隨筆34：中國半導體產業的思考：物聯網之最大應用領域之一智慧工廠的崛起
隨筆34：中國半導體產業的思考：物聯網之最大應用領域之一智慧工廠的崛起
原創： 科技真相 科技紅利及方向型資產研究 2018-08-13
隨筆一直強調：從「剪刀差」、「傳導圖」，再到「超級周期」，這一切都蘊含於「全球半導體硅含量周期」，我們全球首次明確提出了全球半導體產業於2017年正式進入「第四次半導體硅含量提升周期」；這次硅含量的提升將突破30—35%，下游需求的推動力量是汽車、工業、物聯網、5G通訊等。不同於我們這代人親身經歷的第二、第三個周期需求拉動的典型產品為C端應用為主的筆記本、無線通信、智能手機等產品，此輪硅含量提升主要集中在物聯網、工業領域（其中也包括汽車等部分C端應用領域）。為此從此篇隨筆開始，我們將從需求的角度對「第四次半導體硅含量提升周期」進行逐一分析。力求為大家剖析各個「不熟悉」領域的硅含量提升之過程，感受「第四次半導體硅含量提升周期」之力量。
《物聯網之最大應用領域之一智慧工廠的崛起》：- 工業4.0與中國製造-20 25，龐大製造行業迎來大變革。1）製造業是物聯網最大的應用領域：英特爾預計，物聯網未來應用佔比中，企業和製造業佔比達40.2%。2）製造業擁有巨大的存量市場。2017年國內全球工業增加值達28萬億，同比增長13%；全球工業增加值約在100萬億上下。3）工業4.0與中國製造-20 25是將物聯網和互聯業務引入到工業生產環境的第四次工業革命。傳統的兩大製造業大國德國與中國合作共同加速與引領第四次工業革命。實施工業4.0的技術基礎是網路實體系統及物聯網；而啟動工業4.0的重要前提之一是工業自動化，主要在機械製造和電氣工程領域。
- 典型智慧工廠的分析：特點在於數據化與網路化。統計目前典型的國內外智慧工廠的情況，可以看到：在產品合規率、生產效率、產能提升、減少能源消耗以及庫存管理、場地使用效率等等方面都取得了顯著的提升。包括新能源、機床、電氣與電機、工程機械、家電、汽車零部件、電子元器件等龍頭企業（不完全統計）均已開始進入工業4.0智慧工廠改造階段。
- 智慧工廠的實現架構，典型智慧工廠硅含量拆分。智慧工廠硬體架構，主要包括執行部分、傳輸部分、計算（AI雲計算）部分以及感測器部分。1）執行部分，自動控制系統主要包括三大硬體部分：PLC（DCS）+人機界面+工業網關。2）傳輸部分，生產信息通過IoT網路交換設備與後端工業雲平台進行交互。3）計算部分，邊緣計算類似於人類的神經末梢，對於簡單的信息可以直接處理；對於複雜的信息則傳輸給雲端（即大腦）。4）感測器部分，感測器是用來獲取有關機器人的作業對象及外界環境等方面的信息，是機器人與周圍交互工作的信息通道，用來執行視覺、接近覺、觸覺、力覺等功能。智能工廠中，機器感測器以視覺和力覺感測器最為常用。
- 物聯網最大應用領域之一，智慧工廠硅含量提升之初測算。目前國內擁有約38萬家規模以上工業企業，其中小型企業佔83.5%、中型企業佔14.0%、大型企業佔2.5%，假設小型/中型/大型企業分別平均有用以上規模智慧工廠1.5/4/10個；估算單個智慧工廠將提升31.84萬元晶元價值量。未來中國智慧工廠硅含量合計將提升近2500億元；按照工業增加值中國佔世界比例假設，預計全球智慧工廠硅含量合計將提升約9200億元。
- 工業是物聯網主要應用領域之一，智慧工廠硅含量提升之初測算結論：智慧工廠將提升全球硅含量合計約1450億美金，2017年全球半導體收入規模約4200億美金，即智慧工廠有望提升全球硅含量約35%。這裡我們並沒有考慮AI帶來的影響因素，AI部分我們將在隨筆後續做單獨的硅含量分析。（AlphaGo用了1920個CPU和280個GPU，AI無疑將是推動硅含量的最為重要因素之一）
正文：
1、工業4.0與中國製造-20 25，龐大製造行業迎來大變革1.1、製造業是物聯網最大的應用領域 物聯網正在爆發，速度驚人。物聯網由數十億「智能」設備（包括微小的晶元、或大型機器）構成，這些設備用無線技術相互（物與物）以及人與物進行通信。物聯網世界的發展速度驚人，預計會從 2006 年的 20 億個物聯網物品，發展至在 2020 之前增多到 2000 億個物聯網物品；相當於地球上每人大約有 26 個智能物聯網物品。各大諮詢機構、通訊運營商以及智能產品廠商均對此保持積極態度，並預測2020年之後將繼續加速，並最終實現所有物品的信息化。製造業是物聯網最大的應用領域。英特爾預計，物聯網未來應用佔比中，企業和製造業佔比達40.2%，是最大的應用領域，包括供應鏈、設備和自動機械實時分析等。其次是衛生保健業，佔比30.3%，包括攜帶型健康監視、電子記錄保存、製藥保障等；零售業、安保業，佔比分別8.3%、7.7%。 圖：物聯網未來應用佔比預測，製造業最大
1.2、製造業擁有巨大的存量市場 製造業擁有巨大的存量市場。根據國家統計局數據，2017年國內全球工業增加值達28萬億，同比增長13%。自2010年中國第一次超越美國成為世界第一製造大國，中國工業發展一直保持著良好的增長態勢。據世界銀行統計，2015年中國工業增加值佔世界比重已達26.7%。全球工業增加值約在100萬億上下，這是一個巨大的存量市場；從邏輯上來講，我們的任何生產經營活動都離不開製造業，工業的地位之高可想而知。目前國內擁有約38萬家規模以上工業企業，其中小型企業佔83.5%、中型企業佔14.0%、大型企業佔2.5%。雖然我國工業企業家數有所波動，但其創造的工業增加值卻在逐年穩步上揚，體現了我國工業水平的質量在保持快速發展。我們擁有了巨大的製造業存量市場的同時，製造業的質量亦在快速提升，未來必將在智能化時代取得更快的突破。 圖：中國全部工業增加值年度變動情況（單位：億元）
圖：中國全部工業數量統計
1.3、工業4.0與中國製造-20 25：製造業迎來大變革 「將物聯網和互聯業務引入到工業生產環境的努力正在引導第四次工業革命」（德國工業4.0工作組）。從工業發展的歷程來看，1）蒸汽機技術推動機械化生產的普及，使人類社會進入工業1.0時代；2）電力的出現推動規模化生產，從此工業進入2.0時代；3）信息化技術的應用，使得自動化生產成為可能，工業進入3.0時代；4）而物聯網等新技術與工業技術的深度融合，使得工業進入智慧化的時代，即工業4.0。工業4.0是在個性化智能產品的需求驅使下，並在以物聯網、大數據等新技術的有力支撐下，出現的新一代變革趨勢。
圖：工業革命的四個階段
《IBM工業4.0與物聯網白皮書》定義的工業4.0轉型變革戰略實施路線圖，包括三個階段：第一階段：M2M（廠內與企業內廠際互聯），工廠內系統、設備與機器間在物聯網的基礎上互聯互通。逐步達到全企業內所有工廠間運營、監控和管理決策的完整聯繫。由此激發主要生產力的提升，並增強運營決策靈活性。第二階段：B2B（價值鏈上所有企業互聯），實現企業全方位供應鏈的互聯互通。包含上游所有各級供應商的相關係統（系統內包含相關設備的物聯網信息）以及下游各渠道的系統終端或設備。以此增加生產力，提升效率與靈活性。第三階段：C2M（消費者與相關工廠間互聯），又稱為「以軟體定義產品與製造」階段。在這階段中，產品方面的需求、設計、測試、上市，以及製造方面的工廠、製造、物流、服務，都在企業安全的架構體系之下全面工業4.0下的智慧工廠不再是「黑盒子」，而是清晰透明的服務提供方。工業產品經歷了從傳統產品（包括機械與電氣部分），到智能產品（增加了電控、感測、軟體與用戶交互界面部分），再到當下個性化、軟體定義、智能互聯的產品（增加了網路連接，並得到後端產品平台強大計算分析能力的支撐）的演變。
圖：工業4.0和智慧工廠是物聯網服務的一部分，擁有橫向價值網路
工業4.0的轉型主要需要三大核心支柱的支撐：
- 全面物聯網建設：透過感測器、RFID、網關等技術的配置與建設，為全面自動化、智能化打好基礎。
- 工業4.0轉型途徑：工業4.0轉型途徑泛指公司管理文化的升級與改變。要以務實、嚴謹的管理態度，科學及數據分析的方法決策，精簡流程，快速反應。
- 構建新的生態系統：全面C2M的環境建設，新的生態系統的搭建，為企業創新提供新的業務環境。此時企業憑藉新的能力、新的市場環境（包含產業市場、人力市場、資本市場等）創造新的企業商業和服務模型。
傳統的兩大製造業大國德國與中國引領第四次工業革命。工業4.0是一項「戰略方案」，在2011年11月被德國政府採納為高科技戰略2020行動計劃的一部分；並在2013年4月的漢諾威工業博覽會上，德國政府正式推出。以智能製造為主導的第四次工業革命，由德國聯邦教育及研究部和聯邦經濟技術部聯合資助（預計投資2億歐元），旨在提升製造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及人因工程學的智慧工廠。實施工業4.0的技術基礎是網路實體系統及物聯網；而啟動工業4.0的重要前提之一是工業自動化，主要在機械製造和電氣工程領域。兩大製造業大國合作共同加速第四次工業革命。2014年10月10日，中德兩國聯合發表了《中德合作行動綱領》，重點突出了雙方在製造業就「工業4.0」計劃的攜手合作。2015年3月5日，全國兩會上的《政府工作報告》首次提出「中國製造-20 25」的宏大計劃。中國製造-20 25借鑒了德國的工業4.0計劃，提出了我國製造強國建設三個十年的「三步走」戰略，是第一個十年的行動綱領；計劃用30年時間，通過「三步走」的戰略，實現從製造業大國向製造業強國的轉變。 圖：「中國製造-20 25」主要任務
2、典型智慧工廠的分析：數據化與網路化
通過直觀的細分案例，我們可以看到：典型智慧工廠將具備包括減少能源消耗；全價值鏈端到系統工程，提升產業鏈效率；支持定製生產，滿足客戶個性化的需求；基於雲計算的通信網真平台，智能化尋找問題解決方案等顛覆性優勢。- 減少能源消耗。例如，使用激光焊接技術的汽車車身裝備線在生產間歇時所耗能源佔據其全部能源消耗總量的12%。這些生產線每周工作5天，實行3班倒。機器在周末依然要保持工作狀態以便周末結束之後迅速投入生產。未來，機器人即使在很短的生產間歇也可以關閉，而在比較長的時間段，保持「網路喚醒模式」待命狀態；通風設備將可以控制速度滿足不同需求；激光源則利用全新系統適應節能需求。智能化的改造將減少工作狀態總能源消耗12%，而生產間歇節能達90%。
- 全價值鏈端到端系統工程，提升產業鏈效率。端到端的數據系統工程和價值鏈優化將意味著顧客不用再從供應商預先製作的產品系列中挑選產品，而是通過個性化功能和組件的混合或重置，來滿足自己的特殊需求。工業4.0製造系統打包開發模式，意味著總能跟上產品開發腳步，開啟了個性化定製產品的可行性。
圖：智慧工廠應用案例2—全價值鏈端到端系統工程，提升產業鏈效率
- 支持定製生產，滿足客戶個性化的需求。例如，汽車行業目前還是靜態生產線，不可能將保時捷車的座位安裝在大眾車裡。工業4.0將形成動態生產線，車輛可以通過裝配車間從一個CPS功能處理模塊到另一個自主移動的智能產品，實現合適車輛設備的混裝匹配。此外，個體需求差異可以在任何時間根據物流情況加以執行（如瓶頸問題），而不被中控時間事先設定的時序所約束。
- 基於雲計算的通信網真平台，智能化尋找問題解決方案。例如，網真遠程服務平台是設備廠商已經推出幾年的工具，利用遠程訪問和控制機器為客戶提供快速高效的支持。由於工業差異性較大，需要大量的管理與匹配服務工作；此外也只能試用事後維修。工業4.0生產系統將自動連接到基於雲計算的網真平台去尋找適合的專家處理問題。此外，設備也會通過實時數據與雲平台的匹配，將提前發現問題並做到事前防範問題，保證工廠的生產效率。
我們進一步從更宏觀的角度，統計目前典型的國內外智慧工廠的情況，可以看到：在產品合規率、生產效率、產能提升、減少能源消耗以及庫存管理、場地使用效率等等方面都取得了顯著的提升。具體可以看本文詳細統計列表，包括新能源、機床、電氣與電機、工程機械、家電、汽車零部件、電子元器件等龍頭企業（不完全統計）均已開始進入工業4.0智慧工廠改造階段。 圖：國外典型智慧工廠（不完全統計）
圖：國內典型智慧工廠（不完全統計）
3、智慧工廠的實現架構，典型智慧工廠硅含量拆分 智慧工廠硬體架構，主要包括執行部分、傳輸部分、計算（AI雲計算）部分以及感測器部分。這裡我們暫不分析AI雲計算部分帶來的硅含量增量，AI部分我們將在隨筆後續做單獨的硅含量分析。
- 1）執行部分，主要是自動控制系統，被譽為智慧工廠的「神經。」自動控制系統主要構成包括：DCS 或 PLC、自動化軟體、現場儀錶和技術服務。DCS 或 PLC 由控制機櫃、網路系統、人機界面等組成，其中控制機櫃內部安裝有控制器、I/O模件、繼電器、斷路器、電源等；人機界面包括計算機、工控機、顯示器和印表機、操作作台等設備；網路系統為網關等設備。
- 2）傳輸部分，主要是幫助從機床加工設備或機器人設備等各類機器帶來的生產信息通過IoT網路交換設備上傳至後端工業雲平台；而雲端的生產需求也可以通過傳輸部分下達指令至各種機器設備。
- 3）計算部分，通過邊緣伺服器計算處理與存儲從各類機器帶來的生產信息，實時協調智慧工廠的最佳運行狀態；對於更多規模且非實時性數據信息，則交由雲服務處理並存儲（AI雲計算部分規模較大，後續將單獨分析）。
- 4）感測器部分，智慧工廠中的中高端生產設備如多軸加工中心、機器人等，除去自動控制系統外，還會大量使用各類感測器作為輔助加工與生產信息收集。
- 此外，在智慧工廠後端的庫存與運輸環節，會在半成品/產成品中加入RFID標籤或二維碼等作為庫存/運輸管控的手段，以提升效率與良品率。考慮有可能不適用晶元，我們謹慎測算不考慮此部分硅含量提升。
1）執行部分，自動控制系統主要包括三大硬體部分：PLC（DCS）+人機界面+工業網關。我們以電子裝配產線為例進行拆解。
- 我們估算，市場上主流的工業用PLC價值約500元，主要硅含量在於主控晶元、NAND FLASH、DRAM、NOR FLASH（64/128M）等，此外還包括被動元器件、IO模件等，約佔PLC總BOM成本的82%，約410元。
- 我們估算，觸摸式人機界麵價值約300元，採用7-10寸液晶屏幕，硅含量約為佔41%，約123元。
- 我們估算，工業機器用網關晶元平均價值用量約60元。（存儲器方面，除去DRAM與NAND Flash，另有使用8M串口Flash）
註：DCS是 Data Communication Subsystem （數據通信子系統）的簡稱。DCS是一種「分散式控制系統」，而PLC (可編程式控制制器) 只是一種控制「裝置」，兩者是「系統」與「裝置」的區別。系統可以實現任何裝置的功能與協調，PLC裝置只實現本單元所具備的功能。
圖：自動控制系統中控制系統與人機界面BOM表
圖：典型工業用網關硬體拆分
2）傳輸部分，生產信息通過IoT網路交換設備與後端工業雲平台進行交互。智慧工廠網路交換設備，以中檔工業級交換機思科WS-C3750X-24S-E系列為例，交換機成本約為1800元，其中快閃記憶體（128M）、DRAM（512M）、主晶元、光器件佔比分別為11%、17%、29%、14%，再加上部分電源模塊中硅含量部分，交換機硅含量價值約佔74%，約1332元/台。 圖：網路交換設備成本BOM表
圖：思科交換機部分參數表
3）計算部分，邊緣計算類似於人類的神經末梢，對於簡單的信息可以直接處理；對於複雜的信息則傳輸給雲端（即大腦）。邊緣伺服器主要包括CPU/主板（准系統）/GPU顯卡/內存/硬碟等，分別佔比13.76%、21.79%、49.5%、10%、4.8%。硅含量佔比達75%。我們估算，一款高端邊緣並行伺服器晶元價值約3.28萬元。 圖：GPU並行伺服器拆分
4）感測器部分，感測器是用來獲取有關機器人的作業對象及外界環境等方面的信息，是機器人與周圍交互工作的信息通道，用來執行視覺、接近覺、觸覺、力覺等功能，比如距離測量、聲音、光線等。而智能工廠中，機器感測器以視覺和力覺感測器最為常用。力覺感測器裝於機器人關節處，通過檢測彈性體變形來間接測量所受力，單個機器人約搭載3-4個六維力覺感測器。取中等檔次力感測器，如霍尼韋爾060-2443-02型號，單價約3000元；單個機器人用量約1萬元。視覺感測器，以2D攝像頭為主，預計單個工業機械人/加工中心需求2台攝像機。攝像機200元/個（嵌入式攝像頭+刻錄機等，支持乙太網傳輸，同時處理4路視頻），SoC晶元單價估計在10-15元（數據參考富瀚微招股說明書）；單個工業機械人/加工中心用量約20-30元。 圖：霍尼韋爾060-2443-02型號
4、物聯網最大應用領域之一，智慧工廠硅含量提升之初測算 單個智慧工廠硅含量提升測算：假設條件1：單個智慧工廠使用60個自動化加工設備（包括數控中心與機器人等），即單個智慧工廠將使用執行部分（PLC+人機界面+工業網關）60套；假設條件2：假設30%設備為中高端加工設備配備感測器部分，即感測器部分（力覺感測器+視覺感測器）18套；假設條件3：假設使用邊緣伺服器+網路交換設備3套（台）能夠滿足單個智慧工廠的實時計算與存儲。我們估算，單個智慧工廠將提升31.84萬元晶元價值量。 假設條件4：目前國內擁有約38萬家規模以上工業企業，其中小型企業佔83.5%、中型企業佔14.0%、大型企業佔2.5%。我們假設此工業企業數量與大中小型企業比例維持，小型/中型/大型企業分別平均有用以上規模智慧工廠1.5/4/10個。假設條件5：中國佔全球比例，按工業增加值佔世界比例假設。2015年中國工業增加值佔世界比重26.7%，據此測算全球智慧工廠硅含量提升的可能性。智慧工廠硅含量提升之初測算結論：未來中國智慧工廠硅含量合計將提升近2500億元，全球智慧工廠硅含量合計將提升約9200億元。 圖：單個智慧工廠硅含量提升測算（元）
圖：全球智慧工廠硅含量提升測算
工業是物聯網主要應用領域之一，智慧工廠硅含量提升之初測算結論：智慧工廠將提升全球硅含量合計約1450億美金，2017年全球半導體收入規模約4200億美金，即智慧工廠有望提升全球硅含量約35%。這裡我們並沒有考慮AI工業雲帶來的影響因素，AI部分我們將在隨筆後續做單獨的硅含量分析。（AlphaGo用了1920個CPU和280個GPU，AI無疑將是推動硅含量的最為重要因素之一） 不同於我們這代人親身經歷的第二、第三個周期需求拉動的典型產品為C端應用為主的筆記本、無線通信、智能手機等產品，此輪硅含量提升主要集中在物聯網、工業領域（其中也包括汽車等部分C端應用領域）。為此，隨筆系列將從需求的角度對「第四次半導體硅含量提升周期」進行逐一分析。力求為大家剖析各個「不熟悉」領域的硅含量提升之過程，感受「第四次半導體硅含量提升周期」之力量。 敬請您持續關注後續之《中國半導體產業的思考-隨筆》系列！ 注1：本文部分圖表引用於互聯網、公司公告等注2：本文相關專利說明引用於互聯網以及國家相關專利機構等注3：本文相關公司信息引用於互聯網，外媒、公司公告等注4：本文相關行業數據來自國家統計局、工信部等部委推薦閱讀：
