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

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 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： 分析师 首席机械分析师：鲁佩S0130521060001 研究助理：贾新龙、王霞举 ⚫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。 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。 ⚫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股份。 目录 （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 （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 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。 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。 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。 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