5月11日国务院常务会议审议通过《制造业数字化转型行动方案》。会议指出，制造业数字化转型是推进新型工业化、建设现代化产业体系的重要举措。要根据制造业多样化个性化需求，分行业分领域挖掘典型场景。加快核心技术攻关和成果推广应用，做好设备联网、协议互认、标准制定、平台建设等工作。要加大对中小企业数字化转型的支持，与开展大规模设备更新行动、实施技术改造升级工程等有机结合，完善公共服务平台，探索形成促进中小企业数字化转型长效机制。

此外，1月25日，工信部等九部门关于印发《原材料工业数字化转型工作方案(2024-2026年)》，打造120个以上数字化转型典型场景，培育60个以上数字化转型标杆工厂，形成一批数字化转型标杆企业。

同时，3月，国务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》。《行动方案》提出，到2027年，我国工业、农业、建筑、交通、教育、文旅、医疗等领域设备投资规模较2023年增长25%以上;重点行业主要用能设备能效基本达到节能水平，环保绩效达到A级水平的产能比例大幅提升，规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%、75%。

据悉，工业数字化旨在通过信息技术的应用来提高工业生产效率、质量和灵活性，同时降低成本和资源消耗，目的是打造智慧工厂。工业数字化属新型工业化范畴，是实现新型工业化的关键路径和核心内容，同时也是新质生产力形成和发展的重要推动力，工业数字化的实现将推动工业领域新业态和新模式的出现，如智能制造、个性化定制、服务型制造等。

据银河证券研报统计，保守估计我国智慧工厂整体市场规模不低于8万亿，智能化工业装备、工业网络、工业软件、工业数据是发展智慧工厂必不可少的共性需求。工业互联网是智慧工厂的神经网络，产业规模快速增长;工业软件是智慧工厂的大脑，未来五年市场规模有望翻倍;工控产品和数字化智能装备是智慧工厂的四肢，市场规模将稳步增长，发展中应关注高端化、国产化需求。

此外，据中国工业互联网研究院发布的《工业互联网创新发展报告(2023年)》，目前全国已累计建成数字化车间和智能工厂近8000个，工业互联网核心产业规模超过1.2万亿元。其中，2500余个达到智能制造能力成熟度2级以上水平，基本完成数字化转型，209个成为具有国际先进水平的智能制造示范工厂，经过转型，这些示范工厂产品研发周期平均缩短20.7%，生产效率平均提升34.8%。截至2023年12月，全球共有153座“灯塔工厂”，其中62座位于中国，占比达到40.52%，总数持续领先全球。

与此同时，制造业是人工智能重要应用领域，给工业数字化带来了新的发展契机。AI将加速工业端技术创新的步伐，比如在研发端提供辅助设计加速新产品的开发，在执行端使得机器人更加智能渗透率继续提升。

银河证券认为，考虑打造智慧工厂是实现新型工业化下的必由之路，未来我国各行各业智慧工厂建设有望不断兴起，AI加速各类数字化、智能终端产品渗透率提升，打造智慧工厂的四大板块均受益景气向上，该行认为建议关注一是要寻求共性需求产品中的头部供应商，二是具备行业know-how的智慧工厂解决方案提供商的公司。

长城证券表示，在数字化转型行动中，该行看好围绕生产制造全过程智能化升级的智慧工厂建设。方案中重点强调了软硬件一体化的更新，软件在工业场景下数字化智能化升级中的地位凸显。智慧工厂建设有望带动工业软件的需求提升。

建议关注：工业机器人：海康威视、奥比中光-UW;ERP：金蝶国际、用友网络、汉得信息;CAD：中望软件;EDA：华大九天、概论电子;DCS：中控技术;MES：宝信软件、柏楚电子;PHM：容知日新;BIM：广联达、恒华科技。

相关概念股：

神州控股(00861)：该公司持续为中国移动、中国联通、华为、荣耀、DELL、一商宇洁等大客户提供端到端的一站式供应链运营服务;加速拓展绿色双碳行业及新能源汽车相关产业生态。2023H1公司全面参与“数字吉林”建设，中标并签约长春市智算中心、长春市伊通河智慧水务项目，合计金额超2.5亿。

中兴通讯(00763)：6月14日-16日，2023年工业互联网大会在苏州市太湖国际会议中心召开。大会期间，中兴通讯“5G TSN网络关键技术及应用验证”创新成果对外发布，并成功入选工业互联网产业联盟(AII)创新成果。5G TSN在工业控制、钢铁天车远控、电网差动保护等行业核心生产场景拥有广阔的应用前景。

腾讯控股(00700)：2019年，腾讯正式推出WeMake工业互联网平台，将其作为腾讯数字技术能力以及集团生态资源对外输出的统一出口，服务制造业数字化转型。

创新奇智(02121)：公司的“奇智孔明AInnoGC”工业大模型具有行业化、轻量化、多模态的特点，拥有150+亿参数量，针对垂直行业或企业的自有数据提供指令数据、模型精调、模型服务、提示工程等功能与服务，它的主要目标是帮助企业打造专属的大模型，并加速生成式人工智能应用的开发、调试、部署和落地。