磁力测试设备行业投资价值分析及发展前景预测报告

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1、磁力测试设备行业投资价值分析及发展前景预测报告加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工

2、业领域智能化水平显著提高。一、 智能装备行业技术水平智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功能的先进生产装备。德国、日本等发达国家有着深厚的工业发展积淀，装备设计理论成熟，底层技术积累丰富，材料、工艺和制造手段先进，促进了其智能装备制造业的发展。我国智能装备制造行业起步较晚，在技术领域较先进国家仍存在短板，新型传感器件、量测器具、控制单元等核心技术还需要向国外厂商采购，限制了行业的发展空间。此外，我国工业产业基础薄弱，高精度和超高精度数控机床加工能力较弱，为智能装备提供基础零部件、元器件、材料

3、的工艺水平与工业发达国家相比存在较大差距，制约了行业的发展速度。近年来，在国家产业政策鼓励支持、下游客户需求增加、基础技术不断提高的三重有利因素推动下，国内的智能装备企业不断加强自身研发能力，有针对性的进行技术突破，在消费电子、光伏组件、新能源电池等行业涌现了一批具有较强竞争力的企业，行业技术水平有了显著的提升。同时，随着应用场景的不断丰富，各行业客户对智能装备的功能、性能、效能等方面均提出了更加细致的要求，部分国内从业企业抓住市场需求变化的机遇，在定制化开发、制造成本、销售渠道、客户业务理解和客户服务能力等方面增强竞争优势，从而在长期的市场竞争中产生了一批设计研发能力强、服务质量良好的企业，

4、在市场中占据有利的竞争地位。二、 加大支持力度充分发挥工业转型升级（中国制造2025）等现有资金以及重大项目等国家科技计划（专项、基金）的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引导多方资本参与产业发展。在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。

5、三、 智能装备行业情况智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产装备。智能装备行业具有产业关联度高、技术资金密集的特点，是各行业智能生产、技术进步的重要保障，在基础技术水平不断提高的作用下，智能装备行业发展迅速，目前已经广泛应用于消费电子、医疗、汽车、新能源等多个领域。对于下游应用企业来说，智能装备的核心价值体现在降低生产成本、提高生产效率。一方面，智能装备能够有效降低应用企业的劳动力需求，减少人工成本，通过自动化降低产品的不合格率，减少因产品质

6、量造成的损失，降低整体生产成本。另一方面，智能装备能够通过科学合理排产，优化生产过程，改善生产工艺，加快生产速度。智能装备系下游应用企业实现智能制造的基础，而智能制造产业的推进则为智能装备提供了广阔的应用市场。智能制造通过工业自动化、工业互联网、企业信息化管理，将传统制造企业进行全面的智能化升级，覆盖企业的制造工艺、制造产线运行和企业整体运营信息化。工业自动化系在生产制造中采用自动控制、自动调整装置，用以代替人工操纵机器和机器体系进行加工生产，人工仅进行机器设备生产的监督。随着国内5G基础设施逐步完善，以及云计算、边缘计算、人工智能、大数据等技术的进一步发展，工业互联网体系建设逐步完备，从而有

7、效将人、数据和机器连接起来。企业信息化管理则是面向装备、单元、车间、工程等制造载体，形成企业各个层面与环节数据集成。（一）全球智能装备行业全球制造业先后经历了手工制造、流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生了改变，经历机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势。在生产制造由劳动密集型向技术密集型转型的道路上，大力发展智能装备变得不可或缺。2008年金融危机后，经过十多年的技术积累，制造业强国不断推出新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力，培育行业竞争优势。德国提出了工业40概念，推进传统制造业与现代化信息

8、技术的融合，美国则启动了先进制造业国家战略计划。近年来，随着全球科技和产业竞争日趋激烈，大国战略博弈进一步聚焦制造业，美国先进制造业领导力战略、德国国家工业战略2030、日本社会50和欧盟工业50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。根据国际市场研究机构MarketsandMarkets最新发布的研究报告，2020年全球智能制造市场规模2，147亿美元，预计到2025年将增至3，848亿美元，复合增长率达到124%。（二）我国智能装备行业装备制造行业为国民经济提供生产技术装备，系现代制造业的核心组成部分。2010年10月，首次将高端装备制造

9、业列为国家战略性新兴产业之一，作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，促进工业智能化，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，加快我国由工业大国向工业强国转变的进程具有十分重要的意义。与全球制造业遭遇瓶颈相同，我国制造业亦面临较大挑战，一方面，我国制造业大而不强，在制造业增加值跃居全球第一的同时，我国制造业利润空间小，仍处于制造业微笑曲线底部。此外，我国劳动力人口红利开始逐渐减弱，制造业成本显著提升，过往的比较优势正在减弱，制造业智能化转型迫在眉睫。在此背景下，我国十三五规划中进一步提出了发展智能装备行业，面向中国

10、制造2025十大重点领域，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用。十四五智能制造发展规划亦明确指出，要针对满足提高产品可靠性和高端化发展等需要，开发面向特定场景的智能成套生产线以及新技术与工艺结合的模块化生产单元。虽然我国智能制造（装备）行业起步较晚，在技术实力积累、制造工艺水平、产业体系建设等方面与发达国家相比存在差距，但是随着国家政策的大力支持、下游制造业对智能装备需求的提升，以及机器视觉、功能检测等重要技术的不断提高，我国智能装备行业不断发展壮大。根据中控网统计数据显示，2016年至2020年，我国智能设备制造市场规模由1，421亿元上升至近1，900亿元，预计

11、至2025年可达2，347亿元。近年来，国内智能设备制造的市场规模呈现增长趋势。（三）机器视觉和功能检测技术发展带动智能装备行业快速发展智能装备旨在提供外部闭环控制机制，进行自动误差补偿，并且保证制造流程的正确完成。智能制造的典型特征为动态感知、实时分析、自主决策和精准执行，工业机器人本身不具有智能特征，机器视觉和功能检测相关基础技术的演进为智能装备发展奠定了坚实的技术基础。1、机器视觉带动智能装备行业快速发展在整个智能制造系统中，原始信息的采集是最为基础的工作，原始信息推动着整个系统的决策、执行和学习。机器视觉技术具有高度的灵活性，能适应各种生产环境，获取检测对象的图像以进行原始信息采集，并

12、进行分析、处理：机器视觉既可以引导定位进行尺寸量测及外观检验，完成不合格的产品的精确剔除；还可以指导机器人实现更好的定位和筛选组装工作，与整个智能制造流程密切相关。机器视觉概念于上世纪五六十年代首次被提出，北美、欧洲和日本等发达地区率先进入该项研究领域，并于二十世纪八十年代将其应用于工业化生产过程当中。机器视觉技术依靠光学成像、机械运动、电气控制、分析算法、应用软件等核心技术，使得智能检测、组装设备具备高精度的2D/3D模型获取能力，图像处理、图像识别、认知决策等人工智能和抽象理解能力，并且能够完成复杂工业的精密运动任务，从而实现智能检测、测量、定位和识别等功能。从全球范围看，由于下游消费电子

13、、医疗、半导体、汽车等行业规模持续扩大，全球各大经济主体的自动化水平的不断提升，机器视觉的在传统产业的应用率不断提升的同时，不断拓展新的应用领域。随着全球制造中心向中国转移，2020年度包括中国在内的亚太区已是欧洲、北美之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的253%。相比于国外完整且成熟的产业链，我国机器视觉起步较晚，源于上世纪八十年代的技术引进。伴随着我国工业化进程发展，机器视觉行业经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段。中国制造2025将推进信息化与工业化深度融合作为战略任务和重点之一，提出推进制造过程智能化。在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交

14、互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用。我国将智能制造提升到国家战略层面，大力发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。机器视觉作为智能装备产业的重要抓手，受益于各项产业政策的支持和各项技术的发展，其发展深度和广度逐步提升，广泛应用于自动化成套生产线、智能测控系统、工业机器人等具有自主知识产权的重大智能装备。未来几年，得益于经济持续稳定发展、产业结构转型升级、制造业自动化及智能化进程加速、行业内企业自主研发能力增强、机器视觉产品应用领域的拓宽等因素，我国机器视觉行业规模有望实现持

15、续、稳步增长。2、功能检测带动智能装备行业快速发展功能检测是智能制造系统的重要组成部分，通过对计算机软件、算法、机构设计、控制理论、物理学、化学等学科及工艺的运用，利用软件算法配合自动化设备的使用对产品的各项待测参数进行读取，从而验证待测产品，确认产品的特性可以满足设计需求，实现生产效果的提升，为客户达到提质降本增效的效果。功能检测包含对待检测产品各类物理及化学属性的测试，目前被广泛应用于消费电子、汽车电子、医疗电子、工业电子及相关电子零部件产品的电学、信号（无线射频）、声学、光学、传感、恒压力、磁性等方面的性能检测。以消费电子产品为例，其功能多样化和设计复杂化导致产品检测种类繁多、精度要求高

16、。海外美国、日本等工业发达的国家凭借进入功能检测早的先发优势，目前在技术上依旧处于发展前沿的位置。此外，美国及日本等国家半导体行业的发展也助力了海外功能检测行业的发展。功能检测作为自动化生产的重要组成部分，多年来随着自动化行业的进步而不断发展。近年来，我国制造业虽然已处于加速发展的进程，但相比发达国家，仍然有一定的起步较晚的劣势。对于使用功能检测设备的终端产品制造厂商而言，产品质量因关乎企业的品牌及声誉，是企业经营管控的重要环节。就全球而言，在功能检测自动化设备还未生产制造前，产品的功能检测通常由人工测试的方式完成。因人工测试速度有限、且容易受到检测人员主观或外界客观因素的干扰，故人工测试对质

17、量缺陷产品的甄别率普遍较低，一方面导致产品生产线运转效率低下，产能利用率下降，拖延新产品推出时间；另一方面导致检测后产品质量参差不齐，对产品品牌造成负面影响。近年来，随着全球范围内劳动力成本的普遍提升，及人口老龄化、出生率低造成的劳动力不足，以自动化检测代替人工检测成为检测发展的主流方向。功能检测设备的使用规模随着工业自动化设备的广泛使用而不断增加。由于工业自动化设备涉及的下游行业较多，不同行业的实际情况区别较大导致实际的需求设备差异也较大，因此，工业自动化的蓬勃发展促进了功能检测需求的进一步发展。四、 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，

18、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、行业组织拓宽交流渠道，广泛开展合作，实现优势互补、合作共赢。五、 基本原则（一）系统布局把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。（二）重点突破针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。（三）协同创新发挥政策引导

19、作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。（四）开放有序加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。六、 神经网络芯片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1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1TOPS/

20、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。七、 构建支撑体系面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等服务平台，加快构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络安全保障体系。（一）行业训练资源库面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智

21、能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。（二）标准测试及知识产权服务平台建设人工智能产业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准，鼓励业界积极参与国际标准化工作。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和服务的智能水平、可靠性、安全性等进行评估，提升人工智能产品和服务质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权服务平台

22、。到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。（三）智能化网络基础设施加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。（四）网

23、络安全保障体系针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。八、 加快人才培养贯彻落实制造业人才发展规划指南，深化人才体制机制改革。以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批人才和青年拔尖人才成长。依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才。鼓励领先企业、行业服务机构等培养高水平的人工智能人才队伍，面向重点行业提供行业解决方案，推广行业最佳应用实践。