无线充电模组电性能智能测试设备产业工作报告

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1、无线充电模组电性能智能测试设备产业工作报告支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128TFLOPS（16位浮点）、能效比超过1TF

2、LOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1TOPS/w（以16位浮点为基准）的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。一、 优化发展环境开展人工智能相关政策和法律法规研究，为产业健康发展营造良好环境。加强行业对接，推动行业合理开放数据，积极应用新技术、新业务，促进人工智能与行业融合发展。鼓励部门率先运用人工智能提升业务效率和管理服务水平。充分利用双边、多边国际合作机制，抓住一带一路建设契机，鼓励国内外科研院所、企业、行业组织

3、拓宽交流渠道，广泛开展合作，实现优势互补、合作共赢。二、 鼓励创新创业加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解决方案大赛，鼓励制造业大企业、互联网企业、基础电信企业建设双创平台，发挥骨干企业引领作用，加强技术研发与应用合作，提升产业发展创新力和国际竞争力。培育人工智能创新标杆企业，搭建人工智能企业创新交流平台。三、 加强组织实施强化部门协同和上下联动，建立健全企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关

4、、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。四、 智能装备行业发展态势及未来发展趋势（一）国家政策进一步促进智能装备行业的发展国家政策大力支持工业智能，工业自动化前景广阔，智能装备行业亦有较大的发展空间。智能制造发展规划（20162020年）提出2025年前，推进智能制造实施两步走战略：第一步，到20

5、20年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。该规划还提出了加快智能装备发展，国家大力推动工业智能发展，智能装备生产企业迎来更多的市场机会。中小企业数字化赋能专项行动方案旨在提升中小企业应对危机能力，夯实可持续发展基础，提出了针对中小企业典型应用场景，引导有基础、有条件的中小企业加快传统制造装备联网、关键工序数控化等数字化改造，应用低成本、模块化、易使用、易维护的先进智能装备和系统，优化工艺流程与装备技术，建设智能生产线、智能车间和智能工厂

6、，实现精益生产、敏捷制造、精细管理和智能决策。智能装备产业是为国民经济各行业提供技术装备的战略性产业，是智能制造的基础，是国家综合实力的集中体现，为此，我国从政策上支持智能装备行业做大做强，为行业提供了巨大的市场空间。（二）智能装备行业产业结构化升级，智能制造产业链协同发展随着国内制造升级，全球高端制造产能向我国转移，我国已步入后工业时代。高技术产业和服务业日益成为国民经济发展的主导，工业由低端向高端发展，技术密集型和高端装备产业的占比加大。我国制造业在政策和市场共同影响下，坚持走产业结构化升级、实现数字化、网络化和智能化的智能制造的目标。我国制造业通过用机器智能装备代替人工，提高对产品生产过

7、程中的质量控制水平，减少误判、漏判的情况发生，有效的提高产品品质，系实现智能制造的关键硬件平台。智能制造的实现是一个逐级推进的过程，涉及设计、生产、物流、装配、调试、服务等产品全生命周期，并涉及从装备硬件到网络软件的复杂架构，智能装备、物流仓储、软件专业供应商间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。智能制造将造就全新的业态，由多个提供单一产品或服务的供应商共同构建协作系统，形成融合发展的生态产业链。（三）智能装备行业新技术不断在智能制造中深度应用智能装备行业的基础技术涉及物理、材料学、机械运动、电气化、自动化、人工智能等多学科，并且在应用上相互交叉，相关学科的不断发展亦为智能

8、检测、组装装备的发展奠定了有利基础。随着智能检测、组装装备的不断成熟和运算能力的提升，软件算法在各应用领域解决方案、深度学习能力的不断完善，智能检测、组装装备在除消费电子以外的汽车制造、半导体和新能源等领域应用的广度和深度均在提高，并加快在医药、食品饮料等其他领域的渗透。未来智能制造不断地将新的技术应用到制造业中，与制造业进行深度融合。这其中物联网与云计算、人工智能（AI）等新技术的作用将尤为凸显。未来物联网与云计算将会更加广泛地部署到制造行业，从而减少人工干预、提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性。人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中。机器视觉作为人工智能的一部分已经广泛运用于

9、智能装备中，未来通过深度学习、增强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将提升制造领域知识产生、获取、应用和传承的效率：离线状态下，利用机器学习技术挖掘产品缺陷，形成控制规则；在线状态下，通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷；同时集成专家经验，不断改进学习结果。2017年新一代人工智能发展规划提到，将全面推动人工智能与制造业的融合，解决中国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。五、 培育智能产品以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产品，加快突破

10、关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。（一）智能网联汽车支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件

11、、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。（二）智能服务机器人支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量

12、生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。（三）智能无人机支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。（四）医疗影像辅助诊断系统推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗

13、影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。（五）视频图像身份识别系统支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。（六）智能语音交互系统支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。

14、到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。（七）智能翻译系统推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。（八）智能家居产品支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应

15、用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。六、 深化发展智能制造深入实施智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。（一）智能制造关键技术装备提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知

16、、认知和控制能力，提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流

17、与仓储装备。（二）智能制造新模式鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机器学习技术分析处理现场数据，实现设备在线诊断、产品质量实时控制等功能。鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统，实现连续性生产、安全生产的智能化管理。打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。发展个性化定制服务平台，提高对用户需求特征的深度学习和分析能力，优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式。搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统，加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。到2020年，数字

18、化车间的运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加快推广企业内外并行组织和协同优化新模式；服装、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维服务。七、 突破核心基础加快研发并应用高精度、低成本的智能传感器，突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，支持人工智能开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开放平台建设，积极布局面向人工智能应用设计的智能软件，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。八、 智能传感器支持

19、微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统（MEMS）和互补金属氧化物半导体（CMOS）集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比达到70dB

20、、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100Pa以内、噪音水平06Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。九、 下游应用智能装备行业需求状况与发展趋势近年来，精密光学、计算机软件算法、机械运动、电气控制等软、硬件技术的演进为智能制造的自感知、自决策、自执行、自适应、自学习功能奠定了深厚的底层技术基础。另一方面，居民可支配收入的增加带动了消费升级转型，推动了消费电子、新能源、医疗等应用领域市场需求的增长，需求

21、端市场规模的扩大形成了以高效率、高品质导向的智能制造产业的原始驱动力。（一）智能装备消费电子行业需求状况与发展趋势1、智能装备行业固定资产投资额持续走高消费电子是消费者购买用于满足其生活与工作中对沟通、资讯、事务处理和娱乐等方面的需求的电子产品，既包括了电视机、台式电脑、数码相机等家电产品，也包括智能手机、平板电脑，以及近几年兴起的可穿戴设备等智能电子产品。消费电子产业发展带动了上下游材料、设备和技术的发展，推动了配套产业的国产化进程。就现阶段而言，国内消费电子上下游材料供应和装备供应企业已经在竞争中具备了一定的规模化优势。近年来，随着富士康、立讯精密等国内大型的消费电子制造服务商的逐步完善，

22、国内企业具备更贴近市场和客户的优势。近年来，随着经济的不断发展和生活水平的提高，国内的组装厂商也不断往高端制造发展，国内配套组装厂商崛起过程中也带动了设备制造厂商的发展。设备厂商围绕着配套组装厂的集聚效应逐步凸显，目前设备厂商在珠三角及长三角形成聚集。未来，国内本地化配套能力将进一步提升将带动包括智能装备厂商的进一步发展。消费电子具有技术升级快、更新换代周期短的特点。消费电子频繁的型号和设计变更使得制造企业需要持续采购、更新定制化程度较高的智能检测、组装等产线设备，对其上游的智能装备行业产生巨大需求。此外，随着消费电子产品精密度要求逐步提高，以苹果为代表的知名消费电子企业对生产组装环节中智能检

23、测、组装装备的使用渗透率亦将进一步提升。根据国家统计局的统计情况，2015年至2020年我国电子信息产业固定资产投资呈现逐年增长的趋势，复合增长速度达1732%。电子信息产业固定资产投资规模的逐年增长为消费电子制造业智能装备的应用创造了持续增长的需求。费电子行业覆盖面广，涉及到的生产工艺流程多，需要的智能装备类别丰富。从硬件形态方面来看，应用于消费电子的智能装备包括了手机、电脑和家电等渗透率高、市场规模大的成熟型消费电子产品制造检测装备，以及包括了智能手表、无线耳机、智能眼镜等处于成长阶段的可穿戴设备产品的制造检测装备。此外，各类消费电子产品具有显示模组、触控模组、摄像模组、无线充电模组等不同

24、功能模组，而每个功能模组均有多道组装、测试环节的消费电子自动制造检测装备。以上应用于不同产品、不同功能模组的智能组装、检测装备均存在产品形态、功能需求、检测要求等方面的差异，从而为智能装备制造企业创造了广阔的市场空间。随着消费电子行业的持续快速发展，新型硬件终端、新功能模组不断涌现，从而为智能装备行业提供了持续发展的源动力。2、智能装备行业应用产品种类丰富消费电子涵盖产品种类繁多，电脑手机、家用电器、个护健康，新兴的可穿戴设备产品及相关周边均属于消费电子产品范畴。根据Statista预测，2023年全球消费电子行业市场规模预计将达到11，166亿美元。荣旗科技的智能检测、组装设备主要用于智能手

25、机、无线耳机、智能手表、无线充电器的检测或者组装，产品主要服务于苹果、亚马逊、谷歌等消费电子领域的知名厂商。受益于应用产品的更新换代、功能革新以及下游客户的良好品牌效应，行业智能装备市场广阔。根据IDC发布的数据显示，2020年全球智能手机出货量为1292亿部，受到疫情影响较2019年下滑59%。尽管全球市场有所下滑，而苹果iPhone12的推出拉动了苹果智能手机在2020年第四季度的出货量，当季度出货量位居全球第一，较2019年第四季度增长222%，2020年全年较2019年增长了79%，显著优于行业水平。2021年全球智能手机出货量为1355亿部，较2020年小幅上升，其中苹果手机出货量为

26、236亿部，较上年增长1588%。根据CounterpointResearch研究报告，苹果手机出货量并非常年处于第一，但其占全球智能手机市场总利润的比重位居行业第一，2019年三季度苹果手机产品占全球市场总利润66%的份额。终端产品较强的盈利能力系苹果供应链各环节优秀的质量控制的有力体现，同时亦有助于支撑其进行持续的智能装备投入。可穿戴设备系指集硬件、软件、传感技术和数据分析于一体，能够直接穿戴在身上，或者能够整合到服装的一种便携式设备，随着2012年谷歌眼镜的亮相，各大企业纷纷进军可穿戴设备市场。全球可穿戴设备出货量从2016年的102亿部增加至2020年的445亿部，复合增长率达到443

27、6%，其中苹果品牌的可穿戴设备占比从10%上升至超过30%。苹果可穿戴设备出货量占比快速拉升主要系得益于TWS无线耳机的推出以及快速渗透。自2016年底苹果推出第一代AirPods以来，全球TWS无线耳机开启了快速发展模式，根据CounterpointResearch数据，苹果TWS无线耳机出货量约为3，500万副、6，000万副和7，200万副。苹果可穿戴设备主要构成还包括智能手表，AppleWatch累计出货量已超过1亿部，AppleWatch在全球可穿戴设备中的市场份额已达到55%。除苹果可穿戴设备以外，行业智能装备还应用于智能眼镜的检测。从市场规模来看，随着底层技术的成熟，智能眼镜硬件

28、设备的完善，5G技术的商用普及，运营商、设备商都加大了VR/AR方向的布局；而VR/AR内容生态的加速构建，智能眼镜产品的需求将会快速提升，智能眼镜相关的制造和检测装备需求亦会快速增长。根据MarketsandMarkets和头豹研究院，针对虚拟现实应用，我国消费级应用和企业级应用分别为20%和80%，游戏、影视占消费级应用的67%，而工业领域则更占了企业级应用的80%。目前，虚拟现实硬件终端主要以头戴式智能眼镜为主，而由于智能眼镜生产成本较高等原因，现在企业客户还是智能眼镜的主要消费群体：智能眼镜能够运用于执法巡查，快速精准进行车辆、人员排查以及现场警情处理；此外，智能眼镜可以支持工业企业的

29、远程协作、设备操控、故障诊断等；在医疗领域，智能眼镜可以实现远程医疗教育培训，提升医生诊断效率等。未来随着消费级应用的成熟，智能眼镜将会加速向消费级市场渗透，预计到2025年全球超60%的智能眼镜会面向一般消费者。在市场规模方面，IDC和德邦研究所预测，VR眼镜设备的出货量将从2020年的约500万台增加到2025年的超过2，900万台；AR眼镜设备出货量预计将从2020年的约30万台增加到2025年的超过1，400万台。根据IDC预测，全球可穿戴设备销量的未来五年复合增长率约为94%，而且可穿戴设备具有体积小、内部结构精细的特点，其组装、测试需要通过自动化智能装备完成，因此，可穿戴设备市场规

30、模快速增长也将明显带动智能装备行业市场需求的增长。3、智能装备行业新增功能模组导入随着对于人们消费需求的深度挖掘，以及互联网+和新一代信息技术的发展融合，消费电子产品功能日益完善，趋向智能化发展，而终端产品功能演进即意味着相应功能模组的全新导入。苹果第一代iPhone的推出，完全通过滑动、点击的方式控制屏幕，颠覆了当时流行的全键盘控制方式，随之带来了触控模组制造、检测和组装需求的迅速扩大。近年来，随着无线充电技术的成熟，各大厂商亦将无线充电技术融入了消费电子产品，苹果在2014年推出采用MagSafe磁吸方式进行无线充电的AppleWatch，2017年推出了支持无线充电的智能手机，后又相继发

31、布了TWS无线耳机等能够实现无线充电功能的可穿戴设备。无线充电功能发展方兴未艾，不仅渗透率将持续提升，还可以在应用场景、上游材料、下游终端产品等多个维度下扩大对智能装备的需求。与显示屏、摄像头等模组相比，无线充电模组引入终端产品的时间不长，近年来，随着无线充电技术的成熟，其充电效率正在逐步与有线充电靠拢。因此，消费者对于无线充电接受程度逐步提升，各大厂商亦将无线充电技术融入了消费电子产品，苹果自2017年推出的iPhone8系列开始，全系手机基本配备了无线充电功能；从其他品牌来看，安卓手机的无线充电则处于从旗舰机向中低端机型渗透的过程中。根据前述公开数据测算2019-2021年度每年销售具备无

32、线充电功能的手机约为27亿部、3亿部和4亿部，呈现逐年上升的态势。根据Strategyanalytics估计，2022年全球无线充电在手机中的渗透率有望提升至35%，至2024年这一数据将达到45%。按照近三年平均手机出货量13亿部测算，至2024年配备无线充电功能的手机预计近6亿部，较2020年增长一倍。在无线充电的适配终端来看，近年来终端应用日益丰富，从消费电子的手表、耳机等产品，到日常使用的办公桌、柜子、台灯等，以及搭载车载无线充电功能的汽车，再到可预见未来的平板电脑等。无线充电可以作为未来智慧城市生态链中的一部分，且无线充电将不再仅仅包含以智能手机为代表的消费电子市场。无线充电还包含电

33、动汽车、医疗设备等领域的市场，2019年消费电子市场的需求占无线充电总业务规模的比例为799%。目前，消费电子领域仍然是推动无线充电规模增长的最大动因，随着无线充电生态链的逐步建立，无线充电将会全面覆盖日常居家、办公、出行。无线充电应用场景的拓展带动对无线充电模组需求的快速攀升，无线充电模组可以分为发射端模组和接收端模组，其中发射端在无线充电过程中主要负责担任充电器的角色，完成发射电能的功能。接收端主要负责接收传输电能给设备充电，通常置于智能手机、可穿戴设备内部。根据WPC无线充电联盟的数据，2020年无线充电接收端和发射端的出货量将分别达到10亿只和4亿只，至2025年两者的出货量将翻一倍，

34、达到20亿只和8亿只。随着无线充电模组需求量的激增，在各电子产品品牌商对于产品及模组质量要求不断提升以及元件精密化的背景下，无线充电模组细分领域的检测设备规模有望在2025年实现翻番。在终端应用场景不断丰富的同时，无线充电检测向模组的上游磁性材料端、下游终端成品延伸。无线充电模组主要由基底、磁性材料（铁氧体、纳米晶等）、传输线圈、石墨碳材料等构成。电子制造服务商根据终端客户需求，除需要对整个模组的外观、尺寸、功能进行智能检测全检以外，在磁性材料、密绕线圈等制造环节亦需要进行外观、尺寸的检测。因此，随着无线充电在消费电子领域渗透率的进一步提升，智能检测、组装装备的需求将呈现加速增长态势。2019

35、年及2020年，横店东磁、天通股份、安泰科技、东尼电子等磁性材料生产商的机器设备增加额分别为13亿元和12亿元，若未来前述企业仍然保持12-13亿元的机器设备投资，按照检测设备占比10%-20%测算，相关领域的检测设备市场空间在1-2亿元左右。无线充电模组作为近年新导入模块部件，下游成品组装生产线中针对无线充电功能的检测工站仍在进行持续的增设或自动化调整。例如TWS耳机广泛应用无线充电功能，根据终端品牌商的要求，在耳机组装过程中，EMS厂商增设了耳机盒的无线充电LCR、开短路、按键力反馈的三合一全自动检测环节，从而产生了新的智能装备需求。未来，一方面上游磁性材料，如铁氧体、纳米晶等，应用范围较

36、广，除智能手机等消费电子产品之外亦可应用于汽车、仪器仪表、机械等方面，设备供应商凭借累积的材料检测技术和经验，还有机会为客户提供消费电子领域外的材料检测；另一方面随着应用无线充电的终端产品种类丰富，设备供应商有更多的机会进入更多品类产品的成品组装制程，获取更大的市场份额。（二）智能装备新能源电池领域行业需求状况与发展趋势当前，新能源汽车、电力储能等产业的需求爆发带动新能源电池制造产业大规模扩张，随之而来的，即是新能源电池检测设备需求的快速提升。从市场发展情况来看，当前，新能源汽车、电力储能等产业的需求爆发带动新能源电池制造产业大规模扩张，随之而来的，即是新能源电池检测设备需求的快速提升。近年来

37、，电池制造生产设备的自动化程度逐步提高，以宁德时代为代表的电池生产企业单位GWh所需员工人数量在近年下降了4547%。在制造环节自动化程度提高、单位GWh所需生产人员降低的同时，检测环节仍以人工或半自动形式进行。因此，检测环节逐渐成为了整条生产线的瓶颈，需要投入大量劳动力，从而为电池生产企业后续大幅度的产能扩张形成了制约。随着全球电池需求爆发，电池企业规划产能翻倍增长，但劳动力成本上升，低自动化率产线招工难度大幅提升，因此亟需在检测环节实现机器换人，进一步提升产线自动化率。其次，多家动力电池龙头企业规划未来3年将新增超过1TWh新能源电池生产能力，除现有生产基地及周边地区的产能扩张以外，其中，

38、国内新增产能基地将向中西部地区扩张；此外，为配套欧洲和美国等国家地区的汽车电动化渗透率提升需求，电池生产企业亦将在相应境外地区建立生产基地。在前述地区存在质检人员不足或人力成本高的问题，使得电池生产企业必须配套成熟的自动化检测方案来解决这一问题。锂电池制造的前、中、后段工艺技术难点各不相同，在各生产工艺环节逐步涌现了一批技术领先的核心设备制造企业，这些企业的成长壮大使得我国拥有了完成新能源电池全生产流程的制造能力。先导智能、赢合科技、杭可科技等知名企业在电池生产制造的不同工序进行深耕，各企业形成了自身的技术累积和市场先入优势。国内锂电池设备制造企业均系围绕电池生产制造流程展开服务，而行业中尚未

39、出现主攻动力电池检测的代表性企业，因此，主力检测设备供应商的缺失为行业提供了进入新能源电池检测领域的市场机遇。目前，国内单GWh锂电设备投资额约18-2亿元。价值量分布方面，前段设备价值量占比最大，约35%-40%，其中涂布机占比约70%；中段设备占比约30%-35%，其中卷绕机/叠片机占比约70%；后段设备占比约30%-35%，化成、分容设备在其中占比约70%，其余约30%为组装设备，以上投资均集中在制程环节，检测设备投资额较少。预计未来单GWh的检测设备需求将占产线设备投资的10%左右，即1，800-2，000万元，各大主流电池企业的扩产规模将超过1TWh，约合市场空间达200亿元。同时，

40、考虑到对现有产线的技改升级，市场空间会更大，从而给智能检测装备从业企业开拓新的应用领域打开了市场空间。（三）智能装备医疗器械领域行业需求状况与发展趋势医疗器械行业作为智能装备应用的另一主要领域，其具有品种繁多、工艺复杂、质量要求极高、无菌超净等特点，行业领先的医疗器械制造商要求制造装备具有定制化、柔性化、信息化及智能化的功能，能够实现制造过程的可控性、可追溯管理，智能装备的运用则是实现以上功能要求的有效途径。随着社会老龄化程度的增加、经济的发展及生活水平的提高，人们对于医疗愈加重视，医疗器械的市场需求呈现增长趋势，进而推动医疗消费升级。医疗器械行业范围较广，涵盖了可直接或间接用于人体的仪器、设备、器具、体外诊断试剂及校准物、材料以及配套的计算机软件等，也包含包括一次性注射器、输液器、输血器、引流袋、引流管、留置针、无菌手套、手术缝线、手术缝针、手术刀片等小型医疗设备及耗材。现代医疗设备行业壁垒高，研发投入大，属于资金及技术双密集型产业。由于医疗产品在精确度、卫生、安全性等方面要求更高，产品制程管控更严格，相关检测需求通过智能检测设备的应用可以有效提升产品的安全性，因而智能检测装备在医疗行业具有广阔的应用前景。从长远发展看来，智能检测、组装装备作为智能制造的有力抓手，伴随消费电子、新能源和医疗器械等行业规模的增长，也将拥有广阔的发展空间。