選取了先進制造領域中的先進機器人、工業視覺以及工業互聯網/物聯網幾個重點方向，對數百家相關企業的梳理與研究，總結了各領域發展的機遇與及挑戰。

近幾年，隨著《中國制造2025》的發布，以及中國制造業整體的轉型升級，智能制造加速發展，不少細分領域都孕育著新機遇。尤其是最近一兩年，人工智能、物聯網等新技術也開始向工業領域滲透，一批先進制造相關創業公司獲得了資本的支持，在多方因素推動下，先進制造領域或將迎來新的變局。

如今先進制造領域新勢力都有哪些，又將如何推動智能制造業的發展，存在哪些機遇與挑戰？為了回答這個問題，億歐智庫編制了《智能制造新力量—智能制造之先進制造研究報告》，選取了先進制造領域中的先進機器人、工業視覺以及工業互聯網/物聯網幾個重點方向，通過對數百家相關企業的梳理與研究，以及與相關投資人、從業者深入交流，提煉整理了這些領域中主要的新興公司及新興產品技術方向，對這些新興領域的發展現狀進行了分析，總結了其各自發展的機遇與及挑戰，希望能夠對行業人士有所幫助。

報告重點關注智能制造的先進制造，即智能化生產部分。智能化生產由下而上大致分成感知、傳輸、設備、工廠、行業五層，報告重點關注其中當前相對熱門的部分，即下圖橙色部分，大體分為三類：工業機器人、工業視覺、工業數字化與智能化(數字化工廠、工業大數據、工業互聯網云平臺等），關注這些領域近幾年的新興技術及發展方向，涉及相關新興公司、新興技術產品或新興探索案例。重點探討這些領域的新方向在哪里，當下發展情況如何，面臨的機遇與挑戰等。

工業機器人

報告首先對工業機器人整體行業發展情況進行了分析，總結了當前工業機器人發展的三大主要推動力，之后綜合市場和技術層面各因素，認為機器人領域應當重點關注五大新興方向：輕型工業機器人、核心零部件國產化、人機協作、新技術AGV及復合機器人。

報告隨后對五個新方向分別進行了闡述，對該方向的基本概念、發展歷程、新興變化、新興企業及產品、企業獲投資情況、行業發展現狀、問題及趨勢等問題進行了闡述。

以協作機器人為例，報告對協作機器人的發展歷程，技術特點，當前主要國內外產品情況，投資情況、當前問題及趨勢進行了分析，報告認為，目前很多小負載多軸機器人功能也在向協作機器人靠攏，應用上和協作機器人有重疊。協作機器人整體仍然朝著更易用和更便宜的方向發展，不過對協作機器人企業而言，更重要的還是中國市場機器換人時的實際需求。

輕型工業機器人方面，報告重點關注一些新興的SCARA和并聯機器人。核心零部件方面，報告重點關注其中的減速器和驅動器，包括驅控一體的發展。新技術AGV重點關注的則是以激光SLAM技術為代表的，自由路徑引導AGV。復合機器人則是近兩年較新的，集AGV、機械臂及機器視覺為一體的機器人產品。

工業視覺

工業視覺的用途主要有質量檢測、尺寸測量、缺陷檢查、識別和定位等。電子制造行業和汽車是目前工業視覺主要應用的二大行業。之前以2D圖像為主的視覺已經發展多年，行業格局成熟，但是機器人3D視覺和AI圖像檢測以及動態視覺傳感器近兩年誕生了新的機會，也獲得了投資機構的重點關注。

報告對機器人3D視覺具體應用、系統構成、基本原理、產業鏈及廠商、行業發展情況進行了闡述，認為國內機器人3D視覺總體處于產品實際應用測試和應用場景開發階段，還需要進一步開發應用場景和進行技術提升和市場開拓。AI圖像檢測方面，報告認為AI使得圖像檢測誕生了新的市場，大量玩家在加速進入，在很多行業還有很多應用空間，不過面臨的競爭也會比較激烈。

工業數字化與智能化

報告將制造企業的數字化和智能化改造大體分成4個階段：自動化產線與生產裝備，設備聯網與數據采集、數據的打通與直接應用、數據智能分析與應用。這4個階段并不是嚴格按順序進行的，各階段不是孤立的，邊界比較模糊，很多具體應用方案可能跨越其中多個階段。

在企業的四個階段改造過程中，誕生了一批分別能夠提供其中部分環節的解決方案的企業，及對應的各環節的解決方案。報告根據其數字化進程，大概分成如圖的四部分進行闡述。

設備聯網接入部分，重點關注設備接入和邊緣計算，數據打通與應用部分重點關注新型MES/ERP軟件，AR作業輔助及遠程運維，數據智能分析重點關注工業大數據及數字化雙胞胎，在此基礎上，關注工廠與消費者連接的C2M模式，及工廠與行業、產業連接的工業互聯網云平臺。

以工業互聯網云平臺為例，報告將工業互聯網云平臺分成了概念范圍由小到大的工業物聯網（Industrial Internet of Things ）、工業互聯網平臺和工業綜合互聯網平臺三層，并將當前的工業互聯網云平臺進行了劃分，如下圖。

報告認為，過去兩年工業互聯網云平臺主要是大公司在探索和試點階段，很多公司將過去的自身能力沉淀和輸出，逐步整合成平臺開放出來。未來將主要是推廣階段，也將從綜合云平臺演化出越來越多的行業云平臺。

報告最后總結了各領域面臨的趨勢和機遇。以工業機器人為例，報告認為工業機器人長期和短期的機遇都存在，也有資本和新算法的助推，未來并購也是較好的退出渠道，但也仍面臨市場小且碎片化嚴重、發展速度慢、窗口期有限、技術超前市場、技術積累不足等問題。