智能化升级_未来可期——_新制造_研究报告_26页_2mb

智能化升级，未来可期

核心内容

“新制造”是指通过物联网技术采集数据并通过人工智能算法处理数据的智能化制造模式。其核心逻辑是利用传感器收集数据，通过通信网络传输，再通过数据分析优化制造业的各个环节，包括研发、生产、运输、销售等，从而实现高效、低耗、灵活的生产方式。

主要观点

• 新制造是传统制造业与物联网、人工智能技术融合的产物，旨在推动制造业的智能化升级。
• 随着我国经济进入新常态，人口红利逐渐消失，原材料价格上涨，传统制造业面临利润空间压缩和市场竞争加剧，因此智能化转型成为迫切需求。
• 新制造行业的驱动力来自内需与外因的结合，其中内需主要体现在制造业升级的迫切性，外因则包括物联网与人工智能技术的快速发展以及国家政策的支持。
• 新制造行业市场前景广阔，预计2020年市场规模将突破3万亿元，年复合增长率约为25%。

关键信息

1. 新制造的定义与技术支撑

• 定义：新制造 = 传统制造业 + 物联网技术 + 人工智能算法。
• 技术支撑：
  • 物联网（IoT）：实现数据采集与环境感知。
  • 人工智能（AI）：实现数据处理与环境认知。
• 技术体系：IoT的感知层、网络层、平台层与AI的技术支撑层、基础应用层、方案集成层共同构成新制造的技术基础。

2. 行业驱动力

• 内需：
  • 制造成本上升。
  • 同质化严重。
  • 传统制造业亟需升级。
• 外因：
  • 传感及传输技术发展，使海量数据得以采集。
  • 深度学习技术日趋成熟，为AI应用提供基础。
  • 国家政策支持，如《中国制造2025》。

3. 行业市场规模与前景

• 2016年我国新制造市场规模超过1万亿元。
• 预计到2020年，市场规模将突破3万亿元。
• 行业未来将向更广泛的场景拓展，但安全问题可能成为新的挑战。

4. 应用场景

• 工业机器人：用于制造业的多个环节，如焊接、搬运、装配等，能完成更复杂、精细的工作。
• 智慧仓储与智慧物流：通过自动化、智能化技术实现高效低成本的仓储和物流管理，应用场景包括汽车、工程机械、电商、零售等。
• 智慧医疗：智能型服务机器人应用于医疗领域，提升服务效率和准确性。
• 智能家居：智能家庭产品在家庭环境中实现自动化和便捷化。

5. 巨头布局

• 国际巨头：谷歌、亚马逊、百度等企业已布局AI领域，推动技术发展。
• 国内企业：
  • KUKA：世界领先的工业机器人制造商，2017年被美的并购，中国市场成为战略重点。
  • 新松：国内规模较大、产品线较全的机器人企业，2016年营收同比增长20.7%。
  • Kiva：亚马逊收购的仓储机器人公司，实现货到人的自动化分拣与搬运。
  • 快仓 & Geek+：国内仓储机器人企业，提供智能仓储解决方案，主要客户包括京东、唯品会等。

6. 投资机会

• 技术落地价值最大，B端产品（如工业机器人、智能仓储系统）将先于C端产品（如智能家居）爆发。
• 行业仍处于探索与应用并行的阶段，商业化过程中面临成本、效率、通讯压力等挑战，但未来可期。

结构总结

一、新制造综述

• 定义：传统制造业 + 物联网 + 人工智能 = 智能制造。
• 驱动力：内需（制造业升级）与外因（IoT与AI技术发展）。
• 市场前景：预计2020年市场规模将突破3万亿元。

二、新技术：物联网与人工智能

• 物联网：
  • 感知层：传感器、执行器等，负责数据采集。
  • 网络层：通信网络，负责数据传输。
  • 平台层：操作系统、应用开发、数据存储与分析。
• 人工智能：
  • 技术支撑层：AI芯片、算法模型。
  • 基础应用层：计算机视觉、语音识别、语义识别等。
  • 方案集成层：面向不同应用场景的AI产品。

三、新制造应用场景

• 工业机器人：用于汽车、电子、食品等行业，提升生产效率。
• 智慧仓储与智慧物流：实现自动化分拣、搬运，提高仓储物流效率。
• 智慧医疗：智能服务机器人用于医疗场景，提升服务精准度。
• 智能家居：实现家庭环境下的智能控制与管理。

四、行业展望

• 未来趋势：市场将扩大，安全问题或成新挑战。
• 投资机会：B端产品先于C端爆发，技术落地价值最大。
• 发展瓶颈：通讯压力、调度逻辑、产能、供应链等问题仍需解决。

结论

新制造行业作为传统制造业与前沿技术的结合体，具备广阔的发展前景。随着IoT与AI技术的不断成熟，其在工业机器人、智慧仓储与物流、智慧医疗、智能家居等领域的应用将逐步扩大，推动制造业向更高效、更智能的方向发展。