日初资本仲黎若：智能制造的产业趋势与投资视角

图片来源@视觉中国

文 | 钛资本研究院

科技与工业革命为每个时代带来独特机会，全球正在进入工业4.0阶段，基于大数据和物联网（传感器）融合的系统在生产中大规模使用，工业互联网重新定义生产流程。疫情加快智能制造发展进程，工业互联网、大数据分析、人工智能等技术与先进制造技术深度融合，全球智能制造市场预计将在2028年达到5,762亿美元，2021年到2028年复合年增长率预计将达 12.7% 。

智能制造进入关键“窗口期”，并呈现出自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。同时，在智能化转型路上，制造业企业正在多管齐下升级赛道：提升敏捷性以应对劳动力短缺和供应链不稳定，缩短产品上市周期，同时保障并提升产品质量，打造技术的产品化和集成化能力以部署智慧工厂，实现上下游之间的连接与协同，以及满足日益严格的ESG合规要求。

智能制造的发展趋势如何？未来有哪些投资机会？最近，钛资本投研社邀请日初资本执行董事仲黎若进行分享，她毕业于UCLA，拥有数学/经济理学士学位，曾就职于华为战略投资、中金资本联通基金、摩根大通。她重点关注智能制造、半导体、新能源汽车赛道，主导投资了绿米、未来机器人、乐动机器人、瑞云科技、美新半导体、佰维存储、Minieye、粒界科技等。本次分享主持人是钛资本董事总经理李志军，以下为分享实录：

智能制造产业趋势

全球正处于从工业1.0到工业4.0的变革阶段，每一次变革都孕育了新的机会。第三次工业革命是基于汽车自动化的改革，我们现在所处的第四次工业革命，是从自动化进化到智能化、柔性化的变革，基于大数据和物联网等技术革新去赋能现有的产业版图。

世界各国都在新一轮科技工业革命中发力，对此，我们首先基于时代的背景去理解。第一，中国大国崛起，国际格局发生变化，包括去全球化、保守主义思潮抬头等。第二，基于去全球化的宏观环境，我们必须拥抱变革。另一个维度，在俄乌战争引发能源危机的背景下，部分欧洲厂商迫于能源价格的压力对华示好，也有部分厂商向华施压，如苹果的供应链厂商基于美国的要求把产业链向东南亚地区转移。

回归各国对制造业的定义来看，中国制造业的特色是补短板、促创新，具体来说就是以智能制造为载体，以关键的制造环节智能化为核心，从端到端数据流为基础，形成网络互联的支撑。

我国的智能制造定义是比较全面的，美国的工业互联网定义相对偏协议、框架、游戏规则的制定，更注重产业协同和互联网的改造。德国的智能制造更务实一些，偏向于工厂自动化，以德国汽车工业为代表，推进了德国的智能汽车工厂自动化，包括智能机械臂等产业链的蓬勃发展。

中国工业制造行业现状如何？

纵观中国制造业所处现状，长期看好整体发展趋势。其中有三大因素，第一，虽然下半场进入去全球化阶段，但我国仍有很庞大的市场支持。第二是我国的工程师红利。第三是政府的大量资源投入。 中国提出从传统制造大国向制造强国转型，在疫情以及短期货币通缩的环境下，这其实是催化利好盘，将进一步强化制造业的地位。

从整体的供需关系来看，我国的人口红利在消失。我国前几年的劳动人口基数比较稳定，真正下滑的拐点应该是在2023年， 预计2023年劳动人口从9.6亿人降到8.6亿人，降幅为10%，2037年降幅将会达到15%。一方面供需端的老龄化导致劳动成本升高，将进一步促进自动化、智能化、数字化趋势；同时供给端的技术不断突破，成本不断下降，因此中国的智能制造转型是供给端和需求端双向驱动的结果。

智能制造如何定义？

智能制造主要以工业互联网作为统称，本质是帮助工厂提升效能，实现资产保值增值。 制造业是一个重资产的行业，投资工厂的ROI比轻资产的ROI周期更久，如果产业转型不够及时，工厂主会面临资产的贬值，抓手就是通过工业互联网平台，把设备端生产线、工厂供应商、产品和客户紧密连接，通过软硬耦合、自动化、智能化的方式实现降本增效、提质增收。智能制造在推进的过程中，每个细分产业的信息化水平、数字化程度、演进和智能化硬件端的渗透，都是不同的，不能一概而论。

再看智能制造的产业规模和产业周期。

对制造业产业规模和产业周期而言，中国制造业拥有五万亿美元的市场，信息化更是千亿市场。工厂自动化设备大概拥有两千亿的市场，新的增量市场主要体现在工业互联网平台、5G专网软件平台、工业软件，以及各类机器人、工业自动化设备等。

让我们看看各个板块所处的产业阶段，首先，工业软件领域是国产化率较低的一块，EDA、CAD等渗透率不足5%，现在还处于导入期，产业集中度也很低。其次是工业互联网平台，业内有两种类型的公司：一类是大厂分拆，比如海尔、三一基于自动化、数字化能力积累了一套体系，然后把这块资产剥离出来，赋能到其它行业；另外一类，是细分赛道的一些隐形冠军，如烟草、化工、水务等领域。此外，资本密集度较高的工业自动化设备，硬件比软件的市场规模更大一些，核心原因还是ROI的测算方面，硬件的ROI测算相对直观。

分享一个流程制造的案例。

智能制造主要分流程制造和离散制造。 流程制造针对一些连续性、管控可靠性要求比较高的生产过程，在这个过程中，会有能耗大、污染高的问题，对生产过程的优化和设备健康的管理要求非常高，代表产业如石油、化工。这一块智能制造的算法的优化的核心是聚焦生产工艺和工序的优化。通过机理的学习、模型的迭代优化生产效率，同时帮助高能耗企业满足碳排放要求。

再看离散制造的案例。

离散制造的零部件种类较多、数量较繁杂、产品协同难度较大，智能制造的核心是对生产过程做一些优化。 以生产汽车的四大工艺为例，包括冲压、焊接、喷涂、总装。比如特斯拉主要致力于减少汽车零部件，通过精简生产步骤，缩短生产时间，降低制造成本。最近国内也在竞相效仿引入一体化压铸工艺来减少自身的汽车零部件。对于汽车行业而言，最大的难处不在造车，而在于造车的工厂，在离散制造端，算法优化的核心更多体现在对生产流程和生产节拍的深度理解。

智能制造投资视角

智能制造分哪几个维度和环节？首先，场外有不同的产品设计协作部门进行产品的定义，其次，在工厂内部有各类生产型软件、制造执行系统，连接控制层，控制层通过控制单元来控制下游的执行端硬件。智能制造通过软硬件赋能四个层次（应用层、企业层、控制层、执行层），把工艺机理的算法以及执行端的硬件连接到一起，形成闭环。越往下游，空间会更大。硬件端近几年来资金密度比较大，硬件端有一定的产品通用性，包括自动化设备、机器人等。

硬件端主要是自动化设备端，从二级市场的角度来看，设备端的抗周期性表现还是不错的。软件端主要是应用层和企业层的软件，包括办公软件（金蝶、用友等），和工业软件（中望软件），近期在二级市场有一定估值回调。

智能制造产业价值链曲线如何？

按照价值曲线分布来看，由于执行层硬件具备通用化和规模化特点，市场规模更大，而硬件规模化本质是降本能力，总体毛利相对低一点。 再往上游看企业层和控制层，工业互联网的平台层以及上游的工业软件端，总体毛利水平会更高一些，尤其是偏SaaS类型的工业软件，但国内的工业软件细分程度更高，比如做流体力学的软件就分船舶、军工等不同板块，所以工业软件主要还是关注国产替代紧迫性的机会。对于中游的工业互联网端平台性机会，主要看它在细分赛道的头部位置，每个工业细分赛道也会有足够大的市场空间。

工业自动化产业链核心机会有哪些？

执行层的核心构成为工业自动化，工业自动化产业链的上游包括一些核心零部件，例如计算存储单元的芯片、导航系统、感知系统和驱动系统。 上游有将近70%的国产化率，不过，芯片端尤其是大算力芯片的国产化率，还有很大差距，在导航端以及感知端，已经涌现出很多不错的公司。驱动系统这一领域，偏中高端的减速器、伺服系统和控制器被四大家族所垄断，而在中低端领域，我国的汇川、绿的等，也实现了一定规模的国产替代。在中游的本体端，主要定义的是工业机器人，在过往几年，有很多工业爆款出现，包括无人叉车、AGV、AMR等等。本体端已经跨越了产品定义的阶段，每个领域都有一些比较清晰的头部玩家。

再到下游的设备和系统集成端，半导体领域国产化率较低，例如光刻机、离子注入设备、薄膜沉积设备等。另外一类就是国产化率较高的新能源行业的设备端，尤其锂电和光伏两个领域。我国的设备国产化率非常高，主要受益于新能源赛道的产能扩张。

再看看新形态，上游的零部件的创新技术。机器拟人化是未来发展方向，例如脑机技术、柔性抓取技术、光谱技术、仿生学技术、力控及爬壁等创新技术都将驱动行业变革。而中游的本体，一些新兴的应用，例如软体机器人、检测机器人、纺织机器人等垂直赛道涌现出来。再往下游看新形态，设备形态趋于工作站集成化形态，工作站的集成定义是指产线流程中某一段的自动化，比如无人仓储。

对于工业自动化的投资，可以关注几个维度：上 游核心供应链的国产替代机会，下游确定性增量的高景气行业的自动化需求，以及一些创新技术和创新场景的机会。二级市场上游的核心零部件端和下游的设备端倍数会更高一点，受益于高景气赛道的拉动。

从整体的产业周期阶段来看，我国在锂电和光伏这两个赛道的部分上游供应链CR5集中度已经达到70%以上的水平。我国在新能源布局占领了战略的制高点，未来持续看好新能源出海的机会，例如今年新能源汽车的出口也有非常好的数据，接下来国内的车企出海份额会持续提高。

半导体行业受到经济下行，尤其是消费电子板块的影响，行业处于清库存的阶段，周期下行可能会延续到明年的第二、三季度，同时国内企业又处于国产替代的上升周期，未来持续看好关注半导体设备端和上游材料端的机会。

最后，谈谈工业自动化产业链微笑曲线。

按照利润率和市场规模两端来看，上游的核心零部件和下游系统集成，会处于工业自动化的微笑曲线的两端，中游的本体机器人的利润率会薄一些。随着部分本体品类进入同质化竞争阶段，产业价值链也发生变化，本体向下游集成化延展，在垂直场景进一步深化一体化解决方案能力。

问答

Q1：对于智能制造赛道的一些企业，我们判断值得投的标准到底是什么？您认为智能制造赛道里面，企业需要建立壁垒的方式是什么？怎样才能在这个赛道里处于头部地位？

A：智能制造是科技赋能制造业，核心标准是市场规模有多大，技术壁垒有多高，以及产品的差异化程度。做软件的赋能和做硬件的赋能是有一定差异的，比如工业软件中对于细分领域、求解算法的深度理解，都是不一样的体系。平台型的生产流程管理的公司，对整体生产工艺的机理理解要求非常高。对于做自动化的硬件公司，从产业的终局来讲，硬件最终都会同质化，需要具备降本化规模化能力，因此切入的赛道需要足够大，有足够深度，同时产品力也需要不断迭代，通过切入深水区的场景，构建壁垒。

Q2：整个智能制造产业链还是比较长的，包括设计、生产、仓储、运输环节，这些环节里，你认为哪些值得我们重点关注？

A：这些环节所代表的产业属性各有不同，比如说设计环节，这种公司天花板不高，但是撬动了千亿级的赛道，估值溢价非常高。第二类是生产类的，分硬件和软件，软件像工业互联网平台公司，是比较垂直的，很难跨行业。有的设备是通用型的，有的设备是垂直类的。比较具备通用型的是仓储和运输，仓储和运输的产品形态相对标准化，可以做到一定程度的跨行业。

Q3：除了工业机器人、高端装备、数控机床，什么样的企业、标的或方向值得我们去关注？

A：首先设备赛道有一定周期性，基本上在扩产能之前12到14个月的前置周期。布局设备有两个要素，一是它所处的赛道要足够宽、足够长周期，第二是它的品类具备通用化特点，数控机床其实就是偏通用化的产品，现在中低端设备国内的公司也能做，但是高端化是比较薄弱的，比如高端注塑机、高端数控机床和德日厂商还是有很大差距。第二类就是技术驱动创新的一些机会，围绕一些高景气行业，例如光伏赛道技术驱动下（Topcon\HJT）的新设备机会，以及锂电里面的一些机会。第三类就是国产替代，例如国产化率低的半导体设备。

Q4：您觉得无人仓储、无人工厂在哪些行业可以最先落地？

A：无人仓储和无人工厂还是取决于整个产业对于生产节拍的紧迫性要求。如果按照紧迫性来排序的话，顺序是汽车、锂电、光伏。汽车生产的自动化比例是非常高的，设备到设备之间打通后，人的因素作用就没有那么大，这取决于汽车生产节拍的要求。这几个领域，相对处于起步阶段的就是光伏，光伏才刚刚开始上一些自动化，主要还是做中间转运的自动化。

Q5：未来是否会有大量“专精特新”、国产替代的上市公司？是否会有大量并购交易存在？

A：是存在一些并购机会，例如工业软件领域，对于部分初创公司来讲，可能是被华大九天和中望收购。纵观国外的偏细分垂类领域的公司，也是通过不断的并购整合形成一家平台型公司。而有些品类可以通过收购整合，有些品类不具备并购条件。从更深层的投资角度来讲，需要看二级市场怎么定义“专精特新”，其市场天花板的估值如何体现，这块儿目前还不够清晰。这对一级市场下半场投资提出了一些挑战，可以通过国产替代的紧迫性和赛道景气度情况，去筛选“专精特新”的一些投资机会。

钛资本研究院观察

制造企业不断寻求产品设计、生产流程、供应链的优化，数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据、并保持竞争力的必要工具。未来制造企业基于数据分析洞察，借助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行，将更加高效、无人为干预、可持续地优化制造能力。

工业4.0解决方案互联互通、去中心化决策、数据透明、技术支撑和持续优化的特征，将加速制造企业向代表工业4.0最高成熟度的自适应阶段过渡。技术进步将允许相关解决方案并行管理越来越多目标，这些改变将塑造未来十年制造业格局，现在正是制造业做好准备，抓住机遇进行下一步行动的时机。钛资本将持续陪同行业领先者扩张、发展，不断攀登商业高峰。

把握智能制造发展的趋势与重点

作者：郧彦辉

智能制造是先进制造技术和新一代信息技术的深度融合，代表着我国制造业高质量发展的主要方向。习近平总书记指出：“要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以‘鼎新’带动‘革故’，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。”

智能制造发展的新趋势

经过多年培育，我国智能制造已经取得长足进展。总体上看，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入试点示范引领、供需两端发力、多方协同推进的新阶段，通过深入推进数字化转型行动、大力实施智能制造工程、开展工业互联网创新发展行动，制造业重点领域的智能化水平不断提升，当前规模以上工业企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到55.7%、75.1%。智能制造成为推动我国制造业高质量发展的强劲动力。

当前，随着人工智能、数字孪生等新一代信息技术的发展，我国智能制造发展呈现出以下三个新趋势。

智能制造的人本化。人本智能制造是智能制造发展的新理念，智能制造的发展开始重点考虑社会的制约因素，智能制造系统设计正在纳入人的因素，人的利益和需求日益成为生产过程的核心。譬如，人机合作设计和人机协作装备的推出，使人从许多机械化生产中解脱出来，人与机器可以发挥各自优势，协作完成各项工作，推动产业模式的变革。

智能制造的多领域集成发展。在早期，智能制造主要侧重于物理系统的感知与集成，随后开始与信息系统进行深度融合，近年来则进一步与社会系统进行融合。在多领域集成发展的过程中，智能制造通过不断融入更多的制造资源、信息资源和社会资源，催生出预测制造、主动制造等数据驱动的制造新模式，使制造模式从单一化走向多元化，制造系统从数字化走向智能化。

企业组织形态发生较大改变。随着智能制造技术的日趋复杂，传统产业链的模式正在被打破，终端客户倾向于选择完整的解决方案。相应地，制造企业的生产组织和管理方式也正在发生重大变革，以客户为中心和数据驱动更为普遍，企业组织架构正在向扁平化、平台化方向转变。

智能制造发展存在的突出问题

我国制造业正在积极适应智能制造发展的新趋势，并且在一些关键领域和技术上抢占了优势地位。但同时也存在着一些突出的问题。

制造业企业智能化水平“参差不齐”，使智能制造的人本化推进缓慢。近年来，我国积极开展智能制造应用试点工作，推进示范项目、推广典型经验。截至2021年底，我国工业互联网的应用已经覆盖45个国民经济大类，工业APP数量突破60万个，建成了700多个数字化车间、智能工厂，培育较大型的工业互联网平台超过150家，连接工业设备超过7800万台（套）。但企业智能化转型尤其是实现人机协同是一项系统工程，当前我国许多企业仍处于工业2.0、工业3.0阶段，对生产设备、业务流程等进行全面更新或者改造升级，对工人进行新技能培训，需要大量的资源投入，但资金等要素短缺严重限制了企业的人本化改造。

智能制造的一些基础性技术存在短板，使多领域集约发展的根基不牢。目前，我国已经掌握了长期制约产业发展的部分智能制造技术，包括机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。但智能制造的共性技术、关键技术仍存在短板。比如，我国工业软件实力较弱，工业仿真设计软件基本被国外垄断，高档数控机床、智能传感器等对进口的依赖程度较大，很大一部分新材料处于实验室研究阶段无法开展应用转化，等等。

企业生产管理模式智能化转型存在明显的弱项。以客户为中心和数据驱动的企业生产和管理模式需要以新型管理技术人才队伍和全新的行业标准为支撑。从人才队伍来看，我国智能制造人才存在结构式缺口。据人力资源和社会保障部统计，2020年我国智能制造领域的人才需求为750万人，而缺口为300万人；到2025年，人才缺口预计达到450万人。从标准体系来看，我国正在逐步构建智能制造标准体系，已经发布国家标准285项，牵头制定国际标准28项，石化、建材、纺织等14个细分行业构建了智能制造标准体系，但大多行业领域智能制造标准体系仍不健全。长期以来，我国处于全球产业价值链的低端位置，在国际制造标准领域中的话语权和影响力较弱，在国内智能制造标准与国外标准体系对接与互认方面仍然有待加强。

智能制造发展的突破重点

未来一段时期是我国智能制造发展的关键时期。习近平总书记强调：“我们要顺应第四次工业革命发展趋势，共同把握数字化、网络化、智能化发展机遇。”应抢抓这一历史性契机，通过一系列政策创新积极引领我国智能制造进行战略性的重点突破，实现我国制造业的“换道超车”、跨越发展。

筑牢技术底基，夯实智能制造发展核心动力。强化人工智能、认知科学、仿生制造等基础研究，推动制造技术、信息技术在智能制造中深度融合发展。聚焦制造业企业生产全过程，以“揭榜挂帅”方式集中资源，攻克一批共性和关键技术，突破精密加工等先进工艺技术。围绕工业母机、智能传感等关键领域，整合资源力量建设智能制造领域制造业创新中心、技术创新中心、工程研究中心等创新载体。

深化推广人本化的应用，拓展需求侧拉动作用。智能制造技术重在应用，因此，应根据人的特性和需求，打造出可供选择的多元化应用场景，培育推广智能化设计、网络协同制造、大规模个性化定制等新模式新业态。聚焦企业、行业等转型升级需求，打造典型应用场景，推动企业各环节智能化改造，探索有效推广路径，实现智能制造从点到线到面的系统发展。

加快中小企业智能化转型，实现大中小企业融合发展。中小企业是智能制造升级的最大短板，也是最大潜力所在。要完善“政府—平台企业—行业龙头企业—服务机构—中小微企业”多级联动的推进机制，搭建融合发展生态。通过推进“虚拟”产业园和产业集群建设，以信息流推动供应链、产业链上下游企业间的数据贯通、资源共享和业务协同，提升产业链资源优化配置和动态协调水平，带动中小企业智能化升级。

强化支撑体系建设，为智能制造发展提供重要保障。加强标准体系建设，包括加强基础共性、关键技术和行业应用标准制修订和试验验证，积极推广标准的实施和标准应用试点示范。积极参与国际标准合作，参与国际标准的制定。加强数字化人才培养，深化产学研协同发展机制，构建体系化的培养方案，依据行业应用需求，提升教学内容与行业应用契合度，培养出一支规模庞大的智能制造人才队伍。

来源： 学习时报

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