近日国务院发布《关于开展质量提升行动的指导意见》，其中关于工业制造领域包括提升生产过程智能化水平、降低能耗、物耗、水耗，推广现代企业管理制度，提高质量在线监测、控制和产品全生命周期质量追溯能力等内容。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】
工业数字化、智能化一直是政策文件的重点关注领域，并且也将受益于在“互联网+”和“人工智能+”的风口。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）但传统意义的工业智能与常规意义的“人工智能”并非一回事，且随着基于互联网大数据的人工智能应用越来越趋近红海，线下工业大数据及在此基础上实现的人工智能应用和产业升级仍然是值得关注的蓝海。
核心观点
通过算法实现学习提升使得人工智能系统区别于一般工业智能系统。工业领域的智能化起步于初级智能系统，主要依赖科学效应形成的工程技术。后来在此基础上逐渐利用机器学习等人工智能算法从历史数据的分析中挖掘潜在规律，并内化应用于改善和提升系统执行任务的智能水平，逐步融入具备自主学习和提升能力的“人工智能”。
工业领域的人工智能应用存在其特殊性与难点，是渐进而持续的过程。①、目前人工智能在工业领域的应用更多表现为优化决策过程的辅助作用。从初期的技术、设备、生产线的布局投入，到内部生产、制造流程的优化和效率提升，接着与外部整个供应链生态的系统的协同，最后真正实现人和机器各自做最擅长的工作并达到增加资源供给的目标，这将是一个相对长期而渐进的过程。②、工业数据具备更强的专业性及关联性，且分散在不同环节、不同设备以及设备的不同部位，数据缺漏及异步等问题也时有发生，价值实现要求与难度更是高于互联网大数据，对人工智能算法处理过程也提出了更多更高的要求。
数据、技术及政策等推动不同环节智能升级，成本、效率、质量、体验得到进一步优化。①、设备/人员/物料等要素，车间/生产线/整个工厂等生产环境，以及包括生产/物流/销售/售后等全过程在内的数据化网络，是实现智能升级的前提和基础。②、在人工智能算法与基础设施不断进步的基础上，辅之以政策的持续推动，传统制造型企业开始向新的生产方式以及服务型制造模式转型。③、目前应用相对比较成熟的案例主要表现为对生产或服务过程中不同环节或多个环节的人力替代及辅助决策，带来的效果主要表现在降低生产成本、提高运营效率、提升产品质量以及改善客户体验等四个方面。
投资建议
大数据及人工智能在线上互联网领域的应用已然趋于红海，工业大数据以及在此基础之上的人工智能应用尚属蓝海，发展潜力与空间毋庸置疑。看好工业制造领域的信息化、数字化趋势，中长期看好人工智能应用的落地。
传感器、工业物联网以及工控领域等可从中受益。此外，为制造业企业提供包括内部管理流程、生产制造执行以及库存、供应链、销售、售后等环节在内的信息化、数据化处理软件的标的同样会从中受益，如用友网络(600588，未评级)、汉得信息(300170，未评级)、金蝶国际（0268.HK，未评级）等。
风险提示
人工智能需要大量的前瞻性投入，研发成本较高，应用进度可能不及预期