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智能制造行业与人才需求分析一、智能制造行业发展现状与趋势推动石化产业绿色化，智能化改造是方向，智能制造则是关键，智能制造是一种由智能机器和人类专家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，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
智能制造把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造产业链涵盖智能装备，工业机器人、工业互联网、工业软件、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。
随着工业智能化及《中国制造2025》推进，智能制造在生产各领域的应用越来越普及，机器换人、精益化、系统化等理念深入人心。
各企事业单位通过对生产线进行技术改造和引进，向机器化、自动化、集成化、智能化、生态化发展，有效的减少低素质劳动用工量，节约劳动力成本，提高全员劳动生产率，提升产品优良品质率，确保安全环保生产，为企业带来了较大的经济效益。
近年来，国家不断加大对智能制造的政策支持，智能制造装备技术水平不断提高，智能制造的市场需求也在快速增长。
我国智能制造市场发展较快，是全球重要的工业机器人、工业互联网、工业软件、3D打印的应用市场，随着生产制造智能化改造的需求日益凸显，自动化升级的应用更加深入，同时伴随着下游制造业更新换代速度加快，智能制造装备产业的发展速度将再次提速。
2019年我国工业机器人市场规模达到57.3亿美元，2020年我国工业机器人销售额超过60亿美元，预测2021年我国工业机器人销售额将达66亿美元。
二、人才需求分析智能制造工程技术人员是指从事智能制造相关技术的研究、开发，对智能制造装备、生产线进行设计、安装、调试、管控和应用的工程技术人员。
智能制造工程技术人员分布在机械与自动化、国防与交通运输设备制造、信息技术、新材料制造、新兴医疗制造和能源与环保这六大类行业。
通过领英（中国）数据统计，其拥有超过1300万的会员中与制造业相关的六大类行业人才数目达到248万，其中机械与自动化人才、信息技术人才相对最多。
2023年智能制造行业市场环境分析智能制造是当前全球制造业的发展趋势，也是我国“制造强国”战略的重要支撑。
智能制造，即利用现代化信息技术及制造技术手段，实现产品生产全过程数字化、自动化、智能化的制造方式。
近年来，智能制造技术不断发展，市场环境也逐渐成熟。
接下来，将从市场、政策和技术等角度分析智能制造行业的市场环境。
一、市场1. 市场规模和增速智能制造行业市场规模庞大，预计到2025年将达到5万亿美元左右。
2019年，智能制造市场规模已达3.7万亿美元。
未来几年，该市场的增长速度将会加快。
从全球来看，中国、美国、德国等国已成为全球智能制造行业的主导力量。
2. 应用领域智能制造技术在各个领域均有应用，不仅仅限于传统的制造产业。
智能制造已应用于电子、建筑、医疗、交通、农业等领域。
其中，汽车工业、机械工业和电子工业是应用最广泛的领域。
3. 产业链分布智能制造产业链分布较为广泛，其中包括硬件、软件、系统集成、服务等多个环节。
近年来，随着产业链的逐渐完善，智能制造的应用成本不断降低，这对于智能制造的进一步推广和应用来说具有十分重要的意义。
二、政策1. 《中国制造2025》《中国制造2025》提出了智能制造的发展方向和目标，推动了国内智能制造行业的发展。
这一计划旨在通过技术创新和产业升级，把中国制造从劳动密集型、资源消耗型转型为技术密集型、绿色低碳型，成为全球智能制造行业的领先力量。
2. 政府扶持政策近年来，中国政府不断增加对智能制造行业的扶持力度。
例如，在财税政策上，政府出台了一系列扶持政策，包括新兴产业免税、研发费用加计扣除等政策。
在金融方面，政府通过发放专项资金、建设创业园区等方式，支持智能制造企业的发展。
三、技术1. 5G技术5G技术的普及和应用，将会进一步推动智能制造技术的发展。
5G技术的到来将为智能制造提供高速数据传输、低延迟、广域覆盖、多端协同等能力，大幅提高智能制造的效率和精准度。
2. 人工智能智能制造靠的是高精准度的数据处理和实时监测，人工智能将会成为制造行业的“新智能。
2023年现状调研报告2023年现状调研报告在2030年的远景规划中，我们预测了未来经济、人口和环境等领域的发展情况，经过五年的时间推移，我们进行了一次现状调研。
以下是我们对当前社会现状的描述和分析：经济领域在经济领域，随着智能化、数字化、信息化等科技的不断发展，人工智能、物联网、5G等技术成为了经济发展的新动能。
智能制造、智慧城市等新兴产业不断涌现，传统产业也在逐渐转型升级。
国家政策的引导下，企业家精神和创新意识得到了积极发展，大量的创新型企业涌现。
同时，国际贸易保持平稳增长，我国已成为世界上最大的贸易国之一。
但是，随着科技的快速发展，人工智能替代人工劳动成为了不可避免的趋势，一些传统行业的工人就业受到了影响，造成了失业率上升和社会不平衡。
人口领域在人口领域，全国总人口达到了15亿，老龄人口比例不断提高，同时人口已趋于稳定。
家庭规模逐渐缩小，独居老人的数量增加。
城乡差距缩小，城镇化率逐步提高。
然而，在人口老龄化高峰期，老年人的福利保障、社会医疗保障等问题逐渐凸显。
同时，产假期间的工资待遇、育儿假等问题也需要关注。
环境领域在环境领域，各种环境污染问题依然存在，尤其是大气污染和土壤污染对人类健康的危害不容忽视。
政府采取了一系列措施来治理污染，如限制车辆通行、强制切割污染企业等，这些措施在一定程度上缓解了污染问题。
同时，人们更加注重环境保护，生态旅游等新型旅游方式得到发展，人们的环保意识得到了提高。
然而，作为世界上最大的人口国家之一，中国承载了很多全球变化的重担，当前的环境保护问题必须加快步伐，减少碳排放、治理污染以及守护生态系统都需要加大投入和力度。
总体来说，未来的发展还有很大的空间和挑战，需要全社会共同努力，国家政府需继续引导各行业、企业和民众积极创新，更好地适应未来挑战。
同时，规范和优化全面深化改革、加快转变发展方式，进一步强化环境履约，维护人民群众的福祉和生态安全，是当前最迫切的任务。
以下是一些相关的数据和分析：经济领域- 2019年我国GDP为99.1万亿元，2023年预计将达到120万亿元。
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
2019年中国智能制造发展形势展望作者：来源：《中国计算机报》2019年第19期回顾2018年，我国智能制造发展全面推进，取得了显著成效。
展望2019年，我国智能制造将由“点上示范”向“面上推广”转变，智能制造供给能力继续稳步提升，工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点，中小微企业智能转型加速推进，标准体系加快构建。
但我国智能制造发展仍然面临应用推广纵深不够、核心供给能力不足、要素资源保障不足、贸易摩擦带来挑战等突出问题。
为此，赛迪智库提出强化应用推广、提升创新能力、加强要素保障、完善生态体系等政策建议。
2018年，我国已成为全球最大智能制造市场，智能制造顶层设计基本完成，初步建成一批数字化车间/工厂，探索形成若干可复制推广的智能制造新模式，初步建立与国际同步的智能制造标准体系，培育壮大一批智能制造系统解决方案供应商，智能制造关键软硬件供给能力进一步提升，智能制造发展成效显著。
展望2019年，我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转变，智能制造供给能力继续稳步提升，工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点，中小企业智能转型加速推进，标准体系加快构建。
对2019年形势的基本判断由“点上示范”向“面上推广”转变。
2018年，总体来看，通过政府、行业和企业的共同努力，我国智能制造发展已经进入全面推进阶段。
智能制造顶层设计基本完成，为智能制造发展提供了有力的制度供给;初步建成了208个数字化车间/智能工厂，覆盖制造强国战略十大领域和80个行业;探索形成若干可复制推广的智能制造模式;支持了163个智能制造综合标准化项目，初步建成了100个左右智能制造标准试验验证平台，共制订了国家、行业、企业等各类标准草案近600项;一批装备企业、工业自动化供应商、软件开发商、用户企业等加速向智能制造系统解决方案供应商转型。
展望2019年，我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转变。
一是在开展单个项目、单个企业应用示范的基础上，探索智能制造区域性发展的有效模式，以智能制造的推进带动区域制造业转型升级，加速形成产业发展新动能;二是由基础条件好、需求迫切的行业向制造业几乎所有领域推广，通过智能制造实现行业竞争力的整体提升;三是由龙头企业向产业链上下游企业拓展，通过智能制造实现整条产业链的跃升。
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
2019-2023年中国智能制造行业调研及行业供需格局预测分析报告智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整下各国的重要选择。
亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化，智能化。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。
政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设，企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。
中国的制造取得明显成就，进入高速成长期。
智能制造装备是具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称。
智能制造装备的定义是：具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
智能制造装备范围界定: 智能制造装备产业主要包括：高档数控机床、智能测控装置、关键基础零部件、重大集成智能装备。
随着中国制造业整体开始向附加值更高的机电产品、高新技术产品迁移，对加工或生产这些产品的设备本身的要求也随之提高，低精度、低可靠性、低效率的普通设备已经逐渐不能满足中国制造业企业的需要，对高精度、高可靠性、高度智能化的新一代智能制造设备的需求开始涌现。
图表 2014-2018年我国智能制造装备制造销售收入0.511.522.52014年2015年2016年2017年2018年[交付形式]: e-mali 电子版或特快专递/第一章 智能制造相关概述 151.1 智能制造概念界定 151.1.1 智能制造的内涵 151.1.2 智能制造的特征 181.1.3智能制造的模式191.1.4智能制造提出的脉络201.2智能制造产业链分析211.2.1产业链结构211.2.2产业链落地顺序221.2.3产业链投资逻辑23第二章中国智能制造产业的经济社会环境分析24 2.1宏观经济环境242.1.1国内经济形势242.1.2国内工业现状252.1.3投资平稳增长272.1.4制造业发展走势282.2制造业转型环境292.2.1中国制造业发展新常态292.2.2工业4.0引领制造业变革 292.2.3中国建设世界制造强国302.2.4中国制造业发展态势312.3社会文化环境322.3.1中国人口结构特征322.3.2消费市场持续优化322.3.3 创新创业风潮兴起342.4技术环境352.4.1智能制造关键性技术352.4.2中国智能制造技术情况362.4.3智能制造技术创新发展362.4.4智能制造技术存在的问题37第三章中国智能制造产业的政策环境分析383.1产业转型政策383.1.1积极推进工业转型升级383.1.2关键材料升级换代工程383.1.32018年工业强基专项行动423.1.4单项冠军企业培育提升行动443.1.5绿色制造标准体系建设指南453.2智能制造政策453.2.1智能制造标准体系建设指南453.2.2 2017智能制造试点示范463.2.32018智能制造试点示范483.2.4第三届年绿色制造专项行动553.2.5发展服务型制造专项行动553.2.7智能制造"十三五"规划573.3相关促进政策653.3.1两化融合政策653.3.2三网融合政策653.3.3机器人产业政策703.3.4大数据产业政策733.3.5人工智能产业政策743.4中国制造2025 763.4.1战略形势763.4.2战略目标783.4.3战略对策803.4.4战略重点913.4.5战略支撑95第四章2016-2018年中国智能制造产业发展分析99 4.1智能制造产业国外经验借鉴994.1.1德国994.1.2美国994.1.3日本1094.1.4韩国1094.2中国智能制造产业的发展基础1114.2.1制造业国际地位提升1114.2.2自主创新能力增强1124.2.3结构调整取得进展1124.2.4工业能耗强度降低1134.32016-2018年中国智能制造产业发展态势 1144.3.1智能制造发展阶段1144.3.2智能制造发展特征1144.3.3智能制造迈向高端1144.3.4试点项目布局情况1154.3.5地方政府积极布局1154.4智能制造的实践模式--智能工厂1164.4.1智能工厂基本框架1164.4.2产业布局模式分析1194.4.3催生新业态新模式1194.4.4企业间并购合作深化1204.4.5工业物联网成关键抓手1204.4.6 智能工厂是5G重要应用场景 1214.5中国智能制造产业发展战略分析1254.5.1深化体制机制改革1254.5.2加强质量和品牌建设1264.5.3全面推行绿色制造1274.5.4提升自主创新能力1284.5.5健全人才培养体系130第五章2016-2018年中国智能制造产业集群分析131 5.12016-2018年智能制造产业集群态势 1315.1.1产业集群分布1315.1.2区域优势分析1325.1.3产业集群规律1335.1.4产业集群模式1335.1.5 产业集群问题及对策1345.2长三角地区智能制造产业1355.2.1转型发展先进制造业1355.2.2智能制造发展契机1365.2.3深化区内产业合作1365.2.4助力区域经济发展1365.2.5未来产业发展前景1375.3珠三角地区智能制造产业1375.3.1制造业智能化升级1375.3.2珠三角制造业转型1385.3.3珠三角制造业地位1385.3.4重点区域市场发展水平1385.3.5智能制造产业发展前景1395.4京津冀地区智能制造产业1395.4.1京津冀协同推进产业升级1395.4.2区域智能制造产业状况1405.4.3智能制造产业规划目标1405.5其他地区智能制造产业1415.5.1 辽宁1415.5.2重庆143第六章2016-2018年中国智能装备行业发展分析145 6.1中国智能装备行业发展综述1456.1.1行业运行特征1456.1.2市场竞争格局1466.1.3行业发展机遇1476.1.4发展问题及对策1486.2工业机器人1486.2.1行业整体实力1486.2.2产业运行特征1496.2.3行业市场规模1506.2.4区域市场格局1506.2.5市场竞争主体1516.2.6产业链价值分析1526.3数控机床1536.3.1行业发展态势1536.3.2行业技术进步1546.3.3产品创新成果1566.3.4行业规划目标1576.43D打印设备 1586.4.1全球市场规模1586.4.2中国市场规模1596.4.3企业市场格局1596.4.4产业发展对策1616.5海洋工程装备1626.5.1全球市场规模1626.5.2市场发展趋势1636.5.3未来战略方向1636.6轨道交通装备1656.6.1行业发展介绍1656.6.2行业发展规模1656.6.3进军海外市场1676.6.4未来发展方向167第七章2016-2018年中国智能产品行业发展分析168 7.12016-2018年移动终端市场发展综述 1687.1.1产品结构1687.1.2市场规模1697.1.3行业特点1697.1.4竞争格局1707.1.5发展趋势1707.2可穿戴设备1717.2.1行业发展规模1717.2.2市场需求状况1717.2.3市场份额分析1727.2.4产品分布格局1737.2.5未来发展趋势1747.3智能汽车1747.3.1行业生命周期1747.3.2行业介入模式1757.3.3市场竞争态势1757.3.4商业模式分析1767.3.5发展策略建议1777.3.6未来前景展望1777.4智能家电1777.4.1行业发展规模1777.4.2市场主体分析1797.4.3市场竞争格局1797.4.4企业布局模式1807.4.5产品运作模式1807.4.6未来发展方向1817.5无人机1817.5.1市场发展规模1817.5.2行业融资规模1827.5.3军民融合典范1827.5.4市场竞争格局1837.5.5商业模式分析184第八章2016-2018年中国智能服务行业发展分析185 8.1传统制造业向服务型制造转型1858.1.1发展服务型制造的内涵和意义1858.1.2我国服务型制造业发展现状1858.1.3发展服务型制造的制约因素1868.1.4服务型制造业未来发展方向1878.2智慧物流1898.2.1行业技术基础1898.2.2行业发展规模1908.2.3市场竞争加剧1918.2.4市场投资升温1938.2.5行业政策机遇1938.3智能检测1948.3.1行业运行特征1948.3.2行业发展规模1958.3.3市场竞争格局1958.3.4区域分布格局1968.3.5行业发展模式1968.3.6未来前景展望1978.4工业设计1998.4.1产业发展阶段1998.4.2产业发展规模2008.4.3机构发展模式2018.4.4发展趋势2028.5工业节能2038.5.1行业发展特征2038.5.2市场竞争格局2038.5.3商业模式分析2038.5.4产业链分析204第九章2016-2018年智能制造产业链上游电子信息产业分析205 9.12016-2018年中国电子信息产业发展态势 2059.1.1电子信息对智能制造的意义2059.1.2电子信息制造业运行状况2069.1.3电子信息制造业发展形势2079.1.4电子信息制造业瓶颈因素2079.1.5电子信息产业发展方向2089.2集成电路2089.2.1集成电路是工业转型动力2089.2.2集成电路产业发展规模2099.2.3集成电路产业运行特征2109.2.4集成电路产业发展态势2119.2.5集成电路产业面临挑战2129.2.6集成电路产业前景展望2139.3传感器2139.3.1传感器分析2139.3.2市场发展现状2149.3.3行业发展规模2169.3.4市场竞争格局2179.3.5未来发展趋势2199.4工业软件2209.4.1行业运行特征2209.4.2市场发展规模2219.4.3市场竞争格局2229.4.4企业投资态势2239.4.5发展模式创新223第十章2016-2018年智能制造产业链下游应用市场分析225 10.1智慧城市22510.1.1智慧城市建设进展22510.1.2智慧城市供需分析22710.1.3智慧城市运营主体22810.1.4智慧城市商业模式22910.1.5智慧城市产业链分析23110.2智能交通23110.2.1行业发展形势23110.2.2市场规模分析23310.2.3区域分布格局23410.2.4行业竞争加剧23410.2.5车联网发展模式23410.3智能家居23610.3.1行业发展现状23610.3.2产业规模状况23810.3.3市场主体分析23810.3.4行业竞争结构23910.3.5商业模式分析24110.3.6市场前景展望24110.4智慧医疗24210.4.1行业发展规模24210.4.2市场竞争格局24410.4.3商业模式分析24510.4.4市场前景展望24610.4.5投资切入点分析24810.5智慧环保24910.5.1市场主体分析24910.5.2行业运营模式25110.5.3行业竞争格局25110.5.4机遇挑战并存25310.5.5市场前景展望254第十一章2016-2018年智能制造产业模式变革分析256 11.1智能制造产业新业态新模式分析25611.1.1 电子商务25611.1.2个性化定制25611.1.3网络协同开发25711.1.4 远程运维服务25711.1.5 流程型智能制造25711.2制造业云制造模式分析25811.2.1云制造体系结构25811.2.2云制造主要技术25911.2.3云制造商业模式26011.2.4云制造应用方向26011.2.5发展问题及对策26111.2.6云制造前景展望26211.3制造业个性化定制模式分析26311.3.1需求倒逼转型26311.3.2行业发展现状26311.3.3企业积极探索26411.3.4典型案例分析26711.3.5市场前景展望26911.4制造业电子商务模式分析 27011.4.1服装电商27011.4.2家电电商27011.4.3家居电商27211.4.4医药电商27311.4.5食品电商27411.4.6汽车电商27511.4.7 钢铁电商277第十二章2015-2018年国内重点智能制造企业运营分析279 12.1沈阳机床股份有限公司27912.1.1企业发展概况27912.1.2经营效益分析27912.1.3业务经营分析27912.1.4财务状况分析28012.1.5核心竞争力分析28112.1.6公司发展战略28212.2上海海得控制系统股份有限公司28312.2.1企业发展概况28312.2.2经营效益分析28412.2.3业务经营分析28412.2.4财务状况分析28712.2.5核心竞争力分析28812.2.6公司发展战略29112.2.7未来前景展望29112.3深圳市汇川技术股份有限公司 29212.3.1企业发展概况29212.3.2经营效益分析29312.3.3业务经营分析29412.3.4财务状况分析29612.3.5核心竞争力分析29812.4华工科技产业股份有限公司29912.4.1企业发展概况29912.4.2经营效益分析30012.4.3业务经营分析30012.4.4财务状况分析30312.4.5核心竞争力分析30412.4.6公司发展战略30612.4.7未来前景展望30612.5深圳市长盈精密技术股份有限公司 306 12.5.1企业发展概况30612.5.2经营效益分析30712.5.3业务经营分析30712.5.4财务状况分析30812.5.5核心竞争力分析30912.5.6公司发展战略31012.6沈阳新松机器人自动化股份有限公司311 12.6.1企业发展概况31112.6.2经营效益分析31312.6.3业务经营分析31312.6.4财务状况分析31912.6.5核心竞争力分析32012.6.6公司发展战略32112.6.7未来前景展望32112.7哈尔滨博实自动化股份有限公司322 12.7.1企业发展概况32212.7.2经营效益分析32212.7.3业务经营分析32212.7.4财务状况分析32312.7.5核心竞争力分析32412.7.6公司发展战略32512.7.7未来前景展望32612.8大族激光科技产业集团股份有限公司326 12.8.1企业发展概况32612.8.2经营效益分析32612.8.3业务经营分析32712.8.4财务状况分析32812.8.5核心竞争力分析32912.8.6公司发展战略330第十三章中国智能制造产业投资潜力分析332 13.1智能制造领域固定资产投资分析332 13.1.1投资规模综述33213.1.2投资金额分布33213.1.3产业转型分析33313.1.4投资项目分析33513.1.5投资趋势展望33813.2投资机遇分析33813.2.1国家战略机遇33813.2.2结构调整机遇33913.2.3替代进口机遇33913.2.4消费升级机遇33913.2.5技术创新机遇34013.3投资壁垒分析34013.3.1技术能力34013.3.2人才储备34013.3.3资金基础34013.3.4设计开发与集成能力34113.4投资风险预警34113.4.1资金风险34113.4.2研发风险34113.4.3产能风险34113.4.4标准风险34213.4.5人才风险34213.5投资策略建议34213.5.1纵向整合及网络化34213.5.2价值链横向整合34313.5.3全生命周期数字化34413.5.4技术应用的指数式增长345第十四章中国智能制造产业发展前景预测346 14.1智能制造产业未来发展方向34614.1.1行业发展趋势34614.1.2产品发展趋势34614.1.3未来政策导向34714.2中国智能制造产业前景展望34814.2.1智能制造前景乐观34814.2.2行业盈利前景分析34814.2.3高端智能市场前景35014.32019-2023年中国智能制造产业预测分析350 14.3.1技术趋势分析35014.3.2中国工业机器人行业预测35214.3.3中国数控机床行业预测35214.3.4 中国3D打印行业预测 353图表目录图表1 智能制造是自动化与信息化的融合17图表2 主要制造业国家智能制造内涵对比表20图表3 各个国家不同的智能制造转型路径21图表4 智能制造产业链、关键产品、关键技术和运行商22图表5 智能产业链发展顺序22图表6 智能制造细分产业链23图表7 2012-2018年国内生产总值及增速 24图表8 2013-2018年全国规模以上工业企业实现利润总额25图表9 2013-2018年全国固定资产投资27图表10 2018-2019年5月PMI趋势28图表11 2018-2019年中国制造业PMI及构成指数（经季节调整）28 图表12 工业互联网对全球经济的影响30图表13 中国与美国、德国制造业升级战略的比较31图表14 中国人口结构特征32图表15 消费者需求定制化、精细化变革趋势33图表16 主要行动56图表17 智能制造装备创新发展重点58图表18 智能制造关键共性技术创新方向59图表19 智能制造标准提升专项行动60图表20 2020年和2025年制造业主要指标80图表21 2013-2018年智能制造产品和服务利润贡献率显著提升113图表22 智能工厂基本框架117图表23 我国智能制造装备产业分布情况131图表24 北京十三五智能制造发展141图表25 2014-2018年我国智能制造装备制造销售收入145图表26 2012-2018年我国工业机器人产量统计149图表27 我国工业机器人区域分布151图表28 中国机器人产业链企情况152图表29 传统的数控机床结构框架图153图表30 数控金属切削机床技术要求154图表31 “i5”智能机床的核心设计理念 156图表32 2014-2018年全球3D 打印市场收入及其增速158图表33 2014-2018年我国3D 打印市场规模159图表34 全国铁路投产新线里程165图表35 动车组新增需求166图表36 动车组历年招标数量166图表37 2008-2018年全球智能机出货量169图表38 2016-2019年全球可穿戴设备出货量171图表39 2017-2018年全球可穿戴设备公司份额172图表40 2019年第一季度全球可穿戴设备公司份额173图表41 我国智能汽车各参与方175图表42 2015-2018年智能家电规模178图表43 智能家电产品将从单机向系统发展181图表44 无人机制造产业链外延发展184图表45 智能物流在工业4.0 时代占据主要作用189图表46 智能仓储系统构成190图表47 2014-2018年我国物流自动化系统市场规模（亿元）190图表48 2015-2018年我国物流业景气指数（业务量）191图表49 国内外物流系统综合解决方案提供商优劣势对比192图表50 国内智能物流下游领域设备主要供应商192图表51 相关政策助推智能物流发展193图表52 2014-2018年我国智能检测市场规模（亿元）195图表53 2014-2018年中国工业设计行业市场规模统计情况200图表54 2018-2019年4月电子信息制造业营业收入月度增速206图表55 2018年我国集成电路产业结构分布209图表56 2010-2018年我国集成电路产品进口量及增速210图表57 2010-2018年我国集成电路产品出口量及增速211图表58 传感器的定义示意图214图表59 中国传感器产业发展历程215图表60 2014-2018年我国传感器市场规模217图表61 国内主要传感器制造企业及其涉及领域218图表62 2014-2018年我国工业软件市场规模221图表63 全球智慧城市发展225图表64 智慧城市四层体系226图表65 2016-2023年全球智慧城市规模227图表66 智慧城市建设方案228图表67 智慧城市企业格局229图表68 智慧城市技术渗透路径与领域229图表69 我国智慧城市商业价值230图表70 智慧城市行业厂商类型与竞争合作格局230图表71 智能交通系统组成232图表72 智能交通系统组成232图表73 2014-2018年我国智能交通产业规模233图表74 车联网发展阶段235图表75 车联网发展路径235图表76 车联网未来总体机遇236图表77 智能家居示意图237图表78 2014-2018年我国智能家居产业规模238图表79 智能家居市场主要参与者239图表80 智能家居产业链240图表81 智能家居行业的商业模式241图表82 智慧医疗架构示意图242图表83 智慧医疗金字塔构成243图表84 2014-2018年我国智慧医疗居产业规模243图表85 智慧医疗居产业链244图表86 春雨医生、好大夫等主流互联网疗平台对比245图表87 智慧医疗平台在实现三医联动的同时实现多样化的变现模式245 图表88 国务院出台关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见247图表89 支付宝是成为阿里健康的重要C 端入口 248图表90 智慧环保技术构架249图表91 我国环境监测行业发展阶段演变250图表92 我国领先的环境监测仪器生产商及其产品线概览252 图表93 我国领先的环境信息化企业252图表94 2017-2019年沈阳机床财务指标分析280图表95 2017-2019年海得控制财务指标分析287图表96 汇川技术业务领域292图表97 2017-2019年汇川技术财务指标分析296图表98 2017-2019年华工科技财务指标分析303图表99 2017-2019年长盈精密财务指标分析308图表100 2017-2019年机器人财务指标分析319图表101 2017-2019年博实股份财务指标分析 323图表102 2017-2019年大族激光财务指标分析 328图表103 2014-2018年我国制造业固定资产投资规模332图表104 2018年制造业固定资产投资金额分布333图表105 2018年制造业细分固定资产投资增速排名333图表106 2018年拟建项目同比增长和分类占比变化表335图表107 2018年分地区拟建项目分类占比变化表336图表108 2019-2024年我国智能制造产业市场规模预测 348图表109 制造业微笑曲线349图表110 中国传统制造业困境349图表111 互联网化智能制造的核心构成351图表112 2019-2024年我国工业机器人产业市场规模预测352 图表113 2019-2024年我国数控机床产业市场规模预测 352图表114 3D 打印产业链（发展初期）示意图353图表115 3D 打印产业链（成熟期）示意图353图表116 2019-2024年我国3D打印产业市场规模预测354。
