1、目錄索引 HYPERLINK l _TOC_250013 一、智能制造產業特征分析 5 HYPERLINK l _TOC_250012 （一）智能制造簡介 5 HYPERLINK l _TOC_250011 （二）智能制造細分行業產業鏈 6 HYPERLINK l _TOC_250010 （三）通用自動化 7 HYPERLINK l _TOC_250009 （四）專業自動化設備 10 HYPERLINK l _TOC_250008 二、中證智能制造主題指數分析 17 HYPERLINK l _TOC_250007 （一）編制方案：深度覆蓋智能制造主題 17 HYPERLINK l _TOC_2

2、50006 （二）業績表現：長期具備較明顯比較優勢 18 HYPERLINK l _TOC_250005 （三）成分股特征：電子、計算機等行業布局較重 20 HYPERLINK l _TOC_250004 （四）基本面特征：盈利穩定，營收增速較高 23 HYPERLINK l _TOC_250003 三、華寶智能制造ETF 產品介紹 25 HYPERLINK l _TOC_250002 （一）產品簡介：市場唯一跟蹤智能制造主題的ETF 25 HYPERLINK l _TOC_250001 （二）基金管理人：ETF 規模行業居前，行業指數類產品豐富 26 HYPERLINK l _TOC_250

3、000 四、風險提示 27圖表索引圖 1：廣發金融工程行業主題指數基金分析框架 5圖 2：自動化設備主要分類 6圖 3：智能制造主要標的企業 7圖 4：工業機器人產業鏈 7圖 5：中國及全球除中國外工業機器人銷量（萬臺） 8圖 6：我國工業機器人產量增速與新增人民幣中長期貸款增速 9圖 7：1649 家 A 股制造業企業資本開支增速 9圖 8：國內光伏電池產能迭代歷程 10圖 9：多晶到單晶 10圖 10：晶體硅生產環節及所需設備 10圖 11：光伏電池一代工藝一代設備 11圖 12：光伏設備龍頭企業市占率提升 12圖 13：鋰電池行業產業鏈 12圖 14：國內純電動汽車、插電混動汽車銷量及同

4、比 13圖 15：鋰電池生產工業流程 14圖 16：鋰電池設備投資占比 14圖 17：先導智能的營收、研發支出（百萬）和利潤率 14圖 18：先導智能的預收款項和存貨（百萬元） 14圖 19：半導體產業鏈結構 15圖 20：中國半導體設備空間及國產設備自足率水平 15圖 22：智能制造指數凈值表現 19圖 23：申萬一級行業指數 2020 年區間漲幅（單位：%） 20圖 24：智能制造指數成分股基于總市值的權重分布統計 20圖 25：智能制造指數成分股申萬一級行業權重分布 21圖 26：智能制造指數成分股申萬二級行業權重分布 21圖 27：智能制造指數成分股申萬二級行業數量分布（只） 21圖

5、28：智能制造指數成分股申萬三級行業數量分布（只） 21圖 29：智能制造指數成分股 PE(TTM)分布（只） 22圖 30：智能制造指數成分股 PB(LF)分布（只） 22圖 31：智能制造指數單季度營業收入同比增長率變化（%） 23圖 32：智能制造指數單季度歸屬母公司股東的凈利潤同比增長率（%） 23圖 33：智能制造指數單季度 ROE 變化（%） 24圖 34：智能制造指數單季度 ROA 變化（%） 24圖 35：智能制造指數市盈率(TTM)變化 24圖 36：智能制造指數市凈率(LF)變化 24圖 37：智能制造指數與申萬一級行業指和寬基指數的估值水平對比 25圖 38：華寶基金旗下

6、產品規模（單位：億元） 26圖 39：華寶基金旗下產品數量(單位：只) 26表 1：中國智能制造產業相關政策 6表 2：工業機器人產業鏈 9表 3：寧德時代在建工程 13表 4：比亞迪各動力電池工廠產能規劃 13表 5：中國半導體設備市場規模（億元） 15表 5：國產裝備在華力集成的中標情況（臺） 16表 6：國產裝備在華虹無錫廠的中標情況 17表 7：國產裝備在長江存儲的中標情況（截止 2020 年 2 月） 17表 8：中證智能制造指數基本信息 18表 9：智能制造指數分年度收益率表現（%） 19表 10：智能制造指數分區間收益率表現（%） 19表 11：智能制造指數成分股基本信息 22表

7、 12：華寶智能制造 ETF 基本信息 25表 13：華寶基金旗下行業指數類 ETF 信息 27行業主題指數基金是專注于特定行業主題投資的重要工具，是指數基金產品的重要細分分類。華寶智能制造ETF是市場中唯一跟蹤中證智能制造主題指數的ETF產品，于1月11日起至1月25日期間發行。我們將在本報告中結合行業基本面、指數及產品三個角度，分析中證智能制造主題指數及華寶智能制造ETF的基本特征。圖1：廣發金融工程行業主題指數基金分析框架數據來源：Wind，一、智能制造產業特征分析（一）智能制造簡介智能制造是制造業變革的重要方向，其本質是新一代信息技術先進制造技術的融合，貫穿于產品、制造、服務全生命周期

8、的各個環節及相應系統的優化集成，具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，能識別和控制制造生產中的不確定性，實現生產元素和交互、集成。中國工程院“新一代人工智能引領下的智能制造研究”認為智能制造有三個基本范式：數字化制造、網絡化制造、智能化制造。其中數字化制造是基礎，網絡化制造是生產的優化，智能化制造是制造業未來發展的核心驅動力。隨著我國經濟從高速增長階段向高質量發展階段過渡，智能制造成為中國制造業轉型升級的強烈需求。2015年國務院印發中國制造2025，部署全面推進實施制造強國戰略，以智能制造為主攻方向，強化工業能力，提高綜合集成水平。該戰略直接指出智能制造技術突破十大重點領域：新一代

9、信息通信技術產業、高檔數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備高技術船舶、先進軌道交通裝備、節能與新能源車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器械、農業機械裝備。2016年工信部頒布智能制造發展規劃（2016-2020），明確了推進智能制造兩步走戰略：第一步到2020年，智能制造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化制造；第二步到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型。2019年11月，15部門共同印發關于推動先進制造業和現代服務業深度融合發展的實施意見，明確提出市場要充分發揮資源配置的決定性作用，順應科技革命，產業升級，推動先進制造業的發

10、展，建設智能工廠，加快工業互聯網創新應用。時間事件表1：中國智能制造產業相關政策2015 年 3 月李克強作政府工作報告。提出實施“中國制造 2025”。2015 年 5 月中國制造 2025方案全文公布。包括智能制造在內的五大工程。2016 年 12 月工信部頒布智能制造發展規劃（2016-2020），明確兩步走戰略。2017 年 7 月頒布新一代人工智能發展規劃，提出到 2030 年的人工智能發展戰略。2017 年 12 月提出促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃，推動制造業創新。2017 年 12 月頒布高端智能再制造行動計劃（2018-2020），發布 50 項高端制造技術標準。20

11、18 年 10 月發布國家智能制造標準體系建設指南，規定三類標準國家智能制造體系。2019 年 11 月發布推動先進制造業和現代化服務服務業深度融合發展意見，鼓勵兩也融合。2020 年推動建材工業全產業鏈高級化、現代化，加快邁入先進制造業。數據來源：（二）智能制造細分行業產業鏈工業自動化是智能制造的重要內容，對機械設備而言，按照應用領域不同劃分為通用自動化與專用自動化，均受益于整體制造業追求效率提升而帶來的自動化改造需求，未來具備廣闊發展空間。其中通用自動化面向廣泛的下游應用領域，具體子行業包括，泵、閥、壓縮機、零部件、工業機器人、機床、制冷設備、物料搬運設備等；專用自動化通常面向單一具體的下

12、游應用領域，傳統專用自動化領域包括木工機械、紡織機械、包裝機械。新興專用自動化領域包括光伏設備、鋰電設備、半導體設備等。圖2：自動化設備主要分類數據來源：從產業鏈角度，自動化領域關注的環節包括：（1）核心零部件企業，例如機器人和數控機床用的伺服電機、減速機和數控系統等；（2）單機設備與系統集成商，例如機器人、數控機床、普通機床、自動化生產線等，由于下游對整線自動化需求持續滲透，設備企業業務也經歷了從單機設備向系統集成的發展。圖3：智能制造主要標的企業數據來源：（三）通用自動化通用自動化設備主要包含工業機器人及其相關零部件、通用減速機以及叉車。工業機器人產業鏈主要包括上游三大核心零部件：精密減速

13、機、控制器、伺服電機；中游機器人本體制造商以及下游汽車、3C電子、物流、食品等應用產業。圖4：工業機器人產業鏈數據來源：從全球范圍來看，中國工業機器人滲透率快速提升。根據IFR的數據，2013至 2018年中國工業機器人銷量復合增長率達到33.3%。中國市場的高速發展是因為其受益于“機器換人”、工業互聯網技術發展、國內經濟快速增長，自09年到18年，中國工業機器人銷量翻了27倍；日本在初始階段，80-90年產值共增長7倍，除2018年以外，中國增速始終高于全球工業機器人銷量增速。中國工業機器人密度仍然距離韓、日、德等傳統工業強國很大的差距。根據IFR的數據，2019年中國工業機器人密度為187

14、臺/萬人，而日本、韓國和德國分別為327、 774和338臺/萬人。韓國工業體系衍生自汽車、半導體產業，德國工業體系衍生自汽車產業，日本工業體系衍生自汽車及機械產業，上述產業是自動化水平相對較高的產業，也使其機器人密度較高。而中國擁有全產業鏈，汽車產業和3C產業僅僅是國內制造業的一個部分；在紡織、煤炭等傳統行業，由于工藝非常成熟，工業機器人滲透率較低。而在新能源鋰電、光伏等新興行業中，工業機器人仍在切入制造流程的工藝中，目前滲透率處在一個穩步增長的過程。圖5：中國及全球除中國外工業機器人銷量（萬臺）中國全球除中國外中國增速-右軸除中國外增速-右軸30200%25150%20100%1550%1

15、00%5-50%0-100%數據來源：IFR，當前行業正處于景氣向上階段。本輪制造業投資周期，從19年Q4開始已步入復蘇階段。微觀視角上我們統計了1649家A股制造業上市公司的投資情況，19Q4其資本開支同比增速由負轉正，可以視為本輪復蘇的起點。隨著二季度復工復產持續順利推進，制造業投資重拾復蘇步伐，且單季度逐步加強。從需求結構來看，以3C、家電為代表的消費品工業投資強有力復蘇是此輪制造業投資復蘇的主要特點，背后的原因在于下游行業盈利從底部反彈。國家統計局數據顯示，2020年1-11月國內工業機器人累計產量同比增長22.20%； 11月產量增速31.70%。隨著制造業投資加速，工業機器人、叉車

16、、注塑機、激光器 為代表的通用自動化景氣度明顯好轉。而信貸數據保持高增長，為企業融資提供良 好外部環境。圖6：我國工業機器人產量增速與新增人民幣中長期貸款增速圖 7：1649 家 A 股制造業企業資本開支增速工業機器人產量增速制造業投資原材料加工200%150%100%50%0%-50%新增人民幣貸款:非金融性公司:中長期（三月滾動同比） 中游制造業消費品100%80%60%40%20%2016-022016-052016-082016-112017-022017-052017-082017-112018-022018-052018-082018-112019-022019-052019-08

17、2019-112020-022020-052020-082010Q12010Q32011Q12011Q32012Q12012Q32013Q12013Q32014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q30%-20%-40%數據來源：國家統計局，Wind，數據來源：國家統計局，Wind，對于自動化行業的需求邏輯，長期要看制造效率的提升，短期看下游景氣的演繹。工業自動化的總體需求呈現成長與周期交織的屬性，其長期成長的核心邏輯是降本增效、機器換人。隨著人口紅利的消失，我國勞動力成本優

18、勢逐步削弱。12-19年，我國城鎮居民人均可支配收入以8%左右的增速逐步上漲，在勞動密集型產品中，制造業受到人工成本沖擊較為顯著。在我國產業基礎基本建立的背景下，自動化裝備的生產技術愈發成熟，使得單位成本下降。我們測算，2019年工業機器人的回收周期在2.51年左右。后疫情時代，人力成本的上升、老齡化的加劇，各地區招工難的現象愈發頻繁。在勞動力成本上升和機器人制造成本下降形成的“剪刀差”之下，機器人的投資回收期還將進一步縮短，將有助于機器人產業實現勞動力替代，企業也存在提升管理和生產效率的內部動力。表2：工業機器人產業鏈數據來源：（四）專業自動化設備光伏自動化設備光伏產業的核心驅動力來自于技術

19、持續迭代帶來的產能擴張，核心龍頭企業不斷提升市場份額?；仡櫣夥袠I的發展過程，2015-2019年，在成本和效率的雙重優勢下，P型PERC電池實現了爆發性的增長。如今的光伏行業已經被PERC占據了半壁江山，國內大型光伏生產企業也在這個階段內完成了光伏設備生產線的建設，并且實現了太陽能電池的大規模量產。圖8：國內光伏電池產能迭代歷程BSF產能PERC產能其他高效產能180160140120100806040200201320142015201620172018 2019E 2020E 2021E 2022E 2023E數據來源：Wind，晶體硅太陽能光伏設備制造業包括硅料生產設備、硅片生產設備、

20、電池和組件生產設備、專用材料（鋁漿、封裝玻璃）生產設備、光伏系統支持部件生產設備等一系列設備的制造。設備公司會伴隨下游技術路徑演變，存在著工藝更替。例如單晶替代多晶的過程中，多晶鑄錠爐被市場遺忘，取而代之的是單晶拉晶爐，晶盛機電替代精功科技的過程。圖9：多晶到單晶圖10：晶體硅生產環節及所需設備晶盛機電收入精功科技光伏裝備收入多晶硅時代單晶硅時代353025201510502009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019數據來源：Wind，數據來源：招股說明書，推動高效率產品迭代和低成本仍然是光伏行業未來的重要使命，光伏電池片行業發展

21、的三個重要趨勢性特征包括：大硅片：大硅片設備僅需在原有設備上改動尺寸，對捷佳偉創來說并不存在技術難點。目前中環M12大硅片項目已經進入硅片加工設備的采購階段，如果公司能夠在該項目上與中環建立合作，對公司短期的盈利和長期的發展都會大有助益。PERC+：PERC+中的TOPCon電池片制造設備是公司著手攻克的難點，目前公司已經完成TOPCon核心設備LPCVD設備的研發，并且能夠提供其他設備和整線自動化。因此，公司能夠把握2020年各廠商所布局的TOPCon產能建設，實現新設備的盈利。HJT：設備國產化是HJT電池片能否大規模投產的關鍵，因此，捷佳偉創始終致力于HJT相關設備的研發，目前PECVD

22、設備處于研發最后階段，TCO制膜設備已研發完成并可以投產。公司有望在2020年初具備提供HJT整線設備的能力，并取得相關產能建設的訂單。圖11：光伏電池一代工藝一代設備數據來源：光伏設備龍頭企業先發優勢明顯，市占率不斷提升，高研發投入制程公司占領新技術變革先機。我們選取三家龍頭光伏電池企業捷佳偉創、邁為股份、帝爾激光數據與行業數據對比，可以看出從2016到2019，三家龍頭企業的收入合計由12.53億元提升至46.65億元，市占率由29%提升至46%，龍頭集中效應明顯。與收入和利潤高速增長相匹配的是研發費用的加大，三家龍頭企業的研發支出由2016年的0.61億元增加至2019年的2.53億元，

23、增加3倍以上，快于收入端增速，為公司保持行業競爭力奠定基礎。圖12：光伏設備龍頭企業市占率提升捷佳、邁為、帝爾收入合計（億元）行業市場空間（億元）市占率（）160.00140.00120.00100.0080.0060.0040.0020.000.002015201620172018201950%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%數據來源：Wind，鋰電設備鋰電池產業鏈上游為原材料資源的開采、加工；中游主要涉及各種正極、負極材料，還有電解液、極耳、隔膜以及電芯等；下游主要包括應用端的動力電池及其各細分領域。上游原材料鈷礦錳礦鎳礦鋰礦石墨礦中游電池材料及電芯正極電解液負極隔

24、膜電芯下游應用領域電池模組BMS消費電子動力電池圖13：鋰電池行業產業鏈數據來源：鋰電產業的發展動力源于下游新能源需求擴張。根據中汽協數據，2020年11月我國新能源汽車銷量為20.0萬輛，去年同期為9.5萬輛，同比增長109.9%；其中乘用車銷量為18.6萬輛，同比增長143.8%，乘用車需求持續走強。就單月數據而言，2020年11月單月銷量達到目前的歷史次高點，并呈現持續增長態勢。其中，純電動汽車與插電混動汽車的銷量分別為16.7萬輛和3.3萬輛，同比增幅分別為106.2% 與 128.9%，皆表現出日趨增加的市場需求。圖14：國內純電動汽車、插電混動汽車銷量及同比250,000200,0

25、00150,000100,00050,0000純電動汽車銷量（輛）插電混動汽車銷量（輛）純電動汽車同比%（右軸）插電混動汽車同比%（右軸）250%200%150%100%50%0%-50%-100%數據來源：中汽協，動力電池龍頭企業擴產計劃陸續展開。2020年以來，寧德時代、比亞迪、國軒高科、中航鋰電等多家動力電池廠商紛紛布局擴產計劃。截至2020年底，寧德時代已經公布的在建規劃產能總計約為367.6GWh；比亞迪方面，動力電池工廠規劃年產值已達170GWh。另外根據高工鋰電，僅2020年寧德時代披露的產能擴張計劃就將高達約200GWh。表3：寧德時代在建工程表4：比亞迪各動力電池工廠產能規劃

26、數據來源：寧德時代 2019 年報，數據來源：高工鋰電，鋰電池設備作為生產工藝設備，直接決定了鋰電池的品質和一致性。鋰電池按照形態可分為圓柱電池、方形電池和軟包電池等，其生產工藝有一定差異，但大體上其工藝流程可分為前端工序（極片制作）、中端工序（電芯制作）以及后端工序（化成分容及電池組裝）。鋰電前、中、后段設備的價值量占比分別約為35%、30%、35%。其中前、中、后段工藝最核心、價值量也最高的設備分別為涂布機、卷繞/疊片機、化成分容柜。由于鋰離子電池的安全性能要求很高，因此在電池制造過程中對鋰電設備的精度、穩定性和自動化水平都有極高的要求。圖15：鋰電池生產工業流程圖16：鋰電池設備投資占比

27、制片模切機10%輥壓分切機 10%涂布機20%卷繞/疊片機 20%化成分容及檢測設備20%攪拌機10%組裝設備5%干燥設備5%數據來源：高工鋰電，數據來源：高工鋰電，我國鋰電設備產業鏈在前端、中端、后端以及整線方面都涌現出一批頗具實力且具有民族品牌的裝備制造商(先導智能、贏合科技、科恒股份、金銀河、杭可科技)。從成長周期來看，國內鋰電設備自2017年下半年以來進入擴張調整期，表現為總投資的疲弱和集中度的提升。圖17：先導智能的營收、研發支出（百萬）和利潤率圖18：先導智能的預收款項和存貨（百萬元）營業收入研發支出凈利率研發支出/收入預收賬款存貨5,0004,0003,0002,0001,000

28、030%25%20%15%10%5%0%300,000250,000200,000150,000100,00050,0000 數據來源：公司年報，數據來源：公司年報，半導體設備半導體產業鏈包括上游芯片設計，中游芯片制造及下游芯片封裝。其中芯片制造環節需要運用復雜的半導體制造設備（光刻機、刻蝕設備、薄膜沉淀設備、清洗設備等）及半導體材料（硅片、光刻膠、特種氣體等）。圖19：半導體產業鏈結構數據來源：受益投資紅利，未來幾年國內半導體設備行業有望保持高景氣。當前本土的半導體企業擴產主要包括兩方面：（1）本土存儲器企業，以長江存儲、合肥長鑫等為主的存儲器廠正在加速產能擴張，實現從0到1的突破；（2）邏

29、輯芯片擴產，主要包括先進制程和成熟制程，特別是在成熟制程領域，需求帶動晶圓廠產能利用率攀升，進一步推動新產能擴張。由于海外的持續封鎖，本土晶圓廠也會加速國產設備的導入認證過程，給予充分的試錯機會和反饋，有助于國產設備的成長。目前國內半導體設備總銷售規模2019年達到865億元（數據來源：SEMI），同比略微負增長，但是從國產化率角度看，中國本土的半導體設備企業國產化率水平 2019年約為7.2%，是近幾年新高水平，從縱向數據看，2017年以后，國內半導體設備企業的自主化率水平持續加快。同時，國內半導體設備市場規模占全球市場規模的比重保持增長，2019年國內市場在全球市場占比為22.5%，同比增

30、長2.3%。2022年國內半導體設備市場規模預計再2400億元左右。圖20：中國半導體設備空間及國產設備自足率水平表5：中國半導體設備市場規模（億元）10008006004002000中國半導體設備銷售規模（億元）中國IC設備自給率（%）2013 2014 2015 2016 2017 2018 20198.00%7.00%6.00%5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%數據來源：數據來源：SEMI，本土設備企業進口替代加速。目前國內的一線設備企業已經在局部產品領域實現突破。從產品來看，包括中微公司的刻蝕設備、盛美半導體的清洗設備、北方華創的氧化/擴散/熱處理設備等。根據

31、招標網數據顯示，截止2020年2月，在長江存儲，中微公司刻蝕設備的占有率達到15.8%；盛美半導體的清洗設備占有率達到18.4%；北方華創的氧化/擴散/熱處理設備的占有率達到32.2%。除了成熟的一線類設備企業，當前對于廣泛 二線設備廠商來說，面臨最大的挑戰在于無法提供成功的設備供應案例，所以前期在客戶端的產品認證過程緩慢。因此，想要完成跨越和突破，必須具備兩個條件：產品本身性能達到國際同等先進水平，主流的客戶完成認證并且獲得重復訂單。2019年是國產新進設備廠商突破的拐點之年。根據招標網數據顯示，我們整理了來自華力微、無錫華虹和長江存儲三家典型的晶圓廠（或IDM廠）的招投標結果，發現：201

32、9年大多數新進入企業在眾多新產品領域實現了突破。并且部分產品已經開始獲得了重復訂單。目前來看，華海清科的CMP設備、武漢驚鴻的ATE設備、沈陽拓荊的薄膜沉積設備等都已經開始獲得了客戶的認證突破。核心的產品在重點客戶獲得認證通過，是二線半導體設備企業未來提升市占率的起點。從目前二線設備企業所在產品領域計算，其國產化率大多是低于7%的（低于平均水平），隨著首次認證突破完成，后續產品放量的概率提升。表6：國產裝備在華力集成的中標情況（臺）公司設備類型201720182019合計國產化率華海清科研磨拋光設備1129.09%屹唐半導體氧化/擴散/熱處理設備113.13%沈陽拓荊薄膜沉積設備2133.00

33、%上海睿勵膜厚檢測110.69%沈陽芯源涂布/顯影/去膠設備1126.67%北京中科信離子注入設備113.13%數據來源：中國招標網，表7：國產裝備在華虹無錫廠的中標情況公司設備類型中標數量（臺）國產化率華海清科研磨拋光設備222.22%沈陽拓荊薄膜沉積設備25.26%上海微電子退火設備11.89%吉姆西半導體刻蝕設備12.56%過成功工藝控制11.85%研磨拋光設備111.11%數據來源：中國招標網，表8：國產裝備在長江存儲的中標情況（截止2020年2月）公司設備類型2017201820192020-02合計國產化率上海精測/武漢精鴻ATE5161.7%膜厚量測000330.9%中科飛測光學

34、檢測3251.6%華海清科研磨拋光設備551014.9%屹唐半導體氧化/擴散/熱處理設備110.8%沈陽拓荊薄膜沉積設備6282.0%上海睿勵膜厚檢測220.6%數據來源：中國招標網，二、中證智能制造主題指數分析（一）編制方案：深度覆蓋智能制造主題中證智能制造主題指數從滬深A股中選取為智能制造提供關鍵技術裝備和核心支撐軟件，以及應用智能制造進行生產的上市公司股票作為樣本股，以反映智能制造主題上市公司股票的整體表現。指數基日和基點：該指數以2012年6月29日為基日，以1000點為基點。樣本空間：中證全指指數樣本股。選樣方法：首先，對樣本空間內的股票按照最近一年的 A 股日均成交金額由高到低進行

35、排名，剔除排名后20%的股票；然后，選取屬于如下中證三級行業分類的股票：機械制造、電氣設備、軟件開發、信息技術服務、互聯網服務、電腦與外圍設備、電子設備、半導體、通信設備等；其次，選取涉及以下智能制造相關業務的上市公司股票作為待選樣本，包括為智能制造提供關鍵技術裝備（數控機床與工業機器人、增材制造裝備、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備）、為智能制造提供核心支撐軟件（工業控制與業務管理軟件、大數據與云計算）、智能制造應用領域（電子信息領域工藝與裝備等）；最后，在上述待選樣本中，按照過去一年日均總市值由高到低排名，選取排名前100名的股票構成指數樣本股。中證智能制造主題指

36、數每半年調整一次，樣本股調整實施時間為每年6月和12月的第二個星期五的下一交易日。另外，該指數會調整權重因子，以使單個樣本股的權重不超過5%。指數簡稱智能制造表 9：中證智能制造指數基本信息指數代碼930850.CSI樣本空間中證全指指數樣本股調整頻率半年選股數量 100指數基期 2012-06-29發布日期 2016-07-20中證智能制造主題指數從滬深 A 股中選取為智能制造提供關鍵技術裝備和核心支證券簡介撐軟件，以及應用智能制造進行生產的上市公司股票作為樣本股，以反映智能制造主題上市公司股票的整體表現。指數基點 1000數據來源：Wind，（二）業績表現：長期具備較明顯比較優勢與寬基指數

37、相比較，智能制造指數長期業績表現具備一定比較優勢。根據Wind數據，截至2021年1月13日，智能制造指數自基期（2012-06-29）以來，累積實現 16.94%的年化收益，與滬深300和中證500相比，具備較明顯的比較優勢，略低于創業板指的同期表現。區分不同年份比較，和滬深300和中證500相比較，智能制造指數近期的業績表現具備較明顯的比較優勢。根據Wind，智能制造指數2019年和2020年的凈值漲幅分別為42.66%和35.38%，滬深300同期表現為36.07%和27.21%，中證500的同期表現為26.38%和20.87%。圖21：智能制造指數凈值表現6.005.004.003.0

38、02.001.000.00智能制造滬深300中證500創業板指數據來源：Wind，（截至 2021-01-13）表 10：智能制造指數分年度收益率表現（%）智能制造滬深 300中證 500創業板指中證全指2012-6.807.550.28-2.144.58201349.24-7.6516.8982.735.21201438.5651.6639.0112.8345.82201571.535.5843.1284.4132.562016-21.50-11.28-17.78-27.71-14.4120170.5221.78-0.20-10.672.342018-31.45-25.31-33.32-28

39、.65-29.94201942.6636.0726.3843.7931.11202035.3827.2120.8764.9624.9220216.447.042.045.533.39數據來源：Wind，（截至 2021-01-13）表 11：智能制造指數分區間收益率表現（%）智能制造滬深 300中證 500創業板指中證全指過去 1 個月12.5114.084.6316.468.20過去 3 個月9.9815.65-0.6812.716.03過去半年0.5217.35-2.6912.666.59過去 1 年36.2733.9818.5564.3925.44過去 3 年37.3932.021.52

40、75.3014.91數據來源：Wind，（截至 2021-01-13）與行業指數相比，智能制造指數2020年的業績表現同樣相對靠前。根據Wind，與其他28個申萬一級行業指數相比較，智能制造指數2020年的業績表現僅低于休閑服務、電氣設備和食品飲料等7個一級行業。圖22：申萬一級行業指數2020年區間漲幅（單位：%）120100806040200-20數據來源：Wind，（三）成分股特征：電子、計算機等行業布局較重市值：高市值企業權重較大智能制造指數的成分股合計100只，高市值企業權重較大。根據指數編制方 案，該指數根據待選樣本股票過去1年日均總市值由高到低排名，優選總市值較大的個股構成指數樣

41、本股。根據Wind，截至1月13日，該指數的100只成分股中，總市值超過500億元的成分股合計權重為55.31%，其中總市值超過1000億元的成分股合計權重為36.09%，遠高于其他市值區間的成分股權重分布。圖23：智能制造指數成分股基于總市值的權重分布統計權重區間分布（%）權重累積分布（%，右軸）4035302520151050數據來源：Wind，1009080706050403020100行業：電子等行業布局相對較重權重方面，智能制造指數成分股主要布局于電子等行業。根據Wind，截至 2021年 1 月 13 日，該指數布局于電子、計算機、機械設備、電氣設備和通信的個股權重分別為 48.7

42、%、20.6%、16.3%、12.4%和 2.1%。進一步細分，以申萬二級行業作為區分，該指數的成分股覆蓋了 13 個細分行業，其中屬于半導體（27.6%）、計算機應用（16.6%）、專用設備（11.4%）、電子制造（10.5%）和電氣自動化設備（10.4%）的權重相對靠前，合計權重為 76.61%。圖24：智能制造指數成分股申萬一級行業權重分布圖 25：智能制造指數成分股申萬二級行業權重分布2.1%2.1%1.2%0.9%0.8%半導體12.4%16.3%48.7%20.6%電子 計算機機械設備電氣設備通信4.0% 3.9% 4.7%5.8%10.4%10.5%11.4%27.6%16.6%

43、計算機應用專用設備電子制造電氣自動化設備光學光電子其他電子 計算機設備通用機械通信設備 電源設備 儀器儀表電機數據來源：Wind，數據來源：Wind，數量方面，智能制造指數同樣主要布局于電子行業。以申萬一級行業作為區分，根據Wind，截至 2021 年 1 月 8 日，布局于電子、機械設備、計算機、電氣設備和通信的行業個股數量分別為 37 只、29 只、20 只、8 只和 6 只。進一步細分，以申萬二級行業作為區分，半導體、專用折設備、計算機應用和通用機械的成分股數量相對靠前。圖26：智能制造指數成分股申萬二級行業數量分布（只）4035302520151050圖 27：智能制造指數成分股申萬三

44、級行業數量分布（只）30252015105半導體專用設備計算機應用通用機械其他電子通信設備電氣自動化設備電子制造計算機設備儀器儀表 光學光電子電機電源設備0電子機械設備計算機電氣設備通信數據來源：Wind，數據來源：Wind，個股層面，智能制造指數重倉股的集中度相對較高。根據 Wind, 該指數的編制方案設置了單一個股 5%的權重上限，截至 2021 年 1 月 13 日，該指數的 100 只成分股中，前 10 大成分股的前 10 大成分股合計權重為 41.36%，接近權重上限。表 12：智能制造指數成分股基本信息代碼簡稱權重（%）申萬一級行業申萬二級行業000725.SZ A5.57光學光電

45、子顯示器件300124.SZ匯川技術5.40電氣自動化設備工控自動化002415.SZ?？低?.31電子制造電子系統組裝600588.SH用友網絡4.43計算機應用軟件開發603986.SH兆易創新4.02半導體集成電路600406.SH國電南瑞3.79電氣自動化設備電網自動化002049.SZ紫光國微3.51半導體集成電路300450.SZ先導智能3.26專用設備其它專用機械300454.SZ深信服3.13計算機應用軟件開發600584.SH長電科技2.95半導體集成電路數據來源：Wind，估值：分布相對均衡智能制造指數的成分股的估值水平分布相對均衡。市盈率方面，Wind 數據顯示，截至

46、1 月 13 日，該指數的 100 只成分股中分別有 10 只均衡分布于 30 倍至 40 倍、40 倍至 50 倍和 70 倍至 80 倍的區間，另外還有 28 只成分股處于大于 100 倍的區間。市凈率方面，該指數的成分股主要布局于 1 倍至 6 倍的區域內，數量合計為 60只，另外還有 26 只成分股 PB(LF)處于大于 10 倍的區間內。圖28：智能制造指數成分股PE(TTM)分布（只）圖 29：智能制造指數成分股 PB(LF)分布（只）303025252020151510105500數據來源：Wind，數據來源：Wind，（四）基本面特征：盈利穩定，營收增速較高從成長角度看，智能制

47、造指數近期的營收增速相對較高。根據 Wind，2017Q3 至 2020Q3，該指數平均單季度的營業收入同比增長率為 16.68%，高于滬深 300（9.01%）、中證 500（9.30%）、創業板指（8.24%）和中證全指（9.64%）。另外，該指數 2017Q3至 2020Q3 的平均單季度的歸屬母公司股東的凈利潤同比增長率為 6.81%，與其他寬基指數相比同樣具備較明顯比較優勢。圖30：智能制造指數單季度營業收入同比增長率變化（%）圖31：智能制造指數單季度歸屬母公司股東的凈利潤同比增長率（%）50100500-50-100-150創業板指中證全指-200 智能制造滬深300中證5004

48、03020100-10-20 智能制造滬深300中證500創業板指中證全指 數據來源：Wind，數據來源：Wind，從盈利能力角度看，智能制造指數的盈利水平相對穩定，與寬基指數相比具備一定比較優勢。凈資產收益率方面，根據Wind，2016Q3 至 2020Q3，該指數的平均單季度凈資產收益率ROE 為 3.23%，明顯高于滬深 300（2.89%）、中證 500（1.89%）、創業板指（2.38%）和中證全指（2.52%）?？傎Y產收益率方面，2016Q3 至 2020Q3，該指數的平均單季度凈資產收益率ROA 為 1.28%，高于滬深 300（0.36%）、中證 500（0.72%）和中證全指

49、（0.40%），略低于創業板指（1.31%）圖32：智能制造指數單季度ROE變化（%）圖33：智能制造指數單季度ROA變化（%）635432102016-9-30-1-22017-9-302018-9-302019-9-302020-92.521.510.502016-9-300.5-12017-9-302018-9-302019-9-302020-3 智能制造滬深300中證500創業板指中證全指-1.5 智能制造滬深300中證500創業板指中證全指 數據來源：Wind，數據來源：Wind，從估值角度看，智能制造指數的估值水平低于食品飲料等行業指數。與寬基指數相比，根據 Wind，截至 202

50、1 年 1 月 13 日，智能制造指數的市盈率（TTM）為 53.75倍，市凈率（LF）為 5.65 倍，高于滬深 300 和中證 500，低于創業板指。與行業指數相比，智能制造指數的市盈率低于休閑服務、國防軍工、計算機和食品飲料等行業指數。圖34：智能制造指數市盈率(TTM)變化圖35：智能制造指數市凈率(LF)變化2020/10/292020/07/292020/04/292020/01/292019/10/292019/07/292019/04/292019/01/292018/10/292018/07/292018/04/292018/01/292017/10/292017/07/29

51、2017/04/292017/01/292016/10/292016/07/292020/10/292020/07/292020/04/292020/01/292019/10/292019/07/292019/04/292019/01/292018/10/292018/07/292018/04/292018/01/292017/10/292017/07/292017/04/292017/01/292016/10/292016/07/296040006400050350030005350030004030250020004325002000市盈率PE_TTM（倍）收盤價（右軸）市凈率PB_LF（倍）收盤價（右軸）20150010002150010001050015000000數據來源：Wind，數據來源：Wind，圖36：智能制造指數與申萬一級行業指和寬基指數的估值水平對比市盈率PE_TTM（倍）市凈率PB_LF（右軸，倍）180141601214012010100880660440202休閑服務國防軍工計算機 創業板指食品飲料電子智能制造有色金屬電氣設備醫藥生物通信傳媒綜合紡織服裝汽車化工機械設備家用電器中證500商業貿易輕工制造交通運輸非銀金融公用事業滬深300農林牧漁采掘建筑材料鋼鐵建筑裝飾房地產銀