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

证券研究报告 | 行业深度 | 机械设备 http://www.stocke.com.cn 1/26 请务必阅读正文之后的免责条款部分 机械设备 报告日期：2023 年 08 月 29 日 AI 赋能，质检、视觉、低代码和工业互联网平台率先受益 ——工业互联网行业深度报告 投资要点 ❑ AI 将逐步打通工业互联网数据难采集、产业协同难和网络安全等关键痛点，促进工业互联进程加速 2022 年我国工业互联产业增加值占 GDP 比重已达 3.64%。工业互联网的关键技术如可复制工业场景、数字孪生、云边协同等不断取得突破，然而仍然面临数据难采集、产业协同难和网络安全等制约。以 GPT-3.5 为代表的人工智能大模型在预测能力、计算能力、逻辑能力和音视频处理能力上有着飞跃式的突破，该类高性能 AI 的加入将提升工业互联的安全性和可靠性，进一步提升工业互联网人机协同，重塑数据跟踪和分析的流程，助力于工业大模型的产生，有望让机器拥有“大脑”，加速工业互联进程。 ❑ 高性能 AI 在各环节应用端落地时间具有较大差异，工业 AI 质检、工业视觉、低代码编程和工业互联网平台将会是率先受益的环节。 1、工业 AI 质检精确率迈上新台阶： 据 IDC 测算，工业质检市场规模至 2025 年将快速增长至 62 亿元，2020-2025 年CAGR 达 28.5%。大模型的图像和音视频处理能力有着巨大突破，将促进 AI 质检精确率迈上新台阶。随着应用成熟度的提高，拥有领先 AI 技术应用的 AI 质检解决方案提供商市场份额有望持续扩大。 2、工业视觉 AI 取得重大突破： 在硬件发展渐趋成熟的基础上，AI 技术可以帮助机器 “感知更准确、理解更深刻”，是创造价值的重要切入点。当前快速进展的 AIGC 技术可以有效解决工业视觉领域 AI 训练的样本问题，助力工业视觉 AI 性能重大突破。未来，相关的软件厂商和光学传感器、光学处理芯片和工业视觉解决方案提供商将受益于工业视觉性能突破带来的渗透率的提升。 3、工业低代码编程性能突破瓶颈： 目前 AIGC 在编程领域已经取得了重大突破，能较为成熟的生成代码和修改代码，将低代码编程的易用性提高了一个维度。这一突破对工业场景意义更为重大，使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写，有望重塑工业 PaaS 低代码开发平台。 4、工业互联网平台渗透率有望提升： 工业互联网平台利用实时有效的工业大数据，为深度学习的模型训练提供了优质的训练集和测试集，是 AI 发展的良好土壤。以 GPT 系列为代表的高性能 AI 将全方位赋能数据采集、数据分析挖掘，行业知识库和各类工业软件功能，有望促进工业互联网平台渗透率的提升。 ❑ 建议关注： 工业 AI 质检：科远智慧、创新奇智（港股）。 工业视觉：海康威视、大华股份、奥比中光、奥普特、凌云光。 工业低代码编程：远光软件、用友网络。 工业互联网平台：能科科技、中控技术、赛意信息、宝信软件、鼎捷软件、软通动力。 ❑ 风险提示 AI 应用落地进展不及预期；行业市场竞争加剧；工业互联网平台发展不及预期 行业评级: 看好(维持) 分析师：邱世梁 执业证书号：S1230520050001 qiushiliang@stocke.com.cn 分析师：刘雯蜀 执业证书号：s1230523020002 liuwenshu03@stocke.com.cn 研究助理：周艺轩 zhouyixuan@stocke.com.cn 相关报告 1 《金砖国家扩容聚焦一带一路；推荐工程机械、半导体设备、机器人、气体》 2023.08.28 2 《复合集流体：安全与降本兼备的新型锂电技术，产业化临近》 2023.08.24 3 《大制造行业全球估值手册》 2023.08.22 行业深度 http://www.stocke.com.cn 2/26 请务必阅读正文之后的免责条款部分 正文目录 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 ........................................................... 4 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 ................................................................................. 4 1.2 关键技术及产业趋势 ......................................................................................................................................................... 6 1.2.1 关键技术：5G、边缘计算和数字孪生 ................................................................................................................. 6 1.2.2 产业趋势：产品化、虚拟化、云边协同 .............................................................................................................. 8 1.3 核心痛点：数据采集、产业协同和网络安全 ................................................................................................................ 10 2 AI 将助力打通工业互联网核心痛点，促进发展进程加速 ..................................................................... 11 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 ............................................................................................. 12 2.2 高性能 AI 将进一步提升工业互联网人机协同水平 ..................................................................................................... 13 2.3 生成式 AI 将重塑数据追踪和分析的流程 ..................................................................................................................... 14 2.4 工业行业大模型有望让机器拥有“大脑” ..........