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立博ladbrokes:中国工业企业智能化升级的产业与资本新趋势 华兴资本观点

发布日期:2024-04-20 07:53:27来源:立博ladbrokes体育 作者:立博ladbrokes平台

  2021年我国全国工业增加值超过37万亿元,较2020年的31万亿元增长近20%,持续保持世界第一制造大国的地位,按照联合国统计分类,我国制造业有41个大类、207个中类和666个小类,经过改革开放之后40年的发展,中国已经成为是全球产业门类最齐全、产业体系最完整的制造业大国。

  但从全球制造价值产业链来看,中国制造仍然存在核心竞争力不足、依靠人工成本优势“赚取加工费”、智能化程度低、产业链价值薄等诸多问题,随着全球格局的深度变革、人口红利的逐渐消失、第四次工业和第三次能源,中国制造的智能化升级需求迫切。随着《中国制造2025》、十三五、十四五规划中关于智能制造规划等利好政策的逐步落地,一大批服务于工业企业智能化升级的创业公司崭露头角,各大产业龙头公司在完成智能化升级后,纷纷成立智能制造升级服务部门,将工业制造经验对外输出,资本市场对行业也保持高度关注。近日华兴资本投资银行事业部产业互联网及工业智能化组负责人董事李子越,将2022年一级市场中的工业智能化产业升级趋势做了总结,并对行业的发展进行了展望。

  工业企业的智能化升级是一项系统性工程,需要将信息技术与先进制造技术深度融合,改造升级贯穿于设计研发、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,依靠设计数字化、生产自动化、装备智能化、管理互联网化、流通产业化等方式,实现设备之间、工艺环节之间、整厂各个部门之间、各个工厂产业链及供应链之间的高效协同,同时生产过程达到数字化、智能化,以满足小批量、定制化、柔性生产的需求,最终实现低成本的高端制造。

  智能化与自动化的区别:自动化主要是指在生产的单个环节中采用自动控制、自动装置,代替人工操作的过程。而智能化与自动化的核心区别在于是否有感知、学习、决策、执行和自适应的完整系统,智能化的升级改造需要借助传感器、物联网、大数据、云计算和人工智能等技术,实现工厂内人、机、料、法、环全生产要素,甚至产业上下游生产要素间的高效协同。只有实现了智能化,才能应对现在日益复杂的工序、柔性生产、定制化的需求。

  工业企业的智能化改造通常从以下几方面着手:基础架构层为智能化改造升级提供底层的基础技术、核心部件、数据以及通讯支持;设备与软件层搭建基本的应用模块和工作单元;应用层基于运行的数据和结果进行智能化管理;各个环节叠加数字孪生、机器视觉、AI、云计算等技术,使得研发设计、生产制造、售后运维等各环节在其各自环节内、整厂范围内以及上下游均形成良性互动。国内提供工业企业智能化升级的企业通常包括工业机器人产业链企业、工业软件类企业、高端设备类企业、工业互联网类企业、电信运营商以及各种提供底层技术赋能的企业。

  中国的智能制造发展趋势与海外不同,海外智能制造呈现线性发展的规律,在第三次工业的基础上进行第四次工业,但是国内的各个工厂的智能化升级通常呈现自动化、数字化、智能化和产业化四个阶段并行的方式,自动化的设备渗透率快速增加、数字化的管理软件和数据采集同步进行,智能化工厂雏形在龙头企业中逐渐形成,行业龙头带动产业上下游的数字化和智能化水平同步提升。

  与美、日、德等发达国家相比,我国制造业在不同地区、不同行业、不同企业之间发展不平衡,水平参差不齐,一些行业龙头企业已经开始智能化探索,有些已经开始输出自己的智能制造升级方案,但多数企业尚处于数字化、自动化甚至机械化阶段,智能制造尚处于初级应用阶段,这也导致中国的工业劳动生产率低于世界平均水平,2020年中国的工业劳动生产率仅为2.4万美元/人/年,低于世界平均水平2.8万美元/人/年,仅为德国的约1/3,美国的1/5。我国仅16%的企业进入智能制造应用阶段,从智能制造的经济效益来看,52%的企业智能制造收入贡献率低于10%。未来我国制造业要全面实现信息化、网络化、智能化还有很长的路要走。

  智能化的软硬件领域缺乏自主研发技术。一些重要领域,如工业传感器、减速器、高端芯片等的关键零部件主要依赖进口,使得我国智能制造的发展严重受制于人。我国的工业软件在很多关键领域缺少自主知识产权,使得关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累,在一定程度上制约了智能制造整体水平的提高。比如在上游研发设计类工业软件国产化率仅为5-10%,下游高端制造装备的国产化率不足25%,核心关键领域还有很多卡脖子的技术尚未突破。

  经过多年的演进和迭代,基础层、设备层、软件层到智能应用层的技术都取得了不同程度的成就,但智能化升级服务商仍呈现小而散的状态,尚未诞生世界级的或者超大规模的行业龙头。其中重要的原因就是在行业发展初期,各个服务商都是从单一技术、单一场景切入,很少有厂商能够提供全场景跨行业的智能制造升级改造服务。而且行业中尚未建立标准化体系,各个智能制造子系统之间形成了信息孤岛和自动化孤岛,尚未实现不同厂商的子系统之间的高效互联互通和信息共享,人、机、料、物、法各要素之间无法深度互联,研发设计、生产制造、经营管理以及售后服务的无法高度协同,因此智能化改造大多停留在自动化阶段。所谓的“智能化”改造带来的生产效率提升变得非常有限,改造效果大打折扣、使用率低,无法达到预期的设计效果和改造初衷,工业企业进一步进行智能化改造的投入意愿降低。

  经过几十年的高速发展,特别是2001年加入世贸组织后,中国制造业在更大范围、更广领域和更高层次参与全球经济的合作和竞争。中国制造业增加值占全球比重从2012年的22.5%提高到2021年的近30%,持续保持了世界第一制造大国的地位。中国制造业产业链配套能力全球领先,韧性强、潜力大,特别是在疫情期间更是展现了过人的硬实力。

  但在中国制造在过去三十年以输出低端产能为主。人口红利一直是中国制造走向全球的法宝,但随着人口红利的逐步消减,中国制造业亟需通过提升智能化水平来大幅提高工厂效率。在可预见的未来5-10年中,中国工厂的智能化升级将带来巨大的商业机会,从上游的研发设计软件、核心零部件、自动化装备等,到中下游的工业机器人、工业互联网、整厂的智能化控制等,都将迎来难得的历史机遇期。

  从2011年开始,全国、国务院、工信部、财政部、科技部等多部委,每年都会发布和智能制造相关的政策和文件。

  回顾过去十年的政策文件,我们能深刻感受到政策引导的方向也在发生变化:1)从高端设备和基础工业软件切入,逐步延伸到互联网+、工业互联网、智能工厂,从工厂内走向产业,全面促进产业数字化水平提升;2)逐步引入大数据、人工智能、云计算等先进技术,加速技术赋能智能化升级;3)从单一的生产要素或环节升级,到整厂智能化、工业互联网以及产业链上下游数字化联动;4)提升行业渗透速率,《”十四五“智能制造发展规划(征求意见稿)》建议在“十四五“期间中国规模以上制造业企业智能制造能成熟度达到2级以上的企业超过50%,重点行业、区域达到3级及以上的企业分别超过20%和15%,智能制造装备和工业软件的国内市场满足率分别超过70%和50%。

  C端消费者和B端使用者需求的变化:随着80后、90后到Z世代主力消费人群的逐步更替,消费者在消费方式上更具个性,垂直化的消费需求越发明显,家电、家装、电子消费品、服装,甚至汽车等消费品的需求都呈现了小批量、个性化、定制化的发展趋势。消费者需求的变化,给供应链提出了更高的要求,例如设计环节上,需要通过AI设计、云化协同软件等方式对产品设计快速迭代、设计端与供应链端通过产业平台打通联动、工厂内部通过自动化和智能化的改造提升柔性化生产能力,最终构建成整个供应链的小单快反的能力。另一方面,B端工厂对工业品和设备智能化要求提高,场景化定制需求和工艺要求越来越高,绿色化及电动化要求也越来越高。例如,工程机械行业就是典型的多品种、小批量的离散制造业,在适应柔性生产的过程中,对产品在应对不同工况的灵活度、适应复杂工程的设备稳定性提出了非常高的要求。

  工厂端亟需进行智能化改造,来应对制造业升级的挑战:对于中国制造企业而言,需要快速迭代升级自身的制造能力以适应B端和C端的需求变化,核心的变革方向主要包括:1)数字化设计&研发:通过数字化的研发和设计提升制造水平和研发效率,让制造从初加工转向高端制造转变;2)核心生产要素的成本降低:降低对于人的依赖,降低人工成本,降低人员在各个环节中的参与度,将关键工人的核心技能固化到自动化算法中,降低不合格品率,提升产能利用率,减少资本性投入;3)构建厂内各环节和外部供应链全新生产关系:通过MES、ERP以及工业互联网等方式,搭建完善的工厂内部智能化管理系统,让工厂具备智能化的“大脑“,改善生产工艺、加快生产速度,科学排产,同时通过产业互联网与上下游形成有效链接,让供应链实现网络化生产的能力。

  日渐成熟的5G、人工智能、云计算、物联网、数字孪生等技术,在智能化改造的各个场景下得以快速应用,并依托中国制造业的巨大规模和数据优势快速迭代。硬件产业链中,从上游的核心部件、传感器、到中游的智能设备和机器人本体等,国产化产品参数和各项性能快速提高,成本也快速下降,结合境内交付周期上的优势,渗透率快速提升。随着国外对我国工业软件封锁的加深,国产软件快速迭代,工业软件的国产化率也得到大幅度的提升。

  参考海外工业巨头,特别是工业自动化、工业机器人和工业软件巨头的发展历史,我们可以看到海外工业巨头的发展通常都是伴随着本国的消费升级、制造业升级需求。最典型的案例就是德国的西门子,西门子完整经历了各个工业阶段,工业2.0:从创立到二战前,主要推行工业电气化;工业3.0:二战后,工业自动化,OT和IT技术的深度融合,为战后经济的恢复生产家电、自动化设备等,积累大量离散工业和流程工业的制造经验;工业4.0: 2010年以后,打造数字化工业集团,为离散和流程工业自动化提供全面的产品组合和系统解决方案,业务贯穿研发设计、生产制造和售后服务的整个环节。

  中国头部的工业企业经历了几十年的发展后,积累了相当多的制造经验,也是国内第一批对工厂进行智能化改造的先锋队,比如三一集团旗下的三一机器人、TCL旗下的格创东智、美的旗下的美云智数和库卡机器人、格力旗下的格力智能装备等,都是将自己的智能制造升级经验对外进行输出,深度赋能行业,国内离散制造业还有大量的中小企业亟需进行智能化改造,但同时又缺乏行业最佳实践的指导,我们有理由相信中国各大产业集团下的智能制造板块未来会向中小制造业输出全场景的智能化解决方案,打造中国工业级的平台型企业,未来结合中国的供应链优势,向海外输出,一定会诞生世界级的智能制造玩家。

  目前我们处在第四次工业和第三次能源交汇的时间点,中国的制造业规模稳居世界第一,但制造业大而不强的痛点非常明显,只有个别的行业,如3C、汽车等行业的智能化水平相对较高,其他现有的离散制造业和流程工业都有着非常大的改造提升空间。同时,近几年随着新能源汽车的崛起、碳中和国策的落地,电池、新能源汽车、光伏、风电、储能等行业新建产能快速增加,2021年锂电池企业、新能源车及零部件、光伏制造环节的投资总额分别达到了6,700亿元、1,400亿元和7,200亿元,未来几年内将陆续进行交付,新建产能均需要智能化一步到位,带来了巨大的发展机会。

  智能制造是一项系统性工程,单点的技术突破很难带来效率的实质性提升,各个环节之间的不协调也可能使得工厂的改造仅仅停留在自动化阶段,无法实现整厂的协同和调度,智能化升级改造事倍功半。当前由于资金、技术研发周期及工艺等原因,单个系统的解决方案很难覆盖多数企业智能化升级的整厂个性化需求,也很难在行业上有非常大的跨度。因此,国内智能化升级的企业呈现小而散的状态,与国外头部企业市场份额高度集中的情况呈现明显差异,国内头部企业在对场景理解、跨行业能力、研发能力上都具有显著优势,未来智能工厂的改造将呈现整厂软硬件一体化智能升级的趋势,行业集中度也将进一步提升。

  在智能制造的发展过程中,系统架构将进一步完善,标准将进一步统一,工业软件领域的集成与发展成为重点。硬件设备的效率提升主要来自于机器代人的提升,而工业软件的应用,将是从设计、研发、制造、生产管理、售后服务、供应链协同等各个方面全面提升制造的效率。比如CAE软件的大规模应用快速提升设计和技术验证的效率、工厂级MES的使用大幅度提升生产的节拍效率、PHM系统与传感器的结合实现了预测性维护、CRM以及SCRM的使用使得客户以及供应链与生产企业形成有机的整体。智能制造系统软硬件一体的解决方案,将实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。

  智能制造的升级在完成工厂级改造之后,就需要对上游的供应链进行进一步的协同,迭代产业链上下游原有的组织形式,产业链当中的链主型企业推动产业的整体数字化和智能化的变革,以虚拟化新兴制造平台推动制造网络的协同化,使得整个生产网络更加敏捷,工厂对整个网络中的变化预测和调整适应力更强,实现从消费终端、生产端、供应链端的全链路打通,进一步提升市场竞争力。比如,致景科技通过十年的时间,打造了“百布”、“全布”、“天工”、“致景纺织智造园”、“致景智慧仓物流园”等业务板块,覆盖了从服装设计生产、布料流通、坯布生产、纱线生产全链条,通过大数据、云计算、物联网等新一代信息技术,全面打通纺织服装行业的信息流、物流和资金流,帮助纺织布料全行业实现协同化、柔性化、智能化的升级,构建纺织服装纵向一体化的数智化综合服务平台。

  逻辑一:高速增长的市场规模、高景气度的下业带来技术迭代和规模的快速提升:如前所述中国制造业的存量稳居世界第一,新能源汽车、光伏、锂电、风电等行业都在进行大量快速的资本性投入,用以扩大产能,从而给智能化升级服务商带来了巨大的存量和增量市场的机会,切入高成长、高景气度行业的服务商,最近几年收入都实现了快速增长,同时随着落地实施的案例逐步增加,对于场景的理解和技术的逐步积累将为头部企业带来明显的先动优势,大场景将带来大机会。

  逻辑二:技术壁垒、场景深度和商业化落地缺一不可:1)技术壁垒:每个公司都需要有自己的核心拳头产品,是公司的立足和获客之本,也为公司建立起足够高的壁垒,例如国内很多CAE公司都具备非常高的技术门槛,形成了极强的防御优势;2)对场景的深度理解:技术可以解决问题,但核心是对场景的理解以及与场景的结合,打造出能够在场景中切实落地的智能化方案,同时该方案能够被工厂高频的使用和迭代;3)商业化落地:能够实现有效的持续的收费模式,保持较高的用户粘性,所有To B的企业都需要在LTV(全生命周期价值)和CAC(获客成本)上做文章,在CAC一定的情况下,横向扩展产品矩阵,以核心产品为抓手,多产品线变现,同时纵向延长客户的生命周期。

  逻辑三:产品化与定制化的平衡:工业生产中每个工厂都不一样,即使是生产同样产品的工厂也都存在着差异,可谓“千厂千面”,因此智能化升级的项目最终多以项目制的形式进行落地,需要根据项目方的要求进行定制。创业公司需要在定制化和产品化之间找到平衡,需要通过行业内的相通场景或者不同行业的相通环节来固化技术方案,在一定程度上对交付方案进行部分标准化。产品化以及交付标准化,一方面可以提升交付效率,另一方面可以大幅度减少研发和交付实施的成本,提高单个项目的收益,同时在供应链端也可以实现成本的规模效应。

  逻辑四:国产替代以及自主可控,加速投资人在关键领域进行深度布局:随着世界格局发生的深度变革,海外对国内很多的智能制造技术进行了封锁,如美国对国内EDA软件禁售、部分欧洲国家对我国高端机床禁售等。具备非常强国产替代概念以及具备技术自主可控的项目,无论在一级市场还是二级市场都得到了投资人的重点关注,特别是产业投资人和国家队。产业投资人在投资的过程中为创业公司带去了订单和场景,与创业公司形成了良性的业务和资本互动,进一步加快核心技术的落地应用和迭代。

  逻辑五:具备的工业互联网和整厂智能化改造能力产业巨头将成为行业内的重要玩家:产业巨头在集团内部天然具备海量真实的制造场景和现实棘手的制造问题,内部智能化的解决方案更加贴近真实需求,内部提供的基础改造业务量使得技术和方案可以快速迭代。产业巨头通过自身场景打造的方案在行业内都具有明显的标杆作用,先进的制造经验可以在行业内或者跨行业进行赋能,继而向全行业输出,具备显著的跨行业能力,未来将突破行业天花板。

  工业智能化领域的资产未来退出途径主要以A股为主,偏A股资产画像,早期项目双币投资人和人民币投资人兼而有之,中后期项目除了中后期人民币财务投资人之外,以国家队、产业资本为代表的人民基金已经成为重要的资金方。

  整体赛道在2022年保持了较高的景气度,2022年Q1到Q3,每个季度与工厂智能化升级相关领域(工业机器人、工业互联网、工业软件、机器视觉)的私募融资项目均超过了120起,其中工业机器人的私募融资项目更是连续8个季度维持在50起左右的高点。根据华兴资本2022年第三季度最新的投资人水温测试报告,投资人对于未来短期和中长期的预期相对乐观。在整体资本市场缺乏新热点的情况下,工业智能化和先进制造等领域的热度还将持续,但是估值逻辑将更加稳健,整体回归A股审美和估值逻辑,注重盈利、现金流和增速。

  工业智能化赛道中主要可以分为两类玩家,国内产业集团智能制造部门以及独立的创业公司,两者在资本策略上会有所不同:

   以终为始,步步为营的长期业务规划和资本计划:从分拆融资之初,就做好业务和资本双重长期规划。业务上,梳理集团内部业务,明确集团各业务板块定位和协同关系,同时制定未来3-5年的战略规划;资本上,以终为始制定全面的资本计划,结合未来3-5年的IPO目标,综合一二级市场的关注重点,与财务顾问提前规划上市前资金需求、融资节奏和轮次规划、合规性审查、关联方交易的规划、上市地选择等等。

  以融会友:扩大自己的朋友圈,通过融资实现破圈,加强业务的深度合作,快速拓展行业,引入国家资本,助力国企智能化转型升级,增强政策敏感性。

  买!买!买!:参考国外的工业软件以及工业巨头的发展历程,并购是重要的扩张和发展手段。在进行私募融资、IPO等常规的资本运作的同时,应对公司的业务板块进行规划,划分出自己的核心板块和可以通过并购快速补齐的业务板块,通过并购实现专业人才的快速引进、收入规模的快速提升、技术实力的快速补齐。

  抓住机遇,小步快跑:利用工业智能化难得的历史机遇期和高景气度,以合理的估值小步快跑,快速完成各个轮次的融资,稳扎稳打,加大研发力度,保持产品的优势地位。同时在融资过程中要注意估值的提升与业务的发展速度相匹配,避免由资本市场资金和资产的短期供需关系不匹配带来的估值偏差给后续融资造成障碍。

  产融结合,业务资本双丰收:通过引入产业投资人提升业务规模,同时与产业投资人打造伙伴合作关系,落地行业级解决方案,实现快速行业复制;通过引入地方政府引导基金,引入地方政府的资源,在产业落地和扶持政策上占得先机;

  各种融资渠道和资本运作手段多拳出击债权融资、政府补贴、产业并购:近几年国家对于“小巨人”企业以及各类高新技术企业推出了众多的金融扶持计划,各大银行在对科技企业的融资扶持上也推出了众多利好政策和创新型产品,债权融资门槛相对降低,可以成为有效的流动资金补充来源。同时,各级政府对科技企业的扶持力度也非常大,各种政府补贴可以有效缓解公司在研发方面的投入压力。最后,行业头部的公司始终要把产业并购作为公司发展的重要手段,例如可以联合社会资本成立产业基金,成为行业整合者。