AI+制造系列报告之一：从单机到产线 AI让制造更简单

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核心观点：

ChatGPT 的发展基础：大语言模型发展的提速。ChatGPT 是Open AI 公司开发的一种大语言模型，与传统的判别式预测不同，ChatGPT 是一种生成式人工智能，用来生成新的内容和观点，并实时交流。近年预训练基础模型发展较快，大语言模型的成绩较为瞩目。

AI 使得单机设备更加智能化。传统的定制化加工模式有望得到重塑。工业机械化制造紧缺的是懂工艺和编程的复合人才，自然语言编程的进步，有可能降低人才培养难度和提高工程师的设计效率，因此利好需要定制化编写和调试代码的数控机床行业。

AI 促使生产线更柔性化。看重“小单快反”制造业的模式，天然适合AI 介入进行柔性化生产改造。基于AI 的智能控制系统可以自动调整生产过程中的参数和流程，从而适应不同的生产需求和变化。AI 的发展有望丰富下游的生态，利好数码印花行业。

工业软件搭载AI 后，有望更加智能化。前端生产环节，AI 自然语言编程提高工程师设计效率，工厂内部一线的使用人员可以根据经验、借助自然语言直接进行软件优化和迭代，未来的效率优化空间更大，工业软件设计有望加速发展。后端仓储环节，AI 也可以通过对仓库中的物品进行识别和分类，有望提高仓库管理效率。

AI 有望提升机器视觉的分辨能力和应用范围。AI 能够为机器视觉注入新活力，而机器视觉又协助AI 进行数据生产。搭载AI 的机器视觉等技术有望能够大幅提升检测效率，同时机器视觉是数字经济技术中获取数据的重要途径，通过将生产数据数字化，提供更为丰富的机器学习样本，助力算法软件迭代和研发端提效。

AI 有望加速机器人的训练能力。根据谷歌和微软最新的论文，AI 有望给机器人训练带来三重颠覆性改变——分别是自然语言调试、图片推理和虚拟环境训练。未来更多机器人主机厂有望能够参与机器人的场景训练调试，推动人形机器人的应用端百花齐放，利好产业链的发展。

投资建议。AI 技术有望重塑传统的单机定制化加工模式，利好数控机床公司，同时利好柔性化产线的应用端设备公司，例如数码印花行业。有望形成工厂全流程管控新模式，工厂自动化的软件设计有望加速发展，利好工业软件公司。AI 有望提升机器视觉的分辨能力和应用范围，利好机器人视觉公司。未来机器人训练的成本有望大幅下降，应用层面有望百花齐放，产业链有望收益。

风险提示。ChatGPT 发展及应用落地不及预期；应用场景探索不及预期；国产厂商的技术和发展不及预期。未来国内公司使用ChatGPT 可能带来数据安全风险。

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