工业行业研究报告

获取《工业软件行业深度研究报告：大水养大鱼，工业软件行业腾风起》完整版，请关注绿信公号：vrsina，后台回复“互联网2”，该报告编号为20bg0141。2019年国内市场规模约2000亿元，未来几年增速维持约16%，达全球市场增速的三倍以上。国内工业软件渗透率较低，CAM、MES、CRM等仅为20%左右，PLM等产品渗透率不足20%。MES系统提高生产环节效率，比如某企业利用MES系统推进少人化生产，在不改变现有人员数量及生产面积的基础上产能提升3倍，生产线可靠性达99%，可追溯性达100%。2019年国内工业软件市场规模约为2000亿元，未来几年市场增速维持16%左右，是全球工业软件市场增速的三倍以上，预计2021年将达2600亿元左右。新浪VR知识星球报告库以近五千分，所有新浪VR报告都将由管理员上传（包含部分未在其他平台发布的非互联网相关报告）VIP用户福利不定时开启，前1000名还能领领优惠券性价比更高！ 新浪VR，早一天看见未来。

报告来源|中国通信学会,编辑 | IMPCIA内容经授权转载发布公众号后台回复关键字 工业智能前沿 ，即可下载报告全文PDF本文导读工业智能的应用促使工业产业形态跃迁，智能化、网络化、信息化将成为工业产业下一阶段的新标签，通过重塑工业形态、提高生产效率、优化资源配置、创新生产模式，工业智能将通过综合智能技术从而释放工业产业应用的巨大潜力。本文阅读需8分钟诠科教微信公众平台从中国通信学会获悉，工业智能前沿报告首先分析了工业智能在全球范围的发展态势，分析工业智能在各个领域的智能技术发展现状与趋势；其次对我国工业智能发展现状进行解读，以从政策、产业角度分别展示我国工业智能发展状况；然后给出了国际和国内在工业智能发展中相应的可预见技术以及现存在的工程难题，通过研究现有问题，指出工业智能的发展瓶颈和突破方向。以下为报告的详细内容来源:中国通信学会公众号后台回复关键字 工业智能前沿 ，即可下载报告全文PDF往期热文(点击图片即可直接阅读并下载附件)1.研究报告|2020-2025年四大新技术对数字经济的影响2.时代要变了?中国正式迈入全无人驾驶阶段3.新突破！中国量子计算原型机“九章”问世---END---【免责声明】文章仅作信息分享与传递,仅供参考与学习交流,观点不代表本号立场。部分文字及图片来源于网络,部分无法查明作者及首发来源,如版权存在问题请联系后台删除！关注诠科教微信公众号:ZQteach,本平台目前重点关注数字经济、区块链、5G工业互联网、智能制造、人工智能、信息技术、物联网、车联网、新农业、医疗健康等领域的产学研交流,包括产业研究、技术研发和培训咨询。欢迎加入XX产业领袖交流群,添加小助理微信（byouqkl）时请注明姓名、公司、职务等信息,可获得行业专题报告等资料.还有很多看官不方便点在看,原因小编可以理解,建议大家翻阅一下前面的文章,一般翻阅2-3篇,这样本公众号文章就会在第一时间推送给您！

如需报告请登录【未来智库】。报告摘要：工业软件，不仅是工业+软件工业软件，不仅仅是工业信息化工具。工业软件，不仅涉及到各个工业垂直领域(航天航 空、机械、汽车、消费电子、军工、制药等)，同时涉及到工业工艺的各个流程环节(研 发、生产、管理、协同等)。工业软件只是一个大的范畴，不同环节对应的工业软件差异 比较大，标准化程度也不一样。“工业” 和“软件”的相互影响。我们理解工业软件，不仅仅是从工业或者软件的单向角 度去理解，而是应该从这两个要素双向的相互影响的角度来理解。工业化先进程度决定了 工业软件的先进程度，工业软件的先进程度决定了工业的效率。有什么样发展程度的工艺 流程，就有什么样的工业软件。软件定义制造，工业软件是工业互联网的基石工业软件的本质，是将特定工业场景下的经验知识，以数字化模型或专业化软件工具的形 式积累沉淀下来。工业软件的意义在于连接设计与制造，在实际产品制造之前，用可视化的方式规划和优化 全生命周期的制造过程。工业软件用“结构化”、“可视化”“虚拟验证设计”等方式解 决“产品试制周期长”、“制造工艺不稳定”等现实问题。工业软件是工业物联网数据利用的关键，帮助工业互联网兑现价值。工业互联网应用的价 值体现在:1)通用工业服务，如资产服务、数据服务、分析服务、供应链管理、智能诊 断、设备检测。2)垂直服务，凝聚不同行业的工业知识，解决特定场景下的智能化需求， 提升生产效率。工业互联网应用可以通过工业APP、API、数据平台、微服务等多种方式 呈现。自主可控仍必要，挖掘增量价值更为现实研发类高端工业软件是我国工业化的痛点。根据国家统计局，2018年中国制造业增加值占 世界制造业份额的达到28%以上，但中国高端CAD、CAE、MES、PLM等工业软件市场被 SAP、西门子、达索、PTC等国外厂商垄断。研发设计类工业软件是我国短板。我们认为，短期实现国外强势产品的赶超和替代是不现实的，但工业软件自主可控的努力仍是必要的。原因在于自主技术获得突破能够改变技术 封锁的筹码结构，进而在高端工业软件的使用和开发方面争取到更有利的位置。智能制造的产业链深度协同，是工业软件更具有现实意义的发展方向。不同技术/工业发展 阶段，工业软件的需求导向不同。当前，云计算、物联网、5G等底层技术日趋成熟，因此 我国工业软件可以遵循和国外工业软件不同的发展路径，着眼用新技术解决产业链研发、 制造协同的效率问题，挖掘工业软件增量价值。关注有行业整合能力和产业链辐射能力的龙头公司长期看好国产工业软件发展，关注有行业整合能力和产业链辐射能力的龙头公司。工业软 件细分领域众多，且行业know-how各不相同。因此，横向扩张补齐产品线，形成更为全面 的解决方案，是工业软件公司成长为巨头的必经之路。从海外经验来看，工业软件巨头的 成长史也是不断并购的历史。产业链辐射能力的意义在于，统一产业链内部标准、接口、 数据格式，提升产业链协同效率;同时，绑定产业链核心厂商向上下游渗透，获客能力得 到提升。报告节选：（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：华泰证券）如需报告原文档请登录【未来智库】。

1、 工业软件：软件化的工业技术1.1、 工业软件定义与分类工业软件应用于工业领域，是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域， 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件，其核心作用 在于帮助工业企业提质增效降本，并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件 应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上，支撑企业业务与应用，其 内含工业知识与流程，以软件形式赋能工业企业，本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有：1）信息流（数据）的采集与管理；2）工艺模型 的构建与优化；3）设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明 显，企业核心痛点不同，因此工业软件通用性较低，面向不同行业工业软件通常 存在较大差异，不同行业工业软件之间存在明显壁垒。按用途分类，工业软件分为信息管理、研发设计、生产控制和嵌入式软件四大 类，每类工业软件均有其代表产品和企业。信息管理类软件主要用于提高企业管 理水平和资源利用效率，代表产品有 ERP、CRM、SCM 等，代表企业有 SAP、 Oracle、Saleforce、用友网络、金蝶国际等；研发设计类软件主要用于提高企 业产业设计和研发的工作效率，代表产品有 CAD、CAE、PLM 等，代表企业有 达索系统、Autodesk、中望软件等；生产控制类软件主要应用于提高制造过程 的管控水平、改善生产设备的效率和利用率，代表产品有 MES、APS 等，代表 企业有西门子、GE、宝信软件、中控技术、鼎捷软件等。ERP、MES、PLM 分别是信息管理、生产控制、研发设计三类工业软件中最具 代表性的产品，也是三类工业软件中市场规模最大的产品：ERP（企业资源计划）：EPR 指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想， 为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP 以管理会计为核心， 将企业物质资源管理（物流）、人力资源管理（人流）、财务资源管理（财流）、 信息资源管理（信息流）集成一体化，提供跨地区、跨部门、跨公司实时信息整 合。ERP 软件一般包含库存、采购、营销、物料、车间任务管理、工艺、成本、 人力资源、质量管理、经营决策、总账、自动分录、应收、应付、固定资产等功 能模块。国内 ERP 市场代表企业有 SAP、Oracle、用友网络、金蝶国际。MES（制造执行系统）：MES 是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系 统，一般位于上层 ERP 与底层的工业控制之间。MES 是从工单、生产、设备管 理、保养、质量管制到出入库、进出货等整合的系统，对原材料上线到成品入库 的整个生产过程实时采集数据、控制和监控，并能实现对设备层的直接管控。 MES 通过控制物料、仓库、设备、人员、品质、工艺、异常、流程指令和其他 设施等工厂资源来提高生产效率，是实现工厂智能化的核心软件之一。国内 MES 市场代表企业有西门子、GE、宝信软件、中控技术、鼎捷软件等。PLM（产品生命周期管理）：PLM 用于产品全生命周期的管理，使企业能够对产 品从构思、设计、生产、到最终报废等全生命周期的设计数据及信息进行高效和 经济的应用、管理。PLM 产品构成一般包含三类：1）CAx 类产品，包括计算机 辅助设计（CAD）、辅助分析（CAE）、辅助制造（CAM）；2）cPDM，主要用 于储存和检索产品数据；3）数字化制造车间，主要用于计划和模拟整个制造过 程。PLM 一般与 ERP 和 MES 系统相连，形成持续改进的闭环智能研发、生产 模式，持续指导改善产品的设计、制造过程，形成往复循环、持续优化的研发过 程。国内 PLM 市场代表企业有达索系统、西门子、能科股份。1.2、 工业软件工业属性强，需产业协同推进工业软件具备强工业属性，软件是载体，工业是内核。工业软件与消费级软件 发展模式具有很大的不同，消费级软件是 IT 产业发展内生的产物，往往是软件 出现挖掘并引导需求，例如微软、淘宝、滴滴等；而工业软件源自于企业提质增效降本的真实需求，是长期工业化过程中知识与工艺的结晶，其本质是将工业技 术软件化，软件只是其外在载体，工业才是其内核。工业软件在需求、知识、应 用、数据等方面依赖工业体系，因此相对一部分全球工业软件巨头来来自于工业 强国和工业企业，例如：PLM 全球三大主流厂商为法国达索系统（航空领域）、 德国西门子（汽车、通用机械领域）和美国 PTC（船舶、电子领域）。其中，达 索本是飞机制造商，在产生自用工业软件需求后开始研发工业系统并推向商用， 西门子 PLM 也是由工业企业研发并被西门子收购。工业软件发展受产业上下游制约，需要产业协同推进。工业软件的工业属性注 定其对工业产业有着极强依赖，而工业本身是复杂度极高的行业，上下游互相依 存度高，工业软件同样受到上下游产业制约，因此工业软件的发展需要产业的协 同推动。从研究的角度来说，站在工业的视角才能更好的理解工业软件行业的发 展逻辑与未来趋势。我们认为，产业对工业软件的制约主要体现在以下两方面： 1）工业软件实施在设备、网络、平台等之上，对上游基础设施依赖度高；2） 工业软件是企业内部管理与生产流程的代码化表达，需要在下游应用中不断迭 代优化。工业软件的发展高度依赖设备、网络、平台等基础设施。工业软件产业链由设 备、网络、平台、软件、应用共同组成，工业软件需要实施在设备、网络、平台 等基础设施之上，受到基础设施影响。例如传感器数据采集量与精度、工厂内外 部网络接入情况、服务器算力大小等均会对工业软件实施效果产生影响。同时上 游基础设施的进步也会带动工业软件的发展，例如 5G、云计算、AI 等底层技术 在工业领域的应用已经使得工业软件向着网联化、云化和智能化方向发展。以工业 APP 为例。工业 APP 又称工业互联网 APP，是在云计算技术渗透下， 基于工业互联网平台的的工业应用软件，是传统工业软件的新表现形式。传统工 业软件企业本地部署，基于单一系统开发，一般承载通用工业原理、基础建模、 计算、仿真、控制与执行要素，不以提供特定具体的工业技术知识为主。工业 APP 采用云端部署，基于工业互联网平台，采用微服务软件架构和基于 PaaS 平台多语言开发方式，实现共建、共享和网络运营，面向特定的工业应用场景， 在传统工业软件基础上实现工业知识的封装、共享、交易和复用。工业 APP 是 是传统工业软件和工业互联网结合形成，基础是 5G、云等在工业企业的应用， 体现了工业软件在底层基础设施赋能下的升级进化。工业软件是工业知识的代码化表达，并在应用中不断优化。工业产品复杂度高， 行业繁杂，不同行业的产品复杂度和制造流程差异化明显，行业分类上既有钢铁、 化工等流程工业，又有电子、航空、汽车等离散工业；产品上既有服装、玩具等 较为简单的制造业，也有航空、航天等复杂制造业。工业生产过程涵盖了研发、 生产、营销、运维、供应链管理等众多业务环节，专业上涉及机械、电子、光学、 声学、流体、热处理等多个学科，同时工业生产产业链长且厂商协作困难，而又 对实时性、可靠性要求高。工业软件作为工业知识的代码化表达，工业自身的高 复杂度使得其对工业软件要求十分细化。工业软件的开发需要与企业管理与生产 流程紧密结合，并在应用过程中不断迭代优化，最终形成满足工业实际需求的软 件产品，在这其中下游工业企业支持与应用十分关键，这也众多工业软件巨头来 来自于工业企业的原因。以 EDA 为例。EDA 是电子设计自动化（Electronic Design Automation）的缩写， 主要用于超大规模集成电路设计。摩尔定律下集成电路产业快速发展，处于新制 程和新工艺推进一线的晶圆厂从材料、化学、工艺过程控制等各种制造细节来创 新、调试和求证；EDA 软件需要借助晶圆厂积累的大量测试数据探索物理效应 和工艺实施细节的准确和高精度模型化。顶尖 Fabless 公司将基于此模型和工具 进行芯片设计与试产，并且依托强大和丰富的芯片设计不断发现和排除新工艺节 点在模型和制造中的各种量产问题。在此期间，需要晶圆厂、Fabless、EDA 等 产业链环节的通力合作，反复迭代，以将达到商用和量产要求的工艺节点推向市 场。EDA 软件对晶圆厂及设计公司依赖性及强，高复杂度和集成度下芯片设计 与制造同样无法离开 EDA 工具，EDA 软件是典型的产业系统推动型工业软件， 因此跟随美国半导体产业一同成长的美国 EDA 厂商在技术和市场上均占据绝对 优势，Synopsys、Cadence、Mentor Graphics 三家厂商占据全球市场份额超过 64%，在中国的市场份额更是超过 95%。软件定义制造，工业软件是智能制造的核心。工业软件被看作是智能制造（第 四次工业革命）的核心基础性工具，与前三次工业革命（机械化、电气化、自动 化）相比，智能化是工业 4.0 新的内涵，而软件承载着从设计、制造和运用阶段 的产品全生命周期数据，并根据数据对制造运行规律建模，从而优化制造过程， 软件是智能化的载体，工业软件是智能制造的核心。以信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）为例，CPS 是通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物流空间与信 息空间中人、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统， 实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。数字孪生是 CPS 的技术实现。CPS 本质是构建数据自动流动的规则体系，在信息空间建立与物 理空间相对应的虚拟模型，以数据的自动流动解决日益复杂的制造系统的不确定 性。CPS 闭环体系包含感知和自动控制（硬件）、工业软件、工业网络、工业云 和智能服务平台，其中工业软件代表了 CPS 的思维认知，是感知控制、信息传 输、分析决策背后的方法论，可以说是工业软件定义了信息物流系统。1.3、 工业软件市场：大行业、高增长全球工业软件市场规模稳步增长，美欧为主要市场。根据赛迪顾问数据，2018 年全球工业软件市场规模为 3893 亿美元，同比增速为 5.19%，智能制造大背景 下增速出现拐点。市场结构上看，全球工业软件以欧美市场为主，其中北美市场 规模 1277 亿美元，欧洲市场规模 1261 亿美元，欧美合计市场占比 65.2%，亚 太市场规模 927 亿美元，同比增速 7.6%，亚太地区引领全球工业软件市场增长。2018 年中国工业软件市场规模 1678 亿元，处于高增长阶段。近年中国工业软 件市场增速大幅超越全球平均水平，2018 年增速达到 16%。一方面中国在积极 推进智能制造、高端制造，工业互联网开始有了更加广泛的应用；另一方面相对 于大体量的工业产值，中国工业软件整体渗透率极低。各类产品结构上看，研发 设计类软件市场规模 143 亿元，生产控制类软件市场规模 286 亿元，信息管理 类软件市场规模 287 亿元，嵌入式软件市场规模达到 963 亿元。嵌入式软件多集成在自动化设备中，其市场规模高占比与国内工业企业重硬轻软意识有关。研发设计软件：PLM 为主要产品，外资占据市场和技术优势。PLM 用于产品全 生命周期管理，其内部集合了 CAD、CAE、CAM、PDM 等设计类产品，是主 要的研发设计类软件产品，2018 年市场规模达到 38.6 亿元。国内研发设计类产 品应用主要集中在建筑、汽车、电子等领域，广联达在建筑领域具备绝对优势， 达索、西门子 PLM 产品在技术和市场上均大幅领先，Synopsys、Cadence 几乎垄断国内 EDA 市场生产控制软件：外资主导 MES 市场，国内企业在流程工业已有优势。2018 年 中国 MES、DCS、SCADA 三种产品市场规模分别为 82.7 亿元、66.1 亿元、50.3 亿元，三种产品占据生产控制类产品 69.7%的市场。中国生产控制类软件多用 于能源、钢铁、石化流程工业，国内企业如国电南瑞、宝信软件、和利时、中控 技术等已具备一定优势，但在汽车、电子等离散工业 MES 上，西门子、GE、 霍尼韦尔等外资优势明显。信息管理软件：传统市场格局较为稳定，云化+国产化给国内产生带来发展机遇。以 ERP 为代表的信息管理类软件在国内已具备较高渗透率，整体格局较为稳定。 大型企业以 SAP、Oracle 的产品为主，用友在中小企业市场具备较高份额。目 前信息管理类软件云化趋势明显，龙头产生纷纷转云，用友、远光产品等在大型 集团化的企业应用也有突破，云化叠加国产化浪潮下国内厂商仍有较大发展空间。2、 国产工业软件的机遇与挑战2.1、 智能制造+国产化，国产工业软件迎黄金时代2.1.1、 智能制造：我国大工业产值是土壤，高端制造是转型方向我国制造业大而不强，高端制造匮乏，行业利润水平低。根据经典的微笑曲线 理论，制造业附加值最高的部分位于设计和销售两端，而处于中间环节的加工生产附加值最低。凭借充足的劳动人口和廉价的劳动力，我国制造业在近十几年有 了长足的发展，2019 年我国工业增加值全球第一，占全球比例达到 24.06%， 占国内 GDP 比例达到 38.97%。然而我国制造业长期处于全球价值链底端，更 多的以全球代工厂的身份，从事原材料的基础加工和中间产品的制造，在关键器 件与核心技术上处于绝对劣势，高附加值产品设计生产能力不足，工业企业利润 率低，例如 2019 年浪潮信息净利率仅 1.85%（对比 intel 净利率 29.72%）；工 业富联净利率仅 4.55%（对比苹果净利率 21.25%），2019 年我国工业企业整体 净利率仅 5.86%。大而不强、高产值低利润、高端制造匮乏是目前我国制造业 急需解决的问题。人口红利转化为工程师红利。充足劳动人口和廉价的劳动力是我国制造业长期优 势。然而近年来我国在劳动力和劳动成本的比较优势减弱，计划生育人口开始转 化为劳动人口，劳动人口增速逐年放缓，并在 2018 年开始进入负增长时代，人 口红利期接近尾声。与此同时，中国受教育人口逐年增加，2018 年中国普通高 等学校毕业人数超过 787 万人，其中本科毕业生近 387 万人，工学本科毕业生 近 127 万人，中国人口红利转化为工程师红利，为我国制造业高端转型提供人 才基础。我国推进智能制造，“中国制造 2025”瞄准高端制造。智能制造被认为是第四次工业革命，又称工业 4.0，其内涵是以智能化手段改革工业生产流程，目前包括 中国（中国制造 2025）、美国（先进制造业国家战略计划）、德国（工业 4.0 战 略）、英国（英国工业 2050）、日本（日本再兴战略）在内的全球多个国家均国 家战略层面积极推进智能制造。“中国制造 2025”是中国政府实施制造强国战略 的第一个十年行动纲领，在 2014 年被首次提出，2015 年正式确认实施，“中国 制造 2025”瞄准高端制造，其目标是提升中国制造业全球竞争力。软件是智能 的载体，工业软件是智能制造的大脑，其在航空航天、电子信息、生物医药等 高端制造领域是不可或缺的基础性工具，国内智能制造和工业互联网的推进将 显著提升工业软件行业景气度。2.1.2、 外部环境倒逼关键产品国产化，工业软件国产替代可期中美加速脱钩，外部环境倒逼关键产品国产化。中美贸易战以来，美国商务部 “实体清单”中的中国企业快速增加，众多中国科技公司被限制出口。2020 年 5 月 15 日美国商务部升级对华为限制，规定“只要采用到美国相关技术和设备 生产的芯片，都需先取得美国政府的许可”，意味着包括台积电、中芯国际在内 芯片制造厂商为华为供货必须经过美国政府许可，同时华为海思购买的 Synopsys、Cadence 的 EDA 软件也将无法使用，该限制条例即将在 9 月 15 日 开始执行。8 月 7 日美国总统特朗普签署行政命令，要求在 45 天后，禁止美国 企业或个人，与字节跳动（TikTok 母公司）和腾讯控股（Wechat 母公司）进行 交易。从最初的贸易摩擦开始，美国对中国的打压由贸易延伸到科技，由硬件拓 展到软件，由 IT 拓展到互联网行业，涉及的行业与公司不断增加，外部环境的 变化倒逼核心产品国产化。目前我国工业软件“卡脖子”情况依旧严重，高端研 发设计、生产控制类软件市场被外资占据，典型例证为 EDA 软件，中美加速脱 钩下国产替代的必要性凸显。国务院出台软件产业扶持新政，工业软件国产替代。2020 年 8 月，国务院发布 《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，从财税、投融 资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等 8 个方向出台 了 40 项支持政策，推动我国集成电路产业和软件产业发展。从软件层面来看，相比于 2011 年出台的上一个十年期鼓励政策，此次政策在延续各项支持政策的 同时，在税收减免、融资支持、正版保护上加大了支持力度，并提出“新型举国 体制”，聚焦基础软件、工业软件、应用软件的关键核心技术。目前我国基础软 件、工业软件外资市场占比仍较高，国产软件企业技术和产品的竞争力相对较弱， 但软件作为信息产业核心，外部环境变化大背景国产化重要性凸显。工业软件是 智能化生产的核心工具，在我国工业向智能化及高端化方向转型具有重要作用， 我们看好未来国产工业软件在政策支持下的技术和产品提升，看好工业软件市场 国产替代。2.1.3、 我国知识产权保护持续加强，民众软件付费意愿提高我国知识产权保护持续加强，软件正版化是长期趋势。知识产权保护是一个复 杂的系统性工程，需要从法律、政策、群众意识等社会各个层面推进，近年来我 国不断加强知识产品保护。2019 年 11 月中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关 于强化知识产权保护的意见》，要求不断改革完善知识产权保护体系，目标力争 到 2022 年，侵权易发多发现象得到有效遏制；到 2025 年，知识产权保护社会 满意度达到并保持较高水平。2020 政府工作报告再次明确“加强知识产权保护”。 2020 年 8 月，国务院发布《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的 若干政策》，软件知识产权保护也是其中一项重要内容。知识产权保护加强利于国产软件发展。盗版软件泛滥是我国长期存在的问题，包 括操作系统、办公软件、工业软件在内的软件产品均存在破解版本和大量的盗版 用户，例如 Windows、Office、Adobe、AutoCAD 等等。虽然盗版软件在一定 程度上加快了信息产业在我国的发展，但其严重侵害国内外相关公司利益，也造 成了国内软件公司研发投入不足、创新力缺乏的客观现象，长期来看对我国国产 软件产业发展不利。软件著作权保护制度化，并引导政府、企业、民众使用正版 软件是我国深化知识产权保护的重要内容。我们认为知识产权保护加强利于国产 软件发展，一方面，使用盗版的用户转向正版，正版软件付费用户和付费率提高； 另一方面，由于国产软件售价普遍低于海外同类产品，部分对价格敏感的海外产 品盗版用户会转向使用国产软件。SaaS 加速软件正版化。传统软件将文件全部放在本地计算机，公司以 License 授权的方式进行正版软件销售，软件盗版相对简单，且软件公司通常缺乏对盗版 软件检测和控制手段。SaaS 服务模式将部分文件数据存放云端服务器，通过用 户账户进行管理，用户通过月费、年费方式付费。SaaS 云端服务器文件部署模 式，将从根本上杜绝盗版软件产生，迫使盗版用户向正版转化。与此同时，SaaS 以服务替代软件，为用户提供一种更为便捷的软件获取和升级方式，订阅制实际 上平滑了用户使用正版软件的成本，减少用户的一次性支出，用户付费意愿较强， 也利于软件正版化。2.2、 挑战：基础薄弱、应用较少、人才稀缺国产工业软件面临基础、应用、人才三方面挑战：基础层面：技术上看，早期国内工业软件企业多以海外产品本地化实施起家，在 实施过程中不断进行国产化，因此国内工业软件在技术路径上多沿用海外产品经 验，技术创新能力缺乏。市场上看，我国制造业以组装生产的低附加值产业为主， 对自动化生产等硬件需求较多，对研发生产的软件的需求相对较少，重硬轻软现 象严重，导致我国工业软件市场规模小，软件产业价值链失衡。因此我国国产工 业软件整体呈现软管理软件强、工程软件弱，低端软件多，高端软件少的局面。应用层面：由于我国未经历过完整的工业革命，工业管理流程、生产工艺多借鉴 海外成熟方法。海外工业软件伴随工业体系一起成长，其内涵的工业知识更加贴 合工业生产实际，因此海外工业软件往往在可用性和先进性上大幅领先国内产品， 甚至能引领工业企业发展方向，国内工业企业尤其是中大型企业会倾向于海外产 品。与此同时，我国航空、电子等高端产业发展不足，难以支撑高端软硬件产业 生态。工业软件的发展受产业制约，需要在产业的不断的应用反馈中优化迭代， 国内应用环境的缺失使得国产工业软件竞争劣势更为明显。人才层面：工业软件研发需要工业和软件的复合型人才，我国高端工业软件人才 严重缺乏。以 EDA 软件为例，国内只有约 1500 名 EDA 研发人员，其中约 1200 人在国际 EDA 公司的中国研发中心工作，从事国产 EDA 研发人员只有 300 人 左右，且分散在各个公司、高校和研究所。全球 EDA 巨头 Synopsys 和 Cadence 分别拥有约 14000 名和 8100 名员工，对比我国国产 EDA 厂商华大九天仅有约 400 名员工，其余厂商员工数均为超过 100 人，我国 EDA 软件人才十分匮乏， 在其他工业软件领域亦是如此。与此同时，我国发达的互联网应用产业对软件人 才形成虹吸效应，传统企业级软件高端人才匮乏。产业协同助力国产工业软件破局。整体来看，我国工业软件面临的挑战是我国工业体系的系统性挑战，核心在于为技术没有领先性、高端工业产业匮乏、软件应 用生态缺失，但我们认为破局时点已来：1）5G、工业互联网正推动工业软件向 工业 APP 方向进化，技术变革将带来新机遇；2）智能制造助力我国制造业转 型升级，高端制造的产业生态将逐步完善；3）国产化将为国产工业软件提供更 大的应用土壤，政策扶持将在财税、融资、人才等多方面助力国产工业软件成 长。3、 中望软件：横向拓展的国产 CAD 龙头3.1、 国内 CAD 领导者，业绩加速增长国内 CAD 软件领导者。中望软件成立于 1998 年，成立之初专注 2D CAD 软件 研发与销售，通过 20 多年的发展，公司以自主可控的底层架构和几何建模内核， 打破了国内 2D CAD 市场欧美企业垄断的局面。2010 年公司收购美国 VX 公司的 VXCAD/CAM 技术及研发团队，摆脱 ITC 的 IntelliCAD 平台限制，推出基于 自主可控 Overdrive 内核的 3D CAD 软件，2019 年公司面向智能制造和高端制 造，开始新一代 3D CAD 几何建模内核的研发。2018 年公司成立 CAE 研发中 心，进军 CAE 领域，2019 年推出首款全波三维电磁仿真软件。目前公司拥有 ZWCAD（2D CAD）、ZW3D（3D CAD/CAM 一体化）、ZWSim-EM（CAE）三 类产品，实现了工业设计、工业制造、仿真分析、建筑设计等关键领域的全覆盖。 除基础性的平台产品外，公司基于 2D、3D 两大平台衍生出教育类软件产品，同 时拥有二次开发的面向不同行业的专业版产品。目前公司产品覆盖了全球 90 多 个国家，正版用户超过 90 万。CAD/CAM/CAE 是基础性的设计研发工具。CAD（Computer Aided Design，计算机辅助设计）利用计算机快速的数值计算和强大的图文处理功能，辅助工程 技术人员进行产品设计、工程绘图、数据管理、仿真分析、智能制造及智能建造 的计算机软件技术。CAD 主要传统应用领域包括机械、电子、汽车、航天、农 业、轻工、工程建筑等行业，目前延伸到电影、动画、广告、娱乐和多媒体仿真 等艺术行业。CAM（Computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造）指利用 计算机辅助完成从生产准备到产品制造整个过程的活动，通过计算机与制造过程 和生产设备相联系，进行制造过程的计划、管理以及对生产设备的控制与操作的 运行，处理产品制造过程中所需的数据，控制和处理物料的流动，对产品进行测 试和检验等。CAE（Computer Aided Engineering，计算机辅助工程）通过对 CAD 模型进行仿真分析，通过反馈数据对原设计或模型进行修正，节省设计及 研发成本并提升设计效率。EDA 即是 CAx 在集成电路行业的具体应用。公司业绩加速增长，自产软件收入占比超过 96%。公司将主营收入划分为自产 软件、外购产品、受托开发及技术服务三类，其中自产软件指公司 2D、3D CAD 和 CAE 系列产品；外购产品指公司应客户需求采购的 CAD 软件相关的其他产 品；受托开发及技术服务指公司应客户需要提供的产品定制开发和技术服务。 2015 年以来公司业绩呈加速增长的趋势，2019 年公司实现营收 3.61 亿元，同 比增长 41.6%，其中自产软件收入 3.47 亿元，同比增长 39.0%，自产软件收入 占比达到 96.5%。2018 以来公司利润实现跨越式增长，2019 年公司实现归母净 利润 8907 万元，同比增长 100.2%。毛利率水平较高，费用率明显下滑。公司整体毛利率水平较高，2019 年为 97.79%， 毛利率的波动主要有外购软件和技术服务毛利率不稳定造成，核心产品自产软件 毛利率稳定维持在 99.7%以上。公司自产软件成本包含产品发货耗用材料（加 密锁、光盘、包装盒等）及授权中心（密钥生产）人员薪酬，总体金额较小。费 用情况看，授权类软件产品标准化程度高，边际成本低，随着公司软件销售规模 的持续扩大，公司费用率水平持续降低，2019 年整体费用率79.72%，其中销 售费用率 41.11%、研发费用率 29.91%、管理费用率 8.77%。3.2、 智能制造和云转型推动 CAx 行业爆发CAx 行业小而美。CAx 产品是主流的研发设计类工业软件产品，广泛用于建筑、 机械、汽车、航空等工业领域。根据赛迪智库数据，2018 年中国 CAD、CAM、 CAE 市场规模分别为 19.4 亿元、15.1 亿元、13.7 亿元，三类产品合计市场规 模约 48.1 亿元。研发设计类软件是智能制造和高端制造中不可或缺的关键性生 产工具，我们认为未来 CAx 软件行业发展将受益于全球智能制造的推进，同时 云计算也将拓宽行业的成长边界，成长性极高。CAD 行业竞争格局：Autodesk 垄断 2D 市场，达索和西门子在 3D 领域具有优 势。Autodesk 是 CAD 行业引领者，AutoCAD 是其起家的明星产品，最初版本 诞生于 20 世纪 80 年代，此后的 30 多年，Autodesk 在全球 2D CAD 一直维持 统治地位，2010 年 Autodesk 开始进行云转型并获得了巨大成功。Dassault Systemes（达索系统）脱胎于法国飞机制造商达索公司，拥有自主的 3D 内核 和多款明显 3D CAD 产品，产品广泛应用于高端制造领域。Siemens（西门子） 工业软件业务由 Siemens PLM Software 开展，其 CAD 软件产品 NX 来源于对 Unigraphics 公司的收购，在汽车、航空航天、船舶制造等领域广泛领域。国产 CAD 向上突破，中望软件产品领先。中国有影响力的 CAD 软件公司有中 望软件（2D、3D）、浩辰软件（2D）、数码大方（2D）、华天软件（3D），其中 中望软件通过收购 VX 拥有自主可控几何建模内核，产品涵盖了 2D、3D 领域， 产品覆盖 90 多个国家和地区，正版用户超过 90 万，是国产 CAD 龙头。浩辰软 件主要从事 2D CAD 产品研发销售，是国内最早进行移动化和云化转型的 CAD 公司，产品覆盖 100 多个国家，正版用户超过 40 万。数码大方 CAD 产品源于 北京航空航天大学，具备高兼容性和简单易学的特性。CAD 行业成长性：智能制造带动下游需求，云转型扩展成长边界。全球视角来 看，我们认为 CAD 行业的成长性主要来自两个方面：1）智能制造、高端制造 对工业软件尤其是 CAD 等设计类软件依赖程度更高，智能制造将带动下游需求 增加；2）相比于传统软件的 License 交付模式，SaaS 模式具有更加稳定持续 的收入和现金流，同时可以限制破解盗版软件应用，云转型趋势下 CAD 行业将 具有更优商业模式和更好的成长性。3.3、 公司竞争优势突出，横向拓展打开成长空间推出教育版 CAD 软件，创办青少年创客社区，产学合作培养早期用户习惯。由 于不同软件产品往往具有不同的功能界面和操作方式，用户在形成使用习惯后通 常会对软件形成较大粘性，windows、office 等均是例证。在工业软件领域， Autodesk 之所以能多年垄断 2D CAD 行业，除技术优势外，其早期布局形成的 用户粘性也是重要原因。我们认为，中望软件教育版软件以校企合作为核心，涵 盖从课程开发、师资培训、竞赛活动、创客空间，在获取了学校学生的市场外， 更是在学生阶段培养了用户早期对中望 CAD 软件操作习惯，从而在学生工作后 获得用户的青睐。中望软件在创办青少年创客社区，给青少年提供 CAD 课程， 举办 CAD 建模大赛，同时中望软件积极响应教育部产学合作项目，我们看好公 司青少年、学生等早期用户的转化。公司拥有自主可控的 3D CAD 几何建模内核，技术壁垒高企。CAD 内核全称几 何建模内核定义了图形数据的存储格式以及大量的图形算法，是 CAD 软件的核 心基础。目前全球商业化的 CAD 内核主要有 Parasolid、ACIS、CGM 三种，其 中 Parasolid 是成熟应用最广的几何建模内核，主要由西门子支持应用；ACIS 最早由 Spatial Tech 开发，后被达索系统收购，Autodesk 购买了 ACIS 内核的 全部源代码，并在此基础上开发了一系列产品；CGM 内核最初达索系统内部使 用，后来独立并商业化，主要由达索支持应用。OpenCasCade 是全球唯一的开 源 CAD 内核，基于该内核发展出 FreeCAD 等多款产品。值得说明的是，几何 建模内核虽是 CAD 核心基础，但其本身市场容量较小，需要和 CAD 应用紧密 结合，商业化价值较低。目前大多数国产 CAD 软件厂商采取租用第三方几何内核（ACIS、Parasolid、 OpenCasCade）进行 3D CAD 产品开发，自主可控程度低，存在“卡脖子”风 险，例如 2014 年 ITC 就曾停止中国租用 IntelliCAD 内核（2D CAD 平台软件）， 中望、浩辰等国产 CAD 厂商均受到一定影响。2010 年中望软件收购美国 VX 公 司的 VXCAD/CAM 技术及研发团队，拥有了具备自主知识产权的混合建模内核 Overdrive。Overdrive 是国内少有实现商业化应用、在工业设计领域被大规模 实践验证过的三维几何建模内核技术，中望软件也是是国内少有的拥有自主可 控内核的 CAD 软件厂商，大大提高了公司研发的自由度，帮助公司形成较高技 术壁垒。募投项目着重提升产品竞争力。公司 IPO 募投项目主要有四大类，投资重点是 公司核心产品 CAD 和 CAE 软件的升级，以及公司新一代 3D CAD 内核的打造。 其中公司 2D、3D CAD 平台优化项目约投资 2.12 亿元，3D CAE 电磁分析软件 模块增加约投入 9919 万元，新一代 3D CAD 内核投资约 1.37 亿元。此外公司 国内外营销升级项目计划投资约 1.37 亿元。我们认为，产品是 CAD 企业的核心 竞争力，公司募投项目对核心产品进行优化升级，将减少公司产品与外资的差距， 提升公司在国内市场的竞争力。CAD 国产化+CAx 一体化，公司有望实现超越行业的成长。我们认为，智能制 造和云转型将给 CAD 行业高增长机会，公司有望实现超越行业的成长：1）中 美技术摩擦持续，IT 产业加速脱钩，同时国产软件产品力提升，工业软件国产 化是必然趋势，中望软件是国产 CAD 龙头，产品涵盖二维和三维 CAD、CAM、 CAE，拥有自主可控的几何建模内核，是 CAD 国产化最受益公司；2）中望软 件砸死 2019 推出首款 CAE 软件 ZWsim，产品矩阵从 CAD 设计拓展到 CAE 仿 真领域。CAx 一体化是中望软件未来发展方向，其通过 CAx 一体化产品为制造 企业提供全流程的研发解决方案，公司也将从 CAD 单一产品向研发设计全领域 拓展，打开成长空间。4、 中控技术：智能制造时代的弄潮儿4.1、 国内领先的智能制造解决方案供应商国内 DCS 龙头，转型智能制造解决方案提供商。中控技术成立于 1999 年，以 集散控制系统（DCS）业务起家，2006 年以前公司业务以中小型流程工业企业 DCS 国产替代为主；2007 年后公司产品线由 DCS 拓展到现场仪表、APC 软件 等自动化产品，并成功进入大型国企中高端市场；2016 年开始公司转型智能制 造解决方案提供商，主营业务迅速扩张。目前公司产品主要分为控制系统、现场 仪表、工业软件三部分，形成了完备了“工业 3.0+4.0”（自动化+智能化）产品和解决方案架构体系，为化工、石化等流程工业企业客户提供智能制造整体解决 方案。目前公司已经服务了超过 18000 家企业，DCS 装置稳定运行套数超过 3 万。公司在我国控制系统和工业软件市场有着较高市场地位，公司核心产品 DCS、 APS 市占率稳居第一，SIS 位居第二。公司产品主要应用在化工、石化等流程工业领域。流程工业与离散工业相对， 指利用化学反应、分离或混合等技术手段制造新产品、改进已有产品或处理废弃 物的工业，生产过程连续，炼油、石化、化工、制药、建材、冶金冶炼、火电、 核电等能源和原材料工业均是流程工业。公司 DCS、SIS、APC、MES 等产品 主要应用于化工、石化、冶金、制药等流程工业。实控人曾任浙大副校长，员工股权激励平台为第二大股东，中石化、中核参股。公司创始人和实控人褚健原为浙江大学教授，曾任浙江大学副校长。褚健目前在 公司但在战略顾问，与公司董事长褚敏为兄弟关系，其通过直接和间接方式共持 有公司 25.3%股份。公司第二大股东杭州元骋是公司实控人褚健和 41 名高管及核心员工的员工股权激励平台，褚健为杭州元骋控股股东。公司第三大股东为正 泰电器，主要从事低压电器产品的研发、生产和销售。2019 年 9 月，中石化资 本、中核基金通过增资方式参股中控技术，分别持有中控技术 4.95%、3.00%股 份。英特尔亚太研发中心、杭州云栖、联想分别分别持有公司 4.95%、1.13%、 0.59%股份，公司股东背景强大。公司业绩稳健增长。智能制造方向转型显著扩张了公司主营业务，公司业务由原 来的 DCS、APC、SIS 单一产品向智能制造整体解决方案转变，在此期间公司 业绩稳健增长。2019 年公司实现营收 25.37 亿元，同比增长 18.9%，近三年 CAGR 为 19.57%；2019 年公司实现归母净利润 3.65 亿元，同比增长 28.33%， 近三年 CAGR 为 92.71%。公司近年利润大幅增长源于智能制造驱动下公司毛利 率水平提高。工业 4.0 业务驱动公司成长。公司主要产品包括自动化控制系统、工业软件、自 动化仪表和运维服务，但自动化控制系统本身具有成套定制的特征，尤其在公司 四项产品整合提供时（以自动化控制系统为基础、包含工业软件或自动化仪表或 运维服务），合同中不单独区分类别，因此公司把这种项目型业务作为工业自动 化及智能制造解决方案提供，并以工业自动化及智能制造解决方案类别计入收入。 公司定位于从主要服务于流程工业的“工业 3.0”需求向“工业 3.0+工业 4.0”需求转型，对应到公司具体产品上，工业 3.0 主要指自动化控制系统和仪表，工 业 4.0 指工业软件业务。2019 年公司工业自动化及智能制造解决方案实现营收 20.32 亿元，占总营收比例 80.1%，同比增长 17.08%，毛利率 47.93%，其中 属于工业 3.0 业务收入 20.03 亿元，同比增长 27.6%；工业 3.0+工业 4.0 业务 收入2.44亿元，同比增长37.9%；工业4.0业务收入1.88 亿元，同比增长32.5%。 工业 4.0 成为公司业绩增长的核心驱动因素之一。毛利率提升，费用率水平稳定。公司近三年毛利率水平持续小幅提升，2019 年 为 48.1%，主要源于智能制造驱动下公司工业 4.0 业务收入占比提升。近年公司 净利率水平明显提升，系毛利率提升和政府补助增加共同影响。公司各项费用率 稳定，2019 年整体费用率 38.49%，其中销售、管理、研发三项费用率分别为 17.4%、9.2%、12.0%，公司展现出优秀的内部管理水平。4.2、 面向流程工业，公司是国内工控系统市场龙头我国 DCS 市场规模约 87 亿元，SIS 市场规模超 20 亿元。根据睿工业数据，2019 年我国 DCS 市场规模为 87.4 亿元，同比增长 7.2%，化工、电力、石化是主要应用行业，三者合计市场份额达到 80.7%。睿工业预计 2020-2022 年，DCS 市 场保持稳定增长，2022-2027 年平均年增长率在 5%-6%。根据 ARC 数据，2019 年国内 SIS 市场规模为 3.2 亿美元，炼化石化、化工、石化是下游主要应用市场， 三者合计市场份额超过 80%。我国政策文件要求所有新建化工装置、危险化学 品存储设施应设计符合要求的安全仪表系统。未来随着石化、化工行业对安全系 统要求提高和智能制造的推进，SIS 市场将维持快速增长。ARC 预测我国 SIS 市场规模将以 8.3%的年符合增长率增长，到 2024 年达到 4.76 亿美元。我国 MES 市场规模 82.7 亿元，APC 市场规模 5150 万美元。MES 是主要的生 产控制类工业软件，根据赛迪智库数据，2018 年我国 MES 市场规模为 82.7 亿 元。根据 ARC 数据，2019 年我国 APC 及 RTO 整体市场规模为 5150 万美元， 化工、石化、电力及冶金等流程工业领域是目前最大的行业应用。ARC 预计未 来 5 年我国 APC 及 RTO 将保持 10.8%年符合增长率。国内工业自动化控制系统领域行业集中度相对较高，市场份额主要被中控技术、 和利时、霍尼韦尔、横河电机、艾默生等企业所覆盖，另外市场主要参与者还有 西门子（离散工业）和宝信软件（钢铁有色领域）。目前我国工业自动化控制系 统国产化程度已经较高，中控技术在化工石化领域、和利时在电力领域、宝信软 件在钢铁有色领域已经处于行业领先地位。公司在国内工业自动化行业地位领先，关键产品市占率较高。DCS、SIS、APC、MES 是公司主要工业自动化控制系统和工业软件产品。DCS 主要应用在流程工 业中，其中化工、电力、石化是三大主要应用方向。根据睿工业数据，公司技术 DCS 产品在化工、石化领域处于领先地位，市占率分别为 40.7%、29.7%，公 司在整体 DCS 市场市占率达到 27%，连续 9 年蝉联第一。根据 ARC 数据，公 司 SIS 市占率为 24.6%，排名第二；工业软件市场整体较为分散，各类供应商 凭借行业积累，在细分行业中占有一定市场份额，根据工控网数据，公司 APC 市场占有率 26%，位居第一。4.3、 智能制造产品体系完备，下游客户优质智能制造赋能流程工业。炼油、石化、化工、电力、核电等流程工业通常具备生 产规模大、能耗物耗高、危险系数大、工艺复杂的特征，因此安全生产、节能降 耗、提高质量、降本增效、绿色环保是流程工业永恒追求的目标。智能制造通过 融合工艺、装备和运营技术，以工业软件为载体驱动制造工艺、设备和运行的迭 代升级，提升业的资源配置与决策能力，与流程工业需求吻合。在智能制造转型 时代，我们认为公司核心竞争力体现在三方面：1）涵盖设备、单元、车间的完 备的智能制造产品体系；2）拥有数量庞大且优质的下游客户；3）公司参与多 个智能制造试点项目，应用经验丰富，行业地位高。公司拥有较为完备的智能制造软硬件产品体系。公司由 DCS 等工控系统产品起 家，对流程工业应用需求与客户痛点理解深刻。目前公司拥有自动化仪表、工业 自动化控制系统、工业软件三大类产品，现场仪表对生产过程的各种参数进行监 测、反馈和处理，自动化控制系统指挥控制物理生产流程，工业软件优化生产计 划和执行，分别对应智能制造中的设备、单元、车间架构层级。完备的产品体系 使得公司能满足下游不同客户的个性化需求，从而形成核心竞争力。公司具有数量庞大且优质的下游客户。工业企业客户通常对自动化控制系统及软 件产品粘性较强，产品使用寿命长且客户一般不会更换供应商。以自动化控制系 统为例，自动化控制系统使用寿命通常在 8 到 10 年左右，在自动化系统使用期 间又能带动工业软件、自动化仪表等产品的销售。公司已累计在超过 18000 家 工业用户现场应用了 3 万多套控制装置，客户包含众多大型国企，其中中石化连 续三年为公司第一大客户，中石油、中核连续三年为公司前五大客户。公司客户 质量高且较为稳定，同时前五大客户销售占比低，体现公司竞争力。公司参与多个智能制造试点项目，应用经验丰富，行业地位高。公司作为工业 自动化行业领先企业，近几年实施了一系列基础自动化平台+智能制造新模式的 典型项目，同时承担了众多化工、石化等行业的控制系统首台套应用任务，其中 包括有机硅材料智能制造试点示范、石化智能工厂试点示范、大宗原料药及医药 中间体智能制造新模式等 7 项工信部智能制造项目，为流程工业智能制造技术的 全面推广应用奠定了基础。公司在 DCS 国内市占率达到 27%，排名第一；SIS 国内市占率 24.5%，排名第二；APC 国内市占率 26%，排名第一。与此同时， 公司牵头或参与了 2 项国际标准和 19 项国家标准，在工业自动化行业地位较高。5、 福昕软件：国内 PDF 文档软件独角兽5.1、 国内 PDF 文档领导者，业绩加速增长国内 PDF 电子文档领导者。公司自 2001 年成立以来深耕 PDF 电子文档领域， 注重核心技术的自主研发，逐渐形成一套拥有完全自主知识产权的 PDF 技术体 系；公司于 2004 年发布第一代产品“福昕 PDF 阅读器 V1.0”。2007 年开始公 司主要产品线向跨平台、多终端方向发展，形成了 PDF 产品套件、SDK 开发工 具及 PDF 文档自动化解决方案等较为齐全的产品体系，适用于 PC、平板电脑、 企业级服务器、智能手机、嵌入式设备等应用终端。2016 年公司积极推进云转 型，基于浏览器平台的 PDF 核心技术取得突破，发布福昕互联 PDF 1.0。2015 年 5 月在新三板挂牌上市，2020 年 8 月公司科创板 IPO 注册生效。目前福昕软 件已成为全球领先的 PDF 技术解决方案开发商和供应商，产品覆盖全球 200 多 个国家，服务主要客户包括戴尔、加拿大共享服务局、亚马逊、微软、英特尔、 康菲石油等国际知名企业以及机构。在国内市场，公司拥有中国移动、中建、中 铁建、联想、腾讯、百度等国内客户及合作伙伴。2019 年公司参加中央供应商 集中签约大会并签署了中央企业联合采购框架协议。覆盖 PDF 全生命周期的产品体系。公司提供涵盖 PDF 文档整个生命周期的产品 和服务，具有生产、显示、转换、编辑、搜索、压缩、打印、存储、签章、表单、 保护、安全分发管理等完整功能。公司主要拥有 PDF 编辑器与阅读器、开发平 台与工具、企业文档自动化解决方案、PDF 工具及在线服务产品等四大类产品 及服务：1）PDF 编辑器与阅读器：公司核心产品，包括 Foxit PhantomPDF（编辑器）、 Foxit Reader（PC 端阅读器）和 Foxit PDF Reader Mobile（移动端阅读器）， 可实现跨平台的 PDF 文档无障碍阅读。公司采取 PDF 阅读器免费+PDF 编辑器 收费的业务模式，一方面能够扩大产品市场，提高了 PDF 文档的分发量；另一 方面在编辑器收费模式下可支持额外的高级功能，进一步满足用户的高阶需求。2）开发平台与工具：包括 Foxit PDF SDK 以及其他独立产品的 SDK。Foxit PDF SDK 是公司主要 SDK 产品，产品具备跨平台特性，可在各类平台实现 PDF 显示、编辑等多种功能。开发人员通过开发平台与工具，无需经过研发过程，即可 直接在自有软件中嵌入福昕软件 PDF 相关技术，快速添加相关功能。目前 Foxit PDF SDK 已在亚马逊、微软、MobilSign 等众多国内外知名企业及机构中得到 应用。3）企业文档自动化解决方案：主要有 PDF Compressor、Rendition Server 两 类产品，用于实现企业用户对大量 PDF 文档的自动化批量处理，满足不同用户 在文档索引、文档转换及文档压缩等方面的差异化需求，提升工作效率提升，优 化工作流程，节约文档存储空间。4）PDF 工具及在线服务产品：其中 PDF 工具为公司根据客户特定需求提供的 专有产品，在线服务主要为 PDF 文档处理服务（PDF365 在线转换编辑平台） 以及广告服务。公司业绩加速增长。近年公司业绩呈加速增长趋势，主要源于 PDF 软件正版付 费率提高，以及公司核心产品 PDF 编辑器竞争力增强。2019 年公司实现营收 3.69 亿元，同比 31.35%，实现净利润 7414 万元，同比增长 92.62%。PDF 编辑器授权和订阅收入高增。PDF 编译器与阅读器是公司核心产品和主要收入来源，近年来 PDF 编辑器授权和订阅收入高增，驱动公司整体业绩增长。 2019 年公司 PDF 编辑器与阅读器实现营收 2.86 亿元，同比增长 55.56%，占主 营业务比例达到 77.7%，其中 PDF 编辑器永久授权收入 2.46 亿元，同比增长 50.96%，PDF 编辑器订阅收入 3568 万元，同比增长 100%，体现出 PDF 软件 云转型趋势。采用直销和代理结合的销售模式，以线下直销模式为主。公司采用自有渠道直 接销售和通过代理渠道销售相结合的销售模式，其中直销模式分为非在线商店销 售（电话、E-mail、派遣销售人员等）和官网在线商店销售两种；代理销售分为 第三方在线应用商店销售（Amazon store、Apple store、Google play、Windows store 等）和代理商销售两种（戴尔、联想等）。线下直销使得公司服务机构客户 时，在采购量、价格上具有更高的灵活度，是公司主要销售模式。2019 年公司 非在线直销收入2.10亿元，占比57%；官网在线直销收入0.71亿元，占比19.26%； 代理销售收入 0.79 亿元，占比 21.41%。欧美市场是公司主要收入来源。公司在全球范围内拥有完善营销网络，在美国硅 谷、美国纽约、日本东京、德国柏林、澳大利亚墨尔本均有子公司。由于欧美国 家个人和机构软件付费习惯更好，公司营业收入主要来自海外，2019 年公司海 外收入占比为 91.6%，以欧美区域为主，来自中国大陆收入占比仅 8.4%，但随 着国内知识产权保护加强，民众软件付费意识增强，公司来自中国大陆的收入呈 现快速增长趋势。毛利率稳步提升，费用率逐年降低。PDF 软件作为标准化程度高的消费级软件， 可复制性强，边际成本低，因此随着公司销售规模的增加，公司核心产品 PDF 编辑器与阅读器毛利率持续提高。2019 年公司整体毛利率为 94.8%，其中 PDF 编辑器与阅读器毛利率 96.5%。费用率方面，员工工资是公司主要费用构成， 公司费用率持续降低主要是因为公司研发、管理人员数量相对固定，边际变化较 小。由于公司采用以线下直销为主的销售模式，产品推广宣传费用高，同时公司 主要面向欧美等发达市场，本地销售团队薪酬较高，因此公司销售费用率维持在 较高水平。2019 年公司整体费用率 73.5%，其中销售费用率 40.0%、管理费用 率 17.1%、研发费用率 15.4%。5.2、 PDF 行业技术门槛高，潜在市场空间巨大PDF 文档应用优势明显，技术门槛较高。PDF 全称 Portable Document Format （便携式文档格式），PDF 文档以 PostScript 语言图象模型为基础，能在不同的 设备环境中忠实地再现原稿的每一个字符、颜色以及图象，是在互联网上进行电 子文档发行和数字化信息传播的理性文档格式。PDF 能在不同设备与操作系统之间保持文档显示一致性，同时拥有文件体积小、速度快、多功能的特性，技术 优势明显。PDF 格式的技术门槛较高目前全球仅有少数软件企业通过自主研发 的方式掌握了完整的 PDF 格式生成、渲染、转换与版面识别等关键技术，因此 可以预测短期内的行业竞争主要集中在现有的 PDF 产品及服务提供商之间。Adobe 创造并引领 PDF 文档市场，福昕软件地位提升。PDF 标准由 Adobe 在 1993 年发布，一直到 2006 年，PDF 技术标准均由 Adobe 维护，因此可以说 PDF 文档由 Adobe 创造，Adobe 在技术实力和实现功能上处于领导地位。目前 PDF 市场主要参与者有 Adobe、福昕软件、Kofax、Nitro、万兴科技。Adobe 在 2012 年云转型后又迎来新一轮快速发展，2019 年 Adobe 总营收 111.71 亿美 元，其中 PDF 产品收入 12.25 亿美元，占据绝对统治地位。福昕软件凭借产品 优化，以及产品、价格、销售模式差异化竞争策略，近年在欧美及中国大陆市场 快速拓展，竞争地位不断提升。PDF 潜在市场规模 53 亿美元，成长空间巨大。目前全球范围内盗版软件仍然大 量存在，根据 BSA 数据，全球 PC 软件盗版率为 37%，中国更是高达 66%，因 此 PDF 软件市场规模要远远小于实际需求规模，但随着未来技术手段提升、软 件消费意识提升，盗版软件需求将向正版转化。Adobe 数据显示 PDF 文档相关 业务的潜在市场规模（TAM）2020 年可达 53 亿美元，2021 年可达 75 亿美元。 潜在市场规模指的是在理想情况下所有有需求的用户均购买其产品情形下的市场规模，包括了未付费使用、存在需求但尚未购买产品等情形。Adobe 作为 PDF 行业的龙头企业，2019 年实现的营业收入占其预计的 2020 年潜在市场规模的 比例仅为 23%，PDF 文档相关业务未来仍有较大的市场空间。5.3、 差异化竞争突围，云转型打开成长空间公司差异化竞争找到突破口。Adobe 作为 PDF 标准的创造者，产品线丰富且资 金实力雄厚，长期统领 PDF 市场。福昕软件在掌握 PDF 文档解析与渲染、跨平台、PDF 文档转换、文档高压缩、互联 PDF 等拥有自主产权的核心技术外，通 过差异化经营策略寻找突破口。与 Adobe 相比，福昕软件在产品特性、授权模 式、产品价格、销售模式上存在差异。在产品特性方面，福昕软件 PhantomPDF 集成了更多企业应用，例如与微软 RMS 深度集成，同时可以提供互联 PDF、 PDF 表单功能，在文档安全可控领域也具备优势；在授权模式方面，福昕软件 提供永久授权和期间授权的灵活授权模式；在产品价格方面，福昕软件产品售价 较 Adobe 同类型产品定价低 26%-36%；在销售模式方面，Adobe 以代理商渠 道销售为主，结合官方商店销售，福昕软件以线下直销模式为主，给客户提供更 优质和更灵活的服务。募资重点投向云计算。公司 IPO 计划募资约 4.07 亿元，主要用户 PDF 领域多 项关键技术的开发，对前沿文档创新的探索以及全球营销网络的建设，其中云平 台建设和 SaaS 服务转型是重要的方向。公司 PDF 产品研发及升级项目一方面 要升级公司现有产品，另一方面要在企业版产品中搭建云平台；公司文档智能云 服务项目将进行云服务增值模块的开发，将云增值服务与公司企业版产品结合， 目标实现从软件授权业务模式向 SaaS 服务模式转型。云转型将打开公司成长上限。云给产品型软件公司带来的好处是多方面的，一方 面云技术能进一步催生用户通过互联网进行文档交换的需求，增加 PDF 文档管 理产业需求；其次 SaaS 服务模式能从很大程度上杜绝盗版，并推动盗版用户向 正版转化；同时订阅制商业模式也提高企业收入和现金流的持续性、稳定性。我 们认为，云转型能打开公司成长上限，帮助公司更快速的发展。对标 PDF 行业 龙头 Adobe，Adobe 自 2012 年开始云转型，其客户按期订阅软件服务，实现了 营收和净利润快速增长，在云转型后期也同样实现了净利率的快速提升。Adobe 的其 Document Cloud（即 PD 文档管理业务）的年度经常性收入从 2012 年的0.49 亿美元增长至 2019 年的 10.9 亿美元，期间年复合增长率高达 55.76%。作 为 PDF 领域绝对的领军企业，Adobe 的业绩表现已充分印证上述转型逻辑。……（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：国海证券）如需完整报告请登录【未来智库官网】。

（报告来源/作者：华西证券，刘泽晶）报告综述：一、核心观点：推荐逻辑一:全球唯一完整工业体系国家，工业软件渗透率仅5.73%，直面千亿市场空间纵观全球，工业软件巨头均诞生于工业制造强国，我国作为全球唯一完整工业体系的国家，具备诞生全球工业软件巨头的基础。2019年，我国工业软件产品收入为1680亿元，市场规模仅占全球5.73%，远低于工业产值规模在全球28.4%的占比，渗透率提升空间非常大。推荐逻辑二:“工程软件弱”叠加“高端软件少”现状，中国工业软件核心技术亟待突破国产工业现状:“管理软件强、工程软件弱，低端软件多、高端软件少”。研发类软件(10-30亿级)-生产管控类软件(50-100亿级)-管理运营类软件(100-300亿级)。国产化核心:核心技术亟待突破。当前研发设计类软件国产化率最低(5%-10%)，生产管控类次之(中低端50%，高端30%)，管理运营类软 件最高(中低端70%，高端40%)。推荐逻辑三:工业软件具备“过程不可压缩特征”，30年大赛道，具有数十倍成长空间工业软件的本质是工业知识的软件化，具有的“过程的不可压缩”特征。海外巨头如西门子、达索等市值普遍在500亿美元以上，伴随欧美日工业崛起而成长，经过长期的know-how沉淀，追求精益求精成为行业巨头。投资建议:我们遵循“市场空间大”和“替代空间大”2个维度进行投资主线筛选:1)市场空间大，CRM和ERP均为国内超过100亿元的细分 赛道，这个赛道我们重点推荐企业级服务龙头用友网络。2)替代空间大，研发类工业软件目前国产份额小于5%，可替代空间极大，这个赛道我 们重点推荐智能制造龙头能科股份(与电新组联合覆盖)。其他受益标的包括:中控技术、中望软件、广联达、金蝶国际、明源云、宝信软件、 鼎捷软件、赛意信息、柏楚电子、芯源微、芯愿景等。二、报告摘要：工业软件的本质就是将工业知识软件化，沉淀行业know-how:工业软件的运作过程，本质上就是工业知识沉淀的过程。工业软件在工业生产、制造、仓储、销售管理等环节对企业效率的提升收益巨大。以MES和ERP系统为例:MES系统显著减少企业制造执行成本:比如减少制造周期45%的时间，减少18%的产品缺陷，减少24%的半成品等。ERP软件带来巨大的管理效益:从企业经营角度看，ERP软件有望提升10%-15%的生产力，降低12%的制造业成本，使得库存下 降30%-50%等，对企业管理效益的提升助力明显。当前我国工业软件存在的四个主要短板:1)基础薄弱:产业规模和质量有待提升。2)创新不足:产业政策缺位叠加资金配套不足。3)人才短缺:专业人才断档叠加互联网行业虹吸效应。4)应用困难:对业务流程的理解不足，长期know-how有待沉淀。我国制造业处于全球价值链底层，产业进入后工业时代当前中国仍处在制造业价值链底层。中国制造业集中在全球中低端位置，即主要是原材料、劳动力密集型的基础加工服务，整机 的加工和组装，以及零部件为代表的中间件、集成电路、半导体原件的制造。美国、德国的制造业则处在高端地位，主要是研发 打造品牌核心技术标准以及专利。中国于2020年进入后工业化阶段。中国目前正处于后工业化转型时期，由产业链低端向中高端转移，自粗放型向信息化、精细化 企业管理技术改革，工业软件的广泛运用将助力后工业化进程。工业软件是工业4.0时代的必然选择:“工业4.0”项目有三大主题，而这三大主题的实现的核心和灵魂就是工业软件。一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率。全球工业软件行业市场广阔，发达国家工业软件渗透率高全球工业软件行业市场规模庞大。自2014年以来，全球工业软件市场规模以每年5%-6%左右增速增长。 2019年全球工业软件规 模突破4000亿美元，同比增长5.49%，整体规模庞大。发达国家在工业软件领域有着较强的先发优势。发达国家在全球率先建立了较为完整的工业体系，工业软件在北美和欧洲的市场 份额分别为39%、32%。随着工业软件技术趋于成熟，为了更好的发展，工业软件提供商需要向发展中国家和地区渗透。中国加快向“制造强国”转变，工业软件产品收入不断提高中国工业软件产品收入显著增加。2019年，我国工业软件产品收入为1680亿元，较 2018年增长13.74%。2016-2019年，我国 工业软件产品收入年复合增长率为 16%。据前瞻经济学人预测，2020年，我国工业软件产品收入将实现1900亿元。未来五年中国工业产品收入将持续增长。中国正在从制造大国转变为制造强国，工业软件应用范围和深度在不断扩大。未来五年 ，我国工业软件产品收入保持10%-13%的增长速度。至2024年，中国工业软件产品收入将达到2950亿元。中国智能制造解决方案和装备市场潜力巨大中国智能制造解决方案市场前景广阔。据赛迪顾问预测，至2021年，中国智能制造解决方案市场规模有望达到2837亿元，是 2017年市场规模的两倍多。自2017年至2021年，市场规模增速稳定保持在15%以上。中国智能制造装备市场稳步扩张。随着制造业智能化的升级改造，我国智能制造产业呈现较快的增长。2019年智能制造装备市场 规模达17775亿元，同比增长18%。未来仍将保持较高的增长幅度，预计2020年我国智能制造装备产值规模将达20900亿元。……报告节选：（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源/作者：华西证券，刘泽晶）如需完整报告请登录【未来智库官网】。

人民网上海8月18日电（董志雯）近日，记者从复旦大学管理学院获悉，该院产业经济学系系主任芮明杰教授和上海市产业发展研究和评估中心王小沙主任带领的研究团队主持编写的《2019中国产业发展年度分析报告》正式发布。据悉，该报告是从投入产出的视角对2018年第4季度至2019年前三季度中国产业发展状况进行分析的报告。我国经济与产业发展至今取得了举世公认的成就，尤其在经济总量、产品总量增长方面更为突出，但产出效率、资源配置效率究竟是否也是如此这般傲人，需要进一步分析实证，该报告希望在这方面做个基本判断，以利未来高质量发展，所以使用投入产出的分析视角，这一分析视角实为产出效率的分析视角。报告由主报告与副报告组成，主报告为年度产业发展分析报告，共分四章，第一章是要分析2019年度我国经济与产业发展的总体状况。第二章是从投入产出的角度对我国产业发展历史、产业发展的要素投入效率、产业关联与产出效率进行了深入分析，并对我国产业政策的投入产出效应进行了分析研究。第三章基于投入产出的视角进行大类产业发展动态分析，以开放经济为导向，分析传统产业和新兴产业两大类产业发展的状况、两类产业发展的投入产出效率的异同，并进一步深入剖析传统产业与新兴产业发展中存在的问题及其内在联动状况。第四章是分析我国东部、中部、西部以及东北地区产业发展的总体状况以及投入产出效率，尤其对这四个区域的传统产业、新兴产业的动态发展状况、在新旧动能转换高质量发展方面进行了探讨。副报告独立成篇，题目为《上海现代产业体系建设重点与对策》，是上海市政府决策咨询研究重点课题成果。据介绍，副报告主要研究上海目前至未来，如何在全球资源价格上升、汇率波动等因素影响下，建设与发展面向未来的现代产业体系，研究符合上海未来需要的产业发展新模式，探讨相应的政策支持体系，和对上海经济与产业的未来高质量发展提供决策参考。芮明杰教授认为，现在至不远的将来，新一轮全球新兴产业竞争包括产业标准制定的竞争；产业链、价值链治理权的竞争；产业发展的平台竞争；产业技术创新的制度竞争以及产业创新人才的竞争等。芮明杰教授表示，产业是经济发展的发动机，产业的状况直接决定了经济发展的状况。特别当技术发生根本性变革时，产业革命就会爆发，而产业革命直接导致了生产力的更大规模发展，导致了经济大规模的增长。进入21世纪后各类科学技术取得了巨大的进步如互联网、智能制造、新能源技术等的进步，以至于许多学者开始讨论新一轮工业革命爆发的可能。尽管，全球对此尚未取得共识，但大家已经充分认识到技术、创新、产业发展的未来对谋求未来全球经济、政治、产业竞争力的重要性，发达国家纷纷启动了科学技术发展、新兴产业发展的新战略。来源：人民网

来源：新浪财经一、现货价格及成交9月16日，国内建筑钢材价格全线下跌，唐山普方坯出厂价降20报3370元/吨。价格持续走弱，市场心态转向悲观，投机性需求较为低迷，钢贸商低价走量、积极出货为主。（wind数据）16日国内建筑钢材价格全线下跌，上海市场螺纹交割品价格报价3720元/吨，较前一日下跌20元/吨。目前市场库存和产能处于高位阻碍了价格反弹，市场看空情绪继续蔓延，市场投机性需求低迷，预计短期国内建筑钢材价格或继续趋弱运行。116日热轧板卷全国主要城市价格大幅下跌，上海市场交割品报价3880元/吨，较前一日下跌60元/吨。近期北材南下华东资源量增加明显，由于近期到货较多，多数商家仍以出货套现为主，短期市场库存仍将进一步累积，预计明日热轧板卷价格或将弱势为主。从原材料来看，16日进口铁矿石市场继续下滑。早间山东贸易商报价较昨日下跌5-10元/吨。市场波动较大，钢厂采购意愿较弱。午后市场继续下行，但港口主流可贸易资源依旧紧缺，低价出货意愿不强。综合看，现阶段钢材“高供给、高库存”的压力将长时间伴随，叠加近期去库存情况不及预期，钢材价格下行压力较大，但钢材进入消费旺季，同时产能下降，也存在着利好因素，因此，价格近期宽幅震荡运行概率较大。矿石前期涨幅较大，可能面临调整风险。二、期货盘面与市场基差数据来源：wind 钢联数据三、精选策略盘面看，近期螺纹热卷板和矿石继续破位下行，价格全线走弱，市场心态恶化较快。但现阶段，由于各地频繁限产，现货钢材供应方面小幅下降，缓解部分供应压力，而钢材已经进入需求旺季，在目前高成本状况下，继续下行的动力较弱，价格跌至低位后，可能出现反弹，注意市场操作节奏。总体来看，焦炭价格继续稳中偏强运行，近期三轮落地可能性较大，而矿石供应端偏紧，价格低位支撑也比较强。根据前期策略，焦炭和矿石基本回调至预期位置，期货盘面上，短期焦炭和矿石宽幅震荡的概率最大，关注中线焦炭和矿石市场企稳时机，震荡思路考虑，选择合适中期位置高抛低吸，波段参与。国金期货

工业智能前沿报告首先分析了工业智能在全球范围的发展态势，分析工业智能在各个领域的智能技术发展现状与趋势；其次对我国工业智能发展现状进行解读，以从政策、产业角度分别展示我国工业智能发展状况；然后给出了国际和国内在工业智能发展中相应的可预见技术以及现存在的工程难题，通过研究现有问题，指出工业智能的发展瓶颈和突破方向。最后，本报告给出了工业智能发展的相关政策建议，展望工业智能在发展过程中的重要方向。一、 研究概述随着人工智能技术体系的不断发展完善以及物联网、云计算、数字孪生等新一代信息技术的不断成熟，智能制造和工业互联网正成为学术界与产业界的重点研究课题。工业智能正是智能制造和工业互联网发展的核心。工业智能以工业产业链为主，服务于工业产业链上下游，以工业数据为基础，人工智能算法为核心，其他先进信息技术为辅助，通过对工业产业链中的各个环节、对象进行深度渗透与改造，从而达到重塑工业形态、提升工业能效的目的；同时工业智能亦形成了向工业产业链外相关产业辐射的趋势，通过在工业场景下的工业智能成功案例推广，推动综合智能技术在其它领域的应用，从而达到促进生活、生产模式整体升级的目的，也即以增量带动存量，以创新引领革新。在工业智能的发展和应用过程中，多技术的升级与融合是促成这一演进的重要推动力。以深度学习、迁移学习为代表的新兴人工智能技术打破了传统以知识驱动为核心的专家系统，同时大数据、边缘计算、区块链、数字孪生、知识图谱等先进技术的发展为重塑产业生态提供了可靠支撑。工业智能在复杂的工业场景中，必须要依靠通信技术、信息技术、数据技术以及人工智能技术的深度融合，才能实现针对不同场景的适应度好的应用落地，因此，工业智能不是简单的工业+人工智能，而是一种多技术融合应用到多场景的综合智能技术。前三次工业革命分别把工业推向了机械化、电气化、自动化，但人们日益增长的生活需求促使着工业向更高等级跃迁，而随着传统工业模式的逐渐成熟，节能减排的措施不断落实，旧的工业模式已经无法涌动出更大的产能。因此，如何挖掘现有工业规模的潜力，释放出最大化的能效，是工业领域践行可持续发展和绿色发展方针所需要解决的重要问题。工业智能正是解决这一问题的关键手段，通过智能化、数字化手段改造传统人工作业模式，形成设计、生产、管理自主决策，优化工业各环节的资源配置，综合智能技术打破传统工业应用中的实施壁垒，由此激发整个工业生态的高效稳定产出。尽管如此，工业智能的发展仍然存在着阻碍与挑战，传统算法伸缩性较弱、适应性较差，不利于同步新技术与适应新场景；工业数据安全性较低、保护机制不够成熟，不利于智能生态闭环建设；工业智能模型复杂，部署成本高，消耗能量大，不利于项目落地。在此背景下，国务院、教育部、工信部、科技部等部门发布多项政策，从基础教育、产业布局、资金投入、政策倾斜等多个角度，为工业智能的发展构建了良好的环境。因此，撰写组以工业智能为核心，围绕工业智能与新兴技术、工业产业的结合点，总结了国内外工业智能发展现状，提出了应用过程中出现的工程难题及挑战，编写了此份前沿报告。主要内容包括：工业智能的全球发展态势和我国发展现状、国内外的技术预见及工程难题，最后给出了我们在技术和产业政策方面的建议。二、 全球发展态势工业智能概念是随着人工智能技术不断发展以及其与工业应用不断融合下出现的，以人工智能技术为代表的第四次工业革命正在发生，其所促进的工业升级从传统的机械化、电气化、自动化向网络化、数字化、智能化转变，而工业智能正是新型工业形态的核心要素。各国早早地认识到工业智能为工业发展带来的好处，已经在各个工业生产领域投入大量的研发资源，将大量先进技术投入到工业生产中，探索出一批成熟应用并将其快速推广，以源头推动工业产业链的升级。新的计算基础设施、算法以及工业流程和不断增长的数据注定了工业智能必将从传统的依赖专家知识的算法和计算机系统向借助人工智能技术进行智能化、数字化的实时监测和控制转变[1]。当前，工业领域中运用最多的是如卷积神经网络、循环神经网络等深度学习方法，它们主要被应用于图像分类、目标识别和视频跟踪等计算机视觉应用与语音分析中。除此之外，其它人工智能技术如强化学习、迁移学习、联邦学习等，也在各个工业领域、环节中发挥了巨大的作用。在电力能源领域的研究中，人工智能技术主要通过处理系统或能源基础装置上的传感器数据来实现检测、预测、管理和实时控制。如基于物联网的深度学习方法[2]，从数据中自动提取特征，用于负载预测；采用隐马尔可夫模型与 Q-Learning 结合[3]，用于分层智能电网架构下需求预测的实时决策；基于层次时间序列特征提取的三阶段多视图叠加集成机器学习模型[4]，用于检测盗电和异常停电；加拿大温莎大学采用特征提取、选择和去噪检测风电场涡轮机轴承故障[5]，并采用自适应贝叶斯算法预测风电场设备剩余使用寿命，以提升风电设备维护效率；印度钢铁研发中心采用专家系统[6]，用于给出熔炉参数调整操作的专家建议以提升熔炉效率。在工业制造领域的研究中，异常检测、过程管理、过程优化以及预测性维护是当前研究的热点。如采用增量式时空学习算法[7]，用于视频监控的同时实时检测和定位异常；采用向量符号架构[8],用于分布式故障隔离；采用设备数据驱动的深度信念网络结合蚁群算法[9]，用于硬件的状态评估和预测性维护；采用稀疏自编码器和深度信念网络处理多传感器特征[10]，用于轴承故障检测；美国 Corus 公司采用专家系统诊断结晶器液面自动控制系统故障状态；智利天主教大学采用基于动态增量主成分分析方法与卷积神经网络结合对工业电机故障进行检测与识别[11]，在中试工业电机上的测试表明，方法故障检测率超过 99%，虚警率低于 5%，识别准确率超过 90%；荷兰 Scyfer 公司使用深度学习与半监督学习结合的方法对钢表面进行检测[12]，用于检测钢产品的罕见未知缺陷。在工业数据处理的研究中，研究主要集中于人工智能技术方法与云计算、边缘计算以及智能传感器的应用融合中。如以用户为中心的云边协同数据处理框架[13]，用于为物联网和信息物理系统提供隐私保护的同时实现数据的高效分析；采用自进化式的人工智能方法[14]，实现在物联网、信息物理系统以及视频监控中数据的互操作；提出分层分布式的雾计算体系结构[15]，采用序列学习算法结合传感器数据，用于基础设施和服务集成；开罗美国大学提出了一种基于自动编码器检测虚假数据注入攻击的方法[16]，一方面可清除虚假数据，另一方面也可恢复正常数据，提升了工业物联网平台安全性能；伊朗伊斯兰阿扎德大学利用支持向量机和神经网络对工业制药系统中净水装置的传感器数据进行处理[17]，用以检测制药水源水质异常，保障所生产药品的安全性和质量。在工业过程和实时监控的研究中，基于数据驱动的人工智能方法是当前实现复杂工业过程的监测、控制和管理的研究热点。如基于流数据样本接收的递归缓慢特征分析算法[18]，用于粗加热炉系统自适应过程监控；基于神经自适应分裂和合并径向基函数神经网络[19]，用于控制湿法炼锌厂的动态除铁过程;基于强化学习的混合储能系统[20],用于光伏发电和柴油发电组成的混合交/直流微电网在线最优控制；基于无监督定宽聚类的状态识别[21]，用于监控和数据采集过程中的入侵检测；基于多智能体控制实现生产单元间的协同[22]，用于物流处理；俄罗斯科学院机械工程研究所针对自动化生产线上的产品质量与生产设备的状态进行监控[23]，基于神经网络对过程状态进行识别，提高产品质量及生产效率；澳大利亚 BHP 公司采用热平衡模型和专家知识，用于高炉工长指导系统实现炉热平衡控制。综上所述，工业智能在不同领域上都开展了一些研究工作，已经形成了一些成熟的应用模式，同时伴随着人工智能及其相关技术的发展和突破，工业智能在扩大应用场景的同时也在不断更新技术，以求将先进技术快速转化为生产力。当前工业智能的实践已经证明，工业智能的发展，促使工业产业链上下游、工业产业链内外侧、工业产业链各环节的对象、服务、产品相互联系，以人工智能为核心的智慧信息技术体系，正推动着新一轮产业变革与应用创新，其将在协调各对象的过程中不断提高生产效率和工业生态的稳定。三、 我国发展现状中国高度重视智能产业发展，加快数字产业化、产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。2020 年 5 月，国务院政府工作报告指出，要推动制造业升级和新兴产业发展，提高科技创新支撑能力。支持制造业高质量发展，发展工业互联网，推进智能制造，培育新兴产业集群。要继续出台支持政策，打造数字经济新优势。2020 年 9 月科学家座谈会议强调经济社会发展和民生改善比以往任何时候都更加需要科学技术解决方案，要坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，不断向科学技术广度与深度进军。工业智能是实现工业高效运转模式的重要方法，它以工业大数据为基础，强调人工智能方法驱动与信息技术的融合，用于对工业场景中的全对象、全流程、全周期进行感知、监测、控制、决策、优化、维护，推动工业模式变革，实现产业生态升级。2015 年以来，党中央和各部委先后在多个领域布局，推进工业智能在不同场景下的快速应用。2015 年 3 月工信部即开展了智能制造试点示范项目；2016 年 4 月工信部召开光伏产业智能制造研讨会，提出要引导光伏制造业加快智能化、网络化、信息化发展，促进高端产能和落后产能的市场分化；2017 年 11 月印发的《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》指出要发展先进制造业，支持传统产业升级，形成智能化发展的新兴业态和应用模式；同年 11 月工信部发布的《高端智能再制造行动计划（2018-2020）》指出，要推进高端智能再制造关键工艺技术装备研发应用与产业化推广，探索高端智能再制造产业发展新模式；2018 年 12 月工信部印发了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，同月协同交通运输部、国防科工局印发了《智能船舶发展行动计划（2019-2021 年）》，分别指导陆地交通与水上交通工业的智能化发展；2019 年 10 月工信部复函山东省人民政府、深圳市人民政府，支持济南-青岛、深圳打造人工智能产业集聚区，促进人工智能技术的核心创新与深度融合应用；2020年 9 月工信部印发的《建材工业智能制造数字化转型行动计划（2021-2023 年）》提出要建立建材智能制造标准体系，创建建材智能制造创新平台，形成智能化、数字化、集成化系统解决方案，促进行业变革。以上政策和行动说明，我国多点布局，正逐步构建以智能制造为核心的工业智能新体系。我国工业发展持续增长。据国家统计局数据，2019 年我国全年国内生产总值 990865 亿元，全工业增加值 317109 亿元，比上年增长5.7%，其中高技术制造业增加值比上年增长 8.8%，占规模以上工业增加值的比重 14.4%。高技术制造业是工业智能的实施前沿，由其增长数据可知，工业智能为我国经济发展提供了强大的动能，而由其占比也可以发现，除高技术制造业以外的传统工业占比数倍于高技术制造业，实施工业智能转型的空间也十分巨大。埃森哲也指出，预计到2035 年，我国制造业因人工智能的应用其增加值增速可以提高 2.0%左右。工业智能推动了技术、产品和应用的发展。从 2020 线上中国国际智能产业博览会来看，其展示了以石墨烯柔性透明键盘、自动调色调、调光透的智能玻璃为代表的工业智能材料产品；清华大学电子工程系教授研发的量子光谱仪，其可采用量子点纳米材料识别物质光谱，其将助推工业智能感知的快速发展；中冶赛迪集团展示的数字基础设施—赛迪云以及钢铁行业工业互联网平台和以此拓展的 Q-TOUCH云端城市管理平台，显示了工业智能的基础应用与其延伸；中国联通展示的“5th Generation Mobile Networks(5G)+Augmented Reality(AR)”技术，模拟汽车远程运维服务场景，相关设备已经由华夏航空部署到机场应用；腾讯公司以大数据、人工智能、5G 网络、云服务等技术为核心，在智博会上搭建的智慧名城展馆，展示了有关政务、教育、医疗、交通等智慧城市要素项目；国网重庆电力公司的“e 重庆”App展示了其通过整合车辆、充电桩等多维度信息实现状态检测、联合分析、安全预警等应用的能力。由此可见，以工业智能为主导的产业变革与科技创新，正不断激发市场活力、孕育产业动能以及重塑生活方式。我国工业智能的主要应用场景集中在以钢铁冶炼为代表的流程工业与汽车航空制造为代表的离散工业。一方面需要为各类制造行业解决通用性的问题，如质量检测、供应链管理、现场监控等，另一方面需要针对制造业的特性提供方案，如流程工业的安全、能耗、污染问题，离散工业的工艺、调度、个性化等问题。针对流程工业，上海宝钢通过数据分析与参数优化，实现能耗控制，通过基于ArtificialIntelligence(AI)的智能钢包，节约成本近70亿元，同时其基于自动识别智能、控制等技术实现智能化仓储；而攀钢通过应用人工智能可优化转炉炼钢复吹、造渣过程及冷轧工艺控制，年效益数千万元；陕钢龙钢公司则成功对450平米烧结机专家系统进行了智能改造，日可增加余热发电量1.5万千瓦时，减少二氧化碳排放1.5吨[12]。针对离散工业，福田汽车利用计算机视觉、机器学习等技术通过将视觉检测系统引入至喷涂机器人，捕捉车身喷涂外观，在喷涂现场边缘节点指导汽车喷涂作业；北京大兴国际机场通过深度学习等实现资源优化调配，通过分析飞机、气象、人流量数据，支撑复杂决策。由上述工业智能发展现状来看，工业智能的切入点主要为面向生产环节以及面向生产配套、增值服务，以此扩展实现面向全流程全要素的服务化智能生产。当前，尽管我国工业智能的发展已经取得了一些成果，但仍然面临着一些挑战，如人工智能模型场景适应性差，反复建模工作量大；工业数据规模大、复杂度高，数据价值利用率低；信息技术发展快，工业智能与新技术衔接存在滞后。针对上述问题，分别从以下角度提出解决方案：通过研究伸缩性强、可迁移复用的人工智能算法，包括模型迁移、模型进化等技术，可以有效提升人工智能的场景适应性问题；通过对数据进行全生命周期管理，挖掘数据潜在价值，可以加速工业数字化与智能化；通过人工智能与5G、多模态计算等新技术的快速融合适应，可以推动工业智能在人工智能技术日新月异的条件下动态进化与部署。四、 技术预见（一）国际技术预见1. 模型迁移推动工业智能多场景复用目前工业领域正在向智能化、数字化方向发展，以文本、图片、视频、音频为代表的海量工业数据成为推动工业应用落地的重要因素。传统机器学习方法能够有效处理工业数据，并已经在许多工业场景中得到良好应用，但仍然面临着数据质量低、训练时间长、模型性能差、需求个性化等问题的严峻考验。迁移学习作为机器学习领域中的新兴技术，能够分别从数据、任务和模型三个角度出发，实现源、目域之间的有效映射和可靠转换，为上述问题提供可行的解决方案，推动工业智能多场景复用。在机械故障诊断研究中，以监督学习为主的传统机器学习方法往往需要大量的标记样本数据，该过程不仅需要耗费大量的人力、物力，同时难以保证训练出可靠、精确的泛化模型。然而，迁移学习在对Convolutional Neural Networks(CNN)、Recurrent Neural Network(RNN)等深度学习方法进行适应性改造后，能够以小样本学习方式训练模型，实现高效、可靠的工业设备故障诊断任务。在剩余寿命预测研究中，现已开发出基于稀疏编码器的深度迁移学习网络，通过将神经网络权重转移至新对象中，从而降低模型重复训练引起的开销，完成对切削工具的剩余寿命预测[24]。迁移学习加强了模型的普适性应用，使不同工业智能应用场景的复用成为可能，这在很大程度上减少了资源的浪费；同时，迁移学习的出现为中小企业的数据欠缺和算力不足问题提供了可行解决方案，并有效提升生产效率。值得一提的是，数字孪生作为连接物理实体与虚拟实体的全生命周期管理技术手段，其在工业场景的映射过程中，同样强调迁移学习应用的重要性，通过人工智能模型的精准开发和复用，以提升产品设计、生产、管理各环节效率[25]。2. 数据挖掘驱动工业智能认知与决策由于传统统计分析方法无法适应当前工业应用中的复杂需求，新一代人工智能技术开始成为推动工业智能化发展的新动力[26]。知识图谱与深度学习作为新一代人工智能技术的典型代表，通过对复杂工业模型与海量工业数据的精准建模与实时分析，可以实现工业应用的智能认知与决策，促进知识驱动与数据驱动的双向融合。在智能制造领域，知识图谱以结构化和扁平化的方式对来自多层级的知识进行表达和存储，加强了产品物理模型、生产流程数据以及企业层级信息的全方面联接，在产品仿真、生产设计、计划调度等具体应用中起到持续、可靠的决策作用。深度学习具有挖掘数据内信息与数据间关系的能力[27]，在诸如生产设备故障诊断、远程运维管理、制造工艺参数优化等复杂场景的应用中发挥重要作用，不仅有效规避了复杂工业模型的建立过程，还大大提高了分析效率与认知能力。在现有研究中，已经有学者提出了采用长短期忆网络、卷积神经网络等方法对涡扇发动机、轴承等工业设备进行预测性维护和剩余寿命预测。除此之外，一些工业产品也应运而生，如 IBM 开发了 WatsonDiscovery 知识图谱框架，思爱普开发了预测性维护软件 PredictiveMaintenance and Service（PMS）。知识驱动与数据驱动融合下的工业应用是当前工业智能化发展的核心路线，以知识图谱和深度学习为代表的新一代人工智能技术正是实施这一路线的重要手段。3. 多协同计算促进工业智能泛在支持云计算已经在诸多领域得到广泛应用，但是随着工业物联网设备的大规模增加以及工业应用对低时延性、高可靠性的强调和需求，现面临着网络资源、存储资源和计算资源带来的巨大压力[28]。边缘计算在网络边缘侧实现通信、计算和存储功能一体化，可与云计算充分融合交互以实现海量工业数据的高效感知与处理。云计算与边缘计算的协同应用是促进工业智能泛在支持的重要手段。从资源的角度看，边缘计算将计算能力与存储能力下沉至边缘节点，以至于工业现场设备能够实现资源的自我配置、自我监测、自我优化等功能；云中心作为云计算的使能节点，集中收集边缘设备信息，统筹资源调度管理[29]。从数据的角度看，工业边缘设备实时采集生产、运营等过程中的海量工业数据，能够按照相关需求对其进行初步的信息分析与挖掘；云中心为接收到的海量工业数据提供更可靠、更高效的存储与处理服务。从模型的角度看，云计算基于业务需求以一定周期训练可靠、精确的模型，并通过裁剪、迁移等方式将其下发给边缘节点，大大保证了工业应用中的服务质量与用户体验。在具体的产业应用中，以微软、亚马逊、谷歌、阿里、华为为代表的企业正着力开发云边相关平台，并促进其在工业领域的应用，例如，微软开发了 Azure IoT Edge 平台，阿里云推出了 Link Edge 边缘计算框架。多协同计算模式促使云、边、端一体化成为可能，也为工业智能服务提供了泛在支持。（二）国内技术预见1. 能耗控制拓宽工业智能布局由于工业物联网设备的大规模连接和工业应用场景的快速部署，高能耗问题在设备级和系统级皆引起了极大关注，如何实现低功耗、高效率的工业智能化发展成为研究热点。从多角度看，轻量化学习算法能够有效降低训练过程的时间延迟；定制化工业芯片能够满足高算力需求，降低由于计算设备自身能力不足造成的能源消耗；无线电能传输借助电磁场将太阳能、风能等自然能源传输给工业物联网设备[30]，这为无源工业设备提供能源支持。对 CNN、You Only Look Once(YOLO)改进的轻量化算法在产品目标检测中已经得到良好应用，该类方法通过裁剪模型，满足弱存储与弱计算环境下的计算任务，这在很大程度上降低了计算开销。传统CPU 在商业应用中收获了良好效益，但是其有限的计算能力难以满足工业应用的巨大计算需求，在运行大规模人工智能算法过程中会造成大量的时间延迟与能源消耗。Field Programmable Gata Array(FPGA)作为一种专用集成电路中的半定制集成电路，能够面向特定工业应用场景，融合实际、可靠的人工智能算法，为开发个性化、定制化的计算芯片提供可能，这在降低计算开发成本与提升任务执行效率两方面提供了一种有效的解决方案。无线电能传输为工业现场的联网设备提供一种无源能量收集方法，工业物联网设备能够在无源方式下，通过自身配置的能源收集装置完成对自然能源的采集。能耗控制成功地降低了工业应用过程中的时间延迟和能源消耗，在一定程度上延长了工业物联网设备的使用寿命，是工业智能化发展的重要趋势。2. 数据安全保障工业智能应用安全是工业智能发展的基础与前提，保障工业智能应用中的数据安全是构建工业安全体系的重要一环。工业数据安全跨越设备、网络、应用等多层级，涵盖设计、生产、采购、管理等多环节。区块链技术与联邦学习算法的兴起，为打破工业数据孤岛，保障工业数据安全提供了可靠支撑[31]。联邦学习有客户端-服务器和对等网络两种常用框架。在客户端-服务器框架下，联邦学习保证异构工业设备在不公开隐私数据的前提下完成局部计算任务，并通过服务器的中心聚合能力实现高效、安全的加密计算。区块链本质上是一个开放式、分布式的数字账本，通过共识算法、数字签名等技术在物流溯源、供应链管理和工业数据安全存储方面提供可靠帮助；区块链通过与边缘计算和人工智能技术的结合，能够有效增强网络鲁棒性，数据传输可靠性，并有效提升边缘智能的信息共享能力。工业数据安全贯穿数据全生命周期，包括工业数据采集、传输、存储、迁移等环节。工业数据的单向流动向双向流动的转变，给工业安全带来了巨大挑战，这也促使区块链技术与联邦学习等成为保障工业安全应用的重要技术。3. 高速通信助力工业智能创新新一代通信技术（5G）具有多天线、同频全双工、高频传输、密集网络和多载波的特点，为工业现场设备提供低时延、高可靠、大带宽的泛在连接。5G 通信技术与工业应用场景紧密结合，促进了工业智能创新发展。与工业物联网技术的融合应用中，5G 通信技术加速工业物联网设备采集数据的上传过程，为万物互联提供了可能；与云边协同技术的融合应用中，5G 通信技术缓解了云中心带宽不足、传输延迟低下、安全可靠性差的问题；与实际工业服务的融合应用中，例如设备故障监测、预测性维护等，5G 通信技术保障了服务响应的实时性，在一定程度上提升了服务质量与用户体验。在实际应用中，宁波舟山港采用 5G 技术实现多吊车并行作业；中国联通发布首个工业互联网端到端网关。5G 通信技术是当前通信领域的重大突破，也是工业智能发展的趋势。五、 工程难题（一）国际工程难题1. 可适应、可进化的智能算法工业场景和基础设施对解决方案的要求很高，因此，现有的一些深度学习方法并不能直接套用到工业生产应用中。首先，由于深度学习算法本身的非解释性可能会加剧工业应用中的不可靠现象发生，Radial Basis Function(RBF)、Long Short TermMemory(LSTM)与 CNN 等主流神经网络的输出层函数均为基于概率分布的函数，其对新数据泛化性较差，在分类或识别中的准确性往往不可能达到 100%。这在一般的应用生活应用场景中往往是可接受的，但考虑到工业领域和核心环节的高精确的需求，如设备运行参数、原料的配比等，若直接使用，将对生产、制造等环节，甚至生命财产安全产生巨大影响。这导致了目前深度学习算法仅应用于如产品缺陷质量检测、设备故障检测或预测性维护等低危、辅助的工业场景中。其次，深度学习技术往往用于解决“大数据”问题，需要大量样本数据进行训练，但随着物联网技术的发展和工业场景的实时性需求升级，越来越多的人工智能与工业场景的融合将面临“小数据”问题。如面临设备故障时，解决最直接的运行问题只需要部分物联网传输的实时数据。利用小数据进行实时建模、快速训练与及时部署将是机器学习算法在工业场景应用的新课题。最后，在硬件方面，开发者和芯片厂商需要确保具体工业场景和和芯片之间良好的适配性，同时对芯片的性能提出更高要求。在一些实时性要求较高的工业场景中，对一些数据的处理、扫描速度的要求在 1/10 秒，甚至微秒级别，许多芯片的计算速度无法满足实际需求，造成空有方案却无法实施的尴尬局面。2. 多特征、广覆盖的数据处理知识图谱、数字孪生等都是对繁杂工业数据的一种处理技术，是提高工业企业数字化的途径，其首要难点就是对原始数据的采集、清洗和加工。与互联网数据不同，开发者在采集工业数据时将会面临许多不同的工业协议，如 ModBus、ControlNet、DeviceNet、Object Linking andEmbedding for Process Control(OPC)、Controller Area Network(CAN)、Process Field Bus(Profibus)等，甚至还有部分工业设备生产商会自行研发各种私有的工业协议，给数据的互联互通和整合带来麻烦。同时，以目前的传感器、物联网技术，仍无法达到对机器的精确全域覆盖，采集到的数据仍然不够详尽，导致数字孪生体的建模会有所缺失，导致预测与判断产生误差。针对不同的工业场景，数据的清洗加工程度很难确定。如果清洗加工程度太高，会无法提取到足够的特征，当清洗加工程度太低时，不仅提高了学习和仿真环境搭建的复杂度，也加大了数据传输与存储的难度。此外，由于传感器准确度不高以及工业特殊情况下网络连接不可靠，收集到的数据可能会与实际数据产生偏差。在数字孪生技术的应用中，模型的建立是关键，但工业环境的复杂性增加了建模的难度。当开发者对一个客体的功能、关系和状态进行建模时，不仅依靠本体的历史设计模型，还需要考虑到客体与周边环境相关的行为和安全保障。建模的难度将随着客体的复杂程度呈指数性增长。以发动机为例，仅一个发动机，其内部的各个单一元件可能超过 1000 个，若是扩展到一个发动机厂商的全生命周期制造产业链，则可能指数级扩张到数十万个，甚至数千万。目前数字孪生技术的领头企业，美国通用公司，也仅达到了对其每个发动机、涡轮等产品的数字孪生体创造，其数量就已经超过 100 万个，若涉及全生命周期的产品生产过程，其建模的工程量将变得更加惊人。3. 快响应、高稳定的云边交互尽管边缘计算通过将计算下沉边缘的模式可以很好节省带宽，可以有效提升工业智能的处理效率和降低工业生产成本。但这并不意味可以完全依赖边缘节点而忽视中心云的作用。从工业业务的角度，随着物联网技术的进步，海量物联网传感器终端将给边缘节点带来更大的流量压力。从工业互联网部署环境的角度，边缘资源的异构性和传感器在地理上的分散性会导致网络边缘存储、计算、带宽资源十分紧缺。当边缘节点资源不足时，需要中心云端资源可以进行及时补充。当边缘节点与中心云的网络连接发生拥塞时，云端需要立即将流量引入空闲链路。因此，提高边缘端和云端的协同性是边缘计算在智能工业制造中落地所面临的最大难题。不仅需要考虑边缘节点间的资源分配和任务调度，同时需要优化边缘节点与中心云间的分配与调度问题。不合适的资源分配和任务部署会极大的增加缩容频次[32]，影响任务的执行效率并对本不充足的计算资源加重负担。此外，在边缘计算的数据寻址、确权和交换时，由于当下通信技术的蓬勃发展，在工业生产中将蓝牙、Near-Field Communication(NFC)等技术支持设备接入工业互联网后，使得网络拓扑结构出现动态变化，大量边缘设备节点的接入带来了移动性和扩展性上的问题，即边缘网络的动态命名机制问题。当前传统的命名机制如 Domain NameSystem(DNS)、Uniform Resource Identifier(URI)等并不能很好的解决边缘计算中的数据传输问题。尽管已经有人提出一些动态命名问题的解决方案，但距离应用到工业场景中仍需进一步实验以解决一些适应性问题。最后，与云计算相比，边缘计算场景更贴近数据生产者，这会对边缘节点的软硬件升级带来一定困难。边缘节点往往远离计算服务的提供者，不仅数量众多且在地理上具有一定的离散性，涉及硬件的维护与升级更是需要亲临现场。若仅依赖服务提供商进行升级维护，将带来大量的成本开销。而工业生产者作为使用方，对边缘节点设备的不熟悉也会加快其维护的频率，降低计算服务质量的稳定性。（二）国内工程难题1. 绿色制造有待优化目前我国的绿色智能制造一般从 2 个方面着手：精益制造和能耗管理。精益制造，即消除浪费、增加效率。通过推行工业智能化的改革，利用智慧管理平台相比过去已经有了重大的改观，但在能耗管理上，仍存在许多难题。工业场景下的能耗管理模型，具有多种能源系统和复杂的运行环境，需要考虑的影响因素很多。由于我国的数字化改革仍未完成，各个工业生产部门间的数据共享机制仍未完成，对于整体工业场景的总体能耗标准、用能现状仍不清楚，无法准确合理地制定统一的节能方向。并且工业生产过程中设备种类众多，涉及的工业场景比较复杂，一方面对建立模型有难度，另一方面，存在运行状态多变，收集数据误差等多个不确定因素，这种不确定因素将随着工业场景的复杂化而增多，给够影响能耗决策的判断。从网络数据传输的角度，工业智能会让原本复杂的混合工业网络架构更加多样化，复杂多变的物联网环境，如边缘设备间频繁的通信和移动会导致网络连接发生中断，设备重连过程将需要寻找其他路径或延续之前的路径，这会导致大量的能源浪费。若将所有服务放在云端，又会导致云端收到的请求过多，引起云中心的负载过重和网络拥塞，同样会加重网络的能耗。2. 安全技术仍待开发联邦学习和区块链作为解决安全问题的重要技术手段，是当前的热点研究方向，但仍然需要解决工业场景中应用的兼容性问题。联邦学习中用户只分享局部参数，而不泄露私人数据，相比与传统的集中式学习显然更加安全。但联邦学习技术仍存在包括隐私在内的许多技术问题。首先，联邦学习的参数接收方，中心的集中管理者仍然容易受到攻击，导致整个学习过程失败。其次，联邦学习过程中参数共享需要频繁地进行数据交互，也会增加用户被攻击的可能性。为了对共享参数进行加密一般采取为用户分配密钥的方式，但目前传统的加密方法，如 Self Modifying Code(SMC)、 Differential Privacy(DP)、Homomorphic Encryption(HE)等并不能很好满足联邦学习的需求[33]。最后，联邦学习的学习速度也是阻碍其大规模应用工业场景的原因之一。相比于传统学习方式的本地训练，联邦学习这种分布式学习的方式会面临大规模的通信和节点的计算开销，对训练过程的优化和加速一直是开发者们研究的课题。目前区块链技术同样要面对安全和性能问题。安全问题上，主要面对 51%攻击问题，即当攻击者掌握全网 51%以上的算力时，就可以拥有篡改和伪造区块链的能力。但由于算力、共识和社群的分裂和稀释，有时 51%已经不是区块链被攻击的底线。此外还有诸如双花攻击、女巫攻击等安全威胁。从性能方面看，目前问题主要在于目前区块链技术自身的共识速度、存储容量等性能指标与智能工业环境下海量终端的低延时应用需求存在差距。当提升数据大量写入、低时延、高并发场景续航能力时，可能就不能完全保证安全防护问题，这需要根据具体项目的特点做出个性化的取舍。3. 5G 技术尚需融合工业的各个细化应用场景需求差异较大，5G 作为新兴的通信技术服务和联通解决方案，目前还并不能完全理解工业场景下的网络需求。当前的大部分 5G 芯片/终端方案在与工业场景需求和工业技术特性对接上存在不足，还不能满足各种工业场景对可靠性、工作温度、终端形态等方面的技术要求。就 5G 自身来看，一方面，高精度网络的建设和维护要求高、难度大，需要新的支撑手段。尤其在工业场景下，大带宽传输一旦出现故障，不仅将会造成经济损失，甚至引发重大安全事故。另一方面，在抗干扰能力上，由于 5G 网络中相邻节点的传输损耗差别不大，导致多个干扰源强度相近，这是现有的方法难以解决的。聚焦国内场景，国内工业企业数字化水平也对 5G 赋能造成了极大制约。根据两化融合服务联盟的统计数据，截止到 2020 年前，参评的 15 万家工业企业在生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到 50%，而工业企业智能制造就绪率仅为 7.6%。许多工业行业仍没有应用计算机辅助设计（Computer Aided Design , CAD）、制造执行系统（Manufacturing Execution System , MES）、产品生命周期管理系统（Proct Lifecycle Management , PLM）等配套工业数字化软件[34]。因此，配套服务的提升也是 5G 快速部署的关键。六、 政策建议（略）（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：中国通信学会）如需完整报告请登录【未来智库官网】。

央广网上海8月18日消息（记者傅闻捷）2020年8月，由复旦大学管理学院产业经济学系系主任芮明杰教授和上海市产业发展研究和评估中心王小沙主任带领的研究团队主持编写的《2019中国产业发展年度分析报告》（以下简称“《报告》”）火热出炉。本报告是从投入产出的视角对2018年第4季度至2019年前三季度中国产业发展状况进行分析的报告。《报告》由主报告与副报告组成，主报告为年度产业发展分析报告，共分四章，第一章是要分析2019年度我国经济与产业发展的总体状况，主要关注经济总量变化与产业结构、产业发展的相关特性，分析产业发展与结构变化的总体状况、相关性、影响因素尤其是中美贸易摩擦的影响，发现年度发展的总体特征。第二章是从投入产出的角度对我国产业发展历史、产业发展的要素投入效率、产业关联与产出效率进行了深入分析，并对我国产业政策的投入产出效应进行了分析研究。第三章基于投入产出的视角进行大类产业发展动态分析，以开放经济为导向，分析传统产业和新兴产业两大类产业发展的状况、两类产业发展的投入产出效率的异同，并进一步深入剖析传统产业与新兴产业发展中存在的问题及其内在联动状况。第四章是分析我国东部、中部、西部以及东北地区产业发展的总体状况以及投入产出效率，尤其对这四个区域的传统产业、新兴产业的动态发展状况、在新旧动能转换高质量发展方面进行了探讨。副报告独立成篇，题目为《上海现代产业体系建设重点与对策》，是上海市政府决策咨询研究重点课题（项目编号：2018-GZ-02）成果。副报告主要研究上海目前至未来，如何在全球资源价格上升、汇率波动、贸易保护主义抬头、信息化、技术进步快速和劳动力成本加大等因素影响下，在现行产业体系结构性缺陷较为严重，低端产业产能过剩，高端产业核心技术缺乏的状况下，建设与发展面向未来的现代产业体系，研究符合上海未来需要的产业发展新模式，探讨相应的政策支持体系，以期对上海经济与产业的未来高质量发展提供决策参考。稳增长、调结构，2019年度经济工作与产业发展的关键词《报告》表示，2019年度是我国经济与产业发展遇到重大挑战的年度，一方面由于国际贸易保护主义抬头，中美贸易从摩擦升级为严重的关税战争，引发全球经济波动乃至下行，令投资者风险担忧加剧，也使中美两国经济与产业发展受到相当大的影响；另一方面我国国民经济增长也出现了下行的趋势，失业率上升，消费物价水平上升，稳增长、调结构依然是本年度经济工作与产业发展的重中之重。1、从宏观基本面看：1）GDP保持6%以上增长，有放缓趋势。从2018年第四季度至2019年前三季度，我国经济总体增速维持上一年度的放缓态势，继续下降。2018年全国国内生产总值为900309.5亿元，比上年增长6.6%，其中第四季度国内生产总值为253598.6亿元，比上年同期增长6.4%。2019年前三季度国内生产总值为697798.3亿元，按可比价格计算，同比增长6.2%，增速比上年同期降低0.5个百分点。其中第一季度同比增速为6.4%、第二季度为6.2%、第三季度为6%，经济增速逐步放缓，但2019年全年GDP增长速度保6%应该可以。2）居民收入继续增长，增幅下降，失业压力依然。2018年底至2019年第三季度末期城镇调查失业率整体呈上升趋势。2018年10月全国城镇调查失业率为4.9%，增加至2019年2月的5.3%，随后有所回落，但于9月回到5.3%，为近年最高。居民人均可支配收入2018年第四季度累计增长6.5%，2019年第一季度上升至6.8%，第二、第三季度回落至6.5%、6.1%。3）CPI上升、PPI下降，通胀通缩压力显现。2018年10月至2019年2月，CPI从2.5%一路向下至1.5%， 2019年3月回升至2.3%，随后受猪肉价格影响持续增长至9月的3%。PPI自2018年10月的3.3%骤降至2019年1月的0.1%，随后四个月有所反弹并于6月再次触及零点。2019年7月起PPI转负并持续向下，于9月达到-1.2%，显示生产者原材料价格下降，通胀通缩压力双显。2、从产业发展状况来看：1）第二产业增加值继续增长，第三产业增速稳中有升。本年度第一产业增加值同比增长速度略有波动，四个季度分别同比增长3.5%、2.7%、3.3%和2.7%；第二产业增加值增速在2019年度降幅略大，从年初的高点6.1%，降至第三季度的5.2%；第三产业增加值同比依旧维持其比较稳定的状况：2018年第四季度为7.4%，随后有所下降于2019年第一季度达7%，第三季度回升至7.2%。2）三次产业结构基本稳定。本年度第三产业贡献率保持稳定，2018年第四季度第三产业的贡献率为56.9%，2019年第一、二、三季度分别为61.3%、59.3%、61.2%。第二产业贡献率占比较上一年度略有上升，平均比上一年度同期增加1.3个百分点，从2018年第四季度至2019年前三季度处于36%上下。第一产业贡献率占比从2018年第四季度至2019年前三季度呈现先降后升的态势，2018年第四季度为5.9%，2019年第一季度则为全年度低点1.8%，第二第三季度为3.4%和4.1%。3）产业投入使用与产出效率还有待提高。从资本使用效率来看，多数行业的资本产出系数在近几年中出现了不同程度的下滑，说明以往通过投资拉动经济增长的效率在不断降低，国家急需转变经济发展方式，促进高质量增长。从劳动力的产出效率来看，虽然三次产业的劳动生产率都在不断增长，但是第二产业的比较劳动生产率在近几年不断走低，鉴于中国目前尚未完成工业化这一现状，说明第二产业急需转型和发展，防止出现第二产业的低端锁定问题。同时，从劳动力投入的学历分布来看，本科和研究生等高质量的人才占比非常少，需要进一步加大对教育的投入，提高知识和技术型人才的比例。从能源使用效率来看，我国的1单位能源消耗只能产出5.69美元产值，远远低于世界7.91美元的平均产值，说明我国能源使用效率还需要进一步提升。4）产业链上下游关联效率、产业链核心技术需要关注。本报告从产业体系中的五种关联入手，以产业链为分析对象，深入分析了产业上下环节、左右相关之间的关联效率问题。总体来看，我国产业链上下游之间还存在非常多的低效率问题。具体来看，从产品关联视角，多数产业的中间产品投入率较高，产业增加值较低，特别是高端制造业，增加值普遍低于发达国家的同类产业。从技术关联视角来看，我国企业自主创新能力还需提升，关键核心技术不强，难以带动相关产业的发展。从价格关联视角来看，由于我国上游多国有大企业，产业链上下游之间的价格波及效应可能会损害下游中小企业的利润。从投资关联和劳动关联的视角来看，目前高技术产业的发展对投资和劳动力就业拉动作用较大。5）战略性新兴产业政策有效果，但需要与时俱进调整。报告选择战略性新兴产业的相关产业政策作为研究对象，主要原因：一在于发展战略性新兴行业具有重要的意义，二在于战略性新兴行业需要投资数额大，风险高，行业特性导致各国普遍选择产业政策进行扶持，以提升企业家信心。报告研究发现，目前的各项支持战略性新兴产业的发展的产业政策已经不少，这些产业政策的实施的确促进了新兴产业快速增长，但也发现了政策效率不高的方面，例如一些新兴产业出现了过度依赖政府补贴的现象、一些企业的自主创新能力不升反降。另一方面，产业政策的设计以选择性产业政策为主，功能性产业政策偏弱，导致对良好的市场公平竞争、营商环境的维持不够，有过分干预市场的现象。这样就减低了选择性产业政策实施的效果，有违设计产业政策的初衷。产业政策的实施效率与产业政策实施的配套措施也有密切相关性，例如关键人才培育以及政策配套，知识产权的监管，产业发展创新的服务状况等等。6）2019年度我国四大区域经济增长喜中有忧，继续增长不均衡。西部地区GDP增长最快，超过全国平均水平，东部、中部经济增长乏力，东北地区经济有所起色。经济发展的不均衡与各区域产业发展的不均衡相关，与资源禀赋、产业发展条件有很大的相关性。报告发现四大区域产业发展的投入产出效率也有很大的差异，总体上是东部地区效率最高，次之为中部地区，西部地区相对效率差一些。投入产出效率的状况直接反映了经济与产业发展方式的问题，总体上我国各省区经济与产业发展方式还是以粗放为主，未来需要大力调整发展方式，提高投入产出效率进行可持续的高质量发展。全球产业新一轮竞争箭在弦上《报告》表示，产业是经济发展的发动机，产业的状况直接决定了经济发展的状况。特别当技术发生根本性变革时，产业革命就会爆发，而产业革命直接导致了生产力的更大规模发展，导致了经济大规模的增长。进入21世纪后各类科学技术取得了巨大的进步如互联网、智能制造、新能源技术等的进步，以至于许多学者开始讨论新一轮工业革命爆发的可能。尽管，全球对此尚未取得共识，但大家已经充分认识到技术、创新、产业发展的未来对谋求未来全球经济、政治、产业竞争力的重要性，发达国家纷纷启动了科学技术发展、新兴产业发展的新战略。实际上在本世纪初，新一轮科技创新、新兴产业发展竞争已经开始，而越演越烈的中美贸易摩擦（战）已经明明白白告诉我们，贸易摩擦的背后是产业体系、产业链与产业的竞争，也是科学技术与创新的竞争，更是高端人才的竞争。这样的竞争态势是过去从来没有过的，可以说是全新的全球竞争，其中全球产业新一轮竞争已经箭在弦上。芮明杰教授认为，现在至不远的将来新一轮全球新兴产业竞争会有以下几个新特点：1、产业标准制定的竞争。新一轮产业竞争的最大特点是新兴产业标准、技术标准、产品标准建立者的争夺，即谁能够建立起新兴产业的标准尤其是技术标准、产品标准、生产标准，并获得足够大的市场，那么这个国家的产业就赢了，企业就赢了。例如5G产业的技术标准是一直华为孜孜以求的，2018年2月23日，在世界移动通信大会(MWC)召开前夕，沃达丰和华为宣布，两公司在西班牙合作采用非独立的3GPP 5G新无线标准和Sub6 GHz频段完成了全球首个5G通话测试。华为成为此标准的主要设计者，这就是华为在5G产业方面的强大竞争力所在。2、产业链、价值链治理权的竞争。所谓产业链、价值链治理权是指能够掌控产业链上下游、相关产业与供应商的软实力。在产业链、价值链全球分布的今天，产品尤其是高端高技术产品的生产与研发实际上是全球产业链、价值链上相关产业供应商合作的结果，虽然这种合作是基于全球市场与多边贸易信用的，但拥有产业链、价值链治理权的企业往往是他们掌控了产业链或价值链上的关键资源、核心技术和广阔市场，例如半导体产业链上的芯片加工设备、芯片设计、高端芯片制造技术等就是如此。因此一旦竞争力趋于恶性，谁拥有产业链、价值链治理权谁就可以卡他人脖子。3、产业发展的平台竞争。平台已经成为产业发展最重要的组织者。产业发展的竞争已经表现为平台的竞争。从平台支撑从产业规模的增长来看，从2017-2018年的产业规模增长率来看，社交型电商平台支持该行业增长了2.5倍，短视频平台行业增长率超过100%，共享单车、第三方移动支付、网络购物、网约车、O2O外卖平台等等的发展，其行业增长率也是十分可观的。例如工业互联网是制造业智能化发展的最重要的平台，工业互联网的标准制定者领先者是GE公司，目前已经成为全球制造业转型发展的最重要平台。我国从2018年开始推进这一平台的建设发展。产业发展的平台竞争已经全面展开，未来会更趋激烈。4、产业技术创新的制度竞争。新兴产业发展与竞争的背后首先是产业新技术与创新的竞争，是新技术新产业创新的效率竞争，也是推动新技术新产业创新发展的制度效率的竞争，好的制度可以激发创新主体的创新合作巨大积极性，激励多出创新成果快出成果。例如自20世纪90年代起，日本政府开始对科研院所等开展“独立行政法人”改革，使其由“国家机构”转变为具有独立“人格”的“行政法人”，其核心特征是转变政府职能，下放权力、赋予用人单位自主权，结果取得了显著技术研发成果。在此基础上，2015年日本政府对“独立行政法人通则法”进行了修订，首批31家“国立研发法人”被正式批准设立，其目标是提升日本产业技术在国际上的综合竞争力。目前，日本又在积极探索“特定国立研发法人（超级法人）”制度的设立，以期打造具备世界最高研究水平的研发机构，出更多新产业新技术成果，保持日本产业未来领先地位。5、产业创新人才的竞争。人才的竞争已经从争夺产业创新人才、产业高科技人才到今天的在高技术产业领域设置障碍隔离竞争对手国家的人才，不接受其教育，不接受其工作这样的竞争手段以保护技术的领先性，尽管这不利于全球科学技术发展和产业发展，但至少保护了自己的技术秘密。从美国的近期表现可以看到，对产业创新人才的竞争已经到了如此阶段，因此我们必须对现有教育体系与制度进行重大改革，培养未来科学技术与新兴产业技术人才；同时建立新的人才引进、使用体制机制，如深圳已经宣布海外人才到深圳工作，可以减免（补贴）个人所得税至15%。粤港澳大湾区都可以应用此政策，加上香港几所世界级大学的教育体系对人才的培养，可以预计未来发展不可限量。2020年经济增长与产业发展展望今年新型冠状病毒导致的突发性疫情使我国正常的社会、经济、生产、消费等活动被打断。防治疫情成为当前十分重要的工作，但同时又不得不考虑尽量减少经济损失，稳定经济大局，推动产业转型升级，稳定社会发展，为 2020 全年经济增长奠定基础。1、2020年成为战略转型关键一年当前全球新冠疫情导致的经济形势仍然复杂严峻，全球经济与产业发展不稳定性不确定性较大，全球产业链供应链不稳定影响我国多年实施的“出口导向的战略”，为此中央提出了“国内国际双循环战略”，即加快形成以经济与产业国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。这一战略要把满足国内需求作为我国新一轮发展的出发点和落脚点，加快构建完整的内需体系，进一步扩大开放，大力推进科技创新及其他各方面创新，加快推进数字经济、智能制造、生命健康、新材料等战略性新兴产业，形成更多新的增长点、增长极，着力打通产业链供应链各个环节，补短扬长，实现高质量发展。2、2020年就经济总量而言应该能够保持正增长经过努力，总体看，我国经济正在恢复，制造业首先恢复增长，带动服务业逐步复苏。从国家统计局发布上半年中国经济数据中可以看到，受新冠肺炎疫情冲击，一季度中国经济被迫下行，GDP同比下降6.8%。二季度GDP增速实现由负转正，增长3.2%。可以认为随着我国在很大程度上控制了疫情，2020年经济增长与产业发展恢复正常是可以期待的。今年上半年广东省以GDP总量49234.20亿元居于首位，江苏省紧随其后，为46722.92亿元，山东省则是33025.8亿元，居第三位。据统计，有6个省份的地区生产总值在上半年超过两万亿元，19个省份超过一万亿元。可以估计，我国2020年全年GDP增长是个正数，如果可以能够达到3%的增长就十分好了。3、2020年四大区域经济有亮点，但依然是不均衡的2020年上半年四大区域中，东部省份江苏、浙江、福建3个省份上半年经济增速率先实现由负转正。中部省份中，湖南省经济增速处于领跑位置，上半年经济增速同比增长1.3%，实现了正增长；江西省和安徽省增速均实现由负转正，分别为0.9%和0.7%。在西部省份中，西藏自治区上半年经济增速为5.1%，四川、重庆等9个省份的经济增速由负转正。东北三省中，辽宁省上半年经济增速为同比下降3.9%，降幅比一季度收窄3.8个百分点；吉林省、黑龙江省经济增速降幅均比一季度有所收窄。从趋势看，今年各大区域经济增长正在从负转正，下半年随着疫情状况好转，双循环战略、新基建战略的实施，预计经济将会更有好的表现。4、2020年将围绕产业链供应链展开产业结构转型升级改革开放之后，我们加入了全球分工体系，几乎所有的企业（尤其是进出口企业）加入到了全球产业链当中去。但产业链的治理权绝大部分掌握在欧美大型跨国公司手里，在产业链上说一不二，可以任意选择供应商。如果把中国的公司阻击在全球产业链和供应链之外，我们多年的积累会遭到毁灭性打击。然而对于产业链治理权的竞争，过去我们没有足够重视。可以说如果我们没有治理权就不能掌控整个产业的发展。为此，产业发展的国内国际双循环战略一方面是要重新考虑产业链与供应链的治理权与安全问题，一方面是要以国内需要为主要导向，以未来全球产业竞争力为考量，通过新基建推动现行产业体系、产业链供应链进行整理，扬长补短，而这就是今年的产业结构调整主要任务与目标。