环形光学胶组装设备专题调研报告

环形光学胶组装设备专题调研报告提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力，提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。一、 培育智能产品以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产品，加快突破关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。（一）智能网联汽车支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。（二）智能服务机器人支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。（三）智能无人机支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。（四）医疗影像辅助诊断系统推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。（五）视频图像身份识别系统支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。（六）智能语音交互系统支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。（七）智能翻译系统推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。（八）智能家居产品支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。二、 基本原则（一）系统布局把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。（二）重点突破针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。（三）协同创新发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。（四）开放有序加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。三、 构建支撑体系面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等服务平台，加快构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络安全保障体系。（一）行业训练资源库面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。（二）标准测试及知识产权服务平台建设人工智能产业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准，鼓励业界积极参与国际标准化工作。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和服务的智能水平、可靠性、安全性等进行评估，提升人工智能产品和服务质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权服务平台。到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。（三）智能化网络基础设施加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。（四）网络安全保障体系针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。四、 智能装备行业情况智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产装备。智能装备行业具有产业关联度高、技术资金密集的特点，是各行业智能生产、技术进步的重要保障，在基础技术水平不断提高的作用下，智能装备行业发展迅速，目前已经广泛应用于消费电子、医疗、汽车、新能源等多个领域。对于下游应用企业来说，智能装备的核心价值体现在降低生产成本、提高生产效率。一方面，智能装备能够有效降低应用企业的劳动力需求，减少人工成本，通过自动化降低产品的不合格率，减少因产品质量造成的损失，降低整体生产成本。另一方面，智能装备能够通过科学合理排产，优化生产过程，改善生产工艺，加快生产速度。智能装备系下游应用企业实现智能制造的基础，而智能制造产业的推进则为智能装备提供了广阔的应用市场。智能制造通过工业自动化、工业互联网、企业信息化管理，将传统制造企业进行全面的智能化升级，覆盖企业的制造工艺、制造产线运行和企业整体运营信息化。工业自动化系在生产制造中采用自动控制、自动调整装置，用以代替人工操纵机器和机器体系进行加工生产，人工仅进行机器设备生产的监督。随着国内5G基础设施逐步完善，以及云计算、边缘计算、人工智能、大数据等技术的进一步发展，工业互联网体系建设逐步完备，从而有效将人、数据和机器连接起来。企业信息化管理则是面向装备、单元、车间、工程等制造载体，形成企业各个层面与环节数据集成。（一）全球智能装备行业全球制造业先后经历了手工制造、流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生了改变，经历机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势。在生产制造由劳动密集型向技术密集型转型的道路上，大力发展智能装备变得不可或缺。2008年金融危机后，经过十多年的技术积累，制造业强国不断推出新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力，培育行业竞争优势。德国提出了工业40概念，推进传统制造业与现代化信息技术的融合，美国则启动了先进制造业国家战略计划。近年来，随着全球科技和产业竞争日趋激烈，大国战略博弈进一步聚焦制造业，美国先进制造业领导力战略、德国国家工业战略2030、日本社会50和欧盟工业50等以重振制造业为核心的发展战略，均以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。根据国际市场研究机构MarketsandMarkets最新发布的研究报告，2020年全球智能制造市场规模2，147亿美元，预计到2025年将增至3，848亿美元，复合增长率达到124%。（二）我国智能装备行业装备制造行业为国民经济提供生产技术装备，系现代制造业的核心组成部分。2010年10月，首次将高端装备制造业列为国家战略性新兴产业之一，作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，促进工业智能化，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，加快我国由工业大国向工业强国转变的进程具有十分重要的意义。与全球制造业遭遇瓶颈相同，我国制造业亦面临较大挑战，一方面，我国制造业大而不强，在制造业增加值跃居全球第一的同时，我国制造业利润空间小，仍处于制造业微笑曲线底部。此外，我国劳动力人口红利开始逐渐减弱，制造业成本显著提升，过往的比较优势正在减弱，制造业智能化转型迫在眉睫。在此背景下，我国十三五规划中进一步提出了发展智能装备行业，面向中国制造2025十大重点领域，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用。十四五智能制造发展规划亦明确指出，要针对满足提高产品可靠性和高端化发展等需要，开发面向特定场景的智能成套生产线以及新技术与工艺结合的模块化生产单元。虽然我国智能制造（装备）行业起步较晚，在技术实力积累、制造工艺水平、产业体系建设等方面与发达国家相比存在差距，但是随着国家政策的大力支持、下游制造业对智能装备需求的提升，以及机器视觉、功能检测等重要技术的不断提高，我国智能装备行业不断发展壮大。根据中控网统计数据显示，2016年至2020年，我国智能设备制造市场规模由1，421亿元上升至近1，900亿元，预计至2025年可达2，347亿元。近年来，国内智能设备制造的市场规模呈现增长趋势。（三）机器视觉和功能检测技术发展带动智能装备行业快速发展智能装备旨在提供外部闭环控制机制，进行自动误差补偿，并且保证制造流程的正确完成。智能制造的典型特征为动态感知、实时分析、自主决策和精准执行，工业机器人本身不具有智能特征，机器视觉和功能检测相关基础技术的演进为智能装备发展奠定了坚实的技术基础。1、机器视觉带动智能装备行业快速发展在整个智能制造系统中，原始信息的采集是最为基础的工作，原始信息推动着整个系统的决策、执行和学习。机器视觉技术具有高度的灵活性，能适应各种生产环境，获取检测对象的图像以进行原始信息采集，并进行分析、处理：机器视觉既可以引导定位进行尺寸量测及外观检验，完成不合格的产品的精确剔除；还可以指导机器人实现更好的定位和筛选组装工作，与整个智能制造流程密切相关。机器视觉概念于上世纪五六十年代首次被提出，北美、欧洲和日本等发达地区率先进入该项研究领域，并于二十世纪八十年代将其应用于工业化生产过程当中。机器视觉技术依靠光学成像、机械运动、电气控制、分析算法、应用软件等核心技术，使得智能检测、组装设备具备高精度的2D/3D模型获取能力，图像处理、图像识别、认知决策等人工智能和抽象理解能力，并且能够完成复杂工业的精密运动任务，从而实现智能检测、测量、定位和识别等功能。从全球范围看，由于下游消费电子、医疗、半导体、汽车等行业规模持续扩大，全球各大经济主体的自动化水平的不断提升，机器视觉的在传统产业的应用率不断提升的同时，不断拓展新的应用领域。随着全球制造中心向中国转移，2020年度包括中国在内的亚太区已是欧洲、北美之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的253%。相比于国外完整且成熟的产业链，我国机器视觉起步较晚，源于上世纪八十年代的技术引进。伴随着我国工业化进程发展，机器视觉行业经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段。中国制造2025将推进信息化与工业化深度融合作为战略任务和重点之一，提出推进制造过程智能化。在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用。我国将智能制造提升到国家战略层面，大力发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。机器视觉作为智能装备产业的重要抓手，受益于各项产业政策的支持和各项技术的发展，其发展深度和广度逐步提升，广泛应用于自动化成套生产线、智能测控系统、工业机器人等具有自主知识产权的重大智能装备。未来几年，得益于经济持续稳定发展、产业结构转型升级、制造业自动化及智能化进程加速、行业内企业自主研发能力增强、机器视觉产品应用领域的拓宽等因素，我国机器视觉行业规模有望实现持续、稳步增长。2、功能检测带动智能装备行业快速发展功能检测是智能制造系统的重要组成部分，通过对计算机软件、算法、机构设计、控制理论、物理学、化学等学科及工艺的运用，利用软件算法配合自动化设备的使用对产品的各项待测参数进行读取，从而验证待测产品，确认产品的特性可以满足设计需求，实现生产效果的提升，为客户达到提质降本增效的效果。功能检测包含对待检测产品各类物理及化学属性的测试，目前被广泛应用于消费电子、汽车电子、医疗电子、工业电子及相关电子零部件产品的电学、信号（无线射频）、声学、光学、传感、恒压力、磁性等方面的性能检测。以消费电子产品为例，其功能多样化和设计复杂化导致产品检测种类繁多、精度要求高。海外美国、日本等工业发达的国家凭借进入功能检测早的先发优势，目前在技术上依旧处于发展前沿的位置。此外，美国及日本等国家半导体行业的发展也助力了海外功能检测行业的发展。功能检测作为自动化生产的重要组成部分，多年来随着自动化行业的进步而不断发展。近年来，我国制造业虽然已处于加速发展的进程，但相比发达国家，仍然有一定的起步较晚的劣势。对于使用功能检测设备的终端产品制造厂商而言，产品质量因关乎企业的品牌及声誉，是企业经营管控的重要环节。就全球而言，在功能检测自动化设备还未生产制造前，产品的功能检测通常由人工测试的方式完成。因人工测试速度有限、且容易受到检测人员主观或外界客观因素的干扰，故人工测试对质量缺陷产品的甄别率普遍较低，一方面导致产品生产线运转效率低下，产能利用率下降，拖延新产品推出时间；另一方面导致检测后产品质量参差不齐，对产品品牌造成负面影响。近年来，随着全球范围内劳动力成本的普遍提升，及人口老龄化、出生率低造成的劳动力不足，以自动化检测代替人工检测成为检测发展的主流方向。功能检测设备的使用规模随着工业自动化设备的广泛使用而不断增加。由于工业自动化设备涉及的下游行业较多，不同行业的实际情况区别较大导致实际的需求设备差异也较大，因此，工业自动化的蓬勃发展促进了功能检测需求的进一步发展。五、 智能装备行业技术水平智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功能的先进生产装备。德国、日本等发达国家有着深厚的工业发展积淀，装备设计理论成熟，底层技术积累丰富，材料、工艺和制造手段先进，促进了其智能装备制造业的发展。我国智能装备制造行业起步较晚，在技术领域较先进国家仍存在短板，新型传感器件、量测器具、控制单元等核心技术还需要向国外厂商采购，限制了行业的发展空间。此外，我国工业产业基础薄弱，高精度和超高精度数控机床加工能力较弱，为智能装备提供基础零部件、元器件、材料的工艺水平与工业发达国家相比存在较大差距，制约了行业的发展速度。近年来，在国家产业政策鼓励支持、下游客户需求增加、基础技术不断提高的三重有利因素推动下，国内的智能装备企业不断加强自身研发能力，有针对性的进行技术突破，在消费电子、光伏组件、新能源电池等行业涌现了一批具有较强竞争力的企业，行业技术水平有了显著的提升。同时，随着应用场景的不断丰富，各行业客户对智能装备的功能、性能、效能等方面均提出了更加细致的要求，部分国内从业企业抓住市场需求变化的机遇，在定制化开发、制造成本、销售渠道、客户业务理解和客户服务能力等方面增强竞争优势，从而在长期的市场竞争中产生了一批设计研发能力强、服务质量良好的企业，在市场中占据有利的竞争地位。六、 行动目标通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工业领域智能化水平显著提高。人工智能产业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及安全保障体系框架初步建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，产业发展环境更加完善。七、 加强组织实施强化部门协同和上下联动，建立健全企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。八、 优化发展环境开展人工智能相关政策和法律法规研究，为产业健康发展营造良好环境。加强行业对接，推动行业合理开放数据，积极应用新技术、新业务，促进人工智能与行业融合发展。鼓励部门率先运用人工智能提升业务效率和管理服务水平。充分利用双边、多边国际合作机制，抓住一带一路建设契机，鼓励国内外科研院所、企业、行业组织拓宽交流渠道，广泛开展合作，实现优势互补、合作共赢。九、 下游应用智能装备行业需求状况与发展趋势近年来，精密光学、计算机软件算法、机械运动、电气控制等软、硬件技术的演进为智能制造的自感知、自决策、自执行、自适应、自学习功能奠定了深厚的底层技术基础。另一方面，居民可支配收入的增加带动了消费升级转型，推动了消费电子、新能源、医疗等应用领域市场需求的增长，需求端市场规模的扩大形成了以高效率、高品质导向的智能制造产业的原始驱动力。（一）智能装备消费电子行业需求状况与发展趋势1、智能装备行业固定资产投资额持续走高消费电子是消费者购买用于满足其生活与工作中对沟通、资讯、事务处理和娱乐等方面的需求的电子产品，既包括了电视机、台式电脑、数码相机等家电产品，也包括智能手机、平板电脑，以及近几年兴起的可穿戴设备等智能电子产品。消费电子产业发展带动了上下游材料、设备和技术的发展，推动了配套产业的国产化进程。就现阶段而言，国内消费电子上下游材料供应和装备供应企业已经在竞争中具备了一定的规模化优势。近年来，随着富士康、立讯精密等国内大型的消费电子制造服务商的逐步完善，国内企业具备更贴近市场和客户的优势。近年来，随着经济的不断发展和生活水平的提高，国内的组装厂商也不断往高端制造发展，国内配套组装厂商崛起过程中也带动了设备制造厂商的发展。设备厂商围绕着配套组装厂的集聚效应逐步凸显，目前设备厂商在珠三角及长三角形成聚集。未来，国内本地化配套能力将进一步提升将带动包括智能装备厂商的进一步发展。消费电子具有技术升级快、更新换代周期短的特点。消费电子频繁的型号和设计变更使得制造企业需要持续采购、更新定制化程度较高的智能检测、组装等产线设备，对其上游的智能装备行业产生巨大需求。此外，随着消费电子产品精密度要求逐步提高，以苹果为代表的知名消费电子企业对生产组装环节中智能检测、组装装备的使用渗透率亦将进一步提升。根据国家统计局的统计情况，2015年至2020年我国电子信息产业固定资产投资呈现逐年增长的趋势，复合增长速度达1732%。电子信息产业固定资产投资规模的逐年增长为消费电子制造业智能装备的应用创造了持续增长的需求。费电子行业覆盖面广，涉及到的生产工艺流程多，需要的智能装备类别丰富。从硬件形态方面来看，应用于消费电子的智能装备包括了手机、电脑和家电等渗透率高、市场规模大的成熟型消费电子产品制造检测装备，以及包括了智能手表、无线耳机、智能眼镜等处于成长阶段的可穿戴设备产品的制造检测装备。此外，各类消费电子产品具有显示模组、触控模组、摄像模组、无线充电模组等不同功能模组，而每个功能模组均有多道组装、测试环节的消费电子自动制造检测装备。以上应用于不同产品、不同功能模组的智能组装、检测装备均存在产品形态、功能需求、检测要求等方面的差异，从而为智能装备制造企业创造了广阔的市场空间。随着消费电子行业的持续快速发展，新型硬件终端、新功能模组不断涌现，从而为智能装备行业提供了持续发展的源动力。2、智能装备行业应用产品种类丰富消费电子涵盖产品种类繁多，电脑手机、家用电器、个护健康，新兴的可穿戴设备产品及相关周边均属于消费电子产品范畴。根据Statista预测，2023年全球消费电子行业市场规模预计将达到11，166亿美元。荣旗科技的智能检测、组装设备主要用于智能手机、无线耳机、智能手表、无线充电器的检测或者组装，产品主要服务于苹果、亚马逊、谷歌等消费电子领域的知名厂商。受益于应用产品的更新换代、功能革新以及下游客户的良好品牌效应，行业智能装备市场广阔。根据IDC发布的数据显示，2020年全球智能手机出货量为1292亿部，受到疫情影响较2019年下滑59%。尽管全球市场有所下滑，而苹果iPhone12的推出拉动了苹果智能手机在2020年第四季度的出货量，当季度出货量位居全球第一，较2019年第四季度增长222%，2020年全年较2019年增长了79%，显著优于行业水平。2021年全球智能手机出货量为1355亿部，较2020年小幅上升，其中苹果手机出货量为236亿部，较上年增长1588%。根据CounterpointResearch研究报告，苹果手机出货量并非常年处于第一，但其占全球智能手机市场总利润的比重位居行业第一，2019年三季度苹果手机产品占全球市场总利润66%的份额。终端产品较强的盈利能力系苹果供应链各环节优秀的质量控制的有力体现，同时亦有助于支撑其进行持续的智能装备投入。可穿戴设备系指集硬件、软件、传感技术和数据分析于一体，能够直接穿戴在身上，或者能够整合到服装的一种便携式设备，随着2012年谷歌眼镜的亮相，各大企业纷纷进军可穿戴设备市场。全球可穿戴设备出货量从2016年的102亿部增加至2020年的445亿部，复合增长率达到4436%，其中苹果品牌的可穿戴设备占比从10%上升至超过30%。苹果可穿戴设备出货量占比快速拉升主要系得益于TWS无线耳机的推出以及快速渗透。自2016年底苹果推出第一代AirPods以来，全球TWS无线耳机开启了快速发展模式，根据CounterpointResearch数据，苹果TWS无线耳机出货量约为3，500万副、6，000万副和7，200万副。苹果可穿戴设备主要构成还包括智能手表，AppleWatch累计出货量已超过1亿部，AppleWatch在全球可穿戴设备中的市场份额已达到55%。除苹果可穿戴设备以外，行业智能装备还应用于智能眼镜的检测。从市场规模来看，随着底层技术的成熟，智能眼镜硬件设备的完善，5G技术的商用普及，运营商、设备商都加大了VR/AR方向的布局；而VR/AR内容生态的加速构建，智能眼镜产品的需求将会快速提升，智能眼镜相关的制造和检测装备需求亦会快速增长。根据MarketsandMarkets和头豹研究院，针对虚拟现实应用，我国消费级应用和企业级应用分别为20%和80%，游戏、影视占消费级应用的67%，而工业领域则更占了企业级应用的80%。目前，虚拟现实硬件终端主要以头戴式智能眼镜为主，而由于智能眼镜生产成本较高等原因，现在企业客户还是智能眼镜的主要消费群体：智能眼镜能够运用于执法巡查，快速精准进行车辆、人员排查以及现场警情处理；此外，智能眼镜可以支持工业企业的远程协作、设备操控、故障诊断等；在医疗领域，智能眼镜可以实现远程医疗教育培训，提升医生诊断效率等。未来随着消费级应用的成熟，智能眼镜将会加速向消费级市场渗透，预计到2025年全球超60%的智能眼镜会面向一般消费者。在市场规模方面，IDC和德邦研究所预测，VR眼镜设备的出货量将从2020年的约500万台增加到2025年的超过2，900万台；AR眼镜设备出货量预计将从2020年的约30万台增加到2025年的超过1，400万台。根据IDC预测，全球可穿戴设备销量的未来五年复合增长率约为94%，而且可穿戴设备具有体积小、内部结构精细的特点，其组装、测试需要通过自动化智能装备完成，因此，可穿戴设备市场规模快速增长也将明显带动智能装备行业市场需求的增长。3、智能装备行业新增功能模组导入随着对于人们消费需求的深度挖掘，以及互联网+和新一代信息技术的发展融合，消费电子产品功能日益完善，趋向智能化发展，而终端产品功能演进即意味着相应功能模组的全新导入。苹果第一代iPhone的推出，完全通过滑动、点击的方式控制屏幕，颠覆了当时流行的全键盘控制方式，随之带来了触控模组制造、检测和组装需求的迅速扩大。近年来，随着无线充电技术的成熟，各大厂商亦将无线充电技术融入了消费电子产品，苹果在2014年推出采用MagSafe磁吸方式进行无线充电的AppleWatch，2017年推出了支持无线充电的智能手机，后又相继发布了TWS无线耳机等能够实现无线充电功能的可穿戴设备。无线充电功能发展方兴未艾，不仅渗透率将持续提升，还可以在应用场景、上游材料、下游终端产品等多个维度下扩大对智能装备的需求。与显示屏、摄像头等模组相比，无线充电模组引入终端产品的时间不长，近年来，随着无线充电技术的成熟，其充电效率正在逐步与有线充电靠拢。因此，消费者对于无线充电接受程度逐步提升，各大厂商亦将无线充电技术融入了消费电子产品，苹果自2017年推出的iPhone8系列开始，全系手机基本配备了无线充电功能；从其他品牌来看，安卓手机的无线充电则处于从旗舰机向中低端机型渗透的过程中。根据前述公开数据测算2019-2021年度每年销售具备无线充电功能的手机约为27亿部、3亿部和4亿部，呈现逐年上升的态势。根据Strategyanalytics估计，2022年全球无线充电在手机中的渗透率有望提升至35%，至2024年这一数据将达到45%。按照近三年平均手机出货量13亿部测算，至2024年配备无线充电功能的手机预计近6亿部，较2020年增长一倍。在无线充电的适配终端来看，近年来终端应用日益丰富，从消费电子的手表、耳机等产品，到日常使用的办公桌、柜子、台灯等，以及搭载车载无线充电功能的汽车，再到可预见未来的平板电脑等。无线充电可以作为未来智慧城市生态链中的一部分，且无线充电将不再仅仅包含以智能手机为代表的消费电子市场。无线充电还包含电动汽车、医疗设备等领域的市场，2019年消费电子市场的需求占无线充电总业务规模的比例为799%。目前，消费电子领域仍然是推动无线充电规模增长的最大动因，随着无线充电生态链的逐步建立，无线充电将会全面覆盖日常居家、办公、出行。无线充电应用场景的拓展带动对无线充电模组需求的快速攀升，无线充电模组可以分为发射端模组和接收端模组，其中发射端在无线充电过程中主要负责担任充电器的角色，完成发射电能的功能。接收端主要负责接收传输电能给设备充电，通常置于智能手机、可穿戴设备内部。根据WPC无线充电联盟的数据，2020年无线充电接收端和发射端的出货量将分别达到10亿只和4亿只，至2025年两者的出货量将翻一倍，达到20亿只和8亿只。随着无线充电模组需求量的激增，在各电子产品品牌商对于产品及模组质量要求不断提升以及元件精密化的背景下，无线充电模组细分领域的检测设备规模有望在2025年实现翻番。在终端应用场景不断丰富的同时，无线充电检测向模组的上游磁性材料端、下游终端成品延伸。无线充电模组主要由基底、磁性材料（铁氧体、纳米晶等）、传输线圈、石墨碳材料等构成。电子制造服务商根据终端客户需求，除需要对整个模组的外观、尺寸、功能进行智能检测全检以外，在磁性材料、密绕线圈等制造环节亦需要进行外观、尺寸的检测。因此，随着无线充电在消费电子领域渗透率的进一步提升，智能检测、组装装备的需求将呈现加速增长态势。2019年及2020年，横店东磁、天通股份、安泰科技、东尼电子等磁性材料生产商的机器设备增加额分别为13亿元和12亿元，若未来前述企业仍然保持12-13亿元的机器设备投资，按照检测设备占比10%-20%测算，相关领域的检测设备市场空间在1-2亿元左右。无线充电模组作为近年新导入模块部件，下游成品组装生产线中针对无线充电功能的检测工站仍在进行持续的增设或自动化调整。例如TWS耳机广泛应用无线充电功能，根据终端品牌商的要求，在耳机组装过程中，EMS厂商增设了耳机盒的无线充电LCR、开短路、按键力反馈的三合一全自动检测环节，从而产生了新的智能装备需求。未来，一方面上游磁性材料，如铁氧体、纳米晶等，应用范围较广，除智能手机等消费电子产品之外亦可应用于汽车、仪器仪表、机械等方面，设备供应商凭借累积的材料检测技术和经验，还有机会为客户提供消费电子领域外的材料检测；另一方面随着应用无线充电的终端产品种类丰富，设备供应商有更多的机会进入更多品类产品的成品组装制程，获取更大的市场份额。（二）智能装备新能源电池领域行业需求状况与发展趋势当前，新能源汽车、电力储能等产业的需求爆发带动新能源电池制造产业大规模扩张，随之而来的，即是新能源电池检测设备需求的快速提升。从市场发展情况来看，当前，新能源汽车、电力储能等产业的需求爆发带动新能源电池制造产业大规模扩张，随之而来的，即是新能源电池检测设备需求的快速提升。近年来，电池制造生产设备的自动化程度逐步提高，以宁德时代为代表的电池生产企业单位GWh所需员工人数量在近年下降了4547%。在制造环节自动化程度提高、单位GWh所需生产人员降低的同时，检测环节仍以人工或半自动形式进行。因此，检测环节逐渐成为了整条生产线的瓶颈，需要投入大量劳动力，从而为电池生产企业后续大幅度的产能扩张形成了制约。随着全球电池需求爆发，电池企业规划产能翻倍增长，但劳动力成本上升，低自动化率产线招工难度大幅提升，因此亟需在检测环节实现机器换人，进一步提升产线自动化率。其次，多家动力电池龙头企业规划未来3年将新增超过1TWh新能源电池生产能力，除现有生产基地及周边地区的产能扩张以外，其中，国内新增产能基地将向中西部地区扩张；此外，为配套欧洲和美国等国家地区的汽车电动化渗透率提升需求，电池生产企业亦将在相应境外地区建立生产基地。在前述地区存在质检人员不足或人力成本高的问题，使得电池生产企业必须配套成熟的自动化检测方案来解决这一问题。锂电池制造的前、中、后段工艺技术难点各不相同，在各生产工艺环节逐步涌现了一批技术领先的核心设备制造企业，这些企业的成长壮大使得我国拥有了完成新能源电池全生产流程的制造能力。先导智能、赢合科技、杭可科技等知名企业在电池生产制造的不同工序进行深耕，各企业形成了自身的技术累积和市场先入优势。国内锂电池设备制造企业均系围绕电池生产制造流程展开服务，而行业中尚未出现主攻动力电池检测的代表性企业，因此，主力检测设备供应商的缺失为行业提供了进入新能源电池检测领域的市场机遇。目前，国内单GWh锂电设备投资额约18-2亿元。价值量分布方面，前段设备价值量占比最大，约35%-40%，其中涂布机占比约70%；中段设备占比约30%-35%，其中卷绕机/叠片机占比约70%；后段设备占比约30%-35%，化成、分容设备在其中占比约70%，其余约30%为组装设备，以上投资均集中在制程环节，检测设备投资额较少。预计未来单GWh的检测设备需求将占产线设备投资的10%左右，即1，800-2，000万元，各大主流电池企业的扩产规模将超过1TWh，约合市场空间达200亿元。同时，考虑到对现有产线的技改升级，市场空间会更大，从而给智能检测装备从业企业开拓新的应用领域打开了市场空间。（三）智能装备医疗器械领域行业需求状况与发展趋势医疗器械行业作为智能装备应用的另一主要领域，其具有品种繁多、工艺复杂、质量要求极高、无菌超净等特点，行业领先的医疗器械制造商要求制造装备具有定制化、柔性化、信息化及智能化的功能，能够实现制造过程的可控性、可追溯管理，智能装备的运用则是实现以上功能要求的有效途径。随着社会老龄化程度的增加、经济的发展及生活水平的提高，人们对于医疗愈加重视，医疗器械的市场需求呈现增长趋势，进而推动医疗消费升级。医疗器械行业范围较广，涵盖了可直接或间接用于人体的仪器、设备、器具、体外诊断试剂及校准物、材料以及配套的计算机软件等，也包含包括一次性注射器、输液器、输血器、引流袋、引流管、留置针、无菌手套、手术缝线、手术缝针、手术刀片等小型医疗设备及耗材。现代医疗设备行业壁垒高，研发投入大，属于资金及技术双密集型产业。由于医疗产品在精确度、卫生、安全性等方面要求更高，产品制程管控更严格，相关检测需求通过智能检测设备的应用可以有效提升产品的安全性，因而智能检测装备在医疗行业具有广阔的应用前景。从长远发展看来，智能检测、组装装备作为智能制造的有力抓手，伴随消费电子、新能源和医疗器械等行业规模的增长，也将拥有广阔的发展空间。