数字经济117页深度报告：智能制造
报告转载自：中金公司
制造业：数字经济赋能，从“制”造走向“智”造
中国已基完成了工业化的建设，资本投入对经济发展的拉动作用已明显减弱，未来的 五至十年，“数字”将成为制造过程中一大新的生产要素，为提升劳动生产率贡献新的力 量。那么，数字经济将如何赋能制造业？制造业已经迎来了哪些技术突破和变革？中长 期来看，这些技术变革将带领制造业走向何方？本节内容，就基于以上问题的思考，进 行了深入探讨。
有效赋能：数字经济如何促进制造业升级？
数字经济对制造业的赋能如何体现？随着通讯技术的进步，大数据的普及，未来的工业 产品将更加“智能化”，工业生产将更加“数字化”，而渠道销售和服务将更加“定制化”。
在产品端，互联网与通讯技术的融入将推动工业产品更加智能。我们面对的产品将不再 是一成不变的单一形态，而是如 AlphaGo 一般具有自主“学习”、“思考”和“反应”能 力的智慧终端；在生产端，“数字”作为一关键的生产要素将帮助生产、物流、仓储等 各个环节实现降本增效。智能制造将不仅仅释放人们的双手，更将在视觉、触觉乃至大 脑决策层替代人工劳动；在服务端，大数据分析帮助企业更好地满足消费者的个性化、 定制化需求。消费者的需求将被更快速、更精确地为生产厂家所获悉，并实时为生产指 明方向。
由于较早在相关领域进行了投资布局，我们认为龙头企业可能更早受益，并引领“制造 业升级”浪潮。我们观察到，众多细分制造业领域的龙头企业在近些年密集开展了智能 化、数字化改造，数字经济赋能制造业的帷幕已然拉开。
产业现状：我国制造业的数字化程度如何？
生产数字化进程近半，未来更多人力劳动有望被机器替代。根据《中国两化融合咨询务联盟报告（2018）》，截止 2018 年，我国企业生产设备数字化率和关键工序数控化率分 别为 45.9%和 48.4%，这意味着我国制造业已具备了一定数字化基础，但距离全面普及还 有一定差距。具体来看，生产工序连续进行的流程型生产行业如化工、炼油等，其数字 化、联网化程度较高；而由零部件组装成最终产品的离散制造行业如汽车、船舶等，其 数字化水平则较为落后。
催化因素：新冠肺炎疫情对制造业产生了哪些影响？
2020 年新冠肺炎疫情对制造业的影响“危中有机”。我们了解到，此前严重依赖劳动力 投入的部分传统业务正在加速智能化、数字化的改造进程，包括从事钣金加工、焊接、 喷涂、机械装配等环节的制造企业。在疫情爆发中前期，我国工业机器人产量增长乏力， 但疫情得到控制后，制造企业自动化改造的意愿明显增强，自 3 月起我国工业机器人产 量快速反弹，单月产量已连续 5 个月高于去年同期水平，且平均增幅达到 20 个百分点。
未来趋势：数字经济带领中国制造业走向何方？
展望未来，中国制造业将和数字经济融合发展，产品智能化、生产数字化与服务定制化 将成为中国制造业发展的三大核心趋势。具体而言：
1. 产品智能化：通过与 5G 通讯、人工智能等广泛应用的技术形态相结合，工业产品将 进一步向高端化、智能化迈进；
2. 生产数字化：生产设备和关键工序的数字化能够将人、机、物料以及生产流程各环 节紧密地连接起来。通过实时采集、传输和分析下游的需求数据，企业得以高效识 别需求，并通过智能化程度较高的供应链系统及时采购原材料并投入生产。柔性化 制造技术则能够帮助企业以较低的成本实现多批次、小批量的定制化生产；
3. 服务定制化：数字化工厂奠定了柔性制造的基础，制造业的商业模式将逐步从传统 的 B2B/B2C（Business to Business/ Business to Customer）转向 C2M （Customer to Manufacturer），消费者的需求和理念将在生产过程中占据更重要的地位，下游客户 有机会获得更加个性化、差异化的产品和定制化服务。
技术突破：数字经济助力制造业升级已经初露端倪？
我们认为，制造业的产品智能化、生产数字化与服务定制化三大趋势，已经初露端倪。 从技术突破的应用案例来看，整车智能和架构革新、无人工厂、数字营销是上述三大趋 势的具体体现。
产品智能化势不可挡，汽车行业迎接变革
5G 通讯、人工智能等新兴技术应用于制造业，带来产品智能化的发展。随着智能芯片在 工业产品中被普遍应用，以及 5G 通讯技术将不同终端应用产品广泛连接，工业产品的“感 知”能力和“计算”能力都将显著加强。与此同时，通过综合利用传感器（解放触觉）、 机器视觉（解放视觉）、语音识别（解放听觉）以及云计算技术（解放大脑），工业产品 能够更加便捷和普遍地实现人与设备、设备与设备间的互动，这将对工业产品带来重大 变革。例如，乘用车的电动化、联网化催生了智能驾驶技术的推广应用，我们认为将带 来传统汽车工业的颠覆式发展。
多阶段自动驾驶逐步落地，提升用车体验，创造新应用场景。我们认为汽车智能化产品 最终的落脚点应为满足消费者需求和对应的各种应用场景，甚至创造新的消费者需求， 并反哺为车企品牌和产品竞争力提升。目前龙头车企已经开始大力投入在自动驾驶领域 的技术储备，在外购底层芯片、核心硬件的基础上自主研发自动驾驶系统。目前大部分 龙头企业可商业化的技术水平已达到接近 L3 水平，以特斯拉为例，应用场景包括智能泊 车、自动辅助变道、自动辅助导航驾驶等服务。此外，特斯拉可以通过来源于车主的驾 驶信息不断训练智能驾驶系统，提高智能驾驶的精确度，做出更符合真人驾驶习惯的判 断。往前看，在逐步实现全自动驾驶的过程中，新的应用场景应运而生，包括自主泊车、 干线物流、无人配送等。
整车架构革新，提高生产自动化程度，方便在线实现软硬件升级。全球汽车电动化程度 提高，5G 等技术帮助算力向中央集中，整车实现从传统机械架构向电子化架构转型，变 多域控制器为单一域控制器。目前各车企都在加强汽车电子电器架构的模块化设计，以 提高自动化程度、方便软硬件升级。以特斯拉为例，从研发 Model X 时就开始了模块化 整合的过程，Model 3 则实现了完全模块化，汽车控制系统被分成 3 个模块：CCM（中央 计算模块）、BCM LH（左车身控制模块）、BCM RH（右车身控制模块）。
模块化架构带来四个好处：1) 算力集中化。模块内部可共享算力，有利于减少算力浪费。 2) 制造自动化。电路连接结构得到精简，特斯拉有望降低成本和装配难度，实现高水平 的自动化生产。3) 软件可在线更新。传统车架构中控制器多达上百个，并且来自于不同 供应商，整车厂没有权限和能力对其进行在线更新，因此软硬件通常在线下与整车进行 同步更新，改款和换代需要 3-5 年的时间。而模块化可实现软硬件的在线升级，特斯拉 软件近 8 年共进行了 9 次大型更新，平均每 10 个月就迭代一次，从而不断优化用户体验， 实现“软件定义汽车”。4）大数据应用：单一域控制更便于对消费者用车行为、行驶数 据的搜集，数据分析有利于对整车设计制造的改进。
生产数字化应运而生，制造业劳动力大解放
生产数字化是提升生产效率的有效手段。具体又可以分为产线的数字化和供应链的数字 化。1) 产线数字化改造将显著提升制造业企业在生产端的效率，成为企业超额利润的重 要来源。2) 供应链数字化改造能够提升信息收集、传输、分析和使用的效率，带来供应 链的变革。供应链的数字化改造与信息交互，能够降低产品和服务定制化的成本，减少 厂商库存，并显著提升企业的盈利能力。
生产数字化的代表性应用：制造业与人工智能相结合，使得无人工厂成为可能。发那科 （FANUC）无人工厂通过力传感器及控制系统实现部件的搬运及组装，并运用视觉传感 器 iRVision 进行表面缺陷的外观检查，可以在无人状态下维持正常运转。此外，通过基础 设备与“人工智能”的结合，新技术最大程度地提高了机器人的“感知能力”和“智慧 程度”，例如发那科将“人工智能”引入切割机床，使机器人能够通过自主学习，预测和 校正温度变化导致的微小位移，进而使加工精度相比传统做法提高了 40%。特别地，发 那科于 2019 年 4 月 3 日正式宣布，其在日本之外的全球最大机器人生产基地即将登陆上 海，该项目总投资约 15 亿元人民币，该工厂被命名为“超级智能工厂”。
展望未来，我们认为中国制造业广阔的总需求、低廉的工程师成本，将成为孕育中国智 能制造优质企业的肥沃土壤。
服务定制化如虎添翼，消费者效用得到提升
服务定制化：“定制化”是指通过满足消费者的个性化需求而提升消费者效用的生产或服 务方式。对于企业而言，通过供、需两侧的信息化建设，企业能够更好地了解需求、匹 配需求。对消费者而言，柔性化制造将更好地满足消费者的个性化需求。
产品服务定制化的代表性应用：5G 及 VR 技术的推广，使得汽车行业中的线上 VR 看车、 产品定制化成为可能。以特斯拉为例，目前消费者可以线上完成购车的绝大多数环节， 包括选择车型、预约试驾、自主选择配置、支付定金并选择提货门店等，线下门店仅起 到试车（辅助决策）和提车付款的作用。新型销售模式可以减少卖家与客户间的沟通成 本、降低信息不对称程度，并增加消费者的满意度；同时，新模式也节省了开发和维护 渠道网络的相关支出，提升了交易效率，有助于提升企业盈利能力。
从定制化程度来看，特斯拉也远高于传统车企。传统车企仅提供低配、中配和顶配等少 量、固定的可选版本，消费者无法个性化地选择只强化其中的某一项配置。而特斯拉则 在细分配置上提供高自由度的选择：消费者可自主选择和搭配 5 种车漆颜色、2 种续航、 2 种轮毂、2 种内饰颜色，以及是否配置自动驾驶功能等。
未来洞察：产品智能化、生产数字化、服务定制化的终极形态是什么？
数字经济赋能制造业将带来全新的商业业态。我们认为，数字经济将赋能制造业，最终 实现“中国制造”向“中国智造”的转型升级，产品智能化、生产数字化、服务定制化 三大趋势是其核心外在表现，而以上三大趋势发展到最终阶段，可能重塑制造流程和商 业模式。工业产品的“智能化”、“网联化”可能诞生“车联网”、“物联网”等新兴业态； 生产流程的“数字化”可能带动“工业互联网”的崛起；而服务“定制化”的最终形态 可能是“C2M（Customer to Manufacturer）”制造。
从产品角度来看，工业产品+人工智能可能创造新的市场。例如，汽车产品的电子化、 智能化趋势，使得智能驾驶成为可能，而数字化技术促使车联网成为智能汽车和智 慧交通的融合点，逐步形成中国特色的多方参与的“人-车-路-云”生态体系，将人、 车辆、道路设施和云端系统这四者紧密相连、实时交互。从车内到路侧，逐步形成 更丰富的产业链。我们认为具体来看，实现路径可能分为：1) 通过提升路侧的智能 化水平，加快推动自动驾驶的商业化和市场化推广进程，并扩大其覆盖范围；2) 将 车辆与智能交通系统深度结合，进而为消费者提供全方位、一体化的出行服务和其 他服务；3) 提升车辆和道路设施的协作能力，实现全局成本最优的解决方案；以政顶层规划为纲，迅速构建智能汽车产业生态。
从生产角度来看，数字经济+传统制造业的结合推动工业互联网的兴起。中国制造业 和数字经济融合发展，最终形态是发展工业互联网。工业互联网通过生产可视化、 预测性维护等解决方案，释放工业大数据潜能，实现传统制造业的数字化转型。以 某纺织机械制造企业为例，传统企业通过升级上云，实现生产数据实时监测、设备 故障告警分析等数字赋能服务，降低设备故障率，大幅提升设备产品附加值。工业 互联网的应用，将助力制造业转型升级。首先，制造业智能化程度的提升需要搭配 工厂的自动化基础建设，因此底层智能装备的普及程度将会显著提升；其次，数字 化、信息化、网络化的赋能优势，有望支撑制造资源的泛在连接、弹性供给、高效 配置；最后，工业互联网优化了生产过程和服务形式，将提升全社会的效率和效用。
从服务角度来看，消费者对生产端的影响力越来越大，C2M 生产模式将得到蓬勃发 展。终端需求数据对于生产的反馈更加及时和有效，这将改变制造业的商业模式。 以服装制造业为例，C2M 模式将推动行业革新：1）产品交付周期大幅缩短。传统 企业从设计到上架的周期平均约 6-9 个月，而 C2M 模式及时反馈终端需求，上新周 期可缩短至 2-4 周；2）柔性化制造符合客户个性化需求。消费者的个性化数据通过 数据中心有效反馈至厂商，有助于提升其柔性化定制能力，实现对消费潮流的精准 把握。数字化与智能化奠定了 C2M 生产的基础，帮助企业在多批次、小批量状态下 保持稳定的获利能力。
上游行业：大象可伴数字起舞
大家通常认为上游建筑、材料等行业比较难做数字化渗透，因为它们通常具有资源属性， 属于典型的重资产行业，工艺较为传统，如何通过数字赋能来增加价值是个难题。确实， 如果说消费相关行业在数字化上走到了 3.0 版本，制造相关行业走到了 2.0 版本，能源材 料建筑这些行业可能刚刚开启 1.0。不过，我们通过深入分析，发现这些行业在研发、采 掘、生产、物流、销售等环节已经在拥抱数字化浪潮。伴随着 5G 发展，产业互联网的进 步，我们相信这些行业将进一步被数字化赋能。另外，随着数据资产可以交易的时代的 来临，这些上游板块沉淀的巨量数据或许也会带来更多可应用的场景。
总结下来，我们在这部分重点介绍了以下的典型数据赋能应用场景，并分别通过钢铁、 建材、建筑、油气、化工行业的案例加以说明，我们所推荐的投资标的也是各个行业在 这些领域的佼佼者。
智慧制造变革：以钢铁行业举例，宝钢将数字化与制造流程相融合，并通过数字化 打造高效协同共享的供应链，实现智慧制造和智能仓储物流以提高生产效率并降低 成本；
销售平台信息化：以建材行业举例，建材的产品多、定制化占比高，且客户和订单 离散，坚朗五金通过信息化赋能“研发+制造+服务”全链条，加速长尾汇聚，实现 无边界扩张；
大数据监控与赋能：以油气行业举例，通过大数据收集、传输、整理、分析与赋能 打造智慧油气平台，企业的商业模式将由人力密集型转为更加智能化和无人化。另 外，智慧气表在天然气产业链终端发力，帮助城市燃气更快、更好、更准地服务终 端客户；
生产工业化：以建筑行业举例，目前建筑行业正在改变过去的手工作业模式，通过 机械大规模作业、工厂标准化生产、系统信息化监控，以装配式建筑为抓手，实现 生产过程的标准化、工业化和智能化，有效改善了传统生产方式的效率低及质量可 控性差的问题；
安全提升：以化工行业举例，化工装置的复杂性及人工操作的失误或会带来一些意 外，巴斯夫通过 5G 等新兴技术赋能“研发+生产+供应链打造”，使生产流程更安全， 更优化。
智慧制造变革：钢铁行业的经验
传统大宗行业痛点：高能耗、高污染、工作环境差，数字经济或带来转机。大宗基础材 料板块多为采矿和冶炼相关的商品板块，过去普遍被认为是粗放发展下的资本密集、劳 动密集、高能耗及高污染的行业，同时伴随着大量资源的浪费和较差的劳动者工作环境， 投资者可能会很容易联想到采矿工人在煤矿中辛勤劳作，或在高温的钢水炉旁挥汗如雨 的景象。但随着数字经济向传统行业渗透，大宗商品行业已经开始迈向数字化。在最上 游的采矿环节，我们已经看到数字化的广泛应用，神华的宁煤智慧矿山、洛阳钼业开发 的基于 5G 的智慧矿山系统就是很好的例子。在制造和加工环节，一场智慧制造的行业颠 覆式变革也正在发生：
首先，智慧制造大幅提升传统产业效率。我们认为，数字经济的发展有望赋能供应链和 生产流程，使得生产、物流和仓储管控得以进一步精细化、最优化和少人化，通过智慧 制造的推进，传统大宗行业的生产效率有望大幅提升，降本控费新的空间将被打开。
同时，数字化时代智慧制造信息化方案的共享成为趋势，技术外溢效应充分体现。在数 字经济时代之前，制造业企业优秀的供应链管理能力、生产效率是不可贸易品。但随着 数字经济时代到来，龙头企业能够通过出售定制的智慧制造信息化方案来输出自身先进 的管理经验，事实上形成了技术外溢的正向外部效应。
在这一领域，宝钢股份在推动传统行业智慧制造改革，以及信息化方案的共享上，均是 传统大宗企业的典范：
宝山基地打造智慧“灯塔工厂”。宝钢 2016 年即正式启动 1580 智能车间改造项目， 至 2019 年，宝山基地已入选世界经济论坛“灯塔工厂”，是国内唯一入选的钢铁行 业代表，其工厂的智慧化主要体现在：1）智慧化的生产组织、设备管理与产品质控， 宝山基地已实现全自动化“黑灯工厂”模式，操作岗位均为机器人作业，每一工厂 仅需数人在中控室进行监测；同时，工厂在每个节点配备大量的传感器、无人机进 行实时监测，设备运行状况、钢卷质量、工人的生命体征随时可追踪，实现全自动 化的设备管理与安全防护；2）智慧化的供应链服务：宝钢已实现订货、仓储、物流、 服务的智能化与线上化，客户可实现线上一键下单并对接服务，物流仓储环节则可 通过无人卡车、无人仓库等设施，对物流和仓储的即时状况进行跟踪，通过算法提 升效率，大幅降低运输和仓储成本。
打造宝信平台，出售一站式钢企智慧制造解决方案：基于钢企自建信息化方案水平 良莠不齐的痛点，宝钢依托旗下的宝信软件输出宝信钢铁智慧制造解决方案和产品， 利用自身技术与经验优势，帮助其他钢厂在管理升级、工艺装备技术升级、智能化 制造升级等方面定制信息化解决方案，且进一步将服务延伸至整个生产控制类软件 研发领域。其中，2018 年宝信在钢铁信息化垂直领域市占率为 50%，处于绝对龙头 地位，在整个生产控制类软件细分领域市占率为 9%。
销售平台信息化：建材行业的经验
部分消费建材行业（比如五金行业）产品零散、使用频次较低，同时单个产品个体价值 量较低，市场规模较小，是典型的“蚂蚁市场”，存在明显的长尾效应。之前，此类行业 鱼龙混杂，客户因需配套多个品类，而于多个门店中来回奔波，有较高的采购成本。同 时，由于传统的消费建材渠道架构层级化严重，信息传递迟滞，根据客户建议加载新品 类对于建材厂商也是一个艰难的过程。
坚朗五金作为多品类五金供应商，能够满足“一站式”采购需求，受到客户青睐。客户 能一次性选购多个产品，将极大的节省了采购成本和时间。从其营业模式看，坚朗五金 可以理解为五金界的小米，以信息系统为基，赋能销售链条，成为汇聚长尾的典型的受 益者，从而使它的生产、研发和服务都有高度定制化的特点：
根据需求制定生产计划：坚朗五金几乎囊括全部建筑五金产品，并逐步拓展至建筑 领域中类金属产品，现有 SKU 高达 2 万个。如果不能准确对接终端需求，容易形成 库存高企，商品滞销。而公司利用信息化系统，准确掌握终端客户需求信息，从而 制定生产计划，清晰掌控产品销售、库存，提高生产、库存周转效率，同时也可及 时对接下游客户需求，生产定制化产品，提高产品交付力。
研发：依托销售及时反馈，客户的定制化、增量需求，研发团队能够及时获取，并 且以此快速反馈、迭代产品、加载新品类，打造更为丰富的产品矩阵。
服务：1）信息系统使销售人员熟练掌握数万产品，并快速推出新产品；2）将客户 需求反馈至后端生产、研发部门，以加速迭代、更新；3）直销+“云采”平台形成 “线上+线下”销售体系，囊括长尾商品，满足客户“一站式”采购需求，形成客户 粘性。
在此模式下，坚朗无边界扩张，产品矩阵不断丰富，长尾产品将逐步纳入其产品体系， 成长天花板广阔无垠。
大数据监控与赋能：油气行业的经验
未来智慧油气平台依托大数据赋能开采、运输、销售全流程
利用大数据来助力油气平台商业模式转型
我们认为，当前油气田开采过程中物探信息、地质数据、生产过程中的成本管控与开采 数据等还未进行有效的或者大规模的收集与应用，或主要受制于此前技术的制约以及国 企对数据安全更高的要求。展望未来，我们认为国企改革正在加速，而 5G、物联网与大 数据的发展也在加速，智慧油田的打造有望实现新的突破。
我们具体通过以下 2 个案例进一步解释智慧油田对行业发展的影响：
1）油气钻井过程中需要向井下输入钻井液 ，钻井液因此被称为“钻井的血液”，起到清 洁井底、控制钻头温度等重要作用。当前都是通过专家在现场根据经验对钻井液的调配 进行调整，具有人力成本高、效率低、准确度低的缺点。利用大数据之后，系统将通过 对钻头等井下情况的实时监测与测算，对钻井液进行实时与自动调配，提升效率与准确 性。
2）以华油能源为例，公司于 2019 年 6 月宣布与人工智能技术与服务提供商第四范式合 作，打造油气田勘探及生产运营的智慧平台，通过建立智慧油田平台为油田提供油气数 据的采集、可视化、分析，甚至提供油气田增产方案，从运营层面对整个油气生产平台 进行优化，详情可参考我们此前发布的《携手人工智能服务提供商，打造智慧油田》。
“无人化”成为油气行业的关键词
在大数据的应用前景下，“无人化”是近年来油气产业链出现频率最高的关键词之一。我 们认为，通过对油气设施的数字化与智能化布局，来打造“无人作业”的场景，带来的 好处良多，主要体现在：a）进一步降低对于人力资本的占用；b）对于海上或环境较为 恶劣的地区，无人作业场景使得现场有效工作时间延长；c）降低人员事故风险，提高公ESG 治理水平。
我们以压裂业务与海上钻井平台为例。以前的一个常规压裂队伍需要 50 人左右在井场进 行作业，目前部分实现电气化和数字化作业的队伍，如宏华集团，仅需要不到 20 人，而 该趋势正在进一步发展，未来有望实现更少的作业人数。又比如中海油的海上作业平台， 以前一个海上钻井平台需要几十甚至上百个工作人员，人力成本高、对海上平台的占用 空间大、风险高，但目前中海油已经对少数平台实现了无人化操作，对大量平台也实行 了数字化替代，海上作业人员需求大幅降低。
充分利用市场资源，智慧气表在天然气产业链终端发力
智慧气表帮助城燃更快、更好、更准地服务终端客户。在城市燃气领域，通过给居民用户和工商业用户配备智能气表，来取代传统气表，加强了天然气消费的实时监控，降低 上门的次数和需求。同时，智慧气表对于客户的消费习惯也能有更好的追踪，这对于城 燃公司更加高效地分配资源和推广增值业务也起到了直接作用。
生产工业化：建筑行业的经验
在数字经济的赋能下，建筑行业的生产方式逐步由传统的手工作业向工业化转型，建筑 行业的生产效率、安全性、节能环保水平等都有望得到大幅的提升。而我们认为这一生 产方式变革的过程也为一些优秀企业提供了弯道超车的机遇，为投资者提供了在建筑这 样一个传统行业中掘金的机会。
建筑工业化：从手工作业到标准化的工业生产的变革
传统生产方式：以手工作业为主，效率低、质量可控性差。建筑工程可以划分为设计和 施工两大环节。长久以来，建筑行业的主要生产方式为：设计单位设计平面工程图纸； 施工单位依据图纸进行施工，在施工现场进行混凝土的搅拌、浇筑，从而生产所需的房 屋、基础设施等建筑。然而，随着经济迈入高质量发展阶段，传统建筑生产方式中人力 成本高、返工现象普遍、建筑质量差、污染严重等问题逐渐暴露。
建筑工业化：建筑设计信息化、建筑施工装配化。区别于传统的手工作业，建筑工业化 是指以工业化的方式进行建筑生产，具体包括系统信息化控制、工厂标准化生产、机械 大规模作业，以期实现生产过程的标准化、工业化、智能化。而从具体实现方式上看， BIM（建筑信息模型化）和装配式建筑技术有望在设计和施工环节得到大规模的推广和应 用：
1. BIM：建筑全生命周期信息化模型，有效解决设计与施工的脱节。BIM 是整合了建 筑全生命周期信息的三维模型信息数据库，可以通过计算机模拟，事先发现工程设 计中存在的不合理之处，有效减少返工和浪费；同时实现了建筑生产过程的全流程 信息化监控。BIM 有效解决了设计与施工脱节的问题，提高了工程建设的效率和质 量。
2. 装配式建筑：高效、安全、节能、环保，实现建筑从手工业向工业的变革。装配式 建筑是指将混凝土、钢结构构件预先在工厂进行标准化生产，再将各配件运输到施 工现场完成装配安装的施工方法。由于建筑构件是预先生产，对施工现场安装的准 确度要求较高，因此装配式建筑中一般也会采用 BIM 技术来提高设计的精度等。
建筑工业化为建筑业带来了施工速度加快、节约人工、节能环保、提高建筑质量等方面 的多重提升：1）加快施工速度：通过一体化设计、工厂化制造实现建筑过程的效率提升； 2）节约人工：工厂集中生产实现了规模效应，现场施工人数大大减少；3）节能环保： 有效减少水资源、电力等资源能源消耗，同时减少工地的建筑废材及粉尘等污染物排放 量；4）提高建筑质量：可规避很多传统分阶段施工产生的质量问题，且后续维护过程也 将更加安全、便捷、高效。
案例：中建-深港新城一期项目：该项目共 6 栋住宅，是湖北省首例建筑工业化项目，该 项目采用预制装配式混凝土结构，结构预制率约 53%、装配率约 78%。该项目由于采用 了模块化施工，工期整体缩短了 23%、节约用水 53%、节约木材 76%、节约钢管架体 93%、 噪音值降低 25%、实时 PM2.5 排放减少 36%、污水排放减少 64%，且顶峰劳动力需求仅 为 260 人左右（传统施工工艺需要 600-700 人）。
产业链在建筑工业化的浪潮下也有望迎来结构性的发展机遇
在政策的大力推动下，中国装配式建筑行业迎来快速增长。2016 年，国务院办公厅发布 文件提出“力争用 10 年左右的时间，使装配式建筑占新建建筑面积的比例达到 30%”，中国建筑工业化发展的浪潮正式开启。随后，在各部委、地方政府对政策有效落实的驱 动下，中国装配式建筑新开工面积过去 5 年的复合增速达到 54%， 2019 年装配式建筑 的渗透率达到 13.4%，我们预计未来装配式建筑渗透率有望进一步提升（到 2025 年有望 接近 35%），进而驱动未来 5 年装配式建筑新开工面积复合增速达 16%、施工面积复合增 速达 21%、竣工面积复合增速达 31%。
产业链各环节也有望迎来结构性的发展机遇。我们认为建筑行业的工业化变革也将为产 业链带来结构性的发展机遇，从设计环节来看，装配式建筑对设计能力提出了更高的要 求，且 BIM 技术的应用也增加了行业的科技含量；从施工环节来看，EPC 模式对施工企 业提出了更高的要求，而构件生产作为装配式建筑催生的新需求也带来了新的市场；从 装修环节来看，干法施工、集成部品部件的生产也对传统企业提出了挑战。因此，产业 链具有领先的研发能力、出众的一体化实力、严格的成本控制能力的企业有望迎来发展 新机遇。
生产流程更安全、更优化：化工行业的经验
化工行业迫切需要产业数字化变革。化工行业因投资大，产品生命周期长，数字化能够 显著提升企业成本优势。尤其对精细化工品企业，其打通研发与终端的通道需求日益迫，数字化可以进一步实现资源的有效配置。欧美企业如科思创、巴斯夫、朗盛等在数 年前就开始了数字化转型的探索，通过成立专业职能部门，系统性地利用大数据、AI 等 数据收集、分析、处理手段赋能产业，让所有的工厂生产与决策更加高效、智能与安全
安全生产是化工企业的第一生命。生产过程安全与优化是化工企业保持长期竞争优势的 最佳手段，化工行业危险性主要存在于：1）原料、中间体等物质存在危险性，部分危险 化学品具有易燃易爆有毒等特点，在运输存储以及生产的过程中容易发生危险；2）工艺 危险性，化工企业生产工艺通常较为复杂，由于设备、动力、工艺、报警器误判等问题 引起的非计划停工时有发生，不仅造成大量经济损失，也容易造成安全问题；3）维护危 险性，出于化工原料以及工艺的危险性，维修员对化工装置的维修易发生爆炸、触电、 机械伤害等事故。
巴斯夫是化工企业数字化的先行者。虽然全球多数化工厂已经在安全管控下做足功夫， 但是化工装置的复杂性以及人工操作的失误总会带来一些意外。公司通过 5G 等新兴技术， 赋能“研发+生产+供应链打造”，尤其在化工厂安全平稳运行方面提供了示范作用。主要 体现在：
研发：巴斯夫通过计算机模拟以及实验设计预判相结合的方式来帮助研发人员更好 的理解体系，减少无效实验，减少实验风险，并且在短时间里可以实现更多的创新 内容。
生产：一方面通过智能制造提升生产安全性，以巴斯夫位于凯泽斯劳滕的试点智能 工厂为例，其洗手液等产品的生产已经完全实现供应链全流程智能化自动化与生产 柔性化。另一方面通过数字化 EHS4.0 实现智能定位系统，培育安全文化，提升预警 与危机处理能力：从电子围栏准入管理、承包商管理，到化工车辆定位（包括规定 路线和指定目的地等）、化工设备定位（库存清点和备件查询等）；并可以通过安全 指数热力图实现安全管理；提供 SOS 报警、化工人员定位、人员滞留报警、应急响 应人员清点等功能。同时，巴斯夫与软件公司 SAP 合作，依托基于云技术的物联网 SAP 资产智能网络软件 SAP Asset Intelligence Network，提升关键设备安全运行能力。
供应链安全：以巴斯夫本土供应链为例，巴斯夫在德国路德维希港部署了 5G 宽带 网络，以 5G 高速、低延迟、高稳定性的特点，实时传输现场资料，便于后台人员与 一线操作人员的实时互动交流，有望实现车辆的自动引导、无人机巡检以及应急指 挥等，充分加强了危险品运输过程的安全性。
数字化是化工安全升级的重要保障。智能研发、生产与供应链打造极大的解除了人工与 危险化学品的接触，还可以通过智能检测提前发现潜在的风险。
（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：中金公司）
