【引语】

在政策推动下，中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长，预计2026年中国智能制造行业市场规模将达6.4万亿元。中国政府陆续出台《“十四五”智能制造发展规划（征求意见稿）》《关于推动工业互联网加快发展的通知》等智能制造相关政策，大力推进智能制造的发展，在该背景下，中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长。2020年，中国智能制造行业市场规模达2.7万亿元，同比增长12.6%。但从短期来看，受制于AI技术研发瓶颈，人工智能技术预计难以在工业领域实现规模化应用。预计在未来五年，中国智能制造行业发展速度将小幅放缓，市场规模增速同步放缓。据预测，到2026年，中国智能制造行业市场规模将达6.4万亿元，未来五年年复合增长率为13.3%。

智能制造是指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造的智能性具体体现在制造过程的各个环节与新一代信息技术的深度融合，如物联网、大数据、云计算、人工智能等。

智能制造产业概况

工业4.0的主要目标是多个种类的大规模制造、可实现大规模定制。智能制造具有信息自感知、自决策、自执行等功能、制造环节与信息技术深度融合、标志着工业由3.0时代向4.0时代演进、出现智能系统集成解决方案。智能制造五大特征包括：第一，机器搜集与理解环境信息与分析判断和规划自身行为的自律能力。第二，人机一体化。虽然人在制造系统中处于核心地位，但可通过机器优化人的分析、决策。其三是自组织与超柔性。依据工作任务的需要，根据实际应用场景自行组成一种最佳制造结构。其四是，集信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体的虚拟现实技术。最后一点是，机器的学习能力与自我维护能力，也就是机器具备对故障自行排除、自行维护的能力。智能制造提升生产效率可以提高各方效率，缩减人工成本、提升总体产能。据数据统计，智能制造可以提升自动化生产线50%-70%效率。可以降低60%-75%人工成本。总生产效率可提升100%-150%，最终达到总体产能20%-50%的增长。

对于整体产业来说，智能制造可以推动整体产业升级。具体表现在：产业自动化，产业互联网化，产业信息化，与产业智能化。从自动化层面来说，智能制造淘汰、改造低自动化水平的设备，制造高自动化水平的智能装备。同时智能制造可以通过互联化来建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成。产业信息化具体表现在产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力。产业智能化是通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策。

工业4.0与工业3.0对比图

来源：沙利文公司

智能制造产业链

中国智能制造行业产业链可分为感知层、网络层、执行层和应用层，中国智能制造行业正实现从硬件到软件、从物理到网络的发展过程。感知层中感知层传感器，RFID等关键产品对智能制造感知层效率提升显著，其中主要技术包括：传感感知技术与机器视觉技术。其中头部传感器生产商有：海康威视，歌尔，大华技术。红外线设备生产商有：霍尼韦尔，Raytek。射频生产商包括大普通信及诺信博。网络层主要指工业互联网。其中代表性的数据采集与监控系统企业以欧美公司为主主要包括：3D Systems，EOS，Stratasys。大多数上市企业毛利率可保持在45-50%区间内，议价能力较强。机器人供应商以发那科，安川电机，新松机器人等亚太公司为主。相比于发那科与安川电机，新松机器人作为国内领头机器人供应商，毛利率要低于国外同类型公司。应用层作为智能制造行业产业链中的最后一层，主要由系统集成及智能制造解决方案提供商组成，负责主力制造企业持续改进流程，预防问题发生、优化运营时间、改造价值链、重塑制造企业核心竞争力等。其中龙头企业包括：IBM，海尔，甲骨文，三一重工等。

其中智能制造应用层尤为重要，应用层的主体包括智能工厂系统集成商和工业智能化解决方案提供商。智能制造解决方案应用技术中又分工业安全、软件即服务SaaS、平台即服PaaS、基础设施即服务IaaS、以及边缘层五大部分。工业安全是指在制造厂商中使用的安全系统。在制造超过其控制边界时、保护人员、工厂及环节的安全。工业安全又分硬件安全以及非硬件安全两大类。硬件安全主要包含：工控安全与物理安全。非硬件安全包括：业务安全、应用安全、主机安全、数据加密、数据审计、WAF与BGP高防等非硬件安全保护措施。软件即服务SaaS，其中包含设计应用、生产应用、智能运维、质量控制、供应链应用、运营门户，等六个小分类，负责制造链上从设计到生产到运营全链服务。平台即服务PaaS，包含数据治理与模型治理模块各自负责数据采集、分析到管理。中间运用到TSF，CMQ，TAPD，Cloud Studio等开发工具。智能运营运维中含括迁移服务与容器服务。基础设施即服务IaaS其中包括公有云，混合云及私有云。主要负责对于数据的存储。公有云订购价格相对便宜，适用于不需要实时使用的应用程序。私有云造价与维护价格高，适用于实时性与安全性要求高的应用程序。公司可以根据自己的需求组件混合架构，多云管理，又称混合云。边缘层由智能物联网层、网络协议层、与设备层三方搭建而成。智能物联网层中分六个小分类：认证鉴权，设备管理，边缘计算，规则引擎，协议转换，与SDK；网络协议层中有：窄频物联网NB IOT (Narrowband Internet of Things)，依展频调变技术为基础的低功率广域网络LoRa（Long Range），消息队列遥测传输MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)，OPC统一架构OPC UA（Object Linking and Embedding for Process Control Unified Architecture），5G网络，最后网络协议层中还包括其他工业协议如通讯协议Modbus等；设备层主要由：网络硬件与高端设备组成。边缘层的运作原理是将原本集中处理的能力，分散到各个边缘节点去处理。通过分布式计算赋能智能制造，让传统制造方案可以更好、更快的实现数字化转型。

智能制造应用层示意图

来源：沙利文公司

智能制造产业未来

在政策推动下，中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长，预计2026年中国智能制造行业市场规模将达6.4万亿元。中国政府陆续出台《“十四五”智能制造发展规划（征求意见稿）》《关于推动工业互联网加快发展的通知》等智能制造相关政策，大力推进智能制造的发展，在该背景下，中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长。2020年，中国智能制造行业市场规模达2.7万亿元，同比增长12.6%。但从短期来看，受制于AI技术研发瓶颈，人工智能技术预计难以在工业领域实现规模化应用。预计在未来五年，中国智能制造行业发展速度将小幅放缓，市场规模增速同步放缓。，中国智能制造行业市场规模将从2022年的3.9万亿以13.3%的年复合增长率增长于2026年总体市场规模达6.4万亿元。

中国智能制造行业市场规模（按产值计），2016年-2025年预测

来源：沙利文公司

智能制造中所使用到的3D打印、人机交互、传感器、云制造、工业软件等领域近年来发展迅速，智能制造的管理系统、制造设备环节以及人工智能决策等过程效率提升，应用场景增加。其中最大受益行业是精密度需求高，成本要求低的制造业。3D打印很好的展现了智能制造中的柔性生产特质。3D打印技术成熟，从材料挤出、材料喷射、粘合物喷射、薄片层叠、光固化、粉末床融合及定向能量沉积等七类3D打印技术全面发展。同时，3D打印技术应用场景增多，由于智能制造柔性生产需求的增加，3D打印市场渗透率提升，技术产品处于成长期，行业增速较高。而人机互交则展现了智能制造中的智能应用能力，通过语言命令交互增强系统感知而达到自然交互，推动智能家居、智能汽车等应用发展。传感器领域由于其产品需求量大、细分场景众多（如电压传感，热力传感，力量传感，光能传感，气压传感，湿度传感）吸引多地政府出台政策鼓励传感器产业基地的建设，现已在中国多地已经形成规模效应，其中包括陕西的热敏产业基地，安徽的光敏产业基地，与黑龙江的湿敏产业基地等，有望在接下来的几年里扩大传感器产能，进一步推动整体智能制造行业的发展。