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2019中国智能制造研究报告亿欧智库研究背景研究目的前言随着中国劳动力成本和工业转型需求的提升、政策和技术的支持，中国智能制造进入实质性落地阶段。当前中国制造业总体处于电气自动化+数字化阶段，但制造业有众多细分领域，不同领域的工业化改革进程有较大差别，不同阶段的需求将催生广阔的智能制造空间。◆第一，针对中国制造业整体及细分领域智能制造发展现状进行研究，从宏观角度描绘中国智能制造全景图；◆第二，筛选出具有代表性的细分领域对智能制造的落地情况进行进一步研究，总结整理行业内典型企业的智能制造发展路径，目的从中微观角度深度剖析不同特征的制造业智能制造改革的真实进程和潜在价值；◆第三，针对中国智能制造服务市场进行梳理和分析，探索中国智能制造市场中潜在的爆发机会。为达到研究目的，本次研究主要使用2种研究方法来进行：◆第一，亿欧智库将基于自身对行业长期观察获得的行业知识，通过桌面研究（DeskResearch）的方式，对中国19个制造业子行业以及2000余家制造业上市公司做深度分析与总结，形成本报告的基础观点；◆第二，亿欧智库通过对多家制造业企业以及智能制造服务商进行深度访谈（ExpertsIDI），充分听取行业专家见解，形成客观、有深度的研究观点。研究方法前言EOIntelligence3通过本次研究，亿欧智库主要得出了以下几个结论：◆智能制造是一系列新型技术与应用的有机结合，其能够帮助制造业从机械化、电气自动化向数字化、网络化及智能化方向转变，创造自感知、自决策、自执行的新型生产方式。◆中国工业高度发展时期已过，进入新常态。劳动力、产业转型、政策和技术四大引擎将大力助推中国智能制造改革浪潮。中国智能制造总体水平偏低，处于电气自动化+数字化发展阶段，但细分行业差别大，多重原因影响工业化进程。因此亿欧智库从当前工业化进程和智能制造需求两个角度，结合2000+制造业上市企业财务数据及多位专家调研，总结出中国制造业19个细分领域的智能制造现状，将其归类为领导者、挑战者、探索者及观望者四大象限。◆四大象限中：汽车、计算机通讯、家电制造业等领跑智能制造，为中国智能制造领导者；纺织服装、机械装备等改革需求强烈，智能制造势在必行，为中国智能制造挑战者；石油、化工等制造业工业化基础高，探索精益生产模式，为中国智能制造探索者；食品饮料、文体娱乐等制造业则工业基础薄弱，为智能制造观望者。◆亿欧智库选择汽车、纺织服装、石油及食品饮料制造业为四大象限典型行业进行深入研究：汽车制造业生产体系标准，自动化程度很高，但供应链效率与产品质量的提升需求将促进中国汽车产业改革；纺织服装工业体系日渐成熟，成本控制、节能减排、创新模式将倒逼纺织服装智能制造；石油加工体系工艺复杂，技术门槛高，产能优化、精益生产促进石油加工业智能制造改革；而食品饮料制造业以粗放式生产为主，进入数字化阶段的大多为大型制造企业，大部分制造业处在观望阶段。◆中国智能制造整体市场已达千亿规模，且增速不断加快。当前智能制造改革主要聚焦生产环节，工业机器人、工业软件、工业互联及大数据、工业智能为关键领域。主要研究发现主要研究发现目录CONTENTSPart4.中国智能制造困难与机遇Part1.中国智能制造现状1.1智能制造定义与背景1.2中国发展智能制造动力1.3中国智能制造发展现状Part2.中国智能制造典型行业落地情况2.1智能制造领导者：汽车制造业智能制造落地情况2.2智能制造挑战者：纺织服装制造业智能制造落地情况2.3智能制造探索者：石油加工业智能制造落地情况2.4智能制造观望者：食品饮料制造业智能制造落地情况Part3.中国智能制造服务市场3.1中国智能制造服务市场现状3.2中国智能制造服务关键领域3.3中国智能制造服务商案例Part1.中国智能制造现状5TheCurrentDevelopmentofSmartManufacturinginChinaEOIntelligence1.1智能制造定义与背景TheDefinitionandBackgroundofSmartManufacturing6Part1.中国智能制造现状智能制造定义与背景EOIntelligence行业需求与技术创新助力全球制造业发展进入4.0阶段7◆随着新科技发展，各国制造业也开始新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命开始，制造业经历机械化、电气自动化、数字化三个阶段，进入以网络化、智能化为代表的工业4.0发展阶段。技术的发展促使生产力不断提高，而更高的生产力和利润率的追求促使行业不断发生变革。第一次工业革命第二次工业革命第三次工业革命第四次工业革命18世纪60年代开始19世纪60年代开始20世纪40年代开始21世纪开始行业需求技术创新家庭手工作坊无法满足社会化商品交换的需求蒸汽机的发明等产业变革机器代替手工劳动，生产力大幅提高，手工业开始发展单个机械生产率见顶，产生社会化生产的需求电机的发明电气设备/流水线等效率更高的流水线和自动化电气设备代替了大量人力劳动，重工业开始发展计算机及互联网原子能/生物工程等机械化电气自动化数字化网络化/智能化物联网/云计算/5G大数据/人工智能/机器人等出现数控机床，以及流程管理系统、计算机辅助设计系统等工业软件，效率进一步优化制造业进入稳定发展阶段，产生精益生产需求需求的快速变动/人力成本上升产生智能生产需求出现智能工厂、智能物流、C2M等新模式，全产业链协同发展，生产效率再次提高更高的生产力和利润率亿欧智库：行业需求与技术创新促进产业变革Part1.中国智能制造现状智能制造定义与背景数据来源：亿欧智库整理EOIntelligence智能制造定义包含数字化、网络化、智能化8◆智能制造是一系列新型技术与应用的有机结合，其内涵会随着技术的发展不断变化。◆智能制造定义当前包含“数字化”、“网络化”、“智能化”三部分：“数字化”指将工业信息转换为数字格式，利用计算机进行管理或控制的过程；“网络化”指新的软硬件技术将生产者-机器，机器-机器，消费者-生产者之间的相关内容连接，形成数据、流程互通的基础，即万物互联过程；“智能化”是指通过人工智能等新技术提高全流程的自主化水平。1960s1970s1980s1990s2000s2010s智能化网络化数字化数控机床CAECAM2DCADERPPDMMESSRMCRM工业软件LANWAN互联网3D打印物联网5G传感器机器视觉自然语言处理语音识别机器学习人工智能工业大数据数字孪生柔性工厂云计算边缘计算更高的生产力和利润率Part1.中国智能制造现状智能制造定义与背景数据来源：亿欧智库整理亿欧智库：智能制造关键技术发展路径EOIntelligence智能制造创造新型生产方式，终极愿景是自感知、自决策、自执行9◆随着工业软件的普及和升级，感知元件的换代，新传输技术以及高端数控机床、机器人等智能设备的使用，智能制造的基础元素已经逐步构建。而工业大数据、工业互联网、人工智能的运用，使得大量工业数据会不断连接、运算、迭代，最终形成能够自感知、自决策、自执行的高度协同制造模式。智能制造模式：高度协同/高度智能工业互联网规划阶段采购阶段生产阶段物流阶段销售阶段工业软件体系CADCAEPDM数字孪生SRMPLCSCADADCSFCSERPMESCRM不断升级和改造的工业软件WCS升级升级升级升级设计阶段设计阶段终极愿景自感知、自决策、自执行规划阶段采购阶段生产阶段物流阶段销售阶段传统制造模式：单一流程化智能化改造进程机床/生产线高级数控机床/机器人边缘计算工业大数据人工智能云计算AGV/立体仓储MEMS/激光/CMOS传感器传统传感器/执行器/伺服系统通信网络/总线/网关物联网技术/RFID工业硬件体系感知执行层传输网络层装备层机器视觉/自然语言处理/语音识别/深度学习Part1.中国智能制造现状智能制造定义与背景数据来源：亿欧智库整理9生产环节工业软件EOIntelligence工业改革不断改变世界格局，智能制造将重塑各国实力10◆中国制造业持续快速发展，制造业增加值全球第一：中国制造业2010年超越美国，成为全球制造业增加值最高的国家。2017年中国制造业增加值达到3.6万亿美元，保持全球第一，近10年CAGR为12%，预计未来中国仍将在制造业世界舞台扮演重要的角色。◆从人均工业增加值来看，中国制造业虽为制造大国，但离制造强国仍有较远距离：世界银行统计的人均工业增加值中，中国仅占美国的1/5，韩国的1/3。随着制造业变得越来越先进和成熟，20世纪的传统制造业大国（美国、德国、日本和英国等）持续投入开发先进制造技术，竞争力持续增强，我国走向制造强国的道路将面临更大的竞争。3.592.161.040.01.02.03.04.0亿欧智库：发达国家与中国制造业增加值（单位：万亿美元）中国美国日本德国韩国印度英国0.551.241.381.491.601.691.781.912.022.1510.649.6010.387.030.647.97036912亿欧智库：人均工业增加值（单位：万美元）中国美国德国日本韩国印度英国数据来源：世界银行Part1.中国智能制造现状智能制造定义与背景EOIntelligence1.2中国发展智能制造动力TheTriggersofSmartManufacturingDevelopmentinChina11Part1.中国智能制造现状中国发展智能制造动力EOIntelligence90.0336.609.69%0501001502002009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2025年亿欧智库：2010-2018年中国GDP与第二产业增加值国内生产总值(万亿元)第二产业增加值(万亿元)国内生产总值同比增长率第二产业增加值同比增长率四大引擎助推中国工业从去产能向智能制造阶段迈进◆中国工业高度发展时期已过，进入新常态：2012-2016年中国第二产业增加值增速低于GDP增长率，2015年第二产业增加值增速迅速下降至1.6%，说明中国正在进入工业新常态阶段，高速发展时期已过。◆供给侧改革效果显著，未来智能制造成为新动力：2015年后中国第二产业增速不断回升，主要是因为去产能政策的推进使得中国工业在短暂阵痛后焕发生机；2017年后，第二产业增加值再次回落，未来智能制造将成为保持工业持续快速发展的源动力。◆劳动力、产业转型、政策和技术四大引擎将大力主推中国智能制造改革浪潮。2016年开始战略进入智能制造阶段亿欧智库：四大引擎推进改革浪潮劳动力成本提高工资刚性上升、人口老龄化导致中国劳动力优势减弱，智能制造提高生产效率产业转型工业附加值低、产能利用率低倒逼中国产业转型，智能制造可提高工业附加值政策支持国家响应全球趋势自上而下支撑中国制造业改革体系技术支撑技术积累为智能制造奠定科技基础多项技术已在全球领先2015年供给侧改革维持高增速需要依赖智能制造数据来源：左图来自国家统计局，右图为欧智库整理Part1.中国智能制造现状中国发展智能制造动力12EOIntelligence2.893.223.654.184.685.155.646.206.767.430246810亿欧智库：2008-2017年城镇单位就业人员平均工资情况（单位：万元）中国智能制造转型引擎一：工资刚性上升、人口老龄化导致中国劳动力优势减弱，智能制造可提高生产效率◆人口老龄化、劳动力供给不断减少2013年至2018年中国劳动人口比重从73.9%下滑至71.8%，预计2023年将下降至70%，劳动力供给不断减少。◆工资不断上升同时具有向下刚性十年内城镇单位就业平均工资增长2.57倍，10年复合增长率达到10%，凯恩斯理论指出工资有向下刚性，未来劳动力成本仍将稳定上行。CAGR10%73.9%73.6%73.1%72.7%72.3%