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。

智能制造发展现状、态势及重点领域浅析｜数连世界 智造未来

一、智能制造背景及内涵

制造业是国民经济的基础工业部门，是决定国家发展水平的最基本因素之一。自20世纪80年代开始，以计算机为基础的信息技术得到迅猛发展，为传统制造业提供了新的发展机遇，计算机技术、网络信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合，逐渐形成了先进制造、数字化生产、精益制造等概念。国际金融危机发生后，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，一些发展中国家也加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。在此背景下，智能制造概念应运而生。

智能制造的本质，是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升，实现人、设备、产品和服务等制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成，推动产品的智能化、装备的智能化、生产方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。

二、智能制造发展现状与态势分析

当前，全球产业竞争格局正在发生重大调整，世界各国积极加快智能制造重大战略政策部署，产业层面，跨国工业巨头、互联网企业、等从不同角度推进智能制造发展，引发新一轮竞争热潮。

国家层面，美国于2009年提出《重振美国制造业框架》，随后又陆续制定了《2010制造业促进法案》《国家制造业创新网络初步设计》等政策，2011年提出的“先进制造伙伴计划”基本确立了以工业互联网为核心的智能制造发展思路。德国于2011年提出了“工业4.0”战略，先后出台《保障德国制造业的未来: 实施“工业 4. 0”战略建议》、《数字议程（2014-2017）》、《数字化战略2025》等政策。我国高度重视智能制造发展，国务院先后印发《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等重大文件，将智能制造作为两化融合的主攻方向和加快制造强国建设的重要突破口。

表1 中美德政策战略对比

产业层面，新一代信息技术与制造业加快深度融合，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。基于信息物理系统（CPS）的智能车间、智能工厂等正在引领制造方式变革；网络众包、协同研发设计、大规模个性化定制、全生命周期管理等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能设备、智能家电、智能机器人、无人驾驶汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。

企业层面，西门子、通用电气等跨国工业巨头依托先进制造技术优势，搭建智能制造平台系统，推进工业数字化进程；英特尔、NPX等全球半导体龙头企业加快投资并购步伐，发展人工智能芯片、智能终端、感知设备等，提升网络互连、数据采集、边缘计算能力；微软、思科、IBM等互联网巨头通过战略投资和跨界合作，发展面向制造业的数据分析、应用和服务模式创新等，加快智能制造领域布局。

三、智能制造重点发展领域

工业机器人 ：工业机器人是先进制造业的核心技术装备，是衡量一个国家制造业水平和核心竞争力的重要标志，发达国家均把发展机器人产业作为提升制造业竞争力的主要途径。目前，新一代工业机器人正在向网络化、智能化方向发展。网络化，即多个机器人通过工业互联网实现工作流程、工艺环节的高效协同；智能化，即工业机器人能够自主分解执行作业任务与行动目标，根据环境初始条件信息及时做出应对，并自主选择最优方案。

网络协同创新平台 ：网络协同创新平台可以部分理解为工业云，即跨越空间地域限制的开放式、可拓展的协同创新平台。该平台能够集聚各种创新资源，缩短研发周期，提高响应速度、降低研发成本，同时提供技术支持、融资对接、人才培训等服务，推动新技术、新产品研发及产业化，促进用户深度参与、产业链上下游企业高度协同，充分调动各类主体的积极性和创造性，实施深度合作和迭代式创新，进而形成面向工业制造领域的万众创新。

智能工厂 ：智能工厂是实现智能制造的重要载体，其本质是以信息物理系统（CPS）和工业互联网为核心，利用信息技术和智能装备对生产工艺、组织流程、管理服务模式以及产品全生命周期进行数字化、网络化、智能化改造，加强设备、制造单元、生产线、车间、工厂的互联互通，实现人、机、法、料、环高度协同融合，推动企业纵向集成和横向集成，并基于工业大数据应用和工业云服务，为企业提供工厂级的端到端整体解决方案，实现提质增效和产业转型升级。

四、发展策略及建议

一是提升智能制造软硬件供给能力。 继续组织实施智能制造发展专项、高档数控机床与基础制造装备科技重大专项，推进工业机器人、增材制造、工业软件与系统、工业大数据等关键软硬件产品及服务的联合攻关，突破核心电子器件、高端芯片、关键材料核心技术和产业化瓶颈，全面提升设计工具、制造执行系统、产品全生命周期管理、工控系统及整体解决方案的自主提供能力。

二是加强智能制造应用示范推广。 围绕钢铁、石化、航空、汽车、装备、电子等重点行业的智能制造发展需求，遴选部分规模效益突出、行业影响力显著的典型企业，分别打造若干个功能完善、模式创新、示范作用明显的样板式智能车间或智能工厂。加快智能人机交互、工业机器人、增材制造等技术和装备在工业领域的应用，培育发展一批智能制造解决方案提供商，为工业智能制造所需的信息技术升级、产业链协同创新提供支撑。

三是鼓励企业开展组织形态与服务模式创新。 以互联网+制造业创新发展为引领，以工业互联网为支撑，以激发传统企业互联网转型内生动力为着力点，鼓励制造企业发展基于互联网的众包设计、个性化定制、网络协同研发、云制造等新型制造模式，鼓励信息技术企业发展智能传感器、工业云平台、工业大数据、工业APP等产品服务和解决方案，支撑制造业创新转型发展。

作者简介

夏磊，中国信息通信研究院产业与规划研究所工程师，研究方向包括物联网、智慧城市、工业互联网、智能制造等信息化领域。多次参与国家部委物联网相关政策编制工作，承担多项省、市级物联网和智慧城市领域研究咨询项目。

联系方式：xialei@caict.ac.cn

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