智能制造行业专题报告
目录
一、序言 (2)
二、半导体清洗，芯片制造的重要环节 (2)
1.1 污染源：颗粒、金属、有机物等沾污，芯片良率下降的罪魁2
1.2 清洗方法：湿法清洗占据主导，物理方法决定工艺难度 (5)
1.3 本章小结 (10)
三、清洗设备：全球市场超30 亿美元，DNS 是绝对龙头 (11)
2.1 清洗设备：芯片良率的重要保障，单片设备成为主流 (11)
2.2 全球市场规模超30 亿美元，DNS 是绝对龙头 (13)
2.3 本章小结 (17)
四、国产替代：差异化路线追赶，国内份额快速提升 (17)
3.1 差异化路线研发，国产单片、槽式清洗设备全方位追赶 (17)
3.2 大陆芯片厂开启扩建大潮，清洗设备加速国产替代 (19)
3.3 本章小结 (23)
五、投资建议 (23)
六、风险提示 (24)
一、序言
半导体清洗，用于去除芯片生产中产生的各种沾污杂质，是芯片制造中步骤最多的工艺。每一步光刻、刻蚀、沉积、离子注入、CMP （化学机械抛光）后均需要清洗。长久以来，半导体清洗设备没有光刻机、刻蚀机、沉积设备的耀眼光芒，常常被人们所忽视，甚至有人认为，芯片生产中所用的清洗设备，并不具有很高的技术门槛。事实真的如此吗？半导体清洗设备是好的投资赛道吗？国产替代进度又如何？本文将从半导体清洗工艺、清洗设备技术难度、市场空间、竞争格局等角度，来探讨上述问题。
二、半导体清洗，芯片制造的重要环节
1.1 污染源：颗粒、金属、有机物等沾污，芯片良率下降的罪魁
芯片制造需要在无尘室中进行，如果在制造过程中，有沾污现象，将影响芯片上器件的正常功能。沾污杂质是指半导体制造过程中引入的任何危害芯片成品率及电学性能的物质。沾污杂质导致芯片电学失效，导致芯片报废。据估计，80%的芯片电学失效都是由沾污带来的缺陷引起的。通常，无尘室中的沾污杂质分为六类：颗粒：颗粒是能粘附在硅片表面的小物体，颗粒能引起电路开路或短路。从尺寸上来说，半导体制造中，颗粒必须小于最小器件特征尺寸的一半，大于这个尺寸的颗粒会引起致命缺陷。从数量上来说，硅片表面的颗粒密度代表了特定面积内的颗粒数，颗粒数越多，产生致命缺陷的可能性也越大。一道工序引入到硅片中超过某一关键尺寸的颗粒数，术语
表征为每步每片上的颗粒数（PWP），随着先进制程的进步，PWP 指标要求越来越高。金属杂质：危害半导体工艺的典型金属杂质是碱金属，如钠、钾、锂等；重金属也会导致金属污染，如铁、铜、铝、铬、钨、钛等。金属杂质可能来自化学溶液或者半导体制造中的各种工序，如离子注入等，也可能来自化学品与传输管道和容器的反应。
有机物沾污：有机物主要指包含碳的物质，它们可能来自于细菌、润滑剂、蒸汽、清洁剂、溶剂和潮气等。自然氧化层：如果硅片被暴露于室温下的空气或含溶解氧的去离子水中，硅片的表面将被氧化，这一薄氧化层被称为自然氧化层。自然氧化层一方面妨碍其他工艺步骤，如单晶薄膜的生长；另一方面增加接触电阻，减少甚至阻止电流流过。牺牲层：为了形成半导体微机结构的空腔或可活动的微结构，往往需要牺牲层支持，牺牲层起分层作用，当上层膜形成后，需要将此层腐蚀掉。牺牲层若未被清洗干净，将造成器件电性失效。
抛光残留物：要获得质量好的抛光片，必须使抛光过程中的化学腐蚀作用与机械磨削作用达到一种平衡。抛光过后，残留物对后续工艺会造成较大影响，因此需要及时清洗。
半导体清洗指对晶圆表面进行无损伤清洗，用于去除半导体硅片制造、晶圆制造和封装测试每个步骤中可能产生的杂质，避免杂质影响芯片良率和性能。清洗工艺贯穿整个半导体生产过程：1）在硅片制造环节，经抛光后的硅片，需要通过清洗工艺保证其表面的平整度和性能，从而提高在后续工艺中的良率。2）在晶圆制造环节，晶圆经过光刻、刻蚀、沉积等关键工序前后均需要清洗，去除晶圆沾染的化学杂质，减小缺陷率。3）在芯片封装阶段，芯片需要根据封装工艺进行TSV（硅穿孔）清洗、UBM/RDL（凸点底层金属/薄膜再分布技术）清洗。
三大环节中，晶圆制造环节的清洗步骤最多，清洗设备运用也最多，
几乎每一步光刻、刻蚀、沉积、离子注入、CMP（化学机械抛光）均需要经历清洗工艺。
1.2 清洗方法：湿法清洗占据主导，物理方法决定工艺难度
根据清洗介质不同，半导体清洗技术主要分为湿法清洗和干法清洗两种工艺路线。目前湿法清洗是主流的技术路线，占芯片制造清洗步骤数量的90%以上。湿法清洗是针对不同的工艺需求，采用特定化学药液和去离子水，对晶圆表面进行无损伤清洗，以去除晶圆制造过程中的颗粒、自然氧化层、有机物、金属污染、牺牲层、抛光残留物等物质，可同时采用超声波、加热、真空等物理方法。干法清洗指不使用化学溶剂的清洗技术，主要包括等离子清洗、超临界气相清洗、束流清洗等。1）湿法清洗——化学方法湿法清洗可以进一步分为化学方法和物理方法。化学方法采用化学液实现清洗，随着工艺的改进，化学清洗方法朝着减少化学液的使用量和减少清洗步骤两个方向发展。化学清洗方法包括包括RCA、改进RCA、IMEC 等。
①RCA 清洗：由美国无线电公司（RCA）于20 世纪60 年代提出，
目前被认为是工业标准湿法清洗工艺。该方法主要由一系列有序侵入不同的化学液组成，即1号标准液（SC1）和2号标准液（SC2）。1号标准液化学配料为：NH4OH：H2O2：H2O(1:1:5），2号标准液化学配料为：HCL：H2O2：H2O(1:1:6)。②改进RCA清洗：RCA 清洗使用了大量的化学液，实际应用中被做了改进。改进RCA 清洗方法主要稀释了化学液，SC1 化学液比例由传统的1:1:5 稀释为1:4:50。稀释化学液对人体健康安全有很多改善，同时减少了化学液的使用，降低了工厂成本及对环境的污染。③臭氧清洗：臭氧清洗是一种高效而简单的清洗方法。通过加入臭氧及双氧水到氢氟酸中可有效去除金属离子。④IMEC清洗：IMEC（Interuniversity Microelectronics Center）在清洗工艺技术中做了大量的研究工作，其中最重要的贡献是应用了稀释的RCA 清洗技术，并且IMEC已经描绘出未来的清洗技术发展方向：清洗技术是朝着减少化学液及清洗流程的方向发展。
2）湿法清洗——物理方法物理清洗方法：物理方法通常作为辅助方法，结合化学液实现更好的清洗效果。物理清洗方法包括机械刷洗法、超声波/兆声波清洗法、二流体清洗法、旋转喷淋法等。当今半导体清洗工艺，化学药液基本相同，辅助的物理方法往往成为不同工艺的主要差别，也成为半导体清洗工艺的核心难点。①机械刷洗法：配置专用刷洗器，利用刷头与晶圆表面的摩擦力，配合去离子水以达到去除颗粒杂质的清洗方法。②超声波/兆声波清洗：超声波常被用作一种辅助的能量来源，它可以配合SC1 等药液，加强清洗效果。其原理是超声波通过清洗液体传播，液体中的气泡在声波的驱动下，会快速的变大变小，产生冲击力，从而驱动颗粒脱离硅片表面。但当振幅很大时，有些气泡会破裂，在局部产生非常大的冲击力。超声波的频率是重要的参数，频率越低，气泡破裂的可能性越大，冲击力越大；频率越高，气泡振幅越小，来不及破裂就进入缩小周期，同时也减少了气泡数量，降低了冲击力。通常将频率20-40kHz 称为超声波清洗，1-4MHz 工艺频率称为兆声波清洗。随着特征尺寸的减小，冲击力大容易导致图形倒塌，因此常用的频率为1-4MHZ，以保持适当的冲击力。超声波技术的关键是如何得到均匀的能量，盛美专利技术SAPS（Space Alternative Phase Shift，空间交替相移技术），通过周期性变化的超声波与硅片的距离，以及间断性的开关兆声波发生器，使得一定时间内，传递到硅片上的总能量相等。克服了超声波能量均匀性难题，在实际运用中效果良好。
③旋转喷淋法：基于喷嘴的清洗方法（Nozzle based），特点是通过不同的喷嘴，喷出不同的药液，例如水柱、水雾等，利用冲击力去除颗粒。冲击力的大小取决于液体颗粒的大小以及速度。该技术的发展分为两个阶段：早期的Jet 工艺：直接喷水柱到旋转的硅片上，冲击力大，清洗效果不错，但容易导致图形坍塌。之后推出Nano Spray 技术：将N2通入去离子水中，形成水雾，以很高的速度喷到硅片表面，成为去除颗粒的动力，以解决图形坍塌问题。这种技术中，水珠颗粒越大，冲击力越大。如何得到小且均匀的水珠是关键技术。水珠的大小主要通过改变喷嘴孔径实现，通过调节N2的大小也能改变冲击力。
④二流体清洗方法：一种精细化的水气二流体雾化喷嘴，在喷嘴的两端分别通入液体介质和高纯氮气，使用高纯氮气为动力，辅助液体微雾化成极微细的液体粒子被喷射至晶圆表面，从而达到去除颗粒的效果。这样的流体接近液体的密度，接近气体的表面张力以及粘性，适用于高深宽比结构，或是不能沾水表面的清洗。3）干法清洗除湿法清洗外，同样存在几种干法清洗方法，不过运用较少，包括：①等离子体基干法清洗：在强电场作用下，使氧气产生等离子体，迅速使光刻胶气化成为可挥发性气体状态物质并被抽走。②气相清洗：利用液体工艺中对应物质的气相等效物与圆片表面的沾污杂质相互作用。③束流清洗：利用高能量的、呈束流状的物质流，与圆片表面的沾污杂质发生相互作用，从而清除晶圆表面杂质。
1.3 本章小结
经过以上分析，我们得出以下结论：（1）半导体清洗是芯片制造的重要环节。如果清洗精度不够，残留杂质将导致芯片电学失效。芯片生产中，80%的电学失效都是由沾污带来的缺陷引起的，半导体清洗工艺对芯片良率至关重要。（2）半导体清洗工艺难点在于不同的物理辅助方法。半导体清洗主要采用湿法工艺，即利用化学药液清洗，同时常常借助物理方法增强清洗效果，如超声波/兆声波、旋转
喷淋、二流体等方法。清洗过程中，化学药液基本相同，辅助方法往往成为清洗工艺的主要难点。
三、清洗设备：全球市场超30 亿美元，DNS 是绝对龙头
2.1 清洗设备：芯片良率的重要保障，单片设备成为主流
半导体清洗设备通过不断将各种污染杂质控制在工艺要求范围内，提高芯片的良率和性能，是芯片良率的重要保障。随着芯片技术的不断提升，清洗设备的要求也越来越高。根据结构清洗设备可分为单片清洗设备、槽式清洗设备、批式旋转喷淋清洗设备、洗刷器等。
在集成电路制造的先进工艺中，单片清洗设备已取代槽式设备成为主流，主要由于：1) 单片清洗能够在整个制造周期提供更好的工艺控制，改善了单个晶圆和不同晶圆间的均匀性，提高了产品良率；2) 更大尺寸的晶圆和更先进的工艺对于杂质更敏感，槽式清洗出现交叉污染的概率更大，进而危及整批晶圆的良率，带来高成本的芯片返工支出。在40nm 以下工艺，单片清洗设备已成为主流。清洗方法和工艺方案构成清洗设备的技术门槛。1) 不同的清洗方法往往构成不同设备厂家的核心竞争力，相关厂家通过专利对各自的技术路线进行保护。例如对于单片清洗设备，不同厂家可以选择旋转喷淋、兆声波等不同方法进行清洗。不同方法拥有不同的优势，这也给予了后起玩
家进行差异化竞争的机会。2) 对于同一类型、相同清洗方法的设备而言，不同的硬件组合和工艺方案，也会产生明显的设备性能差别。对于后起玩家而言，如何避免已有玩家的专利，并进行性价比的追赶，是竞争中获胜的核心要点。清洗设备单台价值和毛利率均非常高。对比盛美股份和中微公司产品，我们发现，清洗设备单价高于刻蚀设备，毛利率和刻蚀设备接近。从单价来看，2018 年盛美股份单片清洗设备单价约2500 万元，槽式清洗设备单价约1600万元（2019 年数据，2018 年没有槽式设备数据）；而2018 年中微公司半导体刻蚀设备单价约为800 万元。从利润水平来看，2018年中微公司刻蚀设备毛利率达47.52%，盛美股份单片清洗设备毛利率为44.50%，与刻蚀设备毛利率基本相当。
2.2 全球市场规模超30 亿美元，DNS 是绝对龙头
半导体清洗设备跟随全球半导体行业景气度共同变化。根据Gartner数据，2019年全球半导体清洗设备市场规模为30.49亿美元，相比2018年的34.17亿美元下滑10.77%，占全球半导体设备的5%，是第五大设备构成。2019 年大陆半导体设备全球占比约23%，若假设大陆清洗设备全球占比同样为23%，则2019 年大陆半导体清洗设备市场规模达7 亿美元。SEMI 最新预测，2020年、2021年全球半导体设备市场将分别增加6%，11%。我们假设清洗设备占比不变，则2020年、2021 年全球半导体清洗设备市场规模将分别达32.32 亿美元、35.87 亿元。
从结构来看，2019 年单片清洗设备、槽式清洗设备、批式旋转喷淋清洗设备、洗刷器等类型清洗设备的市场规模分别为22.76 亿美元、5.52 亿美元、0.13 亿美元、2.08 亿美元，占比分别为74.63%、18.10%、0.44%、6.83%。单片清洗设备是目前市场的绝对主流，且随着集成电路特征尺寸的进一步缩小，单片清洗设备在40nm 以下制程中的运用更加广泛，未来占比有望逐步提高。
随着芯片先进制程的进步及芯片结构的复杂化，清洗设备市场有望量价齐升。1) 根据摩尔定律，芯片工艺节点不断缩小，由12μm-0.35μm（1965 年-1995 年）到65nm-22nm（2005 年-2015 年），且还在向更先进的方向发展，如14nm-5nm。随着芯片工艺的不断
进步，清洗工序的数量大幅提高，所需的清洗设备数量也在持续增长。
2) 当工艺尺寸达到14nm 之后，存储技术将会达到尺寸缩小的极限，存储芯片逐步从二维（2D）结构向三维（3D）结构推进。例如在3D NAND（计算机闪存设备）制造工艺中，需将原来2D NAND 中二维平面横向排列的串联存储单元改为垂直排列，通过增加立体层数，解决平面上难以微缩的工艺问题，堆叠层数也从32 层、64 层向128 层发展。存储技术从2D 向3D 转变，清洗晶圆表面的基础上，还需在无损情况下清洗内部污染物，对清洗设备提出了更高的技术要求，清洗设备单台价值量不断提升。
竞争格局方面，迪恩士、东京电子、拉姆研究是全球半导体清洗设备龙头，2019年CR3 接近90%。其中，迪恩士（DNS）是绝对龙头，全球份额达50%。国内公司中，盛美股份、北方华创2019 年全球份额分别为3%、1%。迪恩士：成立于1943 年，总部位于日本京都，是日本半导体专用设备和LCD 生产设备公司，客户遍及日本、韩国和中国台湾地区。DNS 主要产品包括清洗设备、刻蚀设备、涂胶/显影设备等，其中清洗设备在半导体业界具有极高的市占率，全球市占率达50%。东京电子：成立于1963 年，总部位
于日本东京，主要从事半导体设备的研发、生产和销售，其主要产品包括涂布/显像设备、热处理成膜设备、干法刻蚀设备、CVD、湿法清洗设备及测试设备，其清洗设备2019 年全球份额达27%。拉姆研究：成立于1980 年，总部位于美国加州弗里蒙特，是向全球半导体产业提供晶圆制造设备和服务的主要供应商之一。该公司的主要产品包括用于制造集成电路的刻蚀设备、气相沉积设备、电镀设备、清洗设备等半导体加工设备。其清洗设备2019 年全球份额达12%。
两大类核心清洗设备中：1）单片清洗设备的全球供应商分别为迪恩士、东京电子、拉姆研究、韩国SEMES、盛美股份。2019 年迪恩士、东京电子、拉姆研究份额分别为45%、29%、16%，CR3达到90%。2）槽式清洗设备中，2019 年迪恩士、东京电子、北方华创份额分别为71%、18%、7%，迪恩士一家独大。
2.3 本章小结
根据以上分析，我们认为：（1）单片清洗设备凭借无交叉污染和良率优势，已替代槽式设备成为主流。半导体清洗设备单价和毛利率均非常高。（2）不同的清洗方法往往构成不同设备厂家的核心竞争力，相关厂家通过专利对各自的技术路线进行保护。不同方法拥有不同的优势，这也给予了后起玩家进行差异化竞争的机会。对于同一类型、相同清洗方法的设备而言，不同的硬件组合和工艺方案，也会产生明显的设备性能差别。后起玩家如何避免已有玩家的专利，并进行性价比的追赶，是其发展中关注的要点。（3）全球清洗设备市场规模超30亿美元，大陆市场约7亿美元。随着芯片先进制程的进步及芯片结构的复杂化，清洗设备市场有望量价齐升。（4）全球竞争格局方面，迪恩士是全球龙头，市占率达50%，其次是东京电子和拉姆研究，CR3接近90%。国内公司中，盛美股份、北方华创2019 年全球份额分别为3%、1%。
四、国产替代：差异化路线追赶，国内份额快速提升
3.1 差异化路线研发，国产单片、槽式清洗设备全方位追赶
国内半导体清洗设备企业盛正在多方位追赶。其中，盛美股份
在单片清洗设备、北方华创在槽式清洗设备领域均取得了较好的效果。2019 年盛美股份在全球单片清洗设备份额达4%，北方华创在槽式清洗设备份额达7%。盛美股份：成立于2005 年，总部位于上海，是国内半导体清洗设备龙头企业，主要产品为集成电路领域的单片清洗设备，其中包括单片SAPS 兆声波清洗设备、单片TEBO 兆声波清洗设备、单片背面清洗设备、单片刷洗设备、槽式清洗设备和单片槽式组合清洗设备等，产品线较为丰富。北方华创：成立于2001 年，是由北京七星华创和北方微电子于2016 年战略重组而成，总部位于北京市；主要产品分为精密元器件、半导体设备、真空设备、锂电设备等。2018 年北方华创收购了美国半导体清洗设备公司Akrion，完善了清洗设备产线。目前公司主要清洗设备产品为单片和槽式清洗设备，可适用于技术节点为65nm、28nm 工艺的芯片制造。芯源微：成立于2002 年，总部位于辽宁沈阳，主要产品包括光刻工序涂胶显影设备（涂胶/显影设备、喷胶设备）和单片式湿法设备（清洗设备、去胶设备、湿法刻蚀设备），可用于6 英寸及以下单片处理（如LED晶圆制造环节）及8/12 英寸单片处理（如晶圆制造及先进封装环）。至纯科技：成立于2000 年，总部位于上海。公司产品包括高纯工艺集成系统、光传感及光器件、半导体清洗设备等，公司具备生产8-12英寸高阶单晶圆湿法清洗设备和槽式湿法清洗设备的相关技术，能够覆盖包括晶圆制造、先进封装、太阳能在内多个下游行业的市场需求。国内企业采用差异化竞争路线。从技术原理来说，海外巨头清洗设备多采用旋转喷淋技术，国内
设备厂商采取差异化研发路线，积极研发兆声波、二流体清洗法等技术实行追赶，并以盛美为代表，取得了非常好的效果，实现了单片清洗设备在先进工艺上的进口替代。
3.2 大陆芯片厂开启扩建大潮，清洗设备加速国产替代
全球半导体设备市场空间庞大。根据日本半导体制造装置协会（SEAJ）统计，2016-2018年，全球半导体设备销售额分别为412.4 亿美元、566.2 亿美元、645.3 亿美元，同比增长13%、37%、14%，呈现三年景气向上周期。2019 年受贸易战等多方面因素影响，全球半导体设备销售额下滑7%至597.5 亿美元。2020 年一季度，全球半导体设备销售额达155.70 亿美元，同比增长13%。
人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
目录 一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (9) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型11 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (15) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (15) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (20) 四、投资标的 (21) 五．风险提示 (26) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。
工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型模块化，并封装成为可重复使用的API，降低应用
工程机械行业分析 工程机械行业作为装备制造业的重要组成部分，经历了从无到有、由弱到强的发展过程，经过50多年的发展，取得了令人瞩目的成就，形成了门类齐全、具有相当规模和一定水平的产业体系。铸就了一批像中联重科、徐工这样的国内外知名企业，产品性能达到国际先进水平，可与外资、合资等国际知名品牌相抗衡。“十五”期间,我国工程机械行业年均增长率超过24%；出口额从1998年的2.24亿美元增长到2007年的85亿美元；10年前，国外品牌占领了我国工程机械一些主要机型的大部分市场，如今我国工程机械产品不但把国外品牌挤出我国市场，基本占领了除挖掘机以外的所有市场，而且产品出口到欧美等工程机械强国。 一、行业概况 1、基本知识 工程机械是指土石方工程、交通建设工程、建筑工程、水利电力工程、矿山建设以及流动式起重装卸作业等所需的机械装备，工程机械行业子行业主要可分为挖掘机、起重机、混凝土机械、路面与压实机械、装载机、叉车、推土机、桩工机械等，其中路面与压实机械、桩工机械、高空作业车市场规模较小。08年全球市场份额为2500亿美金左右，最大的卡特彼勒占据20%。该产业的特征是，技术进步缓慢，后发国家依靠快速的学习曲线，通过提升质量、降低成本，获得后发优势。 2、下游需求及行业格局分析 挖掘机：产品细分为小挖、中挖、大挖，工程机械领域皇冠上的明珠， 技术难度最高，利润最大的子行业。斗山、小松、现代、日立、卡特彼勒等公司占据80%左右的份额，国内品牌进口替代日益增强，小挖方面玉柴、山河智能领先，中高吨位柳工、三一居前，厦工也在积极进入，但整体上产品国产化率不高，利润率受限。国内厂商发展很快，三一已经形成了完整系列的产品。08年1-11月，出口8195台，进口均价4.99万美元，出口均价7.47万美元，出口均价比进口均价高的原因是进口大多数为进口二手设备，而出口新设备。 叉车：产品细分为电动叉车、内燃叉车、集装箱叉车，下游需求较为分 散，作为物料搬运主要工具，在工业企业生产中应用广泛。国产品牌占领中低端市场，外资企业林德、TCM等控制高端。目前行业集中度高，合力、杭叉合计市场占有率超过 50%，但是进入门槛低，很多企业通过组装进行叉车生产，未来行业竞争格局可能恶化，柳工、龙工、江淮、福田、中国重汽、中联、山推、厦工股份、山河纷纷进入，产能将出现过剩。目前中国叉车全球产量占比约为
2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________
人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/33341004.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风
２０１９年智能制造行业深度分析报告
正文目录 全球装备制造产能转移：结构重塑，中国高端装备的挑战与机遇 (6) 贸易摩擦或致分化加速，优势企业影响可控但现金流承压 (6) 从总成本角度看中国仍具较强全球竞争力，产能转移或呈现结构性特征 (6) 智能制造升级的趋势不变，建议布局行业核心资产和技术 (6) 财报角度分析：关税加征或加速行业分化，优势企业影响可控 (7) 贸易摩擦对制造业影响在数据端初步显现，样本公司财报指标仍稳健 (7) 关税影响在18Q4显现，制造业相关板块收入增速放缓，集中度持续提升 (8) 样本公司收入及业绩同比增速较稳定，毛利率稳中有升 (10) 样本公司盈利质量较高，经营性净现金流较充沛 (11) 制造业投资增速震荡下行，优势企业仍加速投资以积极应对关税影响 (11) 贸易摩擦相关制造业板块或继续分化，优势企业现金流或承压 (13) 总成本角度分析：中国制造未来或仍具备较强的全球竞争力 (14) 案例：各国综合制造成本比较——以手工具行业为例 (14) 放眼全球，新兴市场经济体承接能力或有限 (14) 全球制造业的转移本质上是追逐低成本的过程 (15) 越南和泰国有望成为承接产业转移的首选目的地，但体量或有限 (17) 本土自动化改造推进有望削弱产能转移目的地人力成本优势 (18) 资本开支有望逐步聚焦研发和产品结构升级，盲目的产能扩张或有限 (20) 智能制造的趋势不变，建议布局行业核心资产和技术 (22) 制造业投资下滑，贸易摩擦影响导致短期需求不足 (22) 5G技术融合有望推动智能制造行业发展和智能装备技术革新 (24) 向智能制造企业升级，对自动化设备公司的挑战与机遇 (26) 投资研判：5G引领智能制造行业变革，或是自动化设备公司投资机遇期 (27) ABB：逐步剥离电网业务，聚焦数字化解决方案 (29) KUKA：汽车行业机器人解决方案领导者 (30) 发那科：数控系统全球龙头，FIELD工业物联网平台或以日本公司为主 (32) 安川电机：聚焦工业机器人数字化转型 (34) 新松机器人：产品线覆盖全面，开启全球化战略布局 (36) 埃斯顿：具备自主技术，打造工业互联网智能工厂 (37) 汇川技术：立足工业自动化核心技术，打造全方位工业系统解决方案 (39) 图表目录 图表1：31家样本公司列表一览 (7) 图表2：中美贸易摩擦进程示意图 (8) 图表3：第一批及第二批美元清单商品价值及数目分类情况 (8) 图表4：2018.02-2019.04 HS两位编码对应加征500亿美元关税部分门类出口美国金额
工程机械行业P E S T分析 Prepared on 24 November 2020
工程机械行业PEST分析 1.政治环境(P) 政策环境 工程机械行业是国民经济的基础性产业，在我国的工业化、城镇化发展进程中发挥了重要作用。同时，在工程机械行业发展历程中，国家相关部门出台了一系列产业政策指导、规范、推动工程机械工业的发展，这些产业政策是影响本行业发展运行的主要政策文
表１工程机械行业历年来重点政策汇总 重点政策分析 □目标：到“十二五”末，努力使中国工业转型升级取得实质性进展，工业的创新能力、抵御风险能力、可持续发展能力和国际竞争力显着增强，工业强国建设迈上新台阶。 □重点：涉及工程机械的内容如下：以汽车零部件、工程机械、机床等为重点，组织实施机电产品再制造试点，开展再制造产品认定，培育一批示范企业，有序促进再制造产业规模化发展；提升关键基础零部件、基础工艺、基础材料、基础制造装备研发和系统集成水平。 □目标：对2009年指导目录进行修订，以更好适应大力培育战略性新兴产业和推动传统产业优化升级对重大技术装备的新需求。 □重点：工程机械领域：增加大马力推土机、大吨位汽车起重机、大吨位装载机、大型全断面隧道掘进机(含盾构机和TBM)、大型智能全液压履带式钻车等五种重大装备。 □影响：列入《目录》的产品，可优先列入政府有关科技及产品开发计划，优先给予产业化融资支持，享受国家关于鼓励使用首台(套)政策；产品开发成功后，经认定为国家自主创新产品的，优先纳入政府采购自主创新产品目录，享受政府采购政策支持；增加的五种重大装备为国内短缺的高端工程机械产品，有利于促进高端产品的研发创新，满足社会发展的新需求。 □目标：引导再制造产品消费，加快发展再制造产业。 □重点：第一批目录涉及6家企业4大类35种产品，包括工程机械及其零部件、冶金机械零部件、电动机及其零部件、汽车零部
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。
大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 人工智能，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
2016年中国智能制造行业发展现状及特点 一、智能制造行业发展阶段 中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。 不过，智能制造水平较低，意味着夯实发展基础的必要性，同样也意味着后续发展潜力的巨大。近年来，全国多个地方都在谋划智能制造发展，包括上海、浙江、江苏、天津、安徽、重庆、河南、辽宁、四川、青岛、北京、广东、黑龙江等省市都在摩拳擦掌，或成立机器人、工业4.0或工业互联网等与智能制造相关的联盟，或出台具体产业规划。 二、智能制造行业运行特征 （一）制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实 我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。2015年5月8日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。 以《中国制造2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出台相关行动计划，全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点，分别出台了《江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》、《福建省实施行动计划》、《四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，引领制造业向中高端迈进。 （二）随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方
2017-2021年中国工程机械行业发展及预测分析 一、有利因素 （一）政策利好 工程机械行业受宏观调控、固定资产投资、汇率和原材料价格影响较大。随着中国经济“走出去”步伐继续加快，中国将成为全球主要资本输出国。通过深化“一带一路”战略带动资源配置的全球化拓展，同时，加快与“一带一路”沿线国家签订双边或区域投资协定，拓展中国海外经济影响力。中国制造2025、供给侧改革、城镇化、长江经济带、京津冀一体化等国家发展战略的逐步推进将给中国经济带来持续稳定发展动力，同时也给工程机械行业带来发展机遇。 （二）行业回暖 工程机械行业“十三五”规划预测，到2020年我国工程机械在国内外市场的销售额将达到6,500亿元，比2015年全行业4,570亿元的销售额超过近2,000亿元。工程机械设备的淘汰周期约为8年，机械的自然淘汰周期也让行业缓慢复苏。从2008年设备销售高峰至今，大量设备需要更新换代。根据GB20891-2014规定，2016年4月1日起，停止销售配套国Ⅱ柴油机的工程机械。这一强制标准也将让大量现有设备退出使用，为新设备腾出空间。随着“一带一路”进一步加速，更多重大项目落地，工程机械行业未来几年将延续回暖趋势。（三）行业集中度提高 随着国家持续推进“三去一降一补”与“供给侧结构性改革”，部分企业进行产能结构调整，回归主业，做自己最擅长的领域成为主要发展方向。另外，因行业规模、利润降低带来经营风险的恶化，行业整合兼并加速，一些规模较小、技术较弱的企业，逐步丧失市场份额和退出市场，行业市场份额逐渐向龙头企业倾斜。 （四）全球经济复苏 从国际市场来看，当前全球经济仍处于国际金融危机以来的深度调整阶段。发达国家市场信心处于恢复之中，新兴经济体增速平缓，全球汇率市场、大宗商品仍维持震荡，行业总体呈现温和复苏局面。 （五）固定资产投资增加 工程机械行业是投资驱动型行业。国家发展改革委、交通运输部联合印发的《交通基础设施重大工程建设三年行动计划》指出，2016-2018年拟重点推进铁路、公路、水路、机场、城市轨道交通项目303项，涉及项目总投资约4.7万亿元。《2017年政府工作报告》指出，2017年要完成铁路建设投资8,000亿元，公路水运投资1.8万亿元，再开工15项重大水利工程，继续加强轨道交通、民用航空、电信基础设施等重大项目建设，中央预算内投资安排5,076亿元，落实和完善促进民间投资的政策措施。 二、不利因素 （一）存在无序和非理性竞争 近年来，随着国家经济结构调整，工程机械产品市场需求出现了下滑，在产能过剩，产品同质化严重的背景下，部分厂家为抢夺市场份额，不惜以破坏有序的市场环境为代价，采取无原则的恶意竞争手段，给市场秩序带来了极大的破坏。 （二）海外市场竞争压力大 在海外市场，竞争对手对其非主业产品低价销售，放宽商务和服务条款，导致行业整体盈利水平下降，市场秩序被打乱；另外，国外竞争对手向中低端市场延伸使得我国产品在海外市场的利润率逐步降低。 （三）成本风险增加
2020年中国人工智能产业发展分析报告
目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)
【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。
2018年智能制造行业 分析报告 2018年6月
目录 一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12) 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22) 四、投资标的 (23) 五．风险提示 (28) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、
全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。 工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构
中国智能制造行业市场分析报告
目录 第一节智能制造：中国制造由大转强的核心战略 (6) 一、宏观角度：智能制造是各国战略必争的制高点 (6) 二、微观角度：智能制造是企业增强竞争力的必由之路 (10) 第二节寻找制造业智能化升级中的薄弱环节 (13) 一、中国制造业的自动化水平发展不均衡 (13) 1.1流程工业的自动化水平相对较高 (13) 1.2离散工业自动化水平较低 (16) 二、离散工业：从普及自动化到发展智能化前景广阔 (17) 2.1智能制造通用装备 (20) 2.2自动化部件 (25) 2.3智能化生产线 (27) 三、过程控制：进口替代是核心 (28) 四、制造执行（MES）：实现自动化的难点和痛点 (30) 五、生产管理：自动化水平最高的环节 (32) 第三节寻找智能化改造需求旺盛的细分行业 (35) 一、寻找自动化程度较低的细分行业 (35) 二、3C 制造行业（电子） (37) 三、汽车和汽车零部件行业 (43) 四、包装行业 (47) 五、物流行业 (50)
图表目录 图表1：第四次工业革命 (6) 图表2：全球制造业竞争新时代 (7) 图表3：中国制造全球第一 (8) 图表4：细分产品全球领先 (8) 图表5：中国出口占比较高 (9) 图表6：中国更多的是中低端机械设备领域出口占全球第一 (9) 图表7：中国已经进入国际产能供应饱和区间 (10) 图表8：提升生产效率是重要方向 (10) 图表9：中国制造的成本优势减少，美国仅高于中国5%，中国工作时长较长 .. 11图表10：个性化需求时代的到来 (12) 图表11：流程制造行业的两化融合水平普遍高于离散制造业 (14) 图表12：冶金工业自动化市场 (15) 图表13：电力行业自动化市场 (15) 图表14：石化行业自动化市场 (15) 图表15：化工行业自动化市场 (16) 图表16：离散制造业的生产设备数字化率和联网率、以及关键工序数控化率较低 (17) 图表17：数字化工厂构成 (17) 图表18：离散和流程工业的数字化车间数字化水平 (18) 图表19：离散制造业的固定资产投资及设备工器具购臵及固定资产投资行业占比 (18) 图表20：2014 年中国制造业工业机器人密度仍然低 (19) 图表21：中国机器人密度不断提升，但仍低于全球水平 (20) 图表22：我国数控机床市场规模616 亿 (21) 图表23：我国数控机床进口额约30 亿美元 (21) 图表24：国内高端多关节机器人主要由外资把持 (22) 图表25：我国3D 打印市场规模约78.8 亿元 (23)
中国工程机械行业分析报告 （2002年4季度） 出版日期： 2003年2月https://www.doczj.com/doc/33341004.html, 编写说明 本报告由工程机械的专家撰写而成。文章在关注我国工程机械行业市场需求运行研究的基础上，对我国工程机械行业的市场潜力和“十五”后三年发展前景进行了着重分析阐述。本报告对于工程机械行业企事业单位及相关政府主管部门、投资商具有一定的参考价值。 趋势预测：中国的工程机械行业正处于快速发展的阶段。生产销售、进出口的增长速度将会进一步加快；大型工程机械在新一轮的基建高潮中将有快速的发展。 强势：中西部大开发、“十五”交通建设进程的加快和城镇化建设进一步深化，以及未来几年2008奥运场馆工程建设的不断进展将带动工程机械行业持续强势发展。 弱势：中国的工程机械行业技术落后，面对发达国家的先进产品缺乏竞争力；工程机械行业经过今年的高速发展，未来的市场容量有限，增长速度受到一定的限制。 机会：加入WTO后，中国市场已经成为一个全球瞩目的市场。利用外资，引进先进技术，有利于工程机械行业开拓销路、扩大出口；国家对基建投入的持续增长增加了行业利好。 风险：随着国际化竞争的加剧，国外发达国家的先进产品将对国内市场造成强劲的冲击；国内企业之间还存在恶性竟争，妨碍了工程机械整个行业的持续健康发展。 版权：中经网数据有限公司TEL：（010）68558557
目录 I我国工程机械行业现状分析 (2) 一、我国工程机械行业走势分析 (2) 二、我国工程机械行业的现有状况 (8) 三、工程机械行业快速上升的原因分析 (10) II我国工程机械未来需求市场分析 (12) 一、交通发展对工程机械的需求分析 (12) 二、能源工业对工程机械的需求分析 (18) 三、建材工业发展对工程机械的需求分析 (23) 四、城镇建设及环保对工程机械的需求分析 (25) 五、国际市场需求分析 (28) III近期我国工程机械行业的发展风险 (29) 一、行业发展的国内风险 (29) 二、国际化竞争的不利影响 (30) IV我国工程机械行业发展的对策建议 (32) 一、调整结构，提高竞争力 (32) 二、积极应对国际竞争 (33) 版权：中经网数据有限公司TEL：（010）68558557
浅议人工智能对社会发展的影响 摘要人工智能的出现，给社会发展带来了更多有利的影响，对于人们生活的改善有大的作用。以智能导盲系统为例，其就像盲人的另外一双眼睛，让盲人能够更好地自理自己的生活。本文主要对智能导盲系统的发展进行了相关研究。 关键词人工智能；智能导盲系统；科技发展 引言 随着科技、电子技术以及计算机普及，这些应用到人们的日常生活中，促进了人们生活的不断改变，仅仅依赖于计算机技术以及没法适应人们日益增长的生活所需求。由于计算机技术不仅仅是提供智能化的服务，并且也能提供更加接近人的哪种理性化的需求，只有采用这种方式才能满足人们日常的需求。随着人工智能水平不断提升，人工智能技术被广泛应用到社会的各个方面，并且相对于其他技术，人工智能技术的优势更加明显[1]。 1 人工智能的定义 其实人工智能在很久以前已经被很多学者论证过，证明很早就出现。早在1957年，美国计算机协会主席就在华盛顿的一次计算机高峰论坛会中指出“人工智能”这个词。尼尔逊教授在哈佛大学对于人工智能的定义为：“人工智能是关于知识的学科一一怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”[2]。但是给出不同结论的美国著名的马生灵大学温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使用计算机去做过去只有人才能做到的智能工作”。因为人类的智能存在并非偶然性，也并非单一性，而是智能的研究是由多个方面共同体构成的，并且共同作用的结果，并且每个学科都具有其自身的研究背景以及研究环境组成，对于人工智能的理解不同，那么因在其基础上提出的观点不一样。对于这些的总结得出，直到目前位置还没有统一的对于智能的定义的标准[3]。 2 智能导盲系统的发展 就当前世界各地所研制的多模式盲人辅助路径的诱导模式来分析，就简单的电子式辅助行进模式到较为复杂的导盲机器人再发展到现在比较智能的导盲拐杖，特别是在近几年的非常智能化、系统化的导盲系统的开发成功给盲人带来第二双“眼睛”，能让盲人在数字化环境下得到更加出行便捷化，并且生活质量更好[4]。 2.1 移动式导盲机器人 导盲机器人属于服务型机器人范畴，是为视觉障碍者或盲人提供环境导引的辅助工具，通过多种传感器对周围环境进行探测，将探测的环境信息反馈给用户，以便用来弥补他们视觉信息的缺失。移动式导盲机器人作为新生的计算机控制领