报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的股票或行业投资评级（如买入、持有、卖出）[2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 报告核心观点 - 报告核心观点认为，《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台旨在推动AI技术向制造业精准赋能，以“筑牢新质生产力培育底座”为核心，构建全链条发展体系，长远将助力中国构筑全球竞争优势并引领全球制造业智能化转型[2] - 报告核心观点指出，该《意见》的核心定位在于承接顶层设计、聚焦细分场景，实现从“AI+”到“制造赋能”的精准落地与纵深推进，并非对宏观导向的简单重复[5] - 报告核心观点强调，《意见》构建了“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”五大维度的全链条发展体系[7] 出台背景与核心定位总结 - **国际背景**：全球主要经济体（如美国、欧盟、德国、日本）正通过政策与战略在AI与制造业融合领域构建技术壁垒和标准体系，以抢占全球产业升级制高点，这种竞争倒逼中国必须加快制造业智能化转型[4] - **国内背景**：中国制造业存在“大而不强、全而不优”的痛点，在全球产业链重构背景下转型升级迫切，人工智能作为新质生产力的关键支撑技术，能深度渗透制造全流程，推动制造业实现智能化、绿色化、融合化深度跃迁[4] - **政策目标**：《意见》明确提出到2027年，中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，并设定了培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景等量化指标[6] 核心政策解读总结 - **技术支撑（创新筑基）**：聚焦全链条技术支撑，强化智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，推进云边端一体化协同架构，以解决算力“卡脖子”问题[7] - **场景赋能（赋智升级）**：推动AI技术从单点应用向系统集成升级，覆盖研发设计、生产制造、营销服务等全链条，并针对原材料及装备制造、消费品、电子信息等重点行业精准施策，计划培育1000家标杆企业与500个典型应用场景[7] - **产品创新（产品突破）**：推动工业母机、工业机器人等装备搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统，同时加速AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，并打造人形机器人标杆产线[8] - **生态激活（生态培育）**：构建“生态主导型龙头企业+专精特新中小企业+专业化赋能服务商”三级梯队，通过国家创新中心、中试基地等平台以及“算力券”“模型券”等创新支持方式，降低中小企业转型门槛[8][9] - **安全保障（安全护航）**：构建多维度安全防护体系，将数据安全、模型安全、供应链安全等纳入协同管控，并建立分类分级管理制度与风险监测预警体系，以实现发展与安全的动态平衡[9] 挑战与展望总结 - **技术适配挑战**：工业大模型在实时响应速度、极端工况可靠性等方面存在短板，工业数据存在碎片化、标准化程度低、“数据孤岛”等问题[12] - **产业落地挑战**：中小企业面临算力采购、技术研发等高成本压力及回报周期长的问题，行业内技术标准、评估体系的缺失导致跨领域协同困难[12] - **安全合规挑战**：AI技术存在生产操作失误、数据泄露、模型投毒等风险隐患，且相关伦理规范与监管体系建设滞后[12] - **短期展望（1～2年）**：制造业将步入标杆引领成效显现阶段，500个典型应用场景将在工业质检、设备运维等领域规模化落地，工业大模型的性能短板将得到初步改善[13] - **中期展望**：AI技术将深度融入制造全流程、全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应，中小企业转型成本将大幅降低[13] - **长期展望**：由AI驱动的创新生态及产业体系成熟后，将推动中国在核心技术、产业规模与应用成效方面构筑全球性竞争优势，引领全球制造业智能化转型[2][13]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[2][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 报告核心观点 - 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台旨在推动AI技术向制造业精准赋能，以“筑牢新质生产力培育底座”为核心，构建“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”的全链条发展体系，目标是在全球制造业智能化转型中构筑竞争优势[2][4] - 该政策的核心定位是将宏观的“AI+”导向转化为针对性强、可落地的制造业细分领域行动方案，聚焦生产全流程和重点行业，实现从“AI+”到“制造赋能”的精准纵深推进[5] - 政策设定了明确的量化目标：到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，具体包括培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景[6] - 报告认为，政策的实施将推动制造业实现从要素驱动向创新驱动、单点突破向系统集成、规模扩张向质量跃升的根本性转变，并最终助力我国在全球产业竞争中占据主动[10][11] 出台背景与核心定位 - **国际背景**：人工智能是驱动制造业转型的“核心引擎”，成为主要经济体竞争的关键赛道。美国通过《芯片与科学法案》聚焦AI芯片、工业软件，欧盟提出《人工智能法案》，德日等国升级“工业4.0”等战略，试图构建技术壁垒和标准体系，抢占全球产业升级制高点[4] - **国内背景**：中国作为制造业第一大国面临“大而不强、全而不优”的痛点，在全球产业链重构和贸易保护主义抬头的背景下，制造业转型升级迫切。人工智能作为新质生产力的关键支撑技术，能深度渗透研发、生产、物流、服务全流程，推动制造业实现智能化、绿色化、融合化跃迁[4] - **政策定位**：政策并非简单重复宏观导向，而是立足制造业特性与需求，构建全覆盖、多层次的融合应用体系，涵盖工业母机、电子信息制造、装备制造、汽车工业等重点行业及研发设计、生产调度、质量检测、供应链管理等关键场景[5] - **发展目标**：到2027年，突破AI芯片、工业软件、大模型等“卡脖子”技术，保障产业链安全，并通过量化指标推动技术落地，形成“技术突破－产业应用－效益提升”的良性循环，构建“技术供给－产业应用”双向循环的赋能体系[6] 核心政策解读（五大维度举措） - **创新筑基（技术支撑）**：聚焦全链条技术支撑，强化智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，推进云边端一体化协同架构，以匹配制造场景对实时性、高密度算力的差异化需求，从根源解决算力“卡脖子”问题[7] - **赋智升级（场景赋能）**：推动AI技术从单点应用向系统集成升级，覆盖研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全链条。针对原材料及装备制造（含工业母机）、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等重点行业精准施策。计划培育1000家标杆企业与500个典型应用场景，加速行业整体转型[7] - **产品突破（产品创新）**：推动智能装备与新型终端迭代升级。一方面助力工业母机、工业机器人等装备搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统；另一方面加速端侧AI模型轻量化部署，推动AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，打造人形机器人标杆产线。同时构建开放协同的工业智能体生态，支持应用商店建设[8] - **生态培育（生态激活）**：构建“生态主导型龙头企业+专精特新中小企业+专业化赋能服务商”三级梯队，形成大中小企业融通发展格局。强化国家制造业创新中心、中试基地、开源社区等平台支撑，创新推出“算力券”“模型券”降低中小企业转型门槛，并建立央地联动机制引导资源投向关键领域[8][9] - **安全护航（安全保障）**：构建多维度安全防护体系与现代化治理机制，将数据安全、模型安全、供应链安全、网络安全纳入协同管控。通过建立分类分级管理制度、完善风险监测预警与应急处置体系、强化伦理规范约束，在鼓励创新的同时守住安全底线[9] 实践意义与产业影响 - 政策不仅应对当前算力供给与制造需求错配的问题，更体现了对产业安全及技术自主可控的长远规划，强调智能芯片研发需与工业场景算力需求深度契合，避免“研发与应用相脱节”[10] - 在云边端一体化架构推进中，需解决不同层级算力节点的协同调度难题，特别是满足工业场景对低延迟、动态化算力分配的严格要求，这需要人工智能企业、芯片厂商与制造企业联合研发[10] - AI技术将渗透研发、生产、供应链全环节，在汽车、家电、航空航天等行业，可缩短研发周期、提升生产效率与产品质量，优化供应链协同韧性[10] - 政策催生的智能装备升级、新型终端产业化及工业智能体生态构建，将拓展产业链价值空间，为中小企业提供低成本转型方案，激活行业创新活力[10] 挑战与展望 - **技术挑战**：工业大模型在制造场景所需的实时响应速度、极端工况可靠性、复杂流程适配性上仍有差距。工业数据存在碎片化、格式不统一、标准化程度低、“数据孤岛”等问题，制约模型训练的精准度与泛化能力[12] - **产业落地挑战**：中小企业面临算力采购、技术研发、人才引进的成本压力，且转型投入回报周期长。行业内技术标准、接口规范、效果评估体系缺失，导致跨企业、跨领域协同困难，存在重复建设与资源浪费[12] - **安全合规挑战**：AI技术存在生产操作失误、数据泄露、模型投毒、供应链安全等风险隐患，而相关伦理规范与监管体系建设滞后于技术应用速度，制约AI在核心制造场景的深度渗透[12] - **短期展望（1～2年）**：制造业将步入标杆引领成效显现阶段。到2027年，500个典型应用场景将形成可复制推广的经验，在工业质检、设备运维等重点领域规模化落地；工业大模型的实时性、可靠性短板将得到初步改善，核心硬件与软件适配性显著提升[13] - **中期展望**：制造业将进入融合深化期，AI技术深度融入制造全流程、全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应；中小企业转型成本大幅降低，产业整体智能化水平将大幅提升[13] - **长期展望**：由AI驱动的创新生态及产业体系成熟后，将推动我国在核心技术、产业规模与应用成效方面构筑全球性竞争优势，引领全球制造业向智能化方向转型[13]

公司发展历程 - 1999年创业初期成立东莞市常平明兴电线厂，生产耳机漆包线，团队仅8人，厂房租赁，首个订单仅几百元 [2] - 2002年拓展至耳机半成品领域，立下军令状将线材弯折寿命从5000次提升至10万次 [2] - 2005年攻克0.05mm超细线技术，申请7项专利，成为诺基亚V8耳机线供应商，订单价值2300万美元 [3] - 2007年回湖北通城建厂，2010年股改成立瀛通通讯，2014年销售收入超6亿元，2017年深交所上市 [4] 技术创新与行业地位 - 2008-2009年线材业务跃居行业领军地位，2010年后抓住智能手机爆发机遇，调整产品结构，加大声学与数据传输线研发 [5] - 2016年响应TWS耳机趋势，启动"从有线到无线"战略，跻身ODM前十，客户包括小米、Anker等 [6] - 2018年成立智能产品事业部，整合声学、芯片等技术，研发智能耳机、音箱等交互产品 [6] - 截至2023年拥有528项专利（78项发明专利），2019-2023年累计研发投入超3亿元 [7] 战略转型与大健康布局 - 2023年8月成立瀛德健康，推出智能助听、助眠等五大系列产品，构建医养结合解决方案 [7] - 实施"内生外延"战略，目标成为"大声学、大传输、大健康"整体解决方案服务商 [8] - 未来重点包括研发智能产品（小家电、音箱、高速线束等）、市值管理（1+3+N战略）、品牌建设（瀛德健康线上线下联动） [9] 行业趋势与市场机遇 - 消费电子行业技术迭代快，下游产品革新显著影响上游线材工艺，公司通过创新保持竞争力 [5] - TWS耳机市场爆发（2016年AirPods引领）推动声学产业链升级，公司快速切入无线赛道 [6] - 大健康产业潜力巨大，公司以科技赋能医养领域，拓展家庭健康管理市场 [7]

战略合作 - 赣锋锂电与星云股份签署战略合作协议 双方将在固态电池、智能检测、储能系统及光储充检一体化解决方案等核心领域展开深度协作 [3] - 合作将深度融合技术研发、产业资源与场景应用能力 推动新能源行业向高效、安全、可持续方向迈进 [3] - 双方将在电动船舶、两轮车智能换电、移动储能设备等领域开展新技术开发创新与协同 加速新能源技术场景化落地 [5] 技术协同与场景落地 - 合作模式将为城市级换电网络、零碳港口等场景提供灵活支持 助力"双碳"目标实现 [5] - 推动新能源产业从研发到回收的全链条生态闭环 加速固态电池商业化与零碳场景落地 [5] - 合作标志着新能源产业迈向高质量发展的新阶段 为全球碳中和目标注入强劲动力 [5] 行业动态 - 22 3GWh大圆柱电池"起量" [8] - 比亚迪发布工商业储能新品 [8] - 孚能科技再获江铃新能源定点 [8]

发行信息 - 本次公开发行1334万股，为发行后总股本的25.01%，发行后总股本为5334万股[7][37][38] - 预计发行日期为2023年4月13日[7] - 拟上市的证券交易所和板块为深圳证券交易所创业板[7] 业绩数据 - 近三年主营业务收入分别为10206.35万元、22156.88万元和28997.14万元，复合增长率达68.56%[42] - 近三年扣非后归母净利润分别为2097.43万元、4214.76万元和5352.99万元[102] - 2022年末资产总额54156.29万元，较2021年末增长57.03%[58][59] - 2022年度营业收入35967.39万元，较上年度同期增长23.74%[60][61] 用户数据 - 主要客户包括立讯精密工业股份有限公司及其下属公司等，重点终端客户为苹果公司和亚马逊[15][77] - 近三年对前五大客户销售收入分别为7443.15万元、18329.35万元和17354.95万元，占主营业务收入比例分别为72.93%、82.73%和59.85%[24][90] 未来展望 - 预计2023年1 - 3月营业收入2500.00 - 2800.00万元，较2022年1 - 3月增长9.24% - 22.35%[62] - 预计2023年1 - 3月净利润 - 690.00 - - 590.00万元，较2022年1 - 3月降低41.45% - 65.42%[62] 新产品和新技术研发 - 研发的全自动智能光学多维尺寸量测设备等已取得江苏省新产品新技术鉴定，产品技术总体达到国际先进水平[41] - 核心技术从五大领域积累演进，应用场景从装配组装拓展到医疗、新能源领域[46] 市场扩张和并购 - 未提及市场扩张和并购相关内容 其他新策略 - 本次募集资金拟投资项目总金额29223.30万元，包括智慧测控装备研发制造中心项目23223.30万元和补充营运资金6000.00万元[67]