2019智能制造产业园市场前景研究报告
2019年智能制造行业深度分析报告
２０１９年智能制造行业深度分析报告正文目录全球装备制造产能转移：结构重塑，中国高端装备的挑战与机遇 (6)贸易摩擦或致分化加速，优势企业影响可控但现金流承压 (6)从总成本角度看中国仍具较强全球竞争力，产能转移或呈现结构性特征 (6)智能制造升级的趋势不变，建议布局行业核心资产和技术 (6)财报角度分析：关税加征或加速行业分化，优势企业影响可控 (7)贸易摩擦对制造业影响在数据端初步显现，样本公司财报指标仍稳健 (7)关税影响在18Q4显现，制造业相关板块收入增速放缓，集中度持续提升 (8)样本公司收入及业绩同比增速较稳定，毛利率稳中有升 (10)样本公司盈利质量较高，经营性净现金流较充沛 (11)制造业投资增速震荡下行，优势企业仍加速投资以积极应对关税影响 (11)贸易摩擦相关制造业板块或继续分化，优势企业现金流或承压 (13)总成本角度分析：中国制造未来或仍具备较强的全球竞争力 (14)案例：各国综合制造成本比较——以手工具行业为例 (14)放眼全球，新兴市场经济体承接能力或有限 (14)全球制造业的转移本质上是追逐低成本的过程 (15)越南和泰国有望成为承接产业转移的首选目的地，但体量或有限 (17)本土自动化改造推进有望削弱产能转移目的地人力成本优势 (18)资本开支有望逐步聚焦研发和产品结构升级，盲目的产能扩张或有限 (20)智能制造的趋势不变，建议布局行业核心资产和技术 (22)制造业投资下滑，贸易摩擦影响导致短期需求不足 (22)5G技术融合有望推动智能制造行业发展和智能装备技术革新 (24)向智能制造企业升级，对自动化设备公司的挑战与机遇 (26)投资研判：5G引领智能制造行业变革，或是自动化设备公司投资机遇期 (27)ABB：逐步剥离电网业务，聚焦数字化解决方案 (29)KUKA：汽车行业机器人解决方案领导者 (30)发那科：数控系统全球龙头，FIELD工业物联网平台或以日本公司为主 (32)安川电机：聚焦工业机器人数字化转型 (34)新松机器人：产品线覆盖全面，开启全球化战略布局 (36)埃斯顿：具备自主技术，打造工业互联网智能工厂 (37)汇川技术：立足工业自动化核心技术，打造全方位工业系统解决方案 (39)图表目录图表1：31家样本公司列表一览 (7)图表2：中美贸易摩擦进程示意图 (8)图表3：第一批及第二批美元清单商品价值及数目分类情况 (8)图表4：2018.02-2019.04 HS两位编码对应加征500亿美元关税部分门类出口美国金额同比 (9)图表5：2017-2019.04制造业及细分营业收入累计同比情况（%） (9)图表6：2015.03-2019.03 A股上市公司中通用设备及专用设备制造业与整体行业累计营业收入占比情况 (10)图表7：2018Q1-2019Q1 样本公司累计收入及归母净利润同比 (10)图表8：17Q3-18Q1及18Q3-19Q1样本公司总体收入及归母净利润 (10)图表9：2017Q1-2019Q1制造业及细分行业单季利润总额/营收情况 (11)图表10：2017Q1-2019Q1 样本公司总体毛利率及净利率情况（整体法） (11)图表11：2017Q2-2019Q1样本公司单季经营性净现金流及同比 (11)图表12：2017Q1-2019Q1固定资产投资完成额单季值及同比情况 (12)图表13：2017Q1-2019Q1 样本公司单季资本开支及同比情况 (12)图表14：17Q2-18Q1及18Q2-19Q1 样本公司资本开支/CFO同比情况 (12)图表15：各个国家手工具制造综合成本比较 (14)图表16：全球制造业重心的转移路径示意图 (15)图表17：日本历年0-14岁人口的总人口占比情况 (15)图表18：中国历年0-14岁人口的总人口占比情况 (16)图表19：中国历年总劳动人口及同比情况 (16)图表20：东南亚主要经济体承接制造业方面存在的问题 (17)图表21：2018年东南亚主要国家劳动人口数量 (18)图表22：预计东南亚各国可承接制造业年产值情况 (18)图表23：2009-2017年中国工业机器人保有量稳步提升 (18)图表24：2003-2018E中国工业机器人密度变化情况 (18)图表25：2017年各国平均工资水平情况 (19)图表26：2012年以后全球工业机器人售价呈现下行趋势 (19)图表27：2011-2019E全国高校毕业生人数 (19)图表28：2000-2019年2月中国及美国PCT专利申请量全球占比 (19)图表29：美国软件工程师平均年薪 (20)图表30：上海高级软件工程师平均月薪 (20)图表31：2004-2017年固定资产投资完成额中设备投资及增速 (20)图表32：2005-2017年细分行业设备投资增速情况 (20)图表33：2014-2019Q1机械设备行业净利率情况 (21)图表34：2014-2019Q1机械设备行业ROE情况 (21)图表35：2008.02-2019.05固定资产投资完成额累计同比情况 (22)图表36：2014.01-2019.05手机及汽车需求同比情况 (22)图表37：2015Q1-2019Q1中国及日本额机器人产销率累计同比情况 (23)图表38：四大家族2017Q1-2019Q1毛利率情况 (23)图表39：四大家族2017Q1-2019Q1营收同比情况 (23)图表40：2017Q1-2019Q1四大家族当季新签订单额同比 (23)图表41：传统工业无线通信协议相对封闭，存在距离短、范围窄、接入数量少等应用痛点 (24)图表42：5G网络低时延的特性有助于实现更多的机器人控制功能 (25)图表43：5G是实现云化机器人的基础技术 (25)图表44：未来的流水式汽车生产将提高联网化和柔性化程度（ARENA2036假想图） (26)图表45：运用磁导航和激光导航技术的移动机器人，运动精度可达±5mm，满足汽车装配等特殊工艺需求 (27)图表46：发那科历史业绩、市值与估值表现 (27)图表47：发那科历史市值与PE-TTM估值 (28)图表48：发那科历史市值与PS-TTM估值 (28)图表49：ABB历史业绩、市值与估值表现 (28)图表50：ABB历史市值与PE-TTM估值 (28)图表51：ABB历史市值与PS-TTM估值 (28)图表52：ABB业务聚焦于数字化行业 (29)图表53：ABB 2013-2018年与18Q1-19Q1营业收入 (29)图表54：ABB 2013-2018年与18Q1-19Q1归母净利润 (29)图表55：ABB 2013-2018年与18Q1-19Q1毛利率与净利率 (30)图表56：ABB 2013-2018年与18Q1-19Q1资产负债率与资产周转率 (30)图表57：借助ABB Ability TM，ABB公司建立了一套自身标准的工业互联网 (30)图表58：KUKA业务以机器人为核心单元，通过系统、软件和IT集成为客户提供自动化的综合解决方案 (31)图表59：2018年KUKA的营业收入同比下滑6.81% (31)图表60：2018年机器人业务结束连续8年增长，系统集成业务下滑 (31)图表61：KUKA的毛利率和净利率均处于较低水平 (31)图表62：其中机器人毛利率大幅高于系统集成毛利率 (31)图表63：KUKA的工业4.0架构：制造组件-边缘控制器-工业物联网平台-符合人体工程学的用户界面 (32)图表64：2019财年发那科的营业收入同比下滑12.53% (33)图表65：2019财年数控机床收入同比下滑39.5% (33)图表66：2019财年发那科的毛利率、营业利润率和净利率均同比下滑 (33)图表67：发那科经营性现金流良好，可完全覆盖资本开支 (33)图表68：发那科FIELD系统 (34)图表69：安川电机FY 2013-FY 2018营业收入及同比 (34)图表70：安川电机FY 2013-FY 2018归母净利润及同比 (34)图表71：安川电机2013-2018财年毛利率与净利率 (35)图表72：安川电机2013-2018财年三项费用率 (35)图表73：2013-2018财年工业机器人及核心零部件收入与利润率情况 (35)图表74：2018财年安川电机运动控制及机器人业务收入占比 (35)图表75：i³-Mechatronics整体解决方案结构概念图 (36)图表76：机器人2013-2018与18Q1-19Q1营业收入 (36)图表77：机器人2013-2018与18Q1-19Q1归母净利润 (36)图表78：机器人2013-2018与18Q1-19Q1毛利率与净利率 (37)图表79：机器人2013-2018与18Q1-19Q1三项费用率 (37)图表80：2012-2018年工业机器人业务收入稳步增长 (37)图表81：2018年机器人四大业务中，工业机器人收入占比30% (37)图表82：埃斯顿2013-2018与18Q1-19Q1营业收入 (38)图表83：埃斯顿2013-2018与18Q1-19Q1归母净利润 (38)图表84：埃斯顿2013-2018与18Q1-19Q1毛利率与净利率 (38)图表85：埃斯顿2013-2018与18Q1-19Q1三项费用率 (38)图表86：2013-2018年核心部件业务收入与毛利率情况 (38)图表87：2018年埃斯顿工业机器人业务收入占比达到50% (38)图表88：汇川技术2013-2018与18Q1-19Q1营业收入 (39)图表89：汇川技术2013-2018与18Q1-19Q1归母净利润 (39)图表90：汇川技术2013-2018与18Q1-19Q1毛利率与净利率 (39)图表91：汇川技术2013-2018与18Q1-19Q1三项费用率 (39)图表92：2013-2018年工业自动化&工业机器人收入与毛利率情况 (40)图表93：2018年汇川技术工业自动化&工业机器人业务收入占比 (40)全球装备制造产能转移：结构重塑，中国高端装备的挑战与机遇贸易摩擦或致分化加速，优势企业影响可控但现金流承压我们筛选出31家理论上会受到第一批500亿美元关税清单影响的A股上市公司作为样本，用于探究中美贸易摩擦对中国制造业企业的影响程度。
2019-2025年人工智能产业市场前景研究报告
第一章人工智能的基本介绍81.1 人工智能的基本概述81.1.1 人工智能的内涵81.1.2 人工智能的分类91.1.3 人工智能关键环节111.1.4 人工智能研究阶段111.1.5 人工智能的产业链121.2 人工智能发展历程 131.2.1 发展简史131.2.2 研究历程131.2.3 发展阶段141.3 人工智能的研究方法151.3.1 大脑模拟151.3.2 符号处理151.3.3 子符号法161.3.4 统计学法161.3.5 集成方法16第二章2015-2018年国际人工智能行业发展分析17 2.1 全球人工智能行业发展综况 172.1.1 人工智能概念的悄然兴起172.1.2 驱动人工智能的内外动因182.1.3 人工智能的发展阶段分析182.1.4 全球人工智能产业发展状况202.1.5 发达国家重视人工智能产业212.1.6 世界人工智能迎来发展新阶段222.2 美国 232.2.1 人工智能成美国投资前景232.2.2 人工智能应用于美国国防252.2.3 美国量子技术助力ai发展 252.2.4 美国机器人行业现状分析262.3 日本 272.3.1 ai成日本工业发展重点272.3.2 日本政府推进人工智能272.3.3 日本重视人工智能研究282.3.4 日本人工智能投资计划282.3.5 日本科技发展借力人工智能282.4 各国人工智能产业发展动态 292.4.1 欧盟推进服务机器人研发292.4.2 欧美推出大脑发展计划302.4.3 俄国成功开发ai系统 302.4.4 韩国人工智能研发动态312.4.5 ai应用于巴西世界杯322.5 国际企业加快布局人工智能领域 33第三章2015-2018年中国人工智能行业政策环境分析34 3.1 政策助力人工智能发展 343.1.1 政策加码布局人工智能343.1.2 人工智能将纳入“十三五”343.1.3 中国大脑研究计划开启353.1.4 人工智能成为国家战略重点363.2 人工智能行业相关政策分析 373.2.1 “中国制造”助力人工智能373.2.2 “互联网+”推动人工智能383.3 人工智能行业地方政策环境分析 393.3.1 ai或纳入北京“十三五”393.3.2 上海市推出ai“脑计划”393.3.3 人工智能获广州财政支持393.3.4 深圳市具备ai发展优势423.4 机器人行业政策规划分析433.4.1 政策大力支持机器人行业433.4.2 工业机器人将持续高增长433.4.3 服务机器人将成为新蓝海44第四章2015-2018年中国人工智能行业发展分析454.1 人工智能行业发展综况 454.1.1 人工智能技术方兴未艾454.1.2 国内人工智能布局加快464.1.3 人工智能实验室成立464.1.4 人工智能行业发展迅猛464.1.5 人工智能市场需求将增长474.1.6 人工智能市场进入新阶段474.2 人工智能产业生态格局分析 474.2.1 生态格局基本架构474.2.2 基础资源支持层484.2.3 技术实现路径层494.2.4 应用实现路径层494.2.5 未来生态格局展望504.3 人工智能区域发展动态分析 504.4 人工智能技术研究动态分析 564.4.1 人工智能再获重大突破564.4.2 智能语音识别及控制技术564.4.3 高级人工智能逐步突破574.4.4 ai神经网络识别技术574.4.5 人工智能带来媒体变革584.5 人工智能行业发展存在的主要问题584.5.1 人工智能发展面临的困境584.5.2 人工智能发展的隐性问题594.5.3 人工智能发展的道德问题594.5.4 人工智能发展的技术障碍604.6 人工智能行业发展对策及建议614.6.1 人工智能的投资策略分析614.6.2 人工智能的技术发展建议624.6.3 人工智能伦理问题的对策62第五章2015-2018年人工智能行业发展驱动要素分析63 5.1 硬件基础日益成熟 635.1.1 高性能cpu 635.1.2 “人脑”芯片635.1.3 量子计算机645.1.4 仿生计算机645.2 大规模并行运算的实现 655.2.1 云计算的关键技术655.2.2 云计算的应用模式675.2.3 我国推进云计算发展675.2.4 云计算技术发展动态685.3 大数据技术的崛起 695.3.1 大数据技术的内涵695.3.2 大数据的各个环节705.3.3 大数据的主要应用领域705.3.4 大数据成人工智能数据源715.3.5 大数据技术助力人工智能725.4 深度学习技术的出现725.4.1 机器学习的阶段725.4.2 深度学习技术内涵735.4.3 深度学习算法技术735.4.4 深度学习的技术应用745.4.5 深度学习提高人工智能水平74第六章2015-2018年人工智能行业的技术基础分析756.1 自然语言处理 756.1.1 自然语言处理内涵756.1.2 语音识别技术分析756.1.3 语义技术研发状况766.1.4 自动翻译技术内涵776.2 计算机视觉776.2.1 计算机视觉的内涵776.2.2 计算机视觉的应用786.2.3 计算机视觉的运作806.2.4 人脸识别技术应用816.3 模式识别技术 816.3.1 模式识别技术内涵816.3.2 文字识别技术应用826.3.3 指掌纹识别技术应用826.3.4 模式识别发展潜力836.4 知识表示 846.4.1 知识表示的内涵846.4.2 知识表示的方法846.4.3 知识表示的进展876.5 其他技术基础 876.5.1 自动推理技术876.5.2 环境感知技术886.5.3 自动规划技术886.5.4 专家系统技术88第七章2015-2018年人工智能技术的主要应用领域分析897.1 工业领域 897.1.1 智能工厂进一步转型897.1.2 人工智能的工业应用897.1.3 人工智能应用于制造领域907.1.4 人工智能助力中国制造917.1.5 人工智能成工业发展方向927.1.6 ai工业应用的前景广阔927.2 医疗领域 937.2.1 人工智能的医疗应用概况937.2.2 人工智能在中医学中的应用937.2.3 人工神经网络技术的医学应用957.2.4 ai在医学影像诊断中的应用967.2.5 ai在医疗诊断应用中的展望967.2.6 企业加快布局医疗人工智能977.3 社交领域 987.3.1 人工智能的移动社交应用987.3.2 人工智能社交产品发布997.3.3 社交网络成ai应用焦点997.4 无人驾驶领域 1007.4.1 无人驾驶的效益分析1007.4.2 自动驾驶技术发展进程1007.4.3 无人驾驶产业发展加快1017.4.4 人工智能助力无人驾驶1027.4.5 ai成为智能汽车发展方向1027.5 其他领域 1037.5.1 人工智能的智能搜索应用1037.5.2 人工智能应用于电子商务1097.5.3 人工智能与可穿戴设备结合1097.5.4 人工智能成3d打印基础1107.5.5 人工智能的“虚拟助手”1117.5.6 人工智能家居成为新趋势112第八章2015-2018年人工智能机器人发展分析113 8.1 机器人产业发展综况1138.1.1 全球机器人行业规模分析1138.1.2 中国工业机器人市场现状1148.1.3 机器人行业产业链构成1168.1.4 机器人的替代优势明显1188.1.5 机器人下游应用产业多1198.1.6 智能机器人成为发展趋势1228.2 人工智能在机器人行业的应用状况1228.2.1 人工智能与机器人的关系1228.2.2 ai于机器人的应用过程1238.2.3 ai大量运用于小型机器人1258.2.4 ai机器人的重要应用领域1258.3 人工智能在智能机器人领域的技术应用1278.3.1 专家系统的应用1278.3.2 模式识别的应用1298.3.3 机器视觉的应用1308.3.4 机器学习的应用1318.3.5 分布式ai的应用 1318.3.6 进化算法的应用1328.4 机器人重点应用领域分析1348.4.1 医疗机器人1348.4.2 军事机器人1348.4.3 教育机器人1378.4.4 家用机器人1378.4.5 物流机器人1378.4.6 协作型机器人139第九章2015-2018年国际人工智能行业重点企业分析139 9.1 微软公司 1399.1.1 企业发展概况1399.1.2 企业财务状况1409.1.3 微软ai研究新进展1429.1.4 微软加快布局人工智能1439.1.5 微软人工智能发展计划1449.1.6 微软建立机器学习工具1459.1.7 人工智能成为发展方向1459.2 ibm公司1469.2.1 企业发展概况1469.2.2 企业经营范围1479.2.3 企业财务状况1479.2.4 ibm成立人工智能部门1509.2.5 ibm发布人工智能产品1509.2.6 ibm推进人工智能发展1519.3 谷歌公司 1519.3.1 企业发展概况1519.3.2 企业产品和服务1529.3.3 企业财务状况分析1529.3.4 谷歌人工智能系统1549.3.5 谷歌人工智能平台1559.3.6 谷歌人工智能产品1559.3.7 企业加快ai布局 1559.4 亚马逊公司1569.4.1 企业发展概况1569.4.2 企业经营状况1579.4.3 亚马逊推出人工智能服务1599.4.4 亚马逊引入人工智能平台160第十章中国人工智能行业重点企业分析16010.1 百度公司16010.1.1 企业发展概况16010.1.2 企业财务状况16110.1.3 百度人工智能技术进展16310.1.4 百度人研发ai计算机16410.1.5 百度布局人工智能行业16410.1.6 百度人工智能系统方案16510.2 腾讯公司16510.3 阿里集团16710.4 科大讯飞股份有限公司16910.5 北京捷通华声语音技术有限公司171第十一章2015-2018年人工智能行业投资状况分析173 11.1 人工智能行业投资综况17311.1.1 全球人工智能的投融资分析17311.1.2 国内人工智能的投融资状况17411.1.3 人工智能行业投资总量分析17711.1.4 人工智能行业投资进程加快17811.2 人工智能行业投资动态17911.3 人工智能行业迎来投资机遇17911.3.1 人工智能成为投资风口17911.3.2 人工智能迎来投资机遇18011.3.3 全球人工智能投资升温182第十二章2018-2025年人工智能行业趋势预测及趋势预测182 12.1 人工智能行业趋势预测展望18212.1.1 人工智能趋势预测展望18212.1.2 人工智能的市场空间巨大18312.1.3 人工智能成为发展新热点18512.1.4 人工智能产业的机遇与挑战18712.2 人工智能行业发展趋势预测19012.2.1 人工智能投资预测19012.2.2 “智能＋x”将成新时尚19112.2.3 机器视觉成主要发展方向19212.2.4 人工智能将带来新变化19312.2.5 人工智能市场规模预测194。
2019年人工智能产业园投资前景研究报告
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产业园的功能
产业园的功能包括资源聚集功能、企业孵化功能、技术渗透功能、示范带动功能以及外围辐射功能。
资源集聚功能 产业园区凭借其与老城区的比较优势，能够使分别掌握在各种社会组织中的各类资源集聚在一起，协同发挥作用。资源的集聚 主要表现在人力资源集聚、财务资源集聚、物力资源集聚、信息资源集聚、组织资源集聚、政策资源集聚等方面。
示范带动功能 产业园区在技术产品、技术工艺和组织结构等方面的创新将对区域外企业或其他经济组织产生积极影响和带动作用。
外围辐射功能 产业园区的辐射功能主要表现在：首先通过向传统企业转移产品，提供先进设备等方式促进地方传统产业改造升级；其次能促 进地方商业、交通、科技、教育、文化等事业的发展，有利于扩大劳动就业机会。
产业园区路网建设过程中， 应预留充足的弱电管网位置， 并共同建设弱电管沟。 产业园区每隔300～500米应 建设一个移动通信基站，以 满足公共区域通信需求，工 业园区住宅小区及商住楼建 设过程中应配合运营商同步 建设内部移动通信网络，以 满足建筑物内部通信要求。
产业园的分类 产业园的功能 产业园发展的软条件 产业园规划原则
产业园的定义
高新技术 产业开发区
工业园
特色工业 小区
经济技术 开发区
技术示范区
……
根据当前我国各地的产业园区设立和建设情况， 结合联合国环境规划署的定义，对产业园区可做出这样 的定义：
一个国家或地区的政府通过行政或市场化等多种 手段，划出一块区域，制定长期和短期发展规划和政策 ，建设和完善适于工业企业进驻和发展的各种环境，聚 集大量企业或产业，使之成为产业集约化程度高、产业 特色鲜明、集群优势明显、功能布局完整的现代化产业 分工协作区和实施工业化的有效载体，包括各类高新技 术产业开发区、经济技术开发区、工业园、特色工业小 区、技术示范区等。
2019-2020中国智能制造发展现状及趋势分析报告
电器革命
工业3.0计算机及互联网信息化
信息革命
工业4.0物联网/云计算/5G/机器人等
数字化网络化智能化
智能制造
工业1.0蒸汽机的发明机器化模块化
蒸汽机革命
18世纪五六十年代
19世纪末
20世纪四五十年代
今 天
从18世纪末以来人类经历了三次工业革命，无论是蒸汽机、电力还是电子信息技术，每一次革命都给人类的生产力带来了几倍或是几十 倍的巨大提升。今天，我们迎来了第四次工业革命——以智能制造为主导，运用信息物理系统，实现生产方式的现代化。
2.1.2 中国制造业亟待升级
目前，我国仍处于“工业2.0”（电气化）的后期阶段，质量基础相对薄弱、产业结构不合理、资源利用效率偏低、行业信息化水平不高、劳动 力成本提高。 “工业3.0”（信息化）还有待进一步普及，“工业4.0”（智能化）正在尝试尽可能做一些示范，制造的自动化和信息化正在逐步布局。
2015.07
国务院
《关于积极推进“互联网+”行 动的指导意见》
以智能工厂为发展方向，开展智能制造试点示范，加快推动云计算、物联网、智能工业机器人、增材制造等技术在生产过 程中的应用，推进生产装备智能化升级、工艺流程改造和基础数据共享。
2016.08
质检总局、国家标 准委、工信部
《装备制造业标准化和质量提 升规划》
到2018年，累计制修订150项以上智能制造标准，基本覆盖基础共性标准和关键技术标准。到2019年，累计制修订300项以 上智能制造标准，全面覆盖基础共性标准和关键技术标准，逐步建立起较为完善的智能制造标准体系。建设智能制造标准 试验验证平台，提升公共服务能力，提高标准应用水平和国际化水平。
2015年以来中国智能制造相关政策不完全汇总
2019年中国人工智能产业发展形势展望报告
２０１９年中国人工智能产业发展形势展望报告目录一、对２０１９年形势的基本判断（一）核心基础技术持续突破，边缘智能加速应用布局（二）产业链条正在形成，集聚效应初具规模（三）融合应用水平大幅拓展，智能经济形态雏形初现二、需要关注的几个问题（一）技术发展能力不均衡，基础层存在短板弱项（二）技术产品创新快于应用创新，技术创新的商业应用模式不明朗（三）产业生态体系尚不完善，协同发展势头尚未形成（四）环境建设尚不健全，产业安全风险加剧三、应采取的对策建议【内容提要】 展望2019年，我国人工智能领域核心基础技术持续突破，边缘智能加速应用布局；产业链条正在形成，集聚效应初具规模；融合应用水平大幅拓展，智能经济形态雏形初现；国内产业政策加速落地，国际产业博弈更加激烈。
与此同时，我国面临人工智能技术发展能力不均衡，基础层存在短板弱项；技术产品创新快于应用创新，技术创新的商业应用模式不明朗；产业生态体系尚不完善，协同发展势头尚未形成；环境建设尚不健全，产业安全风险加剧等问题与挑战。
为此，我国人工智能产业未来应以推动核心技术攻关为目标，加大对重点技术产品研发的资金支持；以深化与实体经济融合发展为目标，加强场景化应用推广和辐射引导；以构建有机协同的产业生态为目标，提升服务支撑能力；以营造发展环境为目标，培育多元化发展格局。
人工智能是引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，已经成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，在支撑供给侧结构性改革、打造高质量的现代经济体系、促进社会进步等方面发挥着越来越重要的作用。
2018年，中国人工智能技术创新日益活跃、产业规模逐步壮大、应用领域不断拓展，取得了阶段性成效。
展望2019年，人工智能产业集聚效应将更具规模，智能经济雏形初现，国际产业博弈将更加激烈。
与此同时，我国人工智能产业仍面临问题与挑战，基础层短板弱项始终存在，技术创新的商业应用模式不明朗，产业生态协同体系尚未形成，产业安全风险加剧，必须给予积极应对。
2019年中国人工智能产业研究报告
数据质量
基础设施IT化程度
场景清晰度
商业模式清晰度
对新技术的接受周期
注释：
为了更好的了解2018年，AI应用在不同场景中的实际表现情况，根据专家访谈、企业访谈和行业数据资料，针对以上10个场景搭建评价体系进行研究展现。 维度划分： 评价维度共分三级（只展示第三级维度），主要表现AI应用在不同场景下的基础建设和价值估算。 评分标准： 根据研究得出的实际数据和情况，针对每一三级维度建立1-5分的评价标准，再根据专家意见进行赋权，最终得出各场景下AI应用的具体评分。 其中“2018年市场规模”、“2020年市场容量”和“2018年融资总额度”根据以人工智能技术应用为主要竞争力的公司在不同场景中的实际参与情况统计。
AI+零售 AI+教育
AI+客服 AI+农业
AI+交通 AI+营销
AI+金融 AI+制造
行业概述篇目录
人工智能战略意义分析
• 人工智能已经成为新一轮科技革命的核心驱动力，技术的进步为经济、社 会、生活带来积极影响
• 助力产业智能化升级，商业价值巨大，2019年预计贡献收入近570亿元
人工智能产业玩家总览
人工智能产业玩家总览
• 产业欣欣向荣，企业总数超过2000家，以应用层企业为主 • 人工智能产业图谱
人工智能+实体经济渗透预期
• 安防与金融发展条件较好，业务渗透最快，营销、客服、教育等有望快 速发展
• 2019年仍将消化之前的投资热点，2020年之后资本可加速布局生产制造 与公共服务
巨头布局
• 国内巨头聚焦平台、底座、生态 • 海外巨头对核心基础能力投入巨大
人工智能助力各产业实现智能化转型升级
2019-2024年中国智能制造应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国智能制造应用行业发展及产业投资空间专项研究报告根据市场分析，未来五年，中国智能制造应用行业将迎来爆发式增长。
预计到2024年，智能制造应用市场规模将达到2.6万亿元，年复合增长率将超过40%。
这种增长势头背后，是我国产业转型升级、制造业数字化转型需求的推动以及新技术、新产品的不断涌现。
随着技术在智能制造应用领域的不断进步，机器学习、大数据、人工智能等领域取得显著进展，推动了整个智能制造应用行业的蓬勃发展。
从制造业数字化、网络化、智能化的水平来看，我国与发达国家相比仍有巨大差距。
为此，值得我们注重的是企业需加强自主创新能力，各行各业更应该紧跟行业发展趋势，提高自身的制造业数字化水准，不断提升制造质量和效率。
在产业投资方面，2019-2024年智能制造应用行业将是一个巨大的投资市场。
中国政府已经出台了一系列政策支持，鼓励企业加强研发，加快自主创新，增加研发投入。
同时，各地也积极鼓励金融机构为智能制造企业提供金融支持，帮助企业实现快速发展。
据了解，未来五年，领先的智能制造企业将获得更多的发展机遇，包括大量的投资和合作伙伴的选择。
总体而言，智能制造应用行业及其产业投资空间未来五年将持续扩大。
政策的积极推进和技术的不断升级，将推动智能制造应用的快速发展。
而跟进行业发展乃至超越的企业，将获得更多的发展机遇，成为未来智能制造应用行业的领军企业。
根据最新数据，2019年中国智能制造应用市场规模为1450亿元，其中工业互联网、数字化工厂、智能机器人、智慧物流、智能硬件及软件等子行业表现突出。
其中，工业互联网是智能制造应用领域发展最快的一个子行业，市场规模达到了530亿元，并且以超过45%的年复合增长率增长。
而数字化工厂在2019年市场规模达到了450亿元，智能机器人市场规模为310亿元，智慧物流市场规模为130亿元，智能硬件及软件市场规模为30亿元。
从这些数据可以看出，智能制造应用市场正在快速发展，工业互联网和数字化工厂是其中两大领先子行业。
2019-2025年中国智能制造产业园区市场发展规划及投资战略可行性预测报告
2019-2025年中国智能制造产业园区市场发展规划及投资战略可行性预测报告第一章智能制造产业园区简介第一节智能制造产业园区市场发展概述第二节智能制造产业园区行业环境分析一、智能制造产业园区行业经济环境分析二、智能制造产业园区行业政治环境分析三、智能制造产业园区行业社会环境分析四、智能制造产业园区行业技术环境分析第三节中国智能制造产业园区产业政策分析第二章全球智能制造产业园区行业发展分析第一节国际智能制造产业园区行业发展轨迹综述第二节世界智能制造产业园区行业市场情况第三节2013-2018年全球智能制造产业园区市场规模及2019-2025年预测第四节德国智能制造产业园区市场发展分析第五节日本智能制造产业园区市场发展分析第六节美国智能制造产业园区市场发展分析第七节韩国智能制造产业园区市场发展分析第三章2013-2018年中国智能制造产业园区行业发展态势剖析第一节2013-2018年中国智能制造产业园区行业发展现状一、中国智能制造产业园区产业发展现状分析二、中国智能制造产业园区市场发展特点三、中国智能制造产业园区市场景气度第二节2013-2018年中国智能制造产业园区市场分析一、中国智能制造产业园区市场供需分析二、中国智能制造产业园区行业发展动态解析第三节2013-2018年中国智能制造产业园区市场发展中存在的问题及策略一、中国智能制造产业园区市场发展面临的挑战及对策二、提高中国智能制造产业园区整体竞争力的建议三、加快中国智能制造产业园区发展的措施第四章2013-2018年中国智能制造产业园区行业运行状况监测分析第一节2013-2018年中国工业总产值分析一、中国智能制造产业园区行业工业总产值分析二、不同规模企业工业总产值分析三、不同所有制企业工业总产值比较第二节2013-2018年中国智能制造产业园区行业总销售收入分析一、中国智能制造产业园区行业总销售收入分析二、不同规模企业总销售收入分析三、不同所有制企业销售收入比较第三节2013-2018年中国智能制造产业园区行业利润总额分析一、2013-2018年中国智能制造产业园区行业利润总额分析二、不同规模企业利润总额比较分析三、不同所有制企业利润总额比较分析第四节智能制造产业园区行业集中度分析一、智能制造产业园区市场集中度分析二、智能制造产业园区企业集中度分析三、智能制造产业园区区域集中度分析第五章2013-2018年中国智能制造产业园区行业获利能力监测分析第一节2013-2018年中国智能制造产业园区行业销售毛利率分析一、2013-2018年中国智能制造产业园区行业销售毛利率分析二、不同规模企业销售毛利率比较分析三、不同所有制企业销售毛利率比较分析第二节2013-2018年中国智能制造产业园区行业销售利润率一、2013-2018年中国智能制造产业园区行业销售利润率分析二、不同规模企业销售利润率比较分析三、不同所有制企业销售利润率比较分析第三节2013-2018年中国智能制造产业园区行业成本费用利润率分析一、2013-2018年中国智能制造产业园区行业成本费用利润率分析二、不同规模企业成本费用利润率比较分析三、不同所有制企业成本费用利润率比较分析第四节2013-2018年中国智能制造产业园区行业总资产利润率分析一、2013-2018年中国智能制造产业园区行业总资产利润率分析二、不同规模企业总资产利润率比较分析三、不同所有制企业总资产利润率比较分析第六章2019-2025年中国各地区智能制造产业园区行业运行状况分析及预测第一节华北地区智能制造产业园区行业运行情况一、2013-2018年华北地区智能制造产业园区行业发展现状分析二、2013-2018年华北地区智能制造产业园区市场规模情况分析三、2019-2025年华北地区智能制造产业园区市场需求情况分析四、2019-2025年华北地区智能制造产业园区行业发展前景预测五、2019-2025年华北地区智能制造产业园区行业投资风险预测第二节华东地区智能制造产业园区行业运行情况（同上下略）第三节华南地区智能制造产业园区行业运行情况第四节华中地区智能制造产业园区行业运行情况第五节西南地区智能制造产业园区行业运行情况第六节西北地区智能制造产业园区行业运行情况第七节东北地区智能制造产业园区行业运行情况第七章2019-2025年中国智能制造产业园区行业发展形势分析第一节智能制造产业园区行业发展概况一、智能制造产业园区行业发展特点分析二、智能制造产业园区行业投资现状分析三、智能制造产业园区行业总产值分析四、智能制造产业园区行业技术发展分析第二节2013-2018年智能制造产业园区行业市场情况分析一、智能制造产业园区行业市场发展分析二、智能制造产业园区市场存在的问题三、智能制造产业园区市场规模分析第三节智能制造产业园区行业竞争格局分析一、2013-2018年智能制造产业园区行业竞争分析二、2013-2018年中外智能制造产业园区竞争分析三、2013-2018年我国智能制造产业园区市场竞争分析四、2019-2025年国内主要智能制造产业园区企业动向第四节智能制造产业园区行业投资效益分析一、2013-2018年智能制造产业园区行业投资状况分析二、2013-2018年智能制造产业园区行业投资效益分析三、2019-2025年智能制造产业园区行业投资方向四、2019-2025年智能制造产业园区行业投资建议第八章智能制造产业园区行业发展战略研究第一节2019-2025年中国智能制造产业园区行业供需预测一、2019-2025年中国智能制造产业园区供给预测二、2019-2025年中国智能制造产业园区需求预测第二节2019-2025年智能制造产业园区行业规划建议一、智能制造产业园区行业“十二五”整体规划二、智能制造产业园区行业“十三五”发展预测三、2019-2025年智能制造产业园区行业规划建议第九章智能制造产业园区重点企业竞争力分析第一节企业1第二节企业2第三节企业3第四节企业4第五节企业5第十章2019-2025年智能制造产业园区行业发展预测第一节未来智能制造产业园区需求与需求预测一、2019-2025年智能制造产业园区市场需求预测二、2019-2025年智能制造产业园区市场规模预测三、2019-2025年智能制造产业园区行业总产值预测四、2019-2025年智能制造产业园区行业销售收入预测五、2019-2025年智能制造产业园区行业总资产预测第二节2019-2025年中国智能制造产业园区行业供需预测第三节影响智能制造产业园区行业发展的主要因素一、2019-2025年影响智能制造产业园区行业运行的有利因素分析二、2019-2025年影响智能制造产业园区行业运行的稳定因素分析三、2019-2025年影响智能制造产业园区行业运行的不利因素分析四、2019-2025年我国智能制造产业园区行业发展面临的挑战分析五、2019-2025年我国智能制造产业园区行业发展面临的机遇分析第四节智能制造产业园区行业投资风险及控制策略分析一、2019-2025年智能制造产业园区行业市场风险及控制策略二、2019-2025年智能制造产业园区行业政策风险及控制策略三、2019-2025年智能制造产业园区行业经营风险及控制策略四、2019-2025年智能制造产业园区行业同业竞争风险及控制策略五、2019-2025年智能制造产业园区行业其他风险及控制策略第十一章智能制造产业园区企业管理策略建议第一节市场策略分析一、智能制造产业园区价格策略分析二、智能制造产业园区渠道策略分析第二节销售策略分析一、媒介选择策略分析二、企业定位策略分析三、企业宣传策略分析第三节提高智能制造产业园区企业竞争力的策略一、提高中国智能制造产业园区企业核心竞争力的对策二、智能制造产业园区企业提升竞争力的主要方向三、影响智能制造产业园区企业核心竞争力的因素及提升途径四、提高智能制造产业园区企业竞争力的策略第四节对我国智能制造产业园区品牌的战略思考一、智能制造产业园区实施品牌战略的意义二、智能制造产业园区企业品牌的现状分析三、我国智能制造产业园区企业的品牌战略四、智能制造产业园区品牌战略管理的策略第十二章智能制造产业园区行业投资与发展前景分析第一节智能制造产业园区行业投资情况分析一、总体投资结构二、投资规模情况三、投资增速情况第二节智能制造产业园区行业投资机会分析一、智能制造产业园区投资项目分析二、可以投资的智能制造产业园区模式三、智能制造产业园区投资机会四、智能制造产业园区投资新方向第三节智能制造产业园区产品投资机会第四节智能制造产业园区项目投资建议一、行业投资环境考察二、投资风险及控制策略三、项目投资建议。
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产业园分类
产业园可以分类为综合性产业园、单一型产业园以及复合型产业园。
综合型产业园
综合型产业园区产业门类较多， 该类型的典型案例为新加坡裕 廊工业园。 裕廊工业园根据产业性质的不 同，分3个梯度布置：东北部离 城区较近处规划为新兴工业和 无污染工业区，重点发展电子、 电器及技术密集型产业；中部 为轻工业和一般工业区；沿海 相对独立的西南部规划为港口 和重工业区。
30000 25000 20000 15000 10000
5000 0
2014-2020年中国智能制造行业市场规模情况
8101
27882
9963
12235
14996
18421
22645
2014
2015 2016 2017 2018
数据来源：中商产业研究院整理
2019E 2020E
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智能制造形成4大产业聚集区
、特色鲜明智能制造 装备产业集群，智能制造发展水平相对 平衡。 常州充分对接国内外先进的工业设计理 念，加速锻造智能制造“新名片”
智能制造产业市场潜力大，各地争相抢占智能制造高地。目前，我国智能制造形成了4大聚集区：环渤海地区、 长三角地区、珠三角地区、中西部地区。4大智能制造聚集区各具特色。
中西部地区： 落后于东部地区，尚处于自动化阶段 依托高校及科研院所优势，以先进激光 产业为智能制造发展的“新亮点”，发 展出了技术领先、特色突出的先进激光 产业
2019智能制造产业园市场前景研究报告
中商产业研究院编制
序言
产业园的定义
高新技术 产业开发区
特色工业 小区
经济技术 开发区
技术示 范区
工业园 产业园
根据当前我国各地的产业园区设立和建设情况， 结合联合国环境规划署的定义，对产业园区可做出 这样的定义：
一个国家或地区的政府通过行政或市场化等多 种手段，划出一块区域，制定长期和短期发展规划 和政策，建设和完善适于工业企业进驻和发展的各 种环境，聚集大量企业或产业，使之成为产业集约 化程度高、产业特色鲜明、集群优势明显、功能布 局完整的现代化产业分工协作区和实施工业化的有 效载体，包括各类高新技术产业开发区、经济技术 开发区、工业园、特色工业小区、技术示范区等。
政府主导模式由政府统筹园区的规划与建设，负责园区内道路、 市政等基础设施建设及物流园区招商引资。
企业主导模式由企业依托于自身雄厚的经济实力及品牌影响力， 吸引上下游产业及相关企业集聚，形成产业集聚区。
政企联合开发模式是上述两种模式的整合，通过政府与主导企业 之间协调，共同推进产业园区的开发与建设。
单一型产业园
单一型产业区产业门类比较单 一，该类型的典型案例为始建 于1980年的台湾新竹科学工业 园，经过30多年的发展已成为 世界最大的笔记本电脑和PC机
部件生产基C地F，O多项产品的市
场占有率居全球第一。半导体 和集成电路的生产能力与美国、 日本三足鼎立，已经形成上、 中、下游完整的产业链体系， 成为全球最大的电子信息制造 中心之一。
珠三角地区： 加快机器换人，逐步发展成为“中国制 造”主阵地 形成符合各自产业特色的智能制造应用 示范 广州围绕机器人及智能装备产业核心区 建设 深圳重点打造机器人、可穿戴设备产业 制造基地、国际合作基地及创新服务基 地
环渤海地区： 高校、科研院所高度，科研实力突出 依托地区资源与人力资源优势，形成 “核心区域”与“两翼”错位发展的产 业格局。其中，北京在工业互联网及智 能制造服务等软件领域优势突出。 北京聚集人才、资本、科技、资本等各 类生产要素，在工业互联网及智能制造 服务等软件领域优势突出
政府主导
企业主导
模式
模式
模式
政府、企业 联合开发
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产业园管理模式
产业园典型管理模式有三种：行政主导型管理模式、企业管理型
模式、混合型管理模式。
行政主导型
企业管理型
行政主导型：产业园管理主体为政府，在园区内设立机构“管委会”， 园区内的规划、项目审批、税务、工商、劳动关系、公共安全等政府职 能由管委会进行管理。
管理模式
企业管理型：以企业作为产业园区的主要开发方及管理者，组织产业园 区内的运作，并承担部分政府职能。
混合型管理模式：是目前更为常见的管理模式，政府与企业同时参与产 业园区的建设、运营，双方各司其职、相互合作。
混合型
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智能制造市场容量大
智能制造应当包含智能制造技术和智 能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践 中不断地充实知识库，而且还具有自学习功 能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息， 并进行分析判断和规划自身行为的能力。目 前，智能制造产业是我国制造业发展的重要 领域之一。随着制造业智能化的升级改造， 我国智能制造产业呈现较快的增长。2017年， 中国智能制造产业产值规模将近15000亿元， 预计到2020年产值规模将超27000亿元。
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产业园功能
产业园的功能包括资源聚集功能、企业孵化功能、技术渗透功能、示范带动功能以及外围辐射功能。
技术渗透功能
产业园区的渗透功能主 要表现在三方面：新技术向传 统产业渗透 ； 新技术向相关产 业渗透 ； 新技术向社会其他领 域如文化、教育、日常生活等 领域的渗透。
示范带动功能
产业园区在技术产品、 技术工艺和组织结构等方面的 创新将对区域外企业或其他经 济组织产生积极影响和带动作 用。
外围辐射功能
产业园区的辐射功能主要 表现在：首先通过向传统企业转 移产品，提供先进设备等方式促 进地方传统产业改造升级；其次 能促进地方商业、交通、科技、 教育、文化等事业的发展，有利 于扩大劳动就业机会。
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产业园开发模式
目前， 产 业 园 的 建设开发模式主要分为政府主导模式、企业 主导模式、政企联合开发模式3类。
复合型产业园
复合型产业区产业功能比较多 样，较好地解决了职住平衡问 题，该类型的典型案例为位于 苏州市东郊的苏州工业园。 苏州工业园是中国和新加坡两 国政府合作投资的项目，园区 基本形成了以微电子及通讯、 精密机械、生物制药为主导的 高新技术产业群。园区在大力 发展产业的同时，也加强了生 活居住等配套设施建设以及人 居环境的优化。