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智能制造呈现资源向龙头集聚特征

浏览次数: 日期:2021年1月27日 07:50
         智能制造(IntelligentManufactur-ing,IM)基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,包括基础共性、关键技术、行业应用三个维度。落实到具体行业方面,重点包括云计算、边缘计算、区块链、增材制造、工业软件、虚拟现实、新能源汽车、航空航天、智能传感器、数控机床、轨道交通、人工智能、大数据、工业机器人及工控系统等15个大类行业以及数十个子行业。
 
         全球智能制造企业如何分布?中泰证券策略首席分析师陈龙表示,从全球龙头企业分布看,北美地区智能制造的龙头企业主要集中在增材制造、航空航天装备领域。欧洲聚集全球工业机器人及工控系统领域龙头。日本、韩国地区汽车制造优势明显。中国智能制造的龙头则主要是以腾讯、阿里巴巴、百度为代表的信息巨头。
 
         从全球市场份额分布看,北美在航空航天、边缘计算、增材制造、人工智能、工业软件、虚拟现实等领域的全球占比超过1/3;欧洲地区则在工业软件、区块链等全球占比超过30%;中国企业在全球市场占比较高的行业则集中在轨道交通、数控机床等领域。
 
         从A股上市公司分布看,主营业务涉及相关产业的上市公司就多达493家,总市值约为14万亿元人民币,占总体A股市值17%。其中,市值排名前三的分别是新能源汽车、人工智能、轨道交通,合计占比达到整个智能制造板块的40%。由此可见,智能制造虽然产业较新,但无论企业还是投资者参与热情高涨。
 
         如何理解智能制造业的赛道差异?从市场空间看各行业“天花板”有何不同?陈龙表示,整体来看,航空航天、工业软件、轨道交通、云计算、工控自动化、数控机床全球市场规模较高,都是1000亿美元以上宽赛道,相反,区块链、边缘计算目前的市场规模较小,还不及100亿美元。进一步从中国市场空间在全球的渗透率来看,轨道交通、数控机床、工业机器人、边缘计算、虚拟现实等领域中国产业规模在全球的占比较高,普遍在20%以上。
 
         从竞争格局看哪些行业龙头集聚效应明显?陈龙表示,目前,智能制造领域许多环节都呈现了资源向龙头集聚的特征。其中,减速系统、CAD、CMOS图像传感器、GPU、FPGA、IaaS、轨道交通等行业CR4已经超过70%,呈现出明显的垄断倾向。相反,SAAS、VR设备等市场因目标用户类别多、需求复杂或仍处于发展阶段,因此行业能够容纳足够的市场参与者,竞争格局较为分散。
 
         从技术差距看我国各产业的发展处于何阶段?陈龙表示,我国在新能源汽车、区块链、轨道交通、数控机床、边缘计算领域发展态势较好,处于全球前列水平。相反,在云计算、人工智能、智能传感器、大数据、虚拟现实、工业机器人及工控自动化、工业软件、3D打印等领域,中外技术的差距明显,尤其是在上游芯片设计、底层算法、核心零部件领域我国面临严峻的挑战。
 
         往前看,核心差距是否容易实现弯道超车?陈龙表示,通过理解不同行业的商业模式和核心壁垒,云计算、智能传感器、大数据与人工智能的基础领域、工业软件的研发设计侧、3D打印和虚拟现实的核心零部件要想实现快速崛起是较为困难的。工业机器人及工控自动化我们则看好国产替代东风下,品牌龙头的突围。
 
         哪些行业出现边际好转的催化?陈龙表示,2020年智能制造领域呈现需求端顺周期景气持续修复,供给端多行业库存低位叠加国产替代加速,板块亮点纷呈的状态。综合经济、财务数据以及技术政策的变化,这种回暖主要集中在新能源汽车、工业机器人及工控自动化、云计算等行业。

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