智能制造专题报告.docx

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。
一、智能制造体系的框架结构如何？
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