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機器視覺：AI促進機器視覺多元應(yīng)用智能物流：AI助力物流降本增效AI賦能制造業(yè)發(fā)展機器人：人形機器人有望成AI終極入口數(shù)控系統(tǒng)：AI助力其精確性、及時性、穩(wěn)定性ARVR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊工控&工業(yè)軟件：AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展智能儀表：發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間X射線檢測設(shè)備：AI助力智能化檢測傳感器：AI發(fā)展，提高傳感器需求受益標(biāo)的風(fēng)險提示1234567891011126領(lǐng)先｜深度信目錄

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1AI賦能制造業(yè)發(fā)展7AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展1.1、CHATGPT掀起AI浪潮AIGC指人工智能生成內(nèi)容。AIGC即AI

Generated

Content，是指利用AI技術(shù)來生成內(nèi)容，AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內(nèi)容生產(chǎn)方式。（PGC指專業(yè)人員創(chuàng)作內(nèi)容；UGC指用戶創(chuàng)造內(nèi)容）。AI模型分為決策式/分析式AI（Discriminant/Analytical

AI）和生成式AI

（Generative

AI）兩類。決策式AI：根據(jù)已有數(shù)據(jù)進行分析、判斷、預(yù)測，主要應(yīng)用模型有用于推薦系統(tǒng)和風(fēng)控系統(tǒng)的輔助決策、用于自動駕駛和機器人的決策智能體等。生成式AI：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的聯(lián)合概率分布，并非簡單分析已有數(shù)據(jù)而是學(xué)習(xí)歸納已有數(shù)據(jù)后進行演技創(chuàng)造，基于歷史進行模仿式、縫合式創(chuàng)作，生成了全新的內(nèi)容，也能解決判別問題。

圖表1：全球AIGC行業(yè)發(fā)展歷程

來源：艾媒咨詢，中泰證券研究所8

圖表2：ChatGPT依托于LLM（大型語言模型）

來源：《ChatGPT的運行模式、關(guān)鍵技術(shù)及未來圖景》，中泰證券研究所來源：《ChatGPT的運行模式、關(guān)鍵技術(shù)及未來圖景》，中泰證券研究所1.1、CHATGPT掀起AI浪潮ChatGPT引爆新一輪AI熱潮。2022年12月，OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網(wǎng)絡(luò)，其能勝任高情商對話、生成代碼、構(gòu)思劇本和小說等多個場景，將人機對話推向新的高度。當(dāng)前全球各大科技企業(yè)都在積極擁抱AIGC，不斷推出相關(guān)的技術(shù)、平臺和應(yīng)用。引爆新一輪的AI熱潮。ChatGPT為AI通用大模型，應(yīng)用前景廣闊。此前，AI運用的都是專用AI模型，往往只能在具體的領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生一定的效果。而ChatGPT

代表了AI通用大模型的最新進展，顯示了大模型的巨大影響力。大模型是指容量較大、用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)的模型，通常具有海量的參數(shù)和復(fù)雜的架構(gòu)，具有涌現(xiàn)性、擴展性、復(fù)合性的特征）大算力、大數(shù)據(jù)、大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等技術(shù)特點，具有更豐富的通用知識、更強的學(xué)習(xí)與推理能力，可更好地降低AI應(yīng)用成本、縮短研發(fā)周期、提升識別準(zhǔn)確率。AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展

圖表3：GPT-3.5使用“RLHF”的訓(xùn)練方式

RLHF：利用人類反饋強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式9AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展1.2、AI的應(yīng)用場景分析消費端：隨著內(nèi)容生成的不斷便利，消費品的產(chǎn)品數(shù)量、質(zhì)量和多樣性，都會出現(xiàn)大幅度提升。此外，生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作，人們可享受的閑暇時間增多，有助于促進消費端需求提升；產(chǎn)業(yè)端：促進自動化、促進技術(shù)進步、實現(xiàn)數(shù)據(jù)等新要素創(chuàng)造促進自動化：AIGC可以整合生產(chǎn)流程中的多個步驟，直接越過人類決策輸出結(jié)果，從而大幅提高自動化程度；促進技術(shù)進步：AIGC可將現(xiàn)有知識組合從而產(chǎn)生新的知識，生成式AI崛起后，“組合式創(chuàng)新”作用越來越大；新要素創(chuàng)造：AIGC可通過創(chuàng)造合成數(shù)據(jù)，為數(shù)字生產(chǎn)活動提供寶貴的投入要素。

圖表4：AIGC的應(yīng)用場景

來源：《超越ChatGPT：生成式AI

的機遇、風(fēng)險與挑戰(zhàn)》，中泰證券研究所整理101.2、AI的應(yīng)用場景分析AI在多個行業(yè)中廣泛應(yīng)用?；谲浖?wù)、云服務(wù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等產(chǎn)品形式，結(jié)合消費、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、元宇宙與數(shù)字孿生等各類應(yīng)用場景，AI賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為主流趨勢。根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2022年我國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1958億元，AI的產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬。AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展圖表5：AI廣泛滲透進經(jīng)濟生產(chǎn)活動的主要環(huán)節(jié)來源：艾瑞咨詢，中泰證券研究所整理11AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展“AI+制造業(yè)”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：將AI技術(shù)應(yīng)用到制造業(yè)，使制造業(yè)在數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)機器的自主反饋和自主優(yōu)化。AI+制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)包括三層：（1）基礎(chǔ)層：AI芯片、工業(yè)機器人、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等，提供AI技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用所需的軟硬件資源；（2）技術(shù)平臺層：公有制造云、制造業(yè)大數(shù)據(jù)、制造業(yè)AI算法，即基于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)設(shè)計AI算法；（3）應(yīng)用層：利用AI技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)的各個環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值。圖表6：“制造業(yè)+AI”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來源：德勤，中泰證券研究所整理121.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展AI應(yīng)用于制造業(yè)多個環(huán)節(jié)，在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、銷售、售后等過程均有滲透且成熟度不斷提升。產(chǎn)品設(shè)計：（1）通過AIGC完成工程設(shè)計中重復(fù)的低層次任務(wù)；（2）通過AIGC生成衍生設(shè)計，為工程師提供靈感；生產(chǎn)計劃：需求預(yù)測、智能排產(chǎn)。（1）通過AI技術(shù)分析不同數(shù)據(jù)，包括銷售歷史數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈建構(gòu)、產(chǎn)品價格等數(shù)據(jù)，做出更加準(zhǔn)確的需求預(yù)測，從而使企業(yè)更好地安排生產(chǎn)計劃，降低庫存水平，降低運輸、倉儲、供應(yīng)鏈管理成本；（2）在給定工單、可用資源、約束條件和公司目標(biāo)多重條件下，生成最佳生產(chǎn)計劃；生產(chǎn)過程：預(yù)測性設(shè)備維護、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、智能化產(chǎn)品檢測、智能搬運等。通過挖掘和提煉生產(chǎn)中產(chǎn)生的海量信息，優(yōu)化設(shè)備運轉(zhuǎn)、工藝流程、提高檢測效率、提高自動化程度，減少設(shè)備損耗，提高生產(chǎn)效率；銷售/售后：利用AI技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、快速響應(yīng)的售后服務(wù)等。AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展13來源：中泰證券研究所整理1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展圖表7：AI應(yīng)用于制造業(yè)多個環(huán)節(jié)AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展14

圖表9：2021-2022年中國AI獨角獸融資分布

來源：Bizwit，德勤，中泰證券研究所來源：艾瑞咨詢，中泰證券研究所1.3、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展中國為制造業(yè)大國，為AI提供了豐富的應(yīng)用場景。根據(jù)德勤2021年10月的預(yù)測，2025年AI在中國制造業(yè)的市場規(guī)模有望達到141億人民幣。根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2021-2022年中國AI獨角獸融資占比前三的行業(yè)分別為自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)，占總?cè)谫Y事件的比例分別為29.8%、28.1%、24.6%。AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展0102030405060020406080100120140

圖表8：AI在中國制造業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模

160 7020182024E 2025E2019 2020 2021E 2022E 2023E中國制造業(yè)人工智能應(yīng)用市場（億元）增長率（

）35302520151050行業(yè)融資事件數(shù)占獨角獸總?cè)谫Y事件比例（

）15領(lǐng)先｜深度信目錄

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2AI+機器人：人形機器人有望成AI終極入口16來源：中泰證券研究所整理人形機器人有望成AI終極入口2.1、機器人行業(yè)情況機器人分類：參照中國電子學(xué)會，機器人分為工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特種機器人三類。其中，工業(yè)機器人指面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手臂或多自由度機器人；服務(wù)機器人指在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下為人類提供非必要服務(wù)的多種高技術(shù)集成的先進機器人；特種機器人指代替人類從事高位環(huán)境和特殊工況的機器人。產(chǎn)業(yè)鏈：上游為控制器、伺服、減速器等核心零部件，中游為本體和系統(tǒng)集成，下游為細分行業(yè)應(yīng)用。圖表10：機器人產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)17來源：IFR，中泰證券研究所來源：IFR，中泰證券研究所2.1、機器人行業(yè)情況全球市場：根據(jù)

IFR

數(shù)據(jù)，預(yù)計2022年全球機器人市場規(guī)模為513億美元，同比增長19.6%；其中，工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特種機器人市場規(guī)模分別為195億美元、

217

億美元、101

億美元。中國市場：根據(jù)IFR數(shù)據(jù)，預(yù)計2022年中國機器人市場規(guī)模為174億美元，同比增長22.54%；其中，工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特種機器人市場規(guī)模分別為87億美元、

65

億美元22億美元。圖表11：全球機器人市場規(guī)模 圖表12：中國機器人市場規(guī)模01002003004005006007002021 2022* 2023* 2024*全球服務(wù)機器人市場規(guī)模（億美元）2017 2018 2019 2020全球工業(yè)機器人市場規(guī)模（億美元）全球特種機器人市場規(guī)模（億美元）0501001502002503002017 2018 2019 2020 2021 2022* 2023* 2024*中國工業(yè)機器人市場規(guī)模（億美元）

中國服務(wù)機器人市場規(guī)模（億美元）中國特種機器人市場規(guī)模（億美元）人形機器人有望成AI終極入口182.2、人形機器人有望成AI終極入口根據(jù)形態(tài)，機器人可分為“類手”、“類腳”、“類人”三種，AI均有應(yīng)用。類手機器人：主要用于工業(yè)生產(chǎn)和物流中的搬運、裝配、焊接等場景，以及醫(yī)療手術(shù)場景，典型代表是多關(guān)節(jié)機器人，在視覺、觸覺、力覺和軌跡規(guī)劃等維度都在引入AI算法提升機器人操作的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；類腳機器人：指自主移動機器人（AMR），所應(yīng)用到的激光/視覺SLAM導(dǎo)航和避障，以及語音對話等對AI算法依賴度較高，在倉儲物流、工業(yè)線邊和各類服務(wù)場景均有落地；人形機器人：指形狀及尺寸與人體相似，能夠模仿人類運動、表情、互動及動作的機器人。人形機器人具備通用性，勝任多種場景。AI大模型為人形機器人注入“靈魂”，幫助其在語音、視覺、運動控制等多個方面更加智能化。人形機器人是人機交互的最好載體，有望成為AI的終極入口。

圖表13：AI在機器人中的應(yīng)用

來源：艾瑞咨詢，中泰證券研究所整理人形機器人有望成AI終極入口19來源：艾瑞咨詢，中泰證券研究所注：智能機器人指結(jié)合AI算法、具備自主學(xué)習(xí)能力和環(huán)境特征適應(yīng)性的機器人產(chǎn)品，包含應(yīng)用于工業(yè)、物流、服務(wù)等行業(yè)的商用機器人，不含家用機器人。02040608010012001002003004005002.2、人形機器人有望成AI終極入口長期看，機器人從感知到?jīng)Q策將全面“人化”。機器人從感知到?jīng)Q策層面的智能化程度都將大幅度提升。一方面，機器人在傳感層的應(yīng)用將從孤立走向融合，觸覺+視覺、視覺+聽覺等將感知細化和情感化，更貼近人的實際感知狀態(tài)；另一方面，AI將深度植入機器人的運動控制系統(tǒng)，將多模態(tài)的感知信息匯集起來進行綜合理解性和決策。市場規(guī)模：根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2022年中國智能機器人市場規(guī)模為76億元，預(yù)計2027年市場規(guī)模將達到536億元，2022-2027年CAGR有望達到47.9%。2022年智能非移動機器人和智能移動機器人市場規(guī)模分別為30億元、46億元，2027年有望分別達到166億元、370億元。

圖表14：中國智能機器人市場規(guī)模（特指結(jié)合AI的機器人，具體定義見備注） 600 140202020212026E2027E2022 2023E 2024E 2025E中國智能機器人市場規(guī)模（億元） 同比增速（

）人形機器人有望成AI終極入口202.3、關(guān)注減速器和電機環(huán)節(jié)人形機器人可用于各種場景，包括作為接待員、為教育目的與人類互動、作為醫(yī)療助理陪伴老人、代替人員從事危險場所活動等。預(yù)計2026年全球市場規(guī)模達到80億美元。隨著技術(shù)進步帶來人形機器人智能化程度提高，以及人形機器人成本逐步下降，預(yù)計其滲透率將逐步提高。根據(jù)優(yōu)必選招股書，預(yù)期2026年全球人形機器人解決方案市場規(guī)模將達到80億美元，占全球智能服務(wù)機器人解決方案市場規(guī)模的11.8%。受益方向：（1）核心零部件：人形機器人較工業(yè)機器人的自由度大幅提升，其減速器與電機的用量將大幅提高。建議關(guān)注諧波減速器企業(yè)：綠的諧波、豐立智能等；電機企業(yè)：步科股份等；（2）AI推動工業(yè)機器人智能化程度提高，加快“機器換人”，建議關(guān)注工業(yè)機器人企業(yè)埃斯頓、凱爾達等。人形機器人有望成AI終極入口21領(lǐng)先｜深度信目錄

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3AI+機器視覺：AI促進機器視覺多元應(yīng)用222D定位系統(tǒng)2D對位系統(tǒng)2D測量系統(tǒng)AI檢測系統(tǒng)AI識別系統(tǒng)字符讀碼系統(tǒng)3C電子新能源汽車醫(yī)藥醫(yī)療半導(dǎo)體快速物流其他2D工業(yè)相機光源鏡頭圖像采集卡智能ID視覺控制器固定式讀碼器手持式讀碼器算法軟件智能相機視覺傳感器3DRGBD相機3D掃描儀線激光輪廓儀3D算法軟件3D監(jiān)測系統(tǒng)3D抓取系統(tǒng)視覺應(yīng)用系統(tǒng)集成商上游核心部件中游應(yīng)用集成下游終端用 終戶 端行業(yè)3.1、機器視覺概況機器視覺AI有望助力機器視覺提升檢測效率及精度。作為“智能制造之眼”，機器視覺近年來在智能制造中發(fā)揮著重要角色。伴隨應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展，行業(yè)對機器視覺亦提出了更多要求，而AI有望為機器視覺注入新動力。產(chǎn)業(yè)鏈：工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈包括上游的零部件（光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、軟件及算法平臺）、中游裝備（視覺引導(dǎo)裝備、視覺識別裝備、視覺檢測裝備、視覺測量裝備）和下游相關(guān)應(yīng)用。

圖表15：機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈概況

來源：中泰證券研究所AI促進機器視覺多元應(yīng)用233.2、機器視覺主要功能機器視覺主要功能——識別、測量、定位及檢測。識別：基于目標(biāo)物特征，如外形、顏色等進行甄別，測量：將獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用度量衡單位，再在圖像中精確計算目標(biāo)物的幾何尺寸；定位：獲得目標(biāo)物關(guān)于二維或三維的位置信息，檢測：難度最高，主要指外觀檢測，產(chǎn)品裝備后的完整性檢測、外觀缺陷檢測等。按難度劃分，目前檢測難度最高。檢測對機器視覺識別精度、準(zhǔn)確性準(zhǔn)確性要求最高，在AI與機器視覺結(jié)合后，有望實現(xiàn)更好的檢測功能。圖表16：機器視覺主要功能介紹來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院、?？禉C器人官網(wǎng)、中泰證券研究所識別測量定位檢測基于圖像標(biāo)定、目標(biāo)檢測、尺寸查找等算法技術(shù)，引導(dǎo)機器人進行定位和組裝。甄別目標(biāo)物體的物理特征，包括外形、顏色、圖案、數(shù)字、條碼、人臉、指紋、虹膜識別等對外觀物體進行外觀檢測，主要檢測表面裝配缺陷、表面印刷缺陷以及表面形狀缺陷等。把獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確計算出目標(biāo)物體的幾何尺寸。AI促進機器視覺多元應(yīng)用24圖表17：2015-2025年全球機器視覺市場規(guī)模及預(yù)測圖表18：2016-2025年中國機器視覺市場規(guī)模及預(yù)測來源：：MarketsandMarkets，高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII），中泰證券研究所來源：高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII）、中泰證券研究所3.3、機器視覺行業(yè)情況全球市場：Markets

and

Markets數(shù)據(jù)顯示，2021

年全球機器視覺市場規(guī)模約為

804

億元，同比增長

12.15%。GGII

預(yù)計至

2025

年該市場規(guī)模將超過

1200億元。2022

年至

2025

年復(fù)合增長率約為

13%。中國市場：GGII

數(shù)據(jù)顯示，2021

年中國機器視覺市場規(guī)模

138.16

億元（該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設(shè)備規(guī)模），同比增長

46.79%。其中，2D

視覺市場規(guī)模約為

126.65

億元，3D

視覺市場約為

11.51

億元。根據(jù)GGII

預(yù)測，

2025

年我國機器視覺市場規(guī)模將達到

349

億元，其中2D

視覺市場規(guī)模將超過

291

億元，3D

視覺市場規(guī)模將超過

57億元。AI促進機器視覺多元應(yīng)用253.4、機器視覺驅(qū)動因素機器視覺行業(yè)自誕生以來已超過半個世紀(jì)，經(jīng)歷了從無到有，再到蓬勃發(fā)展的過程。2012-2021年中國機器視覺器件和系統(tǒng)的銷售額從2012年的19.8億元增長至2021年的161億元，其復(fù)合增長率近似為31.7%。2022年中國機器視覺行業(yè)銷售額將突破200億元，可能得益于AI視覺的概念迅速發(fā)展。同時，在傳統(tǒng)的機器視覺中，國產(chǎn)化替代開始逐步開拓市場份額。未來中國機器視覺行業(yè)將迎來快速增長階段。圖表19：機器視覺未來增長驅(qū)動因素 圖表20：2021-2025年中國機器視覺行業(yè)銷售額（億元）來源：：機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟年度企業(yè)調(diào)查報告，中泰證券研究所人口紅利褪去，老齡化加深，人力成本上升驅(qū)動機器代人趨勢增長國家政策鼓勵下，智能制造將成為必然發(fā)展趨勢機器視覺對比人眼視覺：在速度、精度、環(huán)境等方面優(yōu)勢明顯機器視覺下游應(yīng)用逐步拓展加深4123AI促進機器視覺多元應(yīng)用263.5、機器視覺下游應(yīng)用概況機器視覺應(yīng)用方向包含工業(yè)級與消費級。工業(yè)是目前中國機器視覺行業(yè)最大的下游應(yīng)用領(lǐng)域，工業(yè)領(lǐng)域的銷售額占比為

81.2%，其中工業(yè)行業(yè)包括電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導(dǎo)體、食品飲料包裝等行業(yè)。其他、交通、娛樂、國防安防行業(yè)為輔，其銷售額占比依次為10%、3.3%、3.1%、1.1%。工業(yè)機器視覺各細分行業(yè)應(yīng)用中，3C電子、半導(dǎo)體、鋰電、光伏位居前列

，

用于3C電子、半導(dǎo)體與新能源等板塊的工業(yè)級機器視覺合計占比79.8%。機器視覺下游應(yīng)用將不斷滲透，

未來工業(yè)機器視覺領(lǐng)域值得關(guān)注的四大賽道分別是3C電子、半導(dǎo)體、鋰電、光伏。圖表21：2021年機器視覺行業(yè)銷售額來源：機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，國家能源局，中泰證券研究所AI促進機器視覺多元應(yīng)用 273.6、AI助力機器視覺實現(xiàn)更好應(yīng)用機器視覺的四大核心驅(qū)動力：成像、算法、算力和應(yīng)用。機器視覺算法與軟件的結(jié)合是機器視覺產(chǎn)業(yè)的根基，伴隨下游應(yīng)用持續(xù)拓寬，亦對算力提出了更高要求。AI技術(shù)的發(fā)展，為機器視覺實現(xiàn)進一步智能化提供了必要技術(shù)支持。機器視覺+AI賦能新興行業(yè)：機器視覺推進無人工廠、智慧工廠建設(shè)。和簡單的傳感器不同，視覺傳感器生成大量圖像數(shù)據(jù)，在AI和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下可不斷學(xué)習(xí)并優(yōu)化，強化在智慧工廠環(huán)境中的使用。圖表22：機器視覺發(fā)展歷程 圖表23：驅(qū)動因素分析來源：機器視覺發(fā)展白皮書，中泰證券研究所AI促進機器視覺多元應(yīng)用283.7、AI助力，看好機器視覺行業(yè)投資機會機器視覺領(lǐng)域在AI加持下迎來底層技術(shù)突破。近日，Meta發(fā)布了首個圖像分割基礎(chǔ)模型SAM（Segment

Anything

Model，分割一切），底層以NLP模型的通用方式解決圖像分割和識別問題，SAM

模型可應(yīng)用于各種領(lǐng)域，用于查找和分割圖像中的任何對象。分割技術(shù)是圖像處理的底層技術(shù)，Meta以NLP的通用模型，極大地降低了圖像處理的門檻，是機器視覺領(lǐng)域的底層突破性技術(shù)。在AI加持下，機器視覺行業(yè)有望迎來空前發(fā)展機會。機器視覺產(chǎn)業(yè)在AI加持下，迎來了底層技術(shù)的突破。從算法、技術(shù)到應(yīng)用，AI技術(shù)極大程度賦能機器視覺在圖像模型上的智能化應(yīng)用，優(yōu)化了圖像識別的復(fù)雜度及精度，實現(xiàn)萬物識別。我們認為，在AI助力下，機器視覺有望更好實現(xiàn)對“人眼視覺”的替代，看好機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈未來投資機會?？春梅较虬ǎ?）國內(nèi)機器視覺系統(tǒng)龍頭企業(yè)：凌云光；（2）核心零部件龍頭供應(yīng)商：奧普特；（3）機器視覺檢測設(shè)備領(lǐng)先供應(yīng)商：天準(zhǔn)科技、矩子科技。圖表24：SAM模型設(shè)計 圖表35：SAM啟用文本到對象分割效果來源：Segment

Anything官網(wǎng)，中泰證券研究所來源：Segment

Anything官網(wǎng)，中泰證券研究所AI促進機器視覺多元應(yīng)用29領(lǐng)先｜深度信目錄

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4AI+物流：AI助力物流降本增效AI助力物流降本增效4.1、物流自動化產(chǎn)業(yè)鏈：中游處于核心地位物流自動化是實現(xiàn)智能工廠的最后一環(huán)，行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈主要分為上、中、下游三個部分。上游主要為單機設(shè)備和零部件及系統(tǒng)提供商，供應(yīng)立體貨架、叉車、輸送機、分揀機、AGV、堆垛機、穿梭車等硬件設(shè)備，以及WMS、WCS、WES、MES等倉儲軟件與工業(yè)軟件。中游是解決方案提供商，目前主要解決方案提供商一部分是由物流設(shè)備的生產(chǎn)廠家發(fā)展而來，硬件技術(shù)較強，如諾力股份、中科微至；另一部分是由物流軟件開發(fā)商發(fā)展而來，在軟件技術(shù)開發(fā)上具有較強的競爭實力，如今天國際、東杰智能等。下游是應(yīng)用物流或倉儲自動化系統(tǒng)的各行業(yè)，包括零售、食品飲料、煙草、醫(yī)藥、汽車、電商、快遞等諸多行業(yè)，主要分為工業(yè)生產(chǎn)和商業(yè)配送。圖表25：物流自動化產(chǎn)業(yè)鏈 30

來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，中泰證券研究所314.2、物流自動化市場空間全球市場：全球物流自動化行業(yè)歷史悠久，根據(jù)IMARC

Group，預(yù)測全球物流自動化市場規(guī)模從2022

年648

億美元增長至2028

年的1377

億美元，CAGR為

13.93%。根據(jù)Logistics

IQ，物流前端的倉儲自動化市場規(guī)模由2019年的139億美元增長至2025年的270億美元，CAGR為11.7%。中國市場：尚處于發(fā)展期，根據(jù)中國物流技術(shù)協(xié)會信息中心，我國自動化物流系統(tǒng)市場規(guī)模從2001年的不足20億元，迅速增長至2013年的360億元，2018年我國自動化物流系統(tǒng)市場規(guī)模突破1000億元，2022年市場規(guī)模2634億元，2013-2022年CAGR為24.7%。預(yù)計2023年我國自動化物流裝備市規(guī)模將超2900億元，同比增加13.1%。

圖表26：全球物流&倉儲自動化市場規(guī)模預(yù)測

圖表27：中國物流自動化市場規(guī)模

來源：IMARC

Group，Logistics

IQ,中泰證券研究所來源：中國物流技術(shù)協(xié)會信息中心，中泰證券研究所AI助力物流降本增效32來源：艾瑞咨詢，中泰證券研究所4.3、物流行業(yè)的AI應(yīng)用：以決策式AI為主，受AIGC的影響較小AI在物流領(lǐng)域的應(yīng)用以決策式AI為主，AIGC在智能客服領(lǐng)域有應(yīng)用。AI在物流中的應(yīng)用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術(shù)賦能的如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等智能設(shè)備代替部分人工，這部分應(yīng)用市場前景廣闊，但受技術(shù)水平和政策限制等因素影響，落地條件尚不成熟，還需要較長的培育時間；二是通過計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化等技術(shù)或算法驅(qū)動的如車隊管理系統(tǒng)、倉儲現(xiàn)場管理、設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)、訂單分配系統(tǒng)等軟件系統(tǒng)提高人工效率，已具備一定的技術(shù)基礎(chǔ)，實際場景散落在物流業(yè)務(wù)體系中的各個角落，場景較為分散。圖表28：AI在物流各環(huán)節(jié)的應(yīng)用場景、核心技術(shù)及適用領(lǐng)域AI助力物流降本增效334.4、AI賦能物流智能化，關(guān)注系統(tǒng)集成商我國智能物流設(shè)備滲透率不足30%，AI與物聯(lián)網(wǎng)、機器人、大數(shù)據(jù)等技術(shù)共同促進智慧物流發(fā)展。根據(jù)京東物流研究院的統(tǒng)計，2021年AGV、輸送線及機器人的滲透率不足30%，且仍有49.17%的企業(yè)尚未引入物流自動化設(shè)備，遠低于發(fā)達國家80%左右的智能物流裝備滲透率水平，物流智能化有巨大提升空間。AI+物流的市場空間方面，根據(jù)艾瑞咨詢，2019年AI+物流的市場規(guī)模為15.9億元，預(yù)計2025年市場規(guī)模97.3億，CAGR

35%。未來智能物流裝備系統(tǒng)將會日漸成為主流，關(guān)注具備整線設(shè)計能力的系統(tǒng)集成商。標(biāo)的包括收購海外智能物流系統(tǒng)集成巨頭的濰柴動力（收購德馬泰克）、美的集團（收購

KUKA

及瑞仕格）、諾力股份（已收購

Savoye和國內(nèi)的中鼎集成），以及智能物流設(shè)備制造及集成公司：今天國際、東杰智能、機器人、德瑪科技、蘭劍智能、音飛儲存。

圖表29：2021年中國智能倉儲設(shè)備滲透率

圖表30：中國AI+物流市場規(guī)模預(yù)測

來源：京東物流研究院,中泰證券研究所來源：艾瑞咨詢，中泰證券研究所AI助力物流降本增效34領(lǐng)先｜深度信目錄

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5AI+數(shù)控系統(tǒng)：更精確、更及時、更穩(wěn)定35來源：《基于

CNC

改進的開放式數(shù)控系統(tǒng)研究_馬秀明》、中泰證券研究所來源：科德數(shù)控招股書、華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院、中泰證券研究所AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定5.1、數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)概況構(gòu)成：數(shù)控系統(tǒng)由三大部分組成：控制裝置（總線、CPU、電源、存貯器、操作面板和顯示屏、可編程序控制器邏輯控制單元以及數(shù)據(jù)輸入/輸出接口等）、伺服系統(tǒng)（驅(qū)動裝置和電機）和位置測量系統(tǒng)（光柵尺和編碼器等）。原理：控制裝置根據(jù)加工程序進行插補運算，發(fā)出控制指令到伺服驅(qū)動系統(tǒng)，后者將控制指令放大，由伺服電機驅(qū)動機械按要求運動，位置測量系統(tǒng)檢測機械的運動位置或速度，并反饋到控制系統(tǒng)，來修正指令。產(chǎn)業(yè)鏈：上游為基礎(chǔ)材料與零部件，中游為數(shù)控系統(tǒng)，下游為數(shù)控機床及其他細分行業(yè)應(yīng)用。圖表31：數(shù)控系統(tǒng)構(gòu)成圖 圖表32：數(shù)控系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)36來源：紐威數(shù)控招股書、中泰證券研究所

注：功能部件包括：數(shù)控轉(zhuǎn)臺、刀庫、刀架、齒輪箱等；結(jié)構(gòu)件包括：鑄件和鈑金件；傳動系統(tǒng)包括：主軸、絲杠、導(dǎo)軌、軸承等。來源：中國機床工具工業(yè)協(xié)會、中泰證券研究所5.2、數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)規(guī)模數(shù)控機床：根據(jù)中國機床工具工業(yè)協(xié)會，2022年我國金屬加工機床消費額274.1億美元，同比降低1.9%，其中金切機床消費額為184.4億美元，占比為67.3%，同比降低4.3%。數(shù)控系統(tǒng)：根據(jù)海天精工、紐威數(shù)控等公司的招股書，數(shù)控系統(tǒng)一般占機床成本的20-25%，機床企業(yè)毛利率普遍在25-30%之間，據(jù)此測算，2022年國內(nèi)數(shù)控系統(tǒng)市場規(guī)模約30億美元，按照當(dāng)前6.87的匯率，對應(yīng)203億人民幣。圖表33：機床零部件成本構(gòu)成（2020年） 圖表34：中國數(shù)控數(shù)控系統(tǒng)市場規(guī)模AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定37來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究所，中泰證券研究所5.3、數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)競爭格局國內(nèi)外差距：功能已具備，性能正追趕。近5年來，國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)正在全方位追趕國外先進水平，功能上已基本與國外對標(biāo)，但在性能上仍有較大差距，國外頂尖數(shù)控系統(tǒng)可以做到納米級高速高精曲線插補，而國內(nèi)僅能做到微米級高速高精插補。份額方面，據(jù)工信部，國產(chǎn)高檔數(shù)控系統(tǒng)的占有率快速提升，在國產(chǎn)機床中的占有率由不足1%提升到30%以上。

圖表35：國內(nèi)外數(shù)控系統(tǒng)市場參與者對比

分類級別代表品牌功能完備性性能及適用范圍可靠性（MTBF）國外頂尖西門子、海德漢CAD、CAM、多種樣條曲線插補、RTCP、空間刀補、智能誤差補償、3D仿真、后置處理、智能診斷、MES、ERP、1000M工業(yè)總線通訊三環(huán)全數(shù)字驅(qū)動一體、納米級高速高精曲線插補、智能化自適應(yīng)機床參數(shù)配置、通過參數(shù)選擇幾乎可滿足所以設(shè)備控制應(yīng)用30000h國外一流發(fā)那科、三菱CAD、簡易CAM、多種樣條曲線插補、RTCP、空間刀補、綜合誤差補償、3D仿真、后置處理、智能診斷、1000M工業(yè)總線通訊三環(huán)全數(shù)字驅(qū)動一體、納米級高速高精曲線插補、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及各類設(shè)備控制15000h中國臺灣新代、億圖簡易CAM、NURBS樣條插補、RTCP、測刃加工、動態(tài)誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業(yè)總線通訊位置環(huán)閉環(huán)控制、微米級高速高精插補、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及各類設(shè)備控制10000h大陸高端華中數(shù)控、光洋股份、廣州數(shù)控NURBS樣條插補、RTCP、測刃加工、動態(tài)誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業(yè)總線通訊位置環(huán)閉環(huán)控制、微米級高速高精插補、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及各類設(shè)備控制；加工效率一般10000h大陸普適開通數(shù)控、廣泰數(shù)控通用插補、刀具直線及半徑補償功能、靜態(tài)誤差補償、2D仿真、在線診斷、100M工業(yè)總線通訊脈沖或總線閉環(huán)控制、小線段前瞻插補控制、通過參數(shù)數(shù)據(jù)可滿足加工中心及個別專用設(shè)備控制系統(tǒng)；加工效率較低3000hAI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定來源：《中國高新科技》，中泰證券研究所AI在數(shù)控加工中的應(yīng)用AI在數(shù)控加工中的優(yōu)勢38數(shù)據(jù)交換傳統(tǒng)數(shù)控機床的數(shù)據(jù)交換依賴人機交互，涉及計算機操作、軟件工程等多方面的學(xué)科知識，對工作人員的技術(shù)要求較高。運用AI技術(shù)后，數(shù)據(jù)交互可由AI完成，可大大降低對高級操作技工的依賴，并提升數(shù)據(jù)交換的效率。精確度高數(shù)控加工的環(huán)境復(fù)雜多變，其加工的零件精度往往較難保障，而AI擁有獨特的類人化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以對零件加工數(shù)據(jù)進行及時收集、核算并反饋，大幅提升加工件的精度構(gòu)建數(shù)據(jù)庫數(shù)控加工需要海量的數(shù)據(jù)信息支持，在構(gòu)建知識庫的過程中，可借助AI技術(shù)對所需的必要數(shù)據(jù)進行自動化提取，從而降低人力成本、時間成本等，同時提升數(shù)控工作的精確度。及時糾錯數(shù)控加工過程中，工件的位置、運行狀態(tài)、磨損狀況等可能會變化，AI可及時進行糾錯對生產(chǎn)過程中各硬件的運行狀態(tài)進行實時檢測，并將數(shù)據(jù)返回分析系統(tǒng)中，進而分析處理，便可以在極短的時間內(nèi)對硬件的運行狀態(tài)進行糾正。實時監(jiān)控AI可實時檢測數(shù)控機床與零件等的運行狀況，并通過提及的數(shù)據(jù)庫進行信息收集、數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)數(shù)控加工過程合理的資源調(diào)度，從而保障數(shù)控加工工作的順利進行。保障系統(tǒng)平穩(wěn)運行數(shù)控加工中的誤差不可避免，例如機床因受熱產(chǎn)生變形，這種狀況無法使用數(shù)據(jù)預(yù)測，是非線性狀況，而使用AI所獨有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實時檢測進行誤差補償，可以將誤差降至最低，從而保障系統(tǒng)的平穩(wěn)運行。5.4、AI助推數(shù)控系統(tǒng)向更智能化發(fā)展AI助力：數(shù)控系統(tǒng)底層為軟件算法，在應(yīng)用層，數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)庫搭建、實時監(jiān)控等均可借助AI（主要是決策式AI）來實現(xiàn)，進而快速收集數(shù)據(jù)，進行決策分析。此外，AI具備類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可對硬件運行狀態(tài)實時跟蹤并反饋，從而對錯誤運行及時糾偏，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。案例：華中數(shù)控開發(fā)了基于“指令域”電控數(shù)據(jù)的感知分析、理論與大數(shù)據(jù)融合建模、智能優(yōu)化“i代碼”和“雙碼聯(lián)控”等技術(shù)，將AI芯片嵌入數(shù)控系統(tǒng)，研制了華中9型數(shù)控系統(tǒng)，并開發(fā)了精度提升、工藝優(yōu)化和健康保障等一批智能應(yīng)用模塊。借助AI技術(shù)，國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)正在加快縮小與國外先進技術(shù)的差距，國產(chǎn)化將加快推進。圖表36：AI在數(shù)控加工中的應(yīng)用和優(yōu)勢AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定395.5、投資策略：關(guān)注自主可控和AI布局的數(shù)控系統(tǒng)公司我們認為，數(shù)控系統(tǒng)領(lǐng)域的投資主要關(guān)注兩條線：自主可控：數(shù)控機床是制造業(yè)的母機，而數(shù)控系統(tǒng)是數(shù)控機床的“大腦”，直接決定后者的功能、性能和技術(shù)水平的高低，在當(dāng)前國際局勢下，其重要的戰(zhàn)略地位不言而喻。國家政策支持疊加頭部數(shù)控企業(yè)自身技術(shù)實力的提升，中高端通用型數(shù)控系統(tǒng)的國產(chǎn)化率持續(xù)提升。AI布局：借助AI技術(shù)（目前主要以決策式AI為主），國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)有望在高速、高精、高穩(wěn)定性等方面縮短與國際頂尖數(shù)控系統(tǒng)企業(yè)的差距。相關(guān)標(biāo)的：國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)龍頭，且已布局AI技術(shù)的華中數(shù)控、五軸數(shù)控系統(tǒng)領(lǐng)先者科德數(shù)控、車削數(shù)控系統(tǒng)企業(yè)廣州數(shù)控（未上市）。AI助力數(shù)控系統(tǒng)更精確、更及時、更穩(wěn)定40領(lǐng)先｜深度信目錄

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6AI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊41AI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊

圖表38：VR產(chǎn)品組成

來源：VR陀螺、中泰證券研究所整理6.1、AR/VR行業(yè)情況VR：虛擬現(xiàn)實，產(chǎn)品定義為在密閉環(huán)境下輸出視頻等內(nèi)容。AR：增強顯示，產(chǎn)品定義為在現(xiàn)實的開放場景下，輸出相關(guān)視頻等內(nèi)容，同時需要與當(dāng)前場景進行實時交互。VR硬件主要由芯片、光學(xué)、顯示、傳感器、整機組裝構(gòu)成。圖表37：AR/VR產(chǎn)品來源：公開資料整理、中泰證券研究所名稱價值量占比方案主要供應(yīng)商、芯片45-50高通驍龍XR2、PS5主機、英特爾i7高通、聯(lián)發(fā)科、全志科技、瑞芯微光學(xué)6-10非球面透鏡、菲涅爾透鏡、Pancake舜宇光學(xué)科技、歌爾股份、玉晶光電、揚名化學(xué)顯示20-25Fast-LCD、Mini

OLED、Micro

OLEDJDI、夏普、京東方、TCL科技、鴻利智匯、顯耀科技其他零部件15攝像頭舜宇光學(xué)科技、韋爾股份、玉晶光電、水晶光學(xué)、聞泰科技聲學(xué)歌爾股份、立訊精密、瑞聲科技、恒玄科技其他鵬鼎控股、東山精密、長盈精密、藍思科技達瑞電子等整機組裝3-5——歌爾股份、立訊精密、欣旺達、富士康、和碩、龍旗、廣達42來源：VR陀螺、中泰證券研究所來源：VR陀螺、中泰證券研究所0200400600800100012002016201720212022E2018 2019 2020全球VR頭顯出貨量（萬臺）0102030405060706.1、AR/VR行業(yè)情況AR/VR出貨量有望快速增長：根據(jù)VR陀螺數(shù)據(jù)，2021年全球VR頭顯和AR眼鏡出貨量分別為1110、57萬臺，分別同比+65.7

、+42.5。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021中國AR/VR市場IT相關(guān)支出規(guī)模約為21.3億美元，并將在2026年增至130.8億美元，為全球第二大單一國家市場。

圖表39：全球VR頭顯出貨量

圖表40：全球AR眼鏡出貨量

1400 802016201720212022E2018 2019 2020全球AR眼鏡出貨量（萬臺）AI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊436.2、VR是AI重要的應(yīng)用場景AI需要可視化的賦能效應(yīng)。VR作為可視化的呈現(xiàn)方式，有助于呈現(xiàn)和輔助理解AI應(yīng)用之后的效果。AI助力VR內(nèi)容生成。3D內(nèi)容（包括3D模型、3D動畫，和3D交互等）是VR/AR核心之一。3D內(nèi)容的設(shè)國產(chǎn)需要大量的人工并對制作人員要求較高。而AI可實現(xiàn)和輔助3D內(nèi)容生成，提升內(nèi)容豐富度，從而助力VR行業(yè)發(fā)展。AI+VR可產(chǎn)生大量的應(yīng)用場景。VR作為改變?nèi)藗兘换シ绞降漠a(chǎn)品，與AI結(jié)合后，將產(chǎn)生巨大想象空間。例如沉浸式和購物，VR提供虛擬場景，而AI提供虛擬導(dǎo)購。VR提供場景，AI提供智能化，二者結(jié)合可產(chǎn)生大量新的應(yīng)用場景。AR/VR作為近幾年最重要的產(chǎn)品創(chuàng)新，隨著AI賦能，產(chǎn)銷量有望加速提升，從而帶來3C設(shè)備需求增長：杰普特:光學(xué)檢測設(shè)備，提供VR/AR眼鏡模組測試，應(yīng)用于VR/AR透鏡成像畸變檢測；組裝檢測設(shè)備：賽騰股份、智立方等；屏幕檢測設(shè)備:華興源創(chuàng)等。AI+VR：相輔相成，應(yīng)用前景廣闊44領(lǐng)先｜深度信目錄

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7AI+工控與工業(yè)軟件:AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展457.1、工控行業(yè)情況工控是利用計算機對機械進行控制，進行更加高效、精準(zhǔn)的生產(chǎn)。作為自動化設(shè)備核心零部件，工控系統(tǒng)可以分為控制層、驅(qū)動層、執(zhí)行層與傳感層四個層面，并通過系統(tǒng)集成最終形成系統(tǒng)類產(chǎn)品。工控下游產(chǎn)品的形態(tài)、生產(chǎn)方式，決定了工控的形態(tài)還有商業(yè)模式，一般將把制造業(yè)下游分為工程自動化（FA）和流程自動化（PA）。工程自動化（FA）主要更加側(cè)重精準(zhǔn)性，主要應(yīng)用于生產(chǎn)工業(yè)機器人、機床等通用自動化設(shè)備以及OEM市場，主要應(yīng)用于新興鋰電、光伏行業(yè)以及傳統(tǒng)的包裝、暖通等傳統(tǒng)行業(yè)。流程自動化（PA）主要側(cè)重穩(wěn)定性，更多應(yīng)用于市政、冶金、化工、電力等行業(yè)。圖表41：工控行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈概況來源：中泰證券研究所AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展467.2、工業(yè)軟件細分作為工藝沉淀與傳承的載體，工業(yè)軟件涉及生產(chǎn)制造過程中各個環(huán)節(jié)，并且成為智能化制造與作業(yè)體系的核心基礎(chǔ)。按制造業(yè)的生產(chǎn)周期維度劃分

，可以將

工

業(yè)

軟

件

劃

分

為

研發(fā)

設(shè)

計

類

軟

件、

生

產(chǎn)

制

造

類

軟

件、經(jīng)營管理類軟件和運維服務(wù)類軟件。各個細分領(lǐng)域橫向比較來看，

產(chǎn)品類別發(fā)展齊全。

圖表42：工業(yè)軟件細分類型

來源：工控網(wǎng)，中泰證券研究所AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展477.3、工控行業(yè)市場規(guī)模工業(yè)自動化發(fā)展向好。近年來，中國工業(yè)自動化中本土品牌不斷攀升，國產(chǎn)化率提高推動工業(yè)自動化中國市場規(guī)模逐年攀升，2019-2021

年中國工業(yè)自動化市場規(guī)模分別為

1,865

億元、2,057

億元和

2,530

億元，2020和

2021

年同比增速分別為

10.29%和

22.99%。PLC行業(yè)穩(wěn)步增長，未來發(fā)展空間大。PLC

是生產(chǎn)加工測試設(shè)備的核心，具有數(shù)學(xué)運算、數(shù)據(jù)輸送轉(zhuǎn)換等功能，通過數(shù)據(jù)的采集、分析及處理提高生產(chǎn)效率，提高產(chǎn)能，在工控行業(yè)中至關(guān)重要。中國市場在2021年達153.57億元，其中較2020年的市場規(guī)模上漲20.53%。中國市場的PLC行業(yè)預(yù)計2026年市場規(guī)模將增長至193.03億元。2502001501005002025E

2026E2017 2018 2019 2020 2021 2022E2023E

2024EPLC中國市場規(guī)模(億元)圖表43：2016-2022E中國工業(yè)自動化市場規(guī)模來源：《2021中國工業(yè)自動化市場白皮書》，中泰證券研究所圖表44：2017-2026EPLC中國市場規(guī)模來源：工控網(wǎng)，中泰證券研究所AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展48來源：Wind，中泰證券研究所7.4、人口紅利褪去，工控&工業(yè)軟件應(yīng)用發(fā)展正當(dāng)時人口老齡化趨勢增長，勞動力及制造業(yè)就業(yè)人數(shù)同比下降。2014~2022年，中國60歲以上人口占總?cè)丝诒壤粩嗌仙?6%上升至20%。主要為勞動力的16~59歲人口占總?cè)丝诒壤?7%下降至62%。從事制造業(yè)的人口在這段時期持續(xù)下降，由5243萬人下降至3828萬人次，且基本每年都為負增長。人工成本上漲倒逼產(chǎn)業(yè)升級，智能化成為中國制造業(yè)未來發(fā)展必然選擇。人口紅利逐漸減弱，制造業(yè)從業(yè)人員不斷下降，機器代替人工已成為現(xiàn)代制造業(yè)必須完成的轉(zhuǎn)型，因此工控設(shè)備的需求不斷增大。據(jù)《2021年中國自動化市場白皮書》數(shù)據(jù)顯示，2020年以來的疫情影響下，國內(nèi)工業(yè)企業(yè)紛紛加大了自動化、信息化的投資力度，工業(yè)自動化市場增長強勁，2021年我國工業(yè)自動化控制市場規(guī)模為2530億元，同比增長22%，預(yù)計未來我國工業(yè)自動化控制產(chǎn)品市場規(guī)模將保持較高的增速。圖表45：中國人口結(jié)構(gòu) 圖表46：中國制造業(yè)就業(yè)人數(shù)來源：Wind，中泰證券研究所AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展497.5、智能化背景下，AI有望助力工控及工業(yè)軟件蓬勃發(fā)展人口紅利褪去，制造業(yè)智能化趨勢成為未來大勢所趨。

據(jù)工信部數(shù)據(jù)，目前國內(nèi)制造業(yè)智能化比率僅6.6%，與發(fā)達經(jīng)濟體之間仍存在較大差距，而人口老齡化問題的加劇則進一步推動制造業(yè)實現(xiàn)全面智能化，趕超發(fā)達工業(yè)國家。AI技術(shù)賦能，有望更好與工控及工業(yè)軟件實現(xiàn)融合。①工控：應(yīng)用AI技術(shù)可以實現(xiàn)更好的智能化控制，使工控設(shè)備更加智能地完成任務(wù)，同時更為自然地實現(xiàn)人機交互；②工業(yè)軟件：在工業(yè)軟件研發(fā)設(shè)計中，參數(shù)化內(nèi)容及數(shù)據(jù)尤為重要，但由于其所處行業(yè)的特殊性，工業(yè)軟件往往不具備“天然共性特征”，以往簡單的拓撲優(yōu)化需要進行多次仿真迭代，而應(yīng)用AI技術(shù)，可以更高效、快捷地尋找其中的規(guī)律及潛在最佳方案，提升仿真效率及精度。在AI加持下，工控及工業(yè)軟件在關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)降本增效成果顯著。我們認為，隨著人口紅利褪去，國內(nèi)制造業(yè)智能化將成為必然趨勢，而工控及工業(yè)軟件在AI加持下，應(yīng)用場景勢必將進一步打開，看好工控及工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)鏈?？春霉た匦袠I(yè)龍頭匯川技術(shù)、國內(nèi)DCS龍頭中控技術(shù)；建議關(guān)注信捷電氣、英威騰、禾川科技等。AI加持，助力工控&工業(yè)軟件快速發(fā)展50領(lǐng)先｜深度信目錄

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8AI+智能儀表：發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間51來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院，中泰證券研究所發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間8.1、儀器儀表向智能化發(fā)展，市場規(guī)模超千億元智能儀器是含有微型計算機或者微型處理器的測量儀器，擁有對數(shù)據(jù)的存儲運算邏輯判斷及自動化操作等功能。智能儀器的出現(xiàn)，極大地擴充了傳統(tǒng)儀器的應(yīng)用范圍。智能儀器憑借其體積小、功能強、功耗低等優(yōu)勢，迅速在家用電器、科研單位和工業(yè)企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈：上游為傳感器、控制器、減速器、伺服等核心零部件，中游為智能電表、智能水表、智能燃氣表等儀器儀表本體，下游為細分行業(yè)應(yīng)用。圖表47：智能儀器儀表產(chǎn)業(yè)鏈和主要企業(yè)528.1、儀器儀表向智能化發(fā)展，市場規(guī)模超千億元儀器儀表制造業(yè)市場：根據(jù)中商情報網(wǎng)數(shù)據(jù)，2022年全國儀器儀表制造業(yè)營業(yè)收入9835.4億元，同比增長4.2%；營業(yè)成本7410.1億元，同比增長4.6%；利潤總額1017.6億元，同比增長4.3%。圖表48：中國儀器儀表制造業(yè)營業(yè)收入來源：中商情報網(wǎng)，中泰證券研究所發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間538.1、儀器儀表向智能化發(fā)展，市場規(guī)模超千億元智能燃氣表與智能水表市場：根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，預(yù)計2021年中國智能燃氣表市場規(guī)模為80.3億美元，同比增長5.38%，預(yù)計2022年中國智能水表市場規(guī)模為5078萬只，同比增長19.7%。質(zhì)譜儀與色譜儀市場：根據(jù)觀研報告網(wǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)計2022年中國質(zhì)譜儀市場規(guī)模為170億元，同比增長6.05%。根據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2020年中國色譜儀市場規(guī)模為107億元，同比增長7%。來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院、觀研報告網(wǎng)、華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，中泰證券研究所5.0010.0015.0020.0025.000.00 0.0050.00100.00150.00200.002016

2017

2018

2019

2020

2021

2022E市場規(guī)模（億元）同比增長（

）0.002.004.006.008.0010.0012.000.0020.0040.0060.0080.00100.00120.002016 2017 2018 2019 2020市場規(guī)模（億元）同比增長（

）100 10.0080 8.0060 6.0040 4.0020 2.000 0.002016 2017 2018 2019 2020

2021E35.0030.0025.0020.0015.0010.005.000.00010002000300040005000600020162017201820192020

20212022E圖表49：智能燃氣表、智能水表、質(zhì)譜儀與色譜儀市場規(guī)模市場規(guī)模（億美元）

同比增長（

）

產(chǎn)量（萬只）同比增長（

）發(fā)展前景廣闊，AI打開應(yīng)用空間 54 8.2、AI助力儀器儀表打開應(yīng)用空間AI與儀器儀表相結(jié)合，即利用計算機模擬人的智能，代替人的一部分腦力勞動，從而為儀器儀表賦以人的視覺、聽覺乃至思維能力。一些常見的AI應(yīng)用于儀器儀表的領(lǐng)域包括：AI虛擬儀器：提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)顯示等功能，只要配備一定的硬件，應(yīng)用不同的軟件編程，就可得到功能完全不同的測量儀器。AI疾病診斷儀器：能根據(jù)人吹出的氣體進行化學(xué)成分分析，診斷出多種疾病是否存在的痕跡。AI溫度與壓強測量儀器：AI溫度測量儀不僅能夠更加精確的測量溫度，還能夠?qū)κ覂?nèi)環(huán)境進行程序控溫；AI壓力測量儀既能夠測壓，又能夠自動進行差壓補償。AI工業(yè)儀器：可以高效測量電廠中的污水、煤粉、灰、煙氣等介質(zhì)，也可以用于鋼鐵廠的燒結(jié)礦堿度的預(yù)報。看好“AI+儀器儀表”企業(yè)的發(fā)展，建議關(guān)注①超聲水表龍頭邁拓股份，②科學(xué)分析儀器龍頭聚光科技。

圖表50：AI在儀器儀表中應(yīng)用

來源：中泰證券研究所虛擬儀器疾病診斷溫度測量工