机械设备：工业互联网行业深度报告-AI赋能，质检、视觉、低代码和工业互联网平台率先受益
- 2023-08-29 23:05:32上传人：So**oi
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- 1 工业互联仍然面临数据难采集、产业协同难和网络安全等痛点
- 1.1 工业互联持续推进， 2025 年工业互联网平台市场空间预计翻倍
- 1.2 关键技术及产业趋势
- 1.2.1 关键技术： 5G 、边缘计算和数字孪生
- 1.2.2 产业趋势：产品化、虚拟化、云边协同
- 1.3 核心痛点：数据采集、产业协同和网络安全
- 2 AI 将助力打通工业互联网核心痛点，促进发展进程加速
- 2.1 高性能 AI 将极大的提升工业互联网的安全性和可靠性
- 2.2 高性能 AI 将进一步提升工业互联网人机协同水平
- 2.3 生成式 AI 将重塑数据追踪和分析的流程
- 2.4 工业行业大模型有望让机器拥有 “大脑 ”
- 3 质检、视觉、低代码和工业互联网平台是率先受益环节
- 3.1 工业 AI 质检精确率迈上新台阶
- 3.2 工业视觉 AI 取得突破
- 3.3 工业领域低代码编程突破 “易用性 ”瓶颈
- 3.4 工业互联网平台渗透率有望提升
- 4 投资机会
- 5 风险提示
- 行业深度
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- 图 1： 2022 年我国工业互联网增加值占 GDP 比重达 3.64%
- 图 2： 我国工业互联网规模仅次于美国
- 图 3： 2020 年国内工业通信设备占比仅 20%
- 图 4： 龙头工业通信企业集中分布在海外
- 图 5： 我国工业互联网平台及应用解决方案市场格局较为分散， CR5 仅 24.4% （2021 年）
- 图 6： 2025 年我国工业互联网平台及应用解决方案市场空间将达 56.1 亿美元
- 图 7： 用 5G 搭建的无线传感控制系统样例已具备工业应用能力
- 图 8： 国内运营商已推出 EdgePOD 一体化边缘解决方案
- 图 9： 数字孪生车间与物理车间通过车间服务系统实现映射与交互
- 图 10 ： 车间数字孪生的关键在于异构要素物理融合
- 图 11： 工业互联网平台向可复制工业场景演进
- 图 12 ： 孪生模型（左）与生产环境（右）高度吻合
- 图 13 ： 云边协同的工业互联系统在离散制造、流程制造、能源电力及泛工业中有着广泛的应用
- 图 14 ： AI 在工业领域落地时间间隔不断缩短
- 图 15 ： AI 缺陷监测在各行业任务中准确率表现优异
- 图 16 ： 三菱光纤激光系统利用 AI 监控切割过程并自动调整参数优化切割性能，加工精度可提高 51%
- 图 17 ： 亿迅科技电子化图纸应用加入 AI 技术防止偷拍，当 AI 判别有人员行动异常时将自动息屏
- 图 18 ： 由强化学习驱动的人机协作框架具备落地条件
- 图 19 ： 基于深度学习的结构件识别与定位可实现精准位姿
- 图 20 ： ChatGPT 读取 Zerynth 仪表板，快速提取有用信息
- 图 21 ： 阿里通义千问大模型能够实现根据需求自己编写代码并操纵机器人
- 图 22 ： 工业 AI 质检在制造行业的典型应用模组
- 图 23 ： 2021 年中国工业 AI 质检在 SC 和汽车等行业实现规模化复制
- 图 24 ： 2021 年中国 AI 赋能的工业质检解决方案市场 CR5 为 44.3%
- 图 25 ： 中国工业 AI 质检市场规模 2020 -2025 年 CAGR 预计达 28.5% （单位：百万美元）
- 图 26 ： 全球工业视觉市场规模 2025 年将达 1276 亿元
- 图 27 ： 融合深度学习的地板花纹分类将降低 20% 人工成本并提高 30% 作业效率
- 图 28 ： 基于人工智能视觉算法的智慧铁水运输解决方案架构
- 图 29 ： 基于 AIGC 的缺陷样本生成框架有望解决工业视觉领域样本不足的问题
- 图 30 ： 逻辑、数据流的可视化编排为低代码编程带来挑战
- 图 31 ： 基于新一代 AI 的低代码 /无代码工具大量涌现
- 图 32 ： 低代码编程将为工业平台带来快速开发和部署、可扩展性和数据可视化等功能
- 图 33 ： Power Platform 和 Copilot 的用例
- 图 34 ： 工业互联网平台汇聚了算力、数据、算法及应用场景等 AI 全要素
- 图 35 ： TaskMatrix.AI 是一个能够执行数字和物理任务的强大 API 生态系统
- 图 36 ： 西门子已推出 AI 工业互联网平台 MindSphere
- 图 37 ： 西门子边缘应用程序 AI Inference Sever 支持将 AI 模型部署作为标准边缘程序的内容
- 表 1： 重点行业均向工业互联发展，痛点关键词：数据、协同和安全
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