AI制造業(yè)前景廣闊

AI制造業(yè)前景廣闊一、AI+制造研究框架

AI賦能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為趨勢(shì)，其中AI+制造業(yè)前景廣闊。當(dāng)前AI通用大模型正在被全球各大科技企業(yè)積極擁抱，AI對(duì)產(chǎn)業(yè)賦能明顯：在消費(fèi)端，內(nèi)容生成更加便利，消費(fèi)品質(zhì)量、數(shù)量和多樣性提升；在制造端，生成式AI可以助力工業(yè)設(shè)計(jì)和智能售后，但更值得關(guān)注的是生產(chǎn)端，決策式AI可以助力智能排產(chǎn)、預(yù)測(cè)性設(shè)備維護(hù)、自動(dòng)化生產(chǎn)、智能化檢測(cè)及智能搬運(yùn)等。

機(jī)械團(tuán)隊(duì)在2023.4月發(fā)布深度報(bào)告《AI賦能制造業(yè)：從9個(gè)細(xì)分賽道談起》，分別就機(jī)器人、機(jī)器視覺、數(shù)控系統(tǒng)、智能物流、工控軟件、智能儀表、X射線檢測(cè)設(shè)備、傳感器、AR/VR等9個(gè)方向與AI的結(jié)合進(jìn)行了簡(jiǎn)要的闡述。此后，基于AI大模型的適配性、AI+制造產(chǎn)業(yè)化程度、設(shè)備市場(chǎng)空間彈性三個(gè)維度，我們提出AI+制造的研究框架，即“一體兩翼”。

一體為人形機(jī)器人。無論從大模型的適配性，產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)展以及潛在的市場(chǎng)空間彈性，人形機(jī)器人均屬于AI+制造最核心的方向。兩翼分別為兩條主線：一是AI+制造的應(yīng)用落地，我們分別看好機(jī)器視覺和智能物流。其中機(jī)器視覺是AI+制造產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展最快的賽道，智能物流是實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)、工業(yè)4.0的硬件基礎(chǔ)。二是AI+制造的設(shè)備升級(jí)，我們分別看好光模塊設(shè)備以及先進(jìn)封裝設(shè)備。其中高速光模塊對(duì)設(shè)備精度的要求提升，CPO（光電共封裝）等新的封裝工藝將帶動(dòng)貼片機(jī)等設(shè)備升級(jí)；同時(shí)，由于AI大模型對(duì)算力需求增加，HPC芯片帶動(dòng)先進(jìn)封裝滲透率提升，半導(dǎo)體先進(jìn)封裝設(shè)備值得關(guān)注。

二、AI+制造產(chǎn)業(yè)邏輯

人形機(jī)器人誕生于1973年，我們認(rèn)為自2022年開始發(fā)展提速的原因主要有兩個(gè)：一是特斯拉入局，憑借強(qiáng)大的軟件和硬件優(yōu)勢(shì)，加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展。軟件方面，特斯拉FSD可以使人形機(jī)器人具備自主導(dǎo)航功能；硬件方面，特斯拉可以基于電動(dòng)車供應(yīng)鏈與人形機(jī)器人形成協(xié)同；應(yīng)用場(chǎng)景上，特斯拉可以在自己工廠中率先使用人形機(jī)器人進(jìn)行降本。二是AI通用大模型為人形機(jī)器人奠定技術(shù)基礎(chǔ)。傳統(tǒng)機(jī)器人應(yīng)用于特定領(lǐng)域，專門針對(duì)某個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)算法。人形機(jī)器人在應(yīng)用場(chǎng)景上具備通用性，大模型能夠?qū)崿F(xiàn)更大數(shù)據(jù)建模以及對(duì)語言和指令更強(qiáng)大的理解，與人形機(jī)器人的需求完美適配。2023年以來，人形機(jī)器人的催化劑有三個(gè)：一是ChatGPT引爆新一輪人工熱潮，通用大模型實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展；二是5月特斯拉展示Optimus最新進(jìn)展，除外觀改善外，還具備更多智能化功能，如澆花、搬運(yùn)、以及抓取小物品。三是產(chǎn)業(yè)鏈降本方案頻出，人形機(jī)器人成本有望持續(xù)降低。

根據(jù)優(yōu)必選招股書，預(yù)期2026年全球人形機(jī)器人解決方案市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到80億美元。馬斯克認(rèn)為，人形機(jī)器人將會(huì)是今后特斯拉主要的長(zhǎng)期價(jià)值來源。人形機(jī)器人關(guān)節(jié)和自由度更多，預(yù)計(jì)零部件占比更高，建議重點(diǎn)關(guān)注上游核心零部件如諧波減速器、無框力矩電機(jī)、空心杯電機(jī)、行星滾珠絲杠、傳感器的投資機(jī)會(huì)。

依托人形機(jī)器人投資邏輯，

AI+制造的應(yīng)用落地值得關(guān)注。結(jié)合產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)度，建議重點(diǎn)關(guān)注機(jī)器視覺。

機(jī)器視覺的核心邏輯有兩個(gè)：一是AI機(jī)器視覺的結(jié)合由來已久，其中最大的突破是檢測(cè)場(chǎng)景正從傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景過渡到非標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用場(chǎng)景。目前機(jī)器視覺場(chǎng)景主要聚焦在標(biāo)準(zhǔn)化檢測(cè)領(lǐng)域，整體呈現(xiàn)出自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化程度高等特點(diǎn)，但伴隨AI技術(shù)發(fā)展，國內(nèi)長(zhǎng)尾的非標(biāo)市場(chǎng)有望被逐步打開。

具體案例：在傳統(tǒng)的3C行業(yè)，機(jī)器視覺檢測(cè)的對(duì)象可能是手機(jī)外觀、顯示屏、線路板等標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)象，軟件算法的設(shè)計(jì)更為專用。但在食品、服裝等行業(yè)，目前仍以人眼檢測(cè)為主，屬于勞動(dòng)力密集型，主要原因在于檢測(cè)對(duì)象非標(biāo)。以檳榔為例，作為非標(biāo)的檢測(cè)對(duì)象，此前機(jī)器視覺應(yīng)用難度較高。但隨著機(jī)器視覺+深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)檳榔在檢測(cè)尺寸的基礎(chǔ)上突破，光頭精準(zhǔn)分類達(dá)97%以上。在視覺系統(tǒng)下，在保護(hù)檳榔的完好性下檢測(cè)檳榔的尺寸，同時(shí)能檢測(cè)檳榔是否光皮，檢測(cè)分類精準(zhǔn)度高達(dá)97%，完全達(dá)到企業(yè)采用機(jī)器視覺進(jìn)行檳榔尺寸分類和外觀視覺檢測(cè)的所有需求，無須人工進(jìn)行多次分級(jí)，為企業(yè)省人工、降低成本、把控品質(zhì)。

二是SAM模型極大降低了圖像處理門檻，有望更好推動(dòng)機(jī)器視覺在下游各場(chǎng)景領(lǐng)域的應(yīng)用。

Meta發(fā)布了首個(gè)圖像分割基礎(chǔ)模型SAM（SegmentAnythingModel，分割一切），其底層以NLP模型的通用方式解決圖像分割和識(shí)別問題。該可應(yīng)用于各種領(lǐng)域，用于查找和分割圖像中的任何對(duì)象。分割技術(shù)是圖像處理的底層技術(shù)，Meta以NLP的通用模型，極大地降低了圖像處理的門檻，是機(jī)器視覺領(lǐng)域的底層突破性技術(shù)。我們認(rèn)為，SAM模型的發(fā)布，將顯著降低機(jī)器視覺+深度學(xué)習(xí)的軟件訓(xùn)練周期，從而降低機(jī)器視覺在非標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)的拓展成本。

建議重點(diǎn)關(guān)注具備核心技術(shù)能力的零部件供應(yīng)商。包括：①核心零部件龍頭供應(yīng)商：奧普特、奧比中光；②國內(nèi)機(jī)器視覺解決方案龍頭企業(yè)：凌云光、?？禉C(jī)器人；③機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備領(lǐng)先供應(yīng)商：天準(zhǔn)科技、矩子科技。

另一個(gè)AI賦能制造的方向是智能物流。目前AI技術(shù)在智慧物流中的硬件和軟件均有應(yīng)用。硬件包括AI技術(shù)賦能無人卡車、AMR、無人配送車、無人機(jī)、客服機(jī)器人等智能設(shè)備代替部分人工，目前落地條件尚不成熟；軟件包括通過計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)或算法驅(qū)動(dòng)的如車隊(duì)管理系統(tǒng)、倉儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)管理、設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)、訂單分配系統(tǒng)等軟件系統(tǒng)提高人工效率，已具備一定的技術(shù)基礎(chǔ)，場(chǎng)景較為分散。

目前國內(nèi)智慧物流的市場(chǎng)空間近千億，但智能物流設(shè)備滲透率不到30%，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家80%左右的智能物流裝備滲透率水平。未來隨著智能物流裝備的成本、效率優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步顯現(xiàn)，柔性化供應(yīng)鏈需求持續(xù)增強(qiáng)，智能物流裝備滲透率預(yù)計(jì)將快速提升。

我們認(rèn)為智能物流是AI+制造最重要的硬件基礎(chǔ)，也是工業(yè)大模型落地的側(cè)重點(diǎn)。目前該板塊市場(chǎng)關(guān)注度較低，相關(guān)標(biāo)的估值具備安全邊際，建議重點(diǎn)關(guān)注國內(nèi)領(lǐng)先的物流系統(tǒng)集成商諾力股份（軟硬件自研，在手訂單充裕，盈利能力邊際改善）。

除AI+制造的應(yīng)用落地外，“一體兩翼”的另一翼是AI+制造的設(shè)備升級(jí)，首先是光模塊設(shè)備。

從行業(yè)層面來看，光模塊主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)通信領(lǐng)域,它的功能是實(shí)現(xiàn)光電信號(hào)的相互轉(zhuǎn)化。AI算力需求爆發(fā)帶動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展需求、數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)張需求、光通信技術(shù)的需求提升，使得全球光模塊市場(chǎng)快速增長(zhǎng)。根據(jù)Lightcounting預(yù)計(jì)，光模塊市場(chǎng)到2027年將突破200億美元。

從技術(shù)要求來看，光模塊支持的速率也從最初的不到10Gbps發(fā)展到目前最高的800Gbps，并且將來隨著對(duì)數(shù)據(jù)交換需求的提升，光模塊會(huì)進(jìn)一步提速。與此同時(shí)光模塊的集成度也會(huì)不斷提升，可以提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性、降低能耗。

從設(shè)備端來看，高速光模塊對(duì)設(shè)備精度要求更高。工藝步驟包括貼片、打線、光學(xué)耦合、測(cè)試。其中貼片機(jī)是價(jià)值量最高的環(huán)節(jié)。400G、800G

等高速光模塊快速發(fā)展拉動(dòng)高精度貼片機(jī)需求。CPO和硅光子技術(shù)等方案具備高速、高密度、低功耗的優(yōu)勢(shì)有望成為下一階段的封裝工藝。受益標(biāo)的：貼片機(jī)：羅博特科、易天股份、博眾精工、凱格精機(jī)；焊接：聯(lián)贏激光。

另一個(gè)方向是市場(chǎng)關(guān)注度極低的先進(jìn)封裝設(shè)備。邏輯主要有三個(gè)：

一是后摩爾時(shí)代，先進(jìn)封裝是產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)。晶體管密度逼近極限帶來功耗和發(fā)熱問題，技術(shù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步增加帶來制造成本非線性增加，先進(jìn)封裝是其中的重要解決方案。2020年全球先進(jìn)封裝的滲透率45%，國內(nèi)先進(jìn)封裝滲透率14%。這一背后的邏輯是國內(nèi)仍以低端芯片產(chǎn)能為主，隨著大陸半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)向更高技術(shù)節(jié)點(diǎn)發(fā)展，先進(jìn)封裝滲透率有網(wǎng)加速?？偨Y(jié)：從設(shè)備角度來看，不僅具備傳統(tǒng)半導(dǎo)體設(shè)備國產(chǎn)替代的貝塔邏輯，同時(shí)在滲透率提升背景下，還具備阿爾法邏輯。即國產(chǎn)替代+技術(shù)迭代雙重催化。

二是AI發(fā)展的催化。AI大模型的參數(shù)量達(dá)到萬億級(jí)別，大模型的訓(xùn)練和推理需要大量算力支持，對(duì)于HPC的需求而言，先進(jìn)封裝可以不斷微縮互連間距，增加單個(gè)設(shè)備內(nèi)集成的晶體管數(shù)量，如2.5D，3D封裝。又或者通過SIP實(shí)現(xiàn)異構(gòu)集成，釋放算力。5月最新新聞，英偉達(dá)向臺(tái)積電全年多預(yù)訂1萬片CoWos先進(jìn)封裝需求，在整體景氣度下行周期，依然緊俏。

當(dāng)前市場(chǎng)存在預(yù)期差的地方：此前市場(chǎng)主要關(guān)注chiplet等先進(jìn)封裝技術(shù)，希望能夠突破突破產(chǎn)業(yè)政策封鎖；目前來看是國內(nèi)的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)有望突破，帶來先進(jìn)封裝滲透率加速提高。但由于半導(dǎo)體封裝設(shè)備價(jià)值量小，國產(chǎn)化率低（客戶指定進(jìn)口設(shè)備），此前關(guān)注度不高。

我們認(rèn)為隨著AI助推先進(jìn)封裝滲透率提升+國產(chǎn)自主可控推動(dòng)，先進(jìn)封裝設(shè)備值得關(guān)注。建議重點(diǎn)關(guān)注芯碁微裝，凱格精機(jī)，耐科裝備、勁拓股份，曼恩斯特。

三、AI+制造展望

人形機(jī)器人是AI+制造最強(qiáng)主線。建議持續(xù)關(guān)注新品發(fā)布等產(chǎn)業(yè)化落地催化劑以及新的降本技術(shù)方案。依托人形機(jī)器人這一條主線，我們?cè)噲D探討AI+制造后續(xù)有可能產(chǎn)生投資機(jī)會(huì)的方向：