2020全球智能制造科技创新TOP50.pdf

You industry: Trends and Startups 2019 Next Global Tech 50 世界创新者奖项 WIA 2020年度世界创新者奖项将由四个系列的报告和榜单构成，涵盖行业领先的上市公司 /非上市公司，投资机构 和杰出企业家的评选。系列研究报告和榜单是由亿欧 EqualOcean主办的世界创新者大会的衍生产品，届时会在 大会中进行发布。 2020全球科技创新 TOP50 系列报告 2020全球科技创新 TOP50 系列报告关注新一代全球技术创新领先的非上市公司。着眼于 11个行业，亿欧公 司出品了旨在探索全球创新机遇的系列研究报告。前沿的科技正在最深刻地改变和影响着这些行业的发展，而 它们的走向终将塑造未来的全球经济版图。 世界创新者奖项中涉及的所有研究报告和榜单如下 非上市公司 2020全球科技新领袖企业 50榜单及报告 2020全球科技新领袖 TOP50 2020全球科技创新 50 人工智能，半导体芯片，消费，零售，教育，汽车 出行，企业服务，智能制造，医疗大健康，地产科 技，金融科技 2020中国及全球明日之星 100 2020全球明日之星 100榜单 2020中国明日之星 100榜单 上市公司 创新企业家 PE/VC投资机构 2020年度中国最佳私募股权投资机构榜单 投后服务，政府产业引导基金，科技，消费，汽车 出行，产业 /工业，大健康，房产科技，金融，媒 体等领域 2020中国科技创新领袖上市公司 TOP50 2020中国上市公司榜 TOP10 硬科技，大消费，汽车出行，产业互联，大健康， 地产科技，金融，传媒 2020科技创新 30人 2020中国青年科技创新 30人 2020中国科学企业家 30人 2020中国女性创业者 30人 2020中国人工智能企业家 30人 2020外国人在华科技创业 30人 2 目录 导语 报告亮点 制造业发展现状 -制造业现状 -产业自动化、数字化升级系长期发展趋势，疫情将加速该进程 制造业的未来 智能制造 全球智能制造科技创新 TOP50 新一代信息技术赋能智能制造 -智能设备 智能制造的起点 -智能工厂 新一代信息技术助力工业数字化、网络化、智能化 德、美、中智能制造发展战略异同分析 中国制造业亟待转型 -多项因素导致我国制造业转型 -我国智能制造基础欠缺，亟需发展 -2020年我国智能制造相关企业融资情况 新一代信息技术赋能传统制造，究竟剑指何方？ -数字将成为未来生产的核心要素 -大规模定制化 -产业联盟化 案例详解 附录 结语 济领袖公司发展仍风险与机遇并存 3 P 4 P 5 P 6 P 9 P 11 P 12 P 23 P 25 P 26 P 27 P 33 P 34 导语 4 【 姓名 】 严方圆 【 职位 】 分析师 【 邮箱 】 关于报告 关于作者 疫情重塑了市场的认知，暴露了传统制造业在极度压力之下弹性不足的弊病。本报告将通过梳理新一代信息 技术如何赋能传统制造业为主线，通过对比投融资市场数据来分析智能制造相关领域在今年的变化。 2020全球智能制造科技创新 TOP50旨在发现 2020年智能制造垂直领域中具有潜力的初创企业，而非挑选当前 市场的领导者。 本次研究的进行离不开众多 亿欧智库 同事的努力，他们以自己的专业知识与行业洞察为本次研究做出了巨大贡献。 在此， 本报告作者由衷向以下几位先生 /女士表达诚挚的感谢：薄纯敏女士、高昂先生、梁杰民先生、王辉先生、张帆先生（按 姓氏首字母顺序排序）。 致谢 【 姓名 】 梁杰民 【 职位 】 分析师 【 邮箱 】 【 姓名 】 张帆 【 职位 】 亿欧智库执行总经理 【 邮箱 】 【 姓名 】 黄渊普 【 职位 】 亿欧智库 CEO 【 邮箱 】 5 报告亮点 443.66 亿 美元 2020年全球智能制造相关企 业融资总额 126.22 亿 美元 2020年全球智能制造相关 未上市企业总融资额 较 2019年增长 119% 与 2019年基本持平 247.29 亿 美元 2020年中国智能制造相关企 业融资总额 29 亿 美元 2020年中国智能制造相关 未上市企业总融资额 较 2019年增长 145.5% 较 2019年下降 31.4% 2019年与 2020年全球未上市公司投融资情况对比（横轴为平均单笔融资额，纵轴为融资笔数，面积为总融资额） 2020年智能制造领域未上市企业 B轮之前融资集中度提升， C轮至 Pre-IPO之前融资 额呈现整体下降的势态 A轮之前 A轮 B轮C轮 D轮 E轮及以后 补贴 债权 融资 其他 2019年未上市公司融资情况 A轮之前 A轮 B轮C轮 D轮 E轮及以后 Pre-IPO 补贴 债权融资 其他 -50 0 50 100 150 200 -50 0 50 100 150 200 250 300 2020年未上市公司融资情况 平均单笔融资金额（百万美元） 融资笔数 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 39.8 38 40 42 44 46 48 50 52 54 6 1.0 制造业发展现状 1.1 制造业现状 贸易争端的阴霾还未消散 ， 全球经济再次受到疫 情黑天鹅的重创 。 2019年 ， 贸易争端的持续挫伤 了商业情绪 ， 全球 PMI指数低于枯荣线 ， 呈现经 济慢慢衰退的迹象 。 随着中美贸易争端的阶段性 缓和 ， PMI指数略有上扬 。 然而 ， 在新冠疫情的 冲击下 ， 企业生产活动受 “ 大封锁 ” 影响 ， 订单 取消 、 交货延迟等情况不断增加 ， 致使 PMI指数 连续五个月 低于枯荣线 。 疫情影响下全球 PMI指数跌破枯荣线 来源： J.P.Morgan； Choice；亿欧智库 2019年 -2020年全球 PMI指数 2020年 4月 根据 IMF 2020年 10月的预测 ， 2020年全球经济将 下滑 4.4%， 发达和新兴市场将出现负产出缺口和 较高的失业率 。 中期来看 ， 全球经济将进入后疫 情时代的新常态 。 在疫情爆发前 ， 许多经济体生 产率已然放缓 ， 而在疫情造成的经济衰退和结构 性调整 ， 将使各国经受长期创伤 ， 进一步减缓生 产率的增长 。 基于柔性生产的跨界口罩厂商 面对疫情冲击 ， 自动化 、 数字化程度较高的公司 更能良好地应对 。 首先 ， 自动化产线可有效避免在复工复产时 ， 因 人员聚集而造成疫情的扩散 。 其次 ， 依托于强大 的柔性化生产能力与数字化基础 ， 以富士康 、 上 汽通用五菱 、 长盈精密为代表的制造企业和以利 元亨 、 拓野机器人等智能制造系统集成企业也能 够在极短的时间内形成口罩产能 。 疫情是行业之危 ， 数字化转型是企业之机 。 在疫 情阴霾下能够保证生产 ， 体现了以智能制造为支 撑的柔性生产和生产系统数字化在短期应对大量 多样化产品需求时所发挥的作用 。 而科技所带来 的能力 ， 将是未来制造企业的核心竞争力 。 来源：赛迪；亿欧智库 产业间分工 资源要素禀赋使得发展中国家主要 从事附加值较低的资源密集型产业 或劳动密集型产业 ， 而发达国家则 专注于附加值较高的工业品产业 。 利益驱使下 ， 一部分发展中国家 引进制造工艺 ， 使产业内分工成 为现实 ， 各个国家根据要素禀赋 从事制造业不同产品的生产 。 具 体表现为 差异化产品的贸易 。 生产要素差异化和聚集化日益加强 ， 为谋求 更高的分工收益 ， 以跨国公司为代表的全球 生产组织对产品生产过程作价值链分解 ， 根 据全球不同国家或地区生产要素的比较优势 布局产品价值链环节 ， 获取产品的竞争优势 。 具体表现为： 中间品贸易 。 1784 蒸汽到机械化 1870 电力到规模化 1961 信息化、自动化 2011 智能化 产业内分工 产品内分工 19701950 科学发展与技术革命为价值链全球化提供了前提条件 ， 重塑了国际分工形势 来源： IFR, 亿欧智库 原材料跨界 厂房设备跨界 系统集成跨界 50% 枯荣线 7 1.0 制造业发展现状 从科技赋能的角度来看：第一次工业革命和第二 次工业革命降低了物流的成本 ， 规模经济使得产 业内分工更具有优势 ， 从而促使国际分工从产业 间分工转向产业内分工；第三次工业革命之后 ， ICT使国际间协作成为可能 ， 人力成本差距使国际 分工有利可图 ， 从而促使国际间分工进一步深化 ， 制造业是实体经济主体，其健康发展是经济高质量发展的前提 31.61 32.07 32.53 30.67 30.40 28.95 28.07 28.11 27.84 27.17 11.93 11.95 11.85 11.81 11.64 11.62 11.12 11.15 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 中国制造业增加值占 GDP 美国制造业增加值占 GDP 来源： World Bank Database；亿欧智库 1.2 产业自动化 、 数字化升级系长期发展趋势 ， 疫情将加速该进程 从原来的产业内分工转向产品内分工 。 在这样的分工背景下 ， 发达国家逐渐形成 “ 去工 业化 ” 发展趋势 ， 导致抗风险能力降低；而发展 中国家被桎梏于低端制造业 ， 中等收入陷阱的担 忧日益加剧 。 发展中国家被锁定在低端制造业，产业升 级需要技术革新的支持 来源：陈柳钦（ 2009） , 亿欧智库 产 品 研 发 零 部 件 生 产 模 块 零 部 件 生 产 组装 销 售 品 牌 和 服 务 技术 环节 生产 环节 营销 环节 附加价值 1.2.2 长期来看：提质 、 降本 、 增效一直是制造业 企业发展的核心诉求 对发展中国家来说 ， 国际分工的深化使一些发展 中国家陷入两难的境地 。 人口红利消退 、 能源与环保压力增大 、 土地资源 成本攀升 ， 依托初级要素专业化战略形成粗放型 发展方式难以支撑经济高速发展 ， 加快动能转换 成为经济发展转型的主要任务 ， 制造业转型升级 是发展中国家必须牢牢抓住的发展机遇 。 首先 ， 从国家层面来看 ， 数字化转型可以提高劳 动密集型产业的生产效率 ， 由此减缓劳动密集型 产业的外迁 ， 保持就业机会 。 其次 ， 从产业链角度来讲 ， 产业数字化也将促进 数字产业化的形成 。 制造业数字化转型能够带动 全产业链配套的生产服务型企业成长 ， 创造更多 的就业岗位 。 再次 ， 从企业层面来讲 ， 制造业数字化转型将有 效降低企业的生产过剩浪费和产品不良浪费 等 ， 降低企业生产边际成本 ， 改善企业盈利状况 。 微笑曲线 最后 ， 从员工层面来讲 ， 新一代信息技术可以赋 能于制造业员工 ， 通过远程操作 、 可视化管理 ， 可以实现员工安全作业 。 来源：方晓霞、李晓华，加快推动制造业数字化转型，经济日报（ 2020.11.08） 8 1.0 制造业发展现状 1.2.1 短期来看：疫情迫使制造业企业数字化转型 疫情影响下制造业几度停摆 ， 大范围隔离的背景 下 ， 企业不得不采用更多的机器人来协助工厂的 生产运营 。 同时 ， 危情之下的被迫数字化转型 ， 让许多企业意识到 ， 这不是一件十分艰难的事情 。 根据 IDC数据 ， 有 16%的欧洲公司认为通过 AI和其 他新兴技术实现的自动化可以帮助他们最大程度 地 降低疫情的影响 。 “ 大封锁 ” 期间工人短缺和 供应链中断推动整个制造领域的自动化需求 。 疫情暴露了制造业现有供应链的脆弱性，企业数 字化转型将帮助企业提高抗风险能力 随着国际分工的加深，国际供应链日益复杂，全 球化造就的并非是一种去中心化的经济世界，而 是一个有层级的、不平衡的网络。疫情暴露了供 应链节点集中、网络关系不紧密、数据互通性不 强的问题，全球性供应链数字化水平不足限制了 企业快速应变能力。 工业互联网将通过广泛连接助力企业柔性转产和 协同制造，保障要素资源供给稳定，提升产业链 供应链系统的韧性与弹性。 制造智能化升级投入将助力企业渡过疫情难关 62% 的制造业企业将 维持智能化升级 投资 机器人： 由于疫情的影响许多工人可能无法再肩并肩的进行生产 任务，通过增加工业机器人，可以让企业保持生产力。 AR/VR： 通过 AR/VR，专家可以远程实时支持车间人员对 设备进行检修与维护。 机器视觉： 透明化生产，使客户能够参观虚拟工厂 可穿戴设备： 为生产线工人添加可穿戴设备，以便在他们穿越到 同事的六英尺个人空间区域时发出信号，保护工人健康。 来源： 2020德勤与 MAPI智能制造生态系统研究 对于发达国家来讲 ， 随着产品间分工的加强 ， 在 发达国家的强势工会组织和高企的工人工资背景 下 ， 逐利的资本和成熟的技术从发达国家流向劳 动力便宜的发展中国家 ， 逐渐形成 “ 去工业化 ” 、 “ 制造业空心化 ” 趋势 。 这就导致发达国家逐渐 专注于技术 、 资本 、 知识和信息等高级生产要素 密集的行业 ， 如研发与服务 。 随着 2008年金融危机爆发 ， 发达国家 “ 去工业 化 ” 、 经济 “ 脱实向虚 ” 的弊端逐步展现 。 工业 生产能力萎缩 ， 经济增长动力不足 ， 经济抗风险 能力降低 。 同时 ， 劳动密集型产业移出 ， 造成产业失衡 、 技 术工人和普通劳动者失业增加 ， 引起贫富分化加 剧和民粹主义兴起 ， 形成反全球化浪潮 ， 制造业 回归成为当今主要政治倾向 。 制造业作为实体经济主体 ， 制造业的健康发展是 经济高质量发展的前提 。 无论是发达国家的高端 制造业回流还是发展中国家的价值链上溯 ， 面对 竞争企业都需要增加自己的核心竞争力 ， 提升自 身生产效率与产品质量 ， 降低生产过程中的浪费 与成本 ， 保证生产的安全 。 2.0 制造业的未来 智能制造 信息化通过计算机技术 ， 将企业运营数据进行标准化处理 ， 使流程得以自动化 ， 从而降低企业的运营成本 ， 提高运营效率 。 比如 ， ERP、 MES等的出现就是企业信息化重要体现 。 但是 ， 随着信息化技术在制造全生命 周期应用的深化 ， 企业内部建立了大量独立的信息化系统 ， 导致了越来越多的烟囱式信息孤岛 。 企业内部信息不互通 ， 导致管理人员无法依照数据来真实判断企业的运营情况 ， 研发人员无法获知产品交付 后的用户体验 ， 服务人员无法知晓产品设计等信息 ， 无法形成数据闭环 。 在这样的背景下 ， 企业需要进一步升级 ， 打通内部的信息孤岛 ， 从单一流程化升级为高度协同的工作模式 ， 形成完整的数据闭环 。 工业 4.0， 通过新一代信息技术与制造全生命周期的有机融合 ， 将有效解决企业信息孤岛的问题 。 同时 ， 随着 新一代信息技术在制造全生命周期的应用 ， 数字化 、 网络化 、 智能化将成为智能制造的核心 。 随着技术的发展 ， 传统工业一共经历了四次革新 。 蒸汽机与电力系统的问世 ， 使得工业进入了机械化 、 自动 化的时代 。 随着电子技术的发展 ， 信息化成为企业转型的主要命题 。 1784 随着动力织布机 的问世 ， 制造业 进入机械化时代 。 工业 1.0 1870 第一家屠宰场引进 了流水线 ， 形成电 气化 、 自动化趋势 。 工业 2.0 1969 首台可编程逻辑控 制器 （ PLC） 问世 ， 工业步入信息化 、 自动化时代 。 工业 3.0 2011 德国提出工业 4.0战 略 ， 智能制造逐步 形成数字化 、 网络 化 、 智能化的内涵 。 工业 4.0 注：“数字化”指将工业信息转换为数字格式，利用计算机进行管理或控制的过程；“网络化”指新的软硬件技术将生产者 -机器，机器 -机 器，消费者 -生产者之间的相关内容连接，形成数据、流程互通的基础，即万物互联过程；“智能化”指通过人工智能等新技术提高全流程化 自主化水平。 1960s 1970s 1980s 1990s 2000s 2010s 数 字 化 数控 机床 CAM CAE 2D CAD ERP PDM MES SRM CRM 网 络 化 传感 器 LAN WAN 互联 网 云计 算 物联 网 5G 边缘计算 柔性 工厂 智 能 化 3D打印 工业大 数据 机器 学习 自然语 言处理 语音 识别机器 视觉 数字 孪生 工业软件 人工智能 智能制造关键技术发展路径 来源：施展， 2019中国智能制造研究报告，亿欧智库（ 2019） 9 2.0 制造业的未来 智能制造 因此 ， 此报告将沿用自动控制专家 ， 中国工程院院士 ， 清华大学自动化系教授吴澄的定义 ， 将智能制造定义 为 以智能技术为代表的新一代信息技术在制造全生命周期的应用中所涉及的理论 、 方法 、 技术和应用 。 最终 目标是实现信息深度自感知 、 智慧优化自决策 、 精准控制自执行等 。 并采用狭义的解释 ， 将制造全生命周期 限定在工厂内 。 换言之 ， 智能制造是新一代信息技术与制造全生命周期的赋能结果 （ 如下图所示 ） 。 智能制造关键技术赋能制造流程图示 互联工厂 综合规划 智能车间 物流规划 生产流程跟踪工厂级数字孪生 柔性物流 基于大数据 的资源优化 模块化生产类 资产或设备 自动化流程可视预防性维护 大数据驱动 流程质量优化 智能机器人 大规模 个性化定制 工业互联网 工业大数据 人工智能 赋能技术 增材制造 数控机床及其他 运维服务 网络协同制造 工 业 网 络 安 全 智 能 设 备 智 能 工 厂 行 业 应 用 机械制造 汽车 航空航天 船舶 纺织 来源：麦肯锡；亿欧智库 11 3.0 全球智能制造科技创新 TOP50 亿欧智库编制了 2020全球智能制造创新 50榜单，旨在提供智能制造领域有前途，并对未来的生态系统具有助 推力的初创企业。该榜单筛选了全球在过去一年有融资活动或突出表现的，处于早期或中期（融资轮次以 B、 C轮为主）的初创企业，并按照终端应用、工业网络安全、工业软件、工业互联网、工业大数据、工业人工 智能应用、工业机器人、增材制造等八个细分领域进行梳理。 我们正在试图发掘这些垂直领域中具有潜力的初创企业，而不是挑选目前的领导者。 2020全球智能制造科技创新 TOP50企业图谱 备注 : 各垂直领域并非互相独立且完全穷尽； EqualOcean通过融资金额、企业估值、技术壁垒、商业模式等 12个指标筛选了 50家潜力智能制造科 技企业，没有考虑企业与现有客户和潜在客户之间的商业关系。 更多信息可查看附录中的上榜企业名单 工业软件 工业机器人 增材制造 终端应用 工业互联网 工业大数据 工业人工智能应用 工业网络安全 12 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 2020年全球智能制造相关上市企业融资市场活跃，未上市企业融资与上年基本持平 20,258 44,366 227 257 310 464 857 1080 1023 1012 810 577 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 融资总额（百万美元） 事件数量 全球智能制造相关企业总体融资情况 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 注： 1. 若未经说明本报告投融资统计时间节点皆截止至 2020年 11月 11日； 2. 由于统计口径不同 ， 可能会对统计数据造成影响； 3. 分类之间有 重合 ， 并非完全独立 ， 所以加总并不等于总体表现 。 4. 企业未披露的融资数据可能会影响统计的结果； 5. 数据库本身的差异 ， 可能会导致数 据统计的偏差 。 12,733 12 ,622 7,416 32,363 2019 2020 未上市 上市及以后 2020年智能制造领域未上市企业 B轮之前融资集中度提升， C轮至 Pre-IPO之前融资 额呈现整体下降的势态 A轮之前 A轮 B轮C轮 D轮 E轮及以后 补贴 债权 融资 其他 2019年未上市公司融资情况 A轮之前 A轮 B轮C轮 D轮 E轮及以后 Pre-IPO 补贴 债权融资 其他 -50 0 50 100 150 200 -50 0 50 100 150 200 250 300 2020年未上市公司融资情况 平均单笔融资金额（百万美元） 融资笔数 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 2019年与 2020年全球未上市公司投融资情况对比（横轴为平均单笔融资额，纵轴为融资笔数，面积为总融资额） 截至 2020年 11月 11日 ， 全球智能制造领域融资总额增长 ， 融资事件数下降 。 其中 ， 上市及以后融资为主要增 长来源 ， 未上市公司融资轮次较为分散 ， 其中 A轮 、 B轮融资总额占比较大 。 受疫情影响 ， 未上市企业融资债券融资额整体下滑 ， 主要融资方式更向股权融资集中 ；各种形式的补贴呈现 总额上升 、 总笔数下降的势态 ， 补贴集中度提升 。 从未上市企业股权融资情况来看 ， B轮及之前融资轮次集中度提升 ， B轮至 Pre-IPO（ 不包含 ） 融资整体下降 （ 融资总额下降 、 融资笔数下降 、 平均单笔融资额下降 ） 。 具体来看 ， 今年从 A、 B轮融资平均单笔融资额较 2019年分别提高 98.8%、 31.4%， C、 D轮融资平均单笔下滑 7.2%、 8.4%。 -600 -400 -200 0 200 400 C轮融资 B轮融资 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 未上市企业融资额变化 上市及以后融资变化 13 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 2020年智能制造相关 7个领域内上市 融资增幅瞩目 全球智能制造相关领域非上市企业与非上市企业融 资变化情况。（ 2020年融资额减去 2019年融资额） 工业 软件 工业网 络安全 工业人 工智能 工业 大数据 工业 互联网 增材 制造 工业 机器人 相较 2019年， 2020年工业软件、工业 机器人领域 B轮融资总额有所增长 2020年 B、 C轮融资金额减去相对应的 2019年融资额 通过对比 2020年与 2019年各领域 B、 C轮融资情况 ， 亿欧智库发现 ， 工业软件 、 工业机器人领域 B轮融 资金额有了显著的增长 。 而在工业人工智能 、 工 业大数据 、 增材制造领域 ， C轮融资总额下滑明显 。 2020年智能制造相关 7个领域企业上市融资情况较 2019年皆有所上涨 。 其中 ， 人工智能工业应用领 域与工业软件领域融资额涨势最为瞩目 。 在未上市企业融资方面 ， 工业机器人 、 工业互联 网 、 人工智能工业应用等领域融资规模皆有所增 长 。 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 工业 软件 工业网 络安全 工业人 工智能 工业 大数据 工业 互联网 增材 制造 工业 机器人 单位：百万美元 单位：百万美元 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 4.1 智能设备 智能制造的起点 2020年全球工业机器人投融资总额增长 早期 焊接 、 喷涂 、 组装 、 上下料 、 搬运 、 包装 、 码垛 、 产品检测和测试等 。 目前 钻孔 、 铆接 、 打磨 、 抛光 、 切割等急切加工 过程 。 从产业链上看，机器人产业链可以分为上游核心 零部件、中游机器人制造和下游机器人应用。 上游核心零部件 上游技术壁垒较高 ， 约占总成本 的 65%-75%。 其中 ， 减速器系统 占比约为 30%-40%， 伺服系统约 为 20%-30%， 控制器系统约为 10%-15%。 中游机器人本身制造 机器人的支撑基础和执行 机构 ， 属于 重资产 环节 。 下游机器人应用 系统集成商根据机器人不同应用 场景进行系统集成和软件二次开 发 ， 虽然收益率较高 ， 但是技术 含量较低 ， 竞争激烈 。 0 100 200 300 400 500 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 汽车和电器电子行业不景气， 2019年 工业机器人年度安装量下滑近 12% 来源： IFR, 亿欧智库 工业机器人 智能制造的执行单位 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或高 自由度的机器装置，它可以根据人类的指令或设 定的程序执行运动路径和作业，依靠自身动力和 控制能力来实现各种功能。 1,616 2,372 19 17 29 44 103 149 160 174 146 93 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 投融资金额（百万美元） 投资笔数 557 , 38% 72 , 5% 571 , 36% 364 , 23% A轮 B轮 C轮 D轮 Pre-IPO 其他 天使轮 全球工业机器人年度安装量（千台） 由于全球汽车与电气电子行业景气度下行 ， 导致 2019年工业机器人终端市场在连续 7年增长后首次 下滑 。 这一点也同时反映在了投融资市场上 。 2020年 ， 由于疫情的影响 ， 许多企业不得不通过 增加工业机器人来保证工厂的生产能力 ， 带来投 融资市场对该赛道的关注 。 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 2020年全球工业机器人 B轮融资额增 长 2.5%， C轮融资增长 405% 全球工业机器人相关企业融资情况 2019年（内环）与 2020年（外环）融资占比情况 单位：百万美元 14 37% 30% 29% 4% 北美 亚太 欧洲 其他 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 增材制造也称为 3D打印 ， 此工艺用于根据数字模 型逐一将材料分层以创建物理 （ 或 3D） 物品 。 3D打印是通过将立体模型拆分成多个二维平面 ， 而传统制造通过切割材料毛坯来创建最终产品 。 增材制造与传统制造示意图 增材制造 未来是敏捷的 全球 3D打印市场规模呈现增长势态 材料加工中原材料 产生大量废料 无原材料 打印生产 无废料或少量废料 传统制造 增材制造 随着终端产品工艺越来越复杂 ， 增材制造的优势 日益凸显 。 与传统制造方式相比 ， 3D打印不会因为产品的复 杂程度增加而增加产品工艺难度；并且与传统的 流水线相比 ， 一种打印机可以生产不同的产品 ， 在原材料利用率上 ， 要高于传统的制造设备 。 另外 ， 相较于传统工艺 ， 增材制造具有可以有效 缩短初样试样周期 、 无需重新规划产线 、 低转换 成本的特点 ， 可以加快新品上市周期 。 航空航天与工业器械是 3D打印主要应用领域 对于增材制造来说 ， 成本的主要来源为机器本身 。 根据美国国家标准与技术研究院 （ NIST） 的研究 ， 增材制造初始设备成本占总成本 45%-74%。 同时 ， 由于增材制造所需材料要高于传统制造原 料 8倍 ， 这将导致增材制造边际成本变化要小于传 统的减材制造 ， 难以形成规模效应 ， 导致其更适 用于定制化 、 小规模 、 大范围 、 精密制造的终端 场景 ， 比如航空领域 。 10.7 13.2 17.1 22.6 30.3 41 51.7 60.6 73.4 98 118.723.4% 29.5% 32.2% 34.1% 35.3% 26.1% 17.2% 21.1% 33.5% 21.1% 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 全球产值 /亿美元 增速 全球 3D打印市场规模 来源： Wohlers Associates, 亿欧智库 16% 19% 20%12% 11% 8% 5% 7% 汽车 航空航天 工业器械 消费电子 医疗领域 学术机构 政府 /军队 北美、亚太、欧洲是全球 3D打印的主要市场 全球 3D打印分布情况 3D打印在终端应用占比 来源： Wohlers Associates, 亿欧智库 来源：铂力特招股说明书 , 亿欧智库 来源： Lindemann C , Jahnke U , Moi M , et al. Analyzing Product Lifecycle Costs for a Better Understanding of Cost Drivers in Additive ManufacturingC/ Solid Freeform Fabrication Symposium - An Additive Manufacturing Conference. 2012.；国际成本估算和分析协会， internation cost estimation and analysis association, 2015； Longhborough University 15 16 740 750 11 6 1 9 21 24 24 23 27 12 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 融资金额（百万美金） 融资时间数 2020年全球工业 3D打印融资总额略有增加，平均单笔融资额增长明显 全球工业 3D打印相关企业融资情况 工业 3D打印行业集中度较高，其中头部 4位玩家 出货量占全球出货量 44.6%。 与 2019年相比， 2020年工业 3D打印投融资结构变 化较大，主要的增长来源为上市及以后融资，占 2020年融资总额的 81.9%。 A轮、 C轮融资分别增长 22.09、 21.74百万美元。但未上市融资整体下降 110.09百万美元。 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 34.3% 1.4% 1.4% 1.6% 1.9% 2.0% 2.1% 2.4% 2.4% 2.9% 3.2% 4.9% 10.3% 12.8% 16.6% 其他 XYZprinting Mutoh Formiabs Carima Shining3D EOS DWS Uniontech HP Rapidshape Envision TEC 3D System Markforged Stratasys 来源： Wohlers Associates；亿欧智库 工业 3D打印机行业行业集中度较高 2019年全球工业 3D打印领域企业出货量占比（ %） 2019 2020 种子轮 天使轮 其他 Pre-IPO D轮 C轮 B轮 A轮 来源： Crunchbase； CVSources；亿欧智库 2020年全球工业机器人 B、 C轮融资金 额同比增长 2019年（内环）与 2020年（外环）融资占比情况 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 98百万美元 208百万美元 17 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 工业自动化是工业数字化的基石。 在上一章节讨论的工业设备更多帮助的是工厂现场及车间的自动化问题，而工业互联网、工业大数据、人工 智能、云计算等硬科技的融入，将帮助企业的数字化升级。 根据 Gartner给出的定义，数字化（ Digitalization）是通过数字技术来改变企业商业模式、创造新的收入和价值 机会，是转向数字业务的过程。它对企业的重塑是全方面的，包括经营管理、产品设计与制造、物料采购与 产品销售等各个方面。 企业通过数字化可以打破传统的信息孤岛，实现全价值链、产品全生命周期范围内的数据洞察和追踪，从而 帮助企业决策，实现提质、降本、增效。 4.2 智能工厂 新一代信息技术助力工业数字化、网络化、智能化 后台 中台 前台 工厂现场级 设备 业务系统 连接 服务 工业云 REST API 工 业 设 备 连 接 业务引擎 业务 逻辑 业务 编排 时间 驱动 数据聚合 业务 建模 服务 事件 数据存储 大数据 /数据湖 关系数据 时序数据 图数据 分布式 数据仓库 数据湖 APP开发环境 机器学习 AR发布引擎 数据分析 数据可视化 数据分析 数据清洗 桌面计算机 移动终端 AR/VR REST API HTTPS REST API HTTPS 传统制造业数字化转型技术架构 来源： 数物融合 工业互联网重构数字企业 ；亿欧智库 一般来讲 ， 工业企业数字化需要做到以下几点： 数据采集与数据连接 。 首先 ， 对企业业务系统数据的采集与连接 ， 比如 ERP、 PLM、 MES等；其次是对产 线设备的数据采集与连接 ， 主要包括产线 、 设备 、 物流 、 运行状态 、 环境参数等数据 ， 一般采集自设备 PLC、 SCADA、 或传感器等 。 业务与数据融合 。 面对海量的数据 ， 企业需要将数据转化为可以反哺企业发展的资产 。 通过工业互联网 、 大数据分析和人工智能技术的结合 ， 企业将完成客户精准定位 、 客户需求精确拆解 、 生产流程优化 、 生 产资料优化和流程质量优化等以数据为基础的升级 。 18 4.0 新一代信息技术赋能智能制造 在传统的规模化生产的框架下 ， 企业从产品设计 到工艺设计通常需要长期的调试；而且 ， 供应链 的反应时间也会由于信息不透明而受到影响；另 外 ， 由于企业内部的信息不同步 ， 下游消费者的 反馈与产品研发设计存在一定的时滞 。 在消费者对产品个性化需求日益增加 ， 产品偏好 变化快速的当今 ， 以规模经济来降低成本的方式 受到终端消费市场的挑战 ， 企业需要找到结构化 调整方式来对自身的业务进行重构 。 工业互联网 ， 通过联通设计规划 、 采购物流 、 生 产销售等环节 ， 缩短产品到达消费者手中的时间 ， 提升整体生产效率 。 首先，企业将拥有更强的供应链管理能力，比如 库存水平、运输提前期、实时利润分析等；其次， 工业互联网将支持协同流程，缩短产品设计周期； 再次，将预测流程与交易系统连接起来，企业能 够获取并分析客户的需求，实时销售；最后，工 作流的互联、机器的互联，应付部门可以将精力 放在集中在例外的事情上，减少冗员。 工业互联网 广泛连接 工业信息化时代 ， 企业解决的是碎片化 、 局部化 的问题 ， 而数字化时代解决的是要将这些碎片化 的信息融合在一起 ， 形成体系化的决策 ， 解决数 据孤岛 、 系统孤岛与业务孤岛的问题 。 工业互联网是物品 、 机器 、 计算机和人的互联网 ， 它利用先进的数据分析法 ， 辅助提供智能工业操 作 ， 改变商业产出模式 。 其本质是 OT、 IT、 CT的有效融合 。 通过对生产现 场的改造 ， 将传统制造过程中隐形的工艺经验显 性化 ， 融合 IT技术对抓取来的数据进行挖掘和分 析 ， 形成工业知识 。 再依托 CT技术连接企业内外 的数据 ， 实现灵活响应 、 敏捷制造 。 一般来讲 ， 工业互联网赋能传统企业数字化可以 分为以下四场景 （ 如上图所示 ） ：面向工业现场 的生产过程优化 、 面向企业运营的管理决策优化 、 面向社会化的生产资源配置与协同的优化 、 面向 产品全生命周期的管理与服务优化 。 订单获取 /营销 研发设计 零部件采购 生产制造 仓储物流 销售服务 上 游 供 应 商 下游客户 消费者 企 业 管 理 供应商到市场投放的价值链重构 企业管理到售后服务的价值链重构 研发到消费的价值链重构 过往业务流程在工业物联网的部署下 进行重构 来源：亿欧智库 工业互联网平台应用四大场景 协作企业 用户 产品 互联网 工业互联网平台 协同 交互 共享 外部网关 MES SCADA 传统设备 数据网关 ERP PLM SCM CA X 工业互联网平台 远程服务平台 工业数据管理 生产环境 操作人员 物料 设备 传感器 智能终端 车间监测 智能模块 工业互联网传统工业 厂 外 工 厂 内 部 生 产 现 场 生产过程优化 产 品 管 理 与 服 务 资源优化配置与协同 管理决策优化 来源：中国信息通信研究院 ，亿欧智库 注： OT（生产管理技术）、 IT（信息技术）、 CT（通信技术）； 来源： Industrial