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工业互联网迎政策催化 智能制造浪潮下 这些环节有望率先受益(附概念股)

发布时间:2023-10-22 03:06浏览次数: 来源于:网络

  10月18日,为期三天的2023全球工业互联网大会在辽宁沈阳开幕。会上,工信部副部长表示,将加快完善新阶段工业互联网政策体系,一体化推进网络、标识、平台、数据、安全5大体系建设,促进工业互联网与重点产业链深度融合应用,加力推动工业互联网高质量发展。业内人士表示,工业互联网和智能制造发展迎来关键期,中国制造业应抓住机遇,以智能制造为主攻方向,以工业互联网为支撑,推进数字、网络、人工智能技术赋能新型工业化,助力产业数字化转型及高质量发展。

  工业互联网大会上发布了《工业互联网创新发展报告(2023)》。《《报告》显示,当前,我国工业互联网已从起步探索阶段转向快速推进阶段,产业规模超1.2万亿元。高可靠网络体系基本满足工业需求,标识解析体系服务企业超过27万家,具有一定影响力的平台近300家。其中“双跨”工业互联网平台50家,工业设备连接数达近9000万台(套)。基本建成全国“一盘棋”的国家工业互联网大数据中心体系。工业网关、边缘计算、智能终端等关键技术产品取得突破。

  上述报告亦显示,目前全国各地已累计建成数字化车间和智能工厂近8000个;截至今年6月,全国工业企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到60.1%和78.3%。

  另外,中国工业经济联合会全球产业研究中心副主任朱瑾在会上正式发布《2023工业数字化转型评价综合指数》。从整体评价看,样本企业数字化转型综合指数为62.7,大部分企业处在系统集成阶段和平台支撑阶段。从转型基础看,样本数字化转型就绪度指数为66.1,已具备一定的转型基础,数字化基础设施建设良好。从业务转型看,样本数字化转型成熟度指数为60.5,业务模式创新应用整体处于中等偏上水平。

  业内专家表示,这一次的工业数字化转型评价综合指数已经达到了62.7。从整体看,我国的大部分企业未来发展前景良好,我国工业数字化转型已具备良好的基础。

  赛智产业研究院院长赵刚表示,下一步,一是要深化不同行业工业互联网定制模板的研发,针对机械、电子、汽车、材料、装备等不同行业,开发满足行业特点的工业互联网解决方案,满足行业企业的共性需求;二是要加强工业互联网标准化建设,实现不同设备和系统的整合和数据共享;三是要加强工业互联网安全保障体系建设,保障企业的网络和数据安全。

  据有关行业研究机构测算,2022年我国工业互联网核心产业增加值已达到约9389亿元,从现在到2025年复合增长率将保持在每年20%左右,将呈现快速增长态势。

  川财证券认为,工业互联网是新基建的核心部分,一方面加速推动传统产业改造。通过传统产业的数字化改造,将现有产业资源接入工业互联网平台,实现老旧设备、业务、流程等数字化、低碳化、绿色化升级,进一步释放和优化传统产业的发展潜力。另一方面加速推动新兴产业培育,新基建投资支撑了数字化管理、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等各类创新发展模式的构建,拓展形成了新的经济增长点。

  浙商证券601878)表示,工业互联网国产替代空间广阔。工业互联网各环节数字化的程度不同,AI等颠覆性技术在应用端落地难度也具有较大差异。质检、工业视觉、低代码编程和工业互联网平台有望率先受益。建议关注:

  工业视觉:海康威视002415)、大华股份002236)、奥普特、凌云光、奥比中光。

  工业互联网平台:宝信软件600845)、中控技术、软通动力301236)、赛意信息300687)、能科科技603859)、鼎捷软件300378)。

  神州控股(00861):该公司持续为中国移动600941)、中国联通、华为、荣耀、DELL、一商宇洁等大客户提供端到端的一站式供应链运营服务;加速拓展绿色双碳行业及新能源汽车相关产业生态。2023H1公司全面参与“数字吉林”建设,中标并签约长春市智算中心、长春市伊通河智慧水务项目,合计金额超2.5亿。

  中兴通讯(00763):6月14日-16日,2023年工业互联网大会在苏州市太湖国际会议中心召开。大会期间,中兴通讯“5G TSN网络关键技术及应用验证”创新成果对外发布,并成功入选工业互联网产业联盟(AII)创新成果。5G TSN在工业控制、钢铁天车远控、电网差动保护等行业核心生产场景拥有广阔的应用前景。

  腾讯控股(00700):2019年,腾讯正式推出WeMake工业互联网平台,将其作为腾讯数字技术能力以及集团生态资源对外输出的统一出口,服务制造业数字化转型。

  创新奇智(02121):公司的“奇智孔明AInnoGC”工业大模型具有行业化、轻量化、多模态的特点,拥有150+亿参数量,针对垂直行业或企业的自有数据提供指令数据、模型精调、模型服务、提示工程等功能与服务,它的主要目标是帮助企业打造专属的大模型,并加速生成式人工智能应用的开发、调试、部署和落地。

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