机械行业“AI+制造业”研究专题：AI赋能制造业，从9个细分赛道谈起

中泰证券研究所专业｜领先｜深度｜诚信 ｜证券研究报告｜ AI赋能制造业：从9个细分赛道谈起 “AI+制造业”研究专题 2023.04.12 中泰机械首席：王可 执业证书编号：S0740519080001邮箱：wangke03@zts.com.cn 中泰机械分析师：张晨飞 执业证书编号：S0740522120001 Email：zhangcf01@zts.com.cn AI赋能产业已成为趋势。ChatGPT的推出将人机对话推向新的高度，作为AI通用大模型，其应用前景十分广阔。当前全球各大科技企业均积极拥抱AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用，引爆新一轮的AI热潮。基于软件服务、云服务、硬件基础设施等产品形式，结合消费、制造业、互联网、元宇宙与数字孪生等各类应用场景，AI赋能产业发展已成为主流趋势。在消费端：随着内容生成更加便利，消费品的产品数量、质量 和多样性大幅提升；在产业端：AI可以促进自动化、促进技术进步、实现数据等新要素创造。 AI在制造业中应用前景广阔。在制造业中，AI在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且成熟度不断提升。（1）工业设计：完成工程设计中重复性的低层次任务、通过AIGC生成衍生设计等；（2）工业生产：需求精准预测和排产规划、预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等；（3）销售/售 后：精准营销、智能售后等。根据艾瑞咨询数据，2022年我国AI产业规模达到1958亿元，AI的产品形态和应用边界不断拓宽。根据德勤2021年10月的预测，2025年AI在中国制造业的市场规模有望达到141亿人民币。 受益方向：机器人、数控系统、机器视觉、工控与工业软件、智能仪表、检测设备、AR/VR等。 机器人：（1）机器人在传感层的应用将从孤立走向融合，触觉+视觉、视觉+听觉等将感知细化和情感化，更贴近人的实际感知状态；（2）AI将深度植入机器人的运动控制系统，将多模态的感知信息汇集起来进行综合理解性和决策；（3）人形机器人是人机交互的最好载体，有望成为AI的终极入口。重点标的为核心零部件企业绿的谐波、丰立智能、步科股份；工业机器人龙头埃斯顿、焊接机器人龙头凯尔达。 机器视觉：（1）人口红利褪去+应用场景深化，“机器代人”趋势势在必行；（2）在AI赋能下，行业有望迎来空前发展机会。近日Meta发布SAM模型，极大降低了图像处理门槛，是机器视觉领域的底层突破性技术，有望更好推动机器视觉在下游各场景领域的应用；（3）重点标的包括：①国内机器视觉系统龙头企业：凌云光；②核心零部件龙头供应商：奥普特；③机器视觉检测设备领先供应商：天准科技、矩子 科技。 2 智能物流：物流领域主要应用决策式AI降本增效，一是以AI技术赋能智能设备代替部分人工，二是通过计算机视觉、机器学习等技术或算法驱动软件系统提高效率，我国智能物流设备渗透率不足30%，未来AI与物联网、机器人、大数据等技术共同促进智慧物流发展。关注具备物流整线设计能力的系统集成商，标的包括诺力股份（收购Savoye和中鼎集成）、今天国际、兰剑智能。 数控系统：在应用层，借助决策式AI，数据交换、数据库搭建、实时监控等均可高效实现。同时，AI的类神经网络可对硬件运行状态实时跟踪，从而及时纠偏，保障系统稳定运行。重点关注两条线：自主可控和AI布局：华中数控（已植入AI芯片）、科德数控、广州数控（未上市）。 AR&VR：VR可以为AI提供可视化的落地场景，而AI也可辅助AR&VR的3D内容制作从而推动虚拟现实行业发展。此外，AI提供智能，AR&VR提供虚拟场景，二者可产生如虚拟导购等大量应用场景。AI有望推动AR&VR产销量增长，从而增加设备需求，重点标的为赛腾股份、智立方、杰普特、华兴源创。 工控与工业软件：目前国内制造业智能化程度与海外发达国家仍存在差距，未来在AI加持下，工控和工业软件应用及市场规模有望持续拓宽。看好工控行业龙头汇川技术、国内DCS龙头中控技术；建议关注信捷电气、英威腾、禾川科技等。 智能仪表：目前仪器仪表行业市场规模超千亿元，AI将助力仪器仪表进一步提高可靠性和精度，拓宽仪表在家用电器、科研单位和工业企业中的应用空间，推动市场规模持续增长。重点标的为超声水表龙头迈拓股份、科学分析仪器龙头聚光科技。 X射线检测设备：X射线工业检测设备市场与CT市场规模均已超200亿元，在医疗健康、微焦点工业精密检测等领域有广泛应用，AI深度学习算法与智能识别等技术将助力X射线检测设备提高智能化程度。重点标的为口腔CBCT龙头美亚光电，工业X射线检测装备领先企业日联科技。 传感器：AI应用于传感器的领域被称为感知计算，将传感器、算法和数据分析相结合，以提供更准确、可靠的数据和更高效的系统。2022年中国传感器市场规模已超3000亿元，全球传感器市场规模已超2774亿美元，AI+传感器有广阔的发展前景。重点标的为X射线探测器龙头奕瑞科技，国内气体传感器领先企业四方光电。 风险提示。AI技术发展不及预期的风险；相关推荐标的业绩不达预期的风险；研报引用数据更新不及时 的风险。3 4 来源：Wind，中泰证券研究所整理 目录 CONTENTS 1AI赋能制造业发展 2机器人：人形机器人有望成AI终极入口 3机器视觉：AI促进机器视觉多元应用 4智能物流：AI助力物流降本增效 5数控系统：AI助力其精确性、及时性、稳定性 6ARVR：相辅相成，应用前景广阔 7 工控&工业软件：AI加持，助力工控&工业软件快速 发展 8智能仪表：发展前景广阔，AI打开应用空间 9X射线检测设备：AI助力智能化检测 10传感器：AI发展，提高传感器需求 11受益标的 12风险提示 目录 CONTEN ENTS 中泰证TS券 1 AI赋能制造业发展 领先｜深度 信 1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 AIGC指人工智能生成内容。AIGC即AIGeneratedContent，是指利用AI技术来生成内容，AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式。（PGC指专业人员创作内容；UGC指用户创造内容）。 AI模型分为决策式/分析式AI（Discriminant/AnalyticalAI）和生成式AI（GenerativeAI）两类。决策式AI：根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体等。生成式AI：学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式 创作，生成了全新的内容，也能解决判别问题。 图表1：全球AIGC行业发展历程 7 来源：艾媒咨询，中泰证券研究所 1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 ChatGPT引爆新一轮AI热潮。2022年12月，OpenAI的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络，其能胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度。当前全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用。引爆新一轮的AI热潮。 ChatGPT为AI通用大模型，应用前景广阔。此前，AI运用的都是专用AI模型，往往只能在具体的领域内产生一定的效果。而ChatGPT代表了AI通用大模型的最新进展，显示了大模型的巨大影响力。大模型是指容量较大、用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架 构，具有涌现性、扩展性、复合性的特征）大算力、大数据、大网络结构等技术特点，具有更丰富的通用知识、更强的学习与推理能力，可更好地降低AI应用成本、缩短研发周期、提升识别准确率。 图表2：ChatGPT依托于LLM（大型语言模型）图表3：GPT-3.5使用“RLHF”的训练方式 8 RLHF：利用人类反馈强化学习的训练方式 来源：《ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景》，中泰证券研究所来源：《ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景》，中泰证券研究所 1.2、AI的应用场景分析 消费端：随着内容生成的不断便利，消费品的产品数量、质量和多样性，都会出现大幅度提升。此外，生成式AI可帮助人们完成众多繁琐工作，人们可享受的闲暇时间增多，有助于促进消费端需求提升； 产业端：促进自动化、促进技术进步、实现数据等新要素创造 促进自动化：AIGC可以整合生产流程中的多个步骤，直接越过人类决策输出结果，从而大幅提高自动化程度； 促进技术进步：AIGC可将现有知识组合从而产生新的知识，生成式AI崛起后，“组合式创新”作用越来越大； 新要素创造：AIGC可通过创造合成数据，为数字生产活动提供宝贵的投入要素。 图表4：AIGC的应用场景 9 来源：《超越ChatGPT：生成式AI的机遇、风险与挑战》，中泰证券研究所整理 1.2、AI的应用场景分析 AI在多个行业中广泛应用。基于软件服务、云服务、硬件基础设施等产品形式，结合消费、制造业、互联网、元宇宙与数字孪生等各类应用场景，AI赋能产业发展已成为主流趋势。根据艾瑞咨询数据，2022年我国AI产业规模达到1958亿元，AI的产品形态和应用边界不断拓宽。 图表5：AI广泛渗透进经济生产活动的主要环节 来源：艾瑞咨询，中泰证券研究所整理10 1.3、AI全方位助力制造业发展 “AI+制造业”产业结构：将AI技术应用到制造业，使制造业在数字化和网络化的基础上，实 现机器的自主反馈和自主优化。AI+制造业的产业结构包括三层： （1）基础层：AI芯片、工业机器人、工业物联网等，提供AI技术在制造业应用所需的软硬件资源； （2）技术平台层：公有制造云、制造业大数据、制造业AI算法，即基于数据和网络，开发设计AI算法； （3）应用层：利用AI技术在制造业生产和服务的各个环节创造价值。 图表6：“制造业+AI”产业结构 11 来源：德勤，中泰证券研究所整理 1.3、AI全方位助力制造业发展 AI应用于制造业多个环节，在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且成熟度不断提 升。 产品设计：（1）通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务；（2）通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感； 生产计划：需求预测、智能排产。（1）通过AI技术分析不同数据，包括销售历史数据、供应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测，从而使企业更好地安排生产计划，降低库存水平，降低运输、仓储、供应链管理成本；（2）在给定工单、可用资源、约束条件和公司目标多重条件下，生成最佳生产计划； 生产过程：预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等。通过挖掘和提炼生产中产生的海量信息，优化设备运转、工艺流程、提高检测效率、提高自动化程度，减少设备损耗，提高生产效率； 销售/售后：利用AI技术实现精准营销、快速响应的售后服务等。 12 1.3、AI全方位助力制造业发展 图表7：AI应用于制造业多个环节 来源：中泰证券研究所整理13 1.3、AI全方位助力制造业发展 中国为制造业大国，为AI提供了丰富的应用场景。根据德勤2021年10月的预测，2025年AI在 中国制造业的市场规模有望达到141亿人民币。 根据艾瑞咨询数据，2021-2022年中国AI独角兽融资占比前三的行业分别为自动驾驶、医疗、工业，占总融资事件的比例分别为29.8%、28.1%、24.6%。 图表8：AI在中国制造业应用的市场规模图表9：2021-2022年中国AI独角兽融资分布 160 140 120 100 80 60 40 20 0 2018201920202021E2022E2023E2024E2025E 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 中国制造业人工智能应用市场（亿元）增长率（%） 行业融资事件数占独角兽总融资事件比例（%）