中国经济导报采访人员 | 张洽棠
智能制造（Intelligent Manufactur-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 。
【智能|智能制造呈现资源向龙头集聚特征】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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