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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。
智能制造行业分析报告范文智能制造行业分析报告一、行业概述智能制造是指通过引入先进的信息技术，如物联网、云计算、大数据等，将传统制造业升级为智能化制造的一种模式。
智能制造的核心是将制造过程中的各个环节进行数字化、网络化、智能化的改造和协同，以提高生产效率、质量和灵活性。
智能制造行业正在成为新的经济增长点，对提升制造业竞争力和创新能力有着重要的意义。
二、市场规模智能制造行业在全球范围内持续快速发展。
根据市场研究机构的数据，2019年全球智能制造市场规模达到5000亿美元，并预计到2025年将达到12000亿美元。
中国作为全球最大的制造业大国，智能制造市场有着巨大的潜力。
根据中国工程院发布的数据，2019年中国智能制造市场规模达到1.5万亿元人民币，预计到2025年将达到3.5万亿元人民币。
三、发展趋势1. 技术进步：智能制造行业受益于物联网、云计算、大数据等先进技术的快速发展。
这些技术的不断成熟和应用将推动智能制造行业向更高层次发展，实现更高效、智能的生产方式。
2. 产业升级：智能制造行业将推动传统制造业向数字化、网络化、智能化转型升级。
通过引入先进的生产工艺和自动化设备，提高生产效率和产品质量，推动制造业由低端制造向高端制造转变。
3. 供应链协同：智能制造将推动供应链的协同发展。
通过物联网技术，实现供应链各个环节的信息共享和协同操作，提高供应链的灵活性和效率，降低成本，提供更好的服务。
4. 个性化定制：随着消费者个性化需求的增加，智能制造将为个性化定制提供技术支持。
通过数字化技术和大数据的应用，可以实现生产过程的个性化定制和灵活调整，满足消费者多样化的需求。
四、挑战与机遇智能制造行业面临着一些挑战，如技术标准不统一、数据安全问题等。
但与挑战相比，智能制造行业有着广阔的发展机遇。
首先，中国政府积极推动智能制造行业发展，提供政策支持和资金扶持。
其次，智能制造市场需求不断增长，为企业提供了巨大的商机。
再次，技术进步和创新将推动行业向前发展，为企业提供更多的发展空间和竞争优势。
2019中国人工智能发展报告2019 中国人工智能发展报告目录前言 . ......................................................................... .............................................................................. .........2 一、1、2、3、4、5、人工智能的新时代到来：情境驱动时代 (4)人工智能发展历史 . ......................................................................... ....................................4 人工智能市场预测 . ......................................................................... ....................................9 数据视角下当前AI 的技术布局 . ......................................................................... ........ 11 AI 解决的痛点与存在的不足 ........................................................................... ............ 14 AI 对人类社会的影响 ........................................................................... .. (16)二、无数据不AI ........................................................................... .......................................................... 17 1、2、数据与AI 的关系 ........................................................................... .................................. 17 新的商业竞争范式 . ......................................................................... (19)三、行业全景与企业玩家分类 . ......................................................................... ................................. 21 1、2、数据视角下的中国人工智能行业全景 (21)中国企业玩家分类及各自的速赢策略 (24)四、未来人工智能的发展趋势以及对策............................................................................ ............. 27 1、2、3、中国人工智能行业发展趋势 ........................................................................... ............. 27 中国人工智能行业玩家的应对策略 . ..........................................................................30 对中国监管者的启示 ........................................................................... ........................... 31 1前言今年以来又出现了很多热词，不止大数据，人工智能（AI ）、深度学习（deep learning）、机器学习（machine learning）、AR 、VR ……形色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。
中国教育智能化发展报告目录一、人工智能教育的理解 11.1、发展阶段11.2、国内外应用比较 21.3、与传统教育不同点与价值41.4、关键技术 5二、人工智能教育系统解析72.1、智适应教育架构和模型分析 72.2、智适应教育三种主流应用场景 11三、人工智能变革教育行业223.1、人工智能推动生态参与者角色转变223.2、智能化成为教育行业发展主流趋势24四、人工智能教育投资趋势分析 284.1、中国正成为全球投资最活跃的区域之一 284.2、人工智能教育细分领域投资持续分化 314.3、下一步人工智能教育投资和整合趋势 32五、人工智能教育未来挑战、展望与思考 36德勤中国联系人/白皮书编委会 37中国教育智能化发展报告 |一、人工智能教育的理解1一、人工智能教育的理解1.1、发展阶段人工智能技术正在推动教育信息化的快速发展，人工智能教育是人工智能技术对教育产业的赋能，通过人工智能技术在教育领域的运用，来实现其辅助甚至是替代作用。
未来人工智能教育应用的发展将由数据驱动、应用深化、融合创新优化服务等方式来持续推动。
从行业发展阶段来看，目前人工智能教育行业仍处在发展阶段，尚未成熟。
人工智能的概念虽火热，但人工智能在教育行业的具体赋能却并非是一蹴而就的。
纵观人工智能教育行业的应用发展历程，起步阶段主要集中在对人工智能教育的规划和初步探索中，20世纪50年代，卡耐基梅隆大学教授艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙作为人工智能的奠基人，结合数学、工程和经济学促进了人工智能的发展。
20世纪70年代，Jaime Carbonell 创建智能教学系统，开始利用计算机辅助教学；1993年英国爱丁堡举行第一届人工智能教育（AiED ）国际会议。
随着时间发展，人工智能教育也开始正式走向发展阶段，21世纪初，美国Cognitive Tutor 、Knewton 、RealizeIt 等智适应教育企业纷纷成立，人工智能技术开始被逐渐赋能到教育产业中。
智能制造产业的发展趋势及政策分析随着信息技术的快速发展，智能制造产业成为了未来制造业的重要发展趋势之一。
国家也在近年来相继出台了一系列政策，支持智能制造产业的发展。
本文将探讨智能制造产业的发展趋势及政策分析。
一、智能制造产业的现状及发展趋势智能制造产业是指利用人工智能、大数据、物联网等现代信息技术手段来实现制造业高度集成和智能化，以提高生产效率、降低生产成本、改进生产质量，实现可持续发展的产业。
目前，我国智能制造产业正迅速发展。
据数据显示，2019年，我国智能制造产业总规模达到6873亿元，同比增长17.3%。
其中，智能工厂、智能制造设备和智能制造服务三大领域成为了产业发展的主要区域。
从未来发展趋势来看，智能制造产业的发展趋势将越来越智能、个性化和服务化。
智能化趋势将使制造业提高自动化程度，达到高度集成状态；个性化趋势将使制造业向订单化、定制化、多样化方向发展；服务化趋势将使制造业变为以产品为中心、以服务为导向的新型经济模式。
二、智能制造产业的政策支持近年来，国家出台了一系列政策，为智能制造产业提供了有力的政策支持。
首先，国家组织实施了“中国制造2025”战略，将“智能制造”确定为新一代信息技术的发展重点。
政策中明确提出，要加强核心技术研发、推广应用和标准制定等方面的支持，大力发展智能制造。
其次，国家启动了重大科技专项“智能制造”，支持企业研发智能制造核心技术，提高企业自主创新能力。
最后，为了促进传统制造业向智能制造转型升级，国家制定了一系列政策措施，如设立特色产业基金、加强智能制造人才培养、加强国际合作等，为企业提供资金、技术和市场等全方位的支持。
三、智能制造产业面临的挑战与问题虽然国家出台了很多政策来支持智能制造产业，但是智能制造产业在实际发展中仍然面临一些挑战和问题。
首先，技术瓶颈是智能制造产业发展中的重要问题。
目前，尽管我国在一些领域的技术水平已经与发达国家相当，但在核心技术上仍然存在差距，需要加强研发投入，提高自主创新能力。
中国智能制造系统解决方案行业研究报告介绍智能制造是当今全球制造业的热门话题之一，中国作为世界上最大的制造业大国之一，也积极推动智能制造的发展。
智能制造系统解决方案作为智能制造的重要组成部分，具有重要的研究和应用价值。
本文将对中国智能制造系统解决方案行业进行深入研究和分析，探讨其现状和未来发展趋势。
什么是智能制造系统解决方案？智能制造系统解决方案是指集成各种智能技术、软硬件和服务的解决方案，以实现制造过程自动化、智能化和高效化。
它涵盖了从生产计划、物料采购、生产过程控制到质量检测等各个环节，通过数据采集、分析和优化，提高生产效率、品质和灵活性。
智能制造系统解决方案行业的现状行业规模智能制造系统解决方案市场规模在过去几年持续增长，预计将在未来几年继续保持高速增长。
根据市场研究公司的数据，2019年中国智能制造系统解决方案市场规模达到XX亿元，同比增长XX%。
这一增速相比于全球智能制造系统解决方案市场增速更快，显示出中国市场的巨大潜力。
主要参与者中国的智能制造系统解决方案市场竞争激烈，涉及到众多参与者，包括软件和硬件供应商、系统集成商、服务提供商等。
其中，一些大型的跨国公司在中国市场上占据着一定的份额，同时也有一些本土企业在市场上崭露头角。
市场竞争主要表现在产品的技术能力、价格和服务质量上。
应用领域智能制造系统解决方案广泛应用于各个制造行业，包括汽车制造、机械制造、电子制造等。
这些行业的制造过程通常具有较高的复杂性和数字化程度，对智能制造系统解决方案的需求也更加迫切。
例如，在汽车制造行业，智能制造系统解决方案可以实现生产线的自动化和智能化，提高生产效率和品质。
智能制造系统解决方案行业的发展趋势技术创新智能制造系统解决方案行业将继续推动技术创新，以满足市场需求。
人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术的应用将进一步提升智能制造系统解决方案的能力。
例如，利用人工智能和大数据分析，可以实现生产过程的预测性维护，提前发现设备故障并进行修复，避免生产中断。
