16-2020年）》等政策，助力产业升级。 电子产品的生产组织过程中涉及到诸多工序与设备，当前对电子行业公司而言最大的机遇在于：1）AMOLED产线投建带来的 设备采购机会；2）激光设备持续对传统加工设备进行替代； 智能制造发展规划主要目标 资料来源：《智能制造发展规划（2016-2020年）》 传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、 有基础的重点产业智能转型取得明显进展。 到2020年 OLED加工中需要的激光设备 资料来源：中华液晶网，国泰君安证券研究 资料来源：中华液晶网，国泰君安证券研究 OLED模组组装端使用的主要设备 1.5 60 电子行业2019年春季投资策略 激光：三重逻辑共振，短期因素不改长期增长趋势 短期激光设备受贸易战、宏观经济走弱、下游加工企业扩产意愿减弱等因素影响，增长放缓。从中长期看，我们认为激光设备 将以其高加工效率，出色的加工效果，不断增长。主要增长来源为： 速提升； 2）下游创新倒逼设备升级：消费电子产品不断创新，需要加工手段的配合，激光设备为最有选择； 3）增量：动力电池、OLED、消费电子脆性材料应用给激光设备市场带来新兴应用市场，预计每年需求规模近90亿元。以上市 场需求集中在中国，预计行业增速在20%以上，显著高于全球数据，国内激光设备厂商直接受益下游需求扩容。 激光加工在智能手机中的应用 3 4.5 6.5 1 2 2 0

年中国工业机器人密度为322 台/万人，按照目标2025年达到约500台/万人；目前，工业机器人主要用于搬运环节（超过50%）、焊接与清洁 环节，主要领域集中于电子、汽车等重工业场景。因此，提高工业机器人在轻工业、分配加工等环节的渗透成为未来发展的主要课题。 • 从全球商用机器人的出货量看，运输物流场景是使用智能机器人最多的商业场景，而服务业、农业机器人的出货量实现了翻倍的增长，成为商用机器人中渗透最 快的场景。医 发展问题与建议 国产替代 智能机器人目前的主要发展方向为国产化替代， 如工业机器人。中国工业机器人的国产化主要 集中于中低端市场，对于高端工业机器人的核 心零部件如减速器、伺服驱动器等对设计精度 与加工工艺的要求较高，目前仍与海外领先厂 商有较显著的差距。同时，因切入时间问题， 智能机器人的算法模型起步较晚，如具身AI模 型、实时控制算法等与海外存在差距。 未来，国内对于机器人核心零部件的标准制定

龙头企业支付能力提升、工业机器人产品成本降低和国内人力成本上 升，更多的传统制造业也将面临自动化甚至智能化转型。中国机械工 业联合会在 2024 中国机器人产业发展大会上公布的数据显示，国产 工业机器人在金属加工、纺织、木材家具等传统行业应用增长幅度较 大。除了过去应用较为广泛的操作、检测、物流场景以外，传统制造 业还存在大量垂直场景需求，如化工冶金行业的安全巡检、纺织消费 品行业的试验验证等等。未来，随着人工智能、物联网等技术的深度 台检测工位的上下料需求，同时采用双夹爪设计，将产能 提升至每小时 480 件，大幅提升生产效率。 3、追觅配送机器人在装备制造行业的应用 坦途创新智能制造（杭州）有限公司是一家多元化科技产品生产 加工制造企业，拥有高速生产倍速线、板链线、机械化输送线、自动 化包装线，总面积超过 3.6 万平方米。面对现代工业智能化浪潮，企 业引入追觅配送机器人 D1，推动其智能制造水平进一步提升。 图 14

能够实时感知环境变化 和操作对象的状态。当前灵巧手的技术方案尚未完全收敛，在传动方 式和传感器方案上尚未有统一意见，连杆具有大负载、高精度和低成 本的优势，但在灵活性上不及腱绳，齿轮方式受限于加工精度和空间 尺寸也一直未能推广。如何收敛灵巧手技术路线，在保证灵巧手可靠 32 性、负载能力、精度和成本的条件下，进一步提升灵巧手的自由度和 灵活性，提高灵巧手的操作精细度，使其在更多领域得到广泛应用， 冲效应，提高机械臂的响应速度与操作精度。通过拓扑优化与增材制 造技术，机械臂的每一部分都能够根据实际工作需求进行精确设计， 既保证了结构的强度，又降低了整体的重量。利用新型复合材料与多 材料加工技术，能够提高机械臂在高强度、高频率操作下的耐用性与 稳定性，确保其在各种复杂环境下的长期可靠性。仿人机械臂将朝着 多功能化、模块化和标准化方向发展，通过模块化设计，不同的功能 33 模块可 提高人形机器人足部的缓冲能力，能够为降低人形机器人高动态运动 中的地面冲击力提供一个有效的解决方案。参考生物足功能开发仿生 足也是提高机器人运动能力常见的解决方法。基于执行器的选择与布 置，腿足结构设计与加工技术对人形机器人的运动能力、稳定性和效 率起着关键作用。早期的大框架、大重量设计经过运动学、动力学分 析和拓扑优化等技术的改进，现已成为可在保证腿足强度的同时达到 轻量化与可靠性的平衡设计。同时，利用增材制造技术融合多材料多

不同场景中的应用，还会进一步将数据能力普及至每一个员工。 面向业务的数据服务：提供更懂业务、更会决策、更准触达、更快行动的数 据服务。云平台的开放性和强大的数据生态服务，既能提升从数据源头、数 据加工利用到个性化、专业化数据服务的全流程水平，也能在数据中融入大 量的行业认知和业务理解，实现整合输出，让业务能更快看到结果，从而进 行更快优化；这既是数据助力各业务追求的目标，又是各业务不断促进数据

今天有多少工作流程和产品是围绕面向最终用户的应用 程序构建的？我们今天从应用程序交互中获得了大量的 价值和数据，它们对于我们的许多客户和员工体验来说 是基础性的。当所有这些开始发生变化时，企业将如何 作出反应？ 加工、计算机辅助设计或图片编辑。这并不总是一个完 美的系统，但比起过去来说更好，在我们对数字需求更 明确的时候，它工作得极为出色。 在明天的技术范式即将到来之际，领导者们开始颠覆 我们设计软件的基本原理。通过利用代理或自主系统