智能移動終端作為連接人與信息、人與服務的重要載體，在現代社會中扮演著不可或缺的角色。在數字化轉型的大潮中，智能移動終端行業各環節均需適應新的技術和市場環境，以實現從生產制造到市場營銷的全面升級。這不僅關乎單個企業的生存和發展，更關系整個產業鏈乃至國家在全球競爭格局中的地位。在推進智能移動終端行業數字化轉型過程中，企業時常面臨轉型成本高、轉型要素不明確、供需雙方出發點錯位等難題，如服務商提供的數字化解決方案“自說自話”，與企業數字化轉型需求不匹配，企業數字化轉型痛點和需求不明，找不準轉型重點。如何通過數字化轉型提升產業鏈的整體效能成為業界關注的焦點。本研究通過對智能移動終端行業的深入調研和分析，圍繞細分行業共性需求挖掘數字化轉型的典型場景和關鍵要素，梳理各類場景工具軟件、數據模型、數據要素、數字化人才技能 4 類數字化要素，構建智能移動終端行業數字化轉型場景圖譜，理清智能移動終端行業制造業數字化轉型問題與路徑，幫助需求側、供給側、政府側等相關參與主體明晰轉型方向和路徑。

      一、智能移動終端產業概況

      智能移動終端指具有信息智能處理、可網絡傳輸、可攜帶或可自主移動的軟硬件結合的終端產品，包括智能手機、筆記本、平板電腦、可穿戴設備等。我國作為全球重要的智能移動終端生產基地，產業實力強勁、產業鏈完備齊全，在生產過程柔性化、設備管理智能化、質量檢測自動化等領域具備豐富的數字化轉型場景。

     （一）我國是全球重要的智能移動終端生產基地，產業規模優勢顯著、行業龍頭企業眾多

      一是產業規模優勢顯著，重點產品出貨量全球領先。2023 年，我國規模以上電子信息制造業實現營業收入 15.1 萬億元、利潤總額 6411億元。智能移動終端作為電子信息制造業的關鍵細分領域和重要發展縮影，核心產品出貨量全球領先。以智能手機為例，IDC 數據顯示，2023 年全球智能手機出貨量為 11.7 億部。其中，小米出貨量為 1.46 億部、OPPO 出貨量為 1.03億部、傳音出貨量為 0.95 億部，位列全球第三至第五。

      二是行業龍頭企業眾多，經濟發展效益良好。我國智能移動終端行業在整機方面有華為、小米、OPPO、vivo 等行業龍頭企業，經濟效益穩中有增，如華為 2023 年全年實現營業收入7042 億元，終端業務銷售收入 2515 億元，同比增長 17.3%；小米 2023 年全年實現營業收入2710 億元，凈利潤同比增長126.3%，其中智能手機業務收入 1575 億元。

      三是產業集聚度高，擁有多個重點產業集聚區。我國智能移動終端行業集聚度較高，如在東莞形成了以華為、OPPO、vivo 三大整機制造廠商為核心，以智能組件基礎元器件、精密模具為主要配套的智能移動終端產業集群；在深圳形成了以華為、榮耀、創維等整機企業牽頭，以欣旺達、瑞聲科技等零部件廠商配套的“研發生產—整機組裝—品牌建設”智能終端產業生態；在西安高新區形成了以紫光展銳、龍騰微電子等芯片和零部件企業，以華為、華勤等研發設計企業，以中興、比亞迪等集成制造企業為引領的“關鍵芯片、零部件 + 設計研發 +生產制造”智能移動終端行業。

     （二）智能移動終端行業形成涵蓋“上游零部件供應、中游終端產品制造、下游品牌建設及銷售”的完整產業鏈

      產業鏈上游主要負責生產制造智能移動終端所需的元器件、材料、精密模具以及智能模組等。其中，元器件包括片式元器件、頻率元器件等，供應商有立訊精密、歐菲科技等；材料包括光電子材料、磁性材料、半導體材料等，供應商有生益科技、藍思科技等；精密模具包括外殼、五金、支架等，供應商有捷榮技術、模德寶等；智能模組分為顯示模組、射頻模組、芯片模組等，供應商有京東方、海思半導體等。

      產業鏈中游主要負責智能移動終端的研發設計、組裝制造，可以分為智能移動終端品牌商和代工商。品牌商包括華為、小米、OPPO、vivo、榮耀等智能手機和穿戴設備制造商，華為、聯想等平板電腦制造商，Pico、深圳增強現實技術有限公司等 VR/AR 設備制造商；代工商則分為原始設計制造商（ODM）和原始設備制造商（OEM），其中 ODM 廠商包括華勤、天瓏、龍旗等，OEM 廠商包括富士康、和碩等。

      產業鏈下游主要負責智能移動終端的銷售和相關售后服務，分為線上銷售渠道和線下銷售渠道。線上銷售渠道包括淘寶、京東等，線下銷售渠道包括各類電子產品零售店、品牌專賣店等。智能移動終端產業鏈上下游情況如。

     （三）智能移動終端行業在柔性生產、設備健康管理、質量檢測等領域具備豐富的數字化轉型場景需求

      一是生產制造柔性化。智能移動終端行業是典型的離散制造行業，具有生產工序復雜、產品種類繁多、個性化定制需求較高等特點。這些特點要求該行業具備較高的柔性生產程度，以實現高效、靈活的生產管理。如：廣東東勤科技有限公司通過引入全自動錫膏印刷機、貼片機等自動化設備，建成表面組裝技術（SMT）和測試一體化產線，采用通用化、模組化的產線組織方式，實現靈活轉線，滿足多種機型生產，并將勞動生產率提升 6.2%、產品不良率降低 20%。

      二是設備管理智能化。智能移動終端行業設備種類繁多，且對設備加工精度要求較高，傳統設備管理模式容易引發生產線意外停機、核心貴重設備及器件過早報廢、產品質量問題等風險，因此需要利用物聯網、人工智能等技術，實現設備健康管理和預測性維護，提高設備利用率，減少非計劃停機。如：小米針對手機主板測試中的射頻探針維護，研發探針壽命預測算法。該算法可提前 500 個測試循環識別探針異常，并準確預測其剩余使用壽命，從而在探針壽命極限時自動更換，節約設備停機損失和維護成本 10%。

      三是質量檢測自動化。智能終端行業因其產品的高技術含量和用戶對使用體驗的高期望值，對產品質量有著嚴格的要求，因此需要應用人工智能視覺檢測技術推動質檢自動化、數字化，降低人工檢查錯誤率，提高產品質量一致性。如：烽火通信針對 SMT工序的印制電路板組件（PCBA）生產質檢工作，通過深度學習PCBA 板焊接不良特征構建人工智能算法模型，以人工智能視覺自動檢測降低不良缺陷流出率95%、減少直接作業檢驗員 50%。

      二、智能移動終端行業數字化轉型現狀及問題

     （一）重點場景高度依賴國外工業軟件

      在設計與研發階段，以達索、西門子、參數、ANSYS、新思科技、楷登電子等為代表的國外廠商技術成熟、產品線完善，已處于壟斷地位；國內廠商尚未形成可持續發展及維護的大型軟件，無法提供數字化全流程解決方案以滿足高端智能移動終端產品的設計需求。以印制電路板（PCB）設計驗證過程為例，SolidWorksCAM、Siemens NX CAM 等產品具備先進的工具路徑生成算法和仿真功能，可直接將 CAD 設計的 PCB 文件轉化為貼片機可識別的 Gerber 或NC Drill 文件格式，確保從設計到生產的準確性，提高生產效率和產品質量。在整機組裝環節，控制與檢測系統和裝備數字化互相促進，國外廠商已形成封閉生態。以 SMT 表面貼裝場景為例，滿足一級線體標準的鐳射機、PCB 清潔機、錫膏機、串行外設接口（SPI）、回流焊爐、自動光學檢測（AOI）檢測等設備基本是國外進口。其中，回流焊爐的 Wincon 軟件與 BTU 的專有IntelliMAX 2 控制板緊密集成，KIC 的 RPI 系統雖然提供工藝追溯和溫度曲線測試等功能，但仍需向設備制造商購買真空通信包與爐子控制器通信軟件。

     （二）元器件知識模型資源難以拉通共享

      國內電子企業、工業商城及工業軟件用戶所用元器件等零部件資源庫數據主要依賴Samacsys、Ultra、SnapEDA 等歐美企業，且數據服務器都建在國外，涵括我國重點企業數據，存在信息安全泄露風險。望友、嘉立創、為昕等國內廠商投入資源（3~20 人不等）通過自建電子元器件基礎資源庫等方式解決上述問題，但重復投入導致研發成本上升，使智能移動終端行業元器件模型數據仍處于小散弱、難拉通、不共享狀態。我國從 PCB、元器件到整機組成的電子元器件工業基礎資源庫市場空間預估超過 22 萬億 / 年，亟須在從元器件選型、設計、采購、制造到維護的全生命周期，通過國產化EDA/CAD 無縫鏈接、實時調用，實現工業知識的拉通共享，通過國產 CAM 工具對制造、工藝參數的透明化傳遞，實現工藝知識長期積累，打通整個生態鏈，精確沉淀知識模型，助力工業軟件、PCB、整機產業發展。

     （三）行業數據要素價值化尚未形成明確路徑

      企業內部缺乏統一的數據管理，如研發設計環節涉及大量的“需求數據”“仿真數據”“測試數據”，生產環節涉及大量的產品“工藝數據”“制造數據”和“質量數據”等，這些數據是智能制造的核心與基礎。但各場景應用數據質量參差不齊，數據資源混亂，有效數據短缺，深層價值挖掘不足，企業亟須建立起以數據交付為核心的管理體系。一些大型企業如華為、小米、OPPO、vivo 等，雖然沉淀了海量的數據，可以用來提升用戶體驗、優化產品設計、加強安全性以及進行市場分析等，但數據產權、流通交易、收益分配等基礎性法規制度不完善，數據授權運營、資產登記、市場監管等環節不健全，企業內部數據資源難以拿到市場上發揮真正的流通價值，數據資產價值評估缺乏指引，較難衡量企業內部產生的數據資源。

     （四）數字化轉型人才供給不足

      智能移動終端行業技術更新換代速度較快，對勞動者的知識和技能提出了更高的要求，低技能、重復性、程序性的就業崗位正被機器和智能技術大幅替代，同時高技能、復合型人才成為企業的新需求。智能移動終端的研發設計環節是一個跨學科的過程，需要不同背景的專業人士協同工作，如移動終端開發工程師（熟悉 iOS 或 Android 平臺開發）、硬件工程師（具備電子工程基礎，熟悉 PCB 設計工具）、產品設計師（具備良好的審美能力和用戶體驗設計能力）、測試工程師（熟悉測試流程和標準）、人工智能 / 機器學習工程師（熟悉 Python、TensorFlow、PyTorch 等工具和框架）、安全工程師（熟悉加密技術、網絡安全協議）等。這些領域技術融合了光學、機械、電子、軟件與算法等多學科知識，并依賴于國內基礎工業的發展。因此，該領域企業傾向于招聘具備多種技能的復合型人才。這導致企業在外部進行社會招聘愈加困難，內部人才培養和應屆生招聘成為數字化人才供給的主要渠道。但又因為這些領域的專業門檻較高、人才培養周期較長，人才供給遠遠無法滿足企業需求。

      三、以數字化轉型場景圖譜引導智能移動終端行業改造升級

      基于對智能移動終端行業情況及數字化轉型現狀的分析，智能移動終端行業呈現以整機制造企業為核心，連接上游基礎元器件、材料、精密模具、智能模組等原材料供應商，中游移動終端品牌商的代加工商以及下游銷售環節的全產業鏈條，其發展水平不僅是一個國家信息技術實力的重要標志，也是推動數字經濟增長的關鍵動力。近年來，人工智能等新技術的飛速發展和終端產品的更新換代給智能移動終端行業帶來了新的機遇和挑戰，開展數字化轉型已成為其邁向高質量發展的必由之路，同時它在研發設計、生產制造等環節具備豐富的數字化轉型場景需求。鑒于此，本文以智能移動終端行業場景數字化轉型為重點研究對象，以產業鏈關鍵環節為主線，按照“4+N+4”實施思路，梳理重點產業鏈上的 4 個關鍵環節，解構產業鏈上下游企業的 N 個典型場景，分析工業軟件、數據要素、知識模型、人才技能 4 類數字化要素需求及現狀（“四清單”），構建智能移動終端行業數字化轉型場景圖譜（“一圖”），以“一圖四清單”的方式加快行業數字化轉型。具體思路如下。

     （一）4 個關鍵業務環節劃分

      智能移動終端行業是離散行業，企業產品生產全流程涉及多個環節，主要包括研發設計、零部件采購與生產準備、整機組裝與包裝、品牌銷售與服務四個方面。

      研發設計環節是智能移動終端產品從概念到實際產品交付的一系列活動，將市場智能移動終端產品需求開發成產品原型，通過產品測試和驗證轉化為有競爭力的產品，并確保高質量、高性能和高用戶滿意度。

      零部件采購與生產準備環節涉及原材料和零部件的采購、庫存管理、生產計劃的制定以及生產線的準備等，企業根據產品線生產計劃提前準備齊全且合格的生產資料，包括產品組裝所需的各類零部件種類、型號、品牌及用量等信息，注重提高供應鏈響應速度，降低庫存成本，減少生產準備時間。

      整機組裝與包裝環節是智能移動終端產品生產過程的關鍵一環，將各零部件、組件（經單元調試、檢驗合格后）按照設計要求進行裝配、連接，再經整機調試、檢驗而形成合格的、功能完整的電子整機產品。企業在此環節廣泛應用高端裝備、數字化工具來提高生產效率、減少人為錯誤、優化流程、提升產品質量。

      品牌銷售與服務環節涉及產品營銷管理、銷售渠道管理、客戶服務和支持等，企業通過優化供應鏈管理、增強品牌影響力、提升客戶服務水平，從而提高整體運營效率和市場競爭力。

     （二）“N”個場景解析

      本文從企業 4 大業務環節出發，共選取智能移動終端行業各環節中代表性高、通用性強的 16 個主業務場景和 52 個細分場景作為產業鏈上下游業務運轉和數字化水平呈現的最終載體。在設計與研發環節，主要包括產品需求與立項、工程驗證測試（EVT）、設計驗證測試（DVT）、生產驗證測試（PVT）4 個主業務場景；在零部件采購與生產準備環節，主要包括物料采購、來料檢驗（IQC）、產線設備調試、工藝流程規劃 4 個主業務場景；在整機組裝與包裝環節，主要包括 SMT 表面貼裝、點膠、組裝、半成品倉、測試、包裝 6 個主業務場景；在品牌營銷與服務環節，主要包括營銷管理與客戶服務 2 個主業務場景。

      其中，在智能移動終端整機組裝與包裝環節，SMT 表面貼裝至關重要。SMT 表面貼裝是電子組裝行業中最流行的一種技術和工藝，是指將無引腳或短引線表面組裝元器件安裝在PCB 的表面或其他基板的表面上，通過再流焊或浸焊等方法加以焊接組裝的電路裝連技術。SMT 表面貼裝主要包括激光打標、PCB 清潔、錫膏印刷、SPI 檢測、貼片爐前 AOI 檢測、回流焊接、爐后 AOI 檢測和 X-Ray 檢測等細分場景，基本通過制造執行系統（MES）進行內部信息交互 , 涉及貼裝工藝、組裝流程、關鍵設備和未來發展趨勢等多個方面，從設計 PCB 板、準備貼裝元件到貼裝工藝和組裝測試，確保了整機的高效、精密和可靠制造，體現了電子制造業的高度自動化和智能化。目前，OPPO、小天才、東莞華貝、深圳天瓏等代表性品牌廠商及 ODM企業的 SMT 車間已實現了貼片測試一體化和連續化生產，減少了人工檢測及搬運環節，且采用高端設備，自動化程度高，滿足了一線標準。例如，東莞華貝自行研發的 MES 系統已全部實現在線生產設備與離線輔助設備的自動交互，極大地保障了產品質量并提升了生產效率。

     （三）“4”項數字化核心要素梳理

      本文從工具軟件、數據模型、數據要素、數字化人才技能 4 類數字化核心要素出發，明確產業鏈上下游各類業務場景的數字化現狀，并進一步挖掘痛點問題。此處同樣以 SMT 表面貼裝為例。目前，SMT 表面貼裝業務場景的工業軟件主要包括 MES 系統、RDWorks 激光控制軟 件、CorelDRAW 矢 量 繪 圖 軟 件、SPI 系 統、AOI 檢測系統等，需要搭建刮刀印刷移動路徑模型、圖像處理及特征提取算法、缺陷檢測算法（位置偏移、橋接和斷開檢測）、回流焊爐溫控制及優化算法等知識模型，涉及錫膏印刷速度、刮刀壓力、脫模速度、錫膏偏移參數、貼片精度、回流焊爐溫曲線及含氧量等數據要素。從業人員需要掌握材料科學知識、電子元器件知識以及鐳雕機、貼片機等重點設備智能維護技能。

      基于“4+N+4”的研究思路，形成的智能移動終端行業數字化轉型場景圖譜。

      四、智能移動終端行業數字化轉型發展路徑建議

     （一）推動產業鏈數字化供給能力升級

      工業軟件是工業知識軟件化的產物，隨著單一企業數字化逐漸向產業鏈數字化轉型升級，商業邏輯及業務需求的重構帶動數字化技術解耦與發展，呈現雙向反饋態勢。一是在創新管理上沉淀知識，通過產品生命周期管理（PLM）系統集成 CAD、EDA、CAPP、CAE 等軟件，打通設計、流程規劃、生產工程等場景，實現設計規格、模型、工藝和工程數據數字化。建議推動整機廠商開放結構設計、3D 公差分析、電路仿真等典型應用場景，依托國家重點研發計劃、核心軟件攻關工程等任務，支持產業聯合攻關三維幾何引擎、求解器等關鍵技術，加速設計仿真類工業軟件國產化替代。二是在業務管理上創造價值，通過 ERP 集成 APS、SCM、MRP、MES、QMS、DRP、CRM 等軟件，打通生產計劃、零部件供應、制造、交付分銷、客戶支持等場景，實現人、機、料、質量數據數字化。針對 MES、SCM、CRM 為代表的系統，大多 ODM 廠商進行自行研發的基礎良好，依托新技改、中小城市等政策補貼，支持上游零部件及精密模具廠商進行試用，提升供應鏈質量模型數字化，逐漸迭代并穩步完善國產工業軟件。三是在運營管理上存續資產，通過應用生命周期管理（ALM）系統集成 MRO、APM 等軟件，打通系統設計、建造、投產、運維、設備報廢與回收等場景，實現使用及維護數據數字化。頭部企業運維類軟件應用大數據、人工智能等新技術，與國外巨頭同步布局甚至部分超越，可持續發揮場景豐富的優勢，形成國際領先地位。

     （二）構建以模型庫為載體的行業知識中心

      以產品研發效率提升為錨點，以設計一體化為牽引，打造智能移動終端產業集聚區網絡化協同設計新模式，構建“3+4+4”架構的行業知識中心。一是建設三大平臺，即以工業領域行業知識庫平臺為引擎，打造企業零部件 / 設備 /工藝包定制庫、國家標準件 / 行業模型庫，依托數據與 AI 創新平臺開發 3D 模型搜索、產品成本預估、創成式設計、CAE 仿真分析等智能支撐工具，支撐工業商城運營平臺形成模型展示、知識交易、知識培訓、設計師訂購、零部件供應商目錄、零部件訂購等全體系服務。二是鏈接四大主體，主要包括零部件供應商、終端整機廠商、產品中試基地及組裝工廠。零部件供應商作為定制化模型的提供者，為整機廠商在設計階段直接采購應用零部件模型提供服務，而將整機廠商的產品設計模型直接應用于產品試制工藝驗證，對產品的可制造性和可測試性進行優化，可確保設計順利轉入組裝工廠批量生產。三是培育四類角色，分別為建模設計師、產品設計師、工藝規劃師和行業運營伙伴。建模設計師創建定制化零部件模型并上架至工業商城；產品設計師付費使用零部件模型可加快設計一體化，形成零部件清單以服務于采購；工藝規劃師依托產品設計、仿真分析、產品成本預估等知識模型，為產品試制工藝驗證及批量生產持續優化工藝。

     （三）推進行業數據要素資源化、資產化、資本化

      數據要素價值的發揮，主要在于高效的數據資源收集、有效的數據資產化以及靈活的數據應用，讓數據“動起來”，激活數據要素潛能。一是加強數據資源化管理。企業內部組建由業務場景專家、數據分析師、IT 技術人員等多方從業人員參與的數據管理體系，理清智能移動終端行業研發設計、生產制造、經營管理、供應鏈管理等環節各細分場景數據，共同維護形成企業內部數據匯聚和開放共享平臺，共同負責數據管理體系的規劃、實施和監控，依據業務場景做好數據分類分級，切實提升數據質量，管理好、利用好、發揮好企業內部數據。二是完善數據“資產化”評估。根據行業不同場景特點以及成本法、收益法和市場法建立并出臺數字資產價值評估體系，衡量企業數據經濟價值和應用潛力，建立行業關鍵業務場景下的數據資產清單并標明價值，鼓勵行業龍頭企業牽頭帶動產業鏈上下游企業數據資產入表，定期開展數據資產價值更新、評估、盤點等。三是建立數據“資本化”交易平臺。規范數據交易市場管理制度，搭建安全可靠的數據交易平臺，提供數據需求發布、數據集發布、數據智能洞察、數據交易撮合、數據交易結算等服務。成立專門的數據交易監管機構，負責監督數據交易活動的合規性，定期對數據交易平臺進行安全性和合規性審計。

     （四）改革數字化人才培養機制

      以適應產業發展需求為核心導向，健全數字化人才評估體系，打造人才培養新范式。一是建立數字化人才標準及考核。從產業數字化出發，制定職業技能人才標準，包括但不限于技能要求、知識體系、證書、實踐經驗等方面，清晰地界定每個崗位從業者需要具備的技能水平。同時，設立一套公正、透明且具有權威性的技能認證體系，用于評估和考核人才的專業技能能力，有效提升人才整體素質。二是探索內外協作的人才培養模式。在數字化管理人才方面，傳統企業單憑內部培訓資源和體系往往很難培養出復合型人才，可以通過內外協作引入外部數字化企業的力量，如：幫助企業啟發管理者的數字思維、培養數字化領導力等；借助外部數字化企業的專業知識和技術積累，幫助企業內部人才更好地理解和應用數字化技術，實現技術與業務的深度融合。三是組建數字化人才培養共同體。支持科研院校與智能移動終端行業龍頭企業聯合組建技能人才培養共同體，針對一線業務場景制定人才技能培養提升方案，包括專業設置、課程體系、實踐環節等。支持高校選聘企業專家到高校授課，建立產業兼職導師的引進、認證和使用機制，通過實訓基地共建、校園人才選拔大賽等多種方式加深校企合作，構建人才培養生態體系。