《AI賦能制造業》課件7AI全方位助力制造業發展1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 AIGC指人工智能生成內容。AIGC即AI

Generated

Content，是指利用AI技術來生成內容，

AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內容生產方式。（PGC指專業人員創作內容；UGC指用戶創造內容）。 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：根據已有數據進行分析、判斷、預測，主要應用模型有用于推薦系統和風控系統的

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：學習數據中的聯合概率分布，

并非簡單分析已有數據而是學習歸納已有數據后進行演技創造，基于歷史進行模仿式、縫合式

創作，生成了全新的內容，也能解決判別問題。

圖表1：全球AIGC行業發展歷程

來源：艾媒咨詢，研究所8

圖表2：ChatGPT依托于LLM（大型語言模型）

來源：《ChatGPT的運行模式、關鍵技術及未來圖景》，研究所來源：《ChatGPT的運行模式、關鍵技術及未來圖景》，研究所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刷爆網絡，其能勝任高情商對話、生成代碼、構思劇本和小說等多個場景，將人機對話推向新的高度。當

前全球各大科技企業都在積極擁抱AIGC，不斷推出相關的技術、平臺和應用。引爆新一輪的AI

熱潮。 ChatGPT為AI通用大模型，應用前景廣闊。此前，AI運用的都是專用AI模型，往往只能在具體的領域內產生一定的效果。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、用于深度學習任務的模型，通常具有海量的參數和復雜的架構，具有涌現性、擴展性、復合性的特征）大算力、大數據、大網絡結構等技術特點，具有更豐富的通用知識、更強的學習與推理能力，可更好地降低AI應用成本、縮短研發周期、提升識別準確率。

圖表3：GPT-3.5使用“RLHF”的訓練方式

RLHF：利用人類反饋強化學習的訓練方式AI全方位助力制造業發展9AI全方位助力制造業發展1.2、AI的應用場景分析 消費端：隨著內容生成的不斷便利，消費品的產品數量、質量和多樣性，都會出現大幅度提升。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；產業端：促進自動化、促進技術進步、實現數據等新要素創造促進自動化：AIGC可以整合生產流程中的多個步驟，直接越過人類決策輸出結果，從而大幅提高自動化程度；促進技術進步：AIGC可將現有知識組合從而產生新的知識，生成式AI崛起后，“組合式創新”作用越來越大；新要素創造：AIGC可通過創造合成數據，為數字生產活動提供寶貴的投入要素。

圖表4：AIGC的應用場景

來源：《超越ChatGPT：生成式AI

的機遇、風險與挑戰》，研究所整理101.2、AI的應用場景分析 AI在多個行業中廣泛應用。基于軟件服務、云服務、硬件基礎設施等產品形式，結合消費、制造業、互聯網、元宇宙與數字孿生等各類應用場景，AI賦能產業發展已成為主流趨勢。根據艾瑞咨詢數據，2022年我國AI產業規模達到1958億元，AI的產品形態和應用邊界不斷拓寬。AI全方位助力制造業發展圖表5：AI廣泛滲透進經濟生產活動的主要環節來源：艾瑞咨詢，研究所整理11AI全方位助力制造業發展1.3、AI全方位助力制造業發展“AI+制造業”產業結構：將AI技術應用到制造業，使制造業在數字化和網絡化的基礎上，實現機器的自主反饋和自主優化。AI+制造業的產業結構包括三層：（1）基礎層：AI芯片、工業機器人、工業物聯網等，提供AI技術在制造業應用所需的軟硬件資源；（2）技術平臺層：公有制造云、制造業大數據、制造業AI算法，即基于數據和網絡，開發設計AI算法；（3）應用層：利用AI技術在制造業生產和服務的各個環節創造價值。圖表6：“制造業+AI”產業結構來源：德勤，研究所整理121.3、AI全方位助力制造業發展AI應用于制造業多個環節，在產品設計、生產、銷售、售后等過程均有滲透且成熟度不斷提升。產品設計：（1）通過AIGC完成工程設計中重復的低層次任務；（2）通過AIGC生成衍生設 計，為工程師提供靈感；生產計劃：需求預測、智能排產。（1）通過AI技術分析不同數據，包括銷售歷史數據、供 應鏈建構、產品價格等數據，做出更加準確的需求預測，從而使企業更好地安排生產計劃， 降低庫存水平，降低運輸、倉儲、供應鏈管理成本；（2）在給定工單、可用資源、約束條 件和公司目標多重條件下，生成最佳生產計劃；生產過程：預測性設備維護、生產工藝優化、智能化產品檢測、智能搬運等。通過挖掘和 提煉生產中產生的海量信息，優化設備運轉、工藝流程、提高檢測效率、提高自動化程度， 減少設備損耗，提高生產效率；銷售/售后：利用AI技術實現精準營銷、快速響應的售后服務等。AI全方位助力制造業發展131.3、AI全方位助力制造業發展圖表7：AI應用于制造業多個環節來源：研究所整理AI全方位助力制造業發展14

圖表9：2021-2022年中國AI獨角獸融資分布

來源：Bizwit，德勤，研究所來源：艾瑞咨詢，研究所1.3、AI全方位助力制造業發展中國為制造業大國，為AI提供了豐富的應用場景。根據德勤2021年10月的預測，2025年AI在中國制造業的市場規模有望達到141億人民幣。 根據艾瑞咨詢數據，2021-2022年中國AI獨角獸融資占比前三的行業分別為自動駕駛、醫療、工業，占總融資事件的比例分別為29.8%、28.1%、24.6%。AI全方位助力制造業發展

圖表8：AI在中國制造業應用的市場規模

160

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

2020

2021E

2022E

2023E中國制造業人工智能應用市場（億元）2024E

2025E增長率（%）35%30%25%20%15%10%5%0%行業融資事件數占獨角獸總融資事件比例（%）162.1、機器人行業情況 機器人分類：參照中國電子學會，機器人分為工業機器人、服務機器人、特種機器人三類。其中，工業機器人指面向工業領域的多關節機械手臂或多自由度機器人；服務機器人指在非結構環境下為人類提供非必要服務的多種高技術集成的先進機器人；特種機器人指代替人類從事高位環境和特殊工況的機器人。 產業鏈：上游為控制器、伺服、減速器等核心零部件，中游為本體和系統集成，下游為細分行業應用。圖表10：機器人產業鏈和主要企業來源：研究所整理人形機器人有望成AI終極入口172.1、機器人行業情況 全球市場：根據IFR

數據，預計2022年全球機器人市場規模為513億美元，同比增長19.6%；其中，工業機器人、服務機器人、特種機器人市場規模分別為195億美元、217

億美元、101

億美元。 中國市場：根據IFR數據，預計2022年中國機器人市場規模為174億美元，同比增長22.54%；其中，工業機器人、服務機器人、特種機器人市場規模分別為87億美元、65

億美元22億美元。圖表11：全球機器人市場規模

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

2018

2019

2020全球工業機器人市場規模（億美元）全球特種機器人市場規模（億美元）2021

2022*

2023*

2024*全球服務機器人市場規模（億美元）0501001502002503002017

2018

2019

2020

2021

2022*

2023*

2024*中國工業機器人市場規模（億美元）中國服務機器人市場規模（億美元）中國特種機器人市場規模（億美元）人形機器人有望成AI終極入口182.2、人形機器人有望成AI終極入口根據形態，機器人可分為“類手”、“類腳”、“類人”三種，AI均有應用。類手機器人：主要用于工業生產和物流中的搬運、裝配、焊接等場景，以及醫療手術場景，典 型代表是多關節機器人，在視覺、觸覺、力覺和軌跡規劃等維度都在引入AI算法提升機器人操 作的準確性和適應性；類腳機器人：指自主移動機器人（AMR），所應用到的激光/視覺SLAM導航和避障，以及語音 對話等對AI算法依賴度較高，在倉儲物流、工業線邊和各類服務場景均有落地；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在機器人中的應用

來源：艾瑞咨詢，研究所整理人形機器人有望成AI終極入口19來源：艾瑞咨詢，研究所注：智能機器人指結合AI算法、具備自主學習能力和環境特征適應性的機器人產品，包含應用于工業、物流、服務等行業的商用機器人，不含家用機器人。2.2、人形機器人有望成AI終極入口 長期看，機器人從感知到決策將全面“人化”。機器人從感知到決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；另一方面，AI將深度植入機器人的運動控制系統，將多模態的感知信息匯集起來進行綜合理解性和決策。 市場規模：根據艾瑞咨詢數據，2022年中國智能機器人市場規模為76億元，預計2027年市場規模將達到536億元，2022-2027年CAGR有望達到47.9%。2022年智能非移動機器人和智能移動機器人市場規模分別為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模（特指結合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模（億元） 同比增速（%）人形機器人有望成AI終極入口202.3、關注減速器和電機環節 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、作為醫療助理陪伴老人、代替人員從事危險場所活動等。 預計2026年全球市場規模達到80億美元。隨著技術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，預計其滲透率將逐步提高。根據優必選招股書，預期2026年全球人形機器人解決方案市場規模將達到80億美元，占全球智能服務機器人解決方案市場規模的11.8%。 受益方向：（1）核心零部件：人形機器人較工業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。建議關注諧波減速器企業：綠的諧波、豐立智能等；電機企業：步科股份等；（2）AI推動工業機器人智能化程度提高，加快“機器換人”，建議關注工業機器人企業埃斯頓、凱爾達等。人形機器人有望成AI終極入口工業相機 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2D對位系統2D測量系統AI檢測系統AI識別系統字符讀碼系統3C電子新能源汽車醫藥醫療半導體快速物流其他3D監測系統3D抓取系統視覺應用系統集成商上游核心部件中游應用集成下游終端用

終戶

端行業、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 在智能制造中發揮著重要角色。伴隨應用領域發展，行業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。產業鏈：工業機器視覺產業鏈包括上游的零部件（光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、軟 件及算法平臺）、中游裝備（視覺引導裝備、視覺識別裝備、視覺檢測裝備、視覺測量裝備 ）和下游相關應用。

圖表15：機器視覺產業鏈概況

來源：研究所AI促進機器視覺多元應用153.2、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定成常用度量衡單位，再在圖像中精確計算 目標物的幾何尺寸；定位：獲得目標物關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、準確性準確性要求最高，在AI與機器視覺結合后，有望實現更好的檢測功能。圖表16：機器視覺主要功能介紹來源：前瞻產業研究院、海康機器人官網、研究所識別測量定位檢測基于圖像標定、目標檢測、尺寸查找等算法技術，引

導機器人進行定位和組裝。甄別目標物體的物理特征，包括外形、顏色、圖案、

數字、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定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確計算出目標物體的幾何尺寸。AI促進機器視覺多元應用1624圖表17：2015-2025年全球機器視覺市場規模及預測圖表18：2016-2025年中國機器視覺市場規模及預測來源：：MarketsandMarkets，高工機器人產業研究所（GGII），研究所來源：高工機器人產業研究所（GGII）、研究所3.3、機器視覺行業情況 全球市場：Markets

and

Markets數據顯示，2021

年全球機器視覺市場規模約為804

億元，同比增長12.15%。GGII

預計至2025

年該市場規模將超過1200億元。2022

年至2025

年復合增長率約為13%。 中國市場：GGII

數據顯示，2021

年中國機器視覺市場規模138.16億元（該數據未包含自動化集成設備規模），同比增長46.79%。其中，2D

視覺市場規模約為126.65

億元，3D

視覺市場約為11.51

億元。根據GGII

預測，2025

年我國機器視覺市場規模將達到349

億元，其中2D

視覺市場規模將超過291

億元，3D

視覺市場規模將超過57

億元。AI促進機器視覺多元應用3.4、機器視覺驅動因素 機器視覺行業自誕生以來已超過半個世紀，經歷了從無到有，再到蓬勃發展的過程。2012-

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

圖表20：2021-2025年中國機器視覺行業銷售額（億元）來源：：機器視覺產業聯盟年度企業調查報告，研究所人口紅利褪去，老齡化加深，人力成本上升驅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展趨勢機器視覺對比人眼視覺：在速度、精度、環境等方面優勢明顯機器視覺下游應用逐步拓展加深4123AI促進機器視覺多元應用183.5、機器視覺下游應用概況機器視覺應用方向包含工業級與消費級。工業是目前中國機器視覺行業最大的下游應用領域，工業領域的銷售額占比為

81.2%，其中工業行業包括電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導體、食品飲料包裝等行業。其他、交通、娛樂、國防安防行業為輔，其銷售額占比依次為10%、3.3%、3.1%、1.1%。 工業機器視覺各細分行業應用中，3C電子、半導體、鋰電、光伏位居前列，用于3C電子、半導體與新能源等板塊的工業級機器視覺合計占比79.8%。機器視覺下游應用將不斷滲透，未來工業機器視覺領域值得關注的四大賽道分別是3C電子、半導體、鋰電、光伏。圖表21：2021年機器視覺行業銷售額來源：機器視覺產業聯盟，國家能源局，研究所AI促進機器視覺多元應用19273.6、AI助力機器視覺實現更好應用機器視覺的四大核心驅動力：成像、算法、算力和應用。機器視覺算法與軟件的結合是機 器視覺產業的根基，伴隨下游應用持續拓寬，亦對算力提出了更高要求。AI技術的發展， 為機器視覺實現進一步智能化提供了必要技術支持。機器視覺+AI賦能新興行業：機器視覺推進無人工廠、智慧工廠建設。和簡單的傳感器不 同，視覺傳感器生成大量圖像數據，在AI和深度學習算法的幫助下可不斷學習并優化，強 化在智慧工廠環境中的使用。圖表22：機器視覺發展歷程

圖表23：驅動因素分析來源：機器視覺發展白皮書，研究所AI促進機器視覺多元應用283.7、AI助力，看好機器視覺行業投資機會機器視覺領域在AI加持下迎來底層技術突破。近日，Meta發布了首個圖像分割基礎模型

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模型可應用于各種領域，用于查找和分割圖像中的任何對象。分割技術是 圖像處理的底層技術，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 覺領域的底層突破性技術。在AI加持下，機器視覺行業有望迎來空前發展機會。機器視覺產業在AI加持下，迎來了底 層技術的突破。從算法、技術到應用，AI技術極大程度賦能機器視覺在圖像模型上的智能 化應用，優化了圖像識別的復雜度及精度，實現萬物識別。我們認為，在AI助力下，機器視覺有望更好實現對“人眼視覺”的替代，看好機器視覺產業 鏈未來投資機會。看好方向包括（1）國內機器視覺系統龍頭企業：凌云光；（2）核心零 部件龍頭供應商：奧普特；（3）機器視覺檢測設備領先供應商：天準科技、矩子科技。圖表24：SAM模型設計

圖表35：SAM啟用文本到對象分割效果來源：Segment

Anything官網，研究所來源：Segment

Anything官網，研究所AI促進機器視覺多元應用30AI助力物流降本增效、物流自動化產業鏈：中游處于核心地位物流自動化是實現智能工廠的最后一環，行業產業鏈主要分為上、中、下游三個部分。上游主要為單機設備和零部件及系統提供商，供應立體貨架、叉車、輸送機、分揀機、AGV、堆垛機、 穿梭車等硬件設備，以及WMS、WCS、WES、MES等倉儲軟件與工業軟件。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備的生產廠家發展而來，硬件技術 較強，如諾力股份、中科微至；另一部分是由物流軟件開發商發展而來，在軟件技術開發上具有較強的 競爭實力，如今天國際、東杰智能等。下游是應用物流或倉儲自動化系統的各行業，包括零售、食品飲料、煙草、醫藥、汽車、電商、快遞等 諸多行業，主要分為工業生產和商業配送。圖表25：物流自動化產業鏈來源：前瞻產業研究院，研究所314.2、物流自動化市場空間 全球市場：全球物流自動化行業歷史悠久，根據IMARCGroup，預測全球物流自動化市場規模從2022

年648

億美元增長至2028

年的1377

億美元，CAGR為13.93%。根據LogisticsIQ，物流前端的倉儲自動化市場規模由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：尚處于發展期，根據中國物流技術協會信息中心，我國自動化物流系統市場規模從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市場規模突破1000億元，2022年市場規模2634億元，2013-2022年CAGR為24.7%。預計2023年我國自動化物流裝備市規模將超2900億元，同比增加13.1%。

圖表26：全球物流&倉儲自動化市場規模預測

圖表27：中國物流自動化市場規模 來源：IMARC

Group，Logistics

IQ,研究所來源：中國物流技術協會信息中心，研究所AI助力物流降本增效324.3、物流行業的AI應用：以決策式AI為主，受AIGC的影響較小 AI在物流領域的應用以決策式AI為主，AIGC在智能客服領域有應用。AI在物流中的應用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術賦能的如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等智能設備代替部分人工，這部分應用市場前景廣闊，但受技術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、機器學習、運籌優化等技術或算法驅動的如車隊管理系統、倉儲現場管理、設備調度系統、訂單分配系統等軟件系統提高人工效率，已具備一定的技術基礎，實際場景散落在物流業務體系中的各個角落，場景較為分散。圖表28：AI在物流各環節的應用場景、核心技術及適用領域來源：艾瑞咨詢，研究所AI助力物流降本增效334.4、AI賦能物流智能化，關注系統集成商 我國智能物流設備滲透率不足30%，AI與物聯網、機器人、大數據等技術共同促進智慧物流發展。根據京東物流研究院的統計，2021年AGV、輸送線及機器人的滲透率不足30%，且仍有

49.17%的企業尚未引入物流自動化設備，遠低于發達國家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，根據艾瑞咨詢，2019年AI+物流的市場規模為15.9億元，預計2025年市場規模97.3億，CAGR

35%。 未來智能物流裝備系統將會日漸成為主流，關注具備整線設計能力的系統集成商。標的包括收

購海外智能物流系統集成巨頭的濰柴動力（收購德馬泰克）、美的集團（收購KUKA及瑞仕格）、諾力股份（已收購Savoye和國內的中鼎集成），以及智能物流設備制造及集成公司：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年中國智能倉儲設備滲透率

圖表30：中國AI+物流市場規模預測 來源：京東物流研究院,研究所來源：艾瑞咨詢，研究所AI助力物流降本增效5.1、數控系統行業概況 構成：數控系統由三大部分組成：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據輸入/輸出接口等）、伺服系統（驅動裝置和電機）和位置測量系統（光柵尺和編碼器等）。 原理：控制裝置根據加工程序進行插補運算，發出控制指令到伺服驅動系統，后者將控制指令放大，由伺服電機驅動機械按要求運動，位置測量系統檢測機械的運動位置或速度，并反饋到控制系統，來修正指令。產業鏈：上游為基礎材料與零部件，中游為數控系統，下游為數控機床及其他細分行業應用。圖表31：數控系統構成圖

圖表32：數控系統產業鏈和主要企業來源：《基于CNC

改進的開放式數控系統研究_馬秀明》、研究所來源：科德數控招股書、華經產業研究院、研究所AI助力數控系統更精確、更及時、更穩定26來源：紐威數控招股書、研究所注：功能部件包括：數控轉臺、刀庫、刀架、齒輪箱等；結構件包括：鑄件和鈑金件；傳動系統包括：主軸、絲杠、導軌、軸承等。來源：中國機床工具工業協會、研究所5.2、數控系統行業規模數控機床：根據中國機床工具工業協會，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%。數控系統：根據海天精工、紐威數控等公司的招股書，數控系統一般占機床成本的20-25%，機床企業毛利率普遍在25-30%之間，據此測算，2022年國內數控系統市場規模約30億美元，按照當前6.87的匯率，對應203億人民幣。圖表33：機床零部件成本構成（2020年）

圖表34：中國數控數控系統市場規模AI助力數控系統更精確、更及時、更穩定2737來源：華經產業研究所，研究所5.3、數控系統行業競爭格局 國內外差距：功能已具備，性能正追趕。近5年來，國產數控系統正在全方位追趕國外先進水平，功能上已基本與國外對標，但在性能上仍有較大差距，國外頂尖數控系統可以做到納米級高速高

精曲線插補，而國內僅能做到微米級高速高精插補。份額方面，據工信部，國產高檔數控系統的占有率快速提升，在國產機床中的占有率由不足1%提升到30%以上。

圖表35：國內外數控系統市場參與者對比

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工業總線通訊三環全數字驅動一體、納米級高速高精曲線插補、智能化自適應機床參數配置、通過參數選擇幾乎可滿足所以設備控制應用30000h國外一流發那科、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工業總線通訊三環全數字驅動一體、納米級高速高精曲線插補、通過參數數據可滿足加工中心及各類設備控制15000h中國臺灣新代、億圖簡易CAM、NURBS樣條插補、RTCP、測刃加工、動態誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業總線通訊位置環閉環控制、微米級高速高精插補、通過參數數據可滿足加工中心及各類設備控制10000h大陸高端華中數控、光洋股份、廣州數控NURBS樣條插補、RTCP、測刃加工、動態誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業總線通訊位置環閉環控制、微米級高速高精插補、通過參數數據可滿足加工中心及各類設備控制；加工效率一般10000h大陸普適開通數控、廣泰數控通用插補、刀具直線及半徑補償功能、靜態誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業總線通訊脈沖或總線閉環控制、小線段前瞻插補控制、通過參數數據可滿足加工中心及個別專用設備控制系統；加工效率較低3000hAI助力數控系統更精確、更及時、更穩定38來源：《中國高新科技》，研究所AI在數控加工中的應用AI在數控加工中的優勢數據交換傳統數控機床的數據交換依賴人機交互，涉及計算機操作、軟件工程等多方面的學科知識，對工作人員的技術要求較高。運用AI技術后，數據交互可由

AI完成，可大大降低對高級操作技工的依賴，并提升數據交換的效率。精確度高數控加工的環境復雜多變，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網絡結構，可以對零件加工數據進行及時收集、核算并反饋，大幅提升加工件的精度構建數據庫數控加工需要海量的數據信息支持，在構建知識庫的過程中，可借助AI技術對所需的必要數據進行自動化提取，從而降低人力成本、時間成本等，同時提升數控工作的精確度。及時糾錯數控加工過程中，工件的位置、運行狀態、磨損狀況等可能會變化，AI可及時進行糾錯對生產過程中各硬件的運行狀態進行實時檢測，并將數據返回分析系統中，進而分析處理，便可以在極短的時間內對硬件的運行狀態進行糾正。實時監控AI可實時檢測數控機床與零件等的運行狀況，并通過提及的數據庫進行信息收集、數據分析，實現數控加工過程合理的資源調度，從而保障數控加工工作的順利進行。保障系統平穩運行數控加工中的誤差不可避免，例如機床因受熱產生變形，這種狀況無法使用數據預測，是非線性狀況，而使用AI所獨有的神經網絡系統實時檢測進行誤差補償，可以將誤差降至最低，從而保障系統的平穩運行。5.4、AI助推數控系統向更智能化發展 AI助力：數控系統底層為軟件算法，在應用層，數據交換、數據庫搭建、實時監控等均可借助

AI（主要是決策式AI）來實現，進而快速收集數據，進行決策分析。此外，AI具備類神經網絡，可對硬件運行狀態實時跟蹤并反饋，從而對錯誤運行及時糾偏，保障系統穩定運行。 案例：華中數控開發了基于“指令域”電控數據的感知分析、理論與大數據融合建模、智能優化“i代碼”和“雙碼聯控”等技術，將AI芯片嵌入數控系統，研制了華中9型數控系統，并開發了精度提升、工藝優化和健康保障等一批智能應用模塊。借助AI技術，國產數控系統正在加快縮小與國外先進技術的差距，國產化將加快推進。

圖表36：AI在數控加工中的應用和優勢AI助力數控系統更精確、更及時、更穩定395.5、投資策略：關注自主可控和AI布局的數控系統公司我們認為，數控系統領域的投資主要關注兩條線：自主可控：數控機床是制造業的母機，而數控系統是數控機床的“大腦”，直接決定后者的 功能、性能和技術水平的高低，在當前國際局勢下，其重要的戰略地位不言而喻。國家政策 支持疊加頭部數控企業自身技術實力的提升，中高端通用型數控系統的國產化率持續提升。AI布局：借助AI技術（目前主要以決策式AI為主），國產數控系統有望在高速、高精、高穩定 性等方面縮短與國際頂尖數控系統企業的差距。相關標的：國產數控系統龍頭，且已布局AI技術的華中數控、五軸數控系統領先者科德數控、 車削數控系統企業廣州數控（未上市）。AI助力數控系統更精確、更及時、更穩定416.1、AR/VR行業情況VR：虛擬現實，產品定義為在密閉環境下輸出視頻等內容。AR：增強顯示，產品定義為在現實的開放 場景下，輸出相關視頻等內容，同時需要 與當前場景進行實時交互。VR硬件主要由芯片、光學、顯示、傳感器、整機組裝構成。AI+VR：相輔相成，應用前景廣闊

圖表38：VR產品組成

來源：VR陀螺、研究所整理名稱價值量占比方案主要供應商芯片45%-50%高通驍龍XR2、PS5主機、英特爾i7高通、聯發科、全志科技、瑞芯微光學6%-10%非球面透鏡、菲涅爾透鏡、Pancake舜宇光學科技、歌爾股份、玉晶光電、揚名化學顯示20%-25%Fast-LCD、MiniOLED、MicroOLEDJDI、夏普、京東方、TCL科技、鴻利智匯、顯耀科技其他零部件15%攝像頭舜宇光學科技、韋爾股份、玉晶光電、水晶光學、聞泰科技聲學歌爾股份、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、富士康、和碩、龍旗、廣達圖表37：AR/VR產品來源：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行業情況AR/VR出貨量有望快速增長：根據VR陀螺數據，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IDC數據，2021中國AR/VR市場IT相關支出規模約為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，應用前景廣闊326.2、VR是AI重要的應用場景 AI需要可視化的賦能效應。VR作為可視化的呈現方式，有助于呈現和輔助理解AI應用之后的效果。 AI助力VR內容生成。3D內容（包括3D模型、3D動畫，和3D交互等）是VR/AR核心之一。3D內容的設國產需要大量的人工并對制作人員要求較高。而AI可實現和輔助3D內容生成，提升內容豐富度，從而助力VR行業發展。 AI+VR可產生大量的應用場景。VR作為改變人們交互方式的產品，與AI結合后，將產生巨大想象空間。例如沉浸式和購物，VR提供虛擬場景，而AI提供虛擬導購。VR提供場景，AI提供智能化，二者結合可產生大量新的應用場景。 AR/VR作為近幾年最重要的產品創新，隨著AI賦能，產銷量有望加速提升，從而帶來3C設備需求增長：杰普特:光學檢測設備，提供VR/AR眼鏡模組測試，應用于VR/AR透鏡成像畸變檢測；組裝檢測設備：賽騰股份、智立方等；屏幕檢測設備:華興源創等。33AI+VR：相輔相成，應用前景廣闊457.1、工控行業情況工控是利用計算機對機械進行控制，進行更加高效、精準的生產。作為自動化設備核心零 部件，工控系統可以分為控制層、驅動層、執行層與傳感層四個層面，并通過系統集成最 終形成系統類產品。工控下游產品的形態、生產方式，決定了工控的形態還有商業模式， 一般將把制造業下游分為工程自動化（FA）和流程自動化（PA）。工程自動化（FA）主要更加側重精準性，主要應用于生產工業機器人、機床等通用自動化 設備以及OEM市場，主要應用于新興鋰電、光伏行業以及傳統的包裝、暖通等傳統行業。 流程自動化（PA）主要側重穩定性，更多應用于市政、冶金、化工、電力等行業。圖表41：工控行業產業鏈概況來源：研究所AI加持，助力工控&工業軟件快速發展467.2、工業軟件細分 作為工藝沉淀與傳承的載體，工業軟件涉及生產制造過程中各個環節，并且成為智能化制造與作業體系的核心基礎。按制造業的生產周期維度劃分，可以將工業軟件劃分為研發

設計類軟件、生產制造類軟件、經營管理類軟件和運維服務類軟件。各個細分領域橫向比較來看，產品類別發展齊全。

圖表42：工業軟件細分類型

來源：工控網，研究所AI加持，助力工控&工業軟件快速發展477.3、工控行業市場規模 工業自動化發展向好。近年來，中國工業自動化中本土品牌不斷攀升，國產化率提高推動工業自動化中國市場規模逐年攀升，2019-2021

年中國工業自動化市場規模分別為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行業穩步增長，未來發展空間大。PLC

是生產加工測試設備的核心，具有數學運算、數據輸送轉換等功能，通過數據的采集、分析及處理提高生產效率，提高產能，在工控行業中至關重要。中國市場在2021年達153.57億元，其中較2020年的市場規模上漲20.53%。中國市場的PLC行業預計2026年市場規模將增長至193.03億元。2502001501005002025E

2026E2017

2018

2019

2020

2021 2022E

2023E

2024EPLC中國市場規模(億元)圖表43：2016-2022E中國工業自動化市場規模來源：《2021中國工業自動化市場白皮書》，研究所圖表44：2017-2026EPLC中國市場規模來源：工控網，研究所AI加持，助力工控&工業軟件快速發展來源：Wind，研究所7.4、人口紅利褪去，工控&工業軟件應用發展正當時 人口老齡化趨勢增長，勞動力及制造業就業人數同比下降。2014~2022年，中國60歲以上人口占總人口比例不斷上升，由16%上升至20%。主要為勞動力的16~59歲人口占總人口比例由67%下降至62%。從事制造業的人口在這段時期持續下降，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業升級，智能化成為中國制造業未來發展必然選擇。人口紅利逐漸減弱，制造業從業人員不斷下降，機器代替人工已成為現代制造業必須完成的轉型，因此工控設備的需求不斷增大。據《2021年中國自動化市場白皮書》數據顯示，2020年以來的疫情影響下，國內工業企業紛紛加大了自動化、信息化的投資力度，工業自動化市場增長強勁，2021年我國工業自動化控制市場規模為2530億元，同比增長22%，預計未來我國工業自動化控制產品市場規模將保持較高的增速。圖表45：中國人口結構

圖表46：中國制造業就業人數來源：Wind，研究所AI加持，助力工控&工業軟件快速發展377.5、智能化背景下，AI有望助力工控及工業軟件蓬勃發展 人口紅利褪去，制造業智能化趨勢成為未來大勢所趨。據工信部數據，目前國內制造業智能化比率僅6.6%，與發達經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實現全面智能化，趕超發達工業國家。 AI技術賦能，有望更好與工控及工業軟件實現融合。①工控：應用AI技術可以實現更好的智能化控制，使工控設備更加智能地完成任務，同時更為自然地實現人機交互；②工業軟件：在工業軟件研發設計中，參數化內容及數據尤為重要，但由于其所處行業的特殊性，工業軟件往往不具備“天然共性特征”，以往簡單的拓撲優化需要進行多次仿真迭代，而應用AI技術，可以更高效、快捷地尋找其中的規律及潛在最佳方案，提升仿真效率及精度。 在AI加持下，工控及工業軟件在關鍵生產環節降本增效成果顯著。我們認為，隨著人口紅利褪去，國內制造業智能化將成為必然趨勢，而工控及工業軟件在AI加持下，應用場景勢必將進一步打開，看好工控及工業軟件產業鏈。看好工控行業龍頭匯川技術、國內DCS龍頭中控技術；建議關注信捷電氣、英威騰、禾川科技等。AI加持，助力工控&工業軟件快速發展38518.1、儀器儀表向智能化發展，市場規模超千億元 智能儀器是含有微型計算機或者微型處理器的測量儀器，擁有對數據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，極大地擴充了傳統儀器的應用范圍。智能儀器憑借其體積小、功能強、功耗低等優勢，迅速在家用電器、科研單位和工業企業中得到了廣泛的應用 產業鏈：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，下游為細分行業應用。圖表47：智能儀器儀表產業鏈和主要企業來源：中商產業研究院，研究所發展前景廣闊，AI打開應用空間528.1、儀器儀表向智能化發展，市場規模超千億元儀器儀表制造業市場：根據中商情報網數據，2022年全國儀器儀表制造業營業收入9835.4億元，同比增長4.2%；營業成本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營業收入來源：中商情報網，研究所發展前景廣闊，AI打開應用空間538.1、儀器儀表向智能化發展，市場規模超千億元智能燃氣表與智能水表市場：根據中商產業研究院數據，預計2021年中國智能燃氣表市場規模為80.3億美元，同比增長5.38%，預計2022年中國智能水表市場規模為5078萬只，同比增長19.7%。質譜儀與色譜儀市場：根據觀研報告網數據，預計2022年中國質譜儀市場規模為170億元，同比增長6.05%。根據華經產業研究院數據，2020年中國色譜儀市場規模為107億元，同比增長7%。來源：中商產業研究院、觀研報告網、華經產業研究院，研究所0.00

0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%50.00100.00150.00200.002016

2017

2018

2019

2020

2021

2022E市場規模（億元）同比增長（%）0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%0.0020.0040.0060.0080.00100.00120.002016

2017

2018

2019

2020市場規模（億元）同比增長（%）100

10.00%80

8.00%60

6.00%40

4.00%20

2.00%0

0.00%2016

2017

2018

2019 2020

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

2017

2018

2019

2020

2021

2022E圖表49：智能燃氣表、智能水表、質譜儀與色譜儀市場規模市場規模（億美元） 同比增長（%） 產量（萬只）同比增長（%）發展前景廣闊，AI打開應用空間54來源：研究所8.2、AI助力儀器儀表打開應用空間AI與儀器儀表相結合，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應用于儀器儀表的領域包括：AI虛擬儀器：提供數據采集、數據分析和數據顯示等功能，只要配備一定的硬件，應用不同的軟件編程，就可得到功能完全不同的測量儀器。AI疾病診斷儀器：能根據人吹出的氣體進行化學成分分析，診斷出多種疾病是否存在的痕跡。AI溫度與壓強測量儀器：AI溫度測量儀不僅能夠更加精確的測量溫度，還能夠對室內環境進行程序控溫；AI壓力測量儀既能夠測壓，又能夠自動進行差壓補償。AI工業儀器：可以高效測量電廠中的污水、煤粉、灰、煙氣等介質，也可以用于鋼鐵廠的燒結礦堿度的預報。看好“AI+儀器儀表”企業的發展，建議關注①超聲水表龍頭邁拓股份，②科學分析儀器龍頭聚光科技。

圖表50：AI在儀器儀表中應用

虛擬儀器 疾病診斷 溫度測量 工業領域發展前景廣闊，AI打開應用空間9.1、X射線檢測設備應用范圍廣，市場規模穩定增長X射線檢測是影像檢測的重要方法之一，應用范圍廣。1895年至今，X射線檢測技術應用從最初的醫療、大焦點工業探傷等較為狹窄的領域，逐漸擴展到如今的醫療健康、微焦點工業精密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）、傳統工業無損檢測、公共安全檢測和食品異物檢測等領域。除了民用領域之外，X射線檢測也逐步在航天工業、核工業、軍工等領域得到應用。產業鏈：上游為X射線源、探測器等核心零部件，中游為成像系統、掃描系統等設備系統集成及制造，下游為細分行業應用。圖表51：X射線檢測設備產業鏈和主要企業AI助力智能化檢測43來源：沙利文，研究所9.1、X射線檢測設備應用范圍廣，市場規模穩定增長X射線檢測設備市場：根據沙利文咨詢的統計和預測，除醫療健康外，2021

年我國X

射線檢測設備的市場規模約為119

億元，受到下游集成電路及電子制造、新能源電池等行業需求的快速增長影響，X

射線檢測設備預計在未來五年將維持高速增長的趨勢，預計到2026

年，我國X

射線檢測設備除醫療健康領域外的其他主要應用領域的市場規模為241.4

億元，未來五年的復合增長率約為15.2%。圖表52：X射線檢測設備市場規模（除醫療健康領域應用外）AI助力智能化檢測44來源：沙利文，研究所9.1、X射線檢測設備應用范圍廣，市場規模穩定增長X射線計算機斷層掃描系統（CT）市場：根據灼識咨詢的統計和預測，2020年全球CT系統市場規模達到約135.3億美元，預計2030年將達到約215.4億美元，年復合增長率為4.8%；其中，亞太地區的市場規模預計將在2030年達到約98.7億美元，202