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中国智能制造未来五大热点分析及预测

发布时间:2016-08-11

机器人-预计未来10年中国机器人市场将达6000亿元根据《中国制造2025》的规划,2020、2025和2030年工业机器人销量的目标,分别是15万台、26万台和40万台,未来市场空间巨大。预计未来10年中国机器人市场将达6000亿元人民币。机器人已从早期的工业机器人发展为种类繁多的现代工业机器人、特种机器人和服务机器人。工业机器人已广泛应用于各大门类工业领域,应用正在扩展到越来越多的行业,包括农业、装配、建筑、电子、物流和仓储、生产制造、医药、采矿以及运输等很多其它行业。我国机器人市场容量巨大、多样,这是国外机器人产业发展不具备的独特优势,正如我国消费电子、互联网行业的国产品牌正不断实现对国外行业巨头的超越,我国机器人行业也会在不久的将来创造新的奇迹。

 

无人机-2018年中国民用无人机市场将达到110.9亿元近年来无人机在民用市场的应用受到越来越多的关注,如农林植保和电力巡线两个领域,无人机需求较为迫切,且具备较大的市场规模。在其它行业的潜在需求也将逐步显现,中国民用无人机市场空间巨大,将进入快速发展期,或将在未来3年内,迎来第一个行业应用小高潮。民用无人机用途极为广泛,未来市场主要集中于农林保值、影视航拍、电力巡视等领域。鉴于国内民用无人机政策的规范和低空空域改革的深化,我国民用无人机行业将呈现爆发式增长到2018年,我国民用无人机市场规模有望达到110.9亿元。成本与价格上具备优势,而技术上又领先国外,国内无人机企业的成功虽是意料之外,但也在情理之中。目前无人机在农业、空中监测、研究等领域的应用可行性更高。目前无人机并非完全的智能化,无人机依旧需要专业的飞行人员来操控,市场专业性人才缺口大,人才培训市场具有很高的投资价值。

 

人工智能-预计2020年人工智能市场规模将近百亿人工智能为21世纪科技领域最为前沿的技术之一,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。其所使用的技术旨在根据数据和分析赋予计算机能够做出类似人类的判断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比不算落后,再加上我国在人工智能相关领域不断产生新的突破,未来人工智能将呈现跨越式增长,预计2020年人工智能市场规模将接近百亿。我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人等智能科技成果已进入广泛的实际应用。2014年,中国市场的工业机器人销量猛增54%,2014年我国智能语音交互产业规模达到100亿元;指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。近年来,我国人工智能技术在人工智能基础研究、人脑研究、网络融合、3D智能打印等领域不断产生新的突破。未来随着人均可支配收入的增加,以及人口老龄化的时代来临,人工智能家庭化的现象将会普及,届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。


3D打印-2018年市场规模或超过200亿元2014年,全球3D打印机市场规模达到38.5亿美元,预计2018年,市场规模将增长到125.8亿美元。中国3D打印市场规模近年均保持较高增长速度,增速维持在30%以上,预计2018年中国3D打印市场规模或超过200亿元。目前我国制造业正处于行业转型升级期,要利用好这个机会,企业应敢于尝试3D技术在原有领域的更新升级,拓展3D技术在更多领域的应用。航天航空领域是金属3D打印增长最快的领域。3D打印在飞机机翼机身、发动机零件、航空站零件补给、无人机系统中都有广泛应用,未来20年3D打印航空发动机零部件市场可达1.25万亿。以国际层面的产业化导向,重点布局工业领域。我国已有技术主要关注轻型3D设备的研发,但对工业用途的机型缺乏长远规划,而3D打印技术的核心竞争力和主战场是工业领域的应用。

 

无人驾驶-2020年将成为无人驾驶汽车商业化元年国内无人驾驶产业仍处于萌芽期,部分细分市场仍为空白。从整车制造视角看,除运动控制系统、辅助驾驶系统ADAS和GPS等可以延用传统车辆制造已有的较为成熟的技术以外,其他大部分无人驾驶技术处于起步阶段,需要多主体包括整车厂、零部件供应商、技术提供商等联合研发、生产,涉及的产业链较长,目前大部分关键技术在我国市场均没有成熟产品。近年许多顶尖企业在技术研发上投入了大量精力,核心技术不断获得突破。而且成本下滑,一些无人驾驶汽车关键零部件成本有下探趋势。此外,无人驾驶符合汽车智能化和互联网化的趋势,是互联网浪潮下汽车行业变革的重大机遇,政府的重视度较高,《中国制造2025》也明确提出加快汽车等行业的智能化改造。这些因素将促进无人驾驶的快速发展。当前距离无人驾驶汽车商业化还有一段距离,预计到2020年无人驾驶将初步实现商业化,具备较强资金、技术实力的投资者可以提前布局,为将来占领市场、制定行业国际标准争取主导地位。对于资金量相对较小的投资者,可以针对无人驾驶的细分领域进行突破,比如当前国内一些尚未完全成熟的无人驾驶技术。投资者应该注重校企合作,无人驾驶对技术、人才要求非常高,投资者可以积极挖掘高校资源,为技术研发提供有力支撑。

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