近幾年，隨著《中國制造2025》的發(fā)布，以及中國制造業(yè)整體的轉(zhuǎn)型升級，智能制造加速發(fā)展，不少細分領(lǐng)域都孕育著新機遇。尤其是最近一兩年，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)也開始向工業(yè)領(lǐng)域滲透，一批先進制造相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司獲得了資本的支持，在多方因素推動下，先進制造領(lǐng)域或?qū)⒂瓉硇碌淖兙帧?/p>

　　如今先進制造領(lǐng)域新勢力都有哪些，又將如何推動智能制造業(yè)的發(fā)展，存在哪些機遇與挑戰(zhàn)?為了回答這個問題，億歐智庫編制了《智能制造新力量—智能制造之先進制造研究報告》， 選取了先進制造領(lǐng)域中的先進機器人、工業(yè)視覺以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)幾個重點方向，通過對數(shù)百家相關(guān)企業(yè)的梳理與研究，以及與相關(guān)投資人、從業(yè)者深入交流，提煉整理了這些領(lǐng)域中主要的新興公司及新興產(chǎn)品技術(shù)方向，對這些新興領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀進行了分析，總結(jié)了其各自發(fā)展的機遇與及挑戰(zhàn)，希望能夠?qū)π袠I(yè)人士有所幫助。

　　《智能制造新力量—智能制造之先進制造研究報告》共分五大章節(jié)，全文110頁 ，目錄如下：

　　Part1. 智能制造之先進制造研究背景

　　Part2. 工業(yè)機器人五大新方向

　　2.1 輕型工業(yè)機器人

　　2.2 核心零部件國產(chǎn)化

　　2.3 人機協(xié)作

　　2.4 新技術(shù)AGV

　　2.5 復(fù)合機器人

　　Part3. 工業(yè)視覺三大新方向

　　3.1 機器人3D視覺

　　3.2 AI視覺檢測

　　3.3 動態(tài)視覺傳感器

　　Part4. 工廠數(shù)字化與智能化新方向

　　4.1. 設(shè)備接入與數(shù)據(jù)采集

　　4.2 數(shù)據(jù)打通與直接應(yīng)用

　　4.3 數(shù)據(jù)智能分析與應(yīng)用

　　4.4 工廠與消費者、行業(yè)的連接

　　Part5. 先進制造新勢力的機遇與挑戰(zhàn)

　　報告重點關(guān)注智能制造的先進制造，即智能化生產(chǎn)部分。智能化生產(chǎn)由下而上大致分成感知、傳輸、設(shè)備、工廠、行業(yè)五層，報告重點關(guān)注其中當(dāng)前相對熱門的部分，即下圖橙色部分，大體分為三類：工業(yè)機器人、工業(yè)視覺、工業(yè)數(shù)字化與智能化(數(shù)字化工廠、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺等) ，關(guān)注這些領(lǐng)域近幾年的新興技術(shù)及發(fā)展方向，涉及相關(guān)新興公司、新興技術(shù)產(chǎn)品或新興探索案例 。重點探討這些領(lǐng)域的新方向在哪里，當(dāng)下發(fā)展情況如何，面臨的機遇與挑戰(zhàn)等。

　　工業(yè)機器人

　　報告首先對工業(yè)機器人整體行業(yè)發(fā)展情況進行了分析，總結(jié)了當(dāng)前工業(yè)機器人發(fā)展的三大主要推動力 ，之后綜合市場和技術(shù)層面各因素，認為機器人領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注五大新興方向：輕型工業(yè)機器人、核心零部件國產(chǎn)化、人機協(xié)作、新技術(shù)AGV及復(fù)合機器人 。

　　報告隨后對五個新方向分別進行了闡述，對該方向的基本概念、發(fā)展歷程、新興變化、新興企業(yè)及產(chǎn)品、企業(yè)獲投資情況、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、問題及趨勢等 問題進行了闡述。

　　以協(xié)作機器人為例 ，報告對協(xié)作機器人的發(fā)展歷程，技術(shù)特點，當(dāng)前主要國內(nèi)外產(chǎn)品情況，投資情況、當(dāng)前問題及趨勢進行了分析，報告認為，目前很多小負載多軸機器人功能也在向協(xié)作機器人靠攏，應(yīng)用上和協(xié)作機器人有重疊。協(xié)作機器人整體仍然朝著更易用和更便宜的方向發(fā)展，不過對協(xié)作機器人企業(yè)而言，更重要的還是中國市場機器換人時的實際需求。

　　輕型工業(yè)機器人方面，報告重點關(guān)注一些新興的SCARA和并聯(lián)機器人。核心零部件方面，報告重點關(guān)注其中的減速器和驅(qū)動器，包括驅(qū)控一體的發(fā)展。新技術(shù)AGV重點關(guān)注的則是以激光SLAM技術(shù)為代表的，自由路徑引導(dǎo)AGV。復(fù)合機器人則是近兩年較新的，集AGV、機械臂及機器視覺為一體的機器人產(chǎn)品。

　　工業(yè)視覺

　　工業(yè)視覺的用途主要有質(zhì)量檢測、尺寸測量、缺陷檢查、識別和定位等。電子制造行業(yè)和汽車是目前工業(yè)視覺主要應(yīng)用的二大行業(yè)。之前以2D圖像為主的視覺已經(jīng)發(fā)展多年，行業(yè)格局成熟，但是機器人3D視覺和AI圖像檢測以及動態(tài)視覺傳感器 近兩年誕生了新的機會，也獲得了投資機構(gòu)的重點關(guān)注。

　　報告對機器人3D視覺具體應(yīng)用、系統(tǒng)構(gòu)成、基本原理、產(chǎn)業(yè)鏈及廠商、行業(yè)發(fā)展情況進行了闡述，認為國內(nèi)機器人3D視覺總體處于產(chǎn)品實際應(yīng)用測試和應(yīng)用場景開發(fā)階段，還需要進一步開發(fā)應(yīng)用場景和進行技術(shù)提升和市場開拓。AI圖像檢測方面，報告認為AI使得圖像檢測誕生了新的市場，大量玩家在加速進入，在很多行業(yè)還有很多應(yīng)用空間，不過面臨的競爭也會比較激烈。

　　工業(yè)數(shù)字化與智能化

　　報告將制造企業(yè)的數(shù)字化和智能化改造大體分成4個階段：自動化產(chǎn)線與生產(chǎn)裝備，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的打通與直接應(yīng)用、數(shù)據(jù)智能分析與應(yīng)用。 這4個階段并不是嚴格按順序進行的，各階段不是孤立的，邊界比較模糊，很多具體應(yīng)用方案可能跨越其中多個階段。

　　在企業(yè)的四個階段改造過程中，誕生了一批分別能夠提供其中部分環(huán)節(jié)的解決方案的企業(yè)，及對應(yīng)的各環(huán)節(jié)的解決方案。報告根據(jù)其數(shù)字化進程，大概分成如圖的四部分進行闡述。設(shè)備聯(lián)網(wǎng)接入部分，重點關(guān)注設(shè)備接入和邊緣計算 ，數(shù)據(jù)打通與應(yīng)用部分重點關(guān)注新型MES/ERP軟件，AR作業(yè)輔助及遠程運維 ，數(shù)據(jù)智能分析重點關(guān)注工業(yè)大數(shù)據(jù)及數(shù)字化雙胞胎 ，在此基礎(chǔ)上，關(guān)注工廠與消費者連接的C2M模式 ，及工廠與行業(yè)、產(chǎn)業(yè)連接的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺 。

　　以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺為例 ，報告將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺分成了概念范圍由小到大的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things )、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和工業(yè)綜合互聯(lián)網(wǎng)平臺三層 ，并將當(dāng)前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺進行了劃分，如下圖。報告認為，過去兩年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺主要是大公司在探索和試點階段，很多公司將過去的自身能力沉淀和輸出，逐步整合成平臺開放出來。未來將主要是推廣階段，也將從綜合云平臺演化出越來越多的行業(yè)云平臺。

　　報告最后總結(jié)了各領(lǐng)域面臨的趨勢和機遇 。以工業(yè)機器人為例，報告認為工業(yè)機器人長期和短期的機遇都存在，也有資本和新算法的助推，未來并購也是較好的退出渠道，但也仍面臨市場小且碎片化嚴重、發(fā)展速度慢、窗口期有限、技術(shù)超前市場、技術(shù)積累不足等問題 。

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