20170926-东方证券-计算机行业_从科学效应到人工智能_制造业人工智能应用正起步_21页_2mb

报告摘要

随着政策支持和技术进步，制造业正逐步向智能化、数据化方向发展。人工智能（AI）在工业领域的应用尚处于起步阶段，但其潜力巨大，是当前制造业转型升级的重要方向。

人工智能与工业智能的区别：人工智能系统通过算法实现学习和提升，与依赖科学效应的初级工业智能系统不同。工业智能系统主要依赖物理、化学等科学效应，而人工智能系统具备“学习提升”能力，可实现更高级的决策优化。
人工智能应用的渐进性：工业领域的人工智能应用是一个渐进、持续的过程，从辅助决策到最终实现人机协同，需要长期积累和逐步优化。
全生命周期智能升级：人工智能技术可应用于制造流程的各个环节，包括研发、制造、物流、营销、使用和售后，从而实现生产效率提升、成本降低、质量改进和客户体验优化。
数据与算法的重要性：工业数据具有更强的专业性和关联性，数据获取、处理及分析能力是人工智能应用的基础。同时，工业场景对数据质量和算法的透明性、冷启动能力提出了更高要求。
工业大数据与互联网大数据的差异：工业大数据更注重数据的物理关联性和跨学科融合，而互联网大数据更多依赖相关性分析，对准确性要求相对较低。

政策推动：自2015年起，国家陆续出台多项政策，推动制造业与互联网、人工智能融合，如《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》等。
技术支撑：随着云计算、物联网、大数据等技术的发展，人工智能在工业领域的应用逐步实现。
应用案例：
- GE工业互联网平台Prefix：实现从制造向服务转型，通过数据驱动的预测性维护和优化，提升设备效率。
- DeepMind：通过人工智能优化数据中心能耗，提升电力使用效率15%以上。
- 富士康：通过引入机器人，降低人力成本并提升生产效率。
- 红领：借助大数据实现需求快速响应和定制化生产，降低库存成本。
投资建议：
- 工业大数据与人工智能应用尚属蓝海，发展潜力大。
- 建议关注传感器、工业物联网、工控领域及提供制造执行系统（MES）、企业资源管理（ERP）、供应链管理等业务软件的企业，如用友网络、汉得信息、金蝶国际等。
风险提示：
- 人工智能在工业领域的应用尚处于初期，数据化基础尚未完全实现，算法改进和应用场景拓展仍需时间。
- 需要大量前瞻性投入，短期内可能难以实现商业回报。

行业前景：看好工业制造领域的信息化、数字化趋势，中长期看好人工智能应用的落地。
受益领域：
- 传感器与工业物联网：用于数据采集和设备互联。
- 工控与数据管理软件：包括MES、ERP、SCM等，是实现智能化升级的关键。
推荐标的：
- 用友网络（600588）：提供制造云、建筑云等解决方案。
- 汉得信息（300170）：提供智能制造实施服务。
- 金蝶国际（0268.HK）：在制造业信息化方面有较强能力。