工業網際網路是實現智慧製造不可缺少的要素之一，全球智慧製造規模佔全球工業增加值4.63%。製造企業未部署AI的主要原因是缺少對AI的深入理解和落地可行性分析。未來，智慧製造市場空間和潛力巨大。

一、工業網際網路發展歷程（部分）

1968年，Dick Morley發明的世界第一臺PLC (可程式設計邏輯控制器)投入商業生產；

1971年，Theodore G.Paraskevakos第一次提出將電話與計算相結合的概念；

1995年，MS Windows成為工廠主流作業系統；

1996年，OPC基金成立，統一工業自動化資料標準，確保資料交換安全；

1997年，無線M2M技術在工業中普遍應用，物聯網概念逐漸被接受；

2006年，OPC獨立架構（UA）協議釋出，實現裝置、資料來源和應用直接安全通訊；亞馬遜推出第一個雲端計算平臺Amazon Web Services；

2010年，感測器價格下降，IT標準進入工業自動化；

2016年，科技屆和資本市場，工業網際網路活動頻繁，雛形初見；

2017年，中國首個本土化工業網際網路平臺“根雲”誕生；

2018年，眾多工業網際網路相關政策相繼出臺，中央核定多個工業網際網路試點示範專案。

三、中國發明專利年均增長率達63.97%

2013年，中國工業網際網路/智慧製造發明專利申請僅131件，2018年，達到1439件，年均增長率達63.97%。

四、全球智慧製造規模佔工業增加值達4.63%

關於智慧製造市場規模，依據不同標準，具有不同的資料。

中商網和前瞻網資料顯示，2014年，中國智慧製造市場規模8101.1億元人民幣（約1138億美元），全球6264億美元；

2018年，中國智慧製造市場規模17500億元人民幣（約2458億美元），全球10915億美元，約等於印尼2018年GDP（1.04萬億美元，全球16名）。

結合世界銀行工業增加值資料：

2014年，中國（世界銀行資料）工業增加值45182億美元，智慧製造市場規模佔工業增加值2.52%，全球219360億美元，佔2.86%。

2018年，中國工業增加值49231億美元，智慧製造市場規模佔工業增加值4.44%，全球216190億美元，佔4.63%。

中國智慧製造市場規模佔工業增加值比例逐年提升，總體上升水平高於全球。作為製造業大國，中國智慧製造成長空間巨大。

五、四個融合AI技術的智慧製造領域

（一）工業機器人

《中國機器人產業發展報告（2018）》顯示，2018 年，全球機器人市場規模將達到298.2億美元，2013-2018年，平均增長率約為15.1%。其中，工業機器人市場規模將達到168.2億美元，佔56.41%，中國產工業機器人在市場總銷量中的比重穩步提高。

1.工業機器人分類

按應用方向，工業機器人分為移動機器人、焊接機器人、包裝機器人、鐳射加工機器人、真空機器人（主要應用於半導體工業）等。

埃爾森機器人：通過3D快速成像技術，對物體表面輪廓資料進行掃描，形成點雲資料後進行智慧分析處理，加以AI分析、機器人路徑自動規劃、自動防碰撞技術，計算出當前工件的實時座標，併發送指令給機器人實現抓取定位的自動完成。

瑞士ABB Robotics：採用機器學習、數字化和協作解決方案等技術，成為全球機器人行業最先進、自動化程度最高的工廠之一。

三菱電機（Mitsubishi Electric）：運用了AI，讓機器人進行細微調整，每次動作時間只要1.9秒，甚至超越熟練的作業員，能夠彈性且快速的完成自動組裝作業。

新鬆機器人：在真空環境下工作，主要應用於半導體工業。中國真空潔淨機器人市場長期被國際機器人企業巨頭壟斷，2009年，新鬆成功研製真空機器人，打破國外壟斷。

2.北、深、上、杭、廣位列企業數前列

（二）缺陷識別

藉助工業視覺相機，設定好識別物件和特徵、方向、形狀和位置等引數之後，運用AI視覺識別技術對外觀上出現組裝錯誤、表面缺陷、損壞和缺失特徵的產品進行篩選，分辨次品和良品。

洪樸資訊：針對晶片、PCB產品外觀常見的劃痕、油汙、異物、變色、氣泡、凹點、凸點等,基於機器視覺技術，精確識別標註缺陷，實現全自動精準檢測。

（三）預測優化

以機器學習、深度學習等為核心，將資料轉換為有價值的資訊，幫助企業分析檢測故障，預測故障發生時間；進行資源配置、工藝優化、過程控制、產業鏈管理、節能減排等。

樹根互聯“根雲”平臺：提供資產管理、智慧服務、預測性維護等工業應用服務。

博華信智：線上監測診斷裝置，將監測、診斷、報警、預防維修集於一體。

（四）AI虛擬助理

技術、研發或質控人員可以通過語音詢問了解事情細節和進展，無需在鍵盤或手持裝置上打字。

六、智慧製造市場空間和市場潛力巨大

德勤一項智慧製造企業調研顯示，51%的受訪企業運用了AI，46%的受訪企業已經或計劃部署AI。尚未部署AI的主要原因是缺乏對AI的深入理解和AI落地可行性分析。

結合發明專利數量和“智慧製造規模/工業增加值”等分析，中國智慧製造市場空間和市場潛力巨大。