智能制造加快制造业转型，为制造业转型提供新动能

1.1 智能制造：自感知、自决策、自执行的新型生产方式

智能制造是未来制造发展的必然趋势和主攻方向。制造业经历了机械化、电气化 和信息化三个阶段，如今正迈向智能化发展的第四个阶段，即工业 4.0。工业 1.0 到 工业 2.0 实现了从依赖工人技艺的作坊式机械化生产到产品和生产标准化以及简单 的刚性自动化。工业 2.0 到工业 3.0 实现了更复杂的自动化，通过先进的数控机床、 机器人技术、PLC 和工业控制系统实现敏捷的自动化，从而实现变批量柔性化制造。 工业 3.0 到工业 4.0 实现了从单一的制造场景到多种混合型制造场景的转变，从基于 经验的决策到基于证据的决策，从解决可见的问题到避免不可见的问题，从基于控制 的机器学习到基于丰富数据的深度学习。

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生 产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自 适应等功能的新型生产方式。智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务 等方面变得更加“聪明”的生产方法，制造业企业要从自身发展的核心痛点出发，在 合理的整体规划和顶层设计基础上，智能制造按照功能可以分为五层，层层传导，设 备层执行生产任务并上传现场数据，产线层则将现场数据进行预处理并向上层汇报， 工厂层接收处理后向企业层反馈生产情况，企业层运用生产管理软件进行分析处理后 向下层下发工作计划，再依次传导至设备层对生产设备进行有效控制与检测设备、控 制、车间与企业层形成由点到线再到面的递进关系。协同层则是单一企业与其所处的 商业生态环境中其余参与者的互动与协同，将各类参与者连接做到信息的实时互通， 形成综合的数据平台，达到“万物互联”的状态，更利于全产业链优化发展。

1.2 智能制造 VS 传统制造，重新定义制造业体系

相较于传统制造，智能制造能够赋予制造业体系多组织协同与高效率特性。传统 制造业体系为单一直线型，各环节互动有限，信息反馈速度慢，导致效率低。而在智 能化下的制造业体系中，它变得更加互动且环式结构，信息实时反馈与工艺、研发之 间呈双向往来关系，这有利于根据消费者需求来定义产品特性。与此同时，自动化采 购能够降低成本与周期，而柔性化生产与营销的实时互动使得生产能够更好地响应市 场变化，从而避免了负面影响的发生。

智能制造主要在设计、加工、管理和服务方面区别于传统制造。主要体现在四方 面：1、设计更突出客户需求导向，实现需求与设计的实时动态交互，缩短设计周期。 2、加工过程柔性化、智能化，生产组织方式更个性化，检测过程在线化、实时化， 人机交互网络化，加工成型方式多样化。3、制造管理更依赖信息系统，借助计算机 信息管理技术，实现上下游企业和整个产业链的数据交互和管理沟通。4、智能制造 的产品服务全程闭环管理，提高产品适应市场的能力，满足客户的个性化需求。 据 中国智能制造试点项目反馈，智能制造可帮助企业提升 45%生产效率，同时还带来 产品不良率与研制周期的降低（分别降低 35%）。

1.3 行业标准与产业应用并行，制造逐渐步入信息化

按照行业标准化角度，目前行业进入深化期。我国智能制造标准化工作伴随着制 造业转型升级、高质量发展，逐渐形成了具有中国特色的智能制造标准化工作机制， 从探索期走过成长期迈入深化期。1）2015-2017 年，探索期（解决有无问题）：探索 出了一条以政策为指引，标准体系构建为重点任务，综合标准化项目为手段，国内国 际并行的多部门联动协调推进的道路。2）2018-2020 年，成长期（标准成效初现）： 智能制造标准化工作重点从初步构建逐步转向顶层规划选代完善、重点领域标准研制、 行业智能制造标准实施路径探索，在国际标准化关键领域取得了关键进展。3）2021-至今，深化期（关键领域标准研制与标准应用并重）：前期标准研制成果逐渐成熟发 布，在关键数字化车间建设、智能服务等场景形成一批标准群，除新增关键技术领域 继续加强标准研制外，逐渐从标准研制的重心向应用推广转移。

按照产业发展历程来看，我国目前处于信息化引领工业化阶段。中国的智能制造 发展历程也可以划分为三个阶段：1）阶段一（1958-2006）：工业化带动信息化阶段， 从第一台数控机床起步，信息技术、工业智能在不断的尝试与应用，00 年之后开始 逐步开展先进制造技术的推广应用和互联网建设。2）阶段二（2007-2014）：两化融 合阶段，党十七大以来提出“两化融合战略，2010 年全国已基本实现信息化， 信息 产业成为国民经济的重要支撑部分。3）阶段三（2015-至今）：信息化引领工业化阶 段，互联网与制造业加速融合，大力发展智能制造。《中国制造 2025》将推进智能制 造作为制造业发展的主攻方向。

2、 智能制造正当时，产业链各环节“多点开花”

2.1 智能制造应用广泛，产业链各层级加速追赶

产业链涉及生产制造各环节，应用广泛。从产业链层级来看，智能制造可划分为 感知层、网络层、执行层、应用层。就智能制造产业链的上下游而言，中国智能制造 的上游包括制造业的零部件和感知层相关产品。中游则涵盖了网络层的相关信息技术 和管理软件和执行层的机器人、智能机床、3D 打印以及各种自动化设备。下游则是 应用层，主要是通过各种自动化生产线集成后形成的智能工厂，在汽车、3C、医药等 领域得到广泛应用。

2.1.1 上游：制造业发展基石，逐渐向中高端市场渗透

（一）轴承：制造业“关节”，国产替代空间巨大

轴承为装备制造领域关键基础件，市场空间巨大，下游应用广泛。轴承是机械传 动轴的支承，是装备制造领域的关键基础件，是主机性能、功能与效率的重要保证， 是工业领域重大装备的核心部件之一。其主要功能是传递力和运动，减少摩擦损失。 改革开放以来，中国轴承工业持续、快速发展，已经形成了独立、完整的工业体系。 中国轴承行业市场规模保持高速增长，根据共研网数据，2021 年轴承行业市场规模 快速增长至 2278 亿元。轴承下游应用广泛，在航空航天、轨交、高端机床、工程机 械等领域扮演重要角色，为主轴、滚珠丝杠、RV 减速器、谐波减速器等产品关键基 础件。

八大轴承企业统治全球市场，国产替代空间巨大。目前我国轴承行业的具有大而 不强、相对分散的特点：1）企业数量多、规模小，行业集中度低；2）行业大而不强， 高端产品依赖进口；3）高端市场被跨国公司垄断，国内发展质量有待提高。根据前 瞻产业研究院数据显示，2020 年，国际八大家占据全球轴承市场份额比例超过 70%， 并基本垄断了中高端轴承市场。其中全球八大轴承企业包括瑞典 SKF、德国 Schaeffler、日本 NSK、日本 JTEKT（捷太格特）、日本 NTN、美国 TIMKEN、日本 NMB（美蓓亚）、日本 NACHI（不二越）。但国内轴承龙头也在逐步突围，初步形成 一定规模。人本股份客户包含大众、丰田等一众知名企业，其他厂商发展势头也十分 迅猛。

（二）传感器：制造业“皮肤”，差距依旧明显

传感器市场空间巨大，市场增速相对稳定。传感器是一种检测装置，能感受到被 测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信 息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。根据中商情报 网数据显示，我国传感器市场规模由 2018 年的 1942 亿元增至 2022 年的 3184 亿 元，年均复合增长率 13.15%。随着社会的不断进步，传感器产业在互联网的赋能下 日益受到重视，依据中国信通院预计2023年中国传感器市场规模将增至3493亿元。 在智能传感器领域，中国在部分核心技术上与国际仍存差异，整体处于快速迭代 创新阶段。在自动驾驶等领域高景气的带动下，中国涌现出多个专业智能传感器初创 企业，带动智能传感器技术升级创新。中国企业市场占有率呈逐年上升趋势,随着关 键技术的研发突破，中国企业在智能传感器的市场份额将进一步提升。

（三）伺服系统：制造业“神经”，国产化方兴未艾

伺服系统是指用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统。我国的伺服系 统产业起步较晚，2000 年以后随着国内中高端制造业不断发展，各行各业在生产制 造活动中越来越多地需要使用伺服系统来满足其高质量和高精度产品的要求，这一需 求促使国内伺服系统市场呈现快速增长趋势。2019-2022 年，国内伺服系统市场规模 由 96 亿元增长至 170 亿元，CAGR 高达 20.98%，其中，2020 年增长较快，同比增 长 33.33%。

国产新兴伺服厂商不断涌现。首先，汇川技术份额提升幅度最大，从 2008 年的 0.1%的市场份额提升至 2022 年前三季度的 21%，为份额提升幅度最大的国产厂商。 从伺服销售额角度，汇川已远超西门子、松下、安川等老牌外资龙头。其次，国内涌 现了一批新兴国产伺服品牌，如禾川科技、无锡信捷、雷赛智能等，2022 年前三季 度市场份额已分别达到 3.4%、2.4%、1.3%。最后，老牌国产厂商经历洗牌，和利时、 星辰科技、珠海运控、步科股份等老牌国产厂商进展较慢，埃斯顿份额则有小幅提升，从 2008 年的 1.6%小幅提升至 2022 年前三季度的 2.4%。

2.1.2 中游：行业稳固提升，自主可控加速行业国产替代

智能装备制造业是为工业生产体系和国民经济各行业直接提供技术设备的战略 性产业，市场空间稳健提升。目前已初步形成以自动化生产线、智能检测与装配装备、 智能控制系统、工业机器人等为代表的产业体系，产业规模日益增长。根据中商研究 院数据显示，2018 年我国智能制造装备市场规模超过 1.51 万亿元，2020 年市场规 模突破 2 万亿元。未来，在“中国制造 2025”战略的不断落实与推进以及物联网、 云技术、人工智能等新兴技术的推动下，我国智能装备行业将保持较快增长。

（一）数控机床：工业制造“母机”，国产中高端产品扬帆起航

下游应用广泛，静候新一轮制造业周期。数控机床是一种装备程序与控制系统的自动化机床，其可通过信息载体输入与发出各类控制信号，从而控制机床的动作并自 动对零件进行加工。在国家政策利好以及企业不断追求创新的背景下，我国数控机床 行业发展迅速。根据中商研究院数据显示，2019 年，中国数控机床产业规模达 3270 亿元。由于疫情的影响及能源供应限制，2020 年我国数控机床产业市场规模小幅下 降，市场规模为 2473 亿元，同比下降 24.4%。2021 年我国数控机床产业市场规模 恢复增长，达 2687 亿元。另一方面，下游数控机床应用领域方面，汽车使用占比较 高，占比 40%，航天航空、模具和工程机械行业占比分别为 17%、13%、10%。

数控化率仍有较大增长空间，国产替代稳步进行。从数控化率来看，海外发达国 家机床数控化率高，其中日本机床数控化率维持在 80%以上。虽然中国机床数控化 率持续提升，但相较欧美日等发达国家仍有较大提升潜力。从竞争格局角度来看， 2019 年全球前十数控机床企业均为外资企业；国内来看主要分为三个梯队：1）历史 悠久，实力雄厚的外资企业，主营业务是高端数控机床，如日本山崎马扎克，德国通 快，德马吉森精机，美国马格等。2）国内最先起步，并具有一定技术实力，资金实 力和品牌影响力的民企和国企，如海天精工，创世纪，纽威数控等新主力军民营企业。 3）规模较小，技术含量较低的主营低端数控机床的小型民营企业。

（二）工业机器人：机器替人趋势明显，下游市场不断开拓

市场需求持续放量，智能改造加速进行。我国工业机器人产量持续增加，2020 年我国工业机器人产量达到 23.71 万套，同比增长 26.81%。随着后疫情时代的到来， 中国工业经济展现出了应对复杂严峻局面的强大韧性和活力，工业机器人也以亮眼的 表现逆势上扬，2022 年达近五年来最高值。根据 wind 数据显示，2021 年全国工业 机器人产量累计达 36.60 万套，同比增长 54.40%，2022 年仍然保持 21.04%的增速， 累计达 44.3 万台，21 年大幅增长的原因是海内外疫情错峰导致中国成为“国际工 厂”。 下游市场持续开拓，2021 年我国非汽车领域的应用占比超过 70%。随着机器人 技术进步以及随之而来的经济性提升，不断在食品饮料行业、锂电行业、家电行业、 光伏行业等长尾市场拓展，虽然新市场占比仍然较小，但未来增速预计会高于电子汽 车等传统成熟行业，随着下游行业应用场景的进一步丰富，这些长尾市场未来将有更 大的增长空间。

疫情之后加速行业洗牌，国产机器人龙头加速替代。据 MIR 统计，我国工业机 器人 Top40 份额由 2018 年的 89%提升至 2022 年的 96.1%，其中 Top20 份额由 77% 提升至 82.5%。在面临外部和内部双重考验的情况下，部分规模化水平低、同质化竞 争严重、抗风险能力弱、竞争力不足的工业机器人企业加速退出，市场份额向头部集 中。另一方面，由于近年来国产机器人龙头产品性能不断提升，同时受益于供应链优 势，国产设备性价比逐渐显现，以埃斯顿为首的国产工业机器人厂商市场份额加速扩 张，由 2019 年的 3.47%增长到 8.56%。

（三）3D 打印：蓄势待发，多方参与，产业化元年

3D 打印是以计算机三维设计模型为蓝本，通过软件分层离散和数控成型系统， 将三维实体变为若干个二维平面，运用粉末状金属、塑料、陶瓷、树脂等可粘合原材 料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术，相比传统的减材制造技术，3D 打印具 备定制化、低损耗、精密制造等优势。

国内 3D 打印规模在 2022 年达到了 330 亿元，较 2021 年增长 52.42%。据中 商产业研究院预测，我国 3D 打印市场规模在 2023 年将达到 410 亿元，2021-2023 年年均复合增速为 37.61%。从国内市场结构来看，我国 3D 打印设备、3D 打印服 务、3D 打印材料市场份额占比分别为 49.5%、26.5%和 24.0%。

核心应用领域为航空航天、汽车，逐渐向其他行业扩散。从 3D 打印下游应用市 场占比来看，占比最多的三个领域是工业器械、航空航天和汽车，占比分别为 20%、 19.0%和 13.0%，其中工业级设备占 65%~70%，航空航天是目前中国 3D 打印市场 主要应用领域，占比 58%，模具与汽车制造占 18%和 7%；消费级设备占 30%~35%， 主要应用于教育科研、艺术模型制造和消费电子领域。近期，荣耀 7 月 12 日发布的 荣耀 MagicV2，是全球首款采用钛合金铰链的折叠旗舰机，铰链的轴盖部分首次采 用钛合金 3D 打印工艺。卷轴的轴盖是影响折叠屏厚度的关键，钛合金技术可以让轴 盖变得更轻更薄，相比铝合金材质的强度提升了 150%，铰链宽度降低 27%，而且更 韧、更耐腐蚀。

当前国内 3D 打印设备主要被外资企业占据，具备国产替代前置条件。竞争格局 方面，当前国内 3D 打印设备市场较为分散。CR3 由国内的联泰科技、美国的 Stratasys 和德国的 EOS 构成，合计占比约为 44.3%。国产主流设备厂商除联泰科技外，华曙高 科和铂力特市场占有率相对较高，分别为 6.6%和 4.9%。随着国内 3D 打印企业技术 的不断积累，与国外先进水平的差距快速缩小，在大尺寸成型等部分领域甚至实现了 反超。华曙高科深耕工业 3D 打印领域多年，是国内极少数加载全部自主开发增材制 造工业软件、控制系统，并实现 SLM 设备和 SLS 设备产业化量产销售的企业。

（四）工业软件：智能制造“大脑”，行业或将迎来黄金发展期

工业软件指专用于或主要用于工业领域，为提高工业企业研发、制造、生产管理 水平和工业装备性能的软件。常用于能源、采矿、原材料、制造业等行业，是工业生 产、智能制造的核心支撑。2015-2021 年，中国工业软件市场规模不断壮大。据工信部统计数据，2021 年工业软件产品实现收入 2414 亿元，增长 22.4%，为支撑工业 领域的自主可控发展发挥重要作用。2021 年全球工业软件市场规模约为 4561 亿美 元，根据工业增加值与工业软件市场规模的匹配度来看，我国工业软件市场空间广阔。

工业软件国内外总体差距明显。我国工业软件相较发达工业国家来说起步较晚， 在多个领域信息化程度低，国产化程度低，技术与国外厂商存在差距，中高端市场占 有率低。目前，管理经营类的工业软件 7 成实现国产化，研发设计类工业软件国产化 率较低，仅为 5%，尚有 95%的国产替代空间。同时，我国工业软件不同细分类型特 征各异，研发设计类软件技术差距大；生产制造类，中低端国产化率高，高端可替代 空间大；经营管理类，高端可替代空间大。例如，中国 CAE 前十大供应商都为国外 厂商、中国 CAD 前十大供应商中有 7 家为本国企业。

PHM 行业渗透率低，第三方运维厂商具备先发优势。随着近年来智能制造的推 进，我国企业设备的数字化水平有所提升，但智能运维方面的渗透率仍较低。根据中 国电子技术标准化研究院数据，截至 2020 年底，中国企业设备数字化率达到 50%， 但实施设备预测性维护的比例仅为 14%。另一方面，第三方运维厂商竞争格局较好，行业护城河显著。 根据规模大小、技术研发实力以及提供诊断服务能力，国内企业 大致可以分为三大类型。其中第三方运维厂商具有较强的自主研发能力与专业的故障 诊断分析团队，能够为客户提供个性化的综合解决方案，凭借齐全的产品矩阵、监测 数据和诊断案例库积累、对下游行业的理解以及算法 Know-How 形成较强的先发优 势，行业壁垒显著，代表公司有容知日新、博华科技、东华测试等。

2.1.3 下游：汽车、电子为主要应用市场，渗透率加速提升

汽车、电子行业智能制造水平更高。中国制造业产业链中，3C 电子与汽车等下 游产业的市场化程度较高，消费者反馈及时，企业更注重分析消费者需求并升级产品， 导致产品迭代短，对生产效率求高。这种要求促进了制造技术进步，提高了智能制在 行中的应用率。相反，金属冶炼等上游行业的工艺技术更新速度较慢，导致智能制造 的渗透率在初期低于3C电子与汽车行业。总体而言，中国智能制造的渗透水平较低， 但存在提升空间。

汽车与 3C 电子对自动化生产设备的需求量较高，渗透率也领先其他行业。金属 冶炼与材料制造行业的用工需求较大，且工作环境较为恶劣，并存在较高事故风险。 而工业机器人工作环境要求低，可在相对恶劣的工作环境下持续作业，引入工业机器 人可降低工作过程中的事故率。随着智能制造技术提升，智能制造设备成本下降后， 机器人将在该领域大范围推广，智能制造在重工业中的应用市场将存在较大上升空间。

2.2 拉动智能制造的三驾马车：政策支撑、技术突破和人口红利消退

2.2.1 国家政策与发展规划为智能制造保驾护航

二十大会议报告中着重强调了建设中国式现代化产业体系的重要性，并明确高 质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。报告中提出了将发展经济的 着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、 交通强国、网络强国和数字中国等目标。这意味着“制造强国”在实现“新型工业化” 中具有重要地位。智能制造作为实现“制造强国”战略的主攻方向，其发展水平将直 接关系到我国未来制造业在全球的地位。

《“十四五”智能制造发展规划》为我国智能制造升级指明方向。2025 年“十四 五“智能制造发展规划：1、转型升级成效显著。70%的规模以上制造业企业基本实 现数字化网络化，建成 500 个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。制造业企业 生产效率、产品良品率、能源资源利用率等显著提升，智能制造能力成熟度水平明显 提升。2、供给能力明显增强。智能制造装备和工业软件技术水平和市场竞争力显著 提升，市场满足率分别超过 70%和 50%。培育 150 家以上专业水平高、服务能力强 的智能制造系统解决方案供应商。3、基础支撑更加坚实。建设一批智能制造创新载 体和公共服务平台。构建适应智能制造发展的标准体系和网络基础设施，完成 200 项以上国家、行业标准的制修订，建成 120 个以上具有行业和区域影响力的工业互联 网平台。

2.2.2 高新技术的成熟推动智能制造优化

技术端从网络化制造逐渐过渡到智能化制造。制造业智能化不是凭空产生的社 会进程，而是以前期技术积淀为支撑，以人工智能和新一代信息通信技术等先进技术 作为产业变革的拐点。具体来看，制造业智能化是以数字化制造为发展起源的，中间经历了网络化制造阶段，逐步过渡至智能制造时代。

人机交互、云制造、工业技术与数字李生技术的成熟将推进智能制造的优化。3D 打印、人机交互、云制造、工业技术与数字生等领域近年发展迅速关键技术已取得一 定突破并逐渐发展成熟。受上述技术驱动，智能制造的管理系统、制造设备环节以及 人工智能决策等过程效率提升，应用场景增加，智能制造的不断优化推动其在下游企 业的普及率持续提升。

2.2.3 人口红利退散，制造业面临用工荒和高成本问题

中国劳动人口逐渐减少。中国劳动人口数量逐年减少，且随着中国高等教育普及 率持续提升，新增劳动人口就业偏好也发生转变，以制造业为代表的劳动密集型产业 面临用工荒问题。劳动力短缺问题在工作环境恶劣的重工业行业更为严重，重工业行 业急需依托智能制造技术进行转型缓解劳动力短缺带来的影响。

制造业高成本现象逐渐明显。中国制造业从业人员工资逐年增长，2020 年平均 工资同比增长 6%，企业面临用工成本压力增加的问题，且中国制造业平均就业工资 远高于越南与泰国等东南亚国家，人工成本优势减弱。为重塑竞争优势，中国制造业 需由劳动密集型向技术密集型转变，以智能赋能制造成为行业发展的必由之路。

工业机器人密度逐年增长，和日韩仍有差距。根据 IFR 的统计，2021 年我国工 业机器人密度为每万人 322 台，超过了全球平均水平，但相较于日本、新加坡及韩国 三大制造业强国仍存在较大差距。对比我国与日本的制造业工人占整体人口比例这一 指标，我们认为我国机器人密度仍具备很大的上升空间。

3、 乘风智能制造，助力企业行稳致远

3.1 他山之石：对标海外、智能制造大势所趋

全球主要国家将智能制造作为未来主要抓手。美国“NIST 智能制造生态系统”、 德国“工业 4.0”、日本“社会 5.0”、中国智能制造标准体系构建等以重振制造业为 核心的发展战略，均以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。

（一）德国：“工业 4.0”战略，推动制造业实现智能化转型

工业 4.0 是以信息物理系统为核心，促进高端制造等战略性新兴产业的发展。德 国是全球制造业中最具竞争力的国家之一，其品牌如西门子、奔驰、博世、宝马等以 高品质闻名。为了保持德国制造业在全球的影响力并推动其智能化改造，德国在 2013 年推出了德国工业 4.0 战略。该战略通过智能技术和信息物理系统的融合，降低制造 成本，连接资源、人员和信息，实现从制造端到用户端的生产组织模式，推动制造业 的智能化进程。德国智能制造以信息物理系统为核心，促进高端制造等战略性新兴产 业的发展，降低产品生产成本，构建独特的智能制造网络体系。德国工业 4.0 战略的 智能化战略主要包括智能工厂、智能物流和智能生产。

（二）美国：三大生命周期交互，关注工业体系的协同发展

构建跨界体制机制，推动产业融合。美国智能制造产业政策虽然在奥巴马、特朗 普和拜登执政时期侧重点各有不同，但其本质都是通过建立有助于跨界知识融合的体 制机制，从国家层面上推动传统制造业、数字经济、商业管理等跨界知识的深度融合。 美国智能制造系列战略始终聚焦以下四点：1.主张建立制造业与创新的联系，重塑美 国工业生态系统；2.强化政府对制造业的宏观指导、重视顶层设计；3.重视中小企业 的发展、发挥大型企业的创新引领作用；4.建立多层级的人才培养机制，重视具备数 字化素养的新型技术工人的培养。

NIST 智能制造生态系统的核心，产品生命周期、生产周期和商业周期都在进行 聚集和交互。NIST 智能制造生态系统模型涵盖制造系统的广泛范围，包括业务、产 品、管理、设计和工程功能。给出了智能制造系统中显示的三个维度。每个维度(如产 品、生产系统和业务)代表独立的全生命周期。制造业金字塔是其核心，三个生命周 期在这里汇聚和交互。维度一（产品维度）：涉及信息流和控制，智能制造生态系统 SMS 下的产品生命周期管理包括 6 个阶段；维度二（生产系统生命周期维度）：关注 整个生产设施及其系统的设计、部署、运行和退役；维度三（供应链管理的商业周期 维度）：关注供应商和客户的交互功能，电子商务在今天至关重要，使任何类型的业 务或商业交易，都会涉及到利益相关者之间的信息交换。

3.2 设备端与软件端共振，智能制造成熟度和市场规模稳固提升

全国制造业智能制造能力成熟度稳步提升，加速工业软件赋能，正向数字化、智 能化发展。根据智能制造评估评价公共服务平台数据显示，2022 年我国智能制造成 熟度指数为 106，同比增长 6%。制造业企业开始智能制造改造效果显著，二级及以 上的企业占比 2020-2022 年分别为 25%、31%和 37%，在不断的提升当中，大部分 企业在加速转型过程中。另一方面，我国企业已基本完成自动化设备改造工作，逐步 向设备数字化、智能化方向发展，2022 年同比提升均为 4 pct。同时，到 2022 年， 我国制造业企业研发设计类工业软件的应用率已经达到了 53%，同比增长 2 pct。而 生产制造类工业软件的应用率为 35%，同比增长 3 pct，主要集中在设备管理和生产 作业环节。由此可见，在生产制造端工业软件的市场渗透率在加速提升，工业软件的 高应用率将为企业提供更多的创新机会和竞争优势。

智能制造能在不同行业进行针对性的效率提升。不同公司在进行智能制造升级 是的需求点不一样，所运用的解决模式不尽相同：根据 CMMM 的模型，化工企业为 了安全生产闭环管理、能源精细化管控、智慧环保管理等场景建设，往往会选择“可 持续制造”模式，而工程机械公司为了探索产品全生产周期管理、多方协同并行设计、 基于数字样机和仿真评估的设计验证、工艺仿真与优化等场景建设，则会选择“数字 化研发设计”模式。即需要根据所处行业以及公司的目标来合理进行智能制造的改造， 从总的效果上看智能制造改造效果显著。

中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长，预计 2025 年中国智 能制造行业市场规模将达5.3 万亿元。中国政府出台了《“十四五”智能制造发展规 划(征求意见稿)》和《关于推动工业互联网加快发展的通知》等智能制造相关政策， 积极推进智能制造发展。在这个背景下，中国智能制造应用场景不断扩大，市场规模 快速增长。根据头豹研究院的数据，2020 年中国智能制造行业市场规模达 2.7 万亿 元，同比增长 12.6%，预计到 2025 年，中国智能制造行业市场规模将达到 5.3 万亿 元，未来五年的年复合增长率为 13.9%。