从策略角度，我们之所以如此重视工业互联网，主要原因在于技术从自下而上角度，可能会重塑企业所处的行业生态，对行业格局进行重塑，从而影响行业配置决策；从自上而下角度，技术可以提高全要素生产率，从而改变经济增长曲线，进而影响宏观总需求和流动性。工业互联网是新“蓝海”，行业涉及范围较广，主要包括硬件设备（机器人）+软件（云）+算法（AI），根据信通院测算，2019年我国工业互联网产业规模达8000亿元。2016-2019年均增速高达18%，我们认为未来随着5G技术的推广，我国工业互联网发展有望继续维持较快增速。
工业互联网是全球产业竞争战略高地
从架构来看，工业互联网包括网络、平台、安全三大体系，其中，网络是基础，平台是核心，安全是保障。工业互联网平台作为工业智能化发展的核心载体，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，平台包括：边缘采集、IaaS、工业PaaS、工业SaaS、工业安全。工业互联网是全球新一轮产业竞争的制高点，目前制造业面临着传统制造业产能过剩、企业生产成本不断上升（人力、环境、土地和融资等）、企业研发投入不足，技术和产品急需升级三个难题。借鉴美国、德国工业发展进程，解决之道在于制造业需要与工业互联网的深度融合。
机器人有望成为工业互联网产业趋势下的先行者
工业互联网是此轮5G技术革命在生产端的最终愿景，但目标的实现还需要各个产业细分环节较长时间的技术积累，包括：5G独立组网、云计算国产替代、AI技术突破等。因此，我们认为工业互联网当前尚不具备大规模推广的技术基础，但鉴于目前我国5G网络在部分试点城市已经开始逐步普及，而部分具备实力的大型制造业企业已经开始逐步涉足工业互联网，从短期来看，我们认为工业互联网的硬件设备载体——工业机器人有望受益于部分制造业龙头企业资本开支的回升而率先出现拐点。因此从投资的角度，机器人有望成为工业互联网产业大趋势下的先行者。
我国机器人产业空间大，但核心零部件仍需摆脱对外依赖
工业机器人国外发展已经相对成熟，而国内工业机器人发展尚处于初期。《中国机器人产业发展报告2018》中指出，2018-2020年，规划预计每万名工人机器人密度有望从88提升至150/万人。从产业链来看，工业机器人由减速器、伺服电机、控制器、本体四大部件构成，前三者分别占整机成本约35%、25%、15%，其中精密减速机、交流伺服电机和控制器是机器人最核心的零部件。在精密减速机方面，约75%的份额被日本厂商垄断，而交流伺服电机及控制器基本被日本、德国、美国垄断，这意味着我国在机器人核心零部件环节需要逐步摆脱对外依赖。
投资逻辑：重点关注技术壁垒较高的核心零部件环节
通过对产业各环节梳理，相对来看，我们认为：（1）核心零部件技术壁垒较高，尤其在高端的零部件环节短期国产化替代的难度较高，需要密切关注技术研发的推进；（2）在本体制造以及系统集成方面，我国已经具备一定的产业规模优势，关注已经初步形成规模的龙头企业；（3）在自主化工程方面，未来有赖于云和AI技术的突破；（4）在下游应用方面，则主要看点在于一些龙头制造公司通过并购或研发而开展的智能化转型，短期或提升估值。因此，我们建议关注工业机器人相关：
汇川技术、埃斯顿、巨星科技、美的集团、机器
人
等
。除此之外可关注：
浪潮信息、能科股份
。
风险提示：
1
）相关产业政策推进和落地不达预期；2）国外技术封锁导致产业发展缓慢；3）公司层面的技术研发或海外并购进程不达预期；4）宏观经济超预期下行、地缘政治不确定性加剧等导致的系统性风险。
引言：工业互联网是5G技术周期的产业战略高地
从架构和产业链角度拆解工业互联网
工业互联网产业链梳理
工业互联网产业在机械、能源行业应用领先
工业互联网行业发展确定性高
国内工业互联网产业的海外比较
工业机器人是工业互联网运行的硬件设备载体
全球机器人产业的发展历史变迁
机器人产业链较短，但技术壁垒较高
全球机器人产业链环节的竞争格局分析
全球机器人产业发展现状：金融危机后快速发展
美日欧机器人产业在国际分工下各有优势
全球机器人产业链环节竞争格局分析
国内机器人产业发展有望迎来景气拐点
国内机器人市场规模未来有望保持高增长态势
政策的大力扶持以及产业簇群的形成
我国工业机器人产业发展尚处于初期
投资逻辑：机器人或是工业互联网产业大趋势的先行者
风险提示
2019
年以来，以5G为基础的技术革命逐步展开：从5G基站建设——5G终端的普及——软件和应用，最终改变人们的生产和生活。5G技术之所以能改变生活主要在于5G时代新的硬件或终端产生有望创造需求，改变人们的生活方式，带来各种便利，包括5G智能手机、VR设备、智能家居等。但我们认为5G更大的愿景是在于改变生产端，通过将硬件和软件的重新组合以及高效连接，从而提高生产效率，5G技术在生产端的重要落脚点就是工业互联网。从策略角度，我们之所以如此重视这轮5G技术革命下工业互联网的演绎进程，主要原因就在于技术从自下而上角度，可能会重塑企业所处的行业生态，对行业格局进行重塑，从而影响行业配置决策；从自上而下角度，技术可以提高全要素生产率，从而改变经济增长曲线，进而影响宏观总需求和流动性。
在此前，自2019年以来我们对于科技保持密切的研究与跟踪，沿着5G科技周期的脉络进行挖掘：我国最重要的企业载体——华为产业链、最重要的硬件载体——半导体、最重要的软件载体——云计算。当前，我们认为市场对于5G技术革命带来需求端的变化（包括基站建设、5G手机换机潮、新5G终端普及）已经大致清晰，从投资的角度，我们认为未来更大的边际变化可能在于生产端，因此本篇报告，我们继续沿着之前我们的研究脉络，把关注焦点转向生产端的工业互联网。
简单来看，工业互联网是新“蓝海”，行业涉及范围较广，主要包括硬件设备（机器人）+软件（云）+算法（AI）。其中，当前，我们认为：（1）云计算产业已经处于景气向上的过程中，参见我们在2019年11月22日发布的报告《5G科技周期下半场，进击云计算》；（2）而硬件设备载体——机器人有望受益于龙头制造公司的技改提速，拐点有望逐渐临近；（3）AI产业总体在我国尚未成熟，目前来看还需要较长时间的积累。根据信通院综合测算，2019年，我国工业互联网产业规模达8000亿元，2016-2019年均增速高达18%。我们认为未来随着5G技术的推广，我国工业互联网发展有望继续快速增长。
本篇报告的研究框架如下：
第一部分：我国工业互联网的产业链梳理以及行业现状、竞争格局以及国内外对比。
第二部分：从产业链角度切入，我们重点分析当前我国工业互联网产业能够落地的硬件设备行业的现状以及格局。
第三部分：落实到投资，分析工业互联网有望率先出现拐点的细分行业——机器人，并为投资者梳理和挖掘相应的投资机会。
工业互联网是个宽泛的概念，通常是指能够满足工业智能化发展需求，具有低时延、 高可靠、广覆盖特点癿关键网络基础设施，是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。
从架构来看，
工业互联网包括网络、平台、安全三大体系，其中，网络是基础，平台是核心，安全是保障。工业互联网平台作为工业智能化发展的核心载体，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，平台包括：边缘采集、IaaS（基础设施层）、工业PaaS（平台层）、工业SaaS（应用层）、工业安全。
从产业发展历史进程来看，工业互联网发展大致分为四个阶段：第一阶段为60-80年代，实现网络的发明以及机器与机器的互联；第二阶段为90年代，实现工业网络协议以及操作系统的发布，以及物联网概念的提出，工业设备逐渐联网；第三阶段为2000年初，云计算以及通信独立架构协议的形成，工业互联网支撑体系逐步形成；第四阶段为2010年至今，工业互联网雏形形成与发展。
工业互联网产业链梳理
工业互联网产业链包括六个层面：
（1）设备层—包括智能生产设备、生产现场智能终端、嵌入式软件及工业数据中心；（2）网络层—包括工厂内部和外部的通信；（3）平台层—包括协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台；（4）软件层—包括研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节；（5）应用层—包括垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用；（6）安全体系—安全体系渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障。
根据工业互联网平台架构，工业互联网产业链细分领域大致分为以下五个部分：
（1）工业互联网边缘采集（数据采集）：
是指通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建了工业互联网平台的数据基础。
工业数据采集核心企业由两类企业构成。第一种为工业自动化企业，从自身核心产品能力出发，主要为工业数据采集、提供接入设备，作为工业数据采集的源头。国内主要企业有研华科技、安控、北自所等；第二种为工业互联网企业，主要为工业数据采集提供工业网络协议转换、传输、安全等配套设备和服务，部分企业从原有优势领域正在积极向制造业领域延伸发展。国内主要企业包括：和利时、中国电信、中兴通讯、华为、名匠智能、映翰通网络等。
（2）工业互联网工业IaaS：
是基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供云基础设施服务，主要解决的是数据存储和云计算，涉及到的设备如服务器、存储器等。
国内IaaS企业可分为以下四类：第一类是互联网巨头，积累了技术和基础设施，具有内容、渠道、用户运营等优势，主要公司有阿里云、金山云、百度云、腾讯云；第二类是新兴创业龙头，公司的先进技术驱动内生增长，能在垂直领域深耕竞争壁垒，主要公司有青云、优刻得科技等；第三类是传统IT公司转型（包括传统IDC、IT运营商、系统集成商等），具备丰富的硬件设备资源及成熟的销售渠道体系，主要公司有华为、浪潮信息、世纪互联、太极股份等；第四类是运营商阵营，拥有带宽和通信资源等优势积累，主要公司有中国电信、中国联通、中国移动。
（3）工业互联网工业PaaS：
是指基于微服务架构的数字模型，数字模型就是把大量的工业癿技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件，工业PaaS是工业互联网的核心。
工业PaaS有四大类型的企业：第一种是装备和自动化企业，凭借工业设备与经验积累打造工业互联网平台，主要有西门子、ABB等国外企业；第二种是领先制造企业，将数字化转型成功经验转化为基于平台的服务能力，国内主要企业有海尔、中国航天科工集团、三一集团有限公司；第三种是软件企业，围绕业务升级需求，借助工业互联网平台实现能力拓展，主要企业有德国SAP公司，美国PTC公司；第四种是ICT企业，发挥技术优势，将已有平台向制造领域延伸，外国企业有IBM、亚马逊、微软，中国龙头企业是华为。
（4）工业互联网工业SaaS：
是基于工业互联网，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果。工业SaaS（工业APP）是面向特定行业、特定场景，满足业务需求，解决特定问题的应用服务方案。
根据中国工业APP联盟发布的《工业互联网APP发展白皮书（2018）》，国内工业APP发展现状存在数量少（不超过一万个）、质量低（智能决策类工业APP少）、发展慢（工业APP开源社区空白、开发者规模能力差）的问题。国内布局工业APP的企业主要有航天云网、东方国信、树根互联、徐工信息、青岛海尔等。
（5）工业安全：
贯穿整个工业互联网:，平台从内容来看，工业信息安全泛指工业运行过程中的信息安全，涉及工业领域各个环节，包括工业控制系统信息安全（以下简称工控安全）、工业互联网安全、工业大数据安全、工业云安全、工业电子商务安全等内容。从保障对象上看，工业信息安全要保障工业系统和设备、工业互联网平台、工业网络基础设施、工业数据等的安全。
工业信息安全企业分为以下四种类型：
（1）自动化背景的厂商，原来从亊自动化控制相关业务的公司，通过成立子公司或工控安全部门进入工业信息安全市场领域，主要公司有浙江中控、和利时、三维力控等；（2）传统信息安全背景的厂商，主要从亊信息安全业务，将工业信息安全作为其安全业务的一个分支，这类公司主要通过成立工控安全部门或投资有工控安全业务的企业进入工业信息安全领域，主要公司有启明星辰、绿盟、立思辰等；（3） IT系统集成商，具备系统集成资质、能对行业用户实施系统集成的企业。这类公司拥有深厚的行业用户基础，主要通过与专业的工业信息安全公司合作进入工业信息安全领域，如石化盈科、中油瑞飞、南瑞信通等公司；（4）工业信息安全的厂商，通过整合信息安全和自动化化控制方面的人才，专注于开展工业信息安全领域业务的企业，如威努特、天地和兴、安点科技等公司。
工业互联网产业在机械、能源行业应用领先
工业互联网目前应用的领域中机械、能源行业领先发展，各行业应用侧重不同。
首先，两化融合水平较高的行业引领平台创新应用。电力、电子和家电等两化融合水平较高的行业，由于制造技术、信息技术、管理技术和知识积累较为成熟，升级改造难度小，更具应用工业互联网平台能力优势和成本优势。其次，同业竞争越激烈的行业向“产品+服务”转型的步伐越快。以交通设备制造、机械等为代表的行业面临结构调整、需求放缓、同质化竞争激烈等方面的较大压力。提供产品+服务等增值服务，开展服务化转型，是企业获取更大价值空间、提升可持续竞争优势的有效方式。最后还要流程行业率先布局基于平台的安全环保综合管控能力建设。钢铁、石化、采掘等行业具有高耗能、高排放、高危险、工艺复杂等特点，安全问题、环保问题成为制约行业发展的主要瓶颈。工业互联网平台结合大数据、人工智能等新技术手段，为这些行业提供了新型的能源管控、安全管控解决方案，提升行业内企业整体精细化管控水平。
工业互联网行业发展确定性高
工业互联网是全球新一轮产业竞争的制高点。目前制造业面临着传统制造业产能过剩、企业生产成本不断上升（人力、环境、土地和融资等）、企业研发投入不足，技术和产品急需升级三个难题。借鉴美国、德国工业的发展进程，破解制造业困境的解决之道在于制造业需要与工业互联网的深度融合。
国内在政策的大力扶持下，工业互联网迎来良好的发展机遇。
2019
年以来，我国有关工业互联网的相关政策也开始逐渐实施落地，其中相对重要的政策包括：（1）2019年11月，工信部发布《“5G+工业互联网”512工程推进方案》，进一步明确5G+工业互联网发展目标，到2022年，我国将突破一批面向工业互联网特定需求的5G关键技术，打造一批“5G+工业互联网”内网建设改造标杆、样板工程，形成至少20大典型工业应用场景。（2）2019年6月，工信部发布《工业互联网专项工作组2019年工作计划》，提出了加强统筹推进、提升基础设施能力、构建标识解析体系、建设工业互联网平台、突破核心技术标准、培育新模式新业态、发展产业生态、增强安全保障水平、推动开放合作、推动政策落地等10类工作任务的61项具体举措。我们认为在近期工业互联网相关政策密集出台的背景下，产业未来有望迎来确定性较高的发展机遇。根据信通院综合测算显示，2019年，我国工业互联网产业规模达8000亿元，近三年以来年均增速高达18%。
从细分市场结构上看，根据赛迪顾问数据，2018年基础设施、软件与应用、通信与平台、工业安全的规模分别为1927、1299、1447、36亿元，占比分别是 40.9%、30.70%、27.6%、0.8%。在国家政策大力支持，各省政府高额补贴的刺激下，国内制造企业，工业软件服务商、工业设备提供商及ICT四类企业多路径布局工业互联网平台。近两年我国工业互联网平台数量实现了快速发展，截止到2018年12月，国内工业互联网平台类产品数量已高达269个，超过了国外工业互联网平台总和，在269个平台类产品中由制造企业构建的工业互联网平台占比高达46%。
国内工业互联网产业的海外比较
从工业互联网的不同层级分析，我国仍与国外有一定差距。其中在边缘采集层面，我国缺乏工控领域的领军企业，95%中高端PLC市场、 50%以上的DCS市场被跨国公司垄断；国产化的工控自动化核心部件产品仅占35%的市场份额。在工业PaaS层上，整合控制系统、通信协议、生产装备、管理工具、专业软件等各类资源的能力不足；集业务流程咨询、软件部署实施、平台二次开发、系统运行维护等于一体的综合能力欠缺。在工业SaaS层上，高端工业软件主要依赖进口；缺乏相关开发者社区。
工业互联网是此轮5G技术革命在生产端的最终愿景，但目标的实现还需要各个产业细分环节持续的技术积累，我们认为至少包括以下过程：（1）5G独立组网的全面普及，这需要5G基站建设组网的基本完成，我们认为最快还需要在3-5年年左右时间；（2）云计算应用的推广，以及企业云化率的全面提升，在当前中美贸易摩擦的背景下，云计算相关的部分核心技术首先需要实现自主可控和国产化替代，同样需要较长时间的积累；（3）人工智能在制造业领域的应用和推广，我们认为AI算法的实现首先需要大数据的支撑，而大数据的全面实现是以前两个条件实现为基本前提的，因而也需要时间。
因此，综合来看，我们认为工业互联网当前尚不具备大规模推广的技术基础，但鉴于目前我国5G网络在部分试点城市已经开始逐步普及，而部分具备实力的大型制造业企业已经开始逐步涉足工业互联网。从短期来看，我们认为工业互联网的硬件设备载体——工业机器人有望受益于部分制造业龙头企业资本开支的回升而率先出现拐点。因此，从投资落地的角度，我们需要重点讨论机器人产业的投资机会。
全球机器人产业的发展历史变迁
美国是工业机器人的诞生地，早在1959年，美国的UNIMATION公司就生产出了世界上第一台工业机器UNIMATE，随后1959年美国造出第一台工业机器人，并成立了世界上的第一个机器人制造工厂，标志着全球机器人产业的开端。到上世纪70-80年代，进入机器人行业的很多公司机器人业务开始出现亏损，财务数据显示，美国机器人产业在1979年-1982年经历了5年的巨额亏损，在这期间，每一年有净损失的生产者数量都要超过有净利润的生产者数量。因此，在这个阶段，美国自身的工业机器人本体产业发展缓慢，而机器制造业产能也逐步转移到亚洲，日本机器人产业就是在80年代也顺势实现了对美国的反超，成为机器人制造大国。2008年全球金融危机之后，世界工业发达国际纷纷将机器人的发展上升为国家战略，力求继续保持领先优势，当前这些国家已经建立起完善的工业机器人产业体系，核心技术与产品应用领先，并形成了少数几个占据全球主导地位的机器人龙头企业。
综合发达国家机器人行业发展经验，我们可以将机器人行业发展大致划分为五个阶段：发展萌芽期（技术准备）、发展初期（产业孕育）、产业形成期、产业发展期和智能化应用期。美日欧机器人产业已完成前面四个阶段，目前处于智能化应用期。
而对比之下，国内机器人研发起步于20世纪70年代，近年来，在一系列政策支持下及市场需求的拉动下，国内机器人产业实现快速发展，在服务机器人在科学考察、医疗康复、教育娱乐、家庭服务等领域已经研制出一系列代表性产品并实现应用，并且自2013年起中国成为全球第一大工业机器人应用市场，但总体来看，国内机器人产业还处于发展初期。
机器人产业链较短，但技术壁垒较高
机器人产业链主要包括四个核心环节：核心零部件、本体制造、系统集成和行业应用。总的来说，机器人产业链较短，技术壁垒较高，而且每个环节都至关重要。
核心零部件环节：
机器人的核心零部件包括伺服系统、减速器、控制器、传感器等，机器人的控制过程是由控制器发指令给伺服驱动，然后驱动伺服电机旋转，最后通过减速机执行动作。
本体制造环节：
机器人本体也称为机器人裸机，按照机械结构分，可以分为直角坐标机器人、SCARA机器人、关节型机器人、圆柱坐标机器人等。从产业发展前景来看，国外工业机器人本体发展成熟，国内仍处于初步发展阶段。
系统集成环节：
是指在本体上安装夹具及其他配套系统（视觉控制、力控等）以完成特定功能，集成按照应用分类可以分为搬运应用、焊接应用、喷涂应用、切割应用等。
行业应用环节：
目前来看，汽车制造业是工业机器人占比最高的应用领域，涵盖了汽车整车及汽车零部件生产、加工及仓储的全过程。而电子行业由于制造柔性化和生产高速性的要求，必将对工业机器人产生大量需求。金属和机械加工行业引入工业机器人，有利于产品的批量化生产，降低人力成本，提高生产效率和管理水平；塑料橡胶等高污染行业以及与民生相关的食品饮料和制药等行业也将是未来工业机器人的重要应用领域。
全球机器人产业发展现状：金融危机后快速发展
从总规模看，金融危机以来全球机器人产业保持快速发展态势。
金融危机影响后，全球机器人行业市场规模不断扩大，根据中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告（2019）》显示，2019年，全球机器人市场规模预计将达到294.1亿美元，2014-2019年的平均增长率约为12.3%。其中，工业机器人159.2亿美元，服务机器人94.6亿美元，特种机器人40.3亿美元。与此同时，服务机器人发展迅速，应用范围日趋广泛，以手术机器人为代表的医疗康复机器人形成了较大产业规模，空间机器人、仿生机器人和反恐防暴机器人等特种作业机器人实现了应用。根据IFR（国际机器人联合会）2019年发布的报告，2018年全球工业机器人销量保持增长，达到38.4万台，同比增长1%。其中，中国工业机器人销量13.3万台，出现轻微下滑，下滑主要原因为我国汽车销售下滑，导致汽车工业机器人销量下降15%。IFR预计到2024年，全球工业机器人产量将达到85万台，销售额达到355.0亿美元。
从工业机器人安装量来看，中国已连续成为世界最大的工业机器人消费市场。
日本、德国的工业机器人水平全球领先，四大巨头成为全球主要的工业机器人供应商，其中：日本在工业机器人关键零部件（减速机、伺服电机等）的研发方面具备较强的技术壁垒；德国工业机器人在原材料、本体零部件和系统集成方面有一定优势。
从市场需求的地区分布来看，根据IFR数据，2018年全球机器人年销售额再创新高为165亿美元，2018年全球装机量为42.2万台比上年增长6%。IFR预测2019年的装机量将较2018年有所回落，但预计从2020年到2022年平均每年增长率可保持12%。2018年前五大工业机器人市场占全球装机量的74%：分别为中国，日本、韩国、美国和德国。中国仍然是世界上最大的工业机器人市场，占全球市场装机量的36%。2018年，装机量约15.4万台，虽然较2017年下降了1%但依然比欧洲和美洲装机量加在一起还要多。2018年中国市场机器人装机量总价值达到54亿美元，相比2017年增长了21%。中国本土机器人在国内市场的总装机量增加了5%（2018年27%，2017年22%）。中国鼓励自主品牌机器人的政策导向带来了初步成效。另一方面，外资品牌的装机量（包括非中国供应商在中国生产的产品）下降了7%，约为113000台（2017年约122000台），我们认为这主要是由于汽车行业销量下滑所导致的。
美日欧机器人产业在国际分工下各有优势
根据上文的分析，从产业发展过程来看，当前美日欧工业机器人产业发展已经完成了前四个阶段，正迈向智能化应用期，并形成了各自的产业模式，一言以蔽之，美国优势在系统集成，日本强调产业链分工，欧洲强调本体加集成的整体方案。总体来说，全球工业机器人主要由美日欧主导，并且已经实现了传感器、控制器、精密减速机等核心零部件完全自主化。日本自上世纪60年代末从美国引进机器人技术后，已经成为机器人第一大生产国，并且在工业机器人、家用机器人方面优势明显，根据IFR统计数据，2018年日本工业机器人约占全球60%份额，主要代表企业有发那科、安川、那智不二越等。而欧洲在工业机器人和医疗机器人领域居于领先地位，期中工业机器人占据全球30%的市场份额，代表企业有ABB（瑞士）、库卡（德国）、柯马（意大利）等。而在新的国际分工下，美国更重视集成业务与机器人前沿技术的研发，主要优势在系统集成领域，医疗机器人和国防军工机器人，代表企业有Adept Technology、American Robot、Intuitive Surgical、Rethink Robotics等。
从企业来看，根据IFR数据，2018年ABB、发那科（FANUC）、库卡（KUKA）和安川电机（YASKAWA）这四家企业是工业机器人的四大巨头，成为全球主要的工业机器人供货商，2018年占据全球约50%的市场份额，其中发那科（FANUC）的销售占比最高，占比达到17.3%。
全球机器人产业链环节竞争格局分析
从产业链结构上看，工业机器人由减速器、伺服电机、控制器、本体四大部件构成，前三者分别占整机成本约35%、25%、15%，这三大部件大多被外资垄断，而国内机器人整机制造企业在关键部件配套方面严重受制于人，基本没有议价能力。而其中精密减速机、交流伺服电机和控制器是机器人最核心的零部件。在精密减速机方面，约75%的份额被日本的Nabtesco和HarmonicDrive两家垄断，其中Nabtesco在工业机器人关节领域有60%的市占率。而交流伺服电机及控制器基本被日本、德国、美国垄断，代表企业有日本的安川、松下，德国的西门子，美国的PMAC。
我国在机器人核心零部件环节需要逐步摆脱对外依赖。
以占机器人整机成本最高的减速器为例，目前精密减速器市场大半被日本企业占据，根据中国产业信息网资料，2018年国外机器人在减速器上的成本在15-20万，而国内的机器人的成本则在30万左右。在伺服电机方面，国内公司的整体份额低于10%；在驱动器上同样如此：国内80%的驱动器需要从欧美和日本进口。国外的巨头厂商往往能以巨大的采购量和签署排他性协议获得比较优惠的采购价格，而且很多工业机器人厂商本身就是核心部件的提供商，比如日本发那科是世界上最大的专业数控系统生产厂商，安川和松下都属于全球最大的电机制造商。
国内机器人市场规模未来有望保持高增长态势
国内机器人市场规模保持良好的发展态势，未来增长潜力较大。
当前在中国面临着劳动人口红利较小、劳动力成本上升以及经济转型升级的大背景下，根据2019世界机器人大会上发布的《中国机器人产业发展报告2019》显示，国内机器人市场呈现高增长的态势，2014至2019年平均增长率约为20.9%，而同期全球机器人市场的平均增长率为12.3%。并且中国已经连续五年成为全球第一大工业机器人应用市场，其规模约占全球市场份额的三分之一。2019年8月，世界机器人大会上发布的《中国机器人产业发展报告（2019年）》的数据显示，2019年，中国机器人市场规模预计将达到86.8亿美元，其中工业机器人市场规模约为57.3亿美元。按照2014-2019年的发展速度测算，预计到2020年机器人产业市场规模将突破100亿美元，有望成为全球第一大机器人（包括工业机器人、服务机器人、特种机器人等）应用市场，市场潜力较大。
在核心零部件方面，中国在减速器、伺服电机、控制器等关键零部件上长期受制于人的状况正在发生改变。近年来随着工业机器人下游需求火爆，本体生产制造商规模日益增大，核心零部件国产化趋势开始显现。在技术层面，目前中国已将突破机器人关键核心技术作为重要战略，国内厂商已攻克减速器、伺服电机等关键核心零部件领域的部分难题，正在稳步推进这些零部件的国产化，例如：中国自主研发的汽车车身柔性焊装自动生产线已打破这一高端领域由国外公司垄断的局面，未来市场占比有望进一步提高。核心零部件的技术突破有助于降低国产机器人的成本，提升国产机器人在新增装机中的占比。但总体来说，零部件国产品牌质量可靠性与稳定性仍有待提高，与国际行业巨头还有很大差距。
从国产机器人自主品牌来看，近年来经济型低成本的国产工业机器人新增装机的比例显著提升。据中国机器人产业联盟统计，2019年上半年自主品牌工业机器人累计销售1.9万台，同比下降13.6%，为自统计以来的首次下降。未来国内机器人市场仍存在较大发展空间，根据《中国制造2025》的规划，2020年、2025年和2030年国内工业机器人销量的目标分别是15万台、26万台和40万台。但目前国产机器人品牌一方面在国内市场还是占比较低（仅32.2%左右），另一方面受制于核心零部件的技术瓶颈，产品依然偏低端化。
政策的大力扶持以及产业簇群的形成
机器人产业是发展高端制造，实现制造强国的核心关键产业，也是迈向美好生活的重要切入点。2008年金融危机以来，随着中国人口红利逐渐减小，劳动力成本优势下降，机器人产业逐渐被提上政策日程。伴随着经济转型升级的大背景以及国际竞争环境的变化，高层愈来愈重视机器人产业的发展，政策级别也不断提高，最终上升到国家战略层面。
早在2015年3月，李克强总理在全国两会上作《政府工作报告》时首次提出“中国制造2025”的宏大计划，在之后的国务院常务会议上，李克强总理部署加快推进实施“中国制造2025”，实现制造业升级。会议审议通过了《中国制造2025》，提出要把结构调整作为建设制造强国的关键环节，大力发展先进制造业，改造提升传统产业，其中重点提及机器人产业的发展规划和目标，标志着机器人产业正式上升为国家战略。
机器人产业的发展与本地区的工业基础和科研实力有非常大的相关性，在产业政策的助推下，国内各地的机器人产业园纷纷投入和建设，目前已经初步形成产业族群，对未来产业的发展形成支撑。从区域来看，国内机器人产业大体分布于京津冀、长三角、珠三角和中西部地区：
京津冀地区，
龙头企业聚集的自动化制造基地。依托北京、天津等高校及研究所提供的技术优势，挖掘本地市场的巨大潜力，环渤海地区逐渐形成了产学研相结合的机器人产业链。
长三角地区，
巨龙云集的机器人研发生产基地。长三角地区是汽车应用优势明显的工业机器人集聚区，得益于对于机器人的率先及大量的应用，目前机器人产业基础扎实，呈现全产业链发展态势。
珠三角地区，
市场机会广阔的机器人应用基地。珠三角地区制造业发达，但集中在装配和包装等劳动密集型环节，为加速产业转型，提高区域经济的全球竞争力，广东、福建等多地政府出台了机器人专项扶持政策。
中西部地区，
成本优势明显的机器人生产基地。目前中国中西部地区工业机器人产业发展相对落后，不过地区拥有成本等关键性优势，是成本优势明显的机器人生产基地，能够吸引一批企业入驻并共建机器人产业基地，抓住国家工业转型升级的发展契机。
总体来看，长三角和珠三角成为工业机器人产业链最完备、发达的地区。
其中珠三角依托松山湖等机器人产业园区，凭借政策措施与金融手段、应用对接结合，初步形成产业链，创新创业氛围浓厚；长三角依托芜湖机器人产业园、昆山高新区机器人产业园，凭借雄厚的产业基础及配套、庞大的应用市场，打造了完备的机器人产业链。此外，京津冀依托唐山机器人产业园，智能机器人产业链相对成熟，服务机器人和特种机器人更为领先，东北地区则依托哈尔滨科技创新城机器人产业园、沈阳浑南智慧产业园，形成了以工业机器人为主的产业集聚。
我国工业机器人产业发展尚处于初期
在工业机器人方面，根据前文的分析，目前国外发展已经相对成熟，并且已经进入智能化应用阶段，而国内工业机器人发展尚处于初期。
《中国机器人产业发展报告2018》中指出，2018年，中国每一万名工厂工人中，约有88台工业机器人，首次超过世界平均水平69台/万人，而在政策大力推动下，2020年时，规划预计每万名工人机器人密度有望达到150。目前，国内机器人经过多年技术攻关，研制和生产已达到了工业应用水平。但由于关键零部件没有真正国产化，造成国产机器人本体成本远远高于国外同行，所以很难上规模制造。
新一轮产业革命背景下，机器人产业逐步迈向AI时代。
当前在新一轮5G技术革命推动下，人工智能技术取得了显著进步，在语音交互、图像识别、无人驾驶等领域得到了广泛的应用，这为新一代机器人打开了无穷的空间。当前，机器人行业正处于一个转型升级的大变革时代：机器人正由过去的传统机器设备，开始转变为更具备人的智能、智慧、灵活性的新型设备。
目前中国在人工智能领域技术创新不断加快，在人工智能技术方面与全球基本处于同一起跑线，中国专利申请数量与美国处于同等数量级，尤其是在图像识别、语音识别、语义识别等多模态人机交互技术领域，部分已接近和达到全球领先水平。
工业互联网是此轮5G技术革命在生产端的最终愿景，也是较为明确的产业趋势，但目标的实现还需要各个产业细分环节较长时间的技术积累。因此，综合来看，我们认为工业互联网当前尚不具备大规模推广的技术基础，但鉴于目前我国5G网络在部分试点城市已经开始逐步普及，而部分具备实力的大型制造业企业已经开始逐步涉足工业互联网。从短期来看，我们认为工业互联网的硬件设备载体——工业机器人有望受益于部分制造业龙头企业资本开支的回升而率先出现拐点。
因此，从投资的角度，我们认为机器人是工业互联网产业大趋势下的先行者。
总结来看，我国的机器人产业虽然起步较晚，相较于发达国家仍有技术差距，尤其核心零部件缺乏，但与其他高端制造业（如半导体等）发展逻辑类似，未来我国机器人产业的技术积累或走两种路径：一是自主研发（类比半导体产业），二是海外并购（如美的集团收购德国库卡）。除此之外，我国拥有广阔的市场优势，我们认为在当前逆全球化的趋势下，叠加国内政策的大力扶持，我国的机器人产业国产化替代有望加速。
从短周期来看，部分实力较强的制造业龙头企业有望率先通过技术改进来降低劳动力成本，而机器人产业则有望受益于龙头企业的资本开支提升；从长周期来看，随着5G技术周期的演进，工业互联网可以提升全要素生产率是各国必争的战略高地，机器人产业或受益于云、AI等技术的成熟而在生产和生活等方面全方位普及。
我们通过对机器人产业链的国内上市公司梳理，如下表所示，相对来看核心零部件技术壁垒较高，尤其在高端的零部件环节短期国产化替代的难度较高，需要密切关注技术研发的推进；在本体制造以及系统集成方面，我国已经具备一定的产业规模优势，关注已经初步形成规模的龙头企业；在自主化工程方面，未来有赖于云和AI技术的突破；在下游应用方面，则主要看点在于一些龙头制造公司通过并购或研发而开展的智能化转型，短期或提升估值。因此，综合来看，我们建议关注的标的：
汇川技术、埃斯顿、巨星科技、美的集团、机器人等
。除此之外，在整个工业互联网产业链中，可以关注标的
：
浪潮信息（服务器）、能科股份（边缘计算）
风险提示：
（1）工业物联网相关产业政策落地和推进不达预期；
（2）工业机器人相关产业政策落地以及推进不达预期；
（3）逆全球化趋势加剧，国外对我国技术封锁导致产业发展缓慢；
（4）超预期的新的革命性技术出现的替代风险；
（5）公司层面的技术研发或海外并购进程不达预期的风险；
（6）宏观经济超预期下行、通胀超预期、地缘政治不确定性提升导致的系统性风险。
