數(shù)字智慧方案4941丨《AI賦能制造業(yè)》

《AI賦能制造業(yè)》課件1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 AIGC指人工智能生成內(nèi)容。AIGC即AI

Generated

Content，是指利用AI技術(shù)來生成內(nèi)容，

AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內(nèi)容生產(chǎn)方式。（PGC指專業(yè)人員創(chuàng)作內(nèi)容；UGC指用戶創(chuàng)造內(nèi)容）。 AI模型分為決策式/分析式AI（Discriminant/AnalyticalAI）和生成式AI（GenerativeAI）兩類。決策式AI：根據(jù)已有數(shù)據(jù)進行分析、判斷、預(yù)測，主要應(yīng)用模型有用于推薦系統(tǒng)和風(fēng)控系統(tǒng)的

輔助決策、用于自動駕駛和機器人的決策智能體等。生成式AI：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的聯(lián)合概率分布，

并非簡單分析已有數(shù)據(jù)而是學(xué)習(xí)歸納已有數(shù)據(jù)后進行演技創(chuàng)造，基于歷史進行模仿式、縫合式

創(chuàng)作，生成了全新的內(nèi)容，也能解決判別問題。

圖表1：全球AIGC行業(yè)發(fā)展歷程

圖表2：ChatGPT依托于LLM（大型語言模型）

1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 ChatGPT引爆新一輪AI熱潮。2022年12月，OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網(wǎng)絡(luò)，其能勝任高情商對話、生成代碼、構(gòu)思劇本和小說等多個場景，將人機對話推向新的高度。當(dāng)

前全球各大科技企業(yè)都在積極擁抱AIGC，不斷推出相關(guān)的技術(shù)、平臺和應(yīng)用。引爆新一輪的AI

熱潮。 ChatGPT為AI通用大模型，應(yīng)用前景廣闊。此前，AI運用的都是專用AI模型，往往只能在具體的領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生一定的效果。而ChatGPT代表了AI通用大模型的最新進展，顯示了大模型的巨大影響力。大模型是指容量較大、用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)的模型，通常具有海量的參數(shù)和復(fù)雜的架構(gòu)，具有涌現(xiàn)性、擴展性、復(fù)合性的特征）大算力、大數(shù)據(jù)、大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等技術(shù)特點，具有更豐富的通用知識、更強的學(xué)習(xí)與推理能力，可更好地降低AI應(yīng)用成本、縮短研發(fā)周期、提升識別準(zhǔn)確率。

圖表3：GPT-3.5使用“RLHF”的訓(xùn)練方式

RLHF：利用人類反饋強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式1.2、AI的應(yīng)用場景分析 消費端：隨著內(nèi)容生成的不斷便利，消費品的產(chǎn)品數(shù)量、質(zhì)量和多樣性，都會出現(xiàn)大幅度提升。此外，生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作，人們可享受的閑暇時間增多，有助于促進消費端需求提升；產(chǎn)業(yè)端：促進自動化、促進技術(shù)進步、實現(xiàn)數(shù)據(jù)等新要素創(chuàng)造促進自動化：AIGC可以整合生產(chǎn)流程中的多個步驟，直接越過人類決策輸出結(jié)果，從而大幅提高自動化程度；促進技術(shù)進步：AIGC可將現(xiàn)有知識組合從而產(chǎn)生新的知識，生成式AI崛起后，“組合式創(chuàng)新”作用越來越大；新要素創(chuàng)造：AIGC可通過創(chuàng)造合成數(shù)據(jù)，為數(shù)字生產(chǎn)活動提供寶貴的投入要素。

圖表4：AIGC的應(yīng)用場景

1.2、AI的應(yīng)用場景分析 AI在多個行業(yè)中廣泛應(yīng)用?；谲浖?wù)、云服務(wù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等產(chǎn)品形式，結(jié)合消費、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、元宇宙與數(shù)字孿生等各類應(yīng)用場景，AI賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為主流趨勢。根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2022年我國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1958億元，AI的產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬。圖表5：AI廣泛滲透進經(jīng)濟生產(chǎn)活動的主要環(huán)節(jié)1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展“AI+制造業(yè)”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：將AI技術(shù)應(yīng)用到制造業(yè)，使制造業(yè)在數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)機器的自主反饋和自主優(yōu)化。AI+制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)包括三層：（1）基礎(chǔ)層：AI芯片、工業(yè)機器人、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等，提供AI技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用所需的軟硬件資源；（2）技術(shù)平臺層：公有制造云、制造業(yè)大數(shù)據(jù)、制造業(yè)AI算法，即基于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)設(shè)計AI算法；（3）應(yīng)用層：利用AI技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)的各個環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值。圖表6：“制造業(yè)+AI”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展AI應(yīng)用于制造業(yè)多個環(huán)節(jié)，在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、銷售、售后等過程均有滲透且成熟度不斷提升。產(chǎn)品設(shè)計：（1）通過AIGC完成工程設(shè)計中重復(fù)的低層次任務(wù)；（2）通過AIGC生成衍生設(shè) 計，為工程師提供靈感；生產(chǎn)計劃：需求預(yù)測、智能排產(chǎn)。（1）通過AI技術(shù)分析不同數(shù)據(jù)，包括銷售歷史數(shù)據(jù)、供 應(yīng)鏈建構(gòu)、產(chǎn)品價格等數(shù)據(jù)，做出更加準(zhǔn)確的需求預(yù)測，從而使企業(yè)更好地安排生產(chǎn)計劃， 降低庫存水平，降低運輸、倉儲、供應(yīng)鏈管理成本；（2）在給定工單、可用資源、約束條 件和公司目標(biāo)多重條件下，生成最佳生產(chǎn)計劃；生產(chǎn)過程：預(yù)測性設(shè)備維護、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、智能化產(chǎn)品檢測、智能搬運等。通過挖掘和 提煉生產(chǎn)中產(chǎn)生的海量信息，優(yōu)化設(shè)備運轉(zhuǎn)、工藝流程、提高檢測效率、提高自動化程度， 減少設(shè)備損耗，提高生產(chǎn)效率；銷售/售后：利用AI技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、快速響應(yīng)的售后服務(wù)等。1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展圖表7：AI應(yīng)用于制造業(yè)多個環(huán)節(jié)

圖表9：2021-2022年中國AI獨角獸融資分布

來源：Bizwit，某著名企業(yè)，研究所來源：艾瑞咨詢，研究所1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展中國為制造業(yè)大國，為AI提供了豐富的應(yīng)用場景。根據(jù)某著名企業(yè)2021年10月的預(yù)測，2025年AI在中國制造業(yè)的市場規(guī)模有望達到141億人民幣。 根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2021-2022年中國AI獨角獸融資占比前三的行業(yè)分別為自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)，占總?cè)谫Y事件的比例分別為29.8%、28.1%、24.6%。

圖表8：AI在中國制造業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模

160

70%0%10%20%30%40%50%60%02040608010012014020182019

2020

2021E

2022E

2023E中國制造業(yè)人工智能應(yīng)用市場（億元）2024E

2025E增長率（%）35%30%25%20%15%10%5%0%行業(yè)融資事件數(shù)占獨角獸總?cè)谫Y事件比例（%）2.1、機器人行業(yè)情況 機器人分類：參照中國電子學(xué)會，機器人分為工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特種機器人三類。其中，工業(yè)機器人指面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手臂或多自由度機器人；服務(wù)機器人指在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下為人類提供非必要服務(wù)的多種高技術(shù)集成的先進機器人；特種機器人指代替人類從事高位環(huán)境和特殊工況的機器人。 產(chǎn)業(yè)鏈：上游為控制器、伺服、減速器等核心零部件，中游為本體和系統(tǒng)集成，下游為細分行業(yè)應(yīng)用。圖表10：機器人產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)人形機器人有望成AI終極入口2.1、機器人行業(yè)情況 全球市場：根據(jù)IFR

數(shù)據(jù)，預(yù)計2022年全球機器人市場規(guī)模為513億美元，同比增長19.6%；其中，工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特種機器人市場規(guī)模分別為195億美元、217

億美元、101

億美元。 中國市場：根據(jù)IFR數(shù)據(jù)，預(yù)計2022年中國機器人市場規(guī)模為174億美元，同比增長22.54%；其中，工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特種機器人市場規(guī)模分別為87億美元、65

億美元22億美元。圖表11：全球機器人市場規(guī)模

圖表12：中國機器人市場規(guī)模來源：IFR，研究所來源：IFR，研究所01002003004005006007002017

2018

2019

2020全球工業(yè)機器人市場規(guī)模（億美元）全球特種機器人市場規(guī)模（億美元）2021

2022*

2023*

2024*全球服務(wù)機器人市場規(guī)模（億美元）0501001502002503002017

2018

2019

2020

2021

2022*

2023*

2024*中國工業(yè)機器人市場規(guī)模（億美元）中國服務(wù)機器人市場規(guī)模（億美元）中國特種機器人市場規(guī)模（億美元）人形機器人有望成AI終極入口2.2、人形機器人有望成AI終極入口根據(jù)形態(tài)，機器人可分為“類手”、“類腳”、“類人”三種，AI均有應(yīng)用。類手機器人：主要用于工業(yè)生產(chǎn)和物流中的搬運、裝配、焊接等場景，以及醫(yī)療手術(shù)場景，典 型代表是多關(guān)節(jié)機器人，在視覺、觸覺、力覺和軌跡規(guī)劃等維度都在引入AI算法提升機器人操 作的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；類腳機器人：指自主某著名企業(yè)機器人（AMR），所應(yīng)用到的激光/視覺SLAM導(dǎo)航和避障，以及語音 對話等對AI算法依賴度較高，在倉儲物流、工業(yè)線邊和各類服務(wù)場景均有落地；人形機器人：指形狀及尺寸與人體相似，能夠模仿人類運動、表情、互動及動作的機器人。人 形機器人具備通用性，勝任多種場景。AI大模型為人形機器人注入“靈魂”，幫助其在語音、 視覺、運動控制等多個方面更加智能化。人形機器人是人機交互的最好載體，有望成為AI的終 極入口。

圖表13：AI在機器人中的應(yīng)用

人形機器人有望成AI終極入口2.2、人形機器人有望成AI終極入口 長期看，機器人從感知到?jīng)Q策將全面“人化”。機器人從感知到?jīng)Q策層面的智能化程度都將大幅度提升。一方面，機器人在傳感層的應(yīng)用將從孤立走向融合，觸覺+視覺、視覺+聽覺等將感知細化和情感化，更貼近人的實際感知狀態(tài)；另一方面，AI將深度植入機器人的運動控制系統(tǒng)，將多模態(tài)的感知信息匯集起來進行綜合理解性和決策。 市場規(guī)模：根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2022年中國智能機器人市場規(guī)模為76億元，預(yù)計2027年市場規(guī)模將達到536億元，2022-2027年CAGR有望達到47.9%。2022年智能非某著名企業(yè)機器人和智能某著名企業(yè)機器人市場規(guī)模分別為30億元、46億元，2027年有望分別達到166億元、370億元。

圖表14：中國智能機器人市場規(guī)模（特指結(jié)合AI的機器人，具體定義見備注）

600

140%0%20%40%60%80%100%120%0100200300400500202020212026E2027E2022

2023E

2024E

2025E中國智能機器人市場規(guī)模（億元） 同比增速（%）人形機器人有望成AI終極入口2.3、關(guān)注減速器和電機環(huán)節(jié) 人形機器人可用于各種場景，包括作為接待員、為教育目的與人類互動、作為醫(yī)療助理陪伴老人、代替人員從事危險場所活動等。 預(yù)計2026年全球市場規(guī)模達到80億美元。隨著技術(shù)進步帶來人形機器人智能化程度提高，以及人形機器人成本逐步下降，預(yù)計其滲透率將逐步提高。根據(jù)優(yōu)必選招股書，預(yù)期2026年全球人形機器人解決方案市場規(guī)模將達到80億美元，占全球智能服務(wù)機器人解決方案市場規(guī)模的11.8%。 受益方向：（1）核心零部件：人形機器人較工業(yè)機器人的自由度大幅提升，其減速器與電機的用量將大幅提高。建議關(guān)注諧波減速器企業(yè)：綠的諧波、豐立智能等；電機企業(yè)：步科股份等；（2）AI推動工業(yè)機器人智能化程度提高，加快“機器換人”，建議關(guān)注工業(yè)機器人企業(yè)埃斯頓、凱爾達等。人形機器人有望成AI終極入口工業(yè)相機 鏡頭2D光源

圖像采集卡智

視覺控制器 算法軟件能

固定式讀碼器

智能相機ID

手持式讀碼器 視覺傳感器RGBD相機 線激光輪廓儀3D3D掃描儀 3D算法軟件2D定位系統(tǒng)2D對位系統(tǒng)2D測量系統(tǒng)AI檢測系統(tǒng)AI識別系統(tǒng)字符讀碼系統(tǒng)3C電子新能源汽車醫(yī)藥醫(yī)療半導(dǎo)體快速物流其他3D監(jiān)測系統(tǒng)3D抓取系統(tǒng)視覺應(yīng)用系統(tǒng)集成商上游核心部件中游應(yīng)用集成下游終端用

終戶

端行業(yè)、機器視覺概況機器視覺AI有望助力機器視覺提升檢測效率及精度。作為“智能制造之眼”，機器視覺近年來 在智能制造中發(fā)揮著重要角色。伴隨應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展，行業(yè)對機器視覺亦提出了更多要求，而

AI有望為機器視覺注入新動力。產(chǎn)業(yè)鏈：工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈包括上游的零部件（光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、軟 件及算法平臺）、中游裝備（視覺引導(dǎo)裝備、視覺識別裝備、視覺檢測裝備、視覺測量裝備 ）和下游相關(guān)應(yīng)用。

圖表15：機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈概況

3.2、機器視覺主要功能機器視覺主要功能——識別、測量、定位及檢測。識別：基于目標(biāo)物特征，如外形、顏色 等進行甄別，測量：將獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用度量衡單位，再在圖像中精確計算 目標(biāo)物的幾何尺寸；定位：獲得目標(biāo)物關(guān)于二維或三維的位置信息，檢測：難度最高，主 要指外觀檢測，產(chǎn)品裝備后的完整性檢測、外觀缺陷檢測等。按難度劃分，目前檢測難度最高。檢測對機器視覺識別精度、準(zhǔn)確性準(zhǔn)確性要求最高，在AI與機器視覺結(jié)合后，有望實現(xiàn)更好的檢測功能。圖表16：機器視覺主要功能介紹來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院、?？禉C器人官網(wǎng)、研究所識別測量定位檢測基于圖像標(biāo)定、目標(biāo)檢測、尺寸查找等算法技術(shù)，引

導(dǎo)機器人進行定位和組裝。甄別目標(biāo)物體的物理特征，包括外形、顏色、圖案、

數(shù)字、條碼、人臉、指紋、虹膜識別等對外觀物體進行外觀檢

測，主要檢測表面裝配缺陷、表面印刷缺陷以及表面形狀缺陷等。把獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確計算出目標(biāo)物體的幾何尺寸。圖表17：2015-2025年全球機器視覺市場規(guī)模及預(yù)測圖表18：2016-2025年中國機器視覺市場規(guī)模及預(yù)測3.3、機器視覺行業(yè)情況 全球市場：Markets

and

Markets數(shù)據(jù)顯示，2021

年全球機器視覺市場規(guī)模約為804

億元，同比增長12.15%。GGII

預(yù)計至2025

年該市場規(guī)模將超過1200億元。2022

年至2025

年復(fù)合增長率約為13%。 中國市場：GGII

數(shù)據(jù)顯示，2021

年中國機器視覺市場規(guī)模138.16億元（該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設(shè)備規(guī)模），同比增長46.79%。其中，2D

視覺市場規(guī)模約為126.65

億元，3D

視覺市場約為11.51

億元。根據(jù)GGII

預(yù)測，2025

年我國機器視覺市場規(guī)模將達到349

億元，其中2D

視覺市場規(guī)模將超過291

億元，3D

視覺市場規(guī)模將超過57

億元。3.4、機器視覺驅(qū)動因素 機器視覺行業(yè)自誕生以來已超過半個世紀(jì)，經(jīng)歷了從無到有，再到蓬勃發(fā)展的過程。2012-

2021年中國機器視覺器件和系統(tǒng)的銷售額從2012年的19.8億元增長至2021年的161億元，其復(fù)合增長率近似為31.7%。2022年中國機器視覺行業(yè)銷售額將突破200億元，可能得益于AI視覺的概念迅速發(fā)展。同時，在傳統(tǒng)的機器視覺中，國產(chǎn)化替代開始逐步開拓市場份額。未來中國機器視覺行業(yè)將迎來快速增長階段。圖表19：機器視覺未來增長驅(qū)動因素

圖表20：2021-2025年中國機器視覺行業(yè)銷售額（億元）人口紅利褪去，老齡化加深，人力成本上升驅(qū)動機器代人趨勢增長國家政策鼓勵下，智能制造將成為必然發(fā)展趨勢機器視覺對比人眼視覺：在速度、精度、環(huán)境等方面優(yōu)勢明顯機器視覺下游應(yīng)用逐步拓展加深41233.5、機器視覺下游應(yīng)用概況機器視覺應(yīng)用方向包含工業(yè)級與消費級。工業(yè)是目前中國機器視覺行業(yè)最大的下游應(yīng)用領(lǐng)域，工業(yè)領(lǐng)域的銷售額占比為

81.2%，其中工業(yè)行業(yè)包括電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導(dǎo)體、食品飲料包裝等行業(yè)。其他、交通、娛樂、國防安防行業(yè)為輔，其銷售額占比依次為10%、3.3%、3.1%、1.1%。 工業(yè)機器視覺各細分行業(yè)應(yīng)用中，3C電子、半導(dǎo)體、鋰電、光伏位居前列，用于3C電子、半導(dǎo)體與新能源等板塊的工業(yè)級機器視覺合計占比79.8%。機器視覺下游應(yīng)用將不斷滲透，未來工業(yè)機器視覺領(lǐng)域值得關(guān)注的四大賽道分別是3C電子、半導(dǎo)體、鋰電、光伏。圖表21：2021年機器視覺行業(yè)銷售額3.6、AI助力機器視覺實現(xiàn)更好應(yīng)用機器視覺的四大核心驅(qū)動力：成像、算法、算力和應(yīng)用。機器視覺算法與軟件的結(jié)合是機 器視覺產(chǎn)業(yè)的根基，伴隨下游應(yīng)用持續(xù)拓寬，亦對算力提出了更高要求。AI技術(shù)的發(fā)展， 為機器視覺實現(xiàn)進一步智能化提供了必要技術(shù)支持。機器視覺+AI賦能新興行業(yè)：機器視覺推進無人工廠、智慧工廠建設(shè)。和簡單的傳感器不 同，視覺傳感器生成大量圖像數(shù)據(jù)，在AI和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下可不斷學(xué)習(xí)并優(yōu)化，強 化在智慧工廠環(huán)境中的使用。圖表22：機器視覺發(fā)展歷程

圖表23：驅(qū)動因素分析3.7、AI助力，看好機器視覺行業(yè)投資機會機器視覺領(lǐng)域在AI加持下迎來底層技術(shù)突破。近日，Meta發(fā)布了首個圖像分割基礎(chǔ)模型

SAM（Segment

Anything

Model，分割一切），底層以NLP模型的通用方式解決圖像分割和 識別問題，SAM模型可應(yīng)用于各種領(lǐng)域，用于查找和分割圖像中的任何對象。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，是機器視 覺領(lǐng)域的底層突破性技術(shù)。在AI加持下，機器視覺行業(yè)有望迎來空前發(fā)展機會。機器視覺產(chǎn)業(yè)在AI加持下，迎來了底 層技術(shù)的突破。從算法、技術(shù)到應(yīng)用，AI技術(shù)極大程度賦能機器視覺在圖像模型上的智能 化應(yīng)用，優(yōu)化了圖像識別的復(fù)雜度及精度，實現(xiàn)萬物識別。我們認為，在AI助力下，機器視覺有望更好實現(xiàn)對“人眼視覺”的替代，看好機器視覺產(chǎn)業(yè) 鏈未來投資機會?？春梅较虬ǎ?）國內(nèi)機器視覺系統(tǒng)龍頭企業(yè)：凌云光；（2）核心零 部件龍頭供應(yīng)商：奧普特；（3）機器視覺檢測設(shè)備領(lǐng)先供應(yīng)商：天準(zhǔn)科技、矩子科技。圖表24：SAM模型設(shè)計

圖表35：SAM啟用文本到對象分割效果、物流自動化產(chǎn)業(yè)鏈：中游處于核心地位物流自動化是實現(xiàn)智能工廠的最后一環(huán)，行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈主要分為上、中、下游三個部分。上游主要為單機設(shè)備和零部件及系統(tǒng)提供商，供應(yīng)立體貨架、叉車、輸送機、分揀機、AGV、堆垛機、 穿梭車等硬件設(shè)備，以及WMS、WCS、WES、MES等倉儲軟件與工業(yè)軟件。中游是解決方案提供商，目前主要解決方案提供商一部分是由物流設(shè)備的生產(chǎn)廠家發(fā)展而來，硬件技術(shù) 較強，如諾力股份、中科微至；另一部分是由物流軟件開發(fā)商發(fā)展而來，在軟件技術(shù)開發(fā)上具有較強的 競爭實力，如今天國際、東杰智能等。下游是應(yīng)用物流或倉儲自動化系統(tǒng)的各行業(yè)，包括零售、食品飲料、煙草、醫(yī)藥、汽車、電商、快遞等 諸多行業(yè)，主要分為工業(yè)生產(chǎn)和商業(yè)配送。圖表25：物流自動化產(chǎn)業(yè)鏈4.2、物流自動化市場空間 全球市場：全球物流自動化行業(yè)歷史悠久，根據(jù)IMARCGroup，預(yù)測全球物流自動化市場規(guī)模從2022

年648

億美元增長至2028

年的1377

億美元，CAGR為13.93%。根據(jù)LogisticsIQ，物流前端的倉儲自動化市場規(guī)模由2019年的139億美元增長至2025年的270億美元，CAGR為11.7%。 中國市場：尚處于發(fā)展期，根據(jù)中國物流技術(shù)協(xié)會信息中心，我國自動化物流系統(tǒng)市場規(guī)模從2001年的不足20億元，迅速增長至2013年的360億元，2018年我國自動化物流系統(tǒng)市場規(guī)模突破1000億元，2022年市場規(guī)模2634億元，2013-2022年CAGR為24.7%。預(yù)計2023年我國自動化物流裝備市規(guī)模將超2900億元，同比增加13.1%。

圖表26：全球物流&倉儲自動化市場規(guī)模預(yù)測

圖表27：中國物流自動化市場規(guī)模 4.3、物流行業(yè)的AI應(yīng)用：以決策式AI為主，受AIGC的影響較小 AI在物流領(lǐng)域的應(yīng)用以決策式AI為主，AIGC在智能客服領(lǐng)域有應(yīng)用。AI在物流中的應(yīng)用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術(shù)賦能的如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等智能設(shè)備代替部分人工，這部分應(yīng)用市場前景廣闊，但受技術(shù)水平和政策限制等因素影響，落地條件尚不成熟，還需要較長的培育時間；二是通過計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化等技術(shù)或算法驅(qū)動的如車隊管理系統(tǒng)、倉儲現(xiàn)場管理、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)，實際場景散落在物流業(yè)務(wù)體系中的各個角落，場景較為分散。圖表28：AI在物流各環(huán)節(jié)的應(yīng)用場景、核心技術(shù)及適用領(lǐng)域4.4、AI賦能物流智能化，關(guān)注系統(tǒng)集成商 我國智能物流設(shè)備滲透率不足30%，AI與物聯(lián)網(wǎng)、機器人、大數(shù)據(jù)等技術(shù)共同促進智慧物流發(fā)展。根據(jù)京東物流研究院的統(tǒng)計，2021年AGV、輸送線及機器人的滲透率不足30%，且仍有

49.17%的企業(yè)尚未引入物流自動化設(shè)備，遠低于發(fā)達國家80%左右的智能物流裝備滲透率水平，物流智能化有巨大提升空間。AI+物流的市場空間方面，根據(jù)艾瑞咨詢，2019年AI+物流的市場規(guī)模為15.9億元，預(yù)計2025年市場規(guī)模97.3億，CAGR

35%。 未來智能物流裝備系統(tǒng)將會日漸成為主流，關(guān)注具備整線設(shè)計能力的系統(tǒng)集成商。標(biāo)的包括收

購海外智能物流系統(tǒng)集成巨頭的濰柴動力（收購德馬泰克）、某著名企業(yè)集團（收購KUKA及瑞仕格）、諾力股份（已收購Savoye和國內(nèi)的中鼎集成），以及智能物流設(shè)備制造及集成公司：今天國際、東杰智能、機器人、德瑪科技、蘭劍智能、音飛儲存。

圖表29：2021年中國智能倉儲設(shè)備滲透率

圖表30：中國AI+物流市場規(guī)模預(yù)測 5.1、數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)概況 構(gòu)成：數(shù)控系統(tǒng)由三大部分組成：控制裝置（總線、CPU、電源、存貯器、操作面板和顯示屏、可編程序控制器邏輯控制單元以及數(shù)據(jù)輸入/輸出接口等）、伺服系統(tǒng)（驅(qū)動裝置和電機）和位置測量系統(tǒng)（光柵尺和編碼器等）。 原理：控制裝置根據(jù)加工程序進行插補運算，發(fā)出控制指令到伺服驅(qū)動系統(tǒng)，后者將控制指令放大，由伺服電機驅(qū)動機械按要求運動，位置測量系統(tǒng)檢測機械的運動位置或速度，并反饋到控制系統(tǒng)，來修正指令。產(chǎn)業(yè)鏈：上游為基礎(chǔ)材料與零部件，中游為數(shù)控系統(tǒng)，下游為數(shù)控機床及其他細分行業(yè)應(yīng)用。圖表31：數(shù)控系統(tǒng)構(gòu)成圖

圖表32：數(shù)控系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定來源：紐威數(shù)控招股書、研究所注：功能部件包括：數(shù)控轉(zhuǎn)臺、刀庫、刀架、齒輪箱等；結(jié)構(gòu)件包括：鑄件和鈑金件；傳動系統(tǒng)包括：主軸、絲杠、導(dǎo)軌、軸承等。來源：中國機床工具工業(yè)協(xié)會、研究所5.2、數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)規(guī)模數(shù)控機床：根據(jù)中國機床工具工業(yè)協(xié)會，2022年我國金屬加工機床消費額274.1億美元，同比降低1.9%，其中金切機床消費額為184.4億美元，占比為67.3%，同比降低4.3%。數(shù)控系統(tǒng)：根據(jù)海天精工、紐威數(shù)控等公司的招股書，數(shù)控系統(tǒng)一般占機床成本的20-25%，機床企業(yè)毛利率普遍在25-30%之間，據(jù)此測算，2022年國內(nèi)數(shù)控系統(tǒng)市場規(guī)模約30億美元，按照當(dāng)前6.87的匯率，對應(yīng)203億人民幣。圖表33：機床零部件成本構(gòu)成（2020年）

圖表34：中國數(shù)控數(shù)控系統(tǒng)市場規(guī)模AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定5.3、數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)競爭格局 國內(nèi)外差距：功能已具備，性能正追趕。近5年來，國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)正在全方位追趕國外先進水平，功能上已基本與國外對標(biāo)，但在性能上仍有較大差距，國外頂尖數(shù)控系統(tǒng)可以做到納米級高速高

精曲線插補，而國內(nèi)僅能做到微米級高速高精插補。份額方面，據(jù)工信部，國產(chǎn)高檔數(shù)控系統(tǒng)的占有率快速提升，在國產(chǎn)機床中的占有率由不足1%提升到30%以上。

圖表35：國內(nèi)外數(shù)控系統(tǒng)市場參與者對比

分類級別代表品牌功能完備性性能及適用范圍可靠性（MTBF）國外頂尖西門子、海德漢CAD、CAM、多種樣條曲線插補、RTCP、空間刀補、智能誤差補償、3D仿真、后置處理、智能診斷、MES、ERP、1000M工業(yè)總線通訊三環(huán)全數(shù)字驅(qū)動一體、納米級高速高精曲線插補、智能化自適應(yīng)機床參數(shù)配置、通過參數(shù)選擇幾乎可滿足所以設(shè)備控制應(yīng)用30000h國外一流發(fā)那科、三菱CAD、簡易CAM、多種樣條曲線插補、RTCP、空間刀補、綜合誤差補償、3D仿真、后置處理、智能診斷、1000M工業(yè)總線通訊三環(huán)全數(shù)字驅(qū)動一體、納米級高速高精曲線插補、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及各類設(shè)備控制15000h中國臺灣新代、億圖簡易CAM、NURBS樣條插補、RTCP、測刃加工、動態(tài)誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業(yè)總線通訊位置環(huán)閉環(huán)控制、微米級高速高精插補、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及各類設(shè)備控制10000h大陸高端華中數(shù)控、光洋股份、廣州數(shù)控NURBS樣條插補、RTCP、測刃加工、動態(tài)誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業(yè)總線通訊位置環(huán)閉環(huán)控制、微米級高速高精插補、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及各類設(shè)備控制；加工效率一般10000h大陸普適開通數(shù)控、廣泰數(shù)控通用插補、刀具直線及半徑補償功能、靜態(tài)誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業(yè)總線通訊脈沖或總線閉環(huán)控制、小線段前瞻插補控制、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及個別專用設(shè)備控制系統(tǒng)；加工效率較低3000hAI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定AI在數(shù)控加工中的應(yīng)用AI在數(shù)控加工中的優(yōu)勢數(shù)據(jù)交換傳統(tǒng)數(shù)控機床的數(shù)據(jù)交換依賴人機交互，涉及計算機操作、軟件工程等多方面的學(xué)科知識，對工作人員的技術(shù)要求較高。運用AI技術(shù)后，數(shù)據(jù)交互可由

AI完成，可大大降低對高級操作技工的依賴，并提升數(shù)據(jù)交換的效率。精確度高數(shù)控加工的環(huán)境復(fù)雜多變，其加工的零件精度往往較難保障，而AI擁有獨特的類人化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以對零件加工數(shù)據(jù)進行及時收集、核算并反饋，大幅提升加工件的精度構(gòu)建數(shù)據(jù)庫數(shù)控加工需要海量的數(shù)據(jù)信息支持，在構(gòu)建知識庫的過程中，可借助AI技術(shù)對所需的必要數(shù)據(jù)進行自動化提取，從而降低人力成本、時間成本等，同時提升數(shù)控工作的精確度。及時糾錯數(shù)控加工過程中，工件的位置、運行狀態(tài)、磨損狀況等可能會變化，AI可及時進行糾錯對生產(chǎn)過程中各硬件的運行狀態(tài)進行實時檢測，并將數(shù)據(jù)返回分析系統(tǒng)中，進而分析處理，便可以在極短的時間內(nèi)對硬件的運行狀態(tài)進行糾正。實時監(jiān)控AI可實時檢測數(shù)控機床與零件等的運行狀況，并通過提及的數(shù)據(jù)庫進行信息收集、數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)數(shù)控加工過程合理的資源調(diào)度，從而保障數(shù)控加工工作的順利進行。保障系統(tǒng)平穩(wěn)運行數(shù)控加工中的誤差不可避免，例如機床因受熱產(chǎn)生變形，這種狀況無法使用數(shù)據(jù)預(yù)測，是非線性狀況，而使用AI所獨有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實時檢測進行誤差補償，可以將誤差降至最低，從而保障系統(tǒng)的平穩(wěn)運行。5.4、AI助推數(shù)控系統(tǒng)向更智能化發(fā)展 AI助力：數(shù)控系統(tǒng)底層為軟件算法，在應(yīng)用層，數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)庫搭建、實時監(jiān)控等均可借助

AI（主要是決策式AI）來實現(xiàn)，進而快速收集數(shù)據(jù)，進行決策分析。此外，AI具備類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可對硬件運行狀態(tài)實時跟蹤并反饋，從而對錯誤運行及時糾偏，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。 案例：華中數(shù)控開發(fā)了基于“指令域”電控數(shù)據(jù)的感知分析、理論與大數(shù)據(jù)融合建模、智能優(yōu)化“i代碼”和“雙碼聯(lián)控”等技術(shù)，將AI芯片嵌入數(shù)控系統(tǒng)，研制了華中9型數(shù)控系統(tǒng)，并開發(fā)了精度提升、工藝優(yōu)化和健康保障等一批智能應(yīng)用模塊。借助AI技術(shù)，國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)正在加快縮小與國外先進技術(shù)的差距，國產(chǎn)化將加快推進。

圖表36：AI在數(shù)控加工中的應(yīng)用和優(yōu)勢AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定5.5、投資策略：關(guān)注自主可控和AI布局的數(shù)控系統(tǒng)公司我們認為，數(shù)控系統(tǒng)領(lǐng)域的投資主要關(guān)注兩條線：自主可控：數(shù)控機床是制造業(yè)的母機，而數(shù)控系統(tǒng)是數(shù)控機床的“大腦”，直接決定后者的 功能、性能和技術(shù)水平的高低，在當(dāng)前國際局勢下，其重要的戰(zhàn)略地位不言而喻。國家政策 支持疊加頭部數(shù)控企業(yè)自身技術(shù)實力的提升，中高端通用型數(shù)控系統(tǒng)的國產(chǎn)化率持續(xù)提升。AI布局：借助AI技術(shù)（目前主要以決策式AI為主），國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)有望在高速、高精、高穩(wěn)定 性等方面縮短與國際頂尖數(shù)控系統(tǒng)企業(yè)的差距。相關(guān)標(biāo)的：國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)龍頭，且已布局AI技術(shù)的華中數(shù)控、五軸數(shù)控系統(tǒng)領(lǐng)先者科德數(shù)控、 車削數(shù)控系統(tǒng)企業(yè)廣州數(shù)控（未上市）。AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定6.1、AR/VR行業(yè)情況VR：虛擬現(xiàn)實，產(chǎn)品定義為在密閉環(huán)境下輸出視頻等內(nèi)容。AR：增強顯示，產(chǎn)品定義為在現(xiàn)實的開放 場景下，輸出相關(guān)視頻等內(nèi)容，同時需要 與當(dāng)前場景進行實時交互。VR硬件主要由芯片、光學(xué)、顯示、傳感器、整機組裝構(gòu)成。AI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊

圖表38：VR產(chǎn)品組成

名稱價值量占比方案主要供應(yīng)商芯片45%-50%高通驍龍XR2、PS5主機、英特爾i7高通、聯(lián)發(fā)科、全志科技、瑞芯微光學(xué)6%-10%非球面透鏡、菲涅爾透鏡、Pancake某著名企業(yè)光學(xué)科技、歌爾股份、玉晶光電、揚名化學(xué)顯示20%-25%Fast-LCD、MiniOLED、MicroOLEDJDI、夏普、京東方、某著名企業(yè)科技、鴻利智匯、顯耀科技其他零部件15%攝像頭某著名企業(yè)光學(xué)科技、韋爾股份、玉晶光電、水晶光學(xué)、聞泰科技聲學(xué)歌爾股份、立訊精密、瑞聲科技、恒玄科技其他鵬鼎控股、東山精密、長盈精密、藍思科技、達瑞電子等整機組裝3%-5%——歌爾股份、立訊精密、欣旺達、某著名企業(yè)、和碩、龍旗、廣達圖表37：AR/VR產(chǎn)品來源：公開資料整理、研究所來源：VR陀螺、研究所來源：VR陀螺、研究所020040060080010001200201620172018

2019

2020全球VR頭顯出貨量（萬臺）20212022E6.1、AR/VR行業(yè)情況AR/VR出貨量有望快速增長：根據(jù)VR陀螺數(shù)據(jù)，2021年全球VR頭顯和AR眼鏡出貨量分別為1110、57萬臺，分別同比+65.7%、+42.5%。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021中國AR/VR市場IT相關(guān)支出規(guī)模約為21.3億美元，并將在2026年增至130.8 億美元，為全球第二大單一國家市場。

圖表39：全球VR頭顯出貨量

圖表40：全球AR眼鏡出貨量 1400

80010203040506070201620172018

2019

2020全球AR眼鏡出貨量（萬臺）20212022EAI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊6.2、VR是AI重要的應(yīng)用場景 AI需要可視化的賦能效應(yīng)。VR作為可視化的呈現(xiàn)方式，有助于呈現(xiàn)和輔助理解AI應(yīng)用之后的效果。 AI助力VR內(nèi)容生成。3D內(nèi)容（包括3D模型、3D動畫，和3D交互等）是VR/AR核心之一。3D內(nèi)容的設(shè)國產(chǎn)需要大量的人工并對高。而AI可實現(xiàn)和輔助3D內(nèi)容生成，提升內(nèi)容豐富度，從而助力VR行業(yè)發(fā)展。 AI+VR可產(chǎn)生大量的應(yīng)用場景。VR作為改變?nèi)藗兘换シ绞降漠a(chǎn)品，與AI結(jié)合后，將產(chǎn)生巨大想象空間。例如沉浸式和購物，VR提供虛擬場景，而AI提供虛擬導(dǎo)購。VR提供場景，AI提供智能化，二者結(jié)合可產(chǎn)生大量新的應(yīng)用場景。 AR/VR作為近幾年最重要的產(chǎn)品創(chuàng)新，隨著AI賦能，產(chǎn)銷量有望加速提升，從而帶來3C設(shè)備需求增長：杰普特:光學(xué)檢測設(shè)備，提供VR/AR眼鏡模組測試，應(yīng)用于VR/AR透鏡成像畸變檢測；組裝檢測設(shè)備：賽騰股份、智立方等；屏幕檢測設(shè)備:華興源創(chuàng)等。AI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊7.1、工控行業(yè)情況工控是利用計算機對機械進行控制，進行更加高效、精準(zhǔn)的生產(chǎn)。作為自動化設(shè)備核心零 部件，工控系統(tǒng)可以分為控制層、驅(qū)動層、執(zhí)行層與傳感層四個層面，并通過系統(tǒng)集成最 終形成系統(tǒng)類產(chǎn)品。工控下游產(chǎn)品的形態(tài)、生產(chǎn)方式，決定了工控的形態(tài)還有商業(yè)模式， 一般將把制造業(yè)下游分為工程自動化（FA）和流程自動化（PA）。工程自動化（FA）主要更加側(cè)重精準(zhǔn)性，主要應(yīng)用于生產(chǎn)工業(yè)機器人、機床等通用自動化 設(shè)備以及OEM市場，主要應(yīng)用于新興鋰電、光伏行業(yè)以及傳統(tǒng)的包裝、暖通等傳統(tǒng)行業(yè)。 流程自動化（PA）主要側(cè)重穩(wěn)定性，更多應(yīng)用于市政、冶金、化工、電力等行業(yè)。圖表41：工控行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈概況AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展7.2、工業(yè)軟件細分 作為工藝沉淀與傳承的載體，工業(yè)軟件涉及生產(chǎn)制造過程中各個環(huán)節(jié)，并且成為智能化制造與作業(yè)體系的核心基礎(chǔ)。按制造業(yè)的生產(chǎn)周期維度劃分，可以將工業(yè)軟件劃分為研發(fā)

設(shè)計類軟件、生產(chǎn)制造類軟件、經(jīng)營管理類軟件和運維服務(wù)類軟件。各個細分領(lǐng)域橫向比較來看，產(chǎn)品類別發(fā)展齊全。

圖表42：工業(yè)軟件細分類型

來源：工控網(wǎng)，研究所AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展7.3、工控行業(yè)市場規(guī)模 工業(yè)自動化發(fā)展向好。近年來，中國工業(yè)自動化中本土品牌不斷攀升，國產(chǎn)化率提高推動工業(yè)自動化中國市場規(guī)模逐年攀升，2019-2021

年中國工業(yè)自動化市場規(guī)模分別為1,865

億元、

2,057

億元和2,530

億元，2020和2021

年同比增速分別為10.29%和22.99%。 PLC行業(yè)穩(wěn)步增長，未來發(fā)展空間大。PLC

是生產(chǎn)加工測試設(shè)備的核心，具有數(shù)學(xué)運算、數(shù)據(jù)輸送轉(zhuǎn)換等功能，通過數(shù)據(jù)的采集、分析及處理提高生產(chǎn)效率，提高產(chǎn)能，在工控行業(yè)中至關(guān)重要。中國市場在2021年達153.57億元，其中較2020年的市場規(guī)模上漲20.53%。中國市場的PLC行業(yè)預(yù)計2026年市場規(guī)模將增長至193.03億元。2502001501005002025E

2026E2017

2018

2019

2020

2021 2022E

2023E

2024EPLC中國市場規(guī)模(億元)圖表43：2016-2022E中國工業(yè)自動化市場規(guī)模圖表44：2017-2026EPLC中國市場規(guī)模AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展7.4、人口紅利褪去，工控&工業(yè)軟件應(yīng)用發(fā)展正當(dāng)時 人口老齡化趨勢增長，勞動力及制造業(yè)就業(yè)人數(shù)同比下降。2014~2022年，中國60歲以上人口占總?cè)丝诒壤粩嗌仙?6%上升至20%。主要為勞動力的16~59歲人口占總?cè)丝诒壤?7%下降至62%。從事制造業(yè)的人口在這段時期持續(xù)下降，由5243萬人下降至3828萬人次，且基本每年都為負增長。 人工成本上漲倒逼產(chǎn)業(yè)升級，智能化成為中國制造業(yè)未來發(fā)展必然選擇。人口紅利逐漸減弱，制造業(yè)從業(yè)人員不斷下降，機器代替人工已成為現(xiàn)代制造業(yè)必須完成的轉(zhuǎn)型，因此工控設(shè)備的需求不斷增大。據(jù)《2021年中國自動化市場白皮書》數(shù)據(jù)顯示，2020年以來的疫情影響下，國內(nèi)工業(yè)企業(yè)紛紛加大了自動化、信息化的投資力度，工業(yè)自動化市場增長強勁，2021年我國工業(yè)自動化控制市場規(guī)模為2530億元，同比增長22%，預(yù)計未來我國工業(yè)自動化控制產(chǎn)品市場規(guī)模將保持較高的增速。圖表45：中國人口結(jié)構(gòu)

圖表46：中國制造業(yè)就業(yè)人數(shù)AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展7.5、智能化背景下，AI有望助力工控及工業(yè)軟件蓬勃發(fā)展 人口紅利褪去，制造業(yè)智能化趨勢成為未來大勢所趨。據(jù)工信部數(shù)據(jù)，目前國內(nèi)制造業(yè)智能化比率僅6.6%，與發(fā)達經(jīng)濟體之間仍存在較大差距，而人口老齡化問題的加劇則進一步推動制造業(yè)實現(xiàn)全面智能化，趕超發(fā)達工業(yè)國家。 AI技術(shù)賦能，有望更好與工控及工業(yè)軟件實現(xiàn)融合。①工控：應(yīng)用AI技術(shù)可以實現(xiàn)更好的智能化控制，使工控設(shè)備更加智能地完成任務(wù)，同時更為自然地實現(xiàn)人機交互；②工業(yè)軟件：在工業(yè)軟件研發(fā)設(shè)計中，參數(shù)化內(nèi)容及數(shù)據(jù)尤為重要，但由于其所處行業(yè)的特殊性，工業(yè)軟件往往不具備“天然共性特征”，以往簡單的拓撲優(yōu)化需要進行多次仿真迭代，而應(yīng)用AI技術(shù)，可以更高效、快捷地尋找其中的規(guī)律及潛在最佳方案，提升仿真效率及精度。 在AI加持下，工控及工業(yè)軟件在關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)降本增效成果顯著。我們認為，隨著人口紅利褪去，國內(nèi)制造業(yè)智能化將成為必然趨勢，而工控及工業(yè)軟件在AI加持下，應(yīng)用場景勢必將進一步打開，看好工控及工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)鏈?？春霉た匦袠I(yè)龍頭匯川技術(shù)、國內(nèi)DCS龍頭中控技術(shù)；建議關(guān)注信捷電氣、英威騰、禾川科技等。AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展8.1、儀器儀表向智能化發(fā)展，市場規(guī)模超千億元 智能儀器是含有微型計算機或者微型處理器的測量儀器，擁有對數(shù)據(jù)的存儲運算邏輯判斷及自動化操作等功能。智能儀器的出現(xiàn)，極大地擴充了傳統(tǒng)儀器的應(yīng)用范圍。智能儀器憑借其體積小、功能強、功耗低等優(yōu)勢，迅速在家用電器、科研單位和工業(yè)企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用 產(chǎn)業(yè)鏈：上游為傳感器、控制器、減速器、伺服等核心零部件，中游為智能電表、智能水表、智能燃氣表等儀器儀表本體，下游為細分行業(yè)應(yīng)用。圖表47：智能儀器儀表產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間8.1、儀器儀表向智能化發(fā)展，市場規(guī)模超千億元儀器儀表制造業(yè)市場：根據(jù)中商情報網(wǎng)數(shù)據(jù)，2022年全國儀器儀表制造業(yè)營業(yè)收入9835.4億元，同比增長4.2%；營業(yè)成本7410.1億元，同比增長4.6%；利潤總額1017.6億元，同比增長4.3%。圖表48：中國儀器儀表制造業(yè)營業(yè)收入來源：中商情報網(wǎng)，研究所發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間8.1、儀器儀表向智能化發(fā)展，市場規(guī)模超千億元智能燃氣表與智能水表市場：根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，預(yù)計2021年中國智能燃氣表市場規(guī)模為80.3億美元，同比增長5.38%，預(yù)計2022年中國智能水表市場規(guī)模為5078萬只，同比增長19.7%。質(zhì)譜儀與色譜儀市場：根據(jù)觀研報告網(wǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)計2022年中國質(zhì)譜儀市場規(guī)模為170億元，同比增長6.05%。根據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2020年中國色譜儀市場規(guī)模為107億元，同比增長7%。5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%50.00100.00150.00200.00市場規(guī)模（億元）同比增長（%）2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%20.0040.0060.0080.00100.00120.00市場規(guī)模（億元）同比增長（%）100

10.00%80

8.00%60

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2019 2020

2021E35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%01000200030004000500060002016

2017

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2020

2021

2022E圖表49：智能燃氣表、智能水表、質(zhì)譜儀與色譜儀市場規(guī)模市場規(guī)模（億美元） 同比增長（%） 產(chǎn)量（萬只）同比增長（%）發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間8.2、AI助力儀器儀表打開應(yīng)用空間AI與儀器儀表相結(jié)合，即利用計算機模擬人的智能，代替人的一部分腦力勞動，從而為儀器儀表賦以人的視覺、聽覺乃至思維能力。一些常見的AI應(yīng)用于儀器儀表的領(lǐng)域包括：AI虛擬儀器：提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)顯示等功能，只要配備一定的硬件，應(yīng)用不同的軟件編程，就可得到功能完全不同的測量儀器。AI疾病診斷儀器：能根據(jù)人吹出的氣體進行化學(xué)成分分析，診斷出多種疾病是否存在的痕跡。AI壓強測量儀器：AI量儀不僅能夠更加精確的測量，還能夠?qū)κ覂?nèi)環(huán)境進行程序控溫；AI壓力測量儀既能夠測壓，又能夠自動進行差壓補償。AI工業(yè)儀器：可以高效測量電廠中的污水、煤粉、灰、煙氣等介質(zhì)，也可以用于鋼鐵廠的燒結(jié)礦堿度的預(yù)報?？春谩癆I+儀器儀表”企業(yè)的發(fā)展，建議關(guān)注①超聲水表龍頭邁拓股份，②科學(xué)分析儀器龍頭聚光科技。

圖表50：AI在儀器儀表中應(yīng)用

虛擬儀器 疾病診斷

量 工業(yè)領(lǐng)域發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間9.1、X射線檢測設(shè)備應(yīng)用范圍廣，市場規(guī)模穩(wěn)定增長X射線檢測是影像檢測的重要方法之一，應(yīng)用范圍廣。1895年至今，X射線檢測技術(shù)應(yīng)用從最初的醫(yī)療、大焦點工業(yè)探傷等較為狹窄的領(lǐng)域，逐漸擴展到如今的醫(yī)療健康、微焦點工業(yè)精密X射線檢測（主要面向集成電路、電子制造、新能源電池等行業(yè)）、傳統(tǒng)工業(yè)無損檢測、公共安全檢測和食品異物檢測等領(lǐng)域。除了民用領(lǐng)域之外，X射線檢測也逐步在航天工業(yè)、核工業(yè)、軍工等領(lǐng)域得到應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)鏈：上游為X射線源、探測器等核心零部件，中游為成像系統(tǒng)、掃描系統(tǒng)等設(shè)備系統(tǒng)集成及制造，下游為細分行業(yè)應(yīng)用。圖表51：X射線檢測設(shè)備產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)9.1、X射線檢測設(shè)備應(yīng)用范圍廣，市場規(guī)模穩(wěn)定增長X射線檢測設(shè)備市場：根據(jù)沙利文咨詢的統(tǒng)計和預(yù)測，除醫(yī)療健康外，2021

年我國X

射線檢測設(shè)備的市場規(guī)模約為119

億元，受到下游集成電路及電子制造、新能源電池等行業(yè)需求的快速增長影響，X

射線檢測設(shè)備預(yù)計在未來五年將維持高速增長的趨勢，預(yù)計到2026

年，我國X

射線檢測設(shè)備除醫(yī)療健康領(lǐng)域外的其他主要應(yīng)用領(lǐng)域的市場規(guī)模為241.4

億元，未來五年的復(fù)合增長率約為15.2%。圖表52：X射線檢測設(shè)備市場規(guī)模（除醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用外）9.1、X射線檢測設(shè)備應(yīng)用范圍廣，市場規(guī)模穩(wěn)定增長X射線計算機斷層掃描系統(tǒng)（CT）市場：根據(jù)灼識咨詢的統(tǒng)計和預(yù)測，2020年全球CT系統(tǒng)市場規(guī)模達到約135.3億美元，預(yù)計2030年將達到約215.4億美元，年復(fù)合增長率為4.8%；其中，亞太地區(qū)的市場規(guī)模預(yù)計將在2030年達到約98.7億美元，2020-2030