报告发布方：中金企信国际咨询《全球与中国智能装备市场发展趋势及竞争格局评估预测报告（2024版）-中金企信发布》

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1、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。

（1）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4.0”概念，推进传统制造业与现代化信息技术的融合，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5.0”和欧盟“工业5.0”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。

根据中金企信报告，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12.4%。

（2）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，国务院首次将高端装备制造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。

根据中金企信数据显示，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。

数据整理：中金企信国际咨询

（3）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：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。

机器视觉与人眼视觉相比存在显著优势，具体如下：

从全球范围看，由于下游消费电子、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25.3%。

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续、稳步增长。

②功能检测：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,各类功能检测广泛应用在生产的各个环节中：

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,拖延新产品上市推出时间；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。

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