證券研究報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明打造萬億級智慧工廠市場證券研究報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明數字經濟專題報告數字經濟：數字賦能工業，打造萬億級智慧工廠市場工業數字化是數字經濟中產業數字化的重要組成部分,屬新型工業化范疇。工業數字化旨在通過信息技術的應用來提高工業生產效率、質量和靈活性，同時降低成本和資源消耗，目的是打造智慧工廠。工業數字化屬新型工業化范疇，是實現新型工業化的關鍵路徑和核心內容，同時也是新質生產力形成和發展的重要推動力，工業數字化的實現將推動工業領域新業態和新模式的出現，如智能制造、個性化定制、服務型制造等。全球主要國家均針對工業數字化出臺了國家頂層戰略以期在國際競爭中保持工業制造領先地位。美國先進制造戰略、德國工業4.0戰略、日本再興戰略，中國制造2025戰略，以及印度和巴西等其他發展中國家頒布的印度國家制造業政策，“強大巴西”計劃，均引領著各國的制造業升級，以期在全球價值鏈重構和國際分工格局調整背景下，保持工業制造領先地位。中國強調新一代信息技術與制造業的深度融合，落腳在制造大國向制造強國的轉變。打造智慧工廠可以分為“機器自動化升級，離散信息化平臺構建”、“人機物協同互聯，跨流程生態平臺構建”、“數字孿生智能決策，跨企業生態平臺構建”三個步驟。我國各行業、各區域自動化發展現狀不一，呈現傳統工業、2.0、3.0并存的格局。離散型行業需加強技術裝備制造水平升級（精益制造）、軟件一體化，流程型行業注重設備互聯、智能優化與決策。發展過程中，智能化裝備、工業控制產品、工業軟件、工業互聯網四大板塊受益。保守估計我國智慧工廠整體市場規模不低于8萬億，智能化工業裝備、工業網絡、工業軟件、工業數據是發展智慧工廠必不可少的共性需求。工業互聯網是智慧工廠的神經網絡，產業規模快速增長；工業軟件是智慧工廠的大腦，未來五年市場規模有望翻倍；工控產品和數字化智能裝備是智慧工廠的四肢，市場規模將穩步增長，發展中應關注高端化、國產化需求。人工智能的發展給工業數字化帶來了新的發展契機。AI將加速工業端技術創新的步伐，比如在研發端提供輔助設計加速新產品的開發，在執行端使得機器人更加智能滲透率繼續提升。此外，AI在供應鏈管理、需求預測、設備維護等方面也發揮著重要作用。投資建議：考慮打造智慧工廠是實現新型工業化下的必由之路，未來我國各行各業智慧工廠建設有望不斷興起，AI加速各類數字化、智能終端產品滲透率提升，打造智慧工廠的四大板塊均受益景氣向上，投資建議方面我們認為一是要尋求共性需求產品中的頭部供應商，如智能裝備端工業機器人領域的埃斯頓、工控領域的匯川技術、3D打印領域鉑力特、華曙高科、機床領域華中數控、海天精工等，二是具備行業know-how的智慧工廠解決方案提供商的公司如博實研究助理：賈新龍、王霞舉風險提示1、制造業投資不及預期使得智慧工廠投資進展緩慢的風險；2、數據孤島問題未能打通使得智慧工廠效果低于預期的風險。 股份。數字經濟專題報告3請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。3一、工業數字化：智慧工廠必由之路，新型工業化轉型之核心 4（一）什么是智慧工廠？更加高效、柔性、虛實結合 4（二）工業數字化已成全球博弈高地，中國各領域轉型方差大 5（三）打造智慧工廠分為三個階段 9 （二）智慧工廠發展加速，四大板塊空間廣闊 三、智慧工廠當前進程與未來演進節奏猜想 （一）中國各行業發展不均衡 （二）中國智慧工廠未來演進節奏猜想 五、投資建議 六、風險提示 4請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。4一、工業數字化：智慧工廠必由之路，新型工業化轉型之核心作為中國銀河證券研究院中國經濟高質量發展系列研究之數字經濟系列報告的后續篇，本文主要解讀工業數字化。工業數字化是數字經濟中產業數字化的重要組成部分。工業數字化是一個廣泛的概念，它涵蓋了多個方面和領域，旨在通過信息技術的應用來提高工業生產效率、質量和靈活性，同時降低成本和資源消耗，目的是打造智慧工廠。工業數字化也屬于新型工業化的范疇，是實現新型工業化的關鍵路徑和核心內容。同時工業數字化也是新質生產力形成和發展的重要推動力，是推動制造業轉型升級的必由之路，工業數字化的實現將推動工業領域新業態和新模式的出現，如智能制造、個性化定制、服務型制造等。人工智能的發展給工業數字化帶來了新的發展契機，AI將加速工業端技術創新的步伐，比如在研發端提供輔助設計加速新產品的開發，在執行端使得機器人更加智能滲透率繼續提升。（一）什么是智慧工廠？更加高效、柔性、虛實結合智慧工廠較數字化工廠更加高效環保和人性化。工業3.0向工業4.0發展的特征，是從自動化過渡到智能化，從大量生產過渡到大量定制生產及個性化生產，在此過程中，數字化工廠也將過渡至智慧工廠。根據國家2022年實施的《智能工廠通用技術要求》描述，智能工廠將利用物聯網技術和監控技術，提高生產過程可控性、減少生產線人工干預，合理計劃排程，并集合多種新興智能技術和系統，以達到“高效、節能、綠色、環保、舒適”的效果。圖1：先進制造領域發展時間線資料來源：中國自動化學會，中國銀河證券研究院智慧工廠的基本要素是數字化、網絡化、智能化。對工廠資產進行數字化描述并建立數字化模型，是打造智慧工廠的底層基礎。在此之上，企業各層面過程間的縱向集成，以及各環節間的橫向集成，各設備網絡之間的互聯互通，將打通產品全生命周期中數據資產的流動，使得物理世界和網絡世界順暢連接，以期“萬物互聯”。隨后，在數據和信息基礎上，分析計算，比較判斷，進而代替業務專家幫助企業決策執行，實現降本增效，提質升級。5請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。5圖2：智能工廠關鍵技術和數據流示意圖資料來源：《智能工廠通用技術要求》（國家市場監督管理總局&國家標準化管理委員會2022年發布中國銀河證券研究院未來，智慧工廠將實現數據驅動、虛實融合、柔性敏捷、自然友好、生態共榮。數據驅動：對數據和大模型的運用，將從經營管理側，進入生產控制側，再覆蓋研發設計側，將在“采集、建模、分析、決策”閉環的過程中，進行數據資產的價值重構。2023年8月出臺的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》要求數據資產入表，2023年9月印發的《數據資產評估指導意見》要求建立數據資產價值評估體系，2024年1月的《關于加強數據資產管理的指導意見》明確了數據資產管理內容。未來，數據產品化和流通交易不僅能為企業增值，更能促進產業數據的融合與創新。虛實融合：當前的數字孿生還存在數據孤島問題，未來疊加環境學習技術，智慧工廠將完成物理世界和數字世界的映射，創造出全面互聯和深度協同的虛擬世界，通過數字樣機加速設計迭代，通過數字孿生監控生產和優化工藝，通過產品數字孿生支持智能運維。柔性敏捷：主要體現在個性化生產和靈活自適應上。目前消費正不斷從標準化向差異化轉變，智慧工廠將滿足，以客戶需求驅動產品快速研發，通過柔性資源配置和動態調度，采用柔性產線、工具和系統，以跨企業間的數據共享增強供應鏈彈性，實現“多品種、變批量、短交期”的個性化交付。此外，企業還可以依托數據挖掘客戶潛在需求，提供個性化服務。自然友好：人工智能、大數據、5G、工業互聯網等技術，使得企業更好地觀測和控制產品全生命周期碳排放，不斷優化生產流程和工藝，以實現綠色制造、綠色工廠和綠色供應鏈。生態共榮：縱向層面，未來的智能制造將打通產業鏈上中下游，實現數據信息在上游采購端、中游制造端、下游運輸和服務端的共享，以實現協同效能最大化。橫向層面，跨地域、跨行業、跨領域的合作將愈發普遍，以更好地分配社會資源，實現互惠共贏。（二）工業數字化已成全球博弈高地，中國各領域轉型方差大6請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。61.全球主要國家均在布局工業數字化全球主要國家均針對工業數字化出臺了國家頂層戰略。美國先進制造戰略、德國工業4.0戰略、日本再興戰略，中國制造2025戰略，以及印度和巴西等其他發展中國家頒布的印度國家制造業政策，“強大巴西”計劃，均引領著各國的制造業升級，以期在全球價值鏈重構和國際分工格局調整背景下，保持工業制造領先地位。圖3：中美德日四國工業4.0/智能制造相關政策中美德日四國工業4.0戰略及智能制造著力點存在差異。美國以計算機、軟件和互聯網、大數據和AI、機器學習等IT技術見長，側重軟件連通硬件。其最先提出工業互聯網概念，并重點關注設備互聯互通以及數據的統計分析。美國制造優勢體現在前沿科技、產用研發設計、核心零部件、精密儀器、先進裝備等，在汽車、電子、化工、新材料、制藥等領域發展前列。其數字技術、數字基礎設施、數字市場、數字治理指標均處于全球領先水平，是數字經濟的領頭羊。德國以工控技術見長，力求通過硬件連通軟件。其工業4.0較強調機械加工工藝能力、內嵌式控制系統的專業設備和控制能力。德國制造優勢體現在高效的創新體系、優越的創新環境、高質量產業技術團隊等，主要在傳統機械、汽車、機器人、化工、制藥、新能源領域發展領先。日本注重打造數字基礎，并強調“互聯工業”。日本制造重視“工匠精神”的培養，對知識產權的保護水平高，其優勢領域集中在汽車、半導體、機器人、精密儀器、光學儀器、數控機床等。數字經濟專題報告7請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。7中國強調新一代信息技術與制造業的深度融合，落腳在制造大國向制造強國的轉變。由于中國工業基礎較德美等國薄弱，中國制造2025等戰略，不僅局限于制造業的重組，而且關注核心基礎零部件、先進基礎工藝、關鍵基礎材料和產業技術基礎的強化，追求從基礎科學到生產方式的全面突破。中國制造業體系完備，勞動力價格相對低廉，在輕工紡服等輕工業領域，以及工程機械、高鐵、航空航天、特高壓輸電等大型工程項目領域具備優勢。中國已經具備一定的數字基礎設施建設積累，并具備廣闊的數字市場。但是，在數字技術和數字治理層面，中國和其他三國依舊有一定差距。表1：全球主要工業大國在"工業4.0"相關領域的比較優勢國家制造業優勢優勢領域數字經濟優勢數字經濟優勢產業美國前沿科技、產用研發設計、核心零部件、精密儀器、先進裝備、品牌、制造業“空心化”汽車、電子、化工、新材料、制藥、精密儀器、航空航天前沿數字技術、商業模式、大型平臺企業.、獨角獸企業、創業活躍云計算、人工智能算法、芯片、5C、智能傳感器、商業模式、智能終端德國高效創新體系、優越創新環境、高質量產業技傳統機械、汽車、機器人、化工、借助傳統制造業未來轉型的切實需工業軟件、制造機器人、系統術團隊、大量隱形冠軍制藥、新能源、環保求，數字賦能擁有廣闊前景集成產品高附加值、差異化創新、”工匠精神”、產業政策差異化扶持、國際化水平高、知識產權保護水平高半導體、精密儀器、光學儀器、汽車、制藥、新材料、數控機床、電氣設備亮點較少電子零件與設備、通信材料、中國制造業門類齊全、體系完備、規模巨大、終端消費市場購買力大、應川場景豐富、勞動力價格相對低廉紡織、玩具、服裝、電子制造、工程機械、高鐵、特高壓輸電、航天豐富應用場景、互聯網普及率、互聯網支付、基礎設施健全、獨角獸、電商資料來源：中國科學技術發展戰略研究院，中國銀河證券研究院圖4：全球主要國家TIMG指數圖5：中美德日四國TIMG指數細分項對比（2021）0TIMG指數TIMG指數數字技術指數數字基礎設施指數數字基礎設施指數數字市場指數美國德國日本中國經濟發展資料來源：國家金融與發展實驗室，中國銀河證券研究院2.中國智能制造發展現狀：燈塔工廠數量全球第一，但發展不平衡中國燈塔工廠數量全球第一。燈塔工廠運用了云計算、大數據、3D打印、AI和5G等技術，代表了當今全球制造業領域智能化和數字化的最高水平。數字經濟專題報告8請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。8據世界經濟論壇和麥肯錫于2023年12月14日發布的報告，至2023年12月，全球有153家燈塔工廠，其中位于中國的有62家，占比40.5%，位列世界第一，印度和美國分別占比8.5%和7.2%，位列二、三。圖6：燈塔工廠全球分布（至2023.12）其他21個國其他21個國家,37中國,62巴西,4意大利,4新加坡,4土耳其,6法國,5德國,7印度,13美國,11資料來源：世界經濟論壇，麥肯錫，中國銀河工廠所屬公司所在國家分布，中國占比26.3%，高于第二名美國（25%）和第三名德國（10.5%）。圖7：全球燈塔工廠所屬公司分布（至2023.1）瑞典,2英國,2中國,20土耳其,3韓國,3法國,4印度,美國,19德國,8其他6個國家,85資料來源：世界經濟論壇，麥肯錫，中國銀河從行業分布上，位于中國的50家燈塔工廠，主要來自家電和3C電子產品等離散型行業，而美國和德國則主要集中在醫療、半導體、工業自動化、生物技術、高端材料等尖端制造行業。家電巨頭海爾（擁有6家）、美的（擁有5家）共計擁有的燈塔工廠數量占中國總數的22%。在重工和鋰電行業，三一重工（擁有北京樁機工廠、長沙18號工廠，共2家）、寧德時代（擁有寧德基地、四川時代，共2家）分別擁有全球重工行業、鋰電行業僅有的燈塔工廠。9請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。9消費品家用電器鋼鐵制品工業設備工業自動…半導體增材制造個人護理品光電設備農業設備化學品工業機械生物技術可再生能源食品飲料圖8：全球及中國燈塔工廠行業分布（截至2023.1）消費品家用電器鋼鐵制品工業設備工業自動…半導體增材制造個人護理品光電設備農業設備化學品工業機械生物技術可再生能源食品飲料中國美國德國家用電器（34%）醫療（24%）電子設備生命科學工業自動化消費品半導體電器元件汽車增材制造半導體服飾電子產品在線制造食品飲料消費品消費品資料來源：世界經濟論壇，麥肯錫，中國銀河證券研究院總的來說，中國制造目前尚處于機械化、電氣化、自動化、數字化并存的狀態，不同地區、行業、企業的發展不平衡。在發展智能制造的過程中存在以下問題：關鍵技術和核心裝備受制于人，標準/軟件/網絡/信息安全基礎薄弱,系統整體解決方案供給能力不足,缺少國際性的行業巨頭企業，以及跨界融合的智能制造人才。（三）打造智慧工廠分為三個階段1.企業縱向發展：自動化-人機物互聯-智能決策&構建生態平臺參考三一重工和特斯拉“超級工廠”發展歷史，縱向看，打造智慧工廠可以分為“機器自動化升級，離散信息化平臺構建”、“人機物協同互聯，跨流程生態平臺構建”、“數字孿生智能決策，跨企業生態平臺構建”三個步驟。第一個階段以流程和組織自動化、互聯化，以及推動設備自動化為目標。主要是應用ECC、ERP（企業資源計劃）、MES（制造執行系統）、PDM（產品數據管理）、PLM（產品生命周期管理）等技術快速補全自動化能力，在企業各層面過程間進行縱向集成，在各管理系統間進行橫向集成，構建信息化流程，并嘗試將自動化擴展到生產制造端，推動設備自動化改造。受益的方向是工業軟件、工業控制，以及部分自動化設備和零部件提供商，如機床、機器人（包括工業機器人和移動機器人）、專用裝備等。但這個階段，企業自動化部署主要還是集中在企業內部、單一職能或生產線。采用的自動化設備更多的還是機械臂等，每個流程只重復一個固定工藝，目標是快速、精準地完成單一步驟。第二個階段以構建人、機、物的開放互聯，主要通過大數據、工業互聯網和物聯網等技術，貫穿研發設計、生產、管理、服務各個環節。初期企業生產現場設備繁多，數據相對獨立，形成“信息孤島”與“自動化孤島”。此時，一方面，可以利用嵌入式的處理器、存儲器、傳感器和通信模塊，把設備、產品、原材料、軟件聯系在一起，實現不同產品和不同設備之間的命令交換，另一方面，利用工業互聯網平臺和系列化工業軟件，連通設計、生產、交付全流程，實現產品全生命周期管理。這個階段，依賴日漸發達的大數據、云計算/邊緣計算、超鏈接（公用和專用5G、增強型移動寬帶、低功耗廣域網絡等）、數據安全技術、人機接口技術等，以實現進一步請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。的萬物互聯。受益的方向是工業通信、云服務提供商、更高階的智能設備制造商等，如傳感器、智能化機床、3D打印、人形機器人等。但是，在制造現場和制造設施的智能化上，受制于智能化程度有限、缺乏自主迭代、適應變化的設備與廠房建設，部分環節依舊較依賴人工，效率提升存在閾值。此外，企業匯總了大量的數據，主要用于生產經營分析，而埋沒了其在優化決策與產業共享上的價值變現。第三個階段以數字孿生輔助智能決策，跨企業構建生態平臺為目標。一方面，利用云計算、AI、數字孿生等技術，企業可以與實際業務場景深度融合，加強制造生產過程中自主感知、學習、適應、決策和執行的能力，并實行定制化和柔性生產。另一方面，通過與數據分析領域的伙伴合作過程，企業可以挖掘數據價值，搭建產業級數據中心，成為行業標準的制定者和行業智能化轉型的賦能者。受益的方向為AI設備及服務提供商、大數據分析公司等。圖9：三一重工智能制造發展歷史資料來源：成瓊文等《后發企業智能制造技術標準競爭的動態過程機制——基于三一重工的縱向案例研究》，中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖10：特斯拉“超級工廠”進化法資料來源：晚點AUTO，42號車庫，特斯拉官網，中國銀河證券研究院2.企業橫向比較：先進企業挖掘數據價值，傳統企業識別共性需求，積極借力從全球范圍角度，分智能制造各個環節來看，制造現場的互聯性、制造設備的互聯和智能性，是全球需要加強的共性問題，也是先進企業和傳統企業差距較大的環節。對于傳統行業內傳統企業：識別行業共性需求，先進行流程和組織上的智能化建設。邁入第一個階段（階段劃分參見上節）。對于傳統行業內的先進企業，如石油和天然氣(上游)：企業在流程和組織建設上已經具備一定智能化水平，但是在制造現場互聯性和制造設備自動化、互聯性、智能化上還較為不足。應著力攻入第二階段。對于先進行業內的傳統企業：行業內已有榜樣案例，可自主學習，或者積極和系統集成商合作，為其機械裝備和系統設計模塊化、一站式的物聯網解決方案。對于先進行業內的先進企業：探索第三個階段。一方面，利用AI等技術實現自主決策，進一步提升已是高度發達的工廠的運營，另一方面，尋求數據價值變現的機會。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖11：各行業企業智能工業成熟度注：Y軸代表智能工業成熟度打分，覆蓋流程、科技和組織三個大方向及16個細項，數值大代表成熟度高資料來源：2022年《制造業轉型洞察報告》（世界論壇和新加坡經濟發展局編制中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖12：先進企業和傳統企業智能工業成熟度對比（2022年）注：先進企業代表智能工業成熟度高的企業，反之，為傳統企業資料來源：2022年《制造業轉型洞察報告》（世界經濟論壇與新加坡經濟發展局聯合編制中國銀河證券研究院3.技術升級路線：離散型行業精益制造&軟件一體化，流程型行業設備互聯&智能決策技術上，離散型行業需加強技術裝備制造水平升級（精益制造）、軟件一體化，流程型行業注重設備互聯、智能優化與決策。中國智慧工廠建設處于彌補工業2.0&3.0，以及探索工業4.0并行的狀態，離散型工廠目前的自動化水平相對流程性工廠更低，對人工的依賴性更強，部分離散型企業數據采集方式依舊偏人工操作，因此關鍵制造裝備和工業軟件需要同步升級，“硬件”層面，要在智能數控加工技術和設備、增材制造技術與裝備上發力，“軟件”層面，要在智能建模和仿真技術上著墨。目前流程型工廠已經較為廣泛地采用DCS、PLC等進行設備控制，智能儀表和數字傳感器等進行檢測驅動，軟件系統的應用已經較為成熟，未來重點優化的方向，是設備互聯，系統智能決策，全生命周期產品質量監控、追溯、診斷、預測與優化。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖13：離散行業和流程行業劃分不同行業工廠離散程度資料來源：輕造科技，中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖14：智能工廠及制造業新模式新業態技術路線圖資料來源：臧冀原等《面向2035的智能制造技術預見和路線圖研究》，中國銀河證券研究院二、工業數字化市場空間巨大，四大板塊交叉并進工業4.0時代，制造業水平是衡量一個國家經濟發達程度的重要指標之一。近年來，中國在人工智能、大數據、5G等先進技術領域取得持續突破，制造業公司走在數字化、智能化以及綠色化轉型的前列，推動中國從世界第一的制造大國逐步向制造強國邁進。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。根據中國工業互聯網研究院發布的《工業互聯網創新發展報告（2023年）》，目前全國已累計建成數字化車間和智能工廠近8000個，工業互聯網核心產業規模超過1.2萬億元。其中，2500余個達到智能制造能力成熟度2級以上水平，基本完成數字化轉型，209個成為具有國際先進水平的智能制造示范工廠，經過轉型，這些示范工廠產品研發塔工廠”，其中62座位于中國，占比達到40.52%，總數持續領先全球。智能化工廠方案定價一般可按照智能化改造后被替換掉的工人的約3年平均社會成本來計算。根據第四次經濟普查（2018）結果，我國制造業從業人員共10388萬人。根據Wind提供的上市公司員工構成比例，假設生產崗位員工數占比60%，則我國制造業從事生產的工人總數約為6233萬人。假設工廠智能化改造后，有一半從事生產的工人會被替換，以此估計，將有3116.5萬工人被替代。表2：中國制造業從業人數行業從業人員（萬人）制造業合計其中：農副食品加工業426.78食品制造業251.83酒、飲料和精制茶制造業煙草制品業紡織業471.73紡織服裝、服飾業582.15皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業318.33木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業212.74家具制造業造紙和紙制品業印刷和記錄媒介復制業文教、工美、體育和娛樂用品制造業315.01石油、煤炭及其他燃料加工業92.49化學原料和化學制品制造業469.65醫藥制造業232.01化學纖維制造業49.33橡膠和塑料制品業471.64非金屬礦物制品業726.74黑色金屬冶煉和壓延加工業247.85有色金屬冶煉和壓延加工業201.53金屬制品業644.61通用設備制造業707.57專用設備制造業532.36汽車制造業552.76船舶、航空航天和其他運輸設備制造業電氣機械和器材制造業733.51計算機、通信和其他電子設備制造業1007.27儀器儀表制造業其他制造業64.35廢棄資源綜合利用業26.47金屬制品、機械和設備修理業48.43資料來源：國家統計局，中國銀河證券研究院我國制造業平均工資水平穩步提升，2022年達到8.69萬元/年，同比增長5.16%，按5%的增速計算，預計2023和2024年平均工資分別為9.13萬元/年和9.58萬元/年，則請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。2022-2024年制造業平均工資為9.14萬元/年，即平均一個工人的三年社會成本約為27萬元。圖15：中國制造業就業人員平均工資0中國制造業就業人員平均工資（元）增速資料來源：國家統計局，中國銀河證券研究院基于以上假設，中國“工業4.0”市場總規模（一半工人被替代）=被替代工人數*工人的3年社會平均成本=3116.5萬*27萬元=8.41萬億。工業裝備、工業網絡、工業軟件、工業數據是發展智慧工廠必不可少的共性需求。工業領域寬廣，子行業眾多，不同行業之間的數字化進程存在顯著差異，但不難發現存在一些跨行業的共性需求場景，這些場景具有跨行業通用性和高價值特點，蘊藏著廣泛的投資機會。華為和中國信通院共同發布的《工業數字化/智能化2030》白皮書從生命周期、系統層級和智能特征三個維度識別了二十個高價值的共性場景。這些場景將成為未來5-10年內工業企業的數字化部署重點，也將驅動相關關鍵使能技術的迭代更新。要成功部署這二十個共性價值場景，工業裝備、工業網絡、工業軟件、工業數據是必不可少的關鍵支撐要素。工業裝備作為高效、穩定、自動化作業的終端，是工業數字化的基礎；工業網絡是現場的人機料法環全要素的連接介質，實現協同；工業軟件則幫助企業開展研產供銷服全流程的精細化分析、決策與管理；工業數據是無處不在的資產，是沉淀的智慧結晶，是潛在價值無限的寶藏。數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖16：二十個共性價值場景資料來源：華為，中國信通院，中國銀河證券研究院（二）智慧工廠發展加速，四大板塊空間廣闊有學者認為，從技術維度來看，智能制造技術體系分為基礎共性技術和標準（數據標準、集成電路、移動通信等），智能裝備技術、工業軟件技術和工業互聯網技術（物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等）。從空間載體來看,智能制造系統可以分為設備層、車間層、工廠層、企業層、網絡協同層。具體來看：設備層是智能制造的基礎,涵蓋了制造過程中使用的各種設備和機器,包括傳感器、執行器、機械設備、工業機器人等,通過物聯網技術連接,實現實時數據采集、監測控制和參與協同制造。車間層是應用先進的制造技術和智能化設備并相互連接以形成小范圍的生產單元,承擔生產計劃、生產調度、質量控制等功能形成“智能感知-動態調整-質量檢測-持續改進-反饋學習”的閉環來增強智能車間的敏捷響應能力。數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。工廠層是整個智能制造體系中的關鍵層次,運用工業物聯網、增材制造等技術促進工廠層面全要素數據可視化和實時化,實現生產設備、能源、物流、人力等生產要素的數字化集聚(大數據中心)網絡化共享(工業互聯網)和平臺化協同(調度協同指揮中心)。企業層關注戰略層面的決策制定、技術應用、任務調度、資源編排和供應鏈管理,具有高度智能化、決策科學化、要素集成化的特征,一方面通過“數字化補課”實現跨越式創新和數字化轉型,另一方面厘清智能制造標準規范,確保企業各個層次和系統之間的協同性和兼容性。網絡協同層通過工業互聯網平臺搭建起多元主體鏈接的橋梁,以價值鏈為導向實現端到端的協同制造,以系統思維提升全產業鏈集成下的動態響應能力。圖17：制造業數字化轉型數字技術集成實施方案資料來源：中國工業互聯網研究院，中國銀1、工業互聯網：智慧工廠的神經網絡，產業規模快速增長工業互聯網在工業網絡、云計算、現代通信等基礎上發展而來，于21世紀10年代初步形成。世界公認“工業互聯網”概念的首次提出是2012年11月美國GE通用電氣《工業互聯網:打破智慧與機器的邊界》白皮書。美國連續推進先進制造伙伴計劃(AMP,業5.0”戰略，推動數字化綠色化雙轉型，構建以人為本、彈性、可持續的產業鏈供應鏈。德國發力“工業4.0”，以智能工廠、智能產線為基礎，著力鞏固制造業競爭優勢。英法日韓等傳統工業強國和新興經濟體也在強化數字技術優勢，以提高制造業競爭力，包括英國的英國工業2050戰略”、法國的“新工業法國計劃”、日本的“超智能社會5.0戰略”、韓國的“制造業創新3.0計劃”等。“工業互聯網不是工具的革命而是革命的工具”，逐漸成為全球共識。放眼全球，不同國家由于工業基因、工業技術的積淀不同，工業互聯網的發展路徑也不盡相同。美國堅持市場化原則，工業互聯網主要由巨頭企業和資本主導；德國更加注重產品質量和技術，圍繞整體的工業形態打造展開；中國則是在云平臺的基礎上，由政策領航助推，目前仍處于初步發展期。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖18：全球工業互聯網發展歷程資料來源：艾瑞咨詢，中國銀河證券研究院工業互聯網主要由網絡、平臺、安全三大服務體系所構成，其中平臺體系是核心，平臺體系的核心是平臺層。平臺層主要包含數據集成平臺、工業大數據平臺、工業AI平臺、技術賦能平臺四大類平臺，其主要服務有兩類：一是圍繞數據資產價值挖掘所提供的一系列數據集成、處理、分析等服務；二是圍繞第三方服務及客戶自身開發所提供的開發工具等能力。圖19：工業互聯網功能體系架構資料來源：艾瑞咨詢，中國銀河證券研究院工業互聯網通過人、機、物的全面互聯，構建起覆蓋全要素、全產業鏈、全價值鏈的全新制造與服務體系，形成數字化、網絡化、智能化的新興生態和應用模式，是發展先進制造業的關鍵支撐，為工業數字化、網絡化、智能化轉型升級提供了實現路徑。工業互聯網發展戰略提出以來，我國工業互聯網產業增加值總體規模保持較快增長。2022年，我國工業互聯網核心產業增加值達到1.26萬億元，同時帶動滲透產業增加值3.20萬億元，工業互聯網產業增加值總體規模達4.46萬億元，占GDP的比重為3.69%。2017-2022年工業互聯網產業增加值CAGR達13.66%，高于GDP增速。預計2023年，工業互聯網核心產業增加值將達到1.35萬億元，帶動滲透產業增加值3.34萬億元，工業互聯網產業增加值總體規模達4.69萬億元，占GDP的比重上升至3.72%。數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖20：中國工業互聯網產業增加值及占GDP比重中國工業互聯網產業增加值（萬億元）增速占GDP比重資料來源：中國工業互聯網研究院《中國工業互聯網產業經濟發展白皮書(2023年)》，中國銀河證券研究院在制造業，工業互聯網是推動制造業數字化轉型、推進新型工業化的重要技術支撐，是推動實體經濟與數字經濟有機融合的重要抓手。制造業是工業互聯網賦能的主陣地，工業互聯網通過提高生產效率、降低運營成本、提高產品質量、優化資源配置、增強供應鏈彈性、提升綠色安全和低碳發展水平、促進創新等方式，持續推動制造業實現高質量發展。據中國工業互聯網研究院測算，2022年工業互聯網帶動制造業的增加值規模達到1.89萬億元，名義增速7.05%。預計2023年，工業互聯網帶動制造業的增加值規模將達到1.92萬億元。圖21：工業互聯網帶動制造業行業增加值工業互聯網帶動制造業行業增加值（萬億元）增速河證券研究院工業互聯網核心產業由網絡、標識、平臺、數據、安全及工業控制與裝備、系統集成七大部分組成。網絡是基礎，為信息傳輸提供載體，主要包括工廠硬件、軟件及相關技術，如系統設備、網絡終端、網絡服務等,應用場景可分為企業內網與企業外網。標識是身份，是實現工業互聯網互聯互通的關鍵核心設施，作為“數字世界的身份證”，能夠實現人、機、物等互聯，主要包括標識解析體系建設、服務、應用等。平臺是中樞，主要為“綜合型+特色型+專業型”多層次系統化平臺體系，其中綜合型平臺是跨行業跨領域平臺，特色型平臺面向重點行業和重點區域，專業型平臺面向特定領域。數據是要數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。素，作為信息的重要表現形式，貫穿于工業企業端、邊、云各層級和人、機、物、系統各環節，通過清洗、挖掘、確權、交易實現價值賦能。安全是保障，滲透于設備終端、工控、網絡、云、數據、業務與應用等所有環節，有效識別、抵御和化解各類安全風險，是實現工業智能化、工業互聯網規模化推廣的必要條件。工業控制與裝備在生產制造中發揮著重要作用，主要包括嵌入式軟件、智能終端、智能生產設備和計算模式，具體涵蓋制造執行系統（MES）、邊緣計算、嵌入式軟件、微機電系統（MEMS）、可編程邏輯控制器（PLC）、數據采集與監視控制系統（SCADA）、智能機床、工業機器人等。系統集成主要是指將各種信息技術、通信協議和設備傳感器等整合到一個系統中，以實現信息共享、數據交互和設備協同工作。2022年我國工業互聯網核心產業規模達到1.22萬圖22：工業互聯網核心產業、滲透產業體系資料來源：中國工業互聯網研究院《中國工業互聯網產業經濟發展白皮書(2023年)》，中國銀河證券研究院圖23：中國工業互聯網核心產業規模工業互聯網核心產業規模（萬億元）資料來源：中國信通院，中國銀河證券研究院工業互聯網開啟制造業智能化轉型新篇章。工業互聯網通過構建起覆蓋工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的全新制造和服務體系，對海量異構數據進行采集、匯聚和建模分析，促進數據要素價值充分釋放，推動要素資源在更大范圍內實現更高效率、更加精準的優化配置，為制造業數字化智能化轉型升級提供了必備基礎條件。作為數字化革命的引擎，工業互聯網加快了企業數字化智能化轉型的步伐，推動企業通過數字化智能化轉型更好地支持決策、改善運營、優化供應鏈、改進產品和服務，并催生出平臺化設計、智能化制造、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、數字化管理等六大新模式新業態，實現企業生產經營降本、提質、增效、綠色、安全。我國工業互聯網應用滲透率加速提升。目前，我國工業互聯網已覆蓋45個國民經濟大類、166個中類，覆蓋工業大類的85%以上，在采礦、冶金、石化、電力等多個行業廣泛應用。2022年全國工業互聯網平臺應用普及率由2021年的17.5%增長至22.2%，且呈現出加速提升態勢。2022年全國企業工業設備上云率提升至17.7%，較2021年（15.5%）提升了2.2個百分點，多型設備協議解析能力加速提升。2022年全國企業業務上云普及率為41.4%，較2021年（38.4%）增長了3個百分點。數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖24：工業互聯網平臺應用普及率資料來源：國家工業信息安全發展研究中心《全國工業互聯網平臺應用圖25：企業工業設備上云率資料來源：國家工業信息安全發展研究中心《全國工業互聯網平臺應用通用人工智能的快速迭代有望加速工業互聯網發展。工業互聯網圍繞全產業鏈、全價值鏈、全要素的全面鏈接，構建新一代信息技術賦能制造業新生態，強調海量生產要素的互聯互通、運行數據的價值挖掘和工業知識的沉淀復用，這為大模型的應用提供了天然土壤。當前工業互聯網與通用人工智能發展應用主要有兩大特征：一是通用人工智能推動工業互聯網進入發展新階段。通用人工智能具有強大的泛化能力和更好的跨模態、跨領域應用能力，在研發設計、生產制造、運維管理、培訓服務等工業環節具備廣泛的潛在應用價值，通過MaaS（ModelasaService，模型即服務）形式融入到工業互聯網平臺中，有望實現從單點應用、局部優化、業務貫通到協同發展的智能化升級，打造高效率、低成本、綠色化的工業智能解決方案。二是我國通用人工智能與工業互聯網的融合應用已具備實踐基礎。國內人工智能頭部企業已加快部署“通用人工智能+工業互聯網”應用，協同工業互聯網相關企業，打造基于大模型的工業數智化轉型個性化解決方案。2、工業軟件：智慧工廠的大腦，未來五年市場規模有望翻倍工業軟件是工業技術軟件化的產物，既是研制復雜產品的關鍵工具和生產要素，也是工業機械裝備中的“軟零件”“軟裝備”，是工業品的基本構成要素。當前，工業軟件已經成為企業的研發利器和機器與產品的大腦，軟件能力正在成為企業的核心競爭力之一。工業軟件作為工業和軟件產業的重要組成部分，是推動我國智能制造高質量發展的核心要素和重要支撐。工業軟件的創新、研發、應用和普及已成為衡量一個國家制造業綜合實力的重要標志之一。發展工業軟件是工業智能化的前提，是工業實現要素驅動向創新驅動轉變的動力，是推動我國由工業大國向工業強國轉變的助推器，是提升工業國際競爭力的重要抓手，是確保工業產業鏈安全與韌性的根本所在。數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。生產制造類運維服務類經營管理類PLC圖26：工業軟件在智能制造中具有廣泛應用生產制造類運維服務類經營管理類PLC設計過程優化設計過程優化與自動化生產計劃與調度生產計劃與調度與追溯故障診斷與預測維護故障診斷與預測維護與供應鏈優化資料來源：中國銀河證券研究院根據中國工業技術產業軟件化聯盟的分類，工業軟件主要可以分為以下四大類別：經營管理類軟件（ERP/SCM）和運維服務類軟件（MRO）。圖27：工業軟件分類研發設計類研發設計類資料來源：中國工業技術軟件化產業聯盟，中國銀河證券研究院互聯網、數字經濟快速發展給工業軟件行業帶來巨大機遇，《“十四五”數字經濟發展規劃》要求推動互聯網、大數據、人工智能等數字經濟與實體經濟深度融合，培養新興產業，發展數字產業。“數字化+雙碳”理念的推廣，促使企業從研發、制作、應用等各個環節充分利用信息化技術和綠色能源，打造更環保、更先進的工業軟件體系，構建更為完善的自主研發人才隊伍和體系。工業軟件龍頭企業均逐漸加大研發投入，通過研發與應用緊密連接，提升自身的核心競爭力，擴大產品的國內外影響力，進而帶動行業的高速發展。2013年以來，制造業進入了新舊動能加速轉換的關鍵階段，全球工業軟件產業穩步增長，中國工業軟件市場更是呈現出快速發展的態勢。2022年，中國數字化工業軟件市場規模達到2407億元，2018-2022年CAGR為16.1%。我國制造業增加值占全球比重約30%，連續14年位居全球首位。但國內工業軟件產業規模僅占全球工業軟件市場規模的未來隨著信息化發展進入快車道，拉動工業數字化軟件需求不斷增長；同時工業數字化轉型需求步伐加快，重點領域關鍵工序數控化率提高，數字化研發設計工具普及，數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。預計2027年中國數字化工業軟件市場規模將達到4362.6億元，2022-2027年復合增長率圖28：全球工業軟件市場規模0全球工業軟件市場規模（億美元）增速資料來源：中國工業技術軟件化產業聯盟《中國工業軟件產業白皮書（2020）》，中商產業研究院，中國銀河證券研究院圖29：中國工業軟件市場規模0中國工業軟件市場規模（億元）增速資料來源：中國工業技術軟件化產業聯盟《中國工業軟件產業白皮書（2020）》，中商產業研究院，沙利文，中國銀河證券研究院近年來，我國工業軟件市場規模逐漸擴大，預計未來將持續加快增長，工業軟件逐漸成為生產過程中的必備工具。數字化生產具備高效率、高精確度、高自動化程度等特點，能極大地減少損耗、節約成本，提升了生產力和生產效率，工業軟件在各行業的普及率也逐漸提高。企業資源計劃軟件（ERP）、供應鏈管理軟件（SCM）和客戶關系管理軟件（CRM）在國內整個工業軟件行業中普及率分別為61.8%、29.8%和30.7%；研發設計類軟件如產品數據管理（PDM）、設計軟件（CAD/CAE）軟件的市場普及率也相對較高，分別達到33.8%和51.0%。圖30：國內主要工業軟件普及率資料來源：中商產業研究院，中國銀河證券研究院從市場格局來看，目前我國95%的研發設計類工業軟件依賴進口，國產可用的研發設計類產品主要應用于工業機理簡單、系統功能單一、行業復雜度低的領域。生產制造類工業軟件占據50%的國內市場，在部分領域已經具備一定實力，涌現了上海寶信、和利時、浙大中控等行業領軍企業，但在高端市場中還不占優勢。經營管理軟件占有國內70%的市場份額，但高端市場領域仍以SAP、Oracle為主。70%的運維服務類工業軟件依賴進口，國內運維服務類工業軟件較多關注數據采集與數據監控以及簡單的評估預測能能力，缺少成熟工程應用，缺乏數據和經驗積累。數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖31：國產工業軟件細分市場國產化率研發設計類生產控制類經營管理類運維服務資料來源：中國工業技術軟件化產業聯盟，中國銀河證券研究院表3：工業軟件四大細分類別市場情況與國外差距國產化進度政策投入方向國內代表企業研發設計軟件差距較大新型舉國體制技術攻關專項工程產教融合中望軟件，柏楚電子，盈建科，概倫電子，華大九天生產控制軟件中低端可替代，中高端市場由海外廠商占據中低端產品約50%，高端產品約龍頭企業帶動垂直行業落地試點示范引領廣聯達，國電南端，石化盈科經營管理軟件高端客戶服務能力與國外廠商中低端產品約70%，高端產品約推動應用生態培育存在差距鼓勵高端產品突破運維服務軟件底層核心技術依賴國外通用產品超過60%，高端專用產品國產化率較低推動融合技術創新打造系統解決方案根互聯資料來源：中國工業技術軟件化產業聯盟，智研咨詢，賽迪顧問，中國銀河證券研究院對工業軟件需求的深度與工業化進程的深化密不可分。目前工業正在經歷第四次工業革命，第一次是蒸汽技術時代，第二次是電力技術時代，第三次是計算機及信息技術時代，第四次則是數字化與智能化時代。第四次工業革命將加速釋放工業領域數字化和智能化的產品需求。數字化將會逐步覆蓋滲透到所有工業行業和領域，并將推動工業軟件的技術變革，這對我國工業軟件發展是難得的歷史機遇。物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術的不斷發展，全球工業大國相繼部署新型制造業發展戰略。“智能制造”時代，復雜精密工業產品的自主研發和生產，需要研發環節整個生態和生產環節眾多供應商的協同運作。這些都對工業軟件提出了新的深度需求。同時，人工智能、大數據、云計算等新一代信息技術的發展為工業大數據、工業APP、云化工業軟件等技術的實現提供了有力支撐，使得工業互聯網平臺成為工業軟件領域快速發展的新賽道，催生了工業領域新需求。國內工業軟件企業可以利用本土優勢把握新機遇，依托國家“新基建”政策，加快傳統工業軟件與新一代信息技術融合,推動工業APP等新型工業軟件發展。3、工控產品：智慧工廠的四肢，市場規模將穩步增長自動化設備是工業4.0的執行端，它們是工業生產的基礎，也是實現智能化的基礎。工業自動化指機器設備或生產過程在不需要人工直接干預或較少干預的情況下，按預期的目標實現生產和制造的自動化、效率化、精確化，是發展先進制造技術和實現現代工業自動化、數字化、網絡化和智能化的關鍵。工業自動化的應用核心是各類工業自動化請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。控制設備和系統，主要產品包括人機界面、控制器、變頻器、伺服系統、步進系統、傳感器及相關儀器儀表等。產品從功能上可以劃分為控制層、驅動層和執行傳感層。其中，控制類產品主要用于控制生產制造過程的溫度、壓力、流量、物位等變量或物體位置、傾斜、旋轉等參數，如PLC、HMI等；驅動類和執行類產品則根據控制端發出的具體指令驅動終端設備執行相關動作，如伺服系統、變頻器、伺服電機等；傳感類產品主要負責感應、測量、反饋內外部信息并傳輸相關信號，如視覺相機、傳感器、編碼器等；系統類產品為集成部分或全部前述產品后形成的自動化整體解決方案，如工業機器人、電機模組、機床、數字化工廠等。圖32：工業自動化行業上下游產業鏈資料來源：偉創電氣招股書，中國銀河證券研究院隨著科技水平的不斷提升，我國新興產業蓬勃發展為我國工業自動化市場提供了廣闊的空間，我國工業自動化控制技術、產業和應用有了很大發展。近年來我國工業自動化市場規模持續上升，2022年市場規模達到2611億元，同比增長3.2%。從細分產品市20%、15.8%、11.4%。預計到2026年，工業自動化市場規模將達到3148億元。圖33：中國工業自動化市場規模及預測0中國工業自動化市場規模（億元）增速圖34：2021年中國工業自動化細分產品市場份額占比反饋系統控制系統驅動系統運動系統執行系統其他請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。我國自動化及工業控制下游市場主要分為OEM領域和項目領域。OEM市場下游主要包括紡織機械、機床工具、塑料機械、橡膠機械、食品機械、包裝機械、印刷機械、起重機械、暖通空調、礦用機械、電梯、造紙機械、電子制造設備、建筑機械、交通運輸工具、電源設備、醫療設備、風電等；項目型市場下游主要包括石化、化工、冶金、市政、公共設施、油氣、建材、礦業、造紙、電力、汽車等。2009年起我國OEM市場份圖35：中國工業自動化下游市場比例項目型OEM資料來源：智研咨詢，中國銀河證券研究院自動化設備國產化率穩步提升。全球工業自動化自20世紀40年代工業大生產開始逐漸發展至今，市場規模不斷增長，競爭也越發激烈，經過優勝劣汰，形成了以ABB、西門子、安川、三菱為代表的跨國巨頭主導全球工業自動化市場的格局。我國工業自動化起步較晚且缺乏核心技術積累，長期以來，以ABB、西門子為代表的歐美品牌占據第一梯隊，以安川、三菱為代表的日系品牌占據第二梯隊，本土品牌處于第三梯隊。其中外資品牌已形成了較完整的產品線，目前仍處于主要地位，占據國內市場份額的60%以上。但近年來，隨著本土品牌不斷地深耕細分行業，豐富產品線，行業正在加速國產化，本土品牌市場份額逐年提高。2022年我國工業自動化本土品牌市場份額為43.7%，預計到2024年將提升至47.7%。圖36：中國工業自動化本土品牌市占率資料來源：中商產業研究院，中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。在我國科技水平突飛猛進的背景下，5G通信、物聯網、云計算、大數據、人工智能等新興技術不斷成熟，部分領域已實現從科學概念、基礎科學等領域逐漸到商業化實施的快速轉變，并已與相關產業逐步走向深度融合。隨著新技術在工業自動化領域應用的不斷深入，使得生產制造在柔性化、智能化、高度集成化、縮短產品研制周期、降低資源能源消耗、降低運營成本、提高生產效率等方面的優勢不斷放大。新技術在智能制造業的不斷運用，將拉動對自動化產品的需求增長。4、數字化工業裝備：高端化、國產化需求空間可期（1）機床：高端數控機床需求提升機床是裝備制造業的母機，是先進制造技術的載體，廣泛應用在機械制造、汽車、電力設備、鐵路機車、船舶、國防工業、航空航天、石油化工、工程機械、電子信息技術工業等行業。機床是將金屬毛坯件加工成機器零件的機器，它是制造機器的機器，又稱為“工業母機”。《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》中列舉了“航空、衛星、軌道交通設備、海工裝備和智能制造裝備”5種高端裝備，而智能制造裝備包括精密和智能儀器儀表、智能控制系統、高檔數控機床、智能專用裝備、自動化成套生產線6大類產品。振興裝備制造業，首先要振興機床工業。機床是一個國家裝備制造的根本，被譽為制造之母，其技術水平代表著一個國家的綜合競爭力。高端機床更是一個國家的戰略資源，也可以籠統的說機床的水平就代表著國家制造的水平。種裝有程序控制系統的自動化機床。它是在電子計算機發明之后，運用數字控制原理，將加工程序、要求和更換刀具的操作數碼和文字碼作為信息進行存貯，并按其發出的指令控制機床，按既定的要求進行加工的新式機床，是綜合了微電子、計算機、信息處理、自動檢測、自動控制、電子與拖動、精密測量、氣液壓及現代機械制造技術等多種先進技術的機電一體化產品。數控和群控機床和自動線的出現，機床的發展開始進入了自動化時期。數控機床能較好地解決了復雜、精密、小批量、多品種的零件加工問題，是一種柔性的、高效能的自動化機床，是現代機床控制技術的發展方向，是工廠自動化的基礎，也是工業4.0的設備基礎之一。著新冠肺炎疫情的持續以及供應鏈問題，世界前50的工業化國家機床產量下降約10%，從2021年的921億美元下降到2022年的826億美元；機床消費量下降約9%，從2021年的873億美元下降到2022年的795億美元。其中，中國分別以271億美元和274億美元位居全球機床生產總額和消費總額的榜首。圖37：2022年全球機床消費額（億美元）前十大國家和地區中國大陸美國意大利德國日本韓國印度俄羅斯 墨西哥中國臺灣圖38：2022年全球機床生產額（億美元）前十大國家和地區中國大陸日本德國意大利美國韓國中國臺灣瑞士印度請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。目前我國的機床消費市場按照檔次分大致呈金字塔結構，底部是低檔機床，占比50-60%，由國內廠商占領，主要通過打價格戰來競爭，產能過剩；中部是中檔機床，占比30-40%，是目前中外企業競爭的主要領域；而頂部是高端機床，占比10%，基本來源于進口，長期被歐日企業壟斷。圖39：我國機床消費檔次劃分資料來源：中國銀河證券研究院中國機床消費市場的國產化率在經過2003-2008年快速提升后，一直在70%左右的水平波動，國產化率有待提高，高端設備進口替代空間彈性更大。根據GardnerIntelligence的數據，2022年中國機床進口金額為71.6億美元，占消費總量的26%，整體的國產化率74%。而高性能、高精密度的高檔數控機床的國產化率更低。由于低檔機床主要由國產廠商提供，我們假設進口機床集中在中高檔，則中高檔機床國產化率僅為20%-30%。圖40：中國機床國產化率中國機床國產化率近年來，國內中高檔數控機床市場亦出現了一批具備核心技術的新興民營機床企業，其產品得到市場的廣泛認可，綜合競爭力大幅提高，民族品牌開始崛起，逐漸形成進口替代趨勢。另外，在中美貿易戰的大背景下，由于美國以各種理由，特別是在高科技領請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。域限制中國的全球化進程，這使得國內行業供應鏈被迫進行調整，加速了進口替代的進展望未來3-5年，我們看好機床需求在制造升級趨勢下的提升，另外更新需求在下游需求回升的情況下有望得到較多釋放，為機床需求提供彈性。金屬切削機床的需求主要分為兩種，第一是更新需求，金屬切削機床的設備更換周期一般是10年，我們通過將之前10年-15年每年機床產量進行加權計算，得出2023-2025年金屬切削機床更新需求分別為57.46萬臺、64.66萬臺、67.48萬臺；第二是新增需求，每年中國制造業的擴張都需要新機床設備的購入，我們預計2023-2025年中國制造業投資平均增速為5%，則帶年金屬切削機床需求分別為71.36萬臺、76.33萬臺、79.73萬臺。金屬成形機床我們則認為會穩步恢復，以更換需求為基本邏輯，預計2023-2025年金屬成形機床需求分別為圖41：2000-2025年中國整體機床市場需求及預測中國金屬切削機床產量（萬臺）中國金屬成形機床產量（萬臺）中國金屬成形機床產量同比中國金屬切削機床產量同比中國金屬成形機床產量同比縱觀世界各國，日本機床數控化率維持在80%以上,美國和德國機床數控化率均超過70%。我國機床數控化率仍有較大提升空間。隨著政策對高端制造業的傾斜，數控機床占比有望穩步提升，2022年中國機床數控化率為45%，預計在政策加持和制造業需求下，假設每年提升3個百分點，中國數控機床2023-2025年的需求為36.39萬臺、41.22萬臺、（2）機器人：預計年均市場空間達750億-1000億機器人是未來工廠的“工人”。機器人是利用機械、控制、電子信息等技術融合發展而成的一種能模仿人某種技能的人工智能設備，它的任務是協助或者替代人類進行工作。它跟數控機床的組合可以實現車間的完全自動化。隨著機器人技術的發展，越來越多的機床商把機器人引入到機床產業中，結合機床形成新一代先進的高效制造設備。目前機器人與機床的結構關系分為機器人安裝于機床外部和與機床構成一體兩種形式，與機床共同完成加工工藝過程，組成柔性生產線。通過復盤IFR公布的2000年至2022年的工業機器人銷量歷史數據，全球工業機器人和中國工業機器人的銷量增速有著較為相似的變化趨勢，表現出3-4年左右的周期性。一共分為三個階段。第一個階段是2000年-2008年的萌發期，在這一階段，全球工業機器人數量整體保持在100000臺左右。第二個階段是2009年-2018年的發展期，全球工業機器人年度銷售量在這一階段保持迅速增長趨勢，從2009年的60000臺到2018年的請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。422000臺。第三個階段是2019年至今的成熟期。從2021年開始，全球工業機器人總銷售量超過500000臺，并保持穩定的增長趨勢。圖42：2000-2022年全球工業機器人年度銷量銷量（單位：臺）增長率左圖是近十年中國工業機器人產量和同比增長率，右圖是近12個月以來中國工業機器人單月產量和同比增長率。近十年來我國工業機器人產量整體呈現上漲趨勢，同比增長率呈現出周期性變化，3-5年為一個周期。近12個月我國工業機器人產量整體維持在3-4萬臺，同比增長率3-5個月為一個變化周期，最低值為-18.60%，最高值為3.80%。圖43：中國工業機器人產量及增速0中國工業機器人產量（臺/套）yoy圖44：近12個月中國工業機器人產量及增速0中國工業機器人產量（臺/套）yoy-5%從政策層面來看，近幾年我國陸續發布了多個政策以推動工業機器人行業發展，包括今年年初發布的“機器人+行動方案”，目標在2025年實現制造業機器人密度的翻倍，以及下游行業應用深度和廣度的拓展。除政策方面外，我國工業機器人產業發展中長期驅動因素主要還有勞動力人口、老齡化程度和勞動力成本。表4：工業機器人產業發展政策序號發布時間名稱主要內容請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。1《關于推動能源電子產業發展的指導意見》加強面向新能源領域的關鍵信息技術產品開發和應用，主要包括適應新能源需求的電力電子、柔性電子、傳感物聯、智慧能源信息系統及有關的先進計算、工業軟件、傳輸通信、工業機器人等適配性技術及產品。2《“機器人+”應用行動實施方案》到2025年，制造業機器人密度較2020年實現翻倍，服務機器人、特種機器人行業應用深度和廣度顯著提升，機器人促進經濟社會高質量發展的能力明顯增強。聚焦10大應用重點領域，突破100種以上機器人創新應用技術及解決方案，推廣200個以上具有較高技術水平、創新應用模式和顯著應用成效的機器人典型應用場景，打造一批“機器人+”應用標桿企業，建設一批應用體驗中心和試驗驗證中心。3《關于開展2022年度智能制造標準應用試點工作的通知》優先試點已發布、研制中的國家標準，配套應用相關行業標準、地方標準、團體標準和企業標準，形成一批推動智能制造有效實施應用的“標準群”。4《“十四五”機器人產業發展規劃》“十四五”期間，整機綜合指標達到國際先進水平，關鍵零部件性能和可靠性達到國際同類產品水平；機器人產業營業收入年均增速超過20%；形成一批具有國際競爭力的專精特新“小巨人”企業，建成3-5個有國際影響力的產業集群；制造業機器人密度實現翻番。5《“十四五”智能制造發展規劃》大力推廣面向工序的專用制造裝備和專用機器人；研發智能焊接機器人、智能移動機器人、半導體（潔凈）機器人等工業機器人。6《“十四五”規劃綱要》重點研制分散式控制系統、可編程邏輯控制器、數據采集和視頻監控系統等工業控制裝備，突破先進控制器、高精度同服驅動系統、高性能減速器等智能機器人關鍵技術。資料來源：工信部，中國銀河證券研究院工業機器人核心零部件主要有減速器、伺服電機和控制器。其中，減速器成本占比為35%，伺服電機成本占比為20%，控制器成本占比為15%。2019年到2021年工業機器人核心零部件國產化率呈現出明顯的提升，減速器國產化率由30.0%提升至40.6%，伺服系統國產化率由22.0%提升至27.2%，控制器國產化率由25.0%提升到33.6%。圖45：核心零部件成本占比減速器伺服電機控制器本體其他其他其他本體伺服電機控制器減速器圖46：2019-2021年工業機器人核心零部件國產化率減速器控制器伺服系統減速器控制器目前國內工業機器人市場主要被外企占據，其長期積累的技術沉淀和先發性優勢造成了工業機器人行業的行業壁壘。第一個是技術壁壘，主要體現在減速器、伺服電機等核心零部件市場長期被國外廠商占據；第二個是算法壁壘，主要是AI算法會直接影響大模型的生產，控制算法影響語言輸出的穩定性和精確性；第三個是數據壁壘，數據在互聯網時代就是生產力的體現。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖47：工業機器人智能工作模式圖48：AI+機器人資料來源：發那科官網，中國銀河證券研究院在國內密集出臺的政策和不斷成熟的市場等多重因素的驅動下，我國工業機器人市場規模增長迅猛。2023年初時，工信部等十七部門印發《“機器人+”應用行動實施方案》，其中提出，到2025年，制造業機器人密度較2020年實現翻番，服務機器人、特種機器人行業應用深度和廣度顯著提升，機器人促進經濟社會高質量發展的能力明顯增強。從產量來看，工業機器人產量從2019年的18.69萬臺快速增長至2022年的43.83萬臺，國內產能提升迅速。根據中商產業研究報告，2019-2022年我國工業機器人市場規模由369.94億元增至585.17億元，復合年均增長率達16.5%，預計2023年工業機器人市場規模將達到665.88億元，2024年或將超700億元。圖49：中國工業機器人市場規模0中國工業機器人市場規模（億元）增速資料來源：中商產業研究院，中國銀河證券研究院我們推測，2022年我國工業機器人的保有量在145萬臺左右，2021年我國工業機器人的密度約在322臺每萬名工人的水平，按照2022年工業機器人銷量持續增加的態勢，推測2022年工業機器人密度約在350-380臺每萬名工人左右。按照《“機器人+”行動方案》的指引，到2025年，我國工業機器人密度將實現翻倍，因此保守估計我國工業機器人密度在2025年可達600臺每萬名工人的水平，樂觀估計則可達到650臺每萬名工人的水平。如果按照制造業工人人數不變的情況計算，為了實現密度翻倍增長，保有量也將從145萬臺增長至290萬臺左右，同時假定每年有少量報廢淘汰產品，2023-2025年請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。年均工業機器人新增將達到50萬臺水平，按照工業機器人單價為15-20萬計算，工業機器人年均市場空間將達到750億-1000億水平。AI等軟件加持工業機器人產業發展。工業機器人的發展主要分為三個階段。第一階段是程序控制機器人，完全按照事先預裝的程序進行工作，只能從事如抓取、搬運和機械加工等重復固定的工作。第二階段是配備了傳感器的自適應機器人，這類機器人可以通過視覺、聽覺和觸覺等傳感器獲取周圍環境和操作對象的信息，并根據環境變化改變自身行為。第三階段是AI機器人，這一階段的機器人具有類人特征，可以自主處理復雜問題。機器人可以通過與人類直接對話進行交互，這極大地豐富了工業機器人的應用場景，未來發展空間廣闊。可以說，工業機器人在逐漸改變制造業，AI會成為工業機器人領域發展的重要增長點。（3）3D打印：未來三年市場規模有望超千億增材制造是基于分層制造原理發展而來的先進制造技術，是信息技術、新材料技術與制造技術多學科融合發展的產物，被視為支撐制造業轉型升級與創新發展的關鍵技術。當前，中國增材制造技術已被成功應用于航空航天、汽車、醫藥等國民經濟39個行業大類、89個行業中類，覆蓋產品結構設計、原型制造、批量生產、工裝制作、保障修復等全壽命周期。根據WohlersReport2022報告顯示，汽車、消費及電子產品、醫療/牙科、學術科研等領域。圖50：增材制造下游應用領域分布航空航天醫療/牙科汽車消費電子學術科研能源政府/軍方建筑其他3D打印行業上游為原材料及零件，包括3D打印原材料、核心硬件和軟件等，中游為設備制造和打印服務，下游則包括航空航天、汽車、醫療、消費及電子產品等應用領數字經濟專題報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。圖51：3D打印產業鏈3D打印設3D打印設備制造商3D打印原材料資料來源：華曙高科，中國銀河證券研究院3D打印技術在智能制造中具備以下優勢：1）個性化生產：3D打印技術允許制造商生產定制化的產品，滿足消費者