中国经济高质量发展系列研究：数字经济，数字赋能工业，打造万亿级智慧工厂市场

中国经济高质量发展系列研究 数字经济：数字赋能工业， 打造万亿级智慧工厂市场 机械组首席分析师：鲁佩 分析师助理：贾新龙、王霞举 www.chinastock.com.cn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 数字经济专题报告 2024年4月1日 数字经济：数字赋能工业，打造万亿级智慧工厂市场 核心观点： 工业数字化是数字经济中产业数字化的重要组成部分,属新型工业化范畴。工业数字化旨在通过信息技术的应用来提高工业生产效率、质量和灵活性，同时降低成本和资源消耗，目的是打造智慧工厂。工业数字化属新型工业化范畴，是实现新型工业化的关键路径 和核心内容，同时也是新质生产力形成和发展的重要推动力，工业数字化的实现将推动工业领域新业态和新模式的出现，如智能制造、个性化定制、服务型制造等。 全球主要国家均针对工业数字化出台了国家顶层战略以期在国际竞争中保持工业制造领先地位。美国先进制造战略、德国工业4.0战略、日本再兴战略，中国制造2025战略，以及印度和巴西等其 他发展中国家颁布的印度国家制造业政策，“强大巴西”计划，均引领着各国的制造业升级，以期在全球价值链重构和国际分工格局调整背景下，保持工业制造领先地位。中国强调新一代信息技术与 制造业的深度融合，落脚在制造大国向制造强国的转变。 打造智慧工厂可以分为“机器自动化升级，离散信息化平台构建”、“人机物协同互联，跨流程生态平台构建”、“数字孪生智能决策，跨企业生态平台构建”三个步骤。我国各行业、各区域自动化发展 现状不一，呈现传统工业、2.0、3.0并存的格局。离散型行业需加强技术装备制造水平升级（精益制造）、软件一体化，流程型行业注重设备互联、智能优化与决策。发展过程中，智能化装备、工业控制产品、工业软件、工业互联网四大板块受益。 保守估计我国智慧工厂整体市场规模不低于8万亿，智能化工业装备、工业网络、工业软件、工业数据是发展智慧工厂必不可少的共性需求。工业互联网是智慧工厂的神经网络，产业规模快速增长； 工业软件是智慧工厂的大脑，未来五年市场规模有望翻倍；工控产品和数字化智能装备是智慧工厂的四肢，市场规模将稳步增长，发展中应关注高端化、国产化需求。 人工智能的发展给工业数字化带来了新的发展契机。AI将加速工业端技术创新的步伐，比如在研发端提供辅助设计加速新产品的开发，在执行端使得机器人更加智能渗透率继续提升。此外，AI在供应链管理、需求预测、设备维护等方面也发挥着重要作用。 投资建议：考虑打造智慧工厂是实现新型工业化下的必由之路，未来我国各行各业智慧工厂建设有望不断兴起，AI加速各类数字化、智能终端产品渗透率提升，打造智慧工厂的四大板块均受益景气向上，投资建议方面我们认为一是要寻求共性需求产品中的头部供应商，如智能装备端工业机器人领域的埃斯顿、工控领域的汇川技术、3D打印领域铂力特、华曙高科、机床领域华中数控、海天精工等，二是具备行业know-how的智慧工厂解决方案提供商的公司如博实 分析师 首席机械分析师：鲁佩S0130521060001 研究助理：贾新龙、王霞举 风险提示 1、制造业投资不及预期使得智慧工厂投资进展缓慢的风险； 2、数据孤岛问题未能打通使得智慧工厂效果低于预期的风险。 股份。 www.chinastock.com.cn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 目录 一、工业数字化：智慧工厂必由之路，新型工业化转型之核心4 （一）什么是智慧工厂？更加高效、柔性、虚实结合4 （二）工业数字化已成全球博弈高地，中国各领域转型方差大5 （三）打造智慧工厂分为三个阶段9 二、工业数字化市场空间巨大，四大板块交叉并进15 （一）保守估计智慧工厂整体市场规模不低于8万亿15 （二）智慧工厂发展加速，四大板块空间广阔18 三、智慧工厂当前进程与未来演进节奏猜想39 （一）中国各行业发展不均衡39 （二）中国智慧工厂未来演进节奏猜想43 四、AI赋能将会为工业界带来哪些颠覆性变革46 （一）研发侧：AI赋能有望推进创新及个性化定制46 （二）生产管理侧：AI助力实现柔性生产46 （三）执行侧：AI加速机器人渗透47 五、投资建议48 六、风险提示49 一、工业数字化：智慧工厂必由之路，新型工业化转型之核心 作为中国银河证券研究院中国经济高质量发展系列研究之数字经济系列报告的后续篇，本文主要解读工业数字化。工业数字化是数字经济中产业数字化的重要组成部分。工业数字化是一个广泛的概念，它涵盖了多个方面和领域，旨在通过信息技术的应用来提高工业生产效率、质量和灵活性，同时降低成本和资源消耗，目的是打造智慧工厂。 工业数字化也属于新型工业化的范畴，是实现新型工业化的关键路径和核心内容。同时工业数字化也是新质生产力形成和发展的重要推动力，是推动制造业转型升级的必由之路，工业数字化的实现将推动工业领域新业态和新模式的出现，如智能制造、个性化定制、服务型制造等。 人工智能的发展给工业数字化带来了新的发展契机，AI将加速工业端技术创新的步伐，比如在研发端提供辅助设计加速新产品的开发，在执行端使得机器人更加智能渗透率继续提升。 （一）什么是智慧工厂？更加高效、柔性、虚实结合 智慧工厂较数字化工厂更加高效环保和人性化。工业3.0向工业4.0发展的特征，是从自动化过渡到智能化，从大量生产过渡到大量定制生产及个性化生产，在此过程中，数字化工厂也将过渡至智慧工厂。根据国家2022年实施的《智能工厂通用技术要求》描 述，智能工厂将利用物联网技术和监控技术，提高生产过程可控性、减少生产线人工干 预，合理计划排程，并集合多种新兴智能技术和系统，以达到“高效、节能、绿色、环保、舒适”的效果。 图1：先进制造领域发展时间线 资料来源：中国自动化学会，中国银河证券研究院 智慧工厂的基本要素是数字化、网络化、智能化。对工厂资产进行数字化描述并建立数字化模型，是打造智慧工厂的底层基础。在此之上，企业各层面过程间的纵向集成，以及各环节间的横向集成，各设备网络之间的互联互通，将打通产品全生命周期中数据资产的流动，使得物理世界和网络世界顺畅连接，以期“万物互联”。随后，在数据和信息基础上，分析计算，比较判断，进而代替业务专家帮助企业决策执行，实现降本增效，提质升级。 图2：智能工厂关键技术和数据流示意图 资料来源：《智能工厂通用技术要求》（国家市场监督管理总局&国家标准化管理委员会2022年发布），中国银河 证券研究院 未来，智慧工厂将实现数据驱动、虚实融合、柔性敏捷、自然友好、生态共荣。 数据驱动：对数据和大模型的运用，将从经营管理侧，进入生产控制侧，再覆盖研发设计侧，将在“采集、建模、分析、决策”闭环的过程中，进行数据资产的价值重构。2023年8月出台的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》要求数据资产入表，2023年 9月印发的《数据资产评估指导意见》要求建立数据资产价值评估体系，2024年1月的 《关于加强数据资产管理的指导意见》明确了数据资产管理内容。未来，数据产品化和流通交易不仅能为企业增值，更能促进产业数据的融合与创新。 虚实融合：当前的数字孪生还存在数据孤岛问题，未来叠加环境学习技术，智慧工厂将完成物理世界和数字世界的映射，创造出全面互联和深度协同的虚拟世界，通过数字样机加速设计迭代，通过数字孪生监控生产和优化工艺，通过产品数字孪生支持智能运维。 柔性敏捷：主要体现在个性化生产和灵活自适应上。目前消费正不断从标准化向差异化转变，智慧工厂将满足，以客户需求驱动产品快速研发，通过柔性资源配置和动态调度，采用柔性产线、工具和系统，以跨企业间的数据共享增强供应链弹性，实现“多品种、变批量、短交期”的个性化交付。此外，企业还可以依托数据挖掘客户潜在需求，提供个性化服务。 自然友好：人工智能、大数据、5G、工业互联网等技术，使得企业更好地观测和控制产品全生命周期碳排放，不断优化生产流程和工艺，以实现绿色制造、绿色工厂和绿色供应链。 生态共荣：纵向层面，未来的智能制造将打通产业链上中下游，实现数据信息在上游采购端、中游制造端、下游运输和服务端的共享，以实现协同效能最大化。横向层面，跨地域、跨行业、跨领域的合作将愈发普遍，以更好地分配社会资源，实现互惠共赢。 （二）工业数字化已成全球博弈高地，中国各领域转型方差大 1.全球主要国家均在布局工业数字化 全球主要国家均针对工业数字化出台了国家顶层战略。美国先进制造战略、德国工业4.0战略、日本再兴战略，中国制造2025战略，以及印度和巴西等其他发展中国家颁布的印度国家制造业政策，“强大巴西”计划，均引领着各国的制造业升级，以期在全球价值链重构和国际分工格局调整背景下，保持工业制造领先地位。 图3：中美德日四国工业4.0/智能制造相关政策 资料来源：中国政府官网，智能制造IMS，自动化博览，中国科学院科技战略研究院，观研天下，wind，中国银河证券研究院 中美德日四国工业4.0战略及智能制造着力点存在差异。 美国以计算机、软件和互联网、大数据和AI、机器学习等IT技术见长，侧重软件连通硬件。其最先提出工业互联网概念，并重点关注设备互联互通以及数据的统计分析。 美国制造优势体现在前沿科技、产用研发设计、核心零部件、精密仪器、先进装备等，在汽车、电子、化工、新材料、制药等领域发展前列。其数字技术、数字基础设施、数字市场、数字治理指标均处于全球领先水平，是数字经济的领头羊。 德国以工控技术见长，力求通过硬件连通软件。其工业4.0较强调机械加工工艺能力、内嵌式控制系统的专业设备和控制能力。德国制造优势体现在高效的创新体系、优越的创新环境、高质量产业技术团队等，主要在传统机械、汽车、机器人、化工、制药、新能源领域发展领先。 日本注重打造数字基础，并强调“互联工业”。日本制造重视“工匠精神”的培养，对知识产权的保护水平高，其优势领域集中在汽车、半导体、机器人、精密仪器、光学仪器、数控机床等。 中国强调新一代信息技术与制造业的深度融合，落脚在制造大国向制造强国的转变。由于中国工业基础较德美等国薄弱，中国制造2025等战略，不仅局限于制造业的重组，而且关注核心基础零部件、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础的强化，追求从基础科学到生产方式的全面突破。中国制造业体系完备，劳动力价格相对低廉，在轻工纺服等轻工业领域，以及工程机械、高铁、航空航天、特高压输电等大型工程项目领域具备优势。中国已经具备一定的数字基础设施建设积累，并具备广阔的数字市场。但是，在数字技术和数字治理层面，中国和其他三国依旧有一定差距。 表1：全球主要工业大国在"工业4.0"相关领域的比较优势 国家 制造业优势 优势领域 数字经济优势 数字经济优势产业 前沿科技、产用研发设计、核心零部件、精密 汽车、电子、化工、新材料、制药、 前沿数字技术、商业模式、大型平台 云计算、人工智能算法、芯片、 美国 仪器、先进装备、品牌、制造业“空心化” 精密仪器、航空航天 企业.、独角兽企业、创业活跃 5C、智能传感器、商业模式、智能终端 德国 高效创新体系、优越创新环境、高质量产业技 传统机械、汽车、机器人、化工、 借助传统制造业未来转型的切实需 工业软件、制造机器人、系统 术团队、大量隐形冠军 制药、新能源、环保 求，数字赋能拥有广阔前景 集成 产品高附加值、差异化创新、”工匠精神”、 半导体、精密仪器、光学仪器、汽 电子零件与设备、通信材料、 日本 产业政策差异化扶持、国际化水平高、知识产 车、制药、新材料、数控机床、电 亮点较少 芯片制造、软件 权保护水平高 气设备 制造业门类齐全、体系完备、规模巨大、终端 纺织、玩具、服装、电子制造、工 丰富应用场景、互联网普及率、互联 电子商务、共享经济、人工智 中国 消费市场购买力大、应川场景丰富、劳动力价 程机械、高铁、特高压输电、航天 网支付、基础设施健全、独角兽、电 能、5G、智能手机 格相对低廉 商 资料来源