智能制造专题报告：如何把握智能制造行业的投资机会

报告综述

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）基于新一代信息通信技术与 先进制造技术深度融合，包括基础共性、关键技术、行业应用三个维度。落实到具体行业方面，本篇报告重点包括云计算、边缘计算、区块链、 增材制造、工业软件、虚拟现实、新能源汽车、航空航天、智能传感器、 数控机床、轨道交通、人工智能、大数据、工业机器人及工控系统等 15 个大类行业以及数十个子行业。在此基础上，本文具体回答以下问 题：

问题 1：全球智能制造企业如何分布？从全球龙头企业分布看，北美地区智能制造的龙头企业主要集中在增材 制造、航空航天装备领域。欧洲聚集全球工业机器人及工控系统领域龙 头。日本、韩国地区汽车制造优势明显。中国智能制造的龙头则主要是 以腾讯、阿里巴巴、百度为代表的信息巨头。

从全球市场份额分布看，北美在航空航天、边缘计算、增材制造、人工 智能、工业软件、虚拟现实等领域的全球占比超过 1/3；欧洲地区则在 工业软件、区块链等全球占比超过 30%；中国企业在全球市场占比较 高的行业则集中在轨道交通、数控机床等领域。

从 A 股上市公司分布看，主营业务涉及相关产业的上市公司就多达 493 家，总市值约为 14 万亿，占总体 A 股市值 17%。其中，市值排名前三 的分别是新能源汽车、人工智能、轨道交通，合计占比达到整个智能制 造板块的 40%。由此可见，智能制造虽然产业较新，但无论企业还是 投资者参与热情高涨。

问题 2：如何理解智能制造业的赛道差异？

（1）从市场空间看各行业“天花板”有何不同？整体来看，航空航天、 工业软件、轨道交通、云计算、工控自动化、数控机床全球市场规模较 高，都是 1000 亿美元以上宽赛道，相反，区块链、边缘计算目前的市 场规模较小，还不及 100 亿美元。进一步从中国市场空间在全球的渗透 率来看，轨道交通、数控机床、工业机器人、边缘计算、虚拟现实等领 域中国产业规模在全球的占比较高，普遍在 20%以上。

（2）从竞争格局看哪些行业龙头集聚效应明显？目前智能制造领域许多环节都呈现了资源向龙头集聚的特征。其中，减速系统、CAD、CMOS 图像传感器、GPU、FPGA、IaaS、轨道交通等行业 CR4 已经超过 70%， 呈现出明显的垄断倾向。相反，SAAS、VR 设备等市场因目标用户类 别多、需求复杂或仍处于发展阶段，因此行业能够容纳足够的市场参与 者，竞争格局较为分散。

（3）从技术差距看我国各产业的发展处于何阶段？我国在新能源汽车、 区块链、轨道交通、数控机床、边缘计算领域发展态势较好，处于全球 前列水平。相反，在云计算、人工智能、智能传感器、大数据、虚拟现 实、工业机器人及工控自动化、工业软件、3D 打印等领域，中外技术的差距明显，尤其是在上游芯片设计、底层算法、核心零部件领域我国 面临严峻的挑战。

（4）往前看，核心差距是否容易实现弯道超车？通过理解不同行业的 商业模式和核心壁垒，我们认为云计算、智能传感器、大数据与人工智 能的基础领域、工业软件的研发设计侧、3D 打印和虚拟现实的核心零 部件要想实现快速崛起是较为困难的。工业机器人及工控自动化我们则 看好国产替代东风下，品牌龙头的突围。

（5）哪些行业出现边际好转的催化？2020 年智能制造领域呈现需求端 顺周期景气持续修复，供给端多行业库存低位叠加国产替代加速，板块 亮点纷呈的状态。综合经济、财务数据以及技术政策的变化，我们发现 这种回暖主要集中在新能源汽车、工业机器人及工控自动化、云计算等 行业。

问题 3：如何把握智能制造产业的投资时点？

（1）从历史复盘来看，虚拟现实、3D 打印、人工智能、云计算等行业 股价相对收益明显的背后往往是来自估值的驱动，而非盈利的支撑。因此，这类主题性投资机会的信号，往往伴随着流动性大幅宽松、杠杆资 金活跃、行业政策刺激、风险偏好上升等现象。从持续时间来看，这类 投资机会往往较短，平均下来在半年左右。

（2）新能源汽车、航空航天、大数据等行业股价相对收益明显的背后 往往是股价与估值双双回升，形成“戴维斯双击”。因此，我们可以通 过追踪中微观数据的变化，比如企业订单、行业销量、行业产能等数据 进行行业拐点判断。从持续时间来看，这类投资机会往往涨幅更高，延 续更久，平均下来在 1 年左右。

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）基于新一代信息通信技术与 先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的 各个环节，是先进制造过程、系统与模式的总称，具有信息深度自感知、 优化自决策和精准控制自执行等功能。

1.1 智能制造的体系结构如何？

参考中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造标准体系白皮书》，我 们将智能制造体系框架分为三个层次：一是基础共性。包括通用、安全、 可靠性、检测、评价等五大类，位于智能制造体系结构的最底层，也是 第二层、第三层次的重要支撑；二是关键技术。是智能制造系统架构智 能特征维度在生命周期维度和系统层级维度所组成的制造平面投影。包 括智能装备、智能工厂、智能服务、智能赋能技术、工业网络。三是行 业应用。位于智能制造标准体系结构图最顶层，面向行业具体需求，是 对前两层内容的细化和落地

1.2 全球智能制造龙头企业主要集中在哪些环节？

1.21 海外龙头主要集中在哪些环节？

北美地区智能制造的龙头企业主要集中在增材制造、航空航天装备领域。 根据《全球智能制造企业科技创新百强报告 2020》统计，北美地区入围 前 100 的企业达到 38 家，总部全部位于美国，排名为 2~97 位，跨度较 大。为了更好的了解这些企业经营范围和行业分布，我们将上述榜单与 公司的公告进行匹配。数据显示，以 3D 打印为代表的增材制造业务供 应商最多有 9 家，航空航天装备制造的上榜数量达到 5 家，排名第二， 二者合计占整个北美地区榜单的近 40%。从行业分布来看，北美地区排 名前三的行业分别是技术硬件与设备（12 家）、资本货物（11 家）以及 软件与服务（7 家）

欧洲地区智能制造的龙头企业主要集中在高性能材料、工业机器人及工控系统领域。根据《全球智能制造企业科技创新百强报告 2020》统计， 欧洲地区入围前 100 的企业达到 27 家，其中，德国最为突出有 10 家， 法国 5 家，瑞典 3 家，英国 3 家，其他 6 家。其在全球排名为 8~100 位，跨度同样较大。为了更好的了解这些企业经营范围和行业分布，我 们将上述榜单与公司的公告进行匹配。数据显示，以高性能材料为代表 的业务供应商数量最多有 9 家，工业机器人及工控系统上榜数量达到 5 家，排名第二，二者合计占整个欧洲地区榜单的 50%。从行业分布来看， 欧洲地区排名前三的行业分别是材料（9 家）、资本货物（9 家）、技术 硬件与设备（4 家）。

日本、韩国地区智能制造的龙头企业主要集中在电子以及汽车制造领域。 根据《全球智能制造企业科技创新百强报告 2020》统计，日韩地区入围 前 100 的企业达到 19 家，其中，日本 14 家，韩国 5 家。为了更好的了 解这些企业经营范围和行业分布，我们将上述榜单与公司的公告进行匹 配。数据显示，电子制造上榜数量最多达到 6 家，汽车制造排名第二， 上榜 5 家，二者合计占比超过整个日韩地区榜单的 60%。从行业分布来 看，日韩地区排名前三的行业分别是技术硬件与设备（6 家）、汽车制造 （5 家）、资本货物（3 家）/耐用消费品及服务（3 家）。

1.22 中国龙头主要集中在哪些环节？

中国智能制造的龙头则主要集中在以 BAT 为代表的互联网领域。从《全 球智能制造企业科技创新百强报告 2020》统计来看，入围全球百强的中 国智能制造企业有 15 家，不仅囊括信息技术网络与自动化技术出身腾 讯、阿里巴巴、百度，而且涵盖众多拥有较强信息技术处理能力的 IT 传 统玩家如大疆、京东等。

1.23 智能制造在 A 股的全景又如何分布？

A 股市场上从事智能制造领域的上市公司并不在少数，尤其是随着科创 板的建立，使得更多的小微科技创新型企业获得融资支持，得到迅速发 展机会。其中，延续本文前面的框架，主营业务涉及相关产业的上市公 司就多达 493 家，总市值约为 14 万亿，占总体 A 股市值 17%。由此可 见，智能制造虽然产业较新，但无论企业还是投资者参与热情高涨。

2.1 广度：从市场空间看各行业“天花板”有何不同？

我们重点分析了云计算、区块链、人工智能、大数据、智能传感器、工 业机器人、工控自动化、工业软件、边缘计算、数控机床、3D 打印、虚 拟现实等子行业的全球及中国的市场空间以及未来的潜在变化。整体来 看，航空航天、工业软件、轨道交通、云计算、工控自动化、数控机床 全球市场规模较高，都是 1000 亿美元以上宽赛道，相反，区块链、边 缘计算目前的市场规模较小，还不及 100 亿美元。进一步从中国市场空 间在全球的渗透率来看，轨道交通、数控机床、工业机器人、边缘计算、 虚拟现实等领域中国产业规模在全球的占比较高，普遍在 20%以上。往 前看，我们认为随着中国装备制造业的智能化研发水平不断提高，中国 制造业将在全球价值链中占据越来越重要的地位，未来五年，智能制造 发展看中国，高度重视智能制造的投资机会。

航空航天：全球航空航天产业市场规模约 9000 亿美元，其中航天产业经济总量达 3700 亿美元左右。航空航天是人类开发大气层和 宇宙空间时发生的活动的总称，其中，航空指的是载人或非载人的 飞行器在大气层中的航行活动，而航天则指的是载人或非载人的航 天器在大气层外的宇宙空间中进行的航行活动。根据美国空气动力 学咨询公司和蒂尔集团的统计，2017 年全球航空航天市场规模就已经达到 8380 亿美元，其中，航天市场为 3480 亿美元。2019 年全 球航空航天市场规模约 9000 亿美元，其中，全球航天经济总量同 比增长 1.7%，达到 3660 亿美元

工业软件：全球工业软件市场规模约在 4100 亿美元。工业软件泛 指在工业领域里应用的软件，包括研发设计类、信息管理类、生产 控制类、嵌入类等。根据中商产业研究院的统计，2019 年全球工业 软件市场规模为 4095 亿美元。其中，中国工业软件产品收入 1720 亿元，较 2018 年增长 16.45%。

轨道交通：全球轨道交通装备市场规模达 2300 亿美元。轨道交通 装备是铁路和城市轨道交通运输所需各类装备的总称，是国家公共 交通和大宗运输的主要载体，属高端装备制造业。根据赛迪研究院 的统计，2019 年，全球轨道交通装备市场规模达 1967 亿欧元，增 长率为 3.5%。国内方面，近年来我国全国铁路固定资产投资力度稳 定保持在 8000 亿元左右，2019 年全国铁路固定资产投资达到 8029 亿元。其中，轨道交通整车市场规模达到 1766 亿元。往前看，预 计到 2025 年，世界铁路车辆维保市场复合增速为 12%，市场规模 达到 4137 亿美元。

云计算：全球云计算市场规模约在 1900 亿美元左右。云计算是一 种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信 息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备，使用服务商提供 的电脑基建作计算和资源。根据 Gartner 统计，全球云计算市场保 持稳定增长态势。2019 年以 IaaS、PaaS 和 SaaS 为代表的全球 云计算市场规模达到 1883 亿美元，增速 20.86%。其中，中国的 云计算市场规模约为 1335 亿元。往前看，预计未来几年全球市场 平均增长率在 18%左右，到 2023 年全球市场规模将超过 3500 亿美元，中国的规模有望达到 3754 亿元。

工控自动化：全球工控自动化市场规模约在 1700 亿美元。工控自 动化是指使用计算机技术，微电子技术，电气手段，使工厂的生产 和制造过程更加自动化、效率化、精确化，并具有可控性及可视性。根据 CCID 的统计，2019 年全球工业自动控制系统装置制造行业市 场规模在 1680 亿美元左右。其中，亚洲地区工业自动控制系统装 置制造行业市场规模近 682 亿美元，占全球比重近 41%;美国工业 自动控制系统装置制造行业市场规模近 459 亿美元，占全球比重近 27%。国内方面，根据工控网的统计， 2019 年度中国自动化市场 规模达到 1865 亿元，较 2018 年度同比增长 1.8%。往前看， 2020-2022 年中国自动化市场有望保持 6%左右的年均复合增长率。

数控机床：全球数控机床市场规模约 1500 亿美元。数控机床是指 可以透过事先编辑的精确指令进行自动加工的机床。目前大多数的 数控机床为计算机数控机床，由计算机扮演整合控制的角色。近年 来全球数控机床产业规模呈逐年增长态势。根据 CCID 的统计，2019 年产业规模为 1492 亿美元。其中，中国数控机床产业规模占全球 比重约 31.5%，约 470 亿美元。往前看，根据中商产业研究院预测， 2025 年我国数控机床产业规模将达 4056 亿元。

人工智能：全球人工智能市场规模约 720 亿美元左右。人工智能是 研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及 应用系统的一门新的技术科学。根据中国通信研究院的统计，2019 年全球人工智能核心产业市场规模超过 718 亿美元，其中，我国人 工智能核心产业市场规模超过 106 亿美元，相较于 2018 年同比增 长 26.9%。往前看，根据 iiMedia Research 的估计，中国人工智能 核心产业规模到 2025 年可以达到 4000 亿元，未来呈现爆发式发展 趋势。

大数据：全球大数据市场规模约在 490 亿美元左右。大数据是指无 法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流 程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具体来说，近 年来全球大数据发展仍处于活跃阶段。根据 Statista 统计，2019 年 大数据市场规模达到 490 亿美元，同比 20.1%。预计到 2020 年全 球大数据市场规模有望达到 560 亿美元。其中，中国市场规模 90 亿美元， 2020 年中国大数据相关市场的总体收益将达到 104 亿美 元，以同比 16.0%的增幅领跑全球大数据市场，预计 2023 年将达 到 180 亿美元。

智能传感器：全球智能传感器市场规模约在 400 亿美元。智能传 感器是指具有信息处理功能的传感器。根据信通院的数据统计， 2019 年全球智能传感器的规模约为 379 亿美元，其中，消费电子 领域市场规模最大，占据总量的 2/3，其次为汽车电子领域。国内 方面，我国的智能传感器规模达到 137 亿美元。往前看，随着物联 网、智能制造、消费品等行业对智能传感器的需求井喷式增长，到 2025 年，全球智能传感器市场规模有望超过 900亿美元。

虚拟现实：全球虚拟现实的市场规模约 200 亿美元。虚拟现实是利 用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供用户关于视觉等感 官的模拟，让用户感觉仿佛身历其境，可以即时、没有限制地观察 三维空间内的事物。根据中国电子信息产业发展研究院数据显示， 全球虚拟现实行业市场规模自 2016 年爆发以来呈快速增长趋势， 2016 年全球虚拟现实行业市场规模为 46.8 亿美元，同比增长 192.8%;2017 年市场规模同比增长 120.8%，达到了 103.3 亿美 元;2018 年在虚拟现实资本市场、硬件设备市场遇冷的情况下，行 业增速较前两年有所放缓，但仍保持着 67.2%的高速增长速度， 2018 全年市场规模达 172.7 亿美元。国内市场来看，根据 IDC 的 估计 2020 年中国市场在 AR/VR 相关产品和服务的支出总量占据了 全球超过一半的市场份额（约为 55%），较疫情前显著增加。而中 国的总体市场规模将于 2020 年底达到 66 亿美元左右，较 2019 年 同比增长 72.1%，在规模及涨幅方面均超越美国和日本，位列全球 首位。同时，中国市场的 5 年（2020-2024）CAGR 也将保持在大 约 47.1%的水平。

工业机器人：全球工业机器人市场规模约在 160 亿美元。工业机器 人是指面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。根据 IFR 的统计，2019 年全球工业机器人市场规模约为 159 亿美元，占 整体机器人市场规模的 54.1%。其中亚洲销售额 105 亿美元，欧洲 销售额 29 亿美元，北美销售额达到 20 亿美元。中国工业机器人市 场规模 57 亿美元。往前看，到 2021 年，国内市场规模进一步扩大， 预计将突破 70 亿美元。

3D 打印：全球 3D 打印的市场规模约 130 亿美元。3D 打印即快速 成型技术的一种，它是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金 属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。据 IDC统计，2019 年全球3D打印的市场规模将达到138亿美元， 比 2018 年扩大 21.2%。中国 3D 打印产业规模为 157.5 亿元，较 2018 年增加 31.1%。往前看，Wohlers Associates 预测，全球 2024 年增材制造将达到 356 亿美元，前瞻预测 2025 年，我国 3D 打印 市场规模将超过 630 亿元。

区块链：全球区块链市场规模约在 30 亿美元左右。区块链是借由 密码学串接并保护内容的串连文字记录（又称区块）。根据 IDC 统计，2019 年全球区块链的支出将达到近 29 亿美元，同比 2018 年 15 亿美元支出。其中，美国仍是全球区块链投资最大的区域，占全 球支出的比重为 39％。其次，是西欧、中国、亚太（不含中国和日 本）和中东欧，分别占比 24.4%、11.2%、8.1%和 5.2%。往前看， 根据 ResearchAndMarkets 的估算，到 2025 年，全球区块链技术 市场规模预计将达到 576 亿美元，从 2019 年到 2025 年年复合增 长率有望达到 69.4％。

边缘计算：全球边缘计算的市场规模约 30 亿美元。边缘计算是指 在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能 力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。根据前瞻产业研究院 的统计，2019 年全球边缘计算市场规模达 27 亿美元，往前看，预 计到 2022 年全球边缘技术市场规模有望突破 67 亿美元。到 2027 年，根据 Grand View Research 的统计，到 2027 年全球边缘计算 市场规模有望将达到 434 亿美元。

总体来看，全球智能制造产业规模在过去几年平稳上升。在我们对智能 制造定义的框架内，截至 2019 年全球智能制造的市场规模至少在 2 万 亿美元，同比增速在6%，在2015年至2019年的复合年增长率（CAGR） 8%。其中，区块链、边缘计算的增速较快，同比都在 30%以上。航空 航天、工业软件、轨道交通、云计算、工控自动化、数控机床的全球市 场规模较高，都在 1000 亿美元以上。具体各分项变化，如下表所示：

2.2 高度：从技术差距看我国各产业的发展处于何阶段？

2.21 各细分行业分别处于技术循环曲线哪些阶段？

技术成熟度曲线（The Hype Cycle），又称技术循环曲线，是指新技术、 新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。1995 年开始，高德纳咨询公 司依其专业分析预测与推论各种新科技的成熟演变速度及要达到成熟所 需的时间，分成 5 个阶段：分别是科技诞生的促动期、过高期望的峰值、 泡沫化的底谷期、稳步爬升的光明期、实质生产的高峰期。2020 年最新 ICT 技术成熟曲线显示，自主移动机器人、增强型数据分析、云安全技 术目前处于技术萌芽期，多云环境、容器云、边缘计算、数据中台还处 于期望膨胀期，而区块链技术、工业物联网、行业云已步入泡沫破裂的 低谷期。

2.22 我国与海外技术的具体差距如何？

我们重点分析了云计算、区块链、人工智能、大数据、智能传感器、工 业机器人、工控自动化、工业软件、边缘计算、数控机床、3D 打印、虚 拟现实、航空航天、新能源汽车等子行业我国与海外的技术差距。整体来看，我国在新能源汽车、区块链、轨道交通、数控机床、边缘计算领域发展态势较好，处于全球前列水平。相反，在云计算、人工智能、智能传感器、大数据、虚拟现实、工业机器人及工控自动化、工业软件、 3D 打印等领域，中外技术的差距明显，尤其是在上游芯片设计、底层算法、核心零部件领域我国面临严峻的挑战。

2.23 哪些细分领域已经显示出较强的龙头集聚趋势？

我们在前期的报告《苹果华为特斯拉，谁是市场“宠儿”？》中研究发 现目前科技制造行业许多细分领域已经出现了资源向龙头集聚的特征。那么，智能制造领域各行业的竞争格局有何不同？

整体来看，智能制造领域减速系统、CAD、CMOS 图像传感器、GPU、 FPGA、IaaS、轨道交通等行业 CR4 已经超过 70%，呈现出明显的垄 断倾向。相反，SAAS、VR 设备等市场因目标用户类别多、需求复杂或 仍处于发展阶段，因此行业能够容纳足够的市场参与者，竞争格局较为 分散。

2.24 往前看，核心差距是否容易实现弯道超车？

在梳理了智能制造各领域中外的技术差距以及竞争格局之后，我们不禁要问，往前看这些细分行业是否能够实现弯道超车呢？通过理解不同行 业的商业模式和核心壁垒，我们认为云计算、智能传感器、大数据与人 工智能的基础领域、工业软件的研发设计侧、3D 打印和虚拟现实的核 心零部件要想实现快速崛起是较为困难的。工业机器人及工控自动化我 们则看好国产替代东风下，品牌龙头的突围。

云计算：遗憾的是，较难。虽然近年来我国云企业与海外巨头的差 距逐渐在缩小，但是不得不承认的是这种差距依然明显。从商业模 式来看，云计算本质属于重资产行业，前期需要大量的研发投入以 及商业模式的探索，企业为了抢占市场，往往牺牲了大量的利润， 即使是全球的云霸主 AWS，实现盈利也花费了 10 年时间。因此， 这种行业特征在前期造成不良循环的同时，也搭建了自己较高的壁垒和较多市场份额。

智能传感器：遗憾的是，较难。首先，由于国际市场较为成熟，国 外主流厂商价格已经压的很低，国内厂商又没有技术优势，因此， 在市场上难有竞争力。其次，主流智能芯片的研发投入在 10 亿以上，需要数十人团队 6~8 年的积累，研发失败风险较高，需要数千 万只甚至亿只以上批量生产规模才可能盈利。而我国现有 1600 余 家传感器企业中，产值过亿的不过 200 家，产品线单一，系列化程 度低，难以形成规模的研发和应用。最后，国内产品的可靠性低， 使用寿命和性能与国外差距明显。由于目前国内“小而散”的生产 格局，国内企业很难依靠自身积累进行创新，这些特征都导致这未 来我国智能传感器的发展道阻且长。

大数据：遗憾的是，基础领域的赶超较难。一方面，从客观的技术差距看，近年来，我国在大数据应用领域取得较大进展，但是基础 理论、核心器件和算法、软件等层面，较之美国等技术发达国家仍 明显落后。在大数据管理、处理系统与工具方面，我国主要依赖国 外开源社区的开源软件，然而，由于我国对国际开源社区的影响力 较弱，导致对大数据技术生态缺乏自主可控能力，成为制约我国大 数据产业发展和国际化运营的重大隐患。另一方面，从主观的能动 性看，目前大多数大企业仍然倾向打造难以与外部系统交互数据的 封闭系统，众多中小企业数字化转型的动力和能力严重不足；国外 厂商的设备在我国具有垄断地位，同时，这些企业纷纷推出相应的 工业互联网平台，抢占工业领域的大数据基础服务市场。这些都为 大数据的推进造成较大阻碍。

人工智能：遗憾的是，基础层的赶超仍需时日。中国在部分 AI 核 心技术领域已与美国比肩，而在 AI 基础层，虽然加快追赶，但欲 见成效仍需时日。这是由于在 AI 芯片领域，专利技术壁垒极高，投 资周期很长。例如 FPGA 产品用近 9000 项专利构筑了长长的知识 壁垒产权，从投入研发到产品真正规模化生产差不多要七年，而这 期间是没有任何的商业回报，正常的风投可能等不了这么长的时间， 小的公司也没有资金和能力去承受失败的风险。因此，我们在基础 层的追赶并不是件一蹴而就的事情。它涉及到人工智能算法、编程 语言、计算机体系结构、集成电路技术、半导体工艺的方方面面。

虚拟现实：遗憾的是，部分核心器件的赶超较难。虚拟现实产业的 追赶必然要面临核心器件的替代。事实上，部分核心器件例如显示 屏（LCD、OLED 等）、声学器件已经实现了部分国产替代。然而在 关键芯片领域如 CPU、 GPU，中外的技术差距并不是短期可以克 服和追赶的。

3D 打印：遗憾的是，部分核心器件的赶超较难。增材制造行业本 质属于资金密集型、技术密集型行业。具体来说，资金方面，目前 国内企业公司规模偏小且面临资金瓶颈，从长远来看都制约着公司 的研发投入潜力和产业规划的布局。技术方面，受制于国内整体产 业链影响，国内增材制造装备核心器件，如高光束质量激光器及光 束整形系统、高品质电子枪及高速扫描系统、大功率激光扫描振镜、 动态聚焦镜等精密光学器件、阵列式高精度喷嘴/喷头等严重依赖进 口，激光器市场基本被 Trumpf、IPG 等 3-4 家国外企业占有，扫描 振镜市场则主要被德国 Scanlab 公司占有，国内设备的部分核心器 件对国外品牌依赖性明显。因此，两种因素相互叠加导致我国 3D 打印短期实现弯道超车困难重重。

工业软件：遗憾的是，研发设计类软件的赶超任重道远。从前面的 分析中我们得知我国与海外工业软件巨头的技术差距主要集中在研 发类软件。一方面，国产工业软件的内核，目前基本由国外授权。考虑到国外先进工业软件不可能对我国客户开放源代码，几何建模 引擎已经成为我国工业软件“难以逾越的一道坎”。另一方面，工业 软件是工业和信息产业的结合体，但其中最重要、最核心、最底层 的支撑是工业数据知识库，其汇集了工业生产过程中关键技术、流程、知识、工艺及数据。也缘于此，国外工业软件巨头的工业数据 知识库来自几十年甚至上百年的工业生产技术/知识的积累，不可能 对外出售。因此，国产工业软件的研发仍需要从基础的 2D CAD 一 步步不断打磨，努力向高端的领域切入，较高的技术壁垒以及明显 先发优势下赶超仍需时日。

工业机器人：曲折中前行，看好国产品牌龙头突围。从前面的分析 中我们得知核心零部件（减速器、伺服系统、控制器）技术差距是 制约我国工业机器人发展的关键。往前看，我们认为部分核心零部 件是有望实现突破的。具体来说，减速器方面，作为工业机器人领 域内技术含量最高的零部件，我们面临的并不是从 0 到 1 的突破。更多是设备摊销和工艺打磨带来的成本降低和稳定性问题。随着研 发投入的提升以及生产工艺的积累，国产减速器的市场接受度将有 望得到提高；伺服系统方面，目前中国国产龙头在小功率伺服电机 领域已经逐渐实现国产替代；控制器方面，我们知道控制器的本质 是一个数据处理器，在核心零部件中技术难度并不高，目前国产品 牌已经掌握了相关技术，并满足一些精度要求不高的行业。

工控自动化：国产替代东风下，看好国产品牌龙头突围。根据工控 网数据统计，2010-2018 年，国内工控行业的本土企业市占率已经 从 27.1%增长至 35.7%。本土品牌在部分领域，已经具备了非常强 的竞争水平，如在变频器、伺服等领域，汇川技术对外资品牌的替 代正逐渐进行；在小型 PLC 领域，信捷电气依靠优异的技术和完善 的服务，也占据了一席之地。而今年疫情的爆发进一步加速进口替 代的进程，国内企业抓住外资缺货的窗口期，收入快速增长。

2.3 速度：哪些行业出现边际好转的催化剂？

2.31 宏观层面：供需博弈下的行业改善我们发现 2020 年智能制造领域呈现需求端顺周期景气持续修复，供给 端多行业库存低位叠加国产替代加速，板块亮点纷呈的状态。综合宏观 与中观的数据表现，我们发现这种回暖主要集中在新能源汽车、工业机 器人、工控自动化、机床、云计算等行业。

需求方面：海外出口景气的延续，国内自主可控需求的升温叠加 5G 即将开启的海量终端需求，为智能制造行业需求的回暖提供重要的 前提。具体来说：从出口需求来看，下半年以来智能制造领域中工 业机器人、机床工具、增材制造、新能源汽车的出口交货值同比持 续改善；从投资需求来看，高技术制造整体表现亮眼，细分来看， 铁路航空设备、电气机械、计算机通信电子设备等制造业投资增速 持续回暖。从智能制造的下游的主要消费需求看，疫情加深了企业 对云的认知，培养了消费者对云的使用习惯，有利于加速云的渗透。

供给方面：工业机器人、机床、增材制造等行业不仅短期呈现产量 回升，主动补库存迹象，而且中长期看国产替代趋势延续的确定性 较高。产量方面，下半年以来工业机器人、金属切割机床、新能源 汽车的产量增速持续回升；库存方面，不仅机床工具、增材制造、 智能车载设备、可穿戴智能设备的存货增速处于历史分位的均值以 下水平，而且工业机器人、机床、增材制造已经呈现出较为明显的 主动补库存迹象；此外，近年来中外贸易争端反复加速国产替代， 倒逼自主可控。例如工业机器人领域，虽然国内品牌机器人本体公 司起步相对较晚，在技术、工艺的积累上与国际巨头相比仍有差距， 但凭借着高性价比和本土化服务的优势，国产品牌也占据了一定的 市场份额，市场占有率也不断提高，自主品牌机器人本体市场占有 率已经从 2014 年的不足 10%提升到 2018 年的 28%。随着关键零 部件国产化的加速，国内工业机器人行业市场规模未来有望持续较 快增长。

2.32 微观层面：隐藏在财务报表下的行业回暖信号

经济修复途中，我国制造业整体步入了新一轮的成长周期。具体表现为， 行业盈利增速好转+投资增速改善。尽管如此，我们也需要明晰这种回 暖在结构上是非均衡的。通过筛选截至 2020 年三季报利润与 Capex 同 比连续 2 个季度持续改善的行业。我们发现智能领域的回暖主要集中在 工业软件、机器人、人工智能、区块链等领域。

2.33 技术层面：哪些行业出现边际改善的加持

随着国产替代的升温以及数字化转型的需求，在过去的一年，工控自动 化、云计算、新能源汽车等领域都涌现了一批优秀的中国企业。目前我 们可以看到以往与海外相差较大的领域，如工控核心零部件、边缘计算 等细分领域都取得了重大的突破。而以 3D CAD、CAE 为代表的研发设计类软件、FPGA 等领域的国产化率虽然十分有限，但随着中望软件首 款电磁 CAE 产品 ZWSim-EM 的推出，兆易创新将开启下一代 FPGA Titan3 产品的研发等标志着我们的国产化已经逐渐向技术壁垒更高的领 域发展。

工控自动化：2020 年，疫情催化进口替代加速，以汇川技术、雷 赛智能、信捷电气为代表的上市公司加快新品研发与产业链拓展。 例如，上半年汇川技术新一代伺服驱动器（Ether CAT）、精密络筒 机项目已经从 2019 年年底的中试阶段变为全部机型量产；同时， 新增液压行业专用控制器、中压 IGCT 变频器等项目的研发。雷赛 智能成功开发出能控制 64 个轴的总线型运动控制卡 DMC-3064 和 DMC-E5064、基于 EtherCAT 通讯的远程一体式可配置 IO 模块、 并且优化了 DMC5000 系列高端控制卡的行业算法功能等，此外， 成功研发出新一代 PMC600 系列总线型可编程运动控制器以及潜 力巨大的新一代脉冲型运动控制器、并且成功推出了 HMI 人机界面 LT1000 系列。

工业软件：以中望软件为代表的研发设计类公司以针对性开发兼价 格优势作为竞争策略，逐渐扩大市场份额。软件研发凭借着较高的 技术门槛，一直是我们工业软件产业链中无法回避的短板。目前， 研发设计类工业软件的软件开发商可以分为两大阵营，第一阵营主 要是以达索、欧特克、西门子等公司为代表的国际知名企业，其产 品性能优越、功能全面，产品设计理念为市场其他竞争者所模仿， 但其产品价格较高，且主要产品的收费方式为订阅模式，进一步提 升了客户的使用成本；第二阵营为国内研发设计类工业软件开发商， 其技术进步较快，掌握软件开发关键技术，但品牌较知名厂商仍存 在一定差距。为了缩小与海外的差距，近年来以中望软件为代表的 我国优秀软件研发公司从基础的通用 2D CAD 领域做起，不断打 磨产品、积累用户。2019 年通过国内外合作及自主开发于 2019 年 推出了首款全波三维电磁仿真软件 ZWSim-EM，成功构建起―“2D CAD/3D CAD/CAM/CAE‖的产品线，实现了对产品设计、分析、 制造全流程的全覆盖。同时，基于第三代自主底层跨平台的 2D CAD 的技术积累，推出了 Linux 系统环境的中望 CAD Linux 预装版。逐 步打破欧美垄断，掌握了 2D CAD 领域的主要技术及功能，并在取 得相应技术后逐步取得了国内外众多知名客户及特定行业客户的高 度认可，形成了较为完善的二次开发生态体系，在国内外逐步实现 对 AutoCAD 等欧美产品的部分市场替代。

边缘计算：边缘计算将迎来规模化商业落地，以网宿科技为代表的 上市公司加强 CDN 和边缘计算的协同发展和创新。2020 年 7 月， 中国电信研究院 IP 与未来网络研究中心主任雷波表示：“目前随着 业务和市场的成熟，边缘计算的商用化部署已经成为产业界各方关 注的焦点，预测将在近期（2021-2023 年）开始大规模进行。” 落 实到上市公司层面，报告期内，网宿科技公司继续推进“面向边缘 计算的支撑平台”项目建设，打造立体化、智能化的业务平台。截 至中报报告期末，该项目累计投入28784万元，投入进度为89.65%。2020 年初，由天津大学牵头、网宿联合参与申报的“基于边缘智能协同的物联终端系统与应用”项目被纳入国家重点研发计划“物联 网与智慧城市关键技术及示范”重点专项项目。

云计算：2020 年华为云强势入局。在这个基础设施、技术积累、生 态圈建设、资金投入缺一不可的赛道，云计算市场“马太效应”凸 显。因此，作为中国云市场的重要参与者，华为云的技术研发水平 一定程度代表了国内在云计算领域的研发现状。而从市场研究机构 Canalys 发布 2020 年第二季度中国公有云服务市场报告显示，市 场份额方面，华为云以 15.5%份额位居第二，较一季度的 14.1%进 一步上升；增长速度方面，华为云以高达 259.6%的同比增速排名 第一。基础技术方面，华为云推出系列鲲鹏云服务，为企业提供多 样算力；推出容器混合云、高性能容器批量计算解决方案，加速企 业云原生转型；发布存算分离解决方案 BigData Pro、极速 IO 云硬盘、All-Connect 企业级云网络解决方案等。

3.1 智能制造产业各环节历史股价表现 根据智能制造不同环节相关概念标的股价走势，我们发现，虽然智能装 备、智能技术、智能应用三者的投资路径呈现出一定共性，但不同赛道 的收益差距明显。具体来说，与全 A 相比：2015 年中至 2016 年中，智 能制造的三大环节均出现较明显的相对收益，此后，三者也普遍面临了 长达三年的股价低迷。尽管如此，当我们把股价表现进一步拆分，不同 赛道的股价分化明显。其中，综合 2015 年以及 2019 年至今两段智能制 造各细分行业普遍获得相对收益阶段的股价表现，我们发现工控自动化、 机器人、传感器、新能源汽车整体表现亮眼，相反，云计算、区块链、 人工智能等各领域在上述期间股价表现普遍相对低迷。

2.2 如何把握智能制造的投资时点？

为了更清晰的理解智能制造不同赛道股价表现背后的驱动因素，我们对 2015 年以来各细分行业相对万得全 A 收益明显的时期进行复盘，并发 现以下值得关注的规律：

启示 1：虚拟现实、3D 打印、人工智能、云计算等行业股价相对收 益明显的背后往往是来自估值的驱动，而非盈利的支撑。具体来说， 这些行业历史上相对收益明显的时期背后往往伴随着市场流动性大 幅宽松、杠杆资金活跃、行业政策刺激、风险偏好上升等现象，因 此这类主题性机会持续的时间都不太长，平均下来在半年左右。

启示 2：新能源汽车、航空航天、大数据等行业股价相对收益明显 的背后往往是股价与估值双双回升，形成“戴维斯双击”。具体来 说，这些行业历史上相对收益明显的时期背后不仅有市场流动性的 支撑，更关键的是往往来自企业盈利的改善，进而推动估值修复。因此，我们可以通过追踪中微观数据的变化，比如企业订单、行业 销量、行业产量等数据进行行业拐点判断。从持续时间来看，这类 投资机会往往涨幅更高，延续更久，平均下来在 1 年左右。

4.1 历史来看哪些股票是机构投资者的“心头好”

我们整理了智能制造领域海外资金（北上资金、QFII）、保险公司、公募 基金（主动股票型）2015 年至今稳定持有，以及今年以来增持的前二十 名股票。数据显示：各类机构投资者普遍持有的往往是各细分领域的龙 头，今年以来新能源汽车成为各类机构投资者的心头好，普遍加仓明显。此外，航空航天、人工智能的龙头公司也获得了市场较高关注。

4.11 哪些智能制造股票稳定的被机构投资者重仓？

从各类机构投资者 2015 年至今稳定持有的标的来看，智能制造各领域 的龙头公司受到了外资、公募、保险机构共同偏睐。例如，海康威视、 美的集团、歌 尔股份等。从个股的筛选看，外资与公募的偏好更为相似， 保险公司多样性更加明显。具体估算结果如下：

公募基金（主动股票型）稳定持有智能制造标的数量较多，主要集 中在人工智能、虚拟现实等领域。从持有金额来看，截至 2020 年 三季报持有金额排名前五的上市公司包括隆基股份、美的集团、三 一重工、歌 尔股份、海康威视。

海外资金（北上资金+QFII）稳定持有智能制造标的并不多，从持有 金额的大小来看，主要集中在美的集团、格力电器、海康威视、上 汽集团、启明星辰等。

保险公司稳定持有智能制造标的并不多，从持有金额的大小来看， 主要集中在格力电器、国电南瑞、海格通信、万向钱潮等。

4.12 今年哪些股票被机构投资者明显增持？

我们整理了智能制造领域海外资金（北上资金、QFII）、保险公司、公募 基金（主动股票型）今年以来增持的前二十名股票。数据显示，新能源 汽车成为今年各类机构投资者的心头好，普遍加仓明显。此外，航空航 天、人工智能的龙头公司也获得了市场较高关注。Ø 今年以来公募基金（主动股票型）增持的前二十名股票主要集中在 智能制造的新能源汽车以及人工智能领域。其中，增持金额排名前 五的主要集中在隆基股份、宁德时代、美的集团、汇川技术、亿纬 锂能。今年以来海外资金（北上资金+QFII）增持的前二十名股票主要集中 在智能制造的新能源汽车领域。其中，增持金额排名前五的主要集 中在宁德时代、格力电器、三一重工、比亚迪、恩捷股份。今年以来保险公司增持的前二十名股票主要集中在智能制造的新能 源汽车以及航空航天领域。其中，增持金额排名靠前的包括格力电 器、万达信息、航天发展、上汽集团等。

4.2 哪些上市公司订单饱满，盈利改善有望持续 在梳理了不同机构投资者对智能制造领域的偏好需求后，我们进一步根 据每家上市公司的公告以及财务表现对盈利持续改善的标的进行筛选。具体筛选标准如下：（1）ROE(TTM)连续 2 个季度持续改善；（2）在 wind 一致预期下未来两年收入、利润复合增速持续为正；（3）上市公司公告 中指出今年订单较往年大幅增长，或者市场渗透率大幅提升；（5）上市 公司市值在 100 亿以上。

风险提示：经济增速不及预期风险。经济增速不及预期风险，研究报告 使用的公开资料可能存在信息滞后或更新不及时的情况，估算变化是基 于历史数据等。