行业现状
高端装备是以高新技术为引领，决定着制造业综合竞争力的战略性新兴产业，是现代产业体系的脊梁，是推动工业转型升级的引擎。大力培育和发展高端装备制造业，是提升国家产业核心竞争力的必然要求，是未来经济和科技发展的战略选择，对于加快转变经济发展方式、实现由制造业大国向强国转变具有重要战略意义。
（1）全球高端装备市场
(资料图片仅供参考)
美国、德国和日本等传统制造强国位于全球高端装备行业的前列，特别工业机器人领域，日本工业机器人的装备量约占世界工业机器人装备量的约60%，在工业机器人的生产、出口和使用方面都居世界榜首。同时，通用电气公司（GE）、德国西门子股份公司（SIEMENS）、日本松下电器产业株式会社（Panasonic）、ABB集团等大型跨国企业因其在资金、技术、研发、营销等方面的优势，能快速响应市场需求变化和技术更新要求，拥有较高的市场竞争力，在高端装备发展过程中起到了关键作用。
随着德国提出“工业 4.0”概念、美国启动“先进制造业国家战略计划”等政策，高端装备加速在汽车制造、消费电子产品制造、工程机械制造、医疗器械制造、仓储物流等多个领域渗透，新一代信息技术与传统制造业深度融合，制造业的柔性化、自动化和智能化水平持续提高。 我国高端装备行业在产业政策支持的背景下，产业配套日渐完善，在产业链的部分环节已达到国际技术前沿水平，部分高端装备龙头企业已与国际市场接轨，世界市场已成为我国高端装备厂商发展的巨大潜在市场。
（2）中国高端装备市场
近年来，国家不断加大对高端装备产业的政策支持，如《“机器人+”应用行动实施方案》提出：到2025年，制造业机器人密度较2020年实现翻番，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升，机器人促进经济社会高质量发展的能力明显增强；《“十四五”智能制造发展规划》提出：推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。
与此同时，人口红利逐步消失所带来的劳动力成本上升，正使得制造业企业的经营压力不断加大。通过拓宽高端装备应用的广度和深度，提升自动化水平，减少人工流程，为制造业企业应对劳动力成本上升提供了行之有效的解决路径；另一方面，在消费需求愈发多元化的背景下，自动化、柔性化、智能化水平对制造业企业保持市场竞争力的影响日益突出。企业亟需借力更加先进的制造装备、利用更为合理灵活的生产布局，才能响应快速变化的市场需求。
在上述因素影响下，我国高端装备技术水平不断提高，产业配套日渐完善，市场规模持续扩大。根据前瞻产业研究院的预测，预计2021年至2026年中国智能制造业产值将以15%的复合年增长率增长，到2026年中国智能制造业产值规模将达5.79万亿元。
1）汽车装备行业
汽车制造对于生产节拍、精准度及安全性等方面均有严格的要求，高端装备集精密化、柔性化、智能化的各类先进制造技术于一体，在汽车关键生产环节有着广泛且成熟的应用经验。如在焊装领域，自动化传输设备可高效输送各类汽车部件、焊接机器人可实现自动化焊接；在总装领域，基于高端装备及自动化生产线的运用，在螺纹联接、零部件装配、涂胶等工序能实现自动化作业。
汽车制造作为当前自动化应用程度最高的行业之一，其发展速度及方向深刻影响高端装备行业的发展进程。据中国汽车工业协会发布的数据，2022年，汽车产销分别完成2,702.1万辆和2,686.4万辆,同比分别增长3.4%和2.1%。我国汽车产销总量已经连续14年稳居全球第一。 在汽车市场消费升级和技术升级的背景下，差异化、柔性化、智能化成为汽车制造的发展方向。为保持市场竞争力，汽车制造企业需要对原有的生产线进行智能升级改造或者投资新建制造智能生产线，使同一条生产线能应用于生产不同车型的产品，进而实现新产品快速量产面市。
新能源汽车的快速发展为高端装备带来了新的增量。我国已成为全球新能源汽车产业发展最快的国家。根据中国汽车工业协会统计，2022年新能源汽车产销分别完成705.8万辆和688.7万辆，同比分别增长96.9%和93.4%。全年新能源汽车渗透率达25.6%，同比大幅提升12.1个百分点，标志着中国新能源汽车已经进入全面市场拓展期。新能源汽车市场的快速扩张刺激了新能源汽车动力电池等行业的快速崛起，电池结构件、电池PACK线等市场需求的持续放大。同时汽车一体化压铸、电池一体化压铸等工艺，亦对生产速度、扭矩、精度等方面提出新的技术要求。
2）航空航天装备行业
在航空发动机需求快速扩张的过程中，其检测手段的自动化需求日益迫切。其中，复杂型面的表面缺陷检测在国内外都属于起步阶段。目前，超声波自动探伤检测设备都被国外厂家垄断。随着国家政策性的国产化要求及国外的禁运，这一领域的国产替代成为了亟待填补的一项空白。近些年来，我国不断加大在航空发动机领域的投资与研发，航空发动机行业迎来新的发展机遇。根据 中金公司 的测算，2022-2035年中国特种航空发动机年均市场规模达1,000亿元。
3）光伏装备行业
根据国家能源局公布的数据，2022年，全国新增光伏并网装机容量87.4GW，同比上升59.26%。在“碳达峰”“碳中和”的双碳背景下，光伏行业将继续朝着健康有序、科学创新的方向发展。根据中国光伏行业协会预测，2023年我国光伏新增装机量将达到 95- 120GW，有望保持高速增长的发展态势。
伴随着光伏行业的进一步发展，太阳能电池片生产企业出于降低生产成本的考虑，愈发重视太阳能电池片的产量、碎片率和转换效率等指标。其中，丝网印刷作为太阳能电池片生产的关键工序，对提高上述指标起着至关重要的作用。经过多年的研究测试和经验积累，我国的太阳能电池丝网印刷生产线成套设备的性能和技术指标已经可以和进口品牌相媲美，丝网印刷设备领域进口垄断格局已被打破，该市场已由初期进口设备遥遥领先的局面转向国产设备占主流的市场格局。
4）氢能装备行业
国家出台了多项政策，鼓励氢能产业的发展与创新。其中，《2030年碳达峰行动方案的通知》指出从应用领域、化工原料、交通、人才建设等多个方面支持氢能发展；《\"十四五\"工业绿色发展规刻》指出加快氢能技术创新和基础设施建设,推动氢能多元利用；《氢能产业发展中长期规划(2021-2035年)》明确了氢能在我国能源绿色低碳转型中的战略定位、总体要求和发展目标。在氢能产业持续加速完善过程中，建设加氢站所需的装备需求将不断扩大。据中国氢能联盟统计，中国各省市出台的“十四五”涉及氢能的规划中，到2025年计划建设1,168座加氢站，到2035年计划建设2,309座加氢站。
3、行业趋势
（1）新一代信息技术与制造装备深度融合
随着国家顶层设计“中国制造 2025”的深入推进，在制造领域的关键环节，新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用得到有效发展。一方面，通过新一代信息技术与先进制造技术的融合，计算机技术、软件技术高度应用到制造装备中，有效减少人为判断和操作环节，能提升制造装备生产精度和自动化水平；另一方面，通过物联网等技术将离散生产的制造装备进行集成联结，能构成包含计划、控制、反馈、调整等在内的集成闭环体系，使得生产计划、控制指令、业务执行等方面的信息数据能够及时、透明、顺畅地交互传递，为产品设计及制造过程的智能化升级提供就有力支撑。
（2）协作机器人应用场景加速渗透
协作机器人是指在协作区域内与人直接进行交互的机器人，相较于传统机器人，其在主动防护、智能编程等方面具有明显优势。从诞生至今，其产品技术已历经数次的优化和迭代，在安全性、易用性、灵活性等方面均得到较大的提升，产品性能日趋稳定。基于协作机器人的特性，其能以更高的灵活性满足小批量、多品种的生产需求。中国市场经过多年的培育，协作机器人在高端装备领域发挥的作用与价值越来越大。特别在对柔性、安全性和精准度有较高要求的领域，协作机器人的应用场景及实施路径愈发丰富、成熟。
（3）数字工厂是智能制造发展趋势
数字工厂采用高度模块化布局，基于信息流、业务流、实物流、价值流，建立起实体物理对象的数据平台与数字虚拟模型的多元化对应关系，能实现数据采集、数据传输、知识挖掘、信息反馈等环节的全过程管理。以机器人装备为代表的高端装备，因其可编程、可互联、数据无缝对接等优势，具备跟工业软件、大数据、云计算、人工智能、工业互联网等多种数字技术进行融合创新的能力，在数字工厂建设中起到了决定性作用，是其建设运营中不可或缺的组成部分。在人工成本持续上升以及智能化加速发展的背景下，数字工厂及高端装备的市场需求将进一步释放。
（4）下游应用领域深度和广度持续扩大
随着我国经济结构转型、传统产业升级的不断推进，制造业生产自动化、智能化改造需求将步入快车道。一方面随着高端制造厂商对工业自动化系统性能指标要求不断提高，高端装备迭代更新的需求显著增加；另一方面，规模化的发展模式有效分摊了高端装备的使用成本。同时随着人工成本的增长，通过减少人工操作环节以实现“降本增效”的管理理念愈发普及。传统制造业加速向智能制造、协同制造等先进生产方式转变，高端装备的应用场景逐步向生产、生活等各领域拓展和延伸。
（5）机器视觉在智能制造领域的应用前景广阔
机器视觉是机器设备收集、理解信息的主要途径，是实现工业智能制造的关键技术。随着《中国智造2025》战略的推进，我国制造业自动化和智能化程度加深，机器视觉将得到更加深入广泛的应用。一方面，随着智能制造进程加快和一些新型产业的兴起，将会有更多行业引入机器视觉技术，机器视觉应用行业领域将更加广泛；另一方面，随着机器视觉的普及、成本的下降，机器视觉在现有下游行业生产环节中的应用逐渐深化，在智能检测、智能装备等生产场景将所发挥的功能将逐渐增多，设别、测量、定位等生产环节的自动化水平、智能化水平得到有效提升。
未来，随着机器学习和深度学习技术的发展，机器视觉将能通过模拟人类视觉系统，实现更加准确和高效的图像识别、图案识别、目标追踪等任务，进而在智能制造中的应用开发中获得更大的发展空间。
关键词：
