伴随国务院下发《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》， 将高端装备制造纳入战略性新兴产业， 行业得到了高速发展。 高端装备产业特征 高端装备产业概念和细分领域 1.1 行业概况 中国制造2025中的代表性高端装备 资料来源:中国制造2025、 兴业研究 产业生命周期对应的装备需求 4 • 上游： 装备制造相关原材料， 分为基础原材料 （钢铁、 铝材、 塑料等） 和新型材料 （高强度特种钢、 资料来源:中国制造2025、 中商情报网 我国高端装备制造产业省市分布 高端装备行业产业链 5 • 营收规模： 2023年底我国高端制造业上市公司总营收规模已达15.98 万亿元水平， 近5年CAGR达9.96%。 • 数量： 2023年底我国A股高端制造业上市公司2445家， 占A股上市公 司总数的45.74%。 受益于政策支持和我国产业结构转型升级。 • 市场规模： 2025年中国高端装备制造市场规模将突破20万亿元， 主要源于新基建、 双碳目标等国家战略的强力驱动。 2025年中国高端装备制造市场规模预计将突破20万亿元， 占全球市场份额的35%以上。 中国高端装备制造市场规模 中国高端制造业上市公司营收规模 1.3 行业产值 2025-2030年中国高端装备制造行业市场规模预测 2017-2023年中国高端制造业上市公司营收情况 数据来源： 中商情报网、 中国上市公司协会、 Wind 6 • 主要产品产量增长缓慢：

2026 年智驾平权之车企智驾方案梳理 证券分析师 ：黄细里 执业证书编号： S0600520010001 联系邮箱： huangxl@dwzq.com.cn 联系电话： 021-60199793 2026 年 3 月 4 日 证券研究报告 车企 自研 / 外供 算法合作方 芯片合作方 场景 股权关系 / 其他备注 奇瑞汽车 外供 轻舟智行 —— 无人物流 2025 年 4 月奇瑞与立讯精密共同为轻舟智航注入了 平台短期内会和外部供应 商 在算法上保持合作；比亚迪与 Momenta 在 2021 年底联 合 成立迪派智行 外供 / 自研 Momenta 英伟达 L2+ 注：仅为基于公开渠道整理的方案， 车企智驾方案处于持续动态调整中 数据来源：各公司官网，东吴证券研究所绘制 2 主流车企智能化策略详细比较 图：国内主要车企的智驾策略详细比较 车企 自研 / 外供 算法合作方 芯片合作方 场景 股权关系 / 其他备注 上汽集团 外供 华为 华为 L2+ 无 外供 Momenta

2026年智驾平权之车企智驾方案梳理 证券研究报告 证券分析师 ：黄细里 执业证书编号：S0600520010001 联系邮箱：huangxl@dwzq.com.cn 联系电话：021-60199793 2026年3月4日 2 图：国内主要车企的智驾策略详细比较 主流车企智能化策略详细比较 数据来源：各公司官网，东吴证券研究所绘制 车企 自研/外供 算法合作方 芯片合作方 场景 成立迪派智行 外供/自研 Momenta 英伟达 L2+ 注：仅为基于公开渠道整理的方案，车企智驾方案处于持续动态调整中 3 图：国内主要车企的智驾策略详细比较 主流车企智能化策略详细比较（续） 数据来源：各公司官网，东吴证券研究所绘制 注：仅为基于公开渠道整理的方案，车企智驾方案处于持续动态调整中 车企 自研/外供 算法合作方 芯片合作方 场景 股权关系/其他备注 上汽集团 外供 华为 应商：检测服务（中国汽研/中汽股份等）/芯片（地平线机器人+黑芝麻智能）/域控制器（德赛西威/经纬恒 润/均胜电子/华阳集团/科博达等）/传感器（舜宇光学科技/禾赛/速腾聚创）/线控底盘（伯特利/耐世特/浙 江世宝）/车灯（星宇股份）/玻璃（福耀玻璃）等 ◼ 风险提示：全球地缘政治波动超预期；国内经济复苏节奏进度低于预期；政策以及产品落地进度低于预期； 国内电动化价格战进展超出预期等。 一、主流车企智驾技术方案汇总

多车企接入DeepSeek，以AI为核心的智能化竞争加剧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CAM观点 ◆ DeepSeek大火，电信、云计算、芯片、金融、汽车、手机等多领域已有超过200家头部企业宣布接入 DeepSeek。聚焦汽车行业，吉利、岚图、智己、长城、广汽、长安、奇瑞等20多个车企纷纷宣布与 DeepSeek深度融合，标志着汽车智能化进程的加速。相较于部分 主流车企对DeepSeek的热情，部分新势 力车企迟迟未官宣合作，这背后则是各车企对生态控制权的考量。 ◆ 车企接入DeepSeek的方式各有不同：借助DeepSeek的理解与推理能力，提升车辆座舱语音交互、感知决策 等多方面能力，为用户带来更加智能化、个性化的用车体验；从技术实现路径看，车企主要采用直接接入、 多模型联合协同部署、模型深度融合与蒸馏三大接入方式。 ◆ 车企扎堆布局“De 车企扎堆布局“DeepSeek”的思考：综合来看自主品牌中传统车企普遍已经接入DeepSeek，而AI技术储备 较深的部分新势力车企尚未有接入DeepSeek的计划。传统车企接入DeepSeek有望实现AI功能的跃升，然而 DeepSeek并非万能。车企需要有自身的数据分析和训练能力，过度依赖DeepSeek等外部模型还容易产生技 术依赖风险，此外同质化竞争可能加剧，导致功能体验可能趋同，不同品牌之间差异可能只在UI设计层面。

AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法 引言： 智慧工厂是指通过信息化和智能化技术实现生产流程自动化、柔性化和高效化 的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 传感器技术 传感器是智慧工厂中重要的数据采集装置，可以通过感知环境变化并将其转换 为数字信号。AI 技术可以结合大数据分析，对传感器采集到的数据进行实时监控 和分析，从而帮助企业更好地了解生产过程中存在的问题，并及时采取相应措施进 行调整和改进。 1.2 数据挖掘与预测 AI 技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，提取出隐藏在海量数据背后的有 价值信息，并基于历史数据对未来可能出现的问题进行预测。这为企业的生产计 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI

汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 CONTENTS CONTENTS 2025智能车灯产业白皮书 2025智能车灯产业白皮书 0 1 0 2 车灯发展历史及智能车灯 产生的驱动力 第一章 一、车灯发展的前世今生 在汽车产业的演进历程中，车灯作为车辆核心配置之一，始终与技术进步和用户需求紧密相连，其 发展脉络清晰勾勒出汽车工业的升级轨迹。 20世纪90年代初，卤素灯成为前照灯主流光源。随后氙气灯凭借高亮度、低能耗及更长使用寿命成 与产业端、政策与标准端三方驱动力的共同作用下，车灯逐渐超越其传统照明角色，开始向感知、计 算、交互一体化的智能车灯方向演进[2]。 市场与消费端，新能源汽车的快速渗透为车灯智能化提供了核心硬件支撑。中汽协数据显示2024 年中国新能源汽车渗透率已达47.6%，其搭载的先进电子电气架构渗透率超90%，为高精度ADB （Adaptive Driving Beam，自适应远光灯）、照明光毯等智能车灯功能的拓展创造了硬件条件。同时，

机械设备 2024 年 06 月 11 日 中控技术 (688777) ——控制系统 Nyx 与 AI 大模型 TPT 发布，中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 ⚫ 当前企业数字化转型过程中面临着两大共性问题。1）数据孤岛：头部企业信息化程度通 常较高，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛；2）数 据浪费：在生产制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通；通过两个自动化（PA+BA）实现企业生产全要素的互联集成和企业经营的协同 智能，解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题；同时运用 大量 APP 做支持。中控构建了“4 大数据基座+1 个智能引擎”支撑“1+2+N”架构。4 大数据基座包括设备基座(PRIDE)、运行基座(OMC)、质量基座(Q-Lab)和模拟基座(APEX)，

中国智慧园区行业发展白皮书 第一章 智慧园区概述 第一节 智慧园区的定义与分类 1.智慧园区的概念界定 根据全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会与华为联合发布的《中国智 慧园区标准化白皮书》中对智慧园区的定义：智慧园区是指一般由政府（企业与政府 合作）规划的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合 理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的建筑或建筑群，结合物联网、 资料来源：前瞻产业研究院 第三节 智慧园区发展现状 1.智慧园区产业图谱 智慧园区的建设运营是一项系统性工程，涉及到顶层设计、信息通信基础设施建 设、感知和监测基础设施建设、数字中台、智慧化解决方案等多个环节。因此，智慧 园区的建设运营过程中，参与主体众多，主要包括以下几大类：一是基础设施集成 商，指由园区基础设施集成方向进入智慧园区市场的企业，包括园区硬件设备商、大 5 型通信技术商、大型通信运营商 数据平台和信息软件提供企业，为园区 提供数字化的解决方案和运营服务，如飞企互联、四格互联、左邻永佳、天安云谷 （智慧园区运营公司）、汇智软件等。其中，智慧数据中台是园区数字化内核，构建 了园区“物联、数字、生态”的数字底座。目前智慧园区领域代表性的智慧中台产品 有华为的沃土数字平台、飞企互联的凌云中台、英飞拓的园羚中台、明源云的天际开 放平台等；三是智慧园区服务主体，包括政府机构、园区经营主体、园区企业等；四

尽管制造业的数字化已经进行了几年，但市场竞争格局尚未出现任何改变，未来在行业 层面、市场打法层面、产品及服务层面还有巨大的潜力，一切都是未知，一切也都有可 能。1）市场机会层面：行业层面上，离散制造业中的高技术产业是高潜力行业；打法层 面上，垂直行业攻坚和信创/国产替代行业相对容易出现领头企业。2）产品层面：大模 型具有非常强的可探索性，但还处于非常早期的阶段，供需双方都在尝试。大模型短期 对市场竞 数据 开放的声音出现比较多，但企业无需纠结是否跟随，重要的是要基于数据（无论是自身 数据还是外部数据）构建自己的行业认知壁垒，即内化数据，完成数据-显性知识-隐性 知识构建的完整链条。 2024年中国制造业数字化转型市场规模达到1.55万亿，市场服务呈现出划分体系更加清 晰、产品更加丰富、解决方案更加系统化、大模型的落地应用探索逐渐深入等特点。就 市场规模而言，市场规模在2025年预计达到1.76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 来源：国家统计局、工信部，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 制造业宏观客户地域情况 2022年制 造业法人、 规上单位数 TOP4省份 2023&20 24年产业 集群分布 TOP4 2023& 2024年 中小企 业数字 化转型 试点城 市分布 TOP4 70.9 64.1 56.4 47.4 广东 江苏 浙江 山东 7.1 6.2 5.6 3.5 广东 江苏 浙江 山东 18.3 16.5 10

实践 2 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 引言 / 01 1 政策引导： 政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 / 02 1.1 设备升级的核心路径：高端化、数智化、绿色化 / 03 1.2 重点推进领域 / 05 1.3 政策加码与优化空间 / 08 2 宏观市场: 面向2027 目录 contents 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 在当今全球经济格局深刻调整与国内经济转型升级的大背景下，中国面临前所未有的发展机遇与挑 战。2023年中国经济展现出回暖复苏势头，2024年则被视为进一步巩固经济回升态势的关键一年。在 这一背景下，大规模的设备更新行动不仅成为扩大内需、促进产业升级的重要途径，更是推动经济高质 量发展的关键举措。 示这一行动如何助力中国经济实 现结构优化、动能转换和质量提升。 在政策层面，2024年，中国政府将扩大内需政策的优先级显著提高，宏观政策持续发力并进行逆 周期调节，推动经济回升向好。2024年中国大规模设备更新行动的启幕，标志着逆周期调节与新质生产 力的双重驱动。政策的助力不仅为经济回升提供了强有力的支撑，更为新一轮设备更新周期的启动注入 了新动能。 特别是高端化、数智化、绿色化的设备