AI将逐步打通工业互联网数据难采集、产业协同难和网络安全等关键痛点，促进工业互联进程加速
　　2022年我国工业互联产业增加值占GDP比重已达3.64%。工业互联网的关键技术如可复制工业场景、数字孪生、云边协同等不断取得突破，然而仍然面临数据难采集、产业协同难和网络安全等制约。以GPT-3.5为代表的人工智能大模型在预测能力、计算能力、逻辑能力和音视频处理能力上有着飞跃式的突破，该类高性能AI的加入将提升工业互联的安全性和可靠性，进一步提升工业互联网人机协同，重塑数据跟踪和分析的流程，助力于工业大模型的产生，有望让机器拥有“大脑”，加速工业互联进程。
　　高性能AI在各环节应用端落地时间具有较大差异，工业AI质检、工业视觉、低代码编程和工业互联网平台将会是率先受益的环节。
　　1、工业AI质检精确率迈上新台阶：
　　据IDC测算，工业质检市场规模至2025年将快速增长至62亿元，2020-2025年CAGR达28.5%。大模型的图像和音视频处理能力有着巨大突破，将促进AI质检精确率迈上新台阶。随着应用成熟度的提高，拥有领先AI技术应用的AI质检解决方案提供商市场份额有望持续扩大。
　　2、工业视觉AI取得重大突破：
　　在硬件发展渐趋成熟的基础上，AI技术可以帮助机器“感知更准确、理解更深刻”，是创造价值的重要切入点。当前快速进展的AIGC技术可以有效解决工业视觉领域AI训练的样本问题，助力工业视觉AI性能重大突破。未来，相关的软件厂商和光学传感器、光学处理芯片和工业视觉解决方案提供商将受益于工业视觉性能突破带来的渗透率的提升。
　　3、工业低代码编程性能突破瓶颈：
　　目前AIGC在编程领域已经取得了重大突破，能较为成熟的生成代码和修改代码，将低代码编程的易用性提高了一个维度。这一突破对工业场景意义更为重大，使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写，有望重塑工业PaaS低代码开发平台。
　　4、工业互联网平台渗透率有望提升：
　　工业互联网平台利用实时有效的工业大数据，为深度学习的模型训练提供了优质的训练集和测试集，是AI发展的良好土壤。以GPT系列为代表的高性能AI将全方位赋能数据采集、数据分析挖掘，行业知识库和各类工业软件功能，有望促进工业互联网平台渗透率的提升。
　　建议关注：
　　工业AI质检：科远智慧、创新奇智（港股）。
　　工业视觉：海康威视、大华股份、奥比中光、奥普特、凌云光。
　　工业低代码编程：远光软件、用友网络。
　　工业互联网平台：能科科技、中控技术、赛意信息、宝信软件、鼎捷软件、软通动力。
　　风险提示
　　AI应用落地进展不及预期；行业市场竞争加剧；工业互联网平台发展不及预期

研究报告全文：证券研究报告行业深度机械设备机械设备报告日期2023年08月29日AI赋能质检视觉低代码和工业互联网平台率先受益工业互联网行业深度报告投资要点行业评级看好维持AI将逐步打通工业互联网数据难采集产业协同难和网络安全等关键痛点促分析师邱世梁进工业互联进程加速执业证书号S12305200500012022年我国工业互联产业增加值占GDP比重已达364工业互联网的关键技qiushiliangstockecomcn术如可复制工业场景数字孪生云边协同等不断取得突破然而仍然面临数据分析师刘雯蜀难采集产业协同难和网络安全等制约以GPT-35为代表的人工智能大模型在执业证书号s1230523020002预测能力计算能力逻辑能力和音视频处理能力上有着飞跃式的突破该类高liuwenshu03stockecomcn性能AI的加入将提升工业互联的安全性和可靠性进一步提升工业互联网人机协同重塑数据跟踪和分析的流程助力于工业大模型的产生有望让机器拥有研究助理周艺轩大脑加速工业互联进程zhouyixuanstockecomcn高性能AI在各环节应用端落地时间具有较大差异工业AI质检工业视觉相关报告低代码编程和工业互联网平台将会是率先受益的环节1金砖国家扩容聚焦一带一1工业AI质检精确率迈上新台阶路推荐工程机械半导体设据IDC测算工业质检市场规模至2025年将快速增长至62亿元2020-2025年备机器人气体20230828CAGR达285大模型的图像和音视频处理能力有着巨大突破将促进AI质2复合集流体安全与降本兼检精确率迈上新台阶随着应用成熟度的提高拥有领先AI技术应用的AI质检备的新型锂电技术产业化临解决方案提供商市场份额有望持续扩大近202308242工业视觉AI取得重大突破3大制造行业全球估值手册在硬件发展渐趋成熟的基础上AI技术可以帮助机器感知更准确理解更深刻是创造价值的重要切入点当前快速进展的技术可以有效解决工业20230822AIGC视觉领域AI训练的样本问题助力工业视觉AI性能重大突破未来相关的软件厂商和光学传感器光学处理芯片和工业视觉解决方案提供商将受益于工业视觉性能突破带来的渗透率的提升3工业低代码编程性能突破瓶颈目前AIGC在编程领域已经取得了重大突破能较为成熟的生成代码和修改代码将低代码编程的易用性提高了一个维度这一突破对工业场景意义更为重大使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写有望重塑工业PaaS低代码开发平台4工业互联网平台渗透率有望提升工业互联网平台利用实时有效的工业大数据为深度学习的模型训练提供了优质的训练集和测试集是AI发展的良好土壤以GPT系列为代表的高性能AI将全方位赋能数据采集数据分析挖掘行业知识库和各类工业软件功能有望促进工业互联网平台渗透率的提升建议关注工业AI质检科远智慧创新奇智港股工业视觉海康威视大华股份奥比中光奥普特凌云光工业低代码编程远光软件用友网络工业互联网平台能科科技中控技术赛意信息宝信软件鼎捷软件软通动力风险提示AI应用落地进展不及预期行业市场竞争加剧工业互联网平台发展不及预期httpwwwstockecomcn126请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度正文目录1工业互联仍然面临数据难采集产业协同难和网络安全等痛点411工业互联持续推进2025年工业互联网平台市场空间预计翻倍412关键技术及产业趋势6121关键技术5G边缘计算和数字孪生6122产业趋势产品化虚拟化云边协同813核心痛点数据采集产业协同和网络安全102AI将助力打通工业互联网核心痛点促进发展进程加速1121高性能AI将极大的提升工业互联网的安全性和可靠性1222高性能AI将进一步提升工业互联网人机协同水平1323生成式AI将重塑数据追踪和分析的流程1424工业行业大模型有望让机器拥有大脑153质检视觉低代码和工业互联网平台是率先受益环节1531工业AI质检精确率迈上新台阶1532工业视觉AI取得突破1733工业领域低代码编程突破易用性瓶颈1934工业互联网平台渗透率有望提升214投资机会245风险提示25httpwwwstockecomcn226请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度图表目录图12022年我国工业互联网增加值占GDP比重达3644图2我国工业互联网规模仅次于美国4图32020年国内工业通信设备占比仅205图4龙头工业通信企业集中分布在海外5图5我国工业互联网平台及应用解决方案市场格局较为分散CR5仅2442021年5图62025年我国工业互联网平台及应用解决方案市场空间将达561亿美元5图7用5G搭建的无线传感控制系统样例已具备工业应用能力6图8国内运营商已推出EdgePOD一体化边缘解决方案7图9数字孪生车间与物理车间通过车间服务系统实现映射与交互8图10车间数字孪生的关键在于异构要素物理融合8图11工业互联网平台向可复制工业场景演进8图12孪生模型左与生产环境右高度吻合9图13云边协同的工业互联系统在离散制造流程制造能源电力及泛工业中有着广泛的应用9图14AI在工业领域落地时间间隔不断缩短12图15AI缺陷监测在各行业任务中准确率表现优异13图16三菱光纤激光系统利用AI监控切割过程并自动调整参数优化切割性能加工精度可提高5113图17亿迅科技电子化图纸应用加入AI技术防止偷拍当AI判别有人员行动异常时将自动息屏13图18由强化学习驱动的人机协作框架具备落地条件14图19基于深度学习的结构件识别与定位可实现精准位姿14图20ChatGPT读取Zerynth仪表板快速提取有用信息14图21阿里通义千问大模型能够实现根据需求自己编写代码并操纵机器人15图22工业AI质检在制造行业的典型应用模组16图232021年中国工业AI质检在SC和汽车等行业实现规模化复制16图242021年中国AI赋能的工业质检解决方案市场CR5为44316图25中国工业AI质检市场规模2020-2025年CAGR预计达285单位百万美元16图26全球工业视觉市场规模2025年将达1276亿元17图27融合深度学习的地板花纹分类将降低20人工成本并提高30作业效率17图28基于人工智能视觉算法的智慧铁水运输解决方案架构18图29基于AIGC的缺陷样本生成框架有望解决工业视觉领域样本不足的问题18图30逻辑数据流的可视化编排为低代码编程带来挑战19图31基于新一代AI的低代码无代码工具大量涌现20图32低代码编程将为工业平台带来快速开发和部署可扩展性和数据可视化等功能20图33PowerPlatform和Copilot的用例21图34工业互联网平台汇聚了算力数据算法及应用场景等AI全要素22图35TaskMatrixAI是一个能够执行数字和物理任务的强大API生态系统23图36西门子已推出AI工业互联网平台MindSphere23图37西门子边缘应用程序AIInferenceSever支持将AI模型部署作为标准边缘程序的内容23表1重点行业均向工业互联发展痛点关键词数据协同和安全11httpwwwstockecomcn326请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度1工业互联仍然面临数据难采集产业协同难和网络安全等痛点11工业互联持续推进2025年工业互联网平台市场空间预计翻倍我国工业互联网发展迅速政策引导将持续发力工业互联网是新工业体系的操作系统在工业升级中的重要性不言而喻目前我国工业互联网已全面融入45个国民经济大类助力制造业能源矿业电力等各大支柱产业数字化转型升级据中国工业互联网研究院至2021年我国工业互联网规模仅次于美国工信部数据显示2022年我国工业互联网产业规模同比增长155达12万亿元纵向来看据中国工业互联网研究院测算我国工业互联网增加值在2018-2022年期间增长了595CAGR达到12382022年占GDP比重预计上升至364达445万亿元可见近年来工业互联网不仅为工业高质量发展助力护航自身也已成为GDP增长的重要动力作为工业高质量发展的重要环节工业互联网的政策支持将持续2023年4月20日工信部在一季度工业和信息化发展情况发布会上表示我国将聚焦规模化应用和高质量发展从政策技术应用三个方面发力引导各地区各行业进一步加大力度推动工业互联网整体发展实现阶段跃升为推进新兴工业化提供更坚实的支撑十四五数字经济发展规划十四五智能制造发展规划十四五信息化和工业化深度融合发展规划等一系列政策中均强调要加大工业互联网行业应用赋能区域落地推广力度工业高质量发展作为经济高质量发展的核心环节工业互联网的政策支持预计将持续图12022年我国工业互联网增加值占GDP比重达364图2我国工业互联网规模仅次于美国1000088559000800070006486600050004000285330002227200010000美国中国日本德国2021年工业互联网产业增加值亿美元资料来源中国工业互联网研究院浙商证券研究所资料来源中国工业互联网研究院浙商证券研究所从当前市场格局上来看国产厂商仍具有较大空间工业互联网市场可分为工业通信设备平台及应用解决方案两大部分工业通信设备由国外品牌占据平台及应用解决方案市场增长快且较为分散为国内厂商的发展提供了机遇工业通信设备国产替代空间广阔目前工业互联网网络侧设备市场的头部企业主要被国外品牌所占据据新华三2022工业互联网技术白皮书头部的前三家产品市场占有率达43国产厂商市占率较低国际头部企业包括思科西门子MOXABelden百通赫斯曼等公司国内公司主要包括三旺通信映翰通东土科技等据Omdia数据httpwwwstockecomcn426请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度2020年工业互联网国际市场占比为国内的4倍左右与我国工业互联网产业增加值仅次于美国的规模极不匹配国产替代空间广阔图32020年国内工业通信设备占比仅20图4龙头工业通信企业集中分布在海外国内工业通信20行业企业工业交换机思科赫斯曼西门子等国工业路由器和工业WAP开际思科等关工业以太网交换机东土科技三旺通信等国工业无线数据终端宏电技术四信通信等内工业无线路由器映翰通星网锐捷等海外工业通信80资料来源OmdiaIDC中商产业研究院浙商证券研究所资料来源中商产业研究院浙商证券研究所平台及应用解决方案市场市场集中度有待提升平台及应用解决方案市场国内厂商领先但市场格局还较为分散国内工业互联网前五大厂商分别为华为阿里巴巴百度用友和树根互联CR5为244随着企业数字化工业软件国产替代等战略进程不断推进据IDC测算我国互联网平台及应用解决方案的市场空间2022年达263亿元2025年将达到561亿美元CAGR达296较2022年市场空间实现翻倍工业互联网平台及应用解决方案有着广阔的市场空间和较强的增长确定性市场集中度逐步提高的过程将为行业内厂商带来机遇图5我国工业互联网平台及应用解决方案市场格局较为分散图62025年我国工业互联网平台及应用解决方案市场空间将达CR5仅2442021年561亿美元华为6806056150阿里巴巴46455404515040百度44033354033351用友41028303026325树根互联1982420370201361510105002020202120222023E2024E2025E其他7570市场空间亿美元yoy资料来源IDC浙商证券研究所资料来源IDC浙商证券研究所httpwwwstockecomcn526请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度12关键技术及产业趋势121关键技术5G边缘计算和数字孪生由工业互联网技术体系可知以5GEC工业智能区块链DT技术为代表的关键技术对支撑工业互联网体系架构中功能架构的网络平台和安全的建设以及实现数据优化闭环有着极其重要的作用5G技术5G技术是工业实现互联的基础工业领域中业务场景复杂多样需要具有海量连接低时延的网络连接技术来实现人机物之间的互联互通5G作为最新一代蜂窝移动技术具有海量连接高可靠低时延等特点是工业互联网实现全面连接的基础能够应用于增强型移动宽带eMBBenhancedmobilebroadband大连接物联网mMTCmassivemachinetypecommunication超可靠低时延通信URLLCultrareliablelowlatencycommunication三大场景利用5G无线技术网络切片技术以及其他与网络技术融合的5G时间敏感网络TSNtimesensitivenetwork5G云等技术可有效解决不同工业场景的多样性需求当前5G赋能工业互联网已经得到了落地应用在生产制造场景下5G能够支持自动导引运输车AGVautomatedguidedvehicle的部署Siriwardhanad等将当地5G运营商与移动网络运营商MNOmobilenetworkoperator架构相结合将AGV与制导控制器进行连接实现低时延并且能够确保数据的安全性然而当前5G与工业互联网的融合还处于探索阶段对于工业中硬实时控制的需求还有所欠缺缺乏针对工业领域的解决方案图7用5G搭建的无线传感控制系统样例已具备工业应用能力资料来源Siriwardhana等PerformanceAnalysisofLocal5GOperatorArchitecturesforIndustrialInternet浙商证券研究所边缘计算技术边缘计算将计算资源部署在工业现场附近保障工业互联网响应速度工业领域的部分控制场景对计算能力的高效性有严格要求将数据传输到云端进行计算可能会造成巨大的损失并且在工业现场中存在大量异构的总线连接设备之间的通信标准不统一因httpwwwstockecomcn626请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度此需要将计算资源部署在工业现场附近以满足业务高效实时的需求边缘计算作为靠近数据源头或者物的网络边缘侧融合网络应用核心能力计算存储的开放平台有低时延高效近端服务低负载等优点能够就近提供边缘智能服务是工业互联网不可或缺的关键性环节当前主要运营商均推出了一体化边缘解决方案GSMA联合全球运营商合作构建了电信边缘云平台中国联通推出了CUC-MEC平台并设计了EdgePOD一体化边缘解决方案中国电信也开展了5GMEC的应用合作创新然而虽然EC技术已经广泛应用于工业互联网中但其仍面临设备接口标准不统一测试标准不统一的问题并且在应用过程中还存在许多安全问题此外EC需要与行业应用运营商网络进行高效协同其系统隔离数据安全能力仍有待进一步提高图8国内运营商已推出EdgePOD一体化边缘解决方案资料来源中国联通官网浙商证券研究所数字孪生数字孪生技术是先进制造业的支撑性技术数字孪生是指充分利用物理模型传感器运行历史等数据集成多学科多尺度的仿真过程它作为虚拟空间中对实体产品的镜像反映相对应的实体装备的全生命周期过程可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化以最优的结果驱动物理世界的运行进入21世纪以来美国和德国均大力扶持Cyber-PhysicalSystemCPS信息-物理系统作为其先进制造业的核心支撑技术而数字孪生就是CPS的典型实践数字孪生的关键在于异构要素的物理融合新一代信息技术的发展为工业化落地奠定了基础数字孪生技术是新一代信息技术与不同领域技术的融合其关键在于人机物和环境中大量异构要素的融合在搭建过程中存在运行形态各异接口与协议异构不确定扰动多等诸多挑战数字孪生技术核心包括物联网技术大数据技术多层次精准建模方法人工智能和云边缘协同计算技术等实现网络化协同控制虚拟现实以及多层次信息聚类与融合为其在工业互联网中的落地奠定了基础httpwwwstockecomcn726请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度图9数字孪生车间与物理车间通过车间服务系统实现映射与交图10车间数字孪生的关键在于异构要素物理融合互资料来源陶飞等数字孪生车间一种未来车间的运行新模资料来源陶飞等数字孪生车间信息物理融合理论与技术探索式浙商证券研究所浙商证券研究所122产业趋势产品化虚拟化云边协同趋势一工业互联网平台由定制开发向标准化产品演进据IDC工业互联网平台的发展具有四个阶段第一阶段是定制业务系统第二阶段为定制工业APP第三阶段抽象出工业场景平台面向工业场景和业务进一步降低APP开发周期第四阶段为快速定义业务APP阶段基于工业场景平台和低代码开发平台由用户快速定义业务APP我们认为当前工业互联网的发展处于第二阶段和第三阶段的叠加态向第三阶段和第四阶段的跃进具有重要意义1对供应商而言最大化交付标准产品和工具提高平台复用能力缩短产品开发周期2对企业用户而言提高APP的灵活性降低开发难度低门槛生成适合适配业务的APP因此未来工业互联网平台必然向工业场景平台和快速定义业务APP等标准化产品演进图11工业互联网平台向可复制工业场景演进资料来源IDC浙商证券研究所httpwwwstockecomcn826请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度趋势二数字孪生在生产运营管理中加速落地制造发展战略的重要目标是要实现制造的物理世界和信息世界的互联互通和智能化操作从而实现智能制造生产运营管理伴随着数据互通和平台化从单体系统向一体化集成数字孪生体的方向演化在制造业领域数字孪生技术可以帮助企业提高生产效率和产品质量通过数字孪生技术企业可以在虚拟环境中进行产品设计和生产流程的优化减少实际生产过程中的错误和浪费由121近年来物联网大数据多领域多层次参数化实体建模技术人工智能技术云边缘协同计算技术迅速发展相互交互相互融合为数字孪生发展从各个层面奠定了技术基础加速推动着数字孪生的落地应用图12孪生模型左与生产环境右高度吻合资料来源李志伟等基于数字孪生的车间可视化系统设计与实现浙商证券研究所趋势三云边协同逐步替代中心化的计算和控制系统据IDC互联网数据中心数据统计2026年供需联动将推动中国物联网连接规模超百亿复合增长率约18伴随快速增长的工业物联规模边缘侧的设备算力数据等资源配比将快速攀升以数据为例出于安全性和效率考虑据中国网物联国际视野产业平台未来数字工业超过50以上数据会在边缘侧产生同时会出现大量部署在边缘的应用服务边缘计算将网络计算存储应用集成在边缘侧满足企业数字化敏捷联接实时业务数据优化应用智能安全隐私保护等诸多方面需求云边协同将OT与ICT融合形成数据驱动的分布式智能控制其应用具有高实时性与物理系统的交互具备高安全性正逐步在工业互联网场景中落地图13云边协同的工业互联系统在离散制造流程制造能源电力及泛工业中有着广泛的应用资料来源IDC浙商证券研究所整理httpwwwstockecomcn926请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度13核心痛点数据采集产业协同和网络安全重点行业全面向智能化迈进而数据协同和安全是当前制约工业互联网发展的重要因素近年来电子制造装备制造石油化工等重点工业行业持续向智能化迈进而数据采集难产业链协同难和安全保障问题一直是工业互联网发展中亟待解决的问题中国联通5G工业互联网重点行业白皮书整理了重点行业工业互联网发展全景我们可以通过关键词分析得出一些共性在7大重点行业的痛点中与数据有关的痛点被提及6次安全5次协同4次效率3次人才和工艺各2次可见数据协同和安全是当前工业互联网发展中最亟待解决的问题具体来看工业数据难采集且透明度低工业数据难以采集一方面源于工业数据的复杂性工业企业内部的数据囊括了产品的整个生命周期涉及到企业所制造产品的研发生产运维等多个环节而大量数据直接来自生产设备类型繁多且结构复杂格式不一另一方面源于工业数据的数量大工业生产的机器类型多样数量也极大同时机器设备产生数据的速度飞快有时产生数据的频率甚至能达到毫秒级而采集难又被称为数据孤岛问题企业内部数据开放程度很低形成一座座数据孤岛而各种类型的设备和工序之间相互独立缺少数据流动企业内及上下游企业间难以统一协作工业互联网的本质就是通过互联网式的构架实现人与人材料机器彼此间的相互协同这个过程不仅涉及企业的研发生产和销售等各个部门也涉及上下游企业和产业链然而一方面现代企业部门制的生产方式使得部门与部门之间的协同存在巨大摩擦另一方面出于商业秘密等因素的考虑上下游企业之间交互存在巨大困难统一数据和协议标准难以实现安全问题始终制约着工业互联网的深入应用工业企业普遍对于安全的要求较高特别是涉及重要行业及关键领域的工业企业其生产研发过程中安全往往是首要问题而工业企业一旦上云其安全性变得非常复杂安全防范节点必然大量增加包括云安全边缘安全内部协议安全数据安全等不少企业在确定性和效率之间倾向于选择效率对安全的顾虑往往是工业企业应用工业互联网的首要障碍数据协同和安全问题构成了工业互联网渗透率提升的主要障碍此外这三个方面还形成了相互影响和加强的系统工业数据较难采集不透明因而造成上下游难以协同和交互基于数据的测试和预判可靠性也较差而出于对交互和安全问题的担忧生产过程黑箱化的困境也难以被打破而我们认为AI的发展将逐步打通这些痛点也因此给相关产业带来发展机遇httpwwwstockecomcn1026请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度表1重点行业均向工业互联发展痛点关键词数据协同和安全行业行业特点行业痛点典型应用场景行业发展趋势协同研发设计设备协同作业生生产设备断点多工电子行业由传统制造向智能制造发展由产品种类多质量要求产现场监测设备故障诊断工艺艺复杂执行难生产单一管控向供应链协同制造转变应用电子制高技术含量高更新合规检验5GAGV线边物流配信息不同步产品品5G大数据物联网人工智能等前沿技造速度快生产周期要求送柔性生产制造现场辅助装质要求高柔性生产术逐步实现电子产业智能制造绿色制短配生产单元模拟精准动态作难物流效率低造业电子实验室管理装备制造将朝着自动化智能化无人化迈进人工智能大数据等新技术的应用使装备制造过程更加智能工艺流程柔性生产制造现场辅助装配设装备制技术门槛高产业链衔数据难采集企业上备协同作业现场设备采集监控不断改进和提升可靠性和生产效率也将造接紧密下游交互难机器视觉质检厂区智能理货无不断提高物联网和工业互联网的应用推人智能巡检广行业生态价值网络的构建使企业内部要素紧密协作上下游企业联系日益紧密信息交互壁垒将被逐渐打破设备管理不透明工智能制造持续推进工业互联网平台逐步艺知识传承难产业石油化产业链长协作厂商众智能建设施工智能生产运营智成为石油化工园区的新基建安环管理持链上下游协同水平不工多价值网复杂能仓储园区安环续强化事前预防和事发第一时间处置碳高安全生产责任排放控制逐步转向碳资产管理重节能减碳压力大库存积压产能过3D模拟设计5G工位机工艺参研发创新智能化水平不断升级出清高纺织服产业链长离散程度剩利润水平低人数实时管理AI验布5GAMR搬排放高污染产能产业结构升级时尚装高劳动力密集型才缺口大老龄化严运机器人虚拟现场服务重智能化程度低变革加速信息化发展不均衡物流检斤智能安防管理5G无钢铁行业目前的发展趋势主要由发展智能流程长工艺复杂管行业基础薄弱生产人天车智能铁水调度一键炼钢铁制造优化产业结构推进绿色低碳和政理难度大过程黑箱化协同生焦全流程质量管理设备预测性产学研用强协调产能力弱维护智能废钢判级智能化数字化绿色化高效化安全高风险的安全环境化和可持续发展未来将采用先进技术大量能源消耗严重采矿物料运输设备维护安全资源开发技术密集如人工智能大数据物联网等实现智矿山的环境污染效率低监控环境保护资源管理数据安全风险大能化生产和管理同时注重环境保护和资下资源浪费技术分析等源利用提高生产效率和安全性推动矿滞后以及人才短缺山行业实现可持续发展5G设备数据采集线边物流和智成本压力大设施升慧仓储5G机器人间协同控制级安全性测试数5GXR设备远程维护5G生产工产业链长供应商数量据安全质量控制汽车制厂能耗监控机器视觉质检众多生产工艺复杂法规和政策限制数新能源化智能化网联化共享化造5GPLC柔性生产制造5G设备法规要求严格据采集和整合数据预测维护5G车间厂间协同安质量数据安全数全穿戴管控远程设备操控工艺据使用效率等信息交互资料来源中国联通5G工业互联网重点行业白皮书浙商证券研究所2AI将助力打通工业互联网核心痛点促进发展进程加速AI在工业领域落地时间间隔不断缩短工业互联网领域AI应用亦有望快速落地一直以来工业对AI可解释性等严苛要求导致技术创新与应用落地错位相对严重上世纪60年代专家系统诞生与80年代的工业领域应用间隔近20年统计机器学习的工业领域应用滞后周期基本在10年左右而深度学习生成对抗网络等新技术于2012年后在通用领域开展应用不足4年便产生了工业领域探索实例总体来看由于人工智能技术可用性httpwwwstockecomcn1126请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度增强以及工业信息化水平提升通用技术的工业落地间隔由20年逐步缩短至小于5年加之工业互联网领域的关键技术如数字孪生等本身就与深度学习密切相关我们认为伴随ChatGPT带来的通用AI大模型突破工业互联网领域AI应用将迎来快速落地和发展图14AI在工业领域落地时间间隔不断缩短资料来源工业互联网产业联盟及中国信通院工业智能白皮书2022浙商证券研究所如第一章所述当前制约工业互联网发展的核心痛点主要集中在数据协同和安全方面此轮AI大模型的发展将助力打通核心痛点也必然将促进工业互联网发展进程加速21高性能AI将极大的提升工业互联网的安全性和可靠性生成式人工智能在预测和分析能力上有着飞跃式的突破将极大的提高控制分析和预测的精度工业互联网接入的一大难点是制造业企业特别是重点领域企业对生产过程的安全性有着很高的要求因而对控制分析和预测精度的要求极高生成式人工智能在预测能力上有着飞跃式的突破对制造装备实时运行优化将产生巨大助力比如通过建设人工智能发动机质检平台将工业相机的数据通过边缘计算技术分流至云平台实现了在统一缺陷图像库下基于机器视觉发动机质量的协同检测以单条生产线计算节省检测工位70缺陷识别率达到9986误判率不高于2这意味着当前工业AI可靠性可实现高于人工此外AI的进展也将助力于网络安全防御能力提升网络安全防御的基础之一在于网络流量的分析识别以及判断实现网络安全态势感知和威胁监测并通过安全运维化解和防御网络攻击AI大模型在学习分析识别乃至处理上相对于人类具有高效的优势有助于提升网络安全防御能力降低网络安全事件损失提高工业互联网安全水平如基于GPT的MicrosoftSecureCopilot可以将原本耗时几小时甚至十几小时的勒索软件事件处理降至分钟级httpwwwstockecomcn1226请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度图15AI缺陷监测在各行业任务中准确率表现优异102999099909990999510980960940929009088086084资料来源深眸科技官网浙商证券研究所产业落地方面三菱电机开发的基于AI的数控切割机纠错系统在动态加工过程中也能进行智能校正加工精度可提高51亿迅科技的电子化图纸应用按任务工序实时推送图纸同时加入AI技术防止偷拍当AI判别有人员行动异常时将自动息屏及时开启保护企业可放心将图纸电子化发放产线减少纸质图纸的使用同时图纸泄露风险也得到了极大的降低图16三菱光纤激光系统利用AI监控切割过程并自动调整参数图17亿迅科技电子化图纸应用加入AI技术防止偷拍当AI优化切割性能加工精度可提高51判别有人员行动异常时将自动息屏资料来源Mitsubishi官网浙商证券研究所资料来源亿迅科技官方公众号浙商证券研究所22高性能AI将进一步提升工业互联网人机协同水平人机协同制造即通过人工智能对生产数据进行分析和预测实现制造过程的自动感知智能分析自主决策和精准控制提升机器和机器系统和系统机器和系统之间的高精度自组织协同能力逐步推动生产过程向精益化无人化发展据鲍劲松工业智能方法与应用2022依托于当前的AI技术可根据生产制造过程建立起马尔科夫决策过程并且利用强化学习来使得机器人在与环境交互的过程中提升认知水平随着当前httpwwwstockecomcn1326请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度的AI技术大爆发工业互联网人机协同水平的进一步提高值得期待比如晶硅光伏电池智能无人生产线通过工业互联网平台对工业机器人AI视觉检测系统等高效连接实时控制实现人机协同推动制造柔性升级在释放作业空间的同时进一步提高生产效率缩短生产周期降低劳动成本人均劳产率较同行高出30以上图18由强化学习驱动的人机协作框架具备落地条件图19基于深度学习的结构件识别与定位可实现精准位姿资料来源鲍劲松工业智能方法与应用浙商证券研究所资料来源鲍劲松工业智能方法与应用浙商证券研究所23生成式AI将重塑数据追踪和分析的流程对制造业管理者而言实时了解生产进度是重中之重在一些比较传统的中小制造企业车间里生产流程的记录往往依靠纸质单据或者Excel表格生产信息整体传递滞后为了解决这类问题不少企业开始部署数字化系统但却存在周期长成本高等痛点而生成式AI可以使用自然语言处理和机器学习技术从工业现场的仪表板上甚至纸质数据和表格中读取数据GPT-4已经具备了识图能力并快速提取有用的特征和信息国外的一位博主进行了这样的尝试他为ChatGPT提供了Zerynth仪表板的链接生成式AI立即就读取了仪表板中的数据和图表实时提供了正在发生的事情的概览此外工业互联网的数据难点主要在于垂直行业数据积累不足AI助力下协同水平安全性和可靠性得到提升也有助于工业数据的开放和积累图20ChatGPT读取Zerynth仪表板快速提取有用信息资料来源Zerynth官网浙商证券研究所httpwwwstockecomcn1426请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度24工业行业大模型有望让机器拥有大脑工业行业大模型工业制造细分领域众多各领域在生产流程工艺生产线配置原材料及产品类型上均具有较大差异也缺乏海量的数据标签因此尚未形成类似GPT这样的大模型然而我们认为随着工业AI安全性和可靠性的提高工业AI视觉平台AI摄像头等数据积累通用大模型和预训练模型助力而生的工业垂直大模型值得期待目前机器视觉模型训练能力的门槛被大大降低工业AI质检和巡检已经应用在3C电子汽车及零部件消费品和原材料等诸多应用场景如今操作的生成式预训练模型OperationGPPT概念被业界提出并关注阿里的通义千问大模型能实现根据需求自动编写一组代码发给机器人机器人自动完成移动抓取配送等一系列动作这表明AI大模型已经突破了仅用于生成内容这一局限有望让机器真正拥有大脑图21阿里通义千问大模型能够实现根据需求自己编写代码并操纵机器人资料来源阿里官网浙商证券研究所3质检视觉低代码和工业互联网平台是率先受益环节AI浪潮下工业互联网发展加速是必然趋势然而AI在垂直行业的应用落地需要结合行业自身特点对预训练模型加入到行业自己的数据集进行调整训练过程中需要行业数据收集模型调整以及行业特点训练工业互联网各环节产品AI化难度不尽相同因此应用端落地时间具有也较大差异我们认为工业AI质检工业视觉低代码编程和工业互联网平台将会是率先受益的环节31工业AI质检精确率迈上新台阶大模型在图像和音视频处理方面进展迅速工业质检迈上新台阶AI赋能的工业质检是利用基于深度学习等Al技术的视觉检测技术在工业生产过程中对产品图像进行视觉检测从而帮助发现和消除缺陷IDC认为在2021年工业质检解决方案市场实现了规模化复制加速发展目前以GPT为代表的大模型在视觉和图像处理方面进展迅速如GPT-4具备直接读取图像信息理解图像信息和完善图像信息的功能各大模型在视频理解方面也取得了极大进展如阿里的视频AI服务可以对音视频进行识别分析和理解随着AI能力的提升AI赋能的工业质检在准确性方面迈上了新的台阶httpwwwstockecomcn1526请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度图232021年中国工业AI质检在SC和汽车等行业实现规模化图22工业AI质检在制造行业的典型应用模组复制装备制造业其他280570原材料工业970通信和电子制消费品制造造47401500汽车和零部件1940资料来源头豹研究院浙商证券研究所资料来源共研网浙商证券研究所3C和汽车等行业AI质检实现规模化复制解决方案为主力产品形态当前AI工业质检领域场景呈现碎片化的特征大部分厂商都在逐步寻找自身优势的细分行业场景在2021年自身重点市场取得规模化复制的同时开始向更多场景领域拓展布局3C汽车消费品和原材料四大行业中很多AI质检场景实现规模化复制成为驱动市场发展的主要动力在产品供应上解决方案仍是多数厂商重点提供的产品形态具体表现在各类定制监测系统和一体化设备解决方案也最贴合于工业领域客户需求中期来看仍是未来研发的主力产品形态图242021年中国AI赋能的工业质检解决方案市场CR5为图25中国工业AI质检市场规模2020-2025年CAGR预计达443285单位百万美元百度智能云12006010404840100050创新奇智10364036908003354027302420600245327030腾讯云95040019620154其他厂商14162355702009545510262334142211华为73000202020212022202320242025阿丘科技ASP710软件及服务硬件资料来源IDC中国2022浙商证券研究所资料来源IDC中国2022浙商证券研究所工业AI质检前景广阔行业处于发展期机会较多随着当前AI技术的涌现和成熟预计工业AI市场规模将持续扩大据IDC预测2023-2025年我国工业AI质检市场增速将加快至2025年软硬件市场总计将达958亿美元约合人民币62亿元2021-2025年CAGR为285当前AI赋能的工业质检解决方案市场中的主要厂商包含了头部云服httpwwwstockecomcn1626请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度务商AI质检创新企业等2021年前五大主要厂商的市场份额为443主要集中在百度智能云创新奇智腾讯云华为阿丘科技等厂商行业处于发展期市场集中度不高中长期来看随着市场逐步分化和应用成熟度的提高拥有领先AI技术应用的厂商市场份额有望持续扩大32工业视觉AI取得突破硬件基础大幅进步AI成为创造工业视觉价值重要切入点工业视觉是工业自动化的核心领域包括检测识别测量定位等关键任务工业视觉在工业领域的应用场景十分丰富包括缺陷监测视觉分拣物流分包拆码垛和工业上料等工业视觉的应用可以减少人工的使用并提升准确率减少错误率近年来全球工业视觉市场规模稳步增长而行业应用的前提是工业视觉在检测识别测量定位等关键任务上的准确性当前光学成像技术多传感器融合技术感光和光学处理芯片技术大幅进步使看得更小看得更清成为现实在此基础上AI技术恰好可以帮助机器感知更准确理解更深刻是创造价值的重要切入点图27融合深度学习的地板花纹分类将降低20人工成本并提图26全球工业视觉市场规模2025年将达1276亿元高30作业效率1400127611612001119314990512100087928041080071698600640042002002020202120222023E2024E2025E全球工业视觉市场规模亿元同比增长资料来源MarketsandMarketsGGII拓欣致远浙商证券研究所资料来源深眸科技官网浙商证券研究所AIGC在工业视觉领域潜力巨大部分厂商已着手打造面向工业视觉的AIGC算法在工业视觉领域训练样本不足一直是制约人工智能算法应用的瓶颈之一过去工业视觉AI厂商通过选择不需要大量数据的标注准备的小样本学习算法或数据生成利用算法产生数据来扩充训练样本来解决这类问题2022年底OpenAI推出的ChatGPT证明了内容生成AIGC的巨大潜力部分工业视觉厂商在小样本学习的基础上进一步聚合以往在内容生成领域的研发成果将图像生成与工业场景的独特需求相结合打造了面向工业视觉的AICG算法httpwwwstockecomcn1726请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度图28基于人工智能视觉算法的智慧铁水运输解决方案架构资料来源创新奇智浙商证券研究所在落地方面国内工业视觉厂商已经取得突破与一般性的图像生成主要表现为图像上较为宏观的语义改变不同工业视觉缺陷主要体现为样本图像上细微的局部缺陷纹理变化语义信息低此外生成的缺陷纹理不仅要有自然的主观视觉感受还需要是物理上真实的缺陷的形态要符合样本本身的物理和光学特性传统的图像生成算法一般只能做到视觉真实无法兼顾物理真实针对这一问题创新奇智将物理模型融入AIGC模型的构建提出基于光学成像模拟的光照生成模型和基于双阶段引导的缺陷生成模型从而可以模拟样本在不同光照状态下的缺陷图像两阶段缺陷样本生成模型逐步聚焦局部缺陷样例和全局图像融合可以有效地兼顾工业视觉领域缺陷样本生成的物理真实和视觉真实的要求结合上述两个模型创新奇智可以生成样本在不同光照条件下的缺陷图像从而可以有效地扩充训练样本库解决工业视觉领域缺陷样本不足的问题提升工业预训练大模型的训练效果图29基于AIGC的缺陷样本生成框架有望解决工业视觉领域样本不足的问题资料来源创新奇智官方公众号浙商证券研究所httpwwwstockecomcn1826请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度我们认为当前快速进展的AIGC技术可以有效解决工业视觉领域AI训练的样本问题助力工业视觉AI性能重大突破得益于此工业预训练大模型的突破也值得期待33工业领域低代码编程突破易用性瓶颈高性能AI将使低代码编程突破易用性瓶颈在工业领域意义更为巨大低代码编程在过去二十年不断降低软件开发门槛低代码编程一般产品形态表现为通过可视化拖拉拽的编程方式使得非专业程序员也能够快速地构建应用程序从而降低软件开发成本提高开发效率但业界不得不面对的是即便通过可视化编排对于特定领域DSL生成门槛依然不低随着不断榨干传统图形交互潜能以及受限于传统软件开发思维框架进一步提高易用性逐渐遭遇了瓶颈特别是对于逻辑数据流的可视化编排在易用性上一直给行业带来不小的挑战图30逻辑数据流的可视化编排为低代码编程带来挑战资料来源人人都是产品经理官网浙商证券研究所这种易用性的困境随着GPT等高性能AI模型的成熟迎来新的机遇在一个数字化系统搭建过程中无论是流程编排还是逻辑流设计本质是将业务语言转化为系统语言是对于业务流程规范限定的数字化翻译与传统编程语言的演进方式非常类似这为利用LLM处理这类场景问题提供了天然的条件目前AIGC在编程领域已经取得了重大突破能较为成熟的生成代码和修改代码将低代码编程的易用性提高了一个维度httpwwwstockecomcn1926请务必阅读正文之后的免责条款部分行业深度图31基于新一代AI的低代码无代码工具大量涌现资料来源aigccn浙商证券研究所此外我们认为易用性的突破在工业领域低代码编程中意义更为重大一方面相比于普通的软件开发工业场景中的软件开发或程序编写具有更强的专业性需要大量行业Knowhow的支撑低代码编程易用性的突破使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写极大的助力于研发和生成效率的提高加速工业企业数字化转型图32低代码编程将为工业平台带来快速开发和部署可扩展性和数据可视化等功能资料来源稀土掘金公众号浙商证券研究所GPT等高性能AI模型的代码生成能力有望重塑工业PaaS低代码平台工业互联网平台的重要能力之一是通过封装在其PaaS平台层的大量通用的行业Knowhow知识经验或知识组件以及算法和原理模型组件以低代码方式构建上层工业APP应用而GPT代码生成能力的跨越式进步有望重塑工业PaaS低代码开发平台目前微软已将GPT的代码生成能力融入其低代码开发平台PowerPlatform并于2023年3月正式推出PowerPlatformCopilot产品Copilot是MicrosoftPowerPlatform的一个新功能可以在PowerAppsPowerVirtualAgents和PowerAutomate中基于GPT能力提供AI-powered的帮助让制作者可以用自然语言描述他们想要的应用流程或机器人然后Copilot可在几秒钟内完成创建并提供改进建议我们认为未来随着AIGC在代码生httpwwwstockecomcn2026请务必阅读正文之后的免责条款部分