.1制造业的界定与分类

3.2我国制造业发展现状

3.3我国制造业面临的挑战

3.4我国制造业未来发展趋势

3.5本章小结

第四章 人工智能在制造业成本预测中的理论分析与应用研究

4.1基于ＢＰ神经网络的研发成本预测模型构建

4.2基于ＢＰ神经网络的研发成本预测模型应用——以歌尔股份为例

4.3对策建议

4.4本章小结

第五章 人工智能在制造业成本控制中的理论分析与应用研究

5.1基于系统动力学的成本控制模型构建

5.2基于系统动力学的成本控制模型应用——以比亚迪为例

5.3对策建议

5.4本章小结

第六章 人工智能在制造业价值评估中的理论分析与应用研究

6.1基于深度学习的价值评估模型构建

6.2基于深度学习的价值评估模型应用——以交控科技为例

6.3对策建议

6.4本章小结

第七章 人工智能在制造业供应商绩效评价中的理论分析与应用研究

7.1基于ＢＰ神经网络的供应商绩效评价体系设计

7.2基于ＢＰ神经网络的供应商绩效评价模型应用——以ＪＣ集团为例

7.3对策建议

7.4本章小结

第八章 人工智能在制造业可持续发展评价中的理论分析与应用研究

8.1基于突变级数法的可持续发展评价模型构建

8.2基于突变级数法的可持续发展评价模型应用——以金风科技为例

8.3对策建议

8.4本章小结

第九章 研究结论及局限性

9.1主要研究结论

9.2研究局限与展望