金准产业研究 中国智能制造发展情况研究报告

  • 3个月前发布
  • 发布人:金准数据

前言

全球各国都开始意识到先进技术对制造业的重要作用,德国提出的工业4.0战略,将利用信息物理系统提升制造业水平。近几年我国制造走向智造步伐加快,人们创业热度不减,智能制造产业园区如雨后春笋般接连涌现,智能制造发展持续向好。

一、智能制造的概念

1.1 智能制造定义 

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是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,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

国际上,智能制造通常是指一种由智能机器人和人类专家共同组成的人机一体智能系统,其技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次。

1.2 制造业智能进程

18世纪末以来人类经历了三次工业革命,无论是蒸汽机、电力还是电子信息技术,每一次革命都给人类的生产力带来了几倍或者是几十倍的巨大提升。今天,我们迎来了第四次工业革命——以智能制造为主导,运用信息物理系统,实现生产方式的现代化。

图片1.png 

1.3智能制造产业链

智能制造实现需要多个层次上技术产品支持,主要包括工业机器人、3D打印、工业物联网、云计算、工业大数据、知识工业自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能等。这些技术产品中会产生无数的商机和上市公司。

图片2.png 

二、中国智能制造发展现状

2.1智能制造背景及驱动因素

2.1.1中国制造业步入平稳发展阶段

近年来,中国的经济发展已由高速增长转入高质量发展阶段,工业高度发展时期已过,进入新常态。金准产业研究团队认为,尽管制造业增加值在全国GDP总量中的比重呈下滑趋势,但以制造业为代表的实体经济才是中国经济高质量发展的核心支撑力量。

图片3.png 

2.1.2 中国制造业亟待升级

目前,我国仍处于“工业2.0”(电气化)的后期阶段,质量基础相对薄弱、产业结构不合理、资源利用效率偏低、行业信息化水平不高、劳动力成本提高。“工业3.0”(信息化)还有待进一步普及,“工业4.0”(智能化)正在尝试尽可能做一些示范,制造的自动化和信息化正在逐步布局。

图片4.png 

2.1.3 智能制造驱动因素一:人口老龄化、工资高企导致劳动力优势减弱,智能制造提高生产效率

21世纪以来,中国制造业平均工资逐年增长,增速加快;2017年中国城镇单位就业人员平均工资达到7.43万元/年,是泰国和越南的2.14/3.51倍。中国劳动力成本优势逐渐丧失,世界制造中心逐渐向东南亚等劳动成本低的国家转移,中国工业企业面临着越来越高的人工成本压力。

由于人口老龄化加快,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%下降至了71.8%,预计到2023年将下降至70%。同时,工业机器人成本回收期在不断下降,与人力成本上升趋势形成了剪刀差,在人力成本上升与设备价格上升的确定性趋势下,金准产业研究团队认为,未来工业机器人回收期有望进一步缩短,机器换人经济型临界点已至。

图片5.png 

2.1.4 智能制造驱动因素二:产业政策驱动制造迈向“智造”

图片6.png 

2.1.5 驱动因素三:技术领先,全联网时代到来

科技创新已经越来越成为国家进步的根本推动力。因此,中国政府和企业不断加大研发投入,至2016年,研发投入占GDP的比重已经达到2.25%,接近发达国家的水平。中国在人工智能、大数据、5G通信、新能源等应用研究上,以及港珠澳大桥、国产大型水陆两栖飞机“鲲龙”AG600等具体的项目上处于全球领先水平。

此外,中国在固定宽带等科技基础的发展上与发达国家差距不断缩小。2018年,中国固定宽带用户规模达到4.07亿户,固定宽带家庭普及率达到86.1%,较2017年增长了11.7个百分点。

2.2全球智能制造发展现状

2.2.1 全球主要国家智能制造布局

图片7.png 

2.2.2 全球形成了智能制造“引领型”与“先进型”国家稳定发展,

“潜力型”与“基础型”国家努力追赶的局面

根据《全球智能制造发展指数报告》评价结果显示,美国、日本和德国名列第一梯队,是智能制造发展的“引领型”国家;英国、韩国、中国、瑞士、瑞典、法国、芬兰、加拿大和以色列名列第二梯队,是智能制造发展的“先进型”国家。目前全球智能制造发展梯队相对固定,形成了智能制造“引领型”与“先进型”国家稳定发展,“潜力型”与“基础型”国家努力追赶的局面。

图片8.png 

2.2.3 中美两国在智能生产和产值方面表现突出

智能化生产在智能制造中的地位举足轻重,是智能制造的核心所在。在世界智能制造智能生产排名前十的城市中,中国的苏州以0.7702分排名第一;在此项排名中,亚洲表现尚可,有3座城市入榜。从智能制造产值来看,美国的旧金山、西雅图、洛杉矶分别以2.60万亿元、2.44万亿元、2.33万亿元稳居前三。

图片9.png 

2.3中国智能制造发展现状

2.3.1 中国智能制造企业数量增长趋势趋向平稳

2014-2015年中国智能制造行业新成立企业数量骤增,处上升风口时期,工业巨头、互联网科技等领域企业拓展业务范围,积极转型,进军智能制造行业。2015年新增企业数量达到顶峰,2016年以后,中国智能制造新增企业数量开始降低,开始纵向拓展和深化智能制造关键技术和应用领域。金准产业研究团队认为,中国智能制造企业在地域分布方面存在明显差异,普遍分布在一线城市,广东省以绝对优势领跑市场。

图片10.png 

2.3.2 中国智能制造细分领域众多行业差别大

参考证监会以及统计局对制造业的行业划分,将我国制造业划分为19个制造子行业,其中纺织服装、机械装备、食品饮料规模以上企业数最多,当前智能制造领域中离散制造业所占比例更高,重点体现在电子电器、工业装备、航空航天、汽车等行业。不同细分行业因其产业特质、发展历史等原因集中度、规模等均大有不同。

图片11.png 

2.3.3 中国智能制造行业迎来融资高峰初创企业备受青睐

2015年起,智能制造广受资本市场青睐,融资数量和规模显著增长;2016-2018年,中国智能制造发展动力强劲,迎来融资高峰。2018年,智能制造融资金额达到325.15亿美元,融资数量为942起。从融资轮次来看,中国智能制造企业多数处于早期阶段(种子轮-A+轮),占比超过50%。

图片12.png 

2.3.4 苏州、深圳、佛山智能制造成绩亮眼

与世界水平对比,整体上中国智能化水平较低于国外水平,仍有待提升,但苏州表现强势,成为世界和中国智能生产的第一名。从智能制造产值来看,在《世界智能制造中心发展趋势报告(2019)》中的样本城市智能制造整体平均产值约为1.14万亿元,全球仅有18个城市超过这一水平,其中包含了中国的7个城市:深圳、苏州、上海、重庆、天津、佛山、广州。

图片13.png 

2.4中国“智带”分布

2.4.1 中国“智带”初步形成

智能制造被认为是中国制造的主攻方向。从“中国制造”到“中国创造”的转变,科技创新无疑是最重要的抓手。从全国各地雨后春笋般出现的各类智能制造产业园区,到国家智能制造示范试点项目以及国家智能制造综合标准化与新模式应用试点项目,中国的“智能制造产业带”(智带)正在初步形成。从中国智能制造中心城市潜力榜来看,上海、深圳、苏州分别位列前三名,其主要承载区分别为浦东新区、龙岗区以及吴江区。

图片14.png 

2.4.2 中国国家级智能制造试点项目达816个

近年来,相关部门机构陆续出台政策法规,扶持和推动中国智能制造产业发展。其中,中国智能制造试点示范项目从2015年开始,已公示了四批,总数为307个;智能制造综合标准化项目从2016年开始,已公示共三批,总数为509个;两个试点项目共有816个项目。

2.4.3 中国智能制造产业园区达到537个

各地为了发展智能制造产业,在智能制造链条上诞生了大量的产业园区,孕育了一大批智能制造产业链企业。为了兼具样本的广泛性和科学性,《世界智能制造中心发展趋势报告(2019)》在园区样本选择上,涉及带有“智能制造”名称的所有产业园区,共得到园区样本537个。

图片15.png