视觉功能检测一体化装备行业投资价值分析及发展前景预测报告.docx

视觉功能检测一体化装备行业投资价值分析及发展前景预测报告到2020年，数字化车间的运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加快推广企业内外并行组织和协同优化新模式；服装、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维服务到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备一、 加大支持力度充分发挥工业转型升级（中国制造2025）等现有资金以及重大项目等国家科技计划（专项、基金）的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。

以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、系统集成和产业化支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引导多方资本参与产业发展在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域二、 智能装备行业发展态势及未来发展趋势（一）国家政策进一步促进智能装备行业的发展国家政策大力支持工业智能，工业自动化前景广阔，智能装备行业亦有较大的发展空间《智能制造发展规划（2016—2020年）》提出2025年前，推进智能制造实施两步走战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型该规划还提出了加快智能装备发展，国家大力推动工业智能发展，智能装备生产企业迎来更多的市场机会《中小企业数字化赋能专项行动方案》旨在提升中小企业应对危机能力，夯实可持续发展基础，提出了针对中小企业典型应用场景，引导有基础、有条件的中小企业加快传统制造装备联网、关键工序数控化等数字化改造，应用低成本、模块化、易使用、易维护的先进智能装备和系统，优化工艺流程与装备技术，建设智能生产线、智能车间和智能工厂，实现精益生产、敏捷制造、精细管理和智能决策。

智能装备产业是为国民经济各行业提供技术装备的战略性产业，是智能制造的基础，是国家综合实力的集中体现，为此，我国从政策上支持智能装备行业做大做强，为行业提供了巨大的市场空间二）智能装备行业产业结构化升级，智能制造产业链协同发展随着国内制造升级，全球高端制造产能向我国转移，我国已步入后工业时代高技术产业和服务业日益成为国民经济发展的主导，工业由低端向高端发展，技术密集型和高端装备产业的占比加大我国制造业在政策和市场共同影响下，坚持走产业结构化升级、实现数字化、网络化和智能化的智能制造的目标我国制造业通过用机器智能装备代替人工，提高对产品生产过程中的质量控制水平，减少误判、漏判的情况发生，有效的提高产品品质，系实现智能制造的关键硬件平台智能制造的实现是一个逐级推进的过程，涉及设计、生产、物流、装配、调试、服务等产品全生命周期，并涉及从装备硬件到网络软件的复杂架构，智能装备、物流仓储、软件专业供应商间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力智能制造将造就全新的业态，由多个提供单一产品或服务的供应商共同构建协作系统，形成融合发展的生态产业链三）智能装备行业新技术不断在智能制造中深度应用智能装备行业的基础技术涉及物理、材料学、机械运动、电气化、自动化、人工智能等多学科，并且在应用上相互交叉，相关学科的不断发展亦为智能检测、组装装备的发展奠定了有利基础。

随着智能检测、组装装备的不断成熟和运算能力的提升，软件算法在各应用领域解决方案、深度学习能力的不断完善，智能检测、组装装备在除消费电子以外的汽车制造、半导体和新能源等领域应用的广度和深度均在提高，并加快在医药、食品饮料等其他领域的渗透未来智能制造不断地将新的技术应用到制造业中，与制造业进行深度融合这其中物联网与云计算、人工智能（AI）等新技术的作用将尤为凸显未来物联网与云计算将会更加广泛地部署到制造行业，从而减少人工干预、提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中机器视觉作为人工智能的一部分已经广泛运用于智能装备中，未来通过深度学习、增强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将提升制造领域知识产生、获取、应用和传承的效率：离线状态下，利用机器学习技术挖掘产品缺陷，形成控制规则；状态下，通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷；同时集成专家经验，不断改进学习结果2017年《新一代人工智能发展规划》提到，将全面推动人工智能与制造业的融合，解决中国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题三、 智能装备行业情况智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产装备。

智能装备行业具有产业关联度高、技术资金密集的特点，是各行业智能生产、技术进步的重要保障，在基础技术水平不断提高的作用下，智能装备行业发展迅速，目前已经广泛应用于消费电子、医疗、汽车、新能源等多个领域对于下游应用企业来说，智能装备的核心价值体现在降低生产成本、提高生产效率一方面，智能装备能够有效降低应用企业的劳动力需求，减少人工成本，通过自动化降低产品的不合格率，减少因产品质量造成的损失，降低整体生产成本另一方面，智能装备能够通过科学合理排产，优化生产过程，改善生产工艺，加快生产速度智能装备系下游应用企业实现智能制造的基础，而智能制造产业的推进则为智能装备提供了广阔的应用市场智能制造通过工业自动化、工业互联网、企业信息化管理，将传统制造企业进行全面的智能化升级，覆盖企业的制造工艺、制造产线运行和企业整体运营信息化工业自动化系在生产制造中采用自动控制、自动调整装置，用以代替人工操纵机器和机器体系进行加工生产，人工仅进行机器设备生产的监督随着国内5G基础设施逐步完善，以及云计算、边缘计算、人工智能、大数据等技术的进一步发展，工业互联网体系建设逐步完备，从而有效将人、数据和机器连接起来企业信息化管理则是面向装备、单元、车间、工程等制造载体，形成企业各个层面与环节数据集成。

一）全球智能装备行业全球制造业先后经历了手工制造、流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生了改变，经历机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势在生产制造由劳动密集型向技术密集型转型的道路上，大力发展智能装备变得不可或缺2008年金融危机后，经过十多年的技术积累，制造业强国不断推出新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力，培育行业竞争优势德国提出了工业4．0概念，推进传统制造业与现代化信息技术的融合，美国则启动了先进制造业国家战略计划近年来，随着全球科技和产业竞争日趋激烈，大国战略博弈进一步聚焦制造业，美国先进制造业领导力战略、德国国家工业战略2030、日本社会5．0和欧盟工业5．0等以重振制造业为核心的发展战略，均以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点根据国际市场研究机构MarketsandMarkets最新发布的研究报告，2020年全球智能制造市场规模2，147亿美元，预计到2025年将增至3，848亿美元，复合增长率达到12．4%二）我国智能装备行业装备制造行业为国民经济提供生产技术装备，系现代制造业的核心组成部分。

2010年10月，首次将高端装备制造业列为国家战略性新兴产业之一，作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，促进工业智能化，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，加快我国由工业大国向工业强国转变的进程具有十分重要的意义与全球制造业遭遇瓶颈相同，我国制造业亦面临较大挑战，一方面，我国制造业大而不强，在制造业增加值跃居全球第一的同时，我国制造业利润空间小，仍处于制造业微笑曲线底部此外，我国劳动力人口红利开始逐渐减弱，制造业成本显著提升，过往的比较优势正在减弱，制造业智能化转型迫在眉睫在此背景下，我国十三五规划中进一步提出了发展智能装备行业，面向《中国制造2025》十大重点领域，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用《十四五智能制造发展规划》亦明确指出，要针对满足提高产品可靠性和高端化发展等需要，开发面向特定场景的智能成套生产线以及新技术与工艺结合的模块化生产单元虽然我国智能制造（装备）行业起步较晚，在技术实力积累、制造工艺水平、产业体系建设等方面与发达国家相比存在差距，但是随着国家政策的大力支持、下游制造业对智能装备需求的提升，以及机器视觉、功能检测等重要技术的不断提高，我国智能装备行业不断发展壮大。

根据中控网统计数据显示，2016年至2020年，我国智能设备制造市场规模由1，421亿元上升至近1，900亿元，预计至2025年可达2，347亿元近年来，国内智能设备制造的市场规模呈现增长趋势三）机器视觉和功能检测技术发展带动智能装备行业快速发展智能装备旨在提供外部闭环控制机制，进行自动误差补偿，并且保证制造流程的正确完成智能制造的典型特征为动态感知、实时分析、自主决策和精准执行，工业机器人本身不具有智能特征，机器视觉和功能检测相关基础技术的演进为智能装备发展奠定了坚实的技术基础1、机器视觉带动智能装备行业快速发展在整个智能制造系统中，原始信息的采集是最为基础的工作，原始信息推动着整个系统的决策、执行和学习机器视觉技术具有高度的灵活性，能适应各种生产环境，获取检测对象的图像以进行原始信息采集，并进行分析、处理：机器视觉既可以引导定位进行尺寸量测及外观检验，完成不合格的产品的精确剔除；还可以指导机器人实现更好的定位和筛选组装工作，与整个智能制造流程密切相关机器视觉概念于上世纪五六十年代首次被提出，北美、欧洲和日本等发达地区率先进入该项研究领域，并于二十世纪八十年代将其应用于工业化生产过程当中。

机器视觉技术依靠光学成像、机械运动、电气控制、分析算法、应用软件等核心技术，使得智能检测、组装设备具备高精度的2D/3D模型获取能力，图像处理、图像识别、认知决策等人工智能和抽象理解能力，并且能够完成复杂工业的精密运动任务，从而实现智能检测、测量、定位和识别等功能从全球范围看，由于下游消费电子、医疗、半导体、汽车等行业规模持续扩大，全球各大经济主体的自动化水平的不断提升，机器视觉的在传统产业的应用率不断提升的同时，不断拓展新的应用领域随着全球制造中心向中国转移，2020年度包括中国在内的亚太区已是欧洲、北美之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的25．3%相比于国外完整且成熟的产业链，我国机器视觉起步较晚，源于上世纪八十年代的技术引进伴随着我国工业化进程发展，机器视觉行业经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段《中国制造2025》将推进信息化与工业化深度融合作为战略任务和重点之一，提出推进制造过程智能化在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互、工。