智能制造專題報告

1、 智能制造專題報告：如何把握智能制造行業(yè)的投資機會 報告綜述智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）基于新一代信息通信技術與 先進制造技術深度融合，包括基礎共性、關鍵技術、行業(yè)應用三個維度。 落實到具體行業(yè)方面，本篇報告重點包括云計算、邊緣計算、區(qū)塊鏈、 增材制造、工業(yè)軟件、虛擬現(xiàn)實、新能源汽車、航空航天、智能傳感器、 數(shù)控機床、軌道交通、人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)機器人及工控系統(tǒng)等 15 個大類行業(yè)以及數(shù)十個子行業(yè)。在此基礎上，本文具體回答以下問 題：問題 1：全球智能制造企業(yè)如何分布？ 從全球龍頭企業(yè)分布看，北美地區(qū)智能制造的龍頭企業(yè)主要集中在增材 制造、航空航天裝

2、備領域。歐洲聚集全球工業(yè)機器人及工控系統(tǒng)領域龍 頭。日本、韓國地區(qū)汽車制造優(yōu)勢明顯。中國智能制造的龍頭則主要是 以騰訊、阿里巴巴、百度為代表的信息巨頭。從全球市場份額分布看，北美在航空航天、邊緣計算、增材制造、人工 智能、工業(yè)軟件、虛擬現(xiàn)實等領域的全球占比超過 1/3；歐洲地區(qū)則在 工業(yè)軟件、區(qū)塊鏈等全球占比超過 30%；中國企業(yè)在全球市場占比較 高的行業(yè)則集中在軌道交通、數(shù)控機床等領域。從 A 股上市公司分布看，主營業(yè)務涉及相關產(chǎn)業(yè)的上市公司就多達 493 家，總市值約為 14 萬億，占總體 A 股市值 17%。其中，市值排名前三 的分別是新能源汽車、人工智能、軌道交通，合計占比達到整個智能

3、制 造板塊的 40%。由此可見，智能制造雖然產(chǎn)業(yè)較新，但無論企業(yè)還是 投資者參與熱情高漲。問題 2：如何理解智能制造業(yè)的賽道差異？（1）從市場空間看各行業(yè)“天花板”有何不同？整體來看，航空航天、 工業(yè)軟件、軌道交通、云計算、工控自動化、數(shù)控機床全球市場規(guī)模較 高，都是 1000 億美元以上寬賽道，相反，區(qū)塊鏈、邊緣計算目前的市 場規(guī)模較小，還不及 100 億美元。進一步從中國市場空間在全球的滲透 率來看，軌道交通、數(shù)控機床、工業(yè)機器人、邊緣計算、虛擬現(xiàn)實等領 域中國產(chǎn)業(yè)規(guī)模在全球的占比較高，普遍在 20%以上。（2）從競爭格局看哪些行業(yè)龍頭集聚效應明顯？目前智能制造領域許多環(huán)節(jié)都呈現(xiàn)了資源向龍

4、頭集聚的特征。其中，減速系統(tǒng)、CAD、CMOS 圖像傳感器、GPU、FPGA、IaaS、軌道交通等行業(yè) CR4 已經(jīng)超過 70%， 呈現(xiàn)出明顯的壟斷傾向。相反，SAAS、VR 設備等市場因目標用戶類 別多、需求復雜或仍處于發(fā)展階段，因此行業(yè)能夠容納足夠的市場參與 者，競爭格局較為分散。（3）從技術差距看我國各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展處于何階段？我國在新能源汽車、 區(qū)塊鏈、軌道交通、數(shù)控機床、邊緣計算領域發(fā)展態(tài)勢較好，處于全球 前列水平。相反，在云計算、人工智能、智能傳感器、大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn) 實、工業(yè)機器人及工控自動化、工業(yè)軟件、3D 打印等領域，中外技術的差距明顯，尤其是在上游芯片設計、底層算法、核心零部件領

5、域我國 面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。（4）往前看，核心差距是否容易實現(xiàn)彎道超車？通過理解不同行業(yè)的 商業(yè)模式和核心壁壘，我們認為云計算、智能傳感器、大數(shù)據(jù)與人工智 能的基礎領域、工業(yè)軟件的研發(fā)設計側、3D 打印和虛擬現(xiàn)實的核心零 部件要想實現(xiàn)快速崛起是較為困難的。工業(yè)機器人及工控自動化我們則 看好國產(chǎn)替代東風下，品牌龍頭的突圍。（5）哪些行業(yè)出現(xiàn)邊際好轉(zhuǎn)的催化？2020 年智能制造領域呈現(xiàn)需求端 順周期景氣持續(xù)修復，供給端多行業(yè)庫存低位疊加國產(chǎn)替代加速，板塊 亮點紛呈的狀態(tài)。綜合經(jīng)濟、財務數(shù)據(jù)以及技術政策的變化，我們發(fā)現(xiàn) 這種回暖主要集中在新能源汽車、工業(yè)機器人及工控自動化、云計算等 行業(yè)。問題 3：如何

6、把握智能制造產(chǎn)業(yè)的投資時點？（1）從歷史復盤來看，虛擬現(xiàn)實、3D 打印、人工智能、云計算等行業(yè) 股價相對收益明顯的背后往往是來自估值的驅(qū)動，而非盈利的支撐。因此，這類主題性投資機會的信號，往往伴隨著流動性大幅寬松、杠桿資 金活躍、行業(yè)政策刺激、風險偏好上升等現(xiàn)象。從持續(xù)時間來看，這類 投資機會往往較短，平均下來在半年左右。（2）新能源汽車、航空航天、大數(shù)據(jù)等行業(yè)股價相對收益明顯的背后 往往是股價與估值雙雙回升，形成“戴維斯雙擊”。因此，我們可以通 過追蹤中微觀數(shù)據(jù)的變化，比如企業(yè)訂單、行業(yè)銷量、行業(yè)產(chǎn)能等數(shù)據(jù) 進行行業(yè)拐點判斷。從持續(xù)時間來看，這類投資機會往往漲幅更高，延 續(xù)更久，平均下來在

7、1 年左右。一、智能制造體系的框架結構如何？智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）基于新一代信息通信技術與 先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造活動的 各個環(huán)節(jié)，是先進制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱，具有信息深度自感知、 優(yōu)化自決策和精準控制自執(zhí)行等功能。1.1 智能制造的體系結構如何？參考中國電子技術標準化研究院發(fā)布的智能制造標準體系白皮書，我 們將智能制造體系框架分為三個層次：一是基礎共性。包括通用、安全、 可靠性、檢測、評價等五大類，位于智能制造體系結構的最底層，也是 第二層、第三層次的重要支撐；二是關鍵技術。是智能制造系統(tǒng)架構智 能特征維度

8、在生命周期維度和系統(tǒng)層級維度所組成的制造平面投影。包 括智能裝備、智能工廠、智能服務、智能賦能技術、工業(yè)網(wǎng)絡。三是行 業(yè)應用。位于智能制造標準體系結構圖最頂層，面向行業(yè)具體需求，是 對前兩層內(nèi)容的細化和落地1.2 全球智能制造龍頭企業(yè)主要集中在哪些環(huán)節(jié)？1.21 海外龍頭主要集中在哪些環(huán)節(jié)？北美地區(qū)智能制造的龍頭企業(yè)主要集中在增材制造、航空航天裝備領域。 根據(jù)全球智能制造企業(yè)科技創(chuàng)新百強報告 2020統(tǒng)計，北美地區(qū)入圍 前 100 的企業(yè)達到 38 家，總部全部位于美國，排名為 297 位，跨度較 大。為了更好的了解這些企業(yè)經(jīng)營范圍和行業(yè)分布，我們將上述榜單與 公司的公告進行匹配。數(shù)據(jù)顯示，以

9、 3D 打印為代表的增材制造業(yè)務供 應商最多有 9 家，航空航天裝備制造的上榜數(shù)量達到 5 家，排名第二， 二者合計占整個北美地區(qū)榜單的近 40%。從行業(yè)分布來看，北美地區(qū)排 名前三的行業(yè)分別是技術硬件與設備（12 家）、資本貨物（11 家）以及 軟件與服務（7 家）歐洲地區(qū)智能制造的龍頭企業(yè)主要集中在高性能材料、工業(yè)機器人及工控系統(tǒng)領域。根據(jù)全球智能制造企業(yè)科技創(chuàng)新百強報告 2020統(tǒng)計， 歐洲地區(qū)入圍前 100 的企業(yè)達到 27 家，其中，德國最為突出有 10 家， 法國 5 家，瑞典 3 家，英國 3 家，其他 6 家。其在全球排名為 8100 位，跨度同樣較大。為了更好的了解這些企業(yè)經(jīng)

10、營范圍和行業(yè)分布，我 們將上述榜單與公司的公告進行匹配。數(shù)據(jù)顯示，以高性能材料為代表 的業(yè)務供應商數(shù)量最多有 9 家，工業(yè)機器人及工控系統(tǒng)上榜數(shù)量達到 5 家，排名第二，二者合計占整個歐洲地區(qū)榜單的 50%。從行業(yè)分布來看， 歐洲地區(qū)排名前三的行業(yè)分別是材料（9 家）、資本貨物（9 家）、技術 硬件與設備（4 家）。日本、韓國地區(qū)智能制造的龍頭企業(yè)主要集中在電子以及汽車制造領域。 根據(jù)全球智能制造企業(yè)科技創(chuàng)新百強報告 2020統(tǒng)計，日韓地區(qū)入圍 前 100 的企業(yè)達到 19 家，其中，日本 14 家，韓國 5 家。為了更好的了 解這些企業(yè)經(jīng)營范圍和行業(yè)分布，我們將上述榜單與公司的公告進行匹 配

11、。數(shù)據(jù)顯示，電子制造上榜數(shù)量最多達到 6 家，汽車制造排名第二， 上榜 5 家，二者合計占比超過整個日韓地區(qū)榜單的 60%。從行業(yè)分布來 看，日韓地區(qū)排名前三的行業(yè)分別是技術硬件與設備（6 家）、汽車制造 （5 家）、資本貨物（3 家）/耐用消費品及服務（3 家）。1.22 中國龍頭主要集中在哪些環(huán)節(jié)？中國智能制造的龍頭則主要集中在以 BAT 為代表的互聯(lián)網(wǎng)領域。從全 球智能制造企業(yè)科技創(chuàng)新百強報告 2020統(tǒng)計來看，入圍全球百強的中 國智能制造企業(yè)有 15 家，不僅囊括信息技術網(wǎng)絡與自動化技術出身騰 訊、阿里巴巴、百度，而且涵蓋眾多擁有較強信息技術處理能力的 IT 傳 統(tǒng)玩家如大疆、京東等。

12、1.23 智能制造在 A 股的全景又如何分布？A 股市場上從事智能制造領域的上市公司并不在少數(shù)，尤其是隨著科創(chuàng) 板的建立，使得更多的小微科技創(chuàng)新型企業(yè)獲得融資支持，得到迅速發(fā) 展機會。其中，延續(xù)本文前面的框架，主營業(yè)務涉及相關產(chǎn)業(yè)的上市公 司就多達 493 家，總市值約為 14 萬億，占總體 A 股市值 17%。由此可 見，智能制造雖然產(chǎn)業(yè)較新，但無論企業(yè)還是投資者參與熱情高漲。二、如何理解智能制造業(yè)的賽道差異？2.1 廣度：從市場空間看各行業(yè)“天花板”有何不同？我們重點分析了云計算、區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)、智能傳感器、工 業(yè)機器人、工控自動化、工業(yè)軟件、邊緣計算、數(shù)控機床、3D 打印、虛

13、擬現(xiàn)實等子行業(yè)的全球及中國的市場空間以及未來的潛在變化。整體來 看，航空航天、工業(yè)軟件、軌道交通、云計算、工控自動化、數(shù)控機床 全球市場規(guī)模較高，都是 1000 億美元以上寬賽道，相反，區(qū)塊鏈、邊 緣計算目前的市場規(guī)模較小，還不及 100 億美元。進一步從中國市場空 間在全球的滲透率來看，軌道交通、數(shù)控機床、工業(yè)機器人、邊緣計算、 虛擬現(xiàn)實等領域中國產(chǎn)業(yè)規(guī)模在全球的占比較高，普遍在 20%以上。往 前看，我們認為隨著中國裝備制造業(yè)的智能化研發(fā)水平不斷提高，中國 制造業(yè)將在全球價值鏈中占據(jù)越來越重要的地位，未來五年，智能制造 發(fā)展看中國，高度重視智能制造的投資機會。航空航天：全球航空航天產(chǎn)業(yè)市場

14、規(guī)模約 9000 億美元，其中航天產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟總量達 3700 億美元左右。航空航天是人類開發(fā)大氣層和 宇宙空間時發(fā)生的活動的總稱，其中，航空指的是載人或非載人的 飛行器在大氣層中的航行活動，而航天則指的是載人或非載人的航 天器在大氣層外的宇宙空間中進行的航行活動。根據(jù)美國空氣動力 學咨詢公司和蒂爾集團的統(tǒng)計，2017 年全球航空航天市場規(guī)模就已經(jīng)達到 8380 億美元，其中，航天市場為 3480 億美元。2019 年全 球航空航天市場規(guī)模約 9000 億美元，其中，全球航天經(jīng)濟總量同 比增長 1.7%，達到 3660 億美元工業(yè)軟件：全球工業(yè)軟件市場規(guī)模約在 4100 億美元。工業(yè)軟件泛 指在工

15、業(yè)領域里應用的軟件，包括研發(fā)設計類、信息管理類、生產(chǎn) 控制類、嵌入類等。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院的統(tǒng)計，2019 年全球工業(yè) 軟件市場規(guī)模為 4095 億美元。其中，中國工業(yè)軟件產(chǎn)品收入 1720 億元，較 2018 年增長 16.45%。軌道交通：全球軌道交通裝備市場規(guī)模達 2300 億美元。軌道交通 裝備是鐵路和城市軌道交通運輸所需各類裝備的總稱，是國家公共 交通和大宗運輸?shù)闹饕d體，屬高端裝備制造業(yè)。根據(jù)賽迪研究院 的統(tǒng)計，2019 年，全球軌道交通裝備市場規(guī)模達 1967 億歐元，增 長率為 3.5%。國內(nèi)方面，近年來我國全國鐵路固定資產(chǎn)投資力度穩(wěn) 定保持在 8000 億元左右，2019 年

16、全國鐵路固定資產(chǎn)投資達到 8029 億元。其中，軌道交通整車市場規(guī)模達到 1766 億元。往前看，預 計到 2025 年，世界鐵路車輛維保市場復合增速為 12%，市場規(guī)模 達到 4137 億美元。云計算：全球云計算市場規(guī)模約在 1900 億美元左右。云計算是一 種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信 息可以按需求提供給計算機各種終端和其他設備，使用服務商提供 的電腦基建作計算和資源。根據(jù) Gartner 統(tǒng)計，全球云計算市場保 持穩(wěn)定增長態(tài)勢。2019 年以 IaaS、PaaS 和 SaaS 為代表的全球 云計算市場規(guī)模達到 1883 億美元，增速 20.86%。其中，中國

17、的 云計算市場規(guī)模約為 1335 億元。往前看，預計未來幾年全球市場 平均增長率在 18%左右，到 2023 年全球市場規(guī)模將超過 3500 億美元，中國的規(guī)模有望達到 3754 億元。工控自動化：全球工控自動化市場規(guī)模約在 1700 億美元。工控自 動化是指使用計算機技術，微電子技術，電氣手段，使工廠的生產(chǎn) 和制造過程更加自動化、效率化、精確化，并具有可控性及可視性。 根據(jù) CCID 的統(tǒng)計，2019 年全球工業(yè)自動控制系統(tǒng)裝置制造行業(yè)市 場規(guī)模在 1680 億美元左右。其中，亞洲地區(qū)工業(yè)自動控制系統(tǒng)裝 置制造行業(yè)市場規(guī)模近 682 億美元，占全球比重近 41%;美國工業(yè) 自動控制系統(tǒng)裝置制

18、造行業(yè)市場規(guī)模近 459 億美元，占全球比重近 27%。國內(nèi)方面，根據(jù)工控網(wǎng)的統(tǒng)計， 2019 年度中國自動化市場 規(guī)模達到 1865 億元，較 2018 年度同比增長 1.8%。往前看， 2020-2022 年中國自動化市場有望保持 6%左右的年均復合增長率。數(shù)控機床：全球數(shù)控機床市場規(guī)模約 1500 億美元。數(shù)控機床是指 可以透過事先編輯的精確指令進行自動加工的機床。目前大多數(shù)的 數(shù)控機床為計算機數(shù)控機床，由計算機扮演整合控制的角色。近年 來全球數(shù)控機床產(chǎn)業(yè)規(guī)模呈逐年增長態(tài)勢。根據(jù) CCID 的統(tǒng)計，2019 年產(chǎn)業(yè)規(guī)模為 1492 億美元。其中，中國數(shù)控機床產(chǎn)業(yè)規(guī)模占全球 比重約 31.

19、5%，約 470 億美元。往前看，根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院預測， 2025 年我國數(shù)控機床產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達 4056 億元。人工智能：全球人工智能市場規(guī)模約 720 億美元左右。人工智能是 研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及 應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。根據(jù)中國通信研究院的統(tǒng)計，2019 年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模超過 718 億美元，其中，我國人 工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模超過 106 億美元，相較于 2018 年同比增 長 26.9%。往前看，根據(jù) iiMedia Research 的估計，中國人工智能 核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模到 2025 年可以達到 4000 億元，未來呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展

20、 趨勢。大數(shù)據(jù)：全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模約在 490 億美元左右。大數(shù)據(jù)是指無 法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù) 集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流 程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。具體來說，近 年來全球大數(shù)據(jù)發(fā)展仍處于活躍階段。根據(jù) Statista 統(tǒng)計，2019 年 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模達到 490 億美元，同比 20.1%。預計到 2020 年全 球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模有望達到 560 億美元。其中，中國市場規(guī)模 90 億美元， 2020 年中國大數(shù)據(jù)相關市場的總體收益將達到 104 億美 元，以同比 16.0%的增幅領跑全球大數(shù)據(jù)市場，預

21、計 2023 年將達 到 180 億美元。智能傳感器： 全球智能傳感器市場規(guī)模約在 400 億美元。智能傳 感器是指具有信息處理功能的傳感器。根據(jù)信通院的數(shù)據(jù)統(tǒng)計， 2019 年全球智能傳感器的規(guī)模約為 379 億美元，其中，消費電子 領域市場規(guī)模最大，占據(jù)總量的 2/3，其次為汽車電子領域。國內(nèi) 方面，我國的智能傳感器規(guī)模達到 137 億美元。往前看，隨著物聯(lián) 網(wǎng)、智能制造、消費品等行業(yè)對智能傳感器的需求井噴式增長，到 2025 年，全球智能傳感器市場規(guī)模有望超過 900億美元。虛擬現(xiàn)實：全球虛擬現(xiàn)實的市場規(guī)模約 200 億美元。虛擬現(xiàn)實是利 用電腦模擬產(chǎn)生一個三維空間的虛擬世界，提供用戶關

22、于視覺等感 官的模擬，讓用戶感覺仿佛身歷其境，可以即時、沒有限制地觀察 三維空間內(nèi)的事物。根據(jù)中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院數(shù)據(jù)顯示， 全球虛擬現(xiàn)實行業(yè)市場規(guī)模自 2016 年爆發(fā)以來呈快速增長趨勢， 2016 年全球虛擬現(xiàn)實行業(yè)市場規(guī)模為 46.8 億美元，同比增長 192.8%;2017 年市場規(guī)模同比增長 120.8%，達到了 103.3 億美 元;2018 年在虛擬現(xiàn)實資本市場、硬件設備市場遇冷的情況下，行 業(yè)增速較前兩年有所放緩，但仍保持著 67.2%的高速增長速度， 2018 全年市場規(guī)模達 172.7 億美元。國內(nèi)市場來看，根據(jù) IDC 的 估計 2020 年中國市場在 AR/VR

23、相關產(chǎn)品和服務的支出總量占據(jù)了 全球超過一半的市場份額（約為 55%），較疫情前顯著增加。而中 國的總體市場規(guī)模將于 2020 年底達到 66 億美元左右，較 2019 年 同比增長 72.1%，在規(guī)模及漲幅方面均超越美國和日本，位列全球 首位。同時，中國市場的 5 年（2020-2024）CAGR 也將保持在大 約 47.1%的水平。工業(yè)機器人：全球工業(yè)機器人市場規(guī)模約在 160 億美元。工業(yè)機器 人是指面向工業(yè)領域的多關節(jié)機械手或多自由度的機器人。根據(jù) IFR 的統(tǒng)計，2019 年全球工業(yè)機器人市場規(guī)模約為 159 億美元，占 整體機器人市場規(guī)模的 54.1%。其中亞洲銷售額 105 億美

24、元，歐洲 銷售額 29 億美元，北美銷售額達到 20 億美元。中國工業(yè)機器人市 場規(guī)模 57 億美元。往前看，到 2021 年，國內(nèi)市場規(guī)模進一步擴大， 預計將突破 70 億美元。3D 打?。喝?3D 打印的市場規(guī)模約 130 億美元。3D 打印即快速 成型技術的一種，它是一種以數(shù)字模型文件為基礎，運用粉末狀金 屬或塑料等可粘合材料，通過逐層打印的方式來構造物體的技術。 據(jù) IDC統(tǒng)計，2019 年全球3D打印的市場規(guī)模將達到138億美元， 比 2018 年擴大 21.2%。中國 3D 打印產(chǎn)業(yè)規(guī)模為 157.5 億元，較 2018 年增加 31.1%。往前看，Wohlers Associa

25、tes 預測，全球 2024 年增材制造將達到 356 億美元，前瞻預測 2025 年，我國 3D 打印 市場規(guī)模將超過 630 億元。區(qū)塊鏈：全球區(qū)塊鏈市場規(guī)模約在 30 億美元左右。區(qū)塊鏈是借由 密碼學串接并保護內(nèi)容的串連文字記錄（又稱區(qū)塊）。根據(jù) IDC 統(tǒng)計，2019 年全球區(qū)塊鏈的支出將達到近 29 億美元，同比 2018 年 15 億美元支出。其中，美國仍是全球區(qū)塊鏈投資最大的區(qū)域，占全 球支出的比重為 39。其次，是西歐、中國、亞太（不含中國和日 本）和中東歐，分別占比 24.4%、11.2%、8.1%和 5.2%。往前看， 根據(jù) ResearchAndMarkets 的估算，到

26、 2025 年，全球區(qū)塊鏈技術 市場規(guī)模預計將達到 576 億美元，從 2019 年到 2025 年年復合增 長率有望達到 69.4。邊緣計算： 全球邊緣計算的市場規(guī)模約 30 億美元。邊緣計算是指 在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能 力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 的統(tǒng)計，2019 年全球邊緣計算市場規(guī)模達 27 億美元，往前看，預 計到 2022 年全球邊緣技術市場規(guī)模有望突破 67 億美元。到 2027 年，根據(jù) Grand View Research 的統(tǒng)計，到 2027 年全球邊緣計算 市場規(guī)模有望將達到 434 億美元?？傮w來看，

27、全球智能制造產(chǎn)業(yè)規(guī)模在過去幾年平穩(wěn)上升。在我們對智能 制造定義的框架內(nèi)，截至 2019 年全球智能制造的市場規(guī)模至少在 2 萬 億美元，同比增速在6%，在2015年至2019年的復合年增長率（CAGR） 8%。其中，區(qū)塊鏈、邊緣計算的增速較快，同比都在 30%以上。航空 航天、工業(yè)軟件、軌道交通、云計算、工控自動化、數(shù)控機床的全球市 場規(guī)模較高，都在 1000 億美元以上。具體各分項變化，如下表所示：2.2 高度：從技術差距看我國各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展處于何階段？2.21 各細分行業(yè)分別處于技術循環(huán)曲線哪些階段？技術成熟度曲線（The Hype Cycle），又稱技術循環(huán)曲線，是指新技術、 新概念在媒體

28、上曝光度隨時間的變化曲線。1995 年開始，高德納咨詢公 司依其專業(yè)分析預測與推論各種新科技的成熟演變速度及要達到成熟所 需的時間，分成 5 個階段：分別是科技誕生的促動期、過高期望的峰值、 泡沫化的底谷期、穩(wěn)步爬升的光明期、實質(zhì)生產(chǎn)的高峰期。2020 年最新 ICT 技術成熟曲線顯示，自主移動機器人、增強型數(shù)據(jù)分析、云安全技 術目前處于技術萌芽期，多云環(huán)境、容器云、邊緣計算、數(shù)據(jù)中臺還處 于期望膨脹期，而區(qū)塊鏈技術、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、行業(yè)云已步入泡沫破裂的 低谷期。2.22 我國與海外技術的具體差距如何？我們重點分析了云計算、區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)、智能傳感器、工 業(yè)機器人、工控自動化、工業(yè)軟件

29、、邊緣計算、數(shù)控機床、3D 打印、虛 擬現(xiàn)實、航空航天、新能源汽車等子行業(yè)我國與海外的技術差距。整體來看，我國在新能源汽車、區(qū)塊鏈、軌道交通、數(shù)控機床、邊緣計算領域發(fā)展態(tài)勢較好，處于全球前列水平。相反，在云計算、人工智能、智能傳感器、大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實、工業(yè)機器人及工控自動化、工業(yè)軟件、 3D 打印等領域，中外技術的差距明顯，尤其是在上游芯片設計、底層算法、核心零部件領域我國面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。2.23 哪些細分領域已經(jīng)顯示出較強的龍頭集聚趨勢？我們在前期的報告蘋果華為特斯拉，誰是市場“寵兒”？中研究發(fā) 現(xiàn)目前科技制造行業(yè)許多細分領域已經(jīng)出現(xiàn)了資源向龍頭集聚的特征。 那么，智能制造領域各行業(yè)的競爭格

30、局有何不同？整體來看，智能制造領域減速系統(tǒng)、CAD、CMOS 圖像傳感器、GPU、 FPGA、IaaS、軌道交通等行業(yè) CR4 已經(jīng)超過 70%，呈現(xiàn)出明顯的壟 斷傾向。相反，SAAS、VR 設備等市場因目標用戶類別多、需求復雜或 仍處于發(fā)展階段，因此行業(yè)能夠容納足夠的市場參與者，競爭格局較為 分散。2.24 往前看，核心差距是否容易實現(xiàn)彎道超車？在梳理了智能制造各領域中外的技術差距以及競爭格局之后，我們不禁要問，往前看這些細分行業(yè)是否能夠?qū)崿F(xiàn)彎道超車呢？通過理解不同行 業(yè)的商業(yè)模式和核心壁壘，我們認為云計算、智能傳感器、大數(shù)據(jù)與人 工智能的基礎領域、工業(yè)軟件的研發(fā)設計側、3D 打印和虛擬現(xiàn)實

31、的核 心零部件要想實現(xiàn)快速崛起是較為困難的。工業(yè)機器人及工控自動化我 們則看好國產(chǎn)替代東風下，品牌龍頭的突圍。云計算：遺憾的是，較難。雖然近年來我國云企業(yè)與海外巨頭的差 距逐漸在縮小，但是不得不承認的是這種差距依然明顯。從商業(yè)模 式來看，云計算本質(zhì)屬于重資產(chǎn)行業(yè)，前期需要大量的研發(fā)投入以 及商業(yè)模式的探索，企業(yè)為了搶占市場，往往犧牲了大量的利潤， 即使是全球的云霸主 AWS，實現(xiàn)盈利也花費了 10 年時間。因此， 這種行業(yè)特征在前期造成不良循環(huán)的同時，也搭建了自己較高的壁壘和較多市場份額。智能傳感器：遺憾的是，較難。首先，由于國際市場較為成熟，國 外主流廠商價格已經(jīng)壓的很低，國內(nèi)廠商又沒有技術

32、優(yōu)勢，因此， 在市場上難有競爭力。其次，主流智能芯片的研發(fā)投入在 10 億以上，需要數(shù)十人團隊 68 年的積累，研發(fā)失敗風險較高，需要數(shù)千 萬只甚至億只以上批量生產(chǎn)規(guī)模才可能盈利。而我國現(xiàn)有 1600 余 家傳感器企業(yè)中，產(chǎn)值過億的不過 200 家，產(chǎn)品線單一，系列化程 度低，難以形成規(guī)模的研發(fā)和應用。最后，國內(nèi)產(chǎn)品的可靠性低， 使用壽命和性能與國外差距明顯。由于目前國內(nèi)“小而散”的生產(chǎn) 格局，國內(nèi)企業(yè)很難依靠自身積累進行創(chuàng)新，這些特征都導致這未 來我國智能傳感器的發(fā)展道阻且長。大數(shù)據(jù)：遺憾的是，基礎領域的趕超較難。一方面，從客觀的技術差距看，近年來，我國在大數(shù)據(jù)應用領域取得較大進展，但是基礎

33、 理論、核心器件和算法、軟件等層面，較之美國等技術發(fā)達國家仍 明顯落后。在大數(shù)據(jù)管理、處理系統(tǒng)與工具方面，我國主要依賴國 外開源社區(qū)的開源軟件，然而，由于我國對國際開源社區(qū)的影響力 較弱，導致對大數(shù)據(jù)技術生態(tài)缺乏自主可控能力，成為制約我國大 數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和國際化運營的重大隱患。另一方面，從主觀的能動 性看，目前大多數(shù)大企業(yè)仍然傾向打造難以與外部系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)的 封閉系統(tǒng)，眾多中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力和能力嚴重不足；國外 廠商的設備在我國具有壟斷地位，同時，這些企業(yè)紛紛推出相應的 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，搶占工業(yè)領域的大數(shù)據(jù)基礎服務市場。這些都為 大數(shù)據(jù)的推進造成較大阻礙。人工智能：遺憾的是，基礎層的趕超

34、仍需時日。中國在部分 AI 核 心技術領域已與美國比肩，而在 AI 基礎層，雖然加快追趕，但欲 見成效仍需時日。這是由于在 AI 芯片領域，專利技術壁壘極高，投 資周期很長。例如 FPGA 產(chǎn)品用近 9000 項專利構筑了長長的知識 壁壘產(chǎn)權，從投入研發(fā)到產(chǎn)品真正規(guī)?；a(chǎn)差不多要七年，而這 期間是沒有任何的商業(yè)回報，正常的風投可能等不了這么長的時間， 小的公司也沒有資金和能力去承受失敗的風險。因此，我們在基礎 層的追趕并不是件一蹴而就的事情。它涉及到人工智能算法、編程 語言、計算機體系結構、集成電路技術、半導體工藝的方方面面。虛擬現(xiàn)實：遺憾的是，部分核心器件的趕超較難。虛擬現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)的 追趕必

35、然要面臨核心器件的替代。事實上，部分核心器件例如顯示 屏（LCD、OLED 等）、聲學器件已經(jīng)實現(xiàn)了部分國產(chǎn)替代。然而在 關鍵芯片領域如 CPU、 GPU，中外的技術差距并不是短期可以克 服和追趕的。3D 打?。哼z憾的是，部分核心器件的趕超較難。增材制造行業(yè)本 質(zhì)屬于資金密集型、技術密集型行業(yè)。具體來說，資金方面，目前 國內(nèi)企業(yè)公司規(guī)模偏小且面臨資金瓶頸，從長遠來看都制約著公司 的研發(fā)投入潛力和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的布局。技術方面，受制于國內(nèi)整體產(chǎn) 業(yè)鏈影響，國內(nèi)增材制造裝備核心器件，如高光束質(zhì)量激光器及光 束整形系統(tǒng)、高品質(zhì)電子槍及高速掃描系統(tǒng)、大功率激光掃描振鏡、 動態(tài)聚焦鏡等精密光學器件、陣列式高精

36、度噴嘴/噴頭等嚴重依賴進 口，激光器市場基本被 Trumpf、IPG 等 3-4 家國外企業(yè)占有，掃描 振鏡市場則主要被德國 Scanlab 公司占有，國內(nèi)設備的部分核心器 件對國外品牌依賴性明顯。因此，兩種因素相互疊加導致我國 3D 打印短期實現(xiàn)彎道超車困難重重。工業(yè)軟件：遺憾的是，研發(fā)設計類軟件的趕超任重道遠。從前面的 分析中我們得知我國與海外工業(yè)軟件巨頭的技術差距主要集中在研 發(fā)類軟件。一方面，國產(chǎn)工業(yè)軟件的內(nèi)核，目前基本由國外授權。 考慮到國外先進工業(yè)軟件不可能對我國客戶開放源代碼，幾何建模 引擎已經(jīng)成為我國工業(yè)軟件“難以逾越的一道坎”。另一方面，工業(yè) 軟件是工業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)的結合體，但

37、其中最重要、最核心、最底層 的支撐是工業(yè)數(shù)據(jù)知識庫，其匯集了工業(yè)生產(chǎn)過程中關鍵技術、流程、知識、工藝及數(shù)據(jù)。也緣于此，國外工業(yè)軟件巨頭的工業(yè)數(shù)據(jù) 知識庫來自幾十年甚至上百年的工業(yè)生產(chǎn)技術/知識的積累，不可能 對外出售。因此，國產(chǎn)工業(yè)軟件的研發(fā)仍需要從基礎的 2D CAD 一 步步不斷打磨，努力向高端的領域切入，較高的技術壁壘以及明顯 先發(fā)優(yōu)勢下趕超仍需時日。工業(yè)機器人：曲折中前行，看好國產(chǎn)品牌龍頭突圍。從前面的分析 中我們得知核心零部件（減速器、伺服系統(tǒng)、控制器）技術差距是 制約我國工業(yè)機器人發(fā)展的關鍵。往前看，我們認為部分核心零部 件是有望實現(xiàn)突破的。具體來說，減速器方面，作為工業(yè)機器人領

38、域內(nèi)技術含量最高的零部件，我們面臨的并不是從 0 到 1 的突破。 更多是設備攤銷和工藝打磨帶來的成本降低和穩(wěn)定性問題。隨著研 發(fā)投入的提升以及生產(chǎn)工藝的積累，國產(chǎn)減速器的市場接受度將有 望得到提高；伺服系統(tǒng)方面，目前中國國產(chǎn)龍頭在小功率伺服電機 領域已經(jīng)逐漸實現(xiàn)國產(chǎn)替代；控制器方面，我們知道控制器的本質(zhì) 是一個數(shù)據(jù)處理器，在核心零部件中技術難度并不高，目前國產(chǎn)品 牌已經(jīng)掌握了相關技術，并滿足一些精度要求不高的行業(yè)。工控自動化：國產(chǎn)替代東風下，看好國產(chǎn)品牌龍頭突圍。根據(jù)工控 網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2010-2018 年，國內(nèi)工控行業(yè)的本土企業(yè)市占率已經(jīng) 從 27.1%增長至 35.7%。本土品牌在部分領

39、域，已經(jīng)具備了非常強 的競爭水平，如在變頻器、伺服等領域，匯川技術對外資品牌的替 代正逐漸進行；在小型 PLC 領域，信捷電氣依靠優(yōu)異的技術和完善 的服務，也占據(jù)了一席之地。而今年疫情的爆發(fā)進一步加速進口替 代的進程，國內(nèi)企業(yè)抓住外資缺貨的窗口期，收入快速增長。2.3 速度：哪些行業(yè)出現(xiàn)邊際好轉(zhuǎn)的催化劑？2.31 宏觀層面：供需博弈下的行業(yè)改善我們發(fā)現(xiàn) 2020 年智能制造領域呈現(xiàn)需求端順周期景氣持續(xù)修復，供給 端多行業(yè)庫存低位疊加國產(chǎn)替代加速，板塊亮點紛呈的狀態(tài)。綜合宏觀 與中觀的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)這種回暖主要集中在新能源汽車、工業(yè)機 器人、工控自動化、機床、云計算等行業(yè)。需求方面：海外出口

40、景氣的延續(xù)，國內(nèi)自主可控需求的升溫疊加 5G 即將開啟的海量終端需求，為智能制造行業(yè)需求的回暖提供重要的 前提。具體來說：從出口需求來看，下半年以來智能制造領域中工 業(yè)機器人、機床工具、增材制造、新能源汽車的出口交貨值同比持 續(xù)改善；從投資需求來看，高技術制造整體表現(xiàn)亮眼，細分來看， 鐵路航空設備、電氣機械、計算機通信電子設備等制造業(yè)投資增速 持續(xù)回暖。從智能制造的下游的主要消費需求看，疫情加深了企業(yè) 對云的認知，培養(yǎng)了消費者對云的使用習慣，有利于加速云的滲透。供給方面：工業(yè)機器人、機床、增材制造等行業(yè)不僅短期呈現(xiàn)產(chǎn)量 回升，主動補庫存跡象，而且中長期看國產(chǎn)替代趨勢延續(xù)的確定性 較高。產(chǎn)量方面

41、，下半年以來工業(yè)機器人、金屬切割機床、新能源 汽車的產(chǎn)量增速持續(xù)回升；庫存方面，不僅機床工具、增材制造、 智能車載設備、可穿戴智能設備的存貨增速處于歷史分位的均值以 下水平，而且工業(yè)機器人、機床、增材制造已經(jīng)呈現(xiàn)出較為明顯的 主動補庫存跡象；此外，近年來中外貿(mào)易爭端反復加速國產(chǎn)替代， 倒逼自主可控。例如工業(yè)機器人領域，雖然國內(nèi)品牌機器人本體公 司起步相對較晚，在技術、工藝的積累上與國際巨頭相比仍有差距， 但憑借著高性價比和本土化服務的優(yōu)勢，國產(chǎn)品牌也占據(jù)了一定的 市場份額，市場占有率也不斷提高，自主品牌機器人本體市場占有 率已經(jīng)從 2014 年的不足 10%提升到 2018 年的 28%。隨著

42、關鍵零 部件國產(chǎn)化的加速，國內(nèi)工業(yè)機器人行業(yè)市場規(guī)模未來有望持續(xù)較 快增長。2.32 微觀層面：隱藏在財務報表下的行業(yè)回暖信號經(jīng)濟修復途中，我國制造業(yè)整體步入了新一輪的成長周期。具體表現(xiàn)為， 行業(yè)盈利增速好轉(zhuǎn)+投資增速改善。盡管如此，我們也需要明晰這種回 暖在結構上是非均衡的。通過篩選截至 2020 年三季報利潤與 Capex 同 比連續(xù) 2 個季度持續(xù)改善的行業(yè)。我們發(fā)現(xiàn)智能領域的回暖主要集中在 工業(yè)軟件、機器人、人工智能、區(qū)塊鏈等領域。2.33 技術層面：哪些行業(yè)出現(xiàn)邊際改善的加持隨著國產(chǎn)替代的升溫以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，在過去的一年，工控自動 化、云計算、新能源汽車等領域都涌現(xiàn)了一批優(yōu)秀的

43、中國企業(yè)。目前我 們可以看到以往與海外相差較大的領域，如工控核心零部件、邊緣計算 等細分領域都取得了重大的突破。而以 3D CAD、CAE 為代表的研發(fā)設計類軟件、FPGA 等領域的國產(chǎn)化率雖然十分有限，但隨著中望軟件首 款電磁 CAE 產(chǎn)品 ZWSim-EM 的推出，兆易創(chuàng)新將開啟下一代 FPGA Titan3 產(chǎn)品的研發(fā)等標志著我們的國產(chǎn)化已經(jīng)逐漸向技術壁壘更高的領 域發(fā)展。工控自動化：2020 年，疫情催化進口替代加速，以匯川技術、雷 賽智能、信捷電氣為代表的上市公司加快新品研發(fā)與產(chǎn)業(yè)鏈拓展。 例如，上半年匯川技術新一代伺服驅(qū)動器（Ether CAT）、精密絡筒 機項目已經(jīng)從 2019

44、年年底的中試階段變?yōu)槿繖C型量產(chǎn)；同時， 新增液壓行業(yè)專用控制器、中壓 IGCT 變頻器等項目的研發(fā)。雷賽 智能成功開發(fā)出能控制 64 個軸的總線型運動控制卡 DMC-3064 和 DMC-E5064、基于 EtherCAT 通訊的遠程一體式可配置 IO 模塊、 并且優(yōu)化了 DMC5000 系列高端控制卡的行業(yè)算法功能等，此外， 成功研發(fā)出新一代 PMC600 系列總線型可編程運動控制器以及潛 力巨大的新一代脈沖型運動控制器、并且成功推出了 HMI 人機界面 LT1000 系列。工業(yè)軟件：以中望軟件為代表的研發(fā)設計類公司以針對性開發(fā)兼價 格優(yōu)勢作為競爭策略，逐漸擴大市場份額。軟件研發(fā)憑借著較高

45、的 技術門檻，一直是我們工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)鏈中無法回避的短板。目前， 研發(fā)設計類工業(yè)軟件的軟件開發(fā)商可以分為兩大陣營，第一陣營主 要是以達索、歐特克、西門子等公司為代表的國際知名企業(yè)，其產(chǎn) 品性能優(yōu)越、功能全面，產(chǎn)品設計理念為市場其他競爭者所模仿， 但其產(chǎn)品價格較高，且主要產(chǎn)品的收費方式為訂閱模式，進一步提 升了客戶的使用成本；第二陣營為國內(nèi)研發(fā)設計類工業(yè)軟件開發(fā)商， 其技術進步較快，掌握軟件開發(fā)關鍵技術，但品牌較知名廠商仍存 在一定差距。為了縮小與海外的差距，近年來以中望軟件為代表的 我國優(yōu)秀軟件研發(fā)公司從基礎的通用 2D CAD 領域做起，不斷打 磨產(chǎn)品、積累用戶。2019 年通過國內(nèi)外合作及自

46、主開發(fā)于 2019 年 推出了首款全波三維電磁仿真軟件 ZWSim-EM，成功構建起“2D CAD/3D CAD/CAM/CAE的產(chǎn)品線，實現(xiàn)了對產(chǎn)品設計、分析、 制造全流程的全覆蓋。同時，基于第三代自主底層跨平臺的 2D CAD 的技術積累，推出了 Linux 系統(tǒng)環(huán)境的中望 CAD Linux 預裝版。逐 步打破歐美壟斷，掌握了 2D CAD 領域的主要技術及功能，并在取 得相應技術后逐步取得了國內(nèi)外眾多知名客戶及特定行業(yè)客戶的高 度認可，形成了較為完善的二次開發(fā)生態(tài)體系，在國內(nèi)外逐步實現(xiàn) 對 AutoCAD 等歐美產(chǎn)品的部分市場替代。邊緣計算：邊緣計算將迎來規(guī)?；虡I(yè)落地，以網(wǎng)宿科技為代

47、表的 上市公司加強 CDN 和邊緣計算的協(xié)同發(fā)展和創(chuàng)新。2020 年 7 月， 中國電信研究院 IP 與未來網(wǎng)絡研究中心主任雷波表示：“目前隨著 業(yè)務和市場的成熟，邊緣計算的商用化部署已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界各方關 注的焦點，預測將在近期（2021-2023 年）開始大規(guī)模進行?！?落 實到上市公司層面，報告期內(nèi)，網(wǎng)宿科技公司繼續(xù)推進“面向邊緣 計算的支撐平臺”項目建設，打造立體化、智能化的業(yè)務平臺。截 至中報報告期末，該項目累計投入28784萬元，投入進度為89.65%。 2020 年初，由天津大學牽頭、網(wǎng)宿聯(lián)合參與申報的“基于邊緣智能協(xié)同的物聯(lián)終端系統(tǒng)與應用”項目被納入國家重點研發(fā)計劃“物聯(lián) 網(wǎng)與智

48、慧城市關鍵技術及示范”重點專項項目。云計算：2020 年華為云強勢入局。在這個基礎設施、技術積累、生 態(tài)圈建設、資金投入缺一不可的賽道，云計算市場“馬太效應”凸 顯。因此，作為中國云市場的重要參與者，華為云的技術研發(fā)水平 一定程度代表了國內(nèi)在云計算領域的研發(fā)現(xiàn)狀。而從市場研究機構 Canalys 發(fā)布 2020 年第二季度中國公有云服務市場報告顯示，市 場份額方面，華為云以 15.5%份額位居第二，較一季度的 14.1%進 一步上升；增長速度方面，華為云以高達 259.6%的同比增速排名 第一。基礎技術方面，華為云推出系列鯤鵬云服務，為企業(yè)提供多 樣算力；推出容器混合云、高性能容器批量計算解決

49、方案，加速企 業(yè)云原生轉(zhuǎn)型；發(fā)布存算分離解決方案 BigData Pro、極速 IO 云硬盤、All-Connect 企業(yè)級云網(wǎng)絡解決方案等。三、如何把握智能制造產(chǎn)業(yè)鏈的投資時點？3.1 智能制造產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)歷史股價表現(xiàn) 根據(jù)智能制造不同環(huán)節(jié)相關概念標的股價走勢，我們發(fā)現(xiàn)，雖然智能裝 備、智能技術、智能應用三者的投資路徑呈現(xiàn)出一定共性，但不同賽道 的收益差距明顯。具體來說，與全 A 相比：2015 年中至 2016 年中，智 能制造的三大環(huán)節(jié)均出現(xiàn)較明顯的相對收益，此后，三者也普遍面臨了 長達三年的股價低迷。盡管如此，當我們把股價表現(xiàn)進一步拆分，不同 賽道的股價分化明顯。其中，綜合 2015 年以及 2019 年至今兩段智能制 造各細分行業(yè)普遍獲得相對收益階段的股價表現(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)工控自動化、 機器人、傳感器、新能源汽車整體表現(xiàn)亮眼，相反，云計算、區(qū)塊鏈、 人工智能等各領域在上述期間股價表現(xiàn)普遍相對低迷。2.2 如何把握智能制造的投資時點？為了更清晰的理解智能制造不同賽道股價表現(xiàn)背后的驅(qū)動因素，我們對 2015 年以來各細分行業(yè)相對萬得全 A 收益明顯的時期進行復盤，并發(fā) 現(xiàn)以下值得關注的規(guī)律：啟示 1：虛擬現(xiàn)實、3D 打印、人工智能、