中国智能制造系统行业研究-行业发展概况
（一）行业发展概况
1、智能制造行业发展概述
智能制造是指在生产过程中，将智能装备通信技术有机的连接起来，实现生产过程自动化；并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产方案，最终实现智能化生产。同时，智能制造的主要载体为工业机器人，由机器人和人类共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，旨在扩大、延伸或部分地取代人类在制造过程中的脑力劳动及体力劳动。从智能制造的产业链的角度来看，智能制造产业链由“基础、核心、服务和应用”四个方面构成，每个环节都能形成较大的产业集群。
智能制造基础产业是构成智能化系统的最基本元件或材料，包括电子元器件、光学配件、精密基础件、光电材料、智能材料等，一般不具有独立应用功能。
智能制造核心产业是构成智能化系统的核心功能组件，包括感知、传输、计算、控制等功能单元，具体涵盖机器人本体、计算机设备、网络传输设备、仪器仪表、集成电路、物联网技术和软件等。智能制造应用产业是推动智能化产业发展的终端应用领域，应用领域较广，包括智能装备、智能交通、智能电网、智能金融、智能医疗、智能建筑、智能安防、智能物流、智能家居等领域，智能制造应用领域的产业关联度、技术复杂性较高，是最终引领智能制造产业发展的驱动力量。本公司所处智能制造产业链的环节则是智能制造的集成服务，即智能制造系统整体解决方案服务，主要指以自动化为基础，以数字化为手段，以智能化制造为目标，借助新一代信息通讯技术，通过工业软件与智能装备的系统集成，为用户提供生产全过程的生产调度、设备运维、环保节能、质量安全等智能化管控。
智能制造的发展一般需经历自动化、数字化、智能化三个阶段。当前，提供传统自动化系统解决方案的服务商在国内市场占据主流，仅有部分行业领先企业和智能制造试点示范企业正加快向数字化、智能化迈进。
传统自动化系统解决方案与智能制造解决方案的对比
从本公司的发展历程及未来战略规划来看，公司已从自动化装备供应商转向智能制造整体解决方案服务商，其产品从单台套自动化装备逐步发展升级为智能制造装备系统，符合行业由自动化向数字化、智能化的发展趋势。随着智能制造行业发展的推进，系统解决方案的市场规模将加速增长，经过市场验证的解决方案成熟度将进一步提升，届时智能制造系统解决方案与传统自动化系统解决方案的边界将更加明显。
2、本公司所处的细分行业概述
本公司的智能装备系统产品包括智能焊装装备系统、智能涂装装备系统、智能输送装备系统、智能环保装备系统等，目前主要应用于汽车行业，部分产品应用于农业和工程机械、环保等行业。在制造业领域，实现生产自动化、智能化的核心载体为工业机器人，所以本公司所处的细分行业为工业机器人系统集成行
业。工业机器人是指面向工业领域的机器人，一般由多关节机械手或多自由度的机器装置组成。它能通过重复编程和自动控制，在无人参与的环境下，完成搬运、焊接、喷漆、切割、装配以及浇铸等多种工业生产作业。工业机器人产业链可以分为上游核心零部件、工业机器人本体制造商、中游系统集成商和下游终端应用，具体示意图如下：
随着工业机器人行业技术的不断发展，工业机器人由于发展瓶颈已逐渐向应用端转移，如何将工业机器人与实际生产线相配合成了产业重点发展方向之一。工业机器人系统集成是指在机器人本体的基础上，根据机器人的不同应用类型为其安装不同的执行装置，将机器人本体和附属设备进行系统集成。从产业链来看，工业机器人系统集成处于工业机器人产业链的中游，系统集成商从上游采购工业机器人本体等设备，根据下游终端客户的具体要求，进行合理的方案设计、生产安装及调式，最后交付给最终用户一套完整的机器人集成应用系统产品。系统集成服务商需要对终端用户所处行业的专业知识有深刻的理解，根据终端用户的技术需求，进行非标准定制化的系统产品设计。
3、本公司所处细分行业竞争格局及市场化程度
从工业机器人行业的产业链（核心部件-机器人本体-系统集成-应用）分布来
看，核心部件及机器人本体产业主要被外资企业占据。一方面，核心零部件生产技术缺失严重抬高了国内工业机器人本体的制造成本。据统计，核心零部件占工业机器人总成本约72%左右。例如，较常见的多轴工业机器人的成本构成中，机械本体约占22%，伺服系统约占24%，减速器系统约占36%，控制系统约占12%，其他外设约占6%。关键基础部件中，控制器在国内大部分知名机器人本体制造企业均已实现自主生产，但和国际水平仍有差距；而伺服电机和减速器仍大量依赖进口。另一方面，工业机器人本体供应市场主要被工业机器人“四大家族”所占据，即瑞士ABB、日本发那科、日本安川和德国库卡。截至2018 年末，“四大家族”在中国工业机器人市场上的市场份额高达50%，发那科占比最高，达16.4%，其次为ABB14.3%，库卡9.9%，安川9.4%。
工业机器人系统集成商处于工业机器人产业链的中游，为下游终端客户提供个性化解决方案，负责机器人应用的二次开发和周边自动化配套设备的集成。工业机器人系统集成产业的特点主要有两个方面，一是具有非标准定制化的特点，二是要理解并熟悉应用行业的工艺要求；该产业是工业机器人商业化、大规模普及化的关键，其市场规模要远远大于机器人本体市场。例如在汽车行业，机器人系统集成已经在喷涂、焊接、注塑、搬运、冲压、装配等工艺环节得到广泛应用。随着中国制造业从传统制造方式向智能制造的转型升级，工业机器人系统集成市场需求强劲，应用场景已经从汽车等行业拓展到电子电气、橡胶及塑料、铸造、
食品、化工、日用消费品等行业，市场前景十分广阔。
4、本公司所处行业发展前景
（1）制造业转型加速使得智能制造行业快速发展
在国家“智能制造”、“互联网+”等一系列战略计划及发展政策的支持及推动下，传统制造企业陆续开始转型升级，智能制造行业发展迅速。据前瞻产业研究院发布的数据显示，截至2018 年末，中国智能制造行业市场规模达到了16,867亿元，同比增长22.6%，预计2019 年中国智能制造市场规模将超过19,000 亿元。
数据来源：前瞻产业研究院
驱动中国智能制造行业快速发展的因素主要为两个层面：劳动力结构调整及人力成本上升。
第一，中国适龄劳动力供给持续收缩导致人口红利逐步消失。近年来，中国人口结构发生了较大的变化，15-64 岁劳动适龄人口占总人口的比重自2011 年以来呈现逐步下滑的趋势，2017 年该比重已经下滑至71.8%，相比2010 年的最高点降低了2.7 个百分点。
第二，中国制造业劳动力成本呈上升趋势，工业机器人代替繁重作业的形势越发明显。2011 年至2017 年以来，中国制造业工资平均上涨11%，反观全球工业自动化设备的价格则是逐年下降。全球工业机器人均价自2012 年达到峰值后逐步回落。随着机器人的高效性、稳定性、精准性逐渐被使用者认可，工业
机器人经济性愈发明显，对体力劳动者的替代作用也在日渐显现。2011 年至2017 年，全球工业机器人销售价格呈现“倒U 型”的趋势。
智能装备制造业是为国民经济各行各业提供技术装备的基础性、战略性产业，技术密集、资本密集、产业关联度高，是各个行业产业升级、技术进步的重要保障，是制造业的核心。因此，加快国内装备制造行业自动化、数字化、智能化的升级是工业发展的迫切需求，本公司所处的智能装备制造行业前景可观。
（2）工业机器人产业是智能制造行业的重要组成部分
工业机器人产业作为智能制造行业的重要组成部分，在智能制造行业高速增长趋势的推动下，中国工业机器人产业也呈现了良好的发展态势。2017 年，我国工业机器人销售额约为51.2 亿美元，2018 年，中国工业机器人销售额约为62.3亿美元。随着未来生产方式向数字化、柔性化、智能化的转变，对工业机
器人的需求将大幅增长。根据前瞻产业研究院的预测，到2023 年，国内工业机器人市场规模将进一步扩大到79.3 亿美元。
一方面，中国工业机器人使用密度（每万名工人使用工业机器人数量）不及全球平均值，大幅低于发达国家。根据IFR（国际机器人联盟）公布的数据显示，截止到2017 年末中国工业机器人密度为50 台/万人，远低于世界平均水平85 台/万人。在国家产业政策《机器人产业发展规划（2016~2020 年）》中提出，规划到2020 年实现工业机器人密度达到150 台/万人以上。
另一方面，从工业机器人产业链分布来看，上游是核心部件、工业机器人本体制造，中游是系统集成，下游主要是终端应用。工业机器人系统集成是机器人商业化、大规模普及化的重要推手，成为推动工业机器人行业快速发展最核心的产业。
一般而言，系统集成市场规模一般可达机器人本体市场规模的两到四倍。2016 年，中国机器人系统集成市场规模接近千亿。根据IFR 预计，2020 年中国工业机器人市场销量有望达到约21 万台，如果按均价20 万元/台测算，2020 年机器人本体市场规模可达420 亿左右，则系统集成市场规模则有望达到1,680 亿元左右，市场空间巨大。
（3）工业机器人系统集成——汽车整车制造应用领域发展较好
工业机器人广泛应用于汽车、物流、电子电气、橡胶及塑料工业、食品饮料、化工、铸造、冶金等各行各业中，系统集成市场空间广阔，其中汽车工业应用领域规模最大。在汽车整车的生产过程中，有大量压铸，焊接，检测、冲压、喷涂等应用，需要由工业机器人参与完成。特别是工业机器人在汽车焊接过程中应用更加普及，极大地提高了车间的自动化水平，在汽车锻造车间、冲压车间、发动机车间、涂装车间等也会应用到更多的工业机器人。据IFR 统计，近年来，汽车行业工业机器人需求量增长迅速，2017 年全球汽车行业工业机器人销量达到12.52 万台。
在工业机器人系统集成的应用领域中，汽车整车生产智能装备系统是目前最重要、且最成熟的子行业，带动该子行业增量需求的主要原因如下：
①汽车行业进入稳增长的新常态
近年来，随着国民收入的增长，居民购买力不断提高，消费升级的趋势日益显著，乘用车也逐步进入快销品的行列。2018 年全年累计销量达2,235 万辆，同比下降5.8%。2018 年全年狭义乘用车产量2,309 万辆，同比增速下降5%。截至2018年底全国汽车保有量达2.4 亿辆，比2017 年增加2,285 万辆，增长10.51%，但中国平均每千人保有量仅为172 辆，而美国为821 辆，与国际成熟市场相比，中国千人汽车保有量仍处于较低水平。因此，汽车行业仍然有较大的发展空间，将继续带动着汽车制造及其配套行业的发展。
随着年轻一代的消费者成为主力军，“外观时尚、驾乘舒适、性能可靠、智能安全”等消费观念的变化正在引导汽车消费的主流。国内外汽车制造厂商为适应目前消费者的需求，采取加速新技术的开发和应用、缩短开发周期、提高产品性能等措施来保持竞争力，使得汽车产品更新换代持续提速，呈现出“一年小改、三年大改、五年退市”的产品周期规律。车型的更新换代，对汽车制造装备系统的“智能化、柔性化”提出了更高的要求，同时拉动了汽车生产制造装备系统的适应性改造市场。此外，老旧的制造装备系统面临“环保、节能、智能化、柔性化”等的技术升级或更新，同样会带来汽车智能装备系统的技改需求市场。因此，本公司预计汽车制造装备行业将进入稳增长的新常态。
②新能源汽车行业蓬勃发展助推汽车智能装备系统的增量需求
2014 以来，中国新能源汽车的销量增长率连续两年超过300%，呈爆发的增长态势；2016年，新能源汽车总销量达到50.7万辆，相比2014 年的总销量增长了近6 倍；2017 年新能源汽车总销量达到77.7 万辆，较上年同比增长53.3%；2018 年中国新能源汽车总销量100.8 万台，同比增长29.7%。3预计未来几年，中国新能源汽车规模还将继续保持全球领先地位。2017 年4 月，国家三部委发布了《汽车产业中长期发展规划》，提出要加大新能源汽车推广应用力度，逐步提高公共服务领域新能源汽车的使用比例；2018年3月，《2018 年
国务院政府工作报告》提出加快制造强国建设。推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、新材料等产业发展，实施重大短板装备专项工程，推进智能制造，发展工业互联网平台；加快新旧发展动能接续转换。深入开展“互联网+”行动，实行包容审慎监管，推动大数据、云计算、物联网广泛应用，新兴产业蓬勃发展，传统产业深刻重塑。推进工业强基、智能制造、绿色制造等重大工程，先进制造业加快发展。
③汽车整车制造的智能化水平有提升空间
汽车行业是全球也是中国工业机器人应用最早、应用数量最多、应用能力最强的行业之一，其生产过程的流水化作业非常适合机器人的导入。汽车整车制造智能化装备系统作为汽车厂重大的固定资产投入，对资金需求较高，国外如宝马、奔驰等高端汽车品牌制造厂的智能化水平相对更高，而国内大部分汽车厂已实现自动化，但是智能化水平仍然较低。
根据IFR数据显示，2017年中国在汽车行业的机器人密度为发达国家的1/4 至1/2，虽然中国汽车行业机器人集成应用发展较好，但仍与发达国家的机器人应用水平存在差距。因此，汽车智能化装备系统的普及率提升空间仍然广阔。从微观层面来看，本公司响应着国民经济“十三五”规划对汽车工业“绿色制造、
智能制造”的思路，其生产的智能焊装、智能涂装、智能输送、智能环保等装备系统，主要面向汽车制造领域。根据中国汽车工业协会的统计数据显示，截至2016 年末，汽车工业固定资产投资额及汽车制造装备固定资产投资额分别为1,882.04 亿元、941.02 亿元，同比增长9.75%、9.77%，保持稳定增长的趋势。
如果按工艺划分，汽车智能装备系统的工艺划分主要包括冲压、焊装、涂装、总装四大类，各自的投入占比一般为20%、25%、35%、20%，汽车制造的智能化需求有较大的提升空间，特别是涂装及焊装智能制造装备系统的市场需求。
国内汽车行业的稳健发展有效地保障了汽车智能装备系统集成商的业务发展空间。此外，工程机械、农业装备等领域的发展也同样对智能制造装备系统集成商的发展起到积极作用。
概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
智能家居项目可行性研究报告 （立项+批地+贷款） 编制单位：北京中投信德国际信息咨询有限公司编制时间：二〇二〇年四月 咨询师：高建
目录
专家答疑： 一、可研报告定义： 可行性研究报告，简称可研报告，是在制订生产、基建、科研计划的前期，通过全面的调查研究，分析论证某个建设或改造工程、某种科学研究、某项商务活动切实可行而提出的一种书面材料。 可行性研究报告主要是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为项目决策提供依据的一种综合性分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 一般来说，可行性研究是以市场供需为立足点，以资源投入为限度，以科学方法为手段，以一系列评价指标为结果，它通常处理两方面的问题：一是确定项目在技术上能否实施，二是如何才能取得最佳效益。 二、可行性研究报告的用途 项目可行性研究报告是项目实施主体为了实施某项经济活动需要委托专业研究机构编撰的重要文件，其主要体现在如下几个方面作用： 1. 用于向投资主管部门备案、行政审批的可行性研究报告 根据《国务院关于投资体制改革的决定》国发（2004）20号的规定，我国对不使用政府投资的项目实行核准和备案两种批复方式，其中核准项目向政府部门提交项目申请报告，备案项目一般提交项目可行性研究报告。 同时，根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》，对某些项目仍旧保留行政审批权，投资主体仍需向审批部门提交项目可行性研究报告。 2. 用于向金融机构贷款的可行性研究报告 我国的商业银行、国家开发银行和进出口银行等以及其他境内外的各类金融机构在接受项目建设贷款时，会对贷款项目进行全面、细致的分析平谷，银行等金融机构只有在确认项目具有偿还贷款能力、不承担过大的风险情况下，才会同意贷款。项目投资方需要出具详细的可行性研究报告，银行等金融机构只有在确认项目具有偿还贷款能力、不承担过大的风险情况下，才会同意贷款。 3. 用于企业融资、对外招商合作的可行性研究报告 此类研究报告通常要求市场分析准确、投资方案合理、并提供竞争分析、营销计划、管理方案、技术研发等实际运作方案。 4. 用于申请进口设备免税的可行性研究报告 主要用于进口设备免税用的可行性研究报告，申请办理中外合资企业、内资企业项目确认书的项目需要提供项目可行性研究报告。 5. 用于境外投资项目核准的可行性研究报告
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
2017年中国智能家居市场规模为3254.7亿元，预计未来三年内市场将保持21.4%的年复合增长率。无论是垂直领域的独角兽，或是互联网、硬件、家电领域的行业巨头，都希望从中分一杯羹，而两者之间看似针锋相对，实则相互依存。在产品与技术周期相互交替的发展规律下，顺势而为才能把握市场机遇。 1.中国智能家居市场概念界定及发展历程 2.中国智能家居市场的规模、商业模式及从业者洞察 3.中国智能家居市场的未来趋势 ▌中国智能家居：概念界定 行业概念立体，涉及范围广阔 本报告的研究范畴是智能家居。智能家居是以住宅为载体，融合自动控制技术、计算机技术、物联网技术，将家电控制、环境监控、信息管理、影音娱乐等功能有机结合，通过对家居设备的集中管理，提供更具有便捷性、舒适性、安全性、节能性的家庭生活环境。智能家居不单指某一独立产品，而是指一个广泛的系统性产品概念。
▌中国智能家居：发展历程 硬件企业和互联网公司竞相进场，入口争夺战日趋白热化 早期的中国智能家居市场受制于技术和市场环境，尽管有龙头企业和科研院所等大力推动，但一直是不瘟不火。直到2014年谷歌以32亿美元收购Nest的事件引爆全球的智能家居产业，同年的美国CES上，三星和LG也推出了各自的智能家居平台。在此背景下，智能家居的热度席卷至国内市场，除最早进入的一批家电企业外，消费电子、互联网公司以及运营商等产业链中的关联方也纷纷进场，或自研智能硬件，或布局生态平台。不同类型企业间的跨界合作和开放生态成为智能家居市场的主流。亚马逊Echo的成功让国内市场开始聚焦智能音箱这一入口级产品，2017年下半年开始的入口争夺战的背后，是巨头公司对整个智能家居生态的野心。 ▌中国智能家居：投融资情况 融资集中在项目早期，投资逐渐回归理性 在智能硬件领域中，智能家居的融资事件数量位居前列。2014年以来互联网公司、家电企业等头部玩家动作不断，智能家居创业领域同样引起了资本的高度关注，创业企业正在成为行业内一股重要的新生
智能家居行业研究报告记录
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第一章、智能家居概况 一、智能家居定义 智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。 二、智能家居的发展演变 智能家居作为一个新生产业，处于一个导入期与成长期的临界点，市场消费观念还未形成，但随着智能家居市场推广普及的进一步落实，培育起消费者的使用习惯，智能家居市场的消费潜力必然是巨大的，产业前景光明。智能家居至今在中国已经历了20多年的发展，从人们最初的梦想，到今天真实的走进我们的生活，经历了一个艰难的过程。 智能家居在中国的发展大致可分为四个阶段，分别是萌芽期、开创期、徘徊期、融合演变期。 萌芽期/智能小区期（1994年-1999年） 这是智能家居在中国的第一个发展阶段，整个行业还处在一个概念熟悉、产品认知的阶段，这时没有出现专业的智能家居生产厂商，只有深圳有一两家从事美国X-10智能家居代理销售的公司从事进口零售业务，产品多销售给居住国内的欧美用户。 开创期（2000年-2005年） 国内先后成立了五十多家智能家居研发生产企业，主要集中在深圳、上海、天津、北京、杭州、厦门等地。智能家居的市场营销、技术培训体系逐渐完善起来，此阶段，国外智能家居产品基本没有进入国内市场。
2016年中国智能制造行业发展现状及特点 一、智能制造行业发展阶段 中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。 不过，智能制造水平较低，意味着夯实发展基础的必要性，同样也意味着后续发展潜力的巨大。近年来，全国多个地方都在谋划智能制造发展，包括上海、浙江、江苏、天津、安徽、重庆、河南、辽宁、四川、青岛、北京、广东、黑龙江等省市都在摩拳擦掌，或成立机器人、工业4.0或工业互联网等与智能制造相关的联盟，或出台具体产业规划。 二、智能制造行业运行特征 （一）制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实 我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。2015年5月8日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。 以《中国制造2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出台相关行动计划，全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点，分别出台了《江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》、《福建省实施行动计划》、《四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，引领制造业向中高端迈进。 （二）随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研：2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) （一）从产业链建设看 (26) （二）从政策推动来看 (26) （三）从投融资情况看 (26) （四）从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) （三）以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (29) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国：政府高度重视，旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟：伦理价值观引领，协同合作推进战略 (32) 三、英国：积极推动产业创新发展 (33) 四、德国：借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本：以人工智能构建“超智能社会” (35)
智能家居行业分析研究报告 一、智能家电领域发展分析 目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。 作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。 智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。 人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。
二、智能家居领域发展分析 当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。 智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。 国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报警；防盗报警系统应安装红外或微波等各种类型报警探测器；系统应能与计算机安全综合管理系统联网;计算机系统能对防盗报警系统进行集中管理和控制。由此可见，家居控制已成为智能家居领域新的业务增长点。
2018年智能制造行业 分析报告 2018年6月
目录 一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12) 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22) 四、投资标的 (23) 五．风险提示 (28) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、
全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。 工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构
第一章、智能家居概况 一、智能家居定义 智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、远程控制、室外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。 二、智能家居的发展演变 智能家居作为一个新生产业，处于一个导入期与成长期的临界点，市场消费观念还未形成，但随着智能家居市场推广普及的进一步落实，培育起消费者的使用习惯，智能家居市场的消费潜力必然是巨大的，产业前景光明。智能家居至今在中国已经历了20多年的发展，从人们最初的梦想，到今天真实的走进我们的生活，经历了一个艰难的过程。 智能家居在中国的发展大致可分为四个阶段，分别是萌芽期、开创期、徘徊期、融合演变期。 萌芽期/智能小区期（1994年-1999年） 这是智能家居在中国的第一个发展阶段，整个行业还处在一个概念熟悉、产品认知的阶段，这时没有出现专业的智能家居生产厂商，只有有一两家从事美国X-10智能家居代理销售的公司从事进口零售业务，产品多销售给居住国的欧美
用户。 开创期（2000年-2005年） 国先后成立了五十多家智能家居研发生产企业，主要集中在、、天津、、、等地。智能家居的市场营销、技术培训体系逐渐完善起来，此阶段，国外智能家居产品基本没有进入国市场。 徘徊期（2006-2010年） 2005年以后，由于上一阶段智能家居企业的野蛮成长和恶性竞争，给智能家居行业带来了极大的负面影响：包括过分夸大智能家居的功能而实际上无法达到这个效果、厂商只顾发展代理商却忽略了对代理商的培训和扶持导致代理商经营困难、产品不稳定导致用户高投诉率。行业用户、媒体开始质疑智能家居的实际效果，由原来的鼓吹变得谨慎，市场销售也几年出来增长减缓甚至部分区域出现了销售额下降的现象。2005年-2007年，大约有20多家智能家居生产企业退出了这一市场，各地代理商结业转行的也不在少数。许多坚持下来的智能家居企业，在这几年也经历了缩减规模的痛苦。正在这一时期，国外的智能家居品牌却暗中布局进入了中国市场，而活跃在市场上的国外主要智能家居品牌都是这一时期进入中国市场的，如罗格朗、霍尼韦尔、施耐德等。国部分存活下来的企业也逐渐找到自己的发展方向，例如天津瑞朗，爱尔豪斯，海尔，科道等。 融合演变期（2011-今） 进入2011年以来，市场明显看到了增长的势头。智能家居的放量增长说明智能家居行业进入了一个拐点，由徘徊期进入了新一轮的融合演变期。 进入到2014年以来，各大厂商已开始密集布局智能家居，尽管从产业来看，
中国智能制造行业市场分析报告
目录 第一节智能制造：中国制造由大转强的核心战略 (6) 一、宏观角度：智能制造是各国战略必争的制高点 (6) 二、微观角度：智能制造是企业增强竞争力的必由之路 (10) 第二节寻找制造业智能化升级中的薄弱环节 (13) 一、中国制造业的自动化水平发展不均衡 (13) 1.1流程工业的自动化水平相对较高 (13) 1.2离散工业自动化水平较低 (16) 二、离散工业：从普及自动化到发展智能化前景广阔 (17) 2.1智能制造通用装备 (20) 2.2自动化部件 (25) 2.3智能化生产线 (27) 三、过程控制：进口替代是核心 (28) 四、制造执行（MES）：实现自动化的难点和痛点 (30) 五、生产管理：自动化水平最高的环节 (32) 第三节寻找智能化改造需求旺盛的细分行业 (35) 一、寻找自动化程度较低的细分行业 (35) 二、3C 制造行业（电子） (37) 三、汽车和汽车零部件行业 (43) 四、包装行业 (47) 五、物流行业 (50)
图表目录 图表1：第四次工业革命 (6) 图表2：全球制造业竞争新时代 (7) 图表3：中国制造全球第一 (8) 图表4：细分产品全球领先 (8) 图表5：中国出口占比较高 (9) 图表6：中国更多的是中低端机械设备领域出口占全球第一 (9) 图表7：中国已经进入国际产能供应饱和区间 (10) 图表8：提升生产效率是重要方向 (10) 图表9：中国制造的成本优势减少，美国仅高于中国5%，中国工作时长较长 .. 11图表10：个性化需求时代的到来 (12) 图表11：流程制造行业的两化融合水平普遍高于离散制造业 (14) 图表12：冶金工业自动化市场 (15) 图表13：电力行业自动化市场 (15) 图表14：石化行业自动化市场 (15) 图表15：化工行业自动化市场 (16) 图表16：离散制造业的生产设备数字化率和联网率、以及关键工序数控化率较低 (17) 图表17：数字化工厂构成 (17) 图表18：离散和流程工业的数字化车间数字化水平 (18) 图表19：离散制造业的固定资产投资及设备工器具购臵及固定资产投资行业占比 (18) 图表20：2014 年中国制造业工业机器人密度仍然低 (19) 图表21：中国机器人密度不断提升，但仍低于全球水平 (20) 图表22：我国数控机床市场规模616 亿 (21) 图表23：我国数控机床进口额约30 亿美元 (21) 图表24：国内高端多关节机器人主要由外资把持 (22) 图表25：我国3D 打印市场规模约78.8 亿元 (23)
2018年智能语音产业市场调研分析报告
目录 第一节智能语音：谈入口太早，但不可或缺 (5) 一、智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务 (5) 二、信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环 (7) 第二节智能语音相关技术及发展历史 (10) 第三节智能语音产业发展现状 (14) 一、市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球 (14) 二、各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链 (15) 三、算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争 (16) 四、融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性 (20) 第四节智能语音的应用前景 (22) 一、巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用 (22) 二、消费级产品应用场景 (24) 1、智能语音+车载 (24) 2、智能语音+家居 (25) 3、智能语音+可穿戴设备 (26) 三、专业级行业应用场景 (28) 1、智能语音+医疗 (28) 2、智能语音+教育 (29) 3、智能语音+客服 (31)
图表1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场 (5) 图表2：Amazon Echo 累计销量（万台） (6) 图表3：Amazon Echo 接入第三方应用数量 (6) 图表4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达 (7) 图表5：人类信息获取95%来自视觉、听觉和触觉 (8) 图表6：人类信息表达93%借助肢体和声音 (8) 图表7：智能语音背后的三类核心技术 (10) 图表8：语音识别技术历史 (10) 图表9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低 (11) 图表10：语音合成技术发展历史 (11) 图表11：自然语言理解的原理 (12) 图表12：多轮对话管理的典型架构 (13) 图表13：全球智能语音产业规模快速增长 (14) 图表14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场 (14) 图表15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素 (15) 图表16：国内智能语音产业链 (16) 图表17：全球智能语音市场格局 (17) 图表18：中国智能语音市场格局 (17) 图表19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 (23) 图表20：虚拟数字助手市场规模将快速增长 (23) 图表21：车主对语音交互的认可明显提升 (24) 图表22：智能语音在智能家居中的应用 (25) 图表23：智能家居市场进入快速拓展期 (26) 图表24：苹果AirPods 与Siri 连接 (27) 图表25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元） (27) 图表26：语音电子病历系统的功能架构 (29) 图表27：辅助诊断系统功能架构 (29) 图表28：智能语音评测系统 (30) 图表29：智慧教育整体解决方案 (30) 图表30：智能客服功能架构 (31) 图表31：呼叫中心坐席数量（万个） (31)
2020年智能制造行业分析报告 2020年4月
目录 1. 智能制造推动新旧动能转换 (5) 1.1. 行业机遇带来良好的发展趋势 (5) 1.2. 智能制造行业下游拉动需求增长 (6) 1.3. 机器人市场快速增长，科技促进行业智能化突破 (7) 2. 智能制造发力行业应用 (9) 2.1. 中国汽车市场为智能制造带来增长空间 (9) 2.2. 汽车行业电子化程度提升，带动智能制造渗透率提升 (10) 2.3. 科技突破将带动汽车电子在核心应用领域整体提升 (12) 2.4. 医疗健康市场发展迅速，未来智能化改造具备一定空间 (13) 2.5. 新能源电池产能扩张，技术升级带动智能化改造需求 (14) 3. 智能制造的核心竞争力在于技术 (16) 3.1. 核心技术研发筑就行业壁垒 (16) 3.2. 行业公司研发投入较大，技术储备充足 (16) 3.3. 行业公司专注汽车领域 (19) 3.4. 海外公司具备技术和先发优势 (20) 3.5. 国内公司纷纷走向国际化 (22) 3.6. 国内公司与头部客户深度绑定 (23)
1. 智能制造推动新旧动能转换 1.1. 行业机遇带来良好的发展趋势 人口红利消退助推经济结构转型升级，智能制造成为新旧动能转换的必由之路。自 改革开放以来，我国制造业凭借人口红利而高速发展，但与人口红利相伴随的是劳 动密集、资源消耗大、自主创新能力低、信息化智能化水平不高等特征。近年来， 我国人口老龄化速度明显加快，人口红利逐步消退，劳动力成本持续上涨。根据国 家统计局数据，中国65 岁以上老年人口已经从1990 年的6300 万迅速增长到2018 年的1.67 亿，占总人口比例的11.94%。我国劳动力单位成本也不断上升，我国制 造业职工平均工资从2008 年的24404 元增长到2018 年的72088 元。在人口红利 消退、劳动力成本快速上升的情形下，通过发展智能制造装备行业，实现机器换人 能有效节约劳动力成本，提升生产效率，是经济结构转型、新旧动能转换的必由之 路。 图1：1990-2018 年中国65 岁及以上人口数及比重图2：2008-2018 年中国制造业职工平均工资65岁及以上人口数（万人）65岁及以上人口比重（%）制造业职工平均工资（元）增幅（%） 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 12% 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 22% 20% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 11% 10% 9% 8% 7% 6,000 6% 4,000 5% 6% 数据来源：国家统计局，市场部数据来源：国家统计局，市场部 近年来国家产业政策的不断出台，有力支持智能制造装备行业发展。为了实现制造 强国的战略目标，智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的 重要抓手。2015 年5 月，国务院发布的《中国制造2025》在主要目标中明确提出： “十三五”期间通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动传统制造业 重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全面启动并逐步实现智 能转型；“十四五”期间加大智能制造实施力度，关键技术装备、智能制造标准/工 业互联网/信息安全、核心软件支撑能力显著增强，构建新型制造体系，重点产业逐 步实现智能转型。
2020年智能语音行业调 研分析 2020年
目录 2020年智能语音行业调研分析 (1) 一、智能语音行业市场规模 (3) 二、下游市场需求广阔 (4) 1、消费级市场火热，智能语音必不可少 (5) 2、专业级市场稳中有升，智能语音被广泛使用 (8) 三、相关技术处于爆发期，提升语音识别准确性 (10) 四、智能语音行业竞争分析 (11) 1.全国智能语音行业竞争分析 (11) 2.中国智能语音行业竞争分析 (12) 五、智能语音参与者及前景分析 (13)
一、智能语音行业市场规模 随着智能语音应用产业的拓展，市场需求增大，预计2020年中国智能语音市场规模将进一步加速扩增。数据显示，预计到2020年，中国智能语音解决方案形式业务规模将达63亿元，技术平台输出形式业务规模将达29.2亿元。2019年全年中国语音语义应用市场达1224.9百万美元。除了智能家居等消费级产品普及带来的机会之外，智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。在疫情之前，在工业领域已经有语音机器人部署到生产环境，疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。 一是技术平台输出模式，将通用技术能力封装为SDK 或API，下游客户或生态中的开发者使用时向技术提供方支
付一定费用，当然为了促进生态的快速发展，一些平台如华为HiAI、百度语音技术采取面向开发者免费的策略；二是切入传统行业，提供解决方案(含核心设备)，这种情形下涉及智能语音企业与传统行业集成商或最终客户进行定制化、深度合作。随着人工智能产业的持续火热，及以上三大因素的强力驱动下，全球及国内智能语音市场规模保持高速增长。 二、下游市场需求广阔 智能语音市场按客户类型可分为2C或2B2C的消费级市场和2B的专业级市场。消费级市场应用于衣食住行等生活场景，主要包括智能家居、智能可穿戴、智能车载、智能手机等；专业级市场应用于特定场景，如医疗、教育、呼叫中心等。消费级智能虚拟助手的功能是基于语音交互实现设备控制、日程管理、信息查询、生活服务、情感陪伴等；专业级市场智能语音的应用主要是医疗领域语音导诊、电子病历转录与转写、智能辅助诊断，教育领域的智能语音训练与评测、互动教学等，呼叫中心领域的智能客服。
我国智能制造装备产业发展现状及未来趋势分析 中国智能制造装备产业发展分析 （一）产业发展状况 1、核心智能测控装置与部件进入产业化阶段 目前，我国智能测控装置和部件在仪器仪表、包装和食品机械、工程机械、环保机械、重机、印机等 智能制造装备产业重点领域取得突破性进展，核心智能测控装置与部件进入产业化阶段。其中，仪器仪表 领域、包装和食品机械领域发展较为突出，但智能测控装置与部件整体技术水平依然较低，关键核心部件 亟待突破。以工业机器人为例，我国工业机器人产业发展尚处于起步阶段，因缺少核心技术，使之仍处于 单件小批量的生产状态，产品性价比较低。 2、重大智能制造成套设备取得标志性成果 我国在石油石化、机械加工、食品制造等领域的重大智能制造成套设备取得标志性成果。如，在石油 石化智能成套设备领域，国产全自动油田固井车研制成功、国内首套褐煤提水装置试验成功、国内首套年 产1万吨烷基化废酸再生装置实现高水平中交、自主研发“千万吨级炼油加氢装置循环氢压缩机高压干气 密封及其控制系统”和“大型煤化工煤制丙烯装置丙烯制冷压缩机大轴径干气密封”两项科技成果问世。 在智能化食品制造生产线领域，乳品无菌化数字示范车间年产无菌包装乳品9000万瓶，减少乳品加工环节 的原料及成品损耗约15%，节省加工过程中的能源消耗约20%，降低消毒液用量约70%。无菌化饮料吹灌 旋数字化车间可为客户产品质量提升约10%，生产效率提高约15%，降低能源消耗约20%，降低人工约20%，降低设备成本、占地成本约20%。在智能化纺织成套装备领域，我国开发出现场“无人化”操作的染色工 艺、智能染色系统、筒子纱微波烘干机、元明粉自动称量系统、装卸纱机器人、自动物流系统、中央控制 软件系统等，研制出新产品三类18种84台/套。 3、智能制造装备产业正积极寻求创新发展 近年来，智能制造装备产业重点领域已初步建立了产学研用相结合的产业创新体系。电工电器、液压 气动密封件、工程机械和重机等重点领域已建立六个公共服务平台。同时，江苏、上海、广东、洛阳等一 些省市相继成立工业机器人产业技术创新联盟。2013年4月，由中国机械工业联合会牵头的“中国机器人 产业联盟”成立。另外，骨干企业的研发经费逐年提升，重点企业研发经费占销售收入的比重已超过5%。如，湖北力帝机床、中国重型机械研究院、深圳精密达、上海派芬自动控制技术和深圳正弦电气的研发经 费占销售收入比重均达8%以上。北人集团、上海电气、辽宁大族冠华、杭州科雷机电、湖北力帝机床、西 安西电电力等企业新产品产值率达80%以上。 （二）产业布局
中国智能制造系统解决方案市场研究报告System Solution Market Research Report on Smart Manufacturing Industries 2017 中国智能制造系统解决方案供应商联盟 2017年11月
致谢 本报告由工业和信息化部指导，中国电子技术标准化研究院牵头编写，得到了来自中国工程院、中国工控网、机械工业第六设计研究院有限公司、北京机械工业自动化研究所、中国信息通信研究院、西门子中国研究院等单位专家的大力支持和帮助。 II
编撰成员 指导委员会 主任：辛国斌 副主任：张相木李东王瑞华赵波 工作委员会 杨建军汪宏邸霖胡静宜郭楠吕鹏董挺耿力张通邓宇 报告编制顾问 朱森第屈贤明董景辰朱恺真谢兵兵朱学新陈江宁徐静鞠恩民刘默 III
总序 党的十九大报告指出：“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。”发展实体经济，重点在制造业，难点也在制造业。《中国制造2025》明确提出“以推进智能制造为主攻方向“，这是构建新型制造体系、打造制造强国的重要战略举措，对于推动我国制造业转型升级，实现制造业由大变强的历史跨越具有重要意义。 智能制造的核心是新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，既需要单一技术与装备的突破应用，同时还需要系统化的集成创新。因此，系统解决方案在推进智能制造的过程中发挥着重要作用。《智能制造发展规划（2016-2020）》明确提出要培育一批具有较强竞争力的系统解决方案供应商。 为落实《智能制造发展规划（2016-2020）》要求，2016年11月，在工业和信息化部指导下，中国智能制造系统解决方案供应商联盟正式成立。联盟以需求为牵引、产业链为纽带，旨在培育壮大智能制造系统解决方案供应商，搭建智能制造系统集成技术研发、行业应用和市场推广的一体化公共 IV
人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机，到运算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，然而AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开创新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于
中国智能客服行业研究报告 鲸准研究院 2018.05 目录 智能客服行业概述 1. 研究背景、目标及范围 2. 中国客服软件发展历程 2 3 智能客服行业发展现状分析 1. 客服行业产业链格局及演化趋势分析 2. 中国客服行业规模及市场空间分析 3. 智能客服行业投融资现状分析 4. 智能客服行业厂商背景类型分析 5. 智能客服行业厂商客户战略及业务模式分析 6. 智能客服行业竞争及成长逻辑分析 7. 智能客服行业产品及服务类型 8. 智能客服典型细分产品及市场情况分析 9. 智能客服产品应用领域分析 智能客服行业典型公司分析 1. 小i机器人 2. 追一科技 3. 云问科技 4. 小能科技 5. 智齿客服 6. 环信 7. 容联七陌 8. 极限元 5 鸣谢名单及鲸准介绍 1. 鸣谢名单 2. 鲸准产品定位 3. 鲸准数据来源 4. 鲸准研究院 4 智能客服行业当前问题及未来发展趋势分析 1. 智能客服行业当前核心问题分析 2. 智能客服行业未来发展趋势分析 智能客服行业概述 . 研究背景、目标及范围 2. 中国客服软件发展历程 1.1 研究背景、目标及范围
智能客服行业现状如何？去向何方？ 研究背景 近两年来，人工智能技术在各行各业加速落地。相比语音识别和计算机视觉，自然语言处理（NLP）技术一直以来被认为是成熟度相对较低的AI技术分支。不过，尽管NLP在开放域环境中表现不佳，但对于限定场景来说，NLP及其背后的知识图谱技术却能发挥出巨大价值。 作为企业客户关系管理（CRM）的重要组成部分，客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。但是，长久以来，客服行业都存在诸多痛点，客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量重复性问题过度消耗人工客服，同时，如何提升售前转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等，都是各类企业面临的普遍问题。 早期客服机器人的出现在一定程度上解决了简单重复性问题，而深度学习算法的应用又降低了客服机器人所依赖的知识库构建和维护成本的大幅下降，加上大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业的原有业态。 研究目标 基于这一背景，鲸准研究院系统调研了国内最具代表性的智能云客服及客服机器人创业公司，旨在通过对客服市场发展历程、产业链、主要玩家、业务模式、竞争逻辑、应用领域、典型公司以及未来发展趋势等进行分析，为您解答以下问题： ?客服软件经历了怎样的演变？背后驱动力是什么？当前产品形态如何？ ? 智能客服企业所在的产业链构成是怎样的？格局会如何演化？ ? 智能客服行业的投融资现状如何？市场空间有多大？ ? 智能客服行业有哪些类型的公司以及不同的业务模式？孰优孰劣？ ? 当前智能客服市场的竞争现状如何？竞争逻辑是什么？ ? 智能客服产品的应用领域有哪些？分别具有怎样的特点和问题？ ? 智能客服行业当前主要玩家发展情况如何？分别具有怎样的优劣势？ ? 智能客服产业未来会呈现怎样的发展趋势？背后的逻辑是什么？ 智能客服行业现状如何？去向何方？ 研究范围 本报告中所提到的“智能客服行业”是指包括国内涉足客服机器人市场的云客服厂商以及专注客服机器人的厂商所在的新兴客服软件市场，典型公司分析也以上述两类公司为主。 1.2 中国客服软件发展历程 技术驱动客服软件从单一渠道向多渠道、智能化方向发展 客户服务的概念来源于美国，最早是在1956年由泛美航空公司推出客服中心，用于客户机票预订。此后随着A T&T推出首个用于电话营销的外呼中心，以及Rockwell发明自动呼叫分配（ACD），这种通过电话进行客服、营销以及其他商业活动的服务形式才逐渐在全球被推广开来。 90年代末，以呼叫中心为主的客服系统进入中国，而后随着互联网、移动互联网、云计算、AI等技术的应用普及演化出多种形态。 总体来看，中国客服软件市场大致经历了三个发展阶段：传统呼叫中心软件、PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人的智能客服阶段。