【人工智慧】2017「智能製造」產業鏈研究報告!

　　2017年5月17日國務院召開常務會議，指出下一步深入實施《中國製造2025》，把發展智能製造作為主攻方向。

　　面對國際產業競爭形勢、國內經濟轉型的改革需求，我們認為下一階段最重要的風口在「智能製造」。2017年智能製造試點正在申報中，值得市場關注。

一、下一階段的風口在「智能製造」

　　落子智能製造， 緊跟全球發展競爭形勢。前三次工業革命都有明顯的標誌，如蒸汽、電力、可編程計算機，第四次工業革命已經到來，以互聯網產業化、工業智能化、工業一體化為代表。

　　第四次工業革命帶來的智能製造對我國影響巨大，一是7000-8000萬產業就業人群；二是大量製造業產品出口；三是涉及我國軍事安防，以上均需要未來的互聯網和工業融合的智能製造來實現。如果錯失緊跟這一輪工業革命的步伐，對整個國家的發展有較大的影響。

　　互聯網進入工業化第二階段，未來十年發展方向具有確定性。互聯網來到中國，首先進入的是第三產業，迎來「消費互聯網」的黃金15年，其間產生了阿里巴巴等重量級企業。現在工業4.0到來，實際上即宣布互聯網開始進入工業，這是互聯網產業化的第二個時期。

　　2013年全球的第四次工業革命迎來戰略升級，目前中國有450萬製造業企業，這些企業在未來10年或20年，至少有20%的企業要轉型成自動化、智能化生產，一個數以十萬億計的市場正在緩緩展開。

　　供給側改革初現成果，製造業升級正當時。自2016年中央經濟工作會議明確提出深化供給側結構性改革以來，推進「三去一降一補」任務已有實質性進展，產能過剩、庫存過大、槓桿偏高、成本高企、短板約束等重大結構性失衡問題均有所破解，為經濟轉型升級掃清障礙、蓄積動能。

　　中國經濟注入新動力無外乎兩種途徑：一是將經濟增長由投資導向型逐漸轉向消費導向型，目前「消費互聯網」已有所發力；二是提升製造業的水平，讓製造業重新成為驅動中國經濟的核心力量。

　　過去製造業由於加工貿易和中低端商品加工並不要求技術和創新，中國製造業水平並未隨經濟總量一同攀升，同時導致大量高附加值產品依賴進口，由於無法輸出高附加值產品，我國高端製造業中只有少數領域有企業能夠在世界立足。

　　當下時點，傳統資源型工業領域進行供給側改革已初現成果，此後的經濟動能培養將逐步提上重要日程，2017年5月17日國務院召開常務會議，指出下一步深入實施《中國製造2025》，把發展智能製造作為主攻方向。

二、產業鏈及細分行業重點梳理

　　智能製造體系是基於新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等製造活動各個環節，是先進位造過程、系統與模式的總稱。

　　其中智能製造過程是指通過自動化裝備及通信技術實現生產自動化，並能夠通過各類數據採集技術，以及應用通信互聯手段，將數據連接至智能控制系統，並將數據應用於企業統一管理控制平台，從而提供最優化的生產方案、協同製造和設計、個性化定製，最終實現智能化生產。

　　智能製造發展需經歷自動化、信息化、互聯化、智能化四個階段。智能製造發展需經歷不同的階段，每一階段都對應著智能製造體系中某一核心環節的不斷成熟，分為四個階段。

　　分別為自動化（淘汰、改造低自動化水平的設備，製造高自動化水平的智能裝備）、信息化（產品、服務由物理到信息網路，智能化元件參與提高產品信息處理能力）、互聯化（建設工廠物聯網、服務網、數據網、工廠間互聯網，裝備實現集成）、智能化（通過感測器和機器視覺等技術實現智能監控、決策）。

　　我國目前仍處於「工業2.0」（電氣化）的後期階段,「工業3.0」（信息化）還待普及，「工業4.0」正在嘗試儘可能做一些示範，製造的自動化和信息化正在逐步布局。

1. 自動化生產線集成

　　國內系統集成商正在崛起。系統集成方案解決商處於相對於智能設備的下游應用端，為終端客戶提供應用解決方案，負責工業機器人軟體系統開發和集成。目前我國系統集成商多是從國外購買機器人整機，根據不同行業或客戶的需求，制定符合生產需求的解決方案。

　　業務形式主要以大型項目（關鍵設備生產線的集成，如機器人工作島）和工廠的產線技術改造為載體，對現有設備進行升級和聯網，提供工業控制、傳動、通訊、生產與管理信息等方面的系統設計、系統成套、設備集成及EPC工程等服務。

在系統集成應用領域，外資系統集成商包括ABB、柯瑪、KUKA等，國內領先的系統集成商包括新松機器人、大連奧托、成焊寶瑪、曉奧享榮等。

　　應用市場主要集中於汽車工業，市場規模已超百億。目前國內智能製造系統集成領域，大部分集中於汽車工業，2016年國內機器人下游應用領域中，佔比最大的是汽車製造（48%），其次是3C製造（24%）。

　　根據中汽協數據，2015年汽車整車、零部件製造業固定資產投資額分別為2724.16 億、8685.49億，若按整車及零部件行業機器人占固定資產投資額比值分別為1%、0.2%來估計機器人本體市場規模，並在此基礎上估計系統集成市場規模，則2016年系統集成市場空間就已達134-178億。

　　中投顧問產業研究中心預測顯示，至2020年系統集成規模有望接近830億，2016-2020年期間複合增速可達20%。

　　其他應用領域不斷擴圍。隨著國內自主品牌整車企業的崛起，近年來國內系統集成企業份額開始不斷提升，機器人產品認可度的不斷提高，系統集成應用領域也擴展至一般工業；

　　根據中國機器人產業聯盟的數據，2016年上半年國產工業機器人應用行業進一步拓寬至農副食品加工業，酒、飲料和精製茶製造業，醫藥製造業，餐飲業等，較2014年增加6個行業中類、21個行業小類；

　　其中金屬製造業行業和以家用電器製造、電子元器件、計算機和外部設備製造等為代表的電器機械和器材製造行業，在國產工業機器人銷售總量中的佔比最高，分別佔31%和23%，汽車以外其它領域的系統集成正在迅速增加。

2. 自動化裝備

工業機器人

　　工業機器人銷量得到快速提升。由於人工成本的增加和產業轉型升級的需求，我國的工業機器人自2010年始，表現了大幅增長，此後銷量增速保持在20%-50%的較高水平。

　　根據IFR初步統計數據，2016年我國工業機器人銷量已高達9萬台，較2015年增長31.28%，顯著高於全球工業機器人14%的銷量增速，其中中國工業機器人銷量佔全球銷量比重以達31%，我國工業機器人的需求有了顯著增長，成為全球的重要市場。

　　我國工業機器人密度仍偏低。從工業機器人的普及使用情況看，截止2015年我國每萬人擁有工業機器人的數量已升至49台，雖然仍顯著低於全球每萬人69台，但較2011年我國每萬人10台已有顯著提升，目前水平已接近2010年時全球的每萬人50台。

　　行業發展主要受制於重要核心零部件 、工控系統依賴於進口。工業機器人的核心零部件主要包括減速器、伺服系統、控制系統三部分，對應著執行系統、驅動系統、控制系統，多軸工業機器人的成本中分別佔比分別為36%、24%、12%。

　　其中減速器成本佔比較最大且對精度要求高，而全球減速器行業集中度較高，目前基本被日本的納博特斯克（Nabtesco）和哈默納科（Harmonic Drive）所壟斷，全球市場份額超75%；控制器方面，複雜高端工業機器人的控制器對進口依賴較高，中低端機器人的控制器國內基本能夠實現自給；

　　而伺服電機的技術門檻相對較低，與國際差距相對較小，目前國內部分企業已能實現自給，如埃斯頓、新時達的部分機器人已開始使用自行研製的控制器和伺服系統，但高端市場仍被日本、歐美名企佔據，佔據近80%的市場份額。

數控機床

　　目前我國數控機床已有較高產量水平。數控機床是一種裝有程序控制系統的自動化機床，該控制系統能夠處理具有控制編碼或其他符號指令規定的程序，通過信息載體輸入到數控裝置，經運算處理由數控裝置發出控制信號，控制機床動作，從而自動進行零件加工。

　　數控機床主要用於金屬切削和金屬成形，從結構上來看，2015年1-10月年中國數控金屬切削機床、數控金屬成形機床（數控鍛壓設備）產量分別為19.7萬台、2.0萬台，同比下降7.1%、4.6%，但仍保持較高產量水平。

　　根據中國產業信息網預測，預計我國2017年數控金屬切削機床、數控金屬成形機床（數控鍛壓設備）產量將分別達到25.3萬台、2.76萬台，未來五年（2017-2021）年均複合增長率約分別為3.47%、6.33%。

　　高端數控仍處於起步階段。我國目前處於數控機床的智能化技術起步階段，現階段大部分的數控機床還不具備智能化功能，自主生產的數控機床主要以中低端產品為主，高端數控機床（數控系統）主要依靠進口，2016年我國數控機床進口額約26億美元。

　　國內機床行業市場集中度並不高，主要的市場參與者包括瀋陽、大連、濟南、秦川等機床廠，進口數控機床主要來自西門子、發那科、三菱等外企；數控系統方面，國產數控系統廠家主要為華中數控、廣州數控、大連光洋、瀋陽高精和航天數控等。

　　目前這5家數控企業均對數控系統軟硬體平台等一批高端數控系統關鍵技術有所突破，高端數控機床被列入「中國製造2025」目標，到2020年，國內市場佔有率超過70% 。

　　目前該行業的示範效用已取得了一定成果， 由雲南CY集團承擔的工信部《高檔數控車床製造數字化車間的研製與示範應用》於2016年8月通過驗收，該項目的關鍵設備數控化率100%。

3. 工業信息化

　　工業信息化以工業軟體為主，工業軟體是指在工業領域進行設計、生產、管理等環節應用的軟體，可以被劃分為系統軟體、應用軟體和中間件（介於這兩者之間），其中系統軟體為計算機使用提供最基本的功能，並不針對某一特定應用領域；

　　應用軟體則能夠根據用戶需求提供針對性功能，在智能製造流程中，工業軟體主要負責從事生產控制、運營管理、研發設計等方面進行優化、模擬、呈現、決策等職能。

　　全球各類工業軟體發展呈較大差異。由於製造企業的不同發展階段，對工業軟體的功能和技術需求也會出現差異，從而導致每一類工業軟體在產業發展中呈現較大差異。

　　根據Gartner統計，2011年以來，全球工業軟體市場規模每年保持約6%的速度增長。其中研發設計類軟體的重要性有所提升，製造企業在產品生命周期各階段對模擬軟體的應用增多，CAE軟體在製造業各領域的應用日益廣泛，保持8%左右的增速；傳統管理軟體穩步增長，管理軟體市場進入成熟期，規模保持平穩上升，增速有所放緩；ERP等相對成熟的市場加快轉向按需付費的軟體服務模式，在一定程度上影響了行業收入的增長速度。近年來，生產管理類軟體市場空間進一步打開，MES軟體成為智能工廠多個環節數據交換的核心。

　　截止2015年全球MES軟體的規模達到78億美元，維持17%左右的高增長率。客戶管理和供應鏈管理軟體的高速增長也反映出製造企業順應「網路化協同製造」的要求，更加重視與消費者和產業鏈的信息交流。

　　目前產業格局仍是歐美企業主導。從產業格局看，目前全球工業軟體產業主要由歐美企業主導，呈「兩極多強」態勢，SAP、Siemens在多個領域均嶄露頭角，而IBM、達索系統和http://Salesforce.com在各自專業領域形成了一定優勢。

　　其中ERP軟體產業格局相對穩定，SAP和Oracle兩家企業佔據主導，屬於一線ERP軟體，Infro、Sage、Microsoft隸屬二線；在CRM領域中，Salesforce 佔據全球CRM市場第一位，且發展迅速，其成功來自基於SaaS的雲服務模式；CAD產業的主導者是Autodesk和達索系統，且隨著模擬、設計技術與先進技術的結合，逐漸出現新的參與者；MES軟體具有較強的行業應用特性，與特定的行業關係緊密，需要大量行業領域知識的積累，因此形成不同MES廠家佔據不同行業的局面。

　　國內企業市佔比偏低，水平與領先企業有較大差距。在國內市場方面，國產軟體企業在研發設計、業務管理和生產調度、過程式控制制三類軟體中均有一定市場份額，但在某些細分領域仍與國外領先軟體企業差距較大，屬於行業末端跟隨者的角色。

　　國內市場排名前五位的國內廠商佔據整體市場份額較低，且其96%的銷售在國內市場，全球份額不足0.3%。當前我國工業軟體產品多集中於OA、CRM等門檻較低的軟體類型，而國外產品在MES、ERP、PLM等主流工業軟體市場上佔據主導，穩定性與可用性均強於國內產品。

　　同時國內工業軟體產品雖然價格較低，但是性能參差不齊，與其他廠商軟體的兼容性較差，持續服務水平無法保證，市場對國內產品的信心和認可程度總體偏弱。

4. 工業互聯/物聯網

　　國內RFID、機器視覺等物聯技術發展處於初期。相較於歐美髮達國家，我國在RFID、機器視覺、感測器等物聯技術和設備產業上的發展還較為落後，如我國RFID企業總數雖然超過百家，但是缺乏關鍵核心技術，尤其是晶元、中間件等方面，目前還未形成成熟的RFID產業鏈。

　　雖然中低、高頻標籤封裝技術在國內已經基本成熟，但只有極少數企業已經具備了超高頻讀寫器設計製造能力；機器視覺方面，國內機器視覺廠商多是引進國外的產品，在此基礎上做系統集成方面的工作，實際從事生產機器視覺產品的企業非常少。

　　感測器行業發展相對成熟。相較於RFID、機器視覺產業發展，國內感測器行業發展相對成熟，目前國內已有1700多家從事感測器生產和研發的企業，其中從事微系統研製、生產的有50多家，已建成三大感測器生產基地（安徽、陝西、黑龍江）。

　　感測器應用四大領域為工業及汽車電子產品、通信電子產品、消費電子產品專用設備。感測器作為一種信息檢測裝置，能將監測到的信息按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，與RFID（射頻識別技術）、機器視覺等物聯設備一起運用於產品製造以及全生命周期，從而實現對產品製造與服務過程及全生命周期中製造資源與信息資源的動態感知、智能處理與優化控制、工藝和產品的創新等。

　　我國感測器有賴進口，技術差距仍明顯。目前全球約有40個國家從事感測器研製、生產和應用開發，其中美、日、德等國的市場總佔有率近60%，如德國海德漢、英國雷尼紹。相比下，我國感測器企業95%以上屬小型企業，感測器技術水平偏低、研發實力較弱、規模偏小、產業集中度低。

　　根據《裝備製造》數據，2015年全球市場約1770億美元，預計在未來五年內，全球所有的感測器領域的複合年增長率都將超過15%，2015年我國感測器銷售額突破1300億元，但95%以上均為進口配套形成。

　　目前在全球範圍內有2萬多種感測器，我國能完全國產的種類大約只有6000多種，且種類遠遠不能滿足國內生產生活的需要，感測器在重大技術裝備中所佔價值量不足5%，技術攻關及產業化難度大，較重大技術裝備主機與國外先進水平差距更大。感測技術及產品已成為制約智能製造工業物聯網等產業發展的瓶頸。

5. 智能生產

　　3D列印技術日漸成熟。3D列印技術，也稱「增材製造」或「增量製造」，是基於三維CAD模型數據，通過增加材料逐層製造，將直接製造與相應數學模型結合的一種製造方法。它涵蓋了產品生命周期前端的「快速原型」和全生產周期的「快速製造」相關的所有列印工藝、技術、設備類別和應用。

　　增材製造技術第一次出現於1980年，第一次應用是在汽車的原型設計方面。通過研究者和企業近30年來的努力，3D列印技術已經漸趨成熟，衍生出7種重要的子技術（材料擠出型、粉末床熔化、光聚合成型、粘合劑噴射成型、材料注射成型、熔融沉積成型、層壓成型）。

　　全球的3D列印產業鏈已初步形成。全球的3D列印產業鏈包括3D列印生產製造商（生產3D印表機和開發增材製造子技術）、原材供應商（高分子材料和金屬材料）、3D列印軟體、3D掃描（產品實物掃描錄入電腦生成列印模型）、產品服務商等。其中設備製造是3D市場最重要的組成部分，佔據市場最大份額。

　　其中主要生產製造商有斯川塔斯(Stratasys)、3Dsystems、EOS、ConceptLaser、SLMSolutions、ExOne和Ultimaker，這些製造商除了生產3D列印配套設備外，還提供相關軟體、材料、技術、諮詢和其他服務等；

　　原材料供應商提供3D列印所需原材料，其中涵蓋材料製備、材料熱處理和後續燒結工藝等各個方面，目前高分子類原材料主要應用於桌面級的3D印表機，而金屬類原材料主要應用於工業級的3D列印，桌面級3D印表機門檻低、設計簡單，一般是企業進軍3D列印領域切入口，隨著工業生產技術的擴展，工業級3D列印有望逐步崛起。

　　3D列印市場規模保持高速增長。Gartner發布的數據顯示，2016年全球3D列印市場規模為70億美元，至2020年將達到212億,未來五年複合增速為32%。儘管增長顯著，但事實上3D僅佔到全球製造業市場的0.04%，市場潛力還未完全開發。

　　目前全球市場主要分布於歐美國家（市場佔比超60%），競爭格局也相對集中，其中Stratasys、3DSystems和EOS三家3D設備製造商市場份額佔到整個3D列印市場的70%,3D列印服務商也是Materialise和ProtoLabs兩家獨大，市場份額佔10%。

　　消費電子和汽車行業應用較多，原型設計及產品開始是主要應用領域。在行業應用方面，消費電子和汽車行業各自貢獻了3D列印總收入的20%，這些行業將3D列印技術主要應用於產品的原型設計。除此之外，手機製造商也逐漸使用3D技術製造產品零部件。

　　醫療器械行業作為第3大3D列印市場，需求量正在迅速增長，使用3D列印技術大批量定製產品，如人體助聽器等。目前，3D列印在製造業適用方面主要有：原型設計（25%）、產品開發（16%）、想法驗證（11%）。

　　但國內3D列印行業在商業化過程中發展仍相對較慢，而且完整的產業鏈尚未形成。我國3D列印的研究起步於20世紀90年代，發端於高校，走產學研協同之路，高校中建立的技術研發中心和實驗室主要負責材料成型技術方面的研發，2016年10月成立了中國增材製造產業聯盟，國家增材製造創新中心建設方案也通過了專家論證。

　　近年來，我國3D列印產業已經在印表機的研發方面有了小規模的發展，目前在分層實體製造技術以及電子束融化技術等方面有了一定的突破，截止2015年全球3D列印市場的佔比升至14.96%。但由於一些列印材料被國外壟斷，市場需求沒有較好的開發，導致我國該產業的發展仍然較為緩慢。

　　桌面級3D列印由於行業壁壘較低，價格競爭較為激烈，國內企業相對外企具有一定價格優勢，代表企業是北京太爾時代、浙江閃鑄、珠海西通等；

　　工業級3D列印目前主要是國外巨頭（通過代理商形式）和我國具有技術實力的企業進行競爭，行業競爭者較小，由於主要是技術競爭，雖然國內企業與國外企業目前仍存在差距，但部分研發早、技術成熟的國內企業已經形成追趕之勢。

　　國內機器視覺企業同樣面臨起步晚、技術差等問題。我國機器視覺的起步比較晚，行業的集中度不高，最開始主要是以代理商形式進行國外品牌代理，目前較多經銷商已開始推出自有品牌的產品，但是在行業分布、渠道分銷以及成熟的自動化產品有著明顯的差異。

　　目前國內機器視覺企業主要位於珠三角、長三角及環渤海地區，企業重點分布在廣東、浙江、江蘇、上海等省市，企業類型以民營企業為主，公司規模大多為中小型企業，在規模上難以與國外的主流公司產品競爭，國內機器視覺的相對成熟的自動化產品質量以及技術含量偏低，市場也遠遠沒有飽和。

來源：王京剛

http://weixin.qq.com/r/GT9EXHfEnyrgrTM-92oL (二維碼自動識別)

數據智農

如有任何問題

您可以發送郵件至

dataintellagr@126.com

或關注微博/知乎、微信後台留言

我們期待您的提問！

微信：數據智農

微博：數據智農

郵箱：dataintellagr@126.com

製作|謝可馨