产业研究
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智能制造/机器人产业研究专题


  智能制造行业研究核心观点  

      一、智能制造产业迎来发展热潮
      中国人口红利逐渐消失,制造业成本上升,转型升级迫在眉睫。政 策频频落地支持工业 4.0 智能制造产业发展。汽车、电子行业繁荣催生 新需求。三者叠加效应吹起智能制造业春风。由云计算、工业互联网、 5G 通信等技术集成的软-网-端架构是实现制造业智能化的动力引擎。 
 
      二、云平台为工业软件赋能,助力制造业智能转型
      工业软件贯穿制造业全产业链,是智能制造的控制大脑。中国工业 软件处于上升期,软件市场仍有很大发展空间。近年来高新技术的蓬勃 发展为工业软件注入新活力,云计算技术引领发展潮流,数据互联的工 业软件使制造业的智能水平登上新台阶。 

      三、工业以太网逐渐成为主流,工业无线发展速度迅猛
      2018 年工业以太网替代现场总线,成为占比最大的工业通信方式, 有助于工业互联网的实现。工业无线年增速达 32%,工业 5G 通信实现 突破性发展。 

      四、国内工业机器人公司有望打破垄断
      工业机器人已成为智能制造和工业自动化的关键技术,核心零件实 现自主可控、与发达国家走并行发展之路是政策所导、形势所迫;我国 核心零部件新星涌现,市场份额占比逐年提高;汽车、电子器件等需求 量上升带动工业机器人需求增加,柔性制造成为生产主流。 
 
 
  第一章  智能制造——产业转型势不可挡   

      1.1 中国人口红利逐渐消失,制造业人力成本优势式微
 
      根据国际货币基金组织发布的报告预测:随着中国人口老龄化的加剧,未来 30 年,中国的适龄劳动人口可能减少 1.7 亿。2015 年至今中国 15—59 岁的劳动年龄人口已经开始出现大量减少,2008 年前后刘易斯拐点出现, 中国的人口红利正在逐渐消退。
      劳动人口的减少带来的是制造业人力成本的上升,与一些发展中国家 相比,中国的劳动力成本优势不再,与发达国家相比,制造业竞争力低下, “中国制造”的名片有被他国取而代之的危险。
      面对飙升的劳动力成本,如果中国想保持住制造业的竞争力优势,必由 之路就是大力提高制造业劳动生产效率,工业机器人在简单重复、重量大和 环境恶劣的工作环境下相比人来说更具优势,中国人口红利的消退给工业 机器人的发展提供了良好的发展窗口期。
 
      1.2 政策导向,市场前景看好
 
     中国虽是制造业大国,但其主要产品集中于中低端,而高端产品竞争力略显不足。继德国工业 4.0 的提出,中国也相应出台一系列政策,“中国制造 2025”、“互联网+”“人工智能”等等。最近中美贸易摩擦愈演愈烈态势下,中国更加坚定信心自主发展高新技术产业,以自主可控的方式实现智能 化、信息化产业升级,中国的制造业前景未来看好。
      《中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领,主攻方向是智能制造。未来5至 10年仍是我国强国战略的主基调。
      在信息化大背景下,工业与信息化的融合,催生了新的工业发展形态。各主要工业国为此分别提出了各自的新型工业化战略:德国提出工业4.0,美国提出先进制造业发展计划,日本提出工业价值链等。
      围绕实现制造强国的战略目标,经李克强总理签批,国务院于 2015年5月19日正式印发《中国制造2025》 。 《 中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领,主题是促进制造业创新发展,中心是提质增效,主线是加快信息化和工业化深度融合,主攻方向是智能制造。
      美国的“智能制造”,德国“工业4.0”,智能制造的核心是实现通过智能化实现制造的效率优化。我国的“中国制造2025”,一个关键是通过自主可控的方式实现智能化、信息化升级。自主可控技术就是依靠自身研发设计,全面掌握产品核心技术,实现信息系统从硬件到软件的自主研发、生产、升级、维护的全程可控。中美贸易战争愈演愈烈态势下,自主可控愈加凸显其重要性。
智能制造行业研究——经略中国产业研习社

      1.3 汽车、电子产业迅猛发展催生工业机器人需求 
 
      汽车与电子行业是应用工业机器人的最主要行业,而目前中国正处于汽车与电子行业的爆发增长期,我国汽车的产销量自2009年开始一直保持着世界第一,并且全球大约70%以上的电子产品均由中国进行制造和装备。自 1998 年以来,我国的电子产业的营业收入就位列各大制造行业之首。
      新能源汽车、芯片与集成电路获强大政策支持。国家科技部高科技研究中心发布了“关于国家重点研发计划‘高性能计算’等 8 个重点专项 2018 年度项目安排公示的通知”。 “新能源汽车”重点专项包含 25 个项目,涉及经费 约 8.2 亿元。受“中兴事件”影响,中国对于电子产业“自主可控”越来越重视,不仅国家成立了万亿规模的集成电路产业基金,阿里、格力等大公司也宣布投入研发资金到芯片电路行业。可以预见到未来汽车、电子行业会实现大跨步发展,工业机器人的需求迫在眉睫。 

      1.4 软-网-端产业架构,支撑智能制造体系 
 
      由云平台、工业互联网技术支持的软-网-端架构是智能制造的产业框架。其中“软”是工业软件,对包括研发设计、生产控制、运营管理的生产线全程进行技术支持,是实现制造智能化的关键基础。“网”是进行设备间信息互联的渠道,包含各类工业通信网络,连接软件平台与机器执行端,贯穿整个行业体系,是实现制造信息化的必要条件。“端”指智能制造的应用终端,既是数据的来源,也是实现智能化的产品载体。
智能制造十大领域
 
  第二章  工业软件——登上云端实现智能   

      2.1 工业软件是智能制造产业的内在核心技术 
 
      自 2015 年以来,国家相继出台“中国制造 2025”等一系列政策,标志着我国由“制造大国”向“制造强国”的转变。工业软件作为智能制造的基础和核心,对于全面提升制造业创新能力,推动制造业的智能化发展具有关键作用。 
工业软件贯穿整个智能制造行业,只有在制造的前、中、后期贯穿运用先进工业软件才能实现智能化、自动化的生产。工业软件可分为三大类别:生产管理类、研发设计类、生产控制类,各自包含的产品及其对于企业的效益作用见下表:
工业软件三大分类——智能制造
 
      2.2 中国工业软件发展迅猛,但市场份额仍不敌美欧 
 
      2016 年全球工业软件市场结构显示,美欧市场处于领跑者地位,而另一方面,亚太市场逐渐成为推动整个行业发展的新兴市场。中国、印度和澳大利亚的工业软件市场发展较快,一同形成了市场增长的主要动力。
      从近年的发展速度来看,中国成为全球工业软件市场的增长主力之一。 自 2012 年以来全球工业软件市场规模以每年 5%-6%的速度增长,而中国工业软件市场规模的同比增速均在 14%以上,远超全球增速。
      从市场结构来看,全球工业软件市场份额仍然集中在美欧。全球工业软件的产品构成中主要以生产管理类为主,而生产管理软件基本被美国、德国等国家垄断,亚洲企业在其中占据极少的市场。生产控制类企业在全球的分布相对分散,但仍主要位于美国、欧盟等经济发达的国家和地区。
      2017 年,中国工业软件市场的产品中,研发设计类和嵌入式工业软件保持较快增速,且高端装备智能制造领域的自主研发水平提升,为工业软件注入了活力,促使其向工业化、信息化的新方向发展。 

      2.3 云平台与工业互联网技术赋能工业软件,协同促进智能制造发展 
 
    新一代智能制造是一个大系统,主要由智能产品、智能生产及智能服务三大由工业软件实现的功能系统以及工业智联网和智能制造云两大技术支持集合而成。 
智能制造技术架构
 
      云计算、工业互联网和人工智能技术的发展成为引领工业软件改革的源动力。基于云平台技术的工业软件能够实现数据彼此互联,为企业提供大数据与经济决策支持,企业内部设计、生产、销售、服务、管理过程等实现动态智能集成,即纵向集成;企业与企业之间基于工业互联网与智能云平台,实现集成、共享、协作和优化,即横向集成。以实现生产线全自动化的智能制造。
      云平台为企业提供数据支持,并基于大数据和机器学习的工业智能,通过整合企业相关数据与人工智能算法,实现信息驱动型的企业运营。 
      混合云平台是未来发展的趋势。工业软件因其特殊性,不适合以公有云的方式来落地,但可以通过由公共云与私有云共同组成混合云的方式,将企业敏感数据和业务环节进行剥离,进而实现企业整体的数字化改造。企业将自己的应用程序及基础设施服务转移到云平台上,在成本、性能、运营效 率、规模等方面能够使云计算的优势最大化。 
      工业互联网是智能制造的新突破口。在数字化的浪潮下,产业发展的主战场将逐渐转移到行业终端和行业数据上。工业互联网将互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展,连接了产业的全系统、全产业链、全价值链,是支撑工业智能化发展的核心基础设施,也是推动制造业走向智能化的关键。
工业互联网架构
 
 
  第三章  通信网络——实现设备互联互通   

      工业通信网络在整个智能制造工业环节里承担着管理机器控制、生产线监测和生产区域协调等复杂任务,是在工业生产环境中的一种全数字化、双向、多站的通信系统。工业通信简单地分为 4 个层面:自动化系统内部的横向通信、与下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向通信、基于开放标准和统一协议的通信网络、移动技术和虚拟化。工业有线通信、短距离无线通信、射频识别、远程无线通信是工业应用往往会同时采用的通信手段。 
      工业控制领域通信不同于公众的通信网络,不同工业领域对于信息传输的延迟、流量、速率、稳定性都有不同的要求,飞机、机床等工业领域对通信的可靠性要求非常苛刻。
      目前智能传感器被越来越多地应用于工业系统中,使得设备级的通信逐步走向更复杂的信息交换。由于小型化程度的完善,现在的传感器已经是一个具有存储器和网络功能的小型PC,通过比如自身校正等功能可提供复杂的反馈和更精确的信息,从而有效补偿与非线性、偏移或温度相关的错误。这些优点和新的灵活性使这些智能传感器取得了很大的成功,并提升了工业通信的总体性能。这也刺激了工业通信在近几十年内的几次飞跃发展。

      3.1 工业通信网络现阶段以有线通信为主导 
 
      整个通信行业的发展是由有线通信逐步过渡到无线通信的,但工业通信网络不同于公用网络,它容错能力低,对传输速率要求较高,追求稳定。这就导致了工业通信网络目前主要由有线通信主导,有线通信又分为现场总线和工业以太网。 
      现场总线是一种工业数据总线,是自动化领域中底层数据通信网络。现场总线广泛应用于连接现场设备,如控制器、传感器与执行器等,采用全数字通信,结构简单,节约线缆。与传统 DCS 相比,现场总线安装成本降低了约 50%。现场总线实现信息处理的现场化,在传输控制信息的同时,可从现场获取更多诊断、维护等非控制信息。目前现场总线技术已得到广泛应用,其定义、规格、实现和市场等方面都比较成熟。传统的现场总线协议有PROFIBUS、DeviceNet、CAN、InterBus和基金会现场总线等。
      工业以太网是将以太网应用于工业领域,典型的工业以太网结构由现场设备层、控制层以及管理层构成。各层都有其本质需要和不同类型的信息交换,网络大小、支持设备数量、网络速度、反馈时间和负载大小等方面的不同导致各层所采用的网络技术也不同。目前工业以太网种类较多,国际标准 IEC61784 包含有 Modbus,Ethernet/IP,ProfiNet,Tcnet,Vnet/IP, Powerlink,EtherCAT 以及 SercosIII 等。 
      据 HMS 2018 年的最新统计现场总线、工业以太网和无线通信分别占到了工业网络市场的 52%、42% 和 6%的份额,其中工业以太网开始超越现场总线,以 22%的年增速快速增长。
      在工业 4.0 时代,全球工业系统中的软硬件与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合,产品与产品之间、不同的生产设备之间通过信息物理系统(CPS)能够形成智能网络,相互连接,并通过网络持续地保持数字信息的交流。随着应用需求的提高,现场总线的高成本、低速率、难于选择以及难于互连、互通、互操作等问题逐渐显露。工业控制网络发展的基本趋势是逐渐趋向于开放性以及透明的通讯协议。现场总线出现的问题的根本原因在于总线的开放性是有条件且不彻底的。同时,以太网具有传输速度 高、易于安装和兼容性好等优势,因此基于以太网的工业控制网络是发展的趋势,以太网为现代工业制造实现真正意义上的“E 网到底”奠定了良好的基础。工业以太网将快速渗透工业通信领域,工业以太网相关的电缆/光缆、工业网关、集线器/交换机等硬件设备将受益。同时,处于成本考虑,已经铺设的现场总线将会与工业以太网并存 10 年到 15 年,为了保持信号的完整性并隔离不同信号,将催生对于数字光耦的新需求。 

      3.2 工业无线通信发展迅猛,技术逐渐成熟 
 
      无线通信是目前工业通信领域研究热点。未来工业自动化产品新的增长点工业无线技术是继现场总线之后,工业控制领域的又一个热点技术,是降低工业测控系统成本、提高工业测控系统应用范围的革命性技术。工业无线技术是21世纪新兴、面向设备间短程、低速率信息交互的无线通信技术,适合在恶劣的工业现场环境使用,具有很强的抗干扰能力、超低耗能、实时通信等技术特征。
      德国“工业 4.0 研发白皮书”及“工业 4.0 实施战略及参考架构”都将无线技术作为工业 4.0 网络通信技术研究和创新中的重要组成部分,其计划在 2018 年实现公众 5G 网络基础设施的设计和标准,为工业提供广域网络服务;2020 年,在工业 4.0 中实现最新的无线局域网和近场技术的使用。美国工业互联网联盟 IIC 同样重视无线技术在工业中的应用。该联盟专门成立了网络连接组来开展网络技术的研究。 
      无线通信是有线通信的有效补充。工业无线通信由于无线仪表的刷新速度尚未能达到毫秒级,且容易受到干扰,所以短期内无法替代有线工业通信,但它也有优点:一是可大幅降低网络建设和维护成本。无线网络能够快速部署,无须在现场、车间、厂房等环境铺设线缆及相关保护装置。使用无线技术将使测控系统的安装与维护成本降低90%。二是提高生产线的灵活性,无线技术实现了现场设备的移动性,提高了生产设备部署的灵活性,可以根据工业生产及应用需求,快速实现生产线的重构,为实现柔性生产线奠定技术基础。三是实现部署环境的广泛性,由于无线技术突破线缆部署限制,具有mesh、星型等多种网络部署架构,在各种工业场景下都可实现快速部署。 
      5G 通信技术将在工业通信中大放异彩。目前 4G 技术已经在工业通讯领域已经得到应用,但是无法达到可靠和低时延的要求,而 5G 在最初的性能指标规划时就考虑到超高可靠时延的实时工业控制场景的需求。5G 网络可以达到低至 1ms 的端到端通信时延,并且支持 99.999%的连接可靠性,强大的网络能力能够极大满足云化机器人对时延和可靠性的挑战。目前华为已与德国与制造企业开展智能制造领域的合作。如与 Festo 共同合作基于 5G 切片网络的云化机器人的项目,项目通过 5G uRLLC(超高可靠和低时延通信)切片网络,针对云化机器人闭环控制系统的高可靠性和实时性的满足度进行测试。
工业无线通信云化机器人工作原理图
工业无线通信云化机器人工作原理图
 
      Grand View Research发布的报告显示,全球工业无线传感器网络(IWSN)的市场规模预计将在 2025 年达到 86.7 亿美元,在预测期间年复合增长率为 14.5%。 
      全球工业无线传感器网络通过有线网络提供的好处,如移动性、自我发现能力、紧凑的规模、成本效益和降低的复杂性,预计将在全球需求的增加中发挥重要作用。全球工业无线传感器网络是两个或多个远程定位设备之间通信的先进方法,不受干扰。系统包括作为访问点的节点,以形成更好的通信系统。在全球工业无线传感器网络中,传感器节点通过 ZigBee、Wi-Fi、蓝牙和无线 HART 等多种无线技术进行连接。随着无线通信的普及,偏远地区需要强大的网络连接,网络基础设施的需求预计将推动市场的增长。
 
  第四章  工业机器人——智能制造应用载体  

 
      在互联网+快速推动下,工业互联网与制造业相融合发展是智能制造的核心思想,当前新兴产业革命正在兴起,各国制造业竞相峥嵘,中国在智能制造行业水平上稳步提升,工业机器人的发展是智造的基础和载体。 
      近年来,随着全球工业制造产业结构升级,全球工业机器人销量显著增长,据 IFR 统计,全球工业机器人销量 2016 年达到 29.4 万台,同比增长16%,销售额达 131 亿美元,同比增长 18%。2018-2020 年全球范围内工业机器人的产量将分别为37.8万台、43.3万台、52.1万台,复合增速约为15%, 销售额将从 147 亿美元增长至 199 亿美元,行业仍将保持稳定增长态势。 其中,中国市场 2020 年预计可实现 58.9 亿美元销售额,占比达到全球的 30%。
工业机器人销量
 
      与此同时,亚太地区将是最大的工业机器人制造和应用地区, 2001 年我国工业机器人销量在全球销量中的占比不足 1%,而到 2016 年,该比例上升至 30%左右,中国已连续 5 年成为全球工业机器人的最大消费市场。 在“产学研”相结合的政策引导下,我国工业机器人发展火热,就申请专利速度来看,遥遥领先国际水平。 
 
      4.1 中国自动化生产程度与韩、日等发达国家差距较大
 
      工业机器人最主要的贡献是代替人的劳动,一般用一个国家工业机器人密度来衡量一个国家的自动化生产程度,2016 年我国制造业中的工业机器人密度仅为 68 台/万人,与全球水平(74 台/万人)已比较接近,但远远低于日本、韩国、新加坡等国家。在未来国际化浪潮与需求推动下,中国在工业机器人方面有很大上升空间。
工业机器人密度
 
      4.2 中国工业机器人发展迅速 
 
      中国在《中国制造 2025》政策引导下,工业机器人呈现迅速增长态势, 2016 年我国机器人销量达到 8.7 万台,同比增长约 27%,2017 年,中国工业机器人产量超过 13.1 万台,较2016 年大幅增长 81%,2018 年将有多个工业机器人产业基地的陆续建成,2018 年全年工业机器人产量实现较大幅度增长几无悬念,产量或超 17 万台。据 IFR 预测,到 2020 年我国机器人销量将会达到 21 万台,2017—2020 年间复合增速约 22%。
中国机器人产销量
 
      2018 前 2 个月工业机器人产量为 18770 较 2017 年前两月产量同比增长 37%,2017 年中国工业机器人产量超过 13.1 万台,较 2016 年大幅增长 81%,2018 年将有多个工业机器人产业基地的陆续建成,2018 年全年工业机器人产量实现较大幅度增长几无悬念,产量或超 17 万台。

      4.3 工业机器人核心零部件——技术壁垒 
 
      工业机器人主要构成:以 PUMA560 为例,主要包括伺服电机、减速器 和控制器以及机身。其中前三者为核心零件,占到机器人制造成本的 85%, 如何攻克核心零部件技术壁垒将是中国智能制造发展的关键一步。
 
工业机器人成本
 
 
      4.3.1 减速机——机械臂大扭矩的助力器 
 
      在机器人每个关节处都配有电机和减速机,减速机的作用主要有两个: 一是降低电机转速,为机械臂提供大扭矩;而是提高控制精度。工业机器人中,用的最多的就是 RV 减速机和谐波减速机。
      从构成成本来看,减速机等核心零部件制约国内机器人成本。成本最高的分别是减速机和伺服电机,分别占到 35%和 20%。其主要原因是我国减速机技术水平与国外相差较大,严重依赖进口,国内产值规模较小且议价能力较弱,进口成本较高。日本纳博特斯克和哈默纳科占据减速机七成以上市场,国外企业卖给国内要高出近 4 倍价格。
      虽然目前与国外相比仍有差距,但是我国减速机的发展也是十分迅速的,在传动比、稳定性及噪音等性能方面与国外顶级产品差距逐渐缩小,国内减速机生产商能与国外竞争的主要有上海机电、中大力德、中技竞美和绿的谐波等,其性能可以满足大部分工业机器人配置。 

      4.3.2 伺服电机——工业机器人动力来源 

      伺服系统是工业机器人主要的动力来源,主要由伺服电机、伺服驱动 器、编码器三部分组成。伺服即“跟随”,指按照指令信号精确做出位置、 速度或转矩的跟随控制。
      目前我国工业机器人用伺服系统主要被国外品牉垄断,其中日系品牌约占 50%,欧美品牌 30%,台湾品牌及大陆企业均只有 10%。日系企业包括安川、三菱、三洋、欧姆龙、松下等公司,主要是小型功率和中型功率产品;欧美系品牉包括西门子、単世力士乐、施耐德等公司,在大型伺服具有优势地位;国产品牌主要包括汇川、台达、埃斯顿等公司,主要为中小型伺服。我国主要差距是大型功率伺服产品缺乏,小型化不够。
 
国产机器人品牌
 
 
      4.3.3 控制器——工业机器人的大脑 
 
      工业机器人控制系统包括控制柜和示教器,目前应用较多的控制器类型主要有:单片机、PLC 和工控机(IPC)等,工业机器人最注重的是系统的稳定性,将控制算法写入控制器中带动电机运动达到精确控制机器人的位姿,因此控制器的稳定性是首要指标。 
      各厂家数控系统的主要差别体现在控制算法和二次开发平台的易用性方面。工业机器人是一种柔性度很高的设备,面临着负载、速率和稳定性三者之间相互妥协问题,高负载高速率则难以保证稳定性,高速率高稳定性则要求负载不能太高,对于特定的应用场景,需要找到此三者的平衡点。
      随着国内厂商技术的逐步积累进步,目前控制系统与国外产品的差距 在逐步缩小。国内知名的工业机器人生厂商均自主研发了自家的控制系统, 包括新松机器人、埃斯顿、华中数控、新时达、广州数控、汇川技术等公司, 也诞生了一批专业的控制系统服务商如固高科技、英威腾、卡诺普等。 

      4.3.3 系统集成——轻资产商业模式新星涌现 

      系统集成是机器人制造过程必回涉足的环节,目前我国系统集成公司新星涌现,与国际市场竞争力较强。系统集成商从上游采购工业机器人等设备,根据下游客户的具体要求,给出合理的设计方案,完成生产线的组装和调试。一般来说,一个单纯的系统集成商,其核心竞争优势在于对下游行业的理解、设计能力、历史业绩情况及客户资源。 

      4.4 汽车电子等下游应用、刺激工业机器人需求 

      工业机器人下游应用主要有:汽车生产、电子电器件,化工、金属、食品加工等。应用最多的是汽车与电子器件生产方向。我国与全球应用占比相似,汽车与电子器件生产均占到 65%左右。
 
工业机器人应用
      以汽车的整车制造为例,该环节主要包含冲压、焊接、喷涂、总装等四大工艺,一条年产 6 万辆的整车制造产线的设备投资约 7-8 亿元,其中冲 压车间 2-3 亿,焊接车间 2 亿左右,喷涂车间 2-3 亿,总装车间 1 亿以内; 共需使用工业机器人在 200 台以上。

      4.5 以“机器人”为代表的“硬科技实力”,是三线城市智能制造园区的关注重点

      经世界智能制造中心在全国内的统计,带有“智能制造”名字的园区为537个(截止2018年年底);
      在智能制造的产业链上,云计算、大数据、新材料园区归类于“软科技实力”的园区,除技术外,更多的需要资金和人才的支撑,多属于一线城市及强二线城市(或沿海经济发达城市)的专属。且在数量上已经占据7成,竞争激烈。
      以“机器人”为代表的“硬科技实力”,小试、中试及生产环节,以及后续延伸的售后服务环节,才是三线城市的关注重点。 且园区数量占比约3成,获得优势机会较大。
 
机器人智能制造产业园
 
 
      结束语:      


      经略中国产业研习社长期关注包括智能制造/机器人、数字经济、人工智能、新能源、新材料、节能环保、循环经济、云计算、大数据、边缘计算、工业互联网、5G等战略新兴产业领域,通过扎实的体系化产业研究与理解能力开展产业研究,并提供战略新兴产业研究报告、咨询等服务。
     
      经略中国产业研习社智能制造专题研究重点:
对细分行业的筛选研究角度为:热点关注度、行业成熟度、适合三线城市落地的可行性研究。
  •       本报告重点关注智能化生产部分。
  •       本次报告从热点关注度、行业成熟度、适合三线城市落地的三重角度,重点关注大体分为三类(即下图橙色部分): 工业机器人、工业视觉、工业数字化与智能化(数字化工厂、工业大数据、工业互联网云平台等)。
  •       工业基础较夯实的三线城市园区可在工业数字化与智能化进行产业升级。
  •       重点探讨这些领域的新方向在哪里,延伸分析三线城市园区承接该产业的机会点在哪里。
智能制造产业研究

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