中年|正略咨询：抗鼎风范-高端装备制造
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导读：
高端装备制造产业是中国战略性新兴产业的重要组成部分 ， 也是战略性新兴产业其他领域的重要支撑 。 《中国国民经济和社会发展第十三个五年规划》提出实施高端装备创新发展工程 ， 明显提升自主设计水平和系统集成能力 ， 为高端装备制造的发展定调 。
目前 ， 中国高端装备制造业水平大幅度提升 ， 一批重大装备已经走下生产线 ， 技术成果不断涌现 ， 工业化和信息化的两化融合正在稳步推进 ， 整个产业呈现出自动化、数字化、集成化、网络化、智能化的新趋势 。 截至2019年9月底 ， 科创板上市企业数量共30家 。 其中 ， 高端装备制造企业共8家 ， 占据科创板上市企业数量26.7% ， 成为科创板支持的第二大产业方向 。
一、大国重器诞生记
高端装备制造业是工业发展的基础 ， 在国民经济发展中占有举足轻重的地位 。 从无到有、从小到大、从弱到强 ， 中国装备制造经历了什么磨炼与洗礼？又是如何走出了一条自己独特的发展之路？
正略咨询梳理了中国装备制造简史 ， 以此向中国装备制造致敬 ， 也邀您一同回味这激情燃烧的岁月（见图1-1） 。
1、第一阶段（1949—1959年）：重建工业骨架
中国近代的装备制造业 ， 是在长期的政局动荡、战火硝烟、殖民掠夺中艰难建立起来的 。 新中国成立之初 ， 面对的是一个工业布局畸形 ， 产业、技术、资金、人才奇缺的孱弱的工业体系 。
20世纪50年代 ， 中国在遭受全球绝大部分资本主义国家封锁、禁运的环境下 ， 通过等价交换的外贸方式 ， 先后接受苏联多批工业建设项目援助 。 截至1954年赫鲁晓夫访华签订《中苏关于苏联政府帮助中华人民共和国政府新建十五项工业企业和扩大原有协定规定的一百四十一项企业设备的供应范围的议定书》为止 ， 援建项目达到156项 ， 因此称为“156项工程”（后续又补充了18项 ， 共计174项） 。
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图1-1 中国装备制造业的四个发展阶段
围绕“156项工程” ， 中国建设了近千个工业项目 ， 遵照集中力量办大事的原则 ， 国家19.1%的财政收入、70%~90%的钢材和水泥等重要物资、88.8%的投资全部集中用于重点工程建设 。 在苏联的帮助下 ， “156项工程”取得了辉煌的成就 。 中国能够自己制造飞机、汽车、重型机械和精密仪器、发电设备、高级合金钢等工业品 ， 中国的工业技术水平迅速接近50年代国际先进水平 ， 钢材自给率达到86% ， 机械设备自给率超过60% 。
2、第二阶段（1960—1978年）：自力更生
1960年7月 ， 中苏关系破裂 。 此后 ， 苏联停止援助 ， 中国在国际上受到政治孤立和经济封锁 ， 加上三年自然灾害等影响 ， 国家经济发展举步维艰 。 在此背景下 ， 中国决定自主研制先进装备 ， 最终取得了以“两弹一星”为代表的杰出成就 。
但在当时 ， 中国装备制造业的主要任务仍是吸收和消化苏联的技术 ， 摆脱对苏联的技术依赖 。 由于国际的封锁 ， 中国装备制造业没有搭上数字化、信息化、管理现代化的国际潮流 ， 与世界先进制造技术的差距越来越大 。 直到20世纪70年代初 ， 中国开启了第二次对外大规模引入成套技术设备的工作 ， 中国产业界才重新认识到与世界先进水平的差距 ， 开始加快装备制造业的发展 ， 通过与西方发达国家的经贸合作缩小技术差距 。
3、第三阶段（1978—1992年）：艰苦创业
改革开放初期 ， 中国装备制造业依托重点工程 ， 以突破重点建设项目核心装备、技术作为首要目标 。
1983年7月 ， 国务院做出《关于抓紧研制重大技术装备的决定》 ， 在依靠自身力量的同时 ， 积极引进国外先进技术 ， 合作设计、合作制造 ， 力争在前十年把这些最核心的技术掌握在自己手里 ， 为后十年的经济振兴打下牢固基础 。 在长期规划中 ， 国家先后确定了国民经济急需的14项重大成套设备研制项目 。 这些项目大都意在填补国家空白 ， 故技术难度大、质量要求高 ， 需要跨部门、跨地区、跨行业协作完成 。 国家层面成立了国务院领导担任组长、26位部长参加的国务院重大技术装备领导小组 。 参加研制的科研制造单位有300多个 ， 科技人员有7000余名 。 在这一阶段 ， 重大技术装备的研制硕果累累 ， 很多项目获得了国家科技进步奖 ， 为我国重大建设工程提供了技术先进、使用可靠的成套设备 。
4、第四阶段（1993年至今）：自主创新
1993年 ， 中国重大技术装备办公室并入经贸委 ， 中国装备制造业发展进入了一个新的时代 。 1998年2月12日 ， 由国家经贸委和国家计委联合
发布的《“九五”国家重大技术装备研制和国产化工作的规划方案》成为此后一段时间内装备制造业发展的指导方针 。 2008年 ， 在“大部制”改革背景下 ， 国务院组建工业和信息化部 ， 其主要职责之一便是推动重大技术装备发展和自主创新 。 此后 ， 国家相继发布了《装备制造业调整和振兴规划》《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》《高端装备制造业“十二五”发展规划》等战略性政策和意见 。
随着经济的稳步发展 ， 科技实力的逐步加强 ， 我国的一系列“大国重器”取得重要突破 ， 很多装备都已经实现90%以上的国产化率 ， 很多关键核心技术已经实现完全自主 ， 在许多装备制造方面我国已从追赶者成为领跑者 。 在市场化的浪潮当中 ， 一批优秀的中国装备制造企业走出国门 ， 成为中国装备制造业的国际名片 ， 如三一重工、徐工、潍柴等 。
另一方面 ， 我们应当清醒地认识到我国装备制造业面临的总体问题——竞争力不足、国产装备“空心化”、技术人才缺乏等 。 国产化攻关十分艰巨 ， 以国产高铁为例 ， 部分轴承、车轮、齿轮传动系统、转向架等构件以及某些芯片等核心零部件还需要依靠进口 ， 这些装备零部件的自主生产绝不是单一技术掌握的问题 ， 挑战从生产装备的装备就已经开始 ， 直到最终研制并测试成功为止 。
新中国装备制造业历经重建基础、自力更生、艰苦创业、自主创新这四个阶段的淬炼 ， 已发展为门类齐全、独立完整的产业体系 ， 其成就举世瞩目 。 按照工业体系完整度来看 ， 中国拥有39个工业大类、191个中类、525个小类 ， 成为全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家 ， 工业体系完备程度冠绝世界 。 中国已经从一个农业国转变为全球制造业中心 ， 成为世界第一大工业生产国 。
二、高端装备制造产业解析
01、装备制造的高端区块
20世纪90年代 ， “微笑曲线”理论已经在中国产业界家喻户晓 。 该理论是由中国台湾企业家施振荣于1992年为了“再造宏碁”而提出的 。 该理论认为 ， 曲线左右两侧在产业链中属于高附加价值环节 ， 利润空间大 ， 处于曲线中间弧底位置的加工、组装、制造等 ， 技术含量较低 ， 属于低附加价值环节 ， 利润微薄（见图1-2） 。
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图1-2 微笑曲线
图片来源：公开网络
中国制造业对“微笑曲线”理论推崇备至 ， 20世纪90年代 ， 许多企业以此为指引 ， 在保证制造生产的基础后 ， 不约而同地将重兵向右侧部署 ， 在品牌与行销的方向上寻求更高端价值 ， 却鲜有向研发创新方向进军的企业 。
然而 ， 2004年日本索尼中村研究所所长中村末广提出了与“微笑曲线”相反的“武藏曲线” 。 该研究所根据对日本制造业的调查发现 ， 在日本制造业的业务流程中 ， 组装、制造阶段的流程有较高利润 ， 而零件、材料以及销售、服务的利润反而较低 。 2005年6月 ， 《日本制造业白皮书（2004）》总结了对近400家制造企业进行的调查 ， 验证了“武藏曲线” ， 肯定了“制造&组装”环节利润率最高的企业非常多 ， 即最丰厚的利润源自制造（见图1-3） 。
正略咨询认为 ， 两条曲线反映了制造企业的两个层面 。 “微笑曲线”更侧重于表达制造企业自身的前后业务链的价值 ， 左侧指的是制造的上一道工序研发设计 ， 右侧是下一步程序市场营销 。 “武藏曲线”实则表达制造企业的上下游产业链的价值 ， 左侧指向零件及材料 ， 右侧指向经销与售后 。
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图1-3 武藏曲线
图片来源：公开网络
融合两条曲线 ， 便能更立体地透视制造产业的价值结构 ， 解答制造产业乃至制造企业的价值布局困惑（见图1-4） 。
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图1-4 制造产业价值区块
原创：正略咨询
高端装备制造正处于制造产业的高价值区块 ， 具有产业链地位核心、资本投入高、技术含量高、生产过程复杂、产品价值高、产品寿命长六大特征（见图1-5） 。
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图1-5 高端装备制造产业特征
对高端装备制造的六大特征的具体解读如下：
第一 ， 产业链地位核心 。 高端装备制造的发展水平决定工业的整体竞争力 ， 也关系到国家战略 。 同时 ， 其市场发展空间广阔 ， 具有产业整合及带动效应 ， 是国民经济发展的支柱 。
第二 ， 技术含量高 。 高端装备制造产业属于知识、技术、人才、资本多重密集型产业 ， 研发设计与工艺非常复杂 ， 研发协同规模非常大 ， 需要融合多学科、多领域（甚至数十个专业）的高精尖技术方能成功 。
第三 ， 资本投入高 。 核心技术的自主攻关难度极大 ， 作为系统性工程 ， 其涉及的面十分广泛 ， 必须配以充足的资金才能为高端装备的整个制造过程提供保障 。
第四 ， 生产过程复杂 。 高端装备制造动辄涉及数千种零部件 ， 对原材料、生产工序、供应链管理、跨领域协同都提出了非常高的要求 。
第五 ， 产品寿命长 。 高端装备产品寿命一般超过5年 ， 甚至达到20～30年 ， 或者更长时间 ， 非常必要提供全生命周期的售后维护 。
第六 ， 产品价值高 。 高端装备集工业核心实力于一身 ， 是高价值浓缩产品 ， 因此产品单价非常高 ， 工业机器人、发电设备、飞机、卫星的单价从数十万元到数十亿元不等 。
高端装备制造产业是装备制造产业中技术密集度最高的产业 ， 处于产业链的核心部位 ， 属于知识密集型、资本密集型产业 。 目前 ， 中国高端装备制造业水平大幅度提升 ， 一批重大装备已经走下生产线 ， 技术成果不断涌现 ， 工业化和信息化的两化融合正在稳步推进 ， 整个产业呈现出自动化、数字化、集成化、网络化、智能化的新趋势 。
高端装备制造产业是中国战略性新兴产业的重要组成部分 ， 也是战略性新兴产业其他领域的重要支撑 。 根据2018年11月中国国家统计局公布的《战略性新兴产业分类（2018）》 ， 高端装备制造产业包括智能制造装备产业、航空装备产业、卫星及应用产业、轨道交通装备产业、海洋工程装备产业五大领域 。 《上海证券交易所科创板企业上市推荐指引》明确重点推荐智能制造、航空航天、先进轨道交通、海洋工程装备及相关技术服务等（见图1-6） 。
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图1-6 科创板重点推荐高端装备制造产业四大领域
信息来源：国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》
《上海证券交易所科创板企业上市推荐指引》；
提炼制图：正略咨询
1、智能制造装备产业 。 该产业旨在利用信息技术提升改造传统制造业 ， 通过工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用 ， 实现各种制造过程自动化、智能化、精益化 ， 带动整体智能装备水平的提升 。
2、航空装备产业 。 该产业以市场为主线 ， 促进研发、产业化、市场服务方面的发展 ， 大力发展系列支线飞机 ， 重点突破发动机关键技术和装备 ， 加强空中管理系统和先进发展能力 ， 建立有持续发展能力的航空飞机 。
3、轨道交通装备产业 。 该产业主要围绕高速、重点、快捷三个方向 ， 重点发展大型工程、列车运行控制系统 ， 掌握系统集成和关键核心技术 ， 提升关键零部件制度化水平 ， 形成制度创新体系和现代化产业集群 ， 形成国际竞争优势 。
4、海洋工程装备产业 。 该产业以海洋油具开发为主要突破口 ， 大力发展海洋矿产资源装备制造业 ， 围绕勘探、开发、生产、加工、储运以及海上作业辅助、服务等环节的需要 ， 重点发展大型水下系统和作业装备等海洋工程关键装备 ， 提升总承包能力和专业化分包能力 。
02、高端装备制造的投资与估值
高端装备制造是立国之基、强国之本 。 《中国国民经济和社会发展第十三个五年规划》提出实施高端装备创新发展工程 ， 明显提升自主设计水平和系统集成能力 ， 为高端装备制造的发展定调 。
在国家级战略的助推下 ， 股权投资市场对高端装备制造领域的关注度持续走高 ， 2013—2018年 ， 股权投资金额年均复合增长率达到了72.5% ， 投资案例数年均复合增长率高达95.9% ， 几乎每年增长一倍 ， 2017年的投资金额更是大幅增长了近3倍（见图1-7） 。
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图1-7 2013—2018年中国股权投资市场高端装备制造领域的投资情况
数据来源：清科研究中心《2019上半年中国股权投资市场回顾与展望》；
整理制图：正略咨询
在高端装备制造产业的各个领域中 ， 智能制造是股权投资的最大热门 ， 其他领域的核心技术及主体制造以国有国资为主 ， 在新技术开发与消费端应用方面逐渐聚集起资本与创业的群落 。
1、智能制造装备产业 。 该产业是高端装备制造各个领域中面向范围最广、民营参与度最高、股权投资最活跃的领域 ， 2010—2018年 ， 该领域的投资数量占高端装备制造产业的63.8% ， 而投资金额占比则为35.4% 。
2、轨道交通装备产业 。 本领域的投融资主要集中于国有企业和规模较大的民营企业 。 创业创新的机会主要分布于软件技术服务及周边交叉应用领域 ， 小微企业大多分布于此 ， 它们很难参与该领域核心制造的竞争 。
3、航空装备产业和卫星及应用产业 。 本领域在国家军民融合战略的带动下 ， 商用航天和卫星的相关产业投资活跃度明显提升 ， 已经涌现出一批商用航天的代表性创业公司 。
4、海洋工程装备产业 。 本领域的发展呈现出二元化特征 ， 一方面是大型上市央企、国企获得PE资本青睐 ， 大额定增融资频发；另一方面 ， 中国消费端无人机产业蓬勃发展 ， 吸引了大量创业者开始探索无人船技术和商业场景 。
高端装备制造企业的估值方法主要包括PE估值法、PS估值法、研发人员投入与产出法、资产基础法等（见图1-8） 。
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图1-8 高端装备制造产业各领域企业的适用估值方法
信息来源：公开网络；提炼制表：正略咨询
智能制造装备公司可以分为三类 ， 应各自采用与自身特点相适应的估值方法 。
第一类是系统集成公司 ， 高端装备的系统集成业务有很高的定制化要求 ， 需要对下游工艺的深刻理解、研发人员的经验积累 ， 对该类公司进行估值时 ， 我们建议以其对研发人员的投入及人均产出作为定价依据 。 运用该方法时 ， 需关注外包的研发人员与研发的内部化 ， 如果混淆两者 ， 估值容易产生偏差 。
第二类是研发类公司 ， 此类公司初期的研发及设备投入较大 ， 不过产品标准化程度较高 ， 后期可通过规模效应摊销研发成本及设备折旧 ， 如果销量持续增长 ， 企业盈利会有所改善 ， PS估值方法比较适合对此类公司估值定价 。
第三类是应用类公司 ， 这类公司所生产的产品具有较高的技术壁垒 ， 其生产技术也相对成熟 ， 建议对其采用PE估值方法 。 航空航天装备包括飞机等航空装备和运载器等航天装备 ， 是知识与技术密集型行业 ， 对技术研发的要求很高 ， 同时行业壁垒也很高 ， 近年来中国国产民用飞机行业的发展前景持续向好 。 整机类公司的利润率较低 ， 可能受定价机制所限 ， 该类公司的PE估值长期偏高 ， 不能反映行业未来前景 ， 需要同时参考PS估值法对其进行定价 。
轨道交通装备领域 ， 随着近年来的动车招标数量增加、城轨审批恢复、运公转铁持续推进 ， 以整车和零部件为代表的轨交设备行业保持增长 。 2015—2018年 ， 全国铁路固定资产投资一直稳定在8000亿元的水平 ， 为轨道交通装备产业提供了稳定支撑 。 轨道交通装备产业具有较高的资质门槛和技术壁垒 ， 在产业稳定发展的大背景下 ， 企业具有较高的盈利水平 ， 综合行业发展阶段和企业盈利水平 ， 对先进轨交设备公司可以采用PE估值方法进行定价 。
海洋工程装备产业受到2012—2016年油价持续低迷的影响 ， 同时 ， 海洋工程装备公司具有投资大、周期长、风险高、技术壁垒高、技术密集、资产重等特征 ， 建议对其采用资产基础法进行估值 ， 关注其资产负债表的变化 。 需要注意的是 ， 资产负债表与最新的企业价值可能存在偏差 。
三、智能制造攻守道
01、智能撬动未来制造
经历过三大工业革命之后 ， 今天 ， 世界站在了全球第四次工业革命的发端 ， “智能革命”已经启动 。 智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合 ， 体现了制造业的智能化、数字化和网络化 。 智能制造装备可提高生产效率、降低生产成本 ， 实现柔性化、数字化、网络化及智能化的全新制造模式 。
智能制造已然成为各国必争之战略要塞 ， 其战略地位不言而喻 。 代表制造业高质量发展主要方向的智能制造正在推动传统生产方式和组织形式发生系统性、整体性的变革 ， 为产业转型升级和持续发展奠定了基础 。 纵观各国制造产业的发展战略 ， 虽然其实施方式各有差异 ， 规划路径各不相同 ， 但目标方向基本一致 ， 其根本目的在于大幅度提高制造业的效率和效益 ， 本质上不约而同地都指向了制造业的网络化和智能化 ， 可谓殊途同归 。
美国、德国、日本作为老牌制造强国 ， 基于各自的优势占据高端制造的主导地位 。 中国拥有大而全的产业规模优势 ， 已经成为第一制造大国 ， 正在奋力向高端制造追赶 。 各国不约而同都将网络化、数字化、智能化作为制造业的重要升级手段 。 因在互联网应用的规模与深度方面取得一定的先发优势 ， 中国坐上了互联网第二强国的位置 ， 所以中国更希望抓住这轮工业革命的机遇 ， 借助智能科技助力高端制造业弯道超车 。
中国装备制造业基本走过了“从无到有”的历程 ， 开启了“从有到好”的新征程 ， 迎来了从量变到质变的转折点 。 中国在高端装备制造业方面将以新一代信息技术与制造业深度融合为主线 ， 以智能制造为主攻方向 ， 实现制造大国到制造强国的历史性跨越 。 那么 ， 新一代信息技术与制造技术融合有哪些范式呢？具体而言 ， 有生产端的智能生产、云工厂 ， 消费端的智能产品、制造服务化 ， 以及跨界智能五种范式（见图1-9） 。
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图1-9 智能制造五大范式
原创：正略咨询
第一种范式：智能生产
智能生产是指通过信息技术将生产设备和管理信息系统连接起来 ， 此外 ， 通过RFID（射频识别技术）把用于生产的原材料和生产设备也连接起来 ， 进而实现生产的信息化、数字化 。
第二种范式：云工厂
生产设备的智能化造就了一批新生制造设备 ， 如送货机器人、工业机器人、仓储机器人等 ， 这些智能设备能够采集自身的数据并将其上传到工业互联网 ， 然后基于云计算进行生产资源的调控 ， 将空闲产能与制造需求对接起来 ， 通过远程监控实现生产设备的满负荷运转 。
第三种范式：智能产品
智能产品即是将人工智能技术嵌入到最终制造产品中 ， 如今这些产品已经进入大众的生活中 。 例如 ， 无人车、无人机、智能自行车、可穿戴设备等 ， 都是以智能产品为数据终端 ， 采集用户数据并上传到云端 ， 再利用算法分析帮助用户进行管理 。
第四种范式：制造服务化
智能产品持续采集用户数据 ， 上传给生产企业 ， 企业可以使用大数据挖掘为用户提供售后维保等增值服务 ， 进而创造出新的商业模式 ， 制造厂商转身成为服务商 。
第五种范式：跨界智能
工业企业建立在云工厂、制造服务化的基础上 ， 生产端与消费端的智能化设备实现互联互通 ， 形成数据价值的溢出效应 ， 延伸至金融、服务、健康、农业、商务等众多领域 ， 创造出全新的智能商业模式 。
人工智能技术将大大加速制造过程的全面智能化 。 美国麻省理工学院与宝马公司在合作中发现 ， 机器人与人类合作的组合最佳 ， 在生产力方面 ， 这一组合比人类自身团队或纯机器人的组合高85%（见图1-10） 。
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图1-10 人工智能对生产制造全流程升级的作用
信息来源：公开网络；提炼制图：正略咨询
在多年的深耕之下 ， 中国智能制造装备产业在各地掀起集群化发展热潮 ， 初步显现出集群化效应 ， 主要以工业基础发达地区为依托 ， 形成了珠三角、长三角、环渤海、中西部四大产业集聚区（见图1-11） 。
一批自主创新能力强、主业聚焦突出、产品市场前景好、对产业带动作用大的智能制造龙头企业在各地崛起 ， 增强集聚区的聚集优势与黏性 。 各集聚区结合地方特色 ， 打造各具特色的智能产业集群 ， 产业集群将进一步提升智能制造装备产业的发展水平 。
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图1-11 中国智能制造装备产业集聚区
信息来源：公开网络；提炼制表：正略咨询
02、数字化工厂拉力赛
在全球范围内 ， 智能制造时代才刚刚开始 ， 数字工厂还处于被推广普及的过程中 。 据Capgemini数字化转型研究院2017年对营收10亿美元以上的制造企业的1000多位高管（40%来自美国、10%来自中国、10%来自德国）的调研显示 ， 与美国、德国相比 ， 中国制造业的数字化水平尚存在巨大差距 ， 中国正在进行数字化工厂项目的制造企业占所有制造企业的比例仅为25% ， 该比例大约仅为美国、德国的一半（见图1-12） 。
相比之下 ， 美国、德国的数字化工厂建设步伐较快 。 中国工厂整体上仍处于“工业2.0”（电气化）的后期阶段 ， “工业3.0”（信息化）需要进一步普及 ， “工业4.0”（智能化）正在树立一些标杆示范 。 总体来看 ， 中国制造的自动化和信息化正在逐步展开 。
今天 ， 中国工业制造体系趋于完善 ， 在消费互联网领域占据了比较有利的开局 。 品质革命已经掀起 ， 中国制造技术亟待向高精尖进发 ， 制造管理水平亟待向“稳准狠”跃进 ， 制造模式亟待转型为数字化、网络化、智能化、柔性化的生产方式 。
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图1-12 2017年中美德工厂数字化水平（N>1000）
数据来源：阿里研究院、蚂蚁研究院、阿里云研究中心联合发布
《从连接到赋能：“智能+”助力中国经济高质量发展》；
整理制图：正略咨询
工业互联网是制造产业智能化升级的必由之路 ， 也是撬动制造信息化的重要杠杆 。 科学合理地将工业互联网落地植入高端装备制造产业 ， 有三大典型业务场景 。
场景一：研发生产的社会化协同
高端装备的研发、生产过程非常复杂 ， 产业链条非常长 。 传统的高端装备研制由一个超大型企业集团独立负责 ， 产品的总体研发设计和总装环节在企业内部进行 ， 仅部分零部件会涉及外协生产 。 只有超大型企业集团才能生产高端装备 。
如今 ， 高端装备研制模式越来越开放 ， 研发设计和生产装配环节都会和企业外部资源进行合作 。 基于工业互联网的社会化大协同 ， 有实力的中型企业也可以高效利用社会资源 ， 研制出高端装备 。
社会化协同研制的业务场景主要有两类 。
一是在产品的研发设计阶段 ， 工业互联网能够实现跨专业、跨企业、跨地域的协同研发设计 。 根据不同阶段的产品研制需求 ， 动态组建项目团队 ， 开发统一的软件系统 ， 利用网络化技术充分地调配协作团队的资源与技术 ， 提升制造企业的综合研发能力 。
二是在产品的生产制造阶段 ， 工业互联网能够实现复杂生产过程的管理 。 它将新一代信息技术融入产品生产周期的各个环节 ， 通过生产加工智能化、数据传输集成化、泛在网络互联化 ， 实现制造设备自主感知生产信息、智能决策优化生产过程、精准智能执行控制指令等 ， 提升制造过程的自动化、智能化水平 ， 提高制造效率 ， 提升产品质量 ， 降低能耗和人工成本 。
场景二：知识自动化
高端装备属于典型的复杂工程产品 ， 一般采用系统工程方法组织推进产品研发 。 随着高端产品及系统的规模和复杂性显著增长 ， 传统系统工程方法已经难以满足新的需求 ， 基于模型的系统工程方法（MBSE）成为未来工程技术发展的基本趋势 。
在MBSE设计过程中 ， 有相当一部分设计模板、模型、参数可以通过宏编的方式固化成知识点 ， 进而调用生成App 。 企业可以结合国家标准、行业标准、产业规范及要求 ， 建设适用于不同高端装备研制的基于模型的系统工程方法 。
场景三：预测与健康管理（PHM）
传统上 ， 高端装备的运行维护以定期检查、事后维修的预防性维护策略为主 ， 不仅耗费大量的人力和物力 ， 而且效率低下 。 工业互联网综合利用新一代信息技术、人工智能技术提出管理高端装备健康状态的全新解决方案 。
工业互联网能够在产品的售后阶段发挥预测与健康管理（PHM）作用 。 预测管理是通过评估产品偏离或退化的程度与预期的正常操作条件 ， 来预测产品的未来可靠性 。 健康管理是实时测量、记录和监测正常运行条件下的偏差和退化程度（见图1-13） 。
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图1-13 新一代PHM系统五大特征
信息来源：工业互联网产业联盟《工业互联网垂直行业
应用报告（2019版）》；提炼制图：正略咨询
工业互联网的有效实施 ， 首先需要升级产品智能化水平 ， 其次需要实时监控产品运行状态与工作环境 ， 再次需要结合历史经验数据整合分析 ， 最终为产品设备提供健康评估、故障预警和诊断、维修决策等服务 。 工业互联网促进高端装备制造产业从对设备的故障和失效进行被动维护 ， 发展到定期检修、主动预防 ， 再到事先预测和综合规划管理 ， 实现了基于工业大数据的装备售后远程维护 。
中国作为“世界工厂” ， 工业互联网的体量是消费互联网的上百倍 ， 自动化、信息化、数字化、智能化的不断融合发展将重新定义制造业 ， 深刻影响生产制造以及社会生活 。
03、机器人之畅想与现实
在智能制造各个产业中 ， 机器人产业颇受创业与投资的追捧 ， 成为最热门的领域 。 自从20世纪50年代人工智能概念提出以来 ， 人工智能与机械的结合便异常吸引关注 ， 机器人成为科幻电影的主要题材之一 。 2013年以来 ， 全球机器人产业规模持续扩张 ， 年复合增长率为15.1% 。 中国已经成为全球最大的机器人市场 ， 2018年产业规模达到87.6亿美元 ， 占全球的
29.4%（见图1-14） 。
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图1-14 全球机器人产业规模
数据来源：《机器人4.0白皮书——云–边–端融合的机器人系统和架构》
《2018年中国机器人产业分析报告》；
提炼制图：正略咨询
机器人主要分为工业机器人、服务机器人、特种机器人三大类别 。
1、工业机器人：应用于生产过程中的机器人 ， 能够处理高重复性、高精度的工作 ， 包括人机协作机器人和工业移动机器人两类 ， 如装配机器人、码垛机器人、焊接机器人、喷涂机器人、搬运机器人、分拣机器人、测量机器人等 。
2、服务机器人：服务于人的各种机器人 ， 包括个人及家庭服务机器人和专业服务机器人两类 ， 如管家机器人、陪伴机器人、娱乐机器人、护理机器人、医疗服务机器人、农用服务机器人、教育机器人、清洁机器人、物流机器人、导览导购机器人、迎宾机器人、安防机器人等 。
3、特种机器人：应用于高空、水下、自然灾害等特殊环境的机器人 ， 完成高危险的工作 ， 如极限作业机器人、应急救援机器人、军事应用机器人等 。
中国机器人产业链逐步发展成熟 ， 中国三类机器人产业均处于风口之上 。 据预测 ， 未来五年三类机器人产业规模都将保持增长态势 ， 预计工业机器人、服务机器人、特种机器人的年复合增长率分别为20.2%、34.5%和26.9%（见图1-15） 。
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图1-15 中国三类机器人产业规模预测
数据来源：《机器人4.0白皮书——云—边—端融合的机器人系统和架构》
《2018年中国机器人产业分析报告》；
提炼制图：正略咨询
机器人产业链包括上中下游三大产业环节 。 上游“核心零部件”和下游“系统集成”是利润较高的环节 ， 中游“本体生产”则利润较低（见图1-16） 。
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图1-16 机器人产业链
信息来源：公开网络；提炼制图：正略咨询
工业机器人是智能制造业最具代表性的装备 ， 发展最早 ， 份额最大 。 从全球来看 ， 汽车和电子设备是工业机器人渗透率最好的两大制造行业 ， 合计占工业机器人应用的63.7%（见图1-17） 。
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图1-17 2018年全球工业机器人应用领域分布
受益于中国制造业转型升级 ， 中国工业机器人产品已经从实验室走向工业化大规模应用 ， 中国也成为工业机器人的生产大国 ， 2018年我国工业机器人产量占全球产量的40.9% ， 远远超出其他国家和地区 。
然而 ， 放眼全球工业机器人领域 ， “四大家族” ， 即日本发那科（FANUC）、瑞典ABB、日本安川电机（YASKAWA）、德国库卡（KUKA） ， 占据了该领域的“半壁江山” 。 日本的技术水平最为突出 ， 发那科、安川电机两家企业合计占有全球市场份额的30%（见图1-18） 。
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图1-18 2018年工业机器人厂商的全球市场份额
数据来源：国际机器人联合会（IFR）；提炼制图：正略咨询
从工业机器人的产业链观察 ， “四大家族”盘踞在产业链上游的控制系统、中游以及下游 ， 产业链上游的减速器、伺服电机成为日本企业的天下 。 中国工业机器人企业重点布局在产业链中下游 ， 上游则少有涉猎（见图1-19） 。
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表1-19 中外工业机器人主要企业的产业链布局
在工业机器人的产业链上游 ， 核心零部件占产品70%的成本 ， 减速器、伺服系统、控制器是工业机器人的三大核心零部件 ， 技术要求非常高 。 工业机器人强国的核心零部件的制造水平明显领先于中国厂商 。 近年来 ， 中国企业已经在关键零部件上取得较大突破 ， 研发出一批具备自主知识产权和专利的核心零部件产品 ， 并且在国产机器人上得到应用 ， 部分实现国产化 。 不过 ， 国内机器人的很多核心零部件依然对进口依赖度较高 ， 导致国内机器人成本居高不下 。
减速器制造是众多机器人零部件中技术壁垒最高的 ， 其对齿轮的铸造材料和工艺都有极高的要求 。 与之相辅相成的是 ， 减速器的毛利率也处于机器人零部件的最高水平 ， 高达40% 。 全球仅日本几家厂商拥有成熟的机器人减速器批量制造能力 ， 占全球市场份额的70%以上 。
制造机器人所用的伺服电机对控制精度的要求非常高 ， 外资厂商占据该类电机的市场主导地位 。 中国伺服厂商已经形成了伺服驱动器的生产能力 ， 但是国内的伺服电机厂商缺乏实用的数字算法和性能可靠的功率模块 ， 元器件、硬件不成熟 ， 生产管控和技术稳定性较差 。
机器人控制系统用于对操作机进行控制以完成各种动作 。 世界主流机器人厂商的控制器均在通用多轴运动控制器平台基础上自主开发 ， 各品牌机器人均有自己的控制系统与之匹配 。
工业机器人产业链的中游是机器人本体的组装制造 。 该类厂商通常具备较强的软硬件结合能力 ， 掌握着一种或多种核心零部件和技术的生产能力 ， 在行业上下游具备较强的渗透力 。 近年来 ， 中国在产业链中游正处于放量成长阶段 ， 涌现出一大批本体制造企业 ， 部分厂商已经开始打通上下游环节 。
工业机器人产业链的下游是应用系统集成 。 系统集成是机器人商业化和大规模普及的关键 ， 系统集成商是工业自动化改造的主要实施者 。 该类厂商需要深刻理解用户所在的行业 ， 具有产品设计能力、项目管理经验 ， 能够对不同行业、工种、工作环境以及预算要求的工厂进行自动化改造 ， 提供标准化、个性化的成套装备和解决方案 。 中国工业机器人产业系统集成领域已经呈现遍地开花的态势 ， 原先扎根于各个领域的中国自动化企业逐步发展成为系统集成商 ， 不过目前多数企业规模仍较小 。
总体而言 ， 工业机器人国际巨头形成了产业链整合之势 ， 同时日本企业扼守高利润的上游环节 。 中国工业机器人产业形成了一定的中游整合能力 ， 并在下游多领域形成突围 ， 但仍需要在巩固性价比优势的基础上瞄准中高端工业机器人市场 ， 并在产业链上游核心零部件领域寻求突破 。
04、科创板上市企业（高端装备制造产业）
截至2019年9月底 ， 科创板上市企业数量共30家 。 其中 ， 高端装备制造企业共8家 ， 占据科创板上市企业数量26.7% ， 成为科创板支持的第二大产业方向 。 智能制造领域、先进轨道交通领域在高端装备制造产业中拔得头筹 ， 各有3家企业成功上市（见图1-20） 。
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图1-20 科创板上市企业的高端装备制造产业分布
信息来源：上交所科创板官网；提炼制图：正略咨询
01、智能制造——柏楚电子（688188）
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02、智能制造——瀚川智能（688022）
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03、智能制造——铂力特（688333）
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04、先进轨道交通——中国通号（688009）
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05、先进轨道交通——交控科技（688015）
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06、先进轨道交通——天宜上佳（688033）
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【中年|正略咨询：抗鼎风范-高端装备制造】
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