1、 智能制造數字經濟行業發展深度報告 制造業：數字經濟賦能，從“制”造走向“智”造我國已基本完成了工業化的建設，資本投入對經濟發展的拉動作用已明顯減弱，未來的 五至十年，“數字”將成為制造過程中一大新的生產要素，為提升勞動生產率貢獻新的力 量。那么，數字經濟將如何賦能制造業？制造業已經迎來了哪些技術突破和變革？中長 期來看，這些技術變革將帶領制造業走向何方？本節內容，就基于以上問題的思考，進 行了深入探討。有效賦能：數字經濟如何促進制造業升級？數字經濟對制造業的賦能如何體現？隨著通訊技術的進步，大數據的普及，未來的工業 產品將更加“智能化”，工業生產將更加“數字化”，而渠道銷售和服務將更加“定制

2、化”。在產品端，互聯網與通訊技術的融入將推動工業產品更加智能。我們面對的產品將不再 是一成不變的單一形態，而是如 AlphaGo 一般具有自主“學習”、“思考”和“反應”能 力的智慧終端；在生產端，“數字”作為一種關鍵的生產要素將幫助生產、物流、倉儲等 各個環節實現降本增效。智能制造將不僅僅釋放人們的雙手，更將在視覺、觸覺乃至大 腦決策層替代人工勞動；在服務端，大數據分析幫助企業更好地滿足消費者的個性化、 定制化需求。消費者的需求將被更快速、更精確地為生產廠家所獲悉，并實時為生產指 明方向。由于較早在相關領域進行了投資布局，我們認為龍頭企業可能更早受益，并引領“制造 業升級”浪潮。我們觀察到，

3、眾多細分制造業領域的龍頭企業在近些年密集開展了智能 化、數字化改造，數字經濟賦能制造業的帷幕已然拉開。 產業現狀：我國制造業的數字化程度如何？生產數字化進程近半，未來更多人力勞動有望被機器替代。根據中國兩化融合咨詢服 務聯盟報告（2018），截止 2018 年，我國企業生產設備數字化率和關鍵工序數控化率分 別為 45.9%和 48.4%，這意味著我國制造業已具備了一定數字化基礎，但距離全面普及還 有一定差距。具體來看，生產工序連續進行的流程型生產行業如化工、煉油等，其數字 化、聯網化程度較高；而由零部件組裝成最終產品的離散制造行業如汽車、船舶等，其 數字化水平則較為落后。 催化因素：新冠肺炎疫

4、情對制造業產生了哪些影響？2020 年新冠肺炎疫情對制造業的影響“危中有機”。我們了解到，此前嚴重依賴勞動力 投入的部分傳統業務正在加速智能化、數字化的改造進程，包括從事鈑金加工、焊接、 噴涂、機械裝配等環節的制造企業。在疫情爆發中前期，我國工業機器人產量增長乏力， 但疫情得到控制后，制造企業自動化改造的意愿明顯增強，自 3 月起我國工業機器人產 量快速反彈，單月產量已連續 5 個月高于去年同期水平，且平均增幅達到 20 個百分點。 未來趨勢：數字經濟帶領中國制造業走向何方？展望未來，中國制造業將和數字經濟融合發展，產品智能化、生產數字化與服務定制化 將成為中國制造業發展的三大核心趨勢。具體而

5、言：1. 產品智能化：通過與 5G 通訊、人工智能等廣泛應用的技術形態相結合，工業產品將 進一步向高端化、智能化邁進；2. 生產數字化：生產設備和關鍵工序的數字化能夠將人、機、物料以及生產流程各環 節緊密地連接起來。通過實時采集、傳輸和分析下游的需求數據，企業得以高效識 別需求，并通過智能化程度較高的供應鏈系統及時采購原材料并投入生產。柔性化 制造技術則能夠幫助企業以較低的成本實現多批次、小批量的定制化生產；3. 服務定制化：數字化工廠奠定了柔性制造的基礎，制造業的商業模式將逐步從傳統 的 B2B/B2C（Business to Business/ Business to Customer）轉

6、向 C2M （Customer to Manufacturer），消費者的需求和理念將在生產過程中占據更重要的地位，下游客戶 有機會獲得更加個性化、差異化的產品和定制化服務。技術突破：數字經濟助力制造業升級已經初露端倪？我們認為，制造業的產品智能化、生產數字化與服務定制化三大趨勢，已經初露端倪。 從技術突破的應用案例來看，整車智能和架構革新、無人工廠、數字營銷是上述三大趨 勢的具體體現。 產品智能化勢不可擋，汽車行業迎接變革5G 通訊、人工智能等新興技術應用于制造業，帶來產品智能化的發展。隨著智能芯片在 工業產品中被普遍應用，以及 5G 通訊技術將不同終端應用產品廣泛連接，工業產品的“感 知”

7、能力和“計算”能力都將顯著加強。與此同時，通過綜合利用傳感器（解放觸覺）、 機器視覺（解放視覺）、語音識別（解放聽覺）以及云計算技術（解放大腦），工業產品 能夠更加便捷和普遍地實現人與設備、設備與設備間的互動，這將對工業產品帶來重大 變革。例如，乘用車的電動化、聯網化催生了智能駕駛技術的推廣應用，我們認為將帶 來傳統汽車工業的顛覆式發展。多階段自動駕駛逐步落地，提升用車體驗，創造新應用場景。我們認為汽車智能化產品 最終的落腳點應為滿足消費者需求和對應的各種應用場景，甚至創造新的消費者需求， 并反哺為車企品牌和產品競爭力提升。目前龍頭車企已經開始大力投入在自動駕駛領域 的技術儲備，在外購底層芯片

8、、核心硬件的基礎上自主研發自動駕駛系統。目前大部分 龍頭企業可商業化的技術水平已達到接近 L3 水平，以特斯拉為例，應用場景包括智能泊 車、自動輔助變道、自動輔助導航駕駛等服務。此外，特斯拉可以通過來源于車主的駕 駛信息不斷訓練智能駕駛系統，提高智能駕駛的精確度，做出更符合真人駕駛習慣的判 斷。往前看，在逐步實現全自動駕駛的過程中，新的應用場景應運而生，包括自主泊車、 干線物流、無人配送等。整車架構革新，提高生產自動化程度，方便在線實現軟硬件升級。全球汽車電動化程度 提高，5G 等技術幫助算力向中央集中，整車實現從傳統機械架構向電子化架構轉型，變 多域控制器為單一域控制器。目前各車企都在加強汽

9、車電子電器架構的模塊化設計，以 提高自動化程度、方便軟硬件升級。以特斯拉為例，從研發 Model X 時就開始了模塊化 整合的過程，Model 3 則實現了完全模塊化，汽車控制系統被分成 3 個模塊：CCM（中央 計算模塊）、BCM LH（左車身控制模塊）、BCM RH（右車身控制模塊）。模塊化架構帶來四個好處：1) 算力集中化。模塊內部可共享算力，有利于減少算力浪費。 2) 制造自動化。電路連接結構得到精簡，特斯拉有望降低成本和裝配難度，實現高水平 的自動化生產。3) 軟件可在線更新。傳統車架構中控制器多達上百個，并且來自于不同 供應商，整車廠沒有權限和能力對其進行在線更新，因此軟硬件通常在

10、線下與整車進行 同步更新，改款和換代需要 3-5 年的時間。而模塊化可實現軟硬件的在線升級，特斯拉 軟件近 8 年共進行了 9 次大型更新，平均每 10 個月就迭代一次，從而不斷優化用戶體驗， 實現“軟件定義汽車”。4）大數據應用：單一域控制更便于對消費者用車行為、行駛數 據的搜集，數據分析有利于對整車設計制造的改進。 生產數字化應運而生，制造業勞動力大解放生產數字化是提升生產效率的有效手段。具體又可以分為產線的數字化和供應鏈的數字 化。1) 產線數字化改造將顯著提升制造業企業在生產端的效率，成為企業超額利潤的重 要來源。2) 供應鏈數字化改造能夠提升信息收集、傳輸、分析和使用的效率，帶來供應

11、 鏈的變革。供應鏈的數字化改造與信息交互，能夠降低產品和服務定制化的成本，減少 廠商庫存，并顯著提升企業的盈利能力。生產數字化的代表性應用：制造業與人工智能相結合，使得無人工廠成為可能。發那科 （FANUC）無人工廠通過力傳感器及控制系統實現部件的搬運及組裝，并運用視覺傳感 器 iRVision 進行表面缺陷的外觀檢查，可以在無人狀態下維持正常運轉。此外，通過基礎 設備與“人工智能”的結合，新技術最大程度地提高了機器人的“感知能力”和“智慧 程度”，例如發那科將“人工智能”引入切割機床，使機器人能夠通過自主學習，預測和 校正溫度變化導致的微小位移，進而使加工精度相比傳統做法提高了 40%。特別

12、地，發 那科于 2019 年 4 月 3 日正式宣布，其在日本之外的全球最大機器人生產基地即將登陸上 海，該項目總投資約 15 億元人民幣，該工廠被命名為“超級智能工廠”。展望未來，我們認為中國制造業廣闊的總需求、低廉的工程師成本，將成為孕育中國智 能制造優質企業的肥沃土壤。 服務定制化如虎添翼，消費者效用得到提升服務定制化：“定制化”是指通過滿足消費者的個性化需求而提升消費者效用的生產或服 務方式。對于企業而言，通過供、需兩側的信息化建設，企業能夠更好地了解需求、匹 配需求。對消費者而言，柔性化制造將更好地滿足消費者的個性化需求。產品服務定制化的代表性應用：5G 及 VR 技術的推廣，使得汽

13、車行業中的線上 VR 看車、 產品定制化成為可能。以特斯拉為例，目前消費者可以線上完成購車的絕大多數環節， 包括選擇車型、預約試駕、自主選擇配置、支付定金并選擇提貨門店等，線下門店僅起 到試車（輔助決策）和提車付款的作用。新型銷售模式可以減少賣家與客戶間的溝通成 本、降低信息不對稱程度，并增加消費者的滿意度；同時，新模式也節省了開發和維護 渠道網絡的相關支出，提升了交易效率，有助于提升企業盈利能力。從定制化程度來看，特斯拉也遠高于傳統車企。傳統車企僅提供低配、中配和頂配等少 量、固定的可選版本，消費者無法個性化地選擇只強化其中的某一項配置。而特斯拉則 在細分配置上提供高自由度的選擇：消費者可自

14、主選擇和搭配 5 種車漆顏色、2 種續航、 2 種輪轂、2 種內飾顏色，以及是否配置自動駕駛功能等。未來洞察：產品智能化、生產數字化、服務定制化的終極形態是什么？數字經濟賦能制造業將帶來全新的商業業態。我們認為，數字經濟將賦能制造業，最終 實現“中國制造”向“中國智造”的轉型升級，產品智能化、生產數字化、服務定制化 三大趨勢是其核心外在表現，而以上三大趨勢發展到最終階段，可能重塑制造流程和商 業模式。工業產品的“智能化”、“網聯化”可能誕生“車聯網”、“物聯網”等新興業態； 生產流程的“數字化”可能帶動“工業互聯網”的崛起；而服務“定制化”的最終形態 可能是“C2M（Customer to M

15、anufacturer）”制造。 從產品角度來看，工業產品+人工智能可能創造新的市場。例如，汽車產品的電子化、 智能化趨勢，使得智能駕駛成為可能，而數字化技術促使車聯網成為智能汽車和智 慧交通的融合點，逐步形成中國特色的多方參與的“人-車-路-云”生態體系，將人、 車輛、道路設施和云端系統這四者緊密相連、實時交互。從車內到路側，逐步形成 更豐富的產業鏈。我們認為具體來看，實現路徑可能分為：1) 通過提升路側的智能 化水平，加快推動自動駕駛的商業化和市場化推廣進程，并擴大其覆蓋范圍；2) 將 車輛與智能交通系統深度結合，進而為消費者提供全方位、一體化的出行服務和其 他服務；3) 提升車輛和道路設

16、施的協作能力，實現全局成本最優的解決方案；以政 府頂層規劃為綱，迅速構建智能汽車產業生態。 從生產角度來看，數字經濟+傳統制造業的結合推動工業互聯網的興起。中國制造業 和數字經濟融合發展，最終形態是發展工業互聯網。工業互聯網通過生產可視化、 預測性維護等解決方案，釋放工業大數據潛能，實現傳統制造業的數字化轉型。以 某紡織機械制造企業為例，傳統企業通過升級上云，實現生產數據實時監測、設備 故障告警分析等數字賦能服務，降低設備故障率，大幅提升設備產品附加值。工業 互聯網的應用，將助力制造業轉型升級。首先，制造業智能化程度的提升需要搭配 工廠的自動化基礎建設，因此底層智能裝備的普及程度將會顯著提升；

17、其次，數字 化、信息化、網絡化的賦能優勢，有望支撐制造資源的泛在連接、彈性供給、高效 配置；最后，工業互聯網優化了生產過程和服務形式，將提升全社會的效率和效用。 從服務角度來看，消費者對生產端的影響力越來越大，C2M 生產模式將得到蓬勃發 展。終端需求數據對于生產的反饋更加及時和有效，這將改變制造業的商業模式。 以服裝制造業為例，C2M 模式將推動行業革新：1）產品交付周期大幅縮短。傳統 企業從設計到上架的周期平均約 6-9 個月，而 C2M 模式及時反饋終端需求，上新周 期可縮短至 2-4 周；2）柔性化制造符合客戶個性化需求。消費者的個性化數據通過 數據中心有效反饋至廠商，有助于提升其柔性

18、化定制能力，實現對消費潮流的精準 把握。數字化與智能化奠定了 C2M 生產的基礎，幫助企業在多批次、小批量狀態下 保持穩定的獲利能力。看好與看空數字經濟賦能制造業，智能化產品和智能硬件、工業軟件發展空間廣闊。我們所關注的 受益領域可以主要分為：（1）產品智能化相關：如華域汽車、均勝電子、科博達（未覆 蓋）等；（2）生產數字化相關：如匯川技術、信捷電氣、麥格米特、拓斯達、銳科激光、 柏楚電子（未覆蓋）等；（3）服務定制化：航天云網（未上市）、海爾卡奧斯（未上市） 等。受損板塊：勞動力和資本密集型的行業將失去成本優勢，可能會面臨淘汰或產業轉移。 如金屬制品業、黑色金屬冶煉和延壓加工業、傳統汽車與經

19、銷商的尾部企業等。上游行業：大象可伴數字起舞大家通常認為上游建筑、材料等行業比較難做數字化滲透，因為它們通常具有資源屬性， 屬于典型的重資產行業，工藝較為傳統，如何通過數字賦能來增加價值是個難題。確實， 如果說消費相關行業在數字化上走到了 3.0 版本，制造相關行業走到了 2.0 版本，能源材 料建筑這些行業可能剛剛開啟 1.0。不過，我們通過深入分析，發現這些行業在研發、采 掘、生產、物流、銷售等環節已經在擁抱數字化浪潮。伴隨著 5G 發展，產業互聯網的進 步，我們相信這些行業將進一步被數字化賦能。另外，隨著數據資產可以交易的時代的 來臨，這些上游板塊沉淀的巨量數據或許也會帶來更多可應用的場

20、景。總結下來，我們在這部分重點介紹了以下的典型數據賦能應用場景，并分別通過鋼鐵、 建材、建筑、油氣、化工行業的案例加以說明，我們所推薦的投資標的也是各個行業在 這些領域的佼佼者。 智慧制造變革：以鋼鐵行業舉例，寶鋼將數字化與制造流程相融合，并通過數字化 打造高效協同共享的供應鏈，實現智慧制造和智能倉儲物流以提高生產效率并降低 成本； 銷售平臺信息化：以建材行業舉例，建材的產品多、定制化占比高，且客戶和訂單 離散，堅朗五金通過信息化賦能“研發+制造+服務”全鏈條，加速長尾匯聚，實現 無邊界擴張； 大數據監控與賦能：以油氣行業舉例，通過大數據收集、傳輸、整理、分析與賦能 打造智慧油氣平臺，企業的商

21、業模式將由人力密集型轉為更加智能化和無人化。另 外，智慧氣表在天然氣產業鏈終端發力，幫助城市燃氣更快、更好、更準地服務終 端客戶； 生產工業化：以建筑行業舉例，目前建筑行業正在改變過去的手工作業模式，通過 機械大規模作業、工廠標準化生產、系統信息化監控，以裝配式建筑為抓手，實現 生產過程的標準化、工業化和智能化，有效改善了傳統生產方式的效率低及質量可 控性差的問題； 安全提升：以化工行業舉例，化工裝置的復雜性及人工操作的失誤或會帶來一些意 外，巴斯夫通過 5G 等新興技術賦能“研發+生產+供應鏈打造”，使生產流程更安全， 更優化。智慧制造變革：鋼鐵行業的經驗傳統大宗行業痛點：高能耗、高污染、工

22、作環境差，數字經濟或帶來轉機。大宗基礎材 料板塊多為采礦和冶煉相關的商品板塊，過去普遍被認為是粗放發展下的資本密集、勞 動密集、高能耗及高污染的行業，同時伴隨著大量資源的浪費和較差的勞動者工作環境， 投資者可能會很容易聯想到采礦工人在煤礦中辛勤勞作，或在高溫的鋼水爐旁揮汗如雨 的景象。但隨著數字經濟向傳統行業滲透，大宗商品行業已經開始邁向數字化。在最上 游的采礦環節，我們已經看到數字化的廣泛應用，神華的寧煤智慧礦山、洛陽鉬業開發 的基于 5G 的智慧礦山系統就是很好的例子。在制造和加工環節，一場智慧制造的行業顛 覆式變革也正在發生：首先，智慧制造大幅提升傳統產業效率。我們認為，數字經濟的發展有

23、望賦能供應鏈和 生產流程，使得生產、物流和倉儲管控得以進一步精細化、最優化和少人化，通過智慧 制造的推進，傳統大宗行業的生產效率有望大幅提升，降本控費新的空間將被打開。同時，數字化時代智慧制造信息化方案的共享成為趨勢，技術外溢效應充分體現。在數 字經濟時代之前，制造業企業優秀的供應鏈管理能力、生產效率是不可貿易品。但隨著 數字經濟時代到來，龍頭企業能夠通過出售定制的智慧制造信息化方案來輸出自身先進 的管理經驗，事實上形成了技術外溢的正向外部效應。在這一領域，寶鋼股份在推動傳統行業智慧制造改革，以及信息化方案的共享上，均是 傳統大宗企業的典范： 寶山基地打造智慧“燈塔工廠”。寶鋼 2016 年即

24、正式啟動 1580 智能車間改造項目， 至 2019 年，寶山基地已入選世界經濟論壇“燈塔工廠”，是國內唯一入選的鋼鐵行 業代表，其工廠的智慧化主要體現在：1）智慧化的生產組織、設備管理與產品質控， 寶山基地已實現全自動化“黑燈工廠”模式，操作崗位均為機器人作業，每一工廠 僅需數人在中控室進行監測；同時，工廠在每個節點配備大量的傳感器、無人機進 行實時監測，設備運行狀況、鋼卷質量、工人的生命體征隨時可追蹤，實現全自動 化的設備管理與安全防護；2）智慧化的供應鏈服務：寶鋼已實現訂貨、倉儲、物流、 服務的智能化與線上化，客戶可實現線上一鍵下單并對接服務，物流倉儲環節則可 通過無人卡車、無人倉庫等設

25、施，對物流和倉儲的即時狀況進行跟蹤，通過算法提 升效率，大幅降低運輸和倉儲成本。 打造寶信平臺，出售一站式鋼企智慧制造解決方案：基于鋼企自建信息化方案水平 良莠不齊的痛點，寶鋼依托旗下的寶信軟件輸出寶信鋼鐵智慧制造解決方案和產品， 利用自身技術與經驗優勢，幫助其他鋼廠在管理升級、工藝裝備技術升級、智能化 制造升級等方面定制信息化解決方案，且進一步將服務延伸至整個生產控制類軟件 研發領域。其中，2018 年寶信在鋼鐵信息化垂直領域市占率為 50%，處于絕對龍頭 地位，在整個生產控制類軟件細分領域市占率為 9%。銷售平臺信息化：建材行業的經驗部分消費建材行業（比如五金行業）產品零散、使用頻次較低，

26、同時單個產品個體價值 量較低，市場規模較小，是典型的“螞蟻市場”，存在明顯的長尾效應。之前，此類行業 魚龍混雜，客戶因需配套多個品類，而于多個門店中來回奔波，有較高的采購成本。同 時，由于傳統的消費建材渠道架構層級化嚴重，信息傳遞遲滯，根據客戶建議加載新品 類對于建材廠商也是一個艱難的過程。堅朗五金作為多品類五金供應商，能夠滿足“一站式”采購需求，受到客戶青睞。客戶 能一次性選購多個產品，將極大的節省了采購成本和時間。從其營業模式看，堅朗五金 可以理解為五金界的小米，以信息系統為基，賦能銷售鏈條，成為匯聚長尾的典型的受 益者，從而使它的生產、研發和服務都有高度定制化的特點： 根據需求制定生產計

27、劃：堅朗五金幾乎囊括全部建筑五金產品，并逐步拓展至建筑 領域中類金屬產品，現有 SKU 高達 2 萬個。如果不能準確對接終端需求，容易形成 庫存高企，商品滯銷。而公司利用信息化系統，準確掌握終端客戶需求信息，從而 制定生產計劃，清晰掌控產品銷售、庫存，提高生產、庫存周轉效率，同時也可及 時對接下游客戶需求，生產定制化產品，提高產品交付力。 研發：依托銷售及時反饋，客戶的定制化、增量需求，研發團隊能夠及時獲取，并 且以此快速反饋、迭代產品、加載新品類，打造更為豐富的產品矩陣。 服務：1）信息系統使銷售人員熟練掌握數萬產品，并快速推出新產品；2）將客戶 需求反饋至后端生產、研發部門，以加速迭代、更

28、新；3）直銷+“云采”平臺形成 “線上+線下”銷售體系，囊括長尾商品，滿足客戶“一站式”采購需求，形成客戶 粘性。在此模式下，堅朗無邊界擴張，產品矩陣不斷豐富，長尾產品將逐步納入其產品體系， 成長天花板廣闊無垠。大數據監控與賦能：油氣行業的經驗 未來智慧油氣平臺依托大數據賦能開采、運輸、銷售全流程利用大數據來助力油氣平臺商業模式轉型我們認為，當前油氣田開采過程中物探信息、地質數據、生產過程中的成本管控與開采 數據等還未進行有效的或者大規模的收集與應用，或主要受制于此前技術的制約以及國 企對數據安全更高的要求。展望未來，我們認為國企改革正在加速，而 5G、物聯網與大 數據的發展也在加速，智慧油田

29、的打造有望實現新的突破。我們具體通過以下 2 個案例進一步解釋智慧油田對行業發展的影響：1）油氣鉆井過程中需要向井下輸入鉆井液 ，鉆井液因此被稱為“鉆井的血液”，起到清 潔井底、控制鉆頭溫度等重要作用。當前都是通過專家在現場根據經驗對鉆井液的調配 進行調整，具有人力成本高、效率低、準確度低的缺點。利用大數據之后，系統將通過 對鉆頭等井下情況的實時監測與測算，對鉆井液進行實時與自動調配，提升效率與準確 性。2）以華油能源為例，公司于 2019 年 6 月宣布與人工智能技術與服務提供商第四范式合 作，打造油氣田勘探及生產運營的智慧平臺，通過建立智慧油田平臺為油田提供油氣數 據的采集、可視化、分析，

30、甚至提供油氣田增產方案，從運營層面對整個油氣生產平臺 進行優化，詳情可參考我們此前發布的攜手人工智能服務提供商，打造智慧油田。“無人化”成為油氣行業的關鍵詞在大數據的應用前景下，“無人化”是近年來油氣產業鏈出現頻率最高的關鍵詞之一。我 們認為，通過對油氣設施的數字化與智能化布局，來打造“無人作業”的場景，帶來的 好處良多，主要體現在：a）進一步降低對于人力資本的占用；b）對于海上或環境較為 惡劣的地區，無人作業場景使得現場有效工作時間延長；c）降低人員事故風險，提高公 司 ESG 治理水平。我們以壓裂業務與海上鉆井平臺為例。以前的一個常規壓裂隊伍需要 50 人左右在井場進 行作業，目前部分實現

31、電氣化和數字化作業的隊伍，如宏華集團，僅需要不到 20 人，而 該趨勢正在進一步發展，未來有望實現更少的作業人數。又比如中海油的海上作業平臺， 以前一個海上鉆井平臺需要幾十甚至上百個工作人員，人力成本高、對海上平臺的占用 空間大、風險高，但目前中海油已經對少數平臺實現了無人化操作，對大量平臺也實行 了數字化替代，海上作業人員需求大幅降低。 充分利用市場資源，智慧氣表在天然氣產業鏈終端發力智慧氣表幫助城燃更快、更好、更準地服務終端客戶。在城市燃氣領域，通過給居民用戶和工商業用戶配備智能氣表，來取代傳統氣表，加強了天然氣消費的實時監控，降低 上門的次數和需求。同時，智慧氣表對于客戶的消費習慣也能有

32、更好的追蹤，這對于城 燃公司更加高效地分配資源和推廣增值業務也起到了直接作用。生產工業化：建筑行業的經驗在數字經濟的賦能下，建筑行業的生產方式逐步由傳統的手工作業向工業化轉型，建筑 行業的生產效率、安全性、節能環保水平等都有望得到大幅的提升。而我們認為這一生 產方式變革的過程也為一些優秀企業提供了彎道超車的機遇，為投資者提供了在建筑這 樣一個傳統行業中掘金的機會。 建筑工業化：從手工作業到標準化的工業生產的變革傳統生產方式：以手工作業為主，效率低、質量可控性差。建筑工程可以劃分為設計和 施工兩大環節。長久以來，建筑行業的主要生產方式為：設計單位設計平面工程圖紙； 施工單位依據圖紙進行施工，在施

33、工現場進行混凝土的攪拌、澆筑，從而生產所需的房 屋、基礎設施等建筑。然而，隨著經濟邁入高質量發展階段，傳統建筑生產方式中人力 成本高、返工現象普遍、建筑質量差、污染嚴重等問題逐漸暴露。建筑工業化：建筑設計信息化、建筑施工裝配化。區別于傳統的手工作業，建筑工業化 是指以工業化的方式進行建筑生產，具體包括系統信息化控制、工廠標準化生產、機械 大規模作業，以期實現生產過程的標準化、工業化、智能化。而從具體實現方式上看， BIM（建筑信息模型化）和裝配式建筑技術有望在設計和施工環節得到大規模的推廣和應 用：1. BIM：建筑全生命周期信息化模型，有效解決設計與施工的脫節。BIM 是整合了建 筑全生命周

34、期信息的三維模型信息數據庫，可以通過計算機模擬，事先發現工程設 計中存在的不合理之處，有效減少返工和浪費；同時實現了建筑生產過程的全流程 信息化監控。BIM 有效解決了設計與施工脫節的問題，提高了工程建設的效率和質 量。2. 裝配式建筑：高效、安全、節能、環保，實現建筑從手工業向工業的變革。裝配式 建筑是指將混凝土、鋼結構構件預先在工廠進行標準化生產，再將各配件運輸到施 工現場完成裝配安裝的施工方法。由于建筑構件是預先生產，對施工現場安裝的準 確度要求較高，因此裝配式建筑中一般也會采用 BIM 技術來提高設計的精度等。建筑工業化為建筑業帶來了施工速度加快、節約人工、節能環保、提高建筑質量等方面

35、 的多重提升：1）加快施工速度：通過一體化設計、工廠化制造實現建筑過程的效率提升； 2）節約人工：工廠集中生產實現了規模效應，現場施工人數大大減少；3）節能環保： 有效減少水資源、電力等資源能源消耗，同時減少工地的建筑廢材及粉塵等污染物排放 量；4）提高建筑質量：可規避很多傳統分階段施工產生的質量問題，且后續維護過程也 將更加安全、便捷、高效。案例：中建-深港新城一期項目：該項目共 6 棟住宅，是湖北省首例建筑工業化項目，該 項目采用預制裝配式混凝土結構，結構預制率約 53%、裝配率約 78%。該項目由于采用 了模塊化施工，工期整體縮短了 23%、節約用水 53%、節約木材 76%、節約鋼管架

36、體 93%、 噪音值降低 25%、實時 PM2.5 排放減少 36%、污水排放減少 64%，且頂峰勞動力需求僅 為 260 人左右（傳統施工工藝需要 600-700 人）。 產業鏈在建筑工業化的浪潮下也有望迎來結構性的發展機遇在政策的大力推動下，中國裝配式建筑行業迎來快速增長。2016 年，國務院辦公廳發布 文件提出“力爭用 10 年左右的時間，使裝配式建筑占新建建筑面積的比例達到 30%”，中國建筑工業化發展的浪潮正式開啟。隨后，在各部委、地方政府對政策有效落實的驅 動下，中國裝配式建筑新開工面積過去 5 年的復合增速達到 54%， 2019 年裝配式建筑 的滲透率達到 13.4%，我們預計

37、未來裝配式建筑滲透率有望進一步提升（到 2025 年有望 接近 35%），進而驅動未來 5 年裝配式建筑新開工面積復合增速達 16%、施工面積復合增 速達 21%、竣工面積復合增速達 31%。產業鏈各環節也有望迎來結構性的發展機遇。我們認為建筑行業的工業化變革也將為產 業鏈帶來結構性的發展機遇，從設計環節來看，裝配式建筑對設計能力提出了更高的要 求，且 BIM 技術的應用也增加了行業的科技含量；從施工環節來看，EPC 模式對施工企 業提出了更高的要求，而構件生產作為裝配式建筑催生的新需求也帶來了新的市場；從 裝修環節來看，干法施工、集成部品部件的生產也對傳統企業提出了挑戰。因此，產業 鏈具有領

38、先的研發能力、出眾的一體化實力、嚴格的成本控制能力的企業有望迎來發展 新機遇。生產流程更安全、更優化：化工行業的經驗化工行業迫切需要產業數字化變革。化工行業因投資大，產品生命周期長，數字化能夠 顯著提升企業成本優勢。尤其對精細化工品企業，其打通研發與終端的通道需求日益迫 切，數字化可以進一步實現資源的有效配置。歐美企業如科思創、巴斯夫、朗盛等在數 年前就開始了數字化轉型的探索，通過成立專業職能部門，系統性地利用大數據、AI 等 數據收集、分析、處理手段賦能產業，讓所有的工廠生產與決策更加高效、智能與安全安全生產是化工企業的第一生命。生產過程安全與優化是化工企業保持長期競爭優勢的 最佳手段，化工

39、行業危險性主要存在于：1）原料、中間體等物質存在危險性，部分危險 化學品具有易燃易爆有毒等特點，在運輸存儲以及生產的過程中容易發生危險；2）工藝 危險性，化工企業生產工藝通常較為復雜，由于設備、動力、工藝、報警器誤判等問題 引起的非計劃停工時有發生，不僅造成大量經濟損失，也容易造成安全問題；3）維護危 險性，出于化工原料以及工藝的危險性，維修員對化工裝置的維修易發生爆炸、觸電、 機械傷害等事故。巴斯夫是化工企業數字化的先行者。雖然全球多數化工廠已經在安全管控下做足功夫， 但是化工裝置的復雜性以及人工操作的失誤總會帶來一些意外。公司通過 5G 等新興技術， 賦能“研發+生產+供應鏈打造”，尤其在化工廠安全平穩運行方面提供了示范作用。主要 體現在： 研發：巴斯夫通過計算機模擬以及實驗設計預判相結合的方式來幫助研發人員更好 的理解體系，減少無效實驗，減少實驗風險，并且在短時間里可以實現更多的創新 內容。 生產：一方面通過智能制造提升生產安全性，以巴斯夫位于凱澤斯勞滕的試點智能 工廠為例，其洗手液等產品的生產已經完全實現供應鏈全流程智能化自動化與生產 柔性化。另一方面通過數字化 EHS4.0 實現智能定位系統，培育安全文化，提升預警 與危機處理能力：從電子圍欄準入管理、承包商管理，到化工車輛定位（包括規定 路線和指定目的地等）、化工設備定位（庫存清點和備件查詢等）；并可以通過安全 指