行业表现数据 - 计算机行业涨幅1.80%，房地产涨幅1.23%，电子涨幅1.17%，煤炭涨幅0.98%，医药和通信行业亦有表现但未提供具体数据 [4] - 中概金龙指数过去1周上涨3.65%，今年以来累计上涨17.11% [5] - 恒生科技指数过去1周上涨1.89%，今年以来累计上涨26.40% [5] - COMEX黄金过去1周上涨1.05%，今年以来累计上涨29.47% [5] - WTI原油过去1周上涨1.00%，但今年以来累计下跌11.27% [5] 公司产品业绩 - 国泰消费优选(005970)在银河证券消费行业股票型基金(A类)中排名8/38 [8] - 国泰价值先锋(A类:011042)在同类产品中排名30/344 [9] - 国泰景气行业(003593)在银河证券灵活配置型基金中排名37/415 [10] - 国泰估值优势(A类:160212)在银河证券偏股型基金中排名137/1838 [10] - 国泰科创板两年定开(506009)在银河证券偏股型基金中排名89/1838 [10] - 国泰金龙行业混合(020003)在银河证券偏股型基金中排名26/148 [10] - 集成电路ETF(159546)在银河证券行业指数股票ETF基金中排名1/80 [12] - 通信设备ETF(515880)在银河证券主题指数股票ETF基金中排名18/385 [12] - 动漫游戏ETF(516010)在银河证券主题指数股票ETF基金中排名28/385 [12] - 上证科创板100ETF(588120)在银河证券规模指数股票ETF基金中排名8/189 [12] - 软件ETF(515230)在银河证券主题指数股票ETF基金中排名24/385 [12] - 国泰黄金ETF联接(A类:000218)在银河证券黄金ETF联接基金(A类)中排名2/14 [12] - 国泰聚鑫(008921)在银河证券长期纯债债券型基金(A类)中排名75/960 [14] - 国泰嘉睿(A类:006475)在银河证券长期纯债债券型基金(A类)中排名136/960 [14] - 国泰丰盈(A类:006725)在银河证券长期纯债债券型基金(A类)中排名96/960 [14] - 国泰金龙债券(A类:020002)在银河证券普通债券型基金(可投转债)(A类)中排名28/262 [14] - 国泰瞬利(A类:511620)在银河证券定开纯债债券型基金(A类)中排名2/664，在银河证券场内价格交易型货币市场基金中排名1/27 [14][15] 宏观政策与市场环境 - 国务院第九次全体会议强调巩固经济回升势头，完成全年目标任务，提升宏观政策效能，稳定市场预期 [17] - 政策聚焦做强国内大循环，激发消费潜力，培育服务消费和新型消费，扩大有效投资，推进全国统一大市场建设 [17] - 采取有力措施巩固房地产市场止跌回稳态势，推进城中村和危旧房改造 [17] - 美联储主席鲍威尔表态可能调整货币政策立场，利好美国经济，打开全球货币政策宽松空间，提升市场风险偏好 [17][18] - 鲍威尔鸽派言论提振宽松预期，市场预计美联储下半年以降息应对失业率上升和通胀传导问题 [24] 产业发展与技术创新 - DeepSeek-V3.1发布，引入混合推理架构，支持思考模式和非思考模式，采用UE8MOFP8Scale参数精度 [18] - 上海市出台《加快推动"AI+制造"发展的实施方案》，实施"模塑申城·AI+制造"行动，推动AI与制造业融合 [19] - 方案推动AI计算机、AI眼镜和AI手机等新型智能消费终端迭代升级，促进智能终端产业集群发展 [19] - 英伟达要求部分供应商暂停生产专为中国市场设计的H20人工智能芯片 [19] - 中国有关部门就采购H20芯片召见腾讯、字节跳动等企业，表达对信息安全风险的担忧 [19] 地缘政治与国际关系 - 美国总统特朗普与乌克兰总统泽连斯基及欧洲领导人会晤，聚焦停火谈判和安全保障问题 [19] - 特朗普称正促成俄乌双边会晤和美俄乌三方领导人会晤 [19] - 中美贸易休战现状运作良好，美国财长贝森特暗示11月贸易休战到期前有意保持两国关系平静 [32] 资产市场动态 - 美股标普500上涨0.3%，道琼斯上涨1.5%，纳斯达克下降0.9% [32] - 港股恒生指数上涨0.3%，恒生国企上涨0.5%，恒生科技上涨1.9% [32] - 港股上涨受中美关税休战、国内反内卷行情和部分互联网公司二季度业绩超预期影响 [32] - 恒生一级行业中非必需性消费上涨1.6%，资讯科技上涨1.6%，电讯上涨1.0% [32] - 公用事业下跌1.6%，能源下跌1.8%，原材料下跌2.2% [32] - 南向资金周度净流入164.2亿元 [32] - 10年期美债利率下降6.2bp至4.25% [33] - 联邦基金利率期货显示至25年底降息概率升至81%，降息幅度降至54bp [33] - 美元指数下降0.1%至97.7，美元对在岸人民币报7.181，离岸人民币报7.171 [33] - COMEX黄金上涨1.0%至3417.2美元/盎司，受地缘政治和美联储降息预期影响 [34] - WTI原油上涨1.0%至63.8美元/桶，受美国对印度关税政策预期影响 [34] 投资策略与市场展望 - 9月3日阅兵等事件有望支撑市场情绪，交易拥挤度消化后市场或再度上攻 [21] - 中期无风险收益下沉和资本市场改革提速，指数中枢逐级抬升 [21] - 看好AI板块，关注海外算力链和国内AI大模型及应用进展 [21] - 看好非银金融，满足低PE、低PB和低公募配置系数的"三低"筛选，基本面出现积极变化 [21] - 看好港股互联网，恒生科技指数6月以来跑输A股TMT，美联储降息后有望补涨 [21] - 短线交易关注"反内卷"政策方向 [21][22] - 债券市场受权益市场影响，8月风险偏好维持较高水平，对债市造成压制 [26] - 黄金市场受美联储降息预期和地缘政治影响，中长期去美元化和避险需求支撑金价 [28][30] - 黄金处于历史高位，追高风险较大，适合逢低分批布局 [30]

核心观点 - 上海市发布《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》 推动人工智能技术与制造业深度融合 形成新质生产力 [1] 三年量化目标 - 三年内推动3000家制造业企业实现智能化应用 [2] - 打造10个行业标杆模型 形成100个标杆智能产品 [2] - 推广100个示范应用场景 建设10个左右"AI+制造"示范工厂 [2] - 发展5家左右综合集成服务商 培育专业服务商 [2][3] - 示范工厂具有智能体高密度分布和多场景集成特点 [2] - 综合集成服务商提供一站式智能化解决方案 专业服务商提供特定领域技术支持 [3] 行业应用布局 - 聚焦集成电路 电子信息 汽车 高端装备 船舶海工 航空航天 先进材料 钢铁 时尚消费品 医药制造等行业 [4] - 传统制造业（钢铁/船舶）重点推动生产流程智能化改造 打造人机协同智能制造作业单元 实现复杂工序无人化 [4] - 新兴制造业（电子信息/汽车）重点布局智能终端赛道 开发专用小模型 构建多层次工业模型体系 [4] - 实施"一业一策"分类推进策略 [4][8] 智能产品发展 - 推动消费终端企业与AI企业合作开发端侧模型 开展云端模型端侧部署 [4] - 推动AI计算机 AI眼镜 AI手机等新型智能消费终端迭代升级 [5] - 加快引导产业链上下游企业集聚 促进智能终端产业集群发展 [5][6] 机器人应用推进 - 支持电子信息 汽车 装备等行业在重复性强/危险性高场景部署工业机器人 [7] - 推动智能机器人在装配 焊接 喷涂 物料搬运环节规模化应用 [7] - 制定人形机器人安全性可靠性检验检测方法 推动产品"持证上岗" [7] - 上海工业机器人产量增长11.9% 服务机器人增长16.1% [9] 产业基础支撑 - 上海人工智能产业规模突破2700亿元 增速超过30% [9] - 82个人工智能大模型通过中央网信办备案 [9] - 算力总规模超过7万P 建设8.43万个5G室外基站 44.26万个5G室内小站 [9] - 国家地方共建人形机器人创新中心升级为国家级创新中心 [9] 政策持续支持 - 2023年7月印发促进工业服务业赋能产业升级行动方案 [7] - 2023年12月出台人工智能"模塑申城"实施方案 [7] - 2024年7月发布扩大人工智能应用措施 对标杆项目给予最高20%/1000万元支持 [8] - 市政府常务会议强调把握AI赋能战略机遇 推动制造业高端化/智能化/绿色化/融合化升级 [8]

行业投资评级 - 强于大市|维持 [2] - 行业收盘点位5445 3，52周最高5445 3，52周最低2805 53 [2] 行业表现 - 计算机行业相对沪深300指数表现：2024年8月至2025年8月期间涨幅区间为-6%至84% [4] 核心政策与目标 - 上海市发布《AI+制造实施方案》，目标三年内推动3000家制造业企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型、100个标杆智能产品、100个示范场景、10个示范工厂，培育5家综合集成服务商 [5] - 重点领域：AI+工业软件（大模型优化、低代码开发）、人形机器人（电子信息/汽车/装备行业应用）、AI消费终端（AI计算机/眼镜/手机） [6] 市场数据与效率提升 - 人工智能在制造业的应用可使研发周期缩短20 7%、生产效率提升34 8%、不良品率降低27 4%、碳排放减少21 2% [7] - 中国AI制造业应用市场规模年增长率超40%，2025年预计达141亿元 [7] 投资建议 - AI+工业软件：鼎捷数智、汉得信息、索辰科技等 [8] - 机器人产业链：道通科技、三花智控、拓普集团等 [8] - AI终端：小米集团、科大讯飞、中科蓝讯等 [8]

行业政策动态 - 上海市经济和信息化委员会等部门联合发布《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》 提出推动AI眼镜等新型智能消费终端迭代升级 [1] 市场表现 - AI眼镜概念股午盘走高 宜安科技和芯原股份涨幅超过10% 科森科技和三安光电涨停 [1] - 隆利科技 水晶光电 艾为电子等相关个股跟涨 [1] 产品技术趋势 - 小米 Meta和Rokid等品牌近期发布多款AI眼镜新品并实现量产 [1] - 未来AI眼镜将更多搭载显示模组以提高交互效率 [1] - 采用双芯片和双系统架构以延长续航时间或增强空间计算能力 [1] 投资机遇 - AI/AR眼镜领域有望打造全新AI终端交互体验 [1] - 中金公司研报建议重点关注AI/AR眼镜相关领域投资机遇 [1]

上海市"AI+制造"实施方案核心内容 - 上海市发布《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》，旨在通过三年时间推动人工智能技术与制造业深度融合，形成新质生产力 [2] - 目标包括推动3000家制造业企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型和100个标杆智能产品，推广100个示范应用场景，建设10个左右"AI+制造"示范工厂，发展5家左右综合集成服务商 [2] - 方案提出探索将企业生产数据作为银行贷款增信项，支持企业通过知识产权质押融资，并推动市区产业基金和社会资本精准投向语料建设、模型开发等项目 [2] 基础技术与行业应用 - 推动基础模型开展多模态算法创新，提升物理仿真、视觉处理和智能决策能力，加强对工业图纸、操作手册、产品缺陷等信息的识别 [4] - 聚焦集成电路、电子信息、汽车、高端装备、船舶海工、航空航天、先进材料、钢铁、时尚消费品、医药制造等行业，打造细分领域行业模型和发展专用小模型 [4] - 在集成电路行业推动人工智能技术在计算光刻、缺陷检测等场景应用，提升良率和生产效率；在电子信息行业开展AI+机器人应用试点，推动机器视觉等技术规模化落地 [5] - 汽车行业构建智能研发体系，实现数据驱动的开发范式；高端装备行业提升研发设计和生产监控智能化水平；钢铁行业打造多模态大模型，实现配料炉长等智能应用 [5] - 医药制造行业打造智能化药物研发平台，开展药物靶点智能筛选等技术攻关；时尚消费品行业应用模型预测需求趋势，构建柔性生产体系 [5] 智能工厂与人形机器人 - 推动建设以智能体高密度分布为特征的"AI+制造"示范工厂，综合应用空间计算和多智能体协同技术 [7] - 推进以人形机器人为代表的具身智能在典型场景中的实用化部署，支持重点行业在重复性强、危险性高的工作场景部署工业机器人 [7] - 推动智能机器人在装配、焊接、喷涂等环节规模化应用，实现复杂工序无人化，并制定人形机器人安全性检验检测方法 [7] AI+消费终端发展 - 推动消费终端企业与人工智能企业合作开发端侧模型，开展云端模型端侧部署，提升终端模型应用能力 [8] - 推动AI计算机、AI眼镜和AI手机等新型智能消费终端迭代升级，加快引导产业链上下游企业集聚，促进智能终端产业集群发展 [8]

消费政策导向 - 国务院会议强调系统清理消费领域限制性措施并加快培育服务消费与新型消费新增长点 [1] - 多地政府部署新型消费培育工作 如上海推动AI消费终端升级、重庆提出加快发展新型消费、北京支持直播电商与即时零售新业态 [3] 消费市场表现 - 1-7月网上零售额同比增长9.2% 较1-6月增速加快0.7个百分点 [2] - 实物商品网上零售额增长6.3% 增速加快0.3个百分点且快于社会消费品零售总额1.5个百分点 [2] - 即时零售与直播电商实现两位数交易额增长 [2] 新型消费特征 - 具备线上与线下融合、场景跨界创新、技术驱动消费体验升级等融合化特征 [1] - 青年群体成为新型消费主力军 偏好数字化、智能化与便捷化产品服务 [2] - 有效满足多元化需求并在稳增长与惠民生方面发挥重要作用 [1] 市场发展基础 - 需通过稳定就业和提升居民可支配收入来增强消费能力与消费意愿 [4] - 需推进政策协同与跨部门合作以促进商品服务自由流通和完善市场信用体系 [4]

上海市"AI+制造"政策核心内容 - 上海市三部门联合印发《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》 推动人工智能技术与制造业深度融合 形成新质生产力 [1] - 实施"模塑申城·AI+制造"行动 制定三年发展目标及具体实施方案 [1] 三年量化目标 - 推动3000家制造业企业实现智能化应用 [1] - 打造10个行业标杆模型 形成100个标杆智能产品 [1] - 推广100个示范应用场景 建设10个左右"AI+制造"示范工厂 [1] - 发展5家左右综合集成服务商 培育一批专业服务商 [1] 重点行业应用方向 - 聚焦集成电路 电子信息 汽车 高端装备 船舶海工 航空航天 先进材料 钢铁 时尚消费品 医药制造等行业 [3] - 推动企业创新应用人工智能技术 打造细分领域行业模型 发展专用小模型 [3] - 构建多层次工业模型体系 提升大模型和小模型的协同效率 [3] 智能产品发展布局 - 推动消费终端企业与人工智能企业合作开发端侧模型 开展云端模型端侧部署 [3] - 推动AI计算机 AI眼镜和AI手机等新型智能消费终端迭代升级 [3] - 加快引导产业链上下游企业集聚 促进智能终端产业集群发展 [3] 机器人应用推广 - 支持电子信息 汽车 装备等重点行业部署应用工业机器人 [4] - 推动智能机器人在装配 焊接 喷涂 物料搬运等环节规模化应用 [4] - 推动钢铁 船舶等行业打造人机协同智能制造作业单元 实现复杂工序无人化 [4] 上海AI产业基础优势 - 2023年上半年人工智能产业规模突破2700亿元 增速超过30% [7] - 服务机器人产量增长16.1% 工业机器人产量增长11.9% [7] - 82个人工智能大模型通过中央网信办备案 [7] - 算力总规模超过7万P 建设8.43万个5G室外基站 44.26万个5G室内小站 [7] 政策延续性布局 - 2022年出台《上海市促进人工智能产业发展条例》 [4] - 2023年出台《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）》 [4] - 2023年7月印发《上海市促进工业服务业赋能产业升级行动方案(2024-2027年)》 [5] - 2023年12月出台《关于人工智能"模塑申城"的实施方案》 [5] - 2024年7月发布《上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施》 [5] 区域发展特点 - 上海在电子信息 汽车制造 高端装备等领域积累大量数据及隐性知识 [8] - 北京 深圳 杭州等城市也相继出台支持人工智能在制造产业落地应用的政策 [8] - 北京方案明确要提升装备智能化水平 打造具身智能工厂示范标杆 [8]

发展目标 - 通过三年时间推动3000家制造业企业实现智能化应用 [1] - 打造10个行业标杆模型并形成100个标杆智能产品 [1] - 推广100个示范应用场景并建设10个左右"AI+制造"示范工厂 [1] - 发展5家左右综合集成服务商并培育专业服务商 [1] 技术方向 - 推动基础模型开展多模态算法创新并提升物理仿真能力 [1] - 加强对工业图纸、产品缺陷等信息的识别以提升视觉处理能力 [1] - 加强对时序数据和工艺约束规则的理解以提升智能决策能力 [1] 行业应用 - 聚焦集成电路、汽车、高端装备等十大行业推动AI技术应用 [2] - 构建多层次工业模型体系并提升大小模型协同效率 [2] - 在电子信息、汽车等行业部署工业机器人提升生产安全性 [2] - 推动智能机器人在焊接、喷涂等环节规模化应用 [2] - 实现钢铁、船舶等行业复杂工序无人化 [2] 智能工厂建设 - 建设智能体高密度分布、多场景集成的示范工厂 [2] - 综合应用空间计算和多智能体协同技术 [2] - 推进人形机器人在典型场景的实用化部署 [2] - 制定人形机器人安全性可靠性检验检测方法 [2] 消费终端发展 - 推动消费终端企业与AI企业合作开发端侧模型 [3] - 开展云端模型端侧部署提升终端应用能力 [3] - 推动AI计算机、AI眼镜和AI手机等终端迭代升级 [3] - 加快智能终端产业集群发展 [3] 资金支持 - 探索将工业互联网生产数据作为银行贷款增信项 [3] - 支持企业通过知识产权、专利技术进行质押融资 [3] - 市政策性融资担保基金提供融资担保服务 [3] - 推动产业基金和社会资本投向语料建设、模型开发等项目 [3]

核心观点 - 上海市发布《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》 推动人工智能技术与制造业深度融合 形成新质生产力 通过三年时间实现制造业智能化发展水平提升 在语料 模型 平台 场景等领域形成创新成果 [1] 发展目标 - 推动3000家制造业企业实现智能化应用 打造10个行业标杆模型 形成100个标杆智能产品 推广100个示范应用场景 建设10个左右"AI+制造"示范工厂 发展5家左右综合集成服务商 培育一批具有竞争力的专业服务商 [1] - 探索将接入工业互联网等平台的企业生产数据作为银行贷款增信项 支持服务商等企业通过知识产权 专利技术进行质押融资 发挥市政策性融资担保基金作用 提供融资担保服务 推动市区相关产业基金 社会资本等支持"AI+制造"发展 [1] 技术方向 - 推动基础模型开展多模态算法创新 提升物理仿真能力 视觉处理能力和智能决策能力 [3] - 构建多层次工业模型体系 提升大模型和小模型的协同效率 加快在工业场景中落地应用 [3] - 推动消费终端企业与人工智能企业合作开发端侧模型 开展云端模型端侧部署 提升终端模型应用能力 [7] 行业应用 - 集成电路行业推动电子自动化设计企业构建智能化设计能力 缩短设计周期 提升芯片性能 在计算光刻 缺陷检测 工艺开发等场景应用人工智能技术 提升良率和生产效率 [4] - 电子信息行业开展AI+机器人应用试点 推动机器视觉 智能批产 供应链大脑等技术规模化落地 支持企业加快智能化改造 新建或升级自动化产线 [4] - 汽车行业推动整车和零部件企业建立智能研发体系 实现数据驱动的智能汽车开发范式 建设工业大脑系统 深化质量判定 供应链管理 缺陷检测等应用 [4] - 高端装备行业提升研发设计 生产制造等环节智能化水平 重构人机交互方式 推动仪器仪表企业构建多模态模型 实现仪器参数自调 故障预警等功能 [4] - 船舶海工行业发展智能船舶设计软件 实现线型方案生成 结构设计优化等功能 对关键工序进行全过程监控 实现基于数字模型的质量管理与故障诊断 [4] - 航空航天行业推动大飞机总装制造智能化 打造特种工艺管控 全机外形尺寸智能检测 智能排产 多机器人协同的柔性智能产线等应用 推进卫星智能工厂建设 [4] - 先进材料行业培育先进合金 特种高分子 无机材料 有机化合物类小模型 推动建设电子材料基因库 建立生物智能化开发制造系统 [4] - 钢铁行业打造钢铁行业多模态大模型 开发配料AI 计划员 质检员 安全员等智能体 实现铁前一体化配料 高炉炉况智能诊断和调剂等应用 [4] - 时尚消费品行业应用模型洞察需求趋势 构建生产制造体系 实现柔性制造 产供销一体化 加快创意设计与人工智能融合 推动产品外观 配方等智能化研发 [4] - 医药制造行业打造智能化药物研发平台 开展药物靶点智能筛选 分子结构设计优化 晶型预测等技术攻关 建设柔性产线与供应链协同系统 [4] 智能工厂与机器人 - 建设以智能体高密度分布 多场景集成为特征的"AI+制造"示范工厂 综合应用空间计算 多智能体协同等技术 推进以人形机器人为代表的多类型具身智能在典型场景中的实用化部署 [6] - 支持电子信息 汽车 装备等重点行业部署应用工业机器人 提高生产效率和生产安全性 推动智能机器人在装配 焊接 喷涂 物料搬运等环节开展规模化应用 [6] - 推动钢铁 船舶等行业打造人机协同智能制造作业单元 实现复杂工序无人化 制定工业场景人形机器人安全性可靠性检验检测方法 [7] 智能终端 - 推动AI计算机 AI眼镜和AI手机等新型智能消费终端迭代升级 加快引导产业链上下游企业集聚 促进智能终端产业集群发展 [7]

上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案核心观点 - 上海市发布《实施方案》推动人工智能与制造业深度融合，目标通过三年时间形成新质生产力，提升制造业智能化水平 [1] - 具体量化目标包括：推动3000家制造业企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型，形成100个标杆智能产品，推广100个示范场景，建设10个"AI+制造"示范工厂 [1] - 重点支持集成电路、电子信息、汽车等10个行业打造细分领域行业模型，构建多层次工业模型体系 [3] - 推动人形机器人在工厂场景实用化部署，支持工业机器人在高危工序应用，制定人形机器人安全检测标准 [6] 产融支持措施 - 探索将企业工业互联网生产数据作为银行贷款增信项，支持知识产权质押融资 [1] - 市政策性融资担保基金对符合条件企业提供担保，引导产业基金和社会资本投向语料建设、模型开发等项目 [1] 技术发展方向 - 基础模型需加强多模态算法创新，提升物理仿真、视觉处理、智能决策三大能力 [3] - 开发面向垂类领域的工业级智能体，采取"一业一策"差异化路径 [3] - 推动消费终端企业开发端侧模型，促进AI计算机、AI眼镜等智能终端升级 [6] 重点行业应用场景 集成电路 - 构建智能化EDA设计能力缩短芯片设计周期，AI技术应用于计算光刻、缺陷检测提升良率 [4] 电子信息 - 开展AI+机器人试点应用机器视觉技术，推动自动化产线新建升级 [4] 汽车 - 构建智能研发体系实现数据驱动开发，建设工业大脑系统深化全流程管理 [4] 高端装备 - 发展智能构应用重构人机交互，仪器仪表企业构建多模态模型实现自调功能 [4] 船舶海工 - 开发智能船舶设计软件优化线型方案，关键工序实现数字模型监控 [4] 航空航天 - 打造大飞机柔性智能产线，研制卫星/火箭智能检测装备 [4] 先进材料 - 培育4类材料小模型，建设电子材料基因库和生物智能化开发系统 [4] 钢铁 - 构建多模态大模型开发智能体应用，实现高炉智能诊断等场景 [4] 医药制造 - 打造智能药物研发平台攻关分子设计技术，建设药品全流程追溯系统 [4] 智能制造实施路径 - 传统制造业聚焦生产流程智能化改造，新兴制造业布局智能终端等原生赛道 [3] - 示范工厂将高密度部署智能体，推进人形机器人在典型场景实用化 [6] - 推动工业机器人在焊接、喷涂等环节规模化应用，实现复杂工序无人化 [6]