工业互联网可研报告

11月21日，2020中国5G+工业互联网大会成果发布会在武汉召开。会上，中国工业互联网研究院与中国国新基金管理有限公司联合发布《工业互联网产业发展与投资机遇研究报告》。2020中国5G+工业互联网大会“5G+工业互联网”成果展现场。记者胡冬冬 摄基于深入调研和系统分析，追踪工业互联网发展的脉络，研究报告提出，在投资上应把握资本助力工业互联网产业发展的核心领域和关键环节，发挥政府投资撬动作用，激发民间投资活力，遵循市场主导的投资内生增长机制。一方面，围绕服务型制造业建设，立足产业规模优势、配套优势和部分领域先发优势，提出了锻造工业互联网产业链供应链长板，推动产业高端化、智能化、绿色化发展的有效路径。另一方面，为推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，加速金融等现代服务业同先进制造业融合发展，阐述了提升各类市场主体参与服务工业互联网生态体系建设的新业态新模式。研究报告提出，随着产业快速发展和市场竞争加剧，工业互联网产业将呈现出更加丰富的业态，不仅追求解决方案的通用性，同时还强调对垂直行业细分领域的深耕。未来，在工业互联网产业链上有比较优势、对行业有深刻理解的工业软件或工业App提供商，工业领域龙头企业孵化的企业以及工业安全公司等将会迎来发展机遇，并带动其他生态企业发展。下一步，中国工业互联网研究院与中国国新基金管理有限公司将继续围绕工业互联网产业技术发展趋势、企业商业模式、产业生态体系等细分领域展开研究，进一步强化投研结合，助力工业互联网产业发展和竞争力提升。（长江日报-长江网记者吴曈）

日前，2020全球工业互联网大会期间，中国工业互联网研究院正式发布《工业互联网发展应用指数白皮书（2020年）》。当前，第四次工业革命浪潮正加速涌来，工业互联网作为新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是我国制造业转型升级、经济高质量发展的重要引擎，是构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进新发展格局的有力支撑。长期以来，我国缺乏对于各地区、各行业工业互联网发展应用水平进行科学、有效评估的方法，相关评估工作的进行依然依赖于传统填报、统计手段，数据来源主要依赖于统计年鉴等统计数据，导致我国难以对各地区、各行业的工业互联网发展应用水平进行衡量，或衡量的科学性、准确性较差。为科学、准确地衡量我国各地区、各行业的工业互联网发展应用水平，中国工业互联网研究院依托国家工业互联网大数据中心，基于全国34个主要工业互联网平台和167余万家活跃企业数据，采用技术经济学方法，编制了工业互联网发展应用指数，形成《工业互联网发展应用指数白皮书（2020年）》。《白皮书》首次采用工业互联网平台大数据，从发展基础、应用范围、经济效益三大维度衡量区域工业互联网发展应用水平，从行业应用和经济效益两个维度分析行业工业互联网发展应用水平，并针对提升工业互联网赋能实体经济能力提出四条建议。为我国各级政府及主管部门决策提供支撑、为研究单位科学研究提供指导、为企业战略布局提供参考、为科学衡量我国工业互联网创新发展应用水平提供指导依据，助力我国工业互联网创新发展走向纵深。此外，为准确把握全球工业互联网战略方向，及时跟踪工业互联网创新动态及特征态势，前瞻研判工业互联网产业化重大布局，中国工业互联网研究院、东北大学联合开展了工业互联网成长性技术分析研究，致力对产业健康发展、资金有序进入、政策规划出台、新兴市场开拓提供具备决策参考价值和实践指导意义的智力支撑，编制完成《全球工业互联网十大最具成长性技术展望(2020-2021年)》。全球工业互联网十大成长性技术展望（2020—2021）基于容器编排引擎的云原生技术工业系统低代码开发技术面向工业领域的超密集异构技术基于深度学习的工业系统智能应用技术实时数据仓库构建技术、AI驱动的工业互联网入侵检测技术“5G+MEC”智联技术工业互联网端边云融合技术基于先进物理层的工业以太网技术区块链标识数据管理技术来源 | 中国工业互联网研究院（转载请注明来源）报告如下感谢您关注国信优易（Youedata）公众号首页回复【工业互联网1105】即可获取报告全文—END—因平台规则更改，大家有时会与推送擦肩而过。

如需报告请登录【未来智库】。1、工业互联网是实现企业内部数字化建设的重要基础1.1. 工业互联网体系架构 工业互联网体系分为五个层级，包括设备层、网络层、平台层、软件层和应用层，同时安全体系贯穿在工业互联网五个层级之间。1.1.1. 设备层——工业互联网基础设施 工业互联网基础设施包括生产制造环节的工业机器人、服务机器人、3D 打印机、智能机床、智能生产设备等设施，传感器、RFID、控制芯片、数据监测仪器等智能硬件设备，以及数据集成处理与存储中心等。设备层能够完成数据的采集、执行等工作。1.1.2. 网络层——工业通信 根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网体系架构（版本 2.0）》，工业互联网的网络互联，即通过有线、无线方式，将工业互联网体系相关的人机物料法环以及企业上下游、智能产品、用户等全要素连接，支撑业务发展的多要求数据转发，实现端到端数据传输。网络层主要负责数据的传输、分发等工作。工业互联网网络体系可分为工厂内部网络和工厂外部网络。①工厂内部网络用于连接在制品、智能机器、工业控制系统、人等主体，可分为工厂 IT 网络和工厂 OT（即工业生产与控制）网络。其中工厂 OT 网络主要用于连接生产现场的控制器、传感器、服务器、监控设备等部件；工厂 IT 网络主要由 IP 网络构成，通过网关设备实现与互联网和工厂 OT 网络的互联及安全隔离。②工厂外部网络用于连接企业上下游、企业与智能产品、企业与用户等主体，旨在通过互联网实现对工业全生命周期各项资源与活动的优化配臵。同时，网络互联根据协议层次由底层至上层可以分为多方式接入、网络层转发和传输层传送三层。①多方式接入主要包括有线接入和无线接入，有线接入包含现场总线、工业以太网、工业 PON、TSN 等，无线接入主要包括 5G/4G、WiFi/WiFi6、WIA、WirelessHART、ISA100.11a 等方式。②网络层转发主要作用是实现工业非实时数据转发、工业实时数据转发、网络控制与网络管理等。工业非实时数据转发指对无时延同步要求的采集信息数据与管理数据的传输，实时数据转发则是对有实时性要求的生产控制信息和需要实时处理的采集信息的数据传输。网络控制主要负责路由表/流表生成、路径选择、路由协议互通、ACL 配臵、QoS配臵等，网络管理主要包括层次化的 QoS、拓扑管理、接入管理、资源管理等功能。③传输层传送主要包含数据传输与传输管理，数据传输指端到端的数据传输，基于 TCP、UDP 等设备将数据传输到系统；传输管理主要包含传输层的端口管理、端到端连接管理和安全管理等。1.1.3. 平台层——工业云平台 工业互联网平台是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、工业创新应用开发与运行，从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配臵和产业生态培育的载体。 我国十大“双跨”工业互联网云平台有望获得重点支持。工业互联网平台的连接对象为工业设备，基于工业互联网平台，解决方案提供商对工业设备进行监测、运行优化和安全防护，使设备可以更好地运转，从而提升生产效率和生产精度，创造服务效益。中国电子信息产业发展研究院世界工业研究所人工智能研究室主任王哲在接受采访时表示，目前我国具有一定影响力的平台超过 70 个，平均工业设备连接数达到 69 万台，平均工业模型数突破 1100 个，平均工业 APP 达到 2120 个，行业处于快速增长期。为了加快培育一批实力强、服务广的跨行业跨领域工业互联网平台，有效支撑制造业转型升级，2019 年工信部评选并对外公示了我国十大跨行业跨领域的工业互联网平台。1.1.4. 软件层——工业软件 工业软件指专用于或主要用于工业领域，以提高工业企业研发、制造、管理水平和工业装备性能的软件。按照产品形态、用途和特点的不同，工业软件可分为研发设计软件、生产控制软件、信息管理软件和嵌入式软件。工业软件是生产流程数字化的关键。1.1.5. 应用层——工业解决方案 工业解决方案主要包括工业数据的管理、分析以及工业 APP 的开发应用等。其中，工业数据管理和分析包括设备监测、能耗分析、供应链管理、智能诊断等。工业 APP 则是面向工业产品全生命周期相关业务（设计、生产、实验、使用、保障、交易、服务等）的场景需求，把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件。工业 APP 以解决工业场景中的特定问题为目的，是工业解决方案中的核心部分。1.1.6. 工业安全 工业安全贯穿在工业互联网体系的各个层级，工业互联网的安全体系共分为三个层级：（1）底层是安全模型与政策的选择，（2）中间层是数据的安全防护，（3）顶层为安全应用场景，分别是安全配臵与管理、安全监测与分析、通信与连接防护以及终端防护。工业安全也是工业互联网发展过程中最重要最受关注的问题之一。1.2. 我国面临制造业被动升级转型，企业数字化至关重要，工业互联网是重要基础 随着经济发展进入新拐点，我国制造业的低人力成本优势逐渐丧失。2014 年，我国劳动力成本是十年前的 2.7 倍。三星、耐克、富士康等世界知名企业纷纷选择在东南亚和印度开设新厂。根据东莞市政府数据，2014 年全年，东莞倒闭了 428 家企业，曾经被称为制造之都的温州，也在经历制造产业空心化。我国的高端制造业尚未建立，低端制造业面临向东南亚和印度等地区转移。近年来，我国制造业成本跃升，但效率尚未跟上，正在经历成长阵痛。根据《2018 年中国制造业痛点分析报告》，综合来看，超过 50%以上的行业痛点分布在信息系统与大数据、智能工厂与智能制造领域，而整个制造业的痛点主要集中终端设备连接性、数据标准统一性以及数据信息安全性三个方面。同时，中国企业核心竞争力要素分布不均衡，其中信息系统与大数据的指标评价值远低于其它要素，成为影响到企业其他各要素效能的短板。中国工业场景基础设施的数字化水平低，智能制造发展受到严重制约。根据两化融合服务联盟的数据，截止到 2019 年第二季度，所调查的 15 万家工业企业在生产设备数字化率、关键工序数控化率分别为 47%和 49.2%，而工业企业智能制造就绪率仅为 7.6%，且这其中绝大多数为规模以上企业。设备设施数字化、网络化基础薄弱，尤其反映在中小企业设备改造资金投入不足和数据采集不完整。数字化、联网化率不足，也限制了工业软件普及率，使重点行业企业加应用计算机辅助设计（CAD）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理系统（PLM）等工业软件配臵率较低。根据《2018 年中国制造业痛点分析报告》，2017 年中国企业的 94.4%的企业未能做好部署智能制造的准备，生产设备数字化率只有 44.8%，而数字化设备联网率仅为 39.0%。制造执行系统（MES）普及率只有 18.1%，数据采集与监控系统（SCADA）只有 4.7%。工业互联网是实现企业内部数字化建设的重要基础，中国亟需大幅提升工业设备设施网络化水平，突破企业数字化发展瓶颈，大力推动以 5G 为支撑的工业互联网发展。 2. 企业数字化的实现——离不开硬件更离不开软件工业互联网的核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能系统。工业互联网共性的基础和支持可以从网络、数据和安全三个方面来理解：1）网络是基础。通过物联网、互联网等技术实现工业全系统的互联互通。2）安全是保障。通过设备安全、网络完全、控制安全、数据安全及应用安全五大方面构建涵盖工业全系统的安全防护体系，保障工业智能化的实现。3）数据是工业智能化的核心驱动。实现数字化需要建立数据的采集，交换，集成处理，建模分析，决策优化和反馈控制等。这一系统既离不开包含生产环节、数据采集环节、控制环节及数据处理环节在内的硬件设施，也离不开对数据进行建模、分析的各类工业软件。2.1. 硬件——工业互联网的骨骼 在工业互联网硬件端，生产环节需要各类智能生产设备，比如机器人、智能机床等，数据采集环节需要各类传感器、仪表、检测/监测设备等，控制环节需要 DCS、PLC 等各类工业自动化控制系统（含内嵌软件），数据处理存储环节需要服务器、存储器等。2.2. 工业软件和数据解决方案——工业互联网的大脑 2.2.1. 工业软件 工业软件是工业生产提质、降本、增效的重要工具。与其他软件不同的是，它并非 IT 行业发展的产物，其核心也不在于软件。工业软件的核心在于工业，其本质是工业发展过程中长期积累的工业知识与经验的结晶，与工业化进程相伴相生，相辅相成。具体来讲，工业软件是将工业领域和工业技术中设计、仿真、工艺等方面的生产知识、工艺方法、技术经验等实现数字化、模型化、显性化、系统化以及智能化，并通过软件形式进行封装、承载、应用以及更新迭代等，实现软件定义智能制造。工业软件种类多样。工业软件上游主要为开发工业软件所需的各类硬件设备、操作系统、开发工具及中间件等。下游应用领域从大类上可分为流程工业和离散工业。其中。流程工业是指通过一条生产线将原料制成成品的工业类型，主要行业包括石油石化、化工、电力、冶金、制药等。离散工业是指将现成的元部件及子系统装配加工成较大型系统的工业类型，包括航空、汽车、电子制造等。根据行业特点，流程工业的需求和痛点更多在于生产过程的控制，而离散工业更多在于产业链条的打通。中游，即为工业软件，根据其应用在制造业产业链的位臵可分为研发设计类、生产控制类、信息管理类以及嵌入式工业软件四大类别。产业链位臵不同，工业软件的功能不同，其部署形式也有所不同。1) 研发设计类 研发设计类工业软件主要用于提升企业在产品设计与研发工作领域的能力和效率，主要包括CAD、CAM、CAE、EDA、PLM、PDM 等产品。根据赛迪顾问数据，研发设计类软件中 PLM市场份额最大，达到 27.1%，其次为 BIM、CAD、EDA 软件，分别占据 14.4%、13.6%和13.4%的市场份额。 CAD CAD（Computer-aided Design），即计算机辅助设计，指利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行设计工作，用自动化的流程代替手动制图，在机械、电子、汽车、航空航天、建筑等领域得到广泛应用。CAD 分为 2D 和 3D，其中 3D CAD 在全球市场中占据了约 75%的份额。根据 P&S Intelligence 数据，2017 年全球 CAD 市场规模为 83.25 亿美元，预计市场以 CAGR6.6%增速扩张，到 2025 年，全球市场规模将增长至 138 亿美元。当前，CAD 领域的龙头厂商主要为达索、Autodesk、西门子等，其中达索系统旗下 1982 年发布的 CATIA 系统已拥有近百个模块的 3D CAD 领域领先产品，已成为汽车行业不可或缺的软件。Autodesk 为三维设计、工程及娱乐软件的领导者，主要产品包括 AutoCAD、AutoCAD Architecture、AutoCAD Electrical 等。在中国市场，2D CAD 发展较为迅速，并在低端市场上快速普及，但 3D CAD 还有很大的发展空间。中望软件、浩辰软件是当前中国 CAD 领域领导企业。 CAM CAM （Computer Aided Manufacturing）即计算机辅助制造，主要是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。CAM 的硬件包括数控机床、加工中心等，软件方面包含数据库、计算机辅助工艺过程设计、数控程序编制、辅助工装设计等。根据 AlliedMarket Research 数据，2017 年全球 CAM 市场规模为 20.92 亿美元，预计未来以 7.0%的CAGR 增长，预计 2025 年市场规模有望达到近 36 亿美元。CAM 全球市场龙头主要有达索、西门子、Vero Software、Delcam、Autodesk、PTC、CNC Software 等国外厂商。 CAE CAE（Computer Aided Engineering），即计算机辅助工程，其本质上即为仿真，CAE 软件的主体是有限元分析软件，基本思想是将结构离散化，用有限个容易分析的单元来表示复杂的对象。例如，CAE 软件能够通过预测现实中的力、振动、热、流体流动等情况，针对产品是否会断裂、磨损或是否按照原本设计的方式工作等开展分析，在此基础上对产品的结构进行优化。CAE 多应用在航空、航天、机械、土木结构等领域。根据 Grand View Research 数据，2019 年全球 CAE 市场规模达到 73 亿美元，预计未来以CAGR 9.3%增长，2025 年全球市场规模有望达到 124 亿美元。目前，行业龙头主要为 Ansys、西门子、达索、Hexagon、PTC 等国外企业，这些大型 CAD 厂商在发展过程中常通过并购手段增强其 CAE 产品的竞争力。相比国外市场，我国有限元发展缓慢，国外于 1940s 已提出有限元法理论，并在 1960-90s 逐渐商用。我国在 1960s 由数学家冯康提出了有限元的分析方法，但是此时国外已经应用于航空领域。2018 年，我国 CAE 市场规模约为 41.89 亿元。当前我国 CAE 厂商数量少，国内厂商的 CAE 软件有核心功能但缺乏二次开发能力、核心算法薄弱，功能不健全。 EDA EDA（Electronic Design Automation），即电子设计自动化，是指利用计算机辅助设计（CAD）软件，来完成超大规模集成电路的功能设计、综合、验证、物理设计（包括布局、布线、版图、设计规则检查等）等流程的设计方式。EDA 可以在芯片设计中将复杂的物理问题用数学模型高度精确化地表述，利用数学工具解决多目标多约束的最优化问题。随着集成电路制造工艺进入 7nm 以下，数字芯片中标准单元数量达到亿数量级，EDA 算法已经成为数据密集型计算的典型代表。当前，EDA 主要厂商包括 Synopsys、Cadence 和 Mentor Graphics 等，且三大巨头拥有中国市场 90%左右的市场份额。而国内的十几家 EDA 公司，如华大九天、芯禾科技等，技术上仍以 16nm 和 28nm 为主，2018 年合计销售额不过 3.5 亿元，国内市场份额约为 10%，全球市场份额仅为 1%左右。目前，EDA 软件技术水平不足已成为制约我国集成电路发展的重要因素。 PLM PLM（Proct Lifecycle Management），即产品生命周期管理系统，它将计算机辅助设计（CAD）、辅助分析（CAE）、辅助制造（CAM）、产品数据管理（PDM）无缝连接在一起，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和管理。PLM 不是一个独立的解决方案，其实施需要由多个方案共同配合。例如，飞机开发过程需要空气动力系统、控制系统、分析系统等多个系统的并行开发。目前，PLM 在已广泛应用于航空航天和国防、汽车行业企业，而大型的服装企业、生物制药企业、食品饮料企业等也开始关注 PLM 的应用。根据 Quadrant 报告数据，2018 年全球 PLM 市场规模达到 185.7 亿美元，预计未来将以 7.2%的年复合增长率增长，2023 年 PLM 市场规模将达到 260 亿美元以上。根据 CIMdata 数据，2018年中国PLM软件市场规模为23.5亿美元。当前PLM市场上的厂商基本可以分为三类：第一类是以 CAD 为主体的 PLM 供应商，代表企业有西门子、达索、PTC 等；第二类为以PDM 为主体的 PLM 供应商，代表企业有上海思普、浙大联科、武汉开目等；第三类是以PLM+ERP 整体解决为主体的供应商，代表企业为用友、Oracle、SAP 等。2) 生产控制类 生产控制类软件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，主要包括MES、SCADA、EMS 等。根据赛迪顾问数据，2018 年生产控制类软件市场中，MES 软件拥有 29.0%的市场份额，其次为 DCS 与 SCADA，比重分别为 23.1%与 17.6%。生产控制类软件供应商中，国外企业与国内厂商均拥有一定的市场份额。其中，国外厂商如西门子、ABB 等由于发展历史悠久、技术先进，相对而言具有一定的竞争优势；国内企业如国电南瑞、宝信软件、石化盈科、中控技术等，则在特定行业领域占据了一定的市场份额，如国电南瑞侧重于电力能源行业，宝信软件、石化盈科、中控技术则专注于钢铁石化行业。 MES MES（Manufacturing Execution System）即生产制造执行系统，是位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统。MES 是对整个车间制造过程的优化，而不是单一的解决某个生产瓶颈，MES 系统通过控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源，优化从订单到产品完成的整个生产活动，达到以最少投入生产出最优产品的目标。MES 需要实时收集生产过程中数据，并与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息流来实现企业信息全集成。根据 MarketsandMarkets 数据，预计 2020 年全球 MES 市场规模将达 119 亿美元，未来 5年市场有望保持 CAGR 4.5%增长，到 2025 年全球 MES 市场有望达到 148 亿美元。根据智研咨询数据，2017 年中国 MES 行业市场规模约为 71 亿元，较上年增长 51.1%。 SCADA SCADA（supervisory control and data acquisition）是数据采集与监控系统，主要指有监控程序及数据收集能力的电脑控制系统，可以应用于工业程序、基础设施或设备中。SCADA系统包括以下子系统：①人机界面（human machine interface，缩写为 HMI），HMI 是一个可以显示程序状态的设备，操作员可以依此设备监控及控制程序。②远程终端控制系统（RTU）或可编程逻辑控制器（PLC），它们能够连接各个程序中的传感器，将采集的数据发送给监控系统。③通信网络，可作为提供监控系统及 RTU（或 PLC）之间传输数据的管道。SCADA是一个可以监控及控制所有设备的集中式系统，或是在由分散在一个区域中许多系统的组合。其中 RTU 或 PLC 负责对执行层的控制，主系统则负责对系统层级的监控。例如在一个系统中，PLC 用来控制制程中冷却水的流量，而 SCADA 系统用于让操作员改变流量的目标值，设臵需显示及记录的警告条件（例如流量过低，温度过高）等。3) 管理类 信息管理类软件能够帮助企业提高管理水平，提升物流效率和信息流效率，主要包括 ERP、CRM、SCM 等产品。根据赛迪顾问数据，2018 年我国信息管理类软件市场中，ERP 软件比重最高，为 27.9%，其次为 FM、HRM 与 SCM，分别拥有市场份额 19.0%、13.9%及 12.7%。信息管理类软件各供应商中，用友软件、SAP 及 Oracle 拥有领先优势，分别占据市场份额16.0%、14.0%与 11.0%，国内企业如东软、浙江大华、浪潮、金蝶、北明软件、远光软件等处于快速发展期，正在逐步拓展国内市场。 ERP ERP 系统 (Enterprise Resource Planning) 指企业资源管理计划，是一种主要面向制造行业进行物质资源管理、人力资源管理、资金资源管理和信息资源集成一体化的企业信息管理系统。根据 Forrester 数据，2017 年全球 ERP 市场规模为 526 亿美元；根据前瞻产业研究院数据，同年中国 ERP 市场规模达到 238.8 亿元。目前，全球 ERP 市场中 SAP、Oracle 等国外厂商居于领先位臵，2017 年二者分别拥有市场份额 21.7%与 11.8%，其次为 Sage、Workday、Infor。国内厂商如鼎捷、浪潮、用友、汉得、金蝶等近年来获得了较快发展。根据 CCIDnet 数据，2017 年国内 ERP 市场中，SAP 与 Oracle 分别以 22.1%与 16.2%的份额位居国内市场第一第二名，鼎捷与浪潮则以 14.7%与 7.2%的份额分别位列第三与第四。 CRM CRM（Customer Relationship Management）指客户资源管理系统，是用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用等流程的软件系统，是一种企业与现有客户及潜在客户之间关系互动的管理系统。它的目标是通过提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度来缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道。目前，Salesforce 是 CRM 行业的领导者，其他三大 CRM 软件供应商分别是 SAP、Oracle 和Microsoft。国内 CRM 厂商包括销售易、纷享销客、金蝶、红圈营销、用友等。 SCM SCM（Supply Chain Management）指供应链管理系统，是通过信息技术将从原材料采购到销售给终端客户的全部企业活动集成在一个无缝衔接的流程中的系统。SCM 一般包括物流管理、采购和供应链计划以及相关的信息分析与财务管理，而经济全球化的大背景扩充了供应链管理的内容和范围，国际物流、生产外包、战略采购、供应链协作等都被归为 SCM 的范畴。供应链管理也不再是只关注于企业内部的运营，而是整个产业和价值链条在全球市场上的运作，以及相关的风险管理和可持续性。4）嵌入式软件 嵌入式软件是嵌入在控制器、通信、传感装臵之中的采集、控制、通信等软件。主要包括：（1）系统软件，为嵌入式应用提供支持的各种软件，如设备驱动程序、嵌入式操作系统、嵌入式中间件等。（2）应用软件，是嵌入式系统中的上层软件，负责与用户进行交互，如飞行控制软件、手机软件、电子地图软件等。（3）支撑软件，即为辅助软件开发的工具软件，如系统分析设计工具、在线仿真工具、程序模拟器等。根据赛迪顾问，2018 年中国嵌入式工业软件市场中工业通信应用端比重最高，为 42.5%，其次为数控设备、能源电子、工业机器人领域，分别占比 12.0%、9.5%与 9.0%。其中，国外厂商主要有西门子、ABB、FANUC、Yaskawa 等在工业生产领域优势明显的企业，国内厂商则主要有华为、国电南瑞、中兴、海尔、中车时代等。2.2.2. 解决方案——工业 APP 和工业云平台 根据《工业互联网 APP 发展白皮书》，工业互联网 APP 的本质是企业知识和技术诀窍的模型化、模块化、标准化和软件化，能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化，极大地便利了知识的应用和复用。相对于传统工业软件，工业 APP 一般具有六大典型特征：①解决特定问题。一个工业 APP存在的目的是完整表达一个或多个特定功能，解决工业场景中的特定问题。②特定工业技术的载体。工业 APP 是工业产品及相关生产技术过程中的数据、流程、知识、经验等的集合与载体。③小轻灵，可组合，可复用。由于工业 APP 只解决特定的问题，一般具有轻巧灵活的特点。不同用途的工业 APP 可以通过一定的逻辑与交互进行组合，以解决更为复杂的问题。同时，工业 APP 可以重复应用到不同场景中解决其中相同的问题。④结构化与形式化。工业 APP 是将工业中的流程与方法、数据与信息、经验与知识进行结构化整合、抽象化表达的结果形式，能够通过人机交互界面实现可视化的输入与输出。⑤轻代码。由于工业APP 的开发需要编程知识与工业知识的结合，轻代码化有利于开发人员快速、便捷地设计APP，实现工业技术的有效积累。⑥平台化可移植。由于工业 APP 整合、封装了解决特定问题的工业技术，因而能够在工业互联网平台中不依赖于特定环境运行。工业 APP 的发展实际上是工业技术软件化的过程，其发展演变路径大体为：工业技术或知识→工业软件→工业 APP→工业互联网 APP。工业 APP 基于传统工业软件而发展，CAX、MES、ERP 等工业软件将生产知识、工艺方法、技术经验等实现数字化、显性化与系统化，而工业 APP 在此基础上，实现对生产知识与技术的封装、共享、交易和复用，推动工业知识技术的沉淀与积累。传统工业软件适用于丰富多样的应用场景，具有普适性，一般承载几何建模实施、力学计算知识、生命周期知识等通用科学知识，是通用工业原理、基础建模、计算、仿真、控制与执行等要素的集合。工业 APP 则更多承载行业机理模型、工艺参数、经验规则等具体的工业技术知识，面向特定场景，解决特定问题，满足特定需要，是一种更为具体的应用程序。工业 APP 发展的高级阶段与最终目的则是工业互联网 APP。国外企业争相布局工业 APP，建立工业智能化新优势。当前，在工业 4.0、工业互联网、数字孪生和虚拟制造环境等新概念下，国外企业和组织开始积极探索新的信息化体系，大规模开发和使用工业 APP。美国、欧洲等国际领军企业围绕“智能机器+云平台+工业 APP” 功能架构，整合“平台提供商+应用开发者+海量用户”等生态资源， 抢占工业数据入口主导权、培育海量开发者、培养终端用户习惯，不断建立、巩固以平台为载体、以数据为驱动的工业智能化新优势，抢占新工业革命的制高点。如西门子推出的 MindSphere 开放式物联网操作系统，可将传感器、控制器及各种信息系统收集的工业设备数据，通过工业网络实时传输到云端，并在云端为企业提供数据分析、工业 APP 开发以及其他工业相关应用服务，旨在构建以开发者平台和工业 APP 为核心的产业生态。此外，以 ABB、博世等为代表的大型制造业企业及工业自动化、智能化服务提供商，依据工业 4.0 体系标准，从终端需求出发，研发、推广各类 APP，不断深化工业数字化服务。我国工业 APP 市场潜力巨大，未来可期。我国的工业 APP 市场虽仍处于起步阶段，但我国作为工业门类最多最全的国家，工业应用场景丰富，工业 APP 市场空间巨大。“中国制造 2025”背景下，我国工业数字化、自动化、智能化水平不断提升，积累了一定的数据资源与知识技术资源。随着我国工业互联网平台建设进程的加快以及软件开发实力的逐步增强，我国工业APP 市场将进入快速发展期。目前，国内部分领军企业开始探索工业 APP 领域。如中航工业集团以工业 APP 为工具，持续将飞机研制技术、经验总结积累，形成结构化、软件化模型库，大幅度提升了飞机研制的协同工作效率。东方国信则是基于工业互联网平台 Cloudiip，开发近 200 个可复用的微服务，包括高铁云、工业锅炉云、冶金云、水电云、风电云、空压云、能源管理云、资产管理云、热网云等 10 个工业互联网子平台，形成数百个工业 APP。此外，海尔、三一重工、徐工、华为等国内制造业标杆企业均开始布局工业 APP，意图培育APP 应用生态圈，抢占工业数字化的制高点。结论：企业的数字化离不开硬件更离不开软件，即工业软件和数据解决方案。 3. 智能制造离不开工业软件，软件自主可控是核心3.1. 工业软件市场空间广阔 根据赛迪智库数据，2018 年，全球工业软件市场规模高达 3893 亿美元，同比增长 5.20%。同年，我国工业软件市场规模达到 1678 亿元，同比增长 16.20%。随着国家产业转型升级进入攻坚期，数字化转型成为企业共识，同时国家政策红利逐步释放，叠加 5G、大数据、云云服务等新兴技术的加速普及给工业软件和应用注入新活力，我国工业软件行业迎来高速发展机遇。预计到 2021 年，我国工业软件市场规模将达到 2631.1 亿元，2018-2021 年 CAGR达到 16%。从区域来看，全球工业软件销售额最高的是北美地区，亚太区市场占全球市场份额的 23.8%，市场规模同比增速为 7.6%，高于全球平均水平。在中国市场，占比最大的是华东地区，其次是中南和华北地区，与我国地域工业发展水平相一致。3.2. 国产替代势在必行 3.2.1. 我国工业软件现状：研发设计类是短板，高端化需求迫切 大型工业企业投资占比超 50%，中小型企业需求有待进一步挖掘。从我国工业软件市场需求端来看，我国工业软件客户主要为大型工业企业，占比为 52.1%。中小型企业由于研发水平低、智能化需求小、经费不足等原因，对工业软件的需求相对较小。未来随着我国工业数字化、智能化水平提升，同时工业 APP、微服务、企业上云进一步发展，中小型企业的需求有进一步挖掘的空间。国内厂商收入规模与海外龙头差距巨大。从供应端来看，我国工业软件厂商的收入规模与海外龙头企业相比存在明显的差距。2019 年，达索的营业收入约为 314.04 亿元人民币，而国内龙头企业宝信软件、中望软件的营收仅为 68.49 亿与 3.61 亿元。这主要由于海外龙头厂商在技术水平与产品性能上具有突出优势，并且通过不断并购在一定程度上形成了自己的产品生态圈，因而能够在全球市场上占据较大份额，获得百亿级别的收入规模。嵌入式软件占比最大，信息管理类软件是我国强项。从工业软件市场细分种类来看，我国嵌入式软件占比最大，达到57.4%，其次是信息管理类及生产控制类，分别占比17.1%及17.0%，占比最小的是研发设计类，份额为 8.5%。相比研发设计类与生产控制类，信息管理类软件是我国的强项，国内企业凭借价格较低、操作简单等产品特征，占据了多数中小企业市场。但在高端领域，SAP、Oracle 等国外龙头企业仍具有一定的竞争优势，存在较大的国产替代空间。2018 年国内信息管理类软件市场中，用友网络以 16.0%的份额成为第一名，SAP 与Oracle 则分别拥有 14.0%与 11.0%的份额，位列第二与第三，东软、浪潮、浙江大华、金蝶等国内厂商拥有 5%以上的份额。研发设计是短板，生产控制类国内企业落后较多。我国研发设计类软件全面受制于美德法，与全球龙头企业技术差距非常大。在 CAD、CAM、CAE 及 PLM 等领域，达索、西门子、Autodesk、Ansys 等全球市场龙头在技术方面具有明显优势，位列第一梯队。我国厂商如广联达、神州软件、中望软件等近年来获得较快发展，但仍与海外龙头存在较大差距。其中，广联达在建筑工程领域凭借 BIM（Building Information Modeling，即建筑信息模型）项目全生命周期解决方案获得了较大的市场份额，神州软件、中望软件等厂商正在持续提升产品性能，逐步拓展市场。在 EDA 领域，外资厂商垄断的现象更为明显，美国厂商 Synopsys、Cadence 和总部在美国的 Mentor Graphics 被称为“EDA 三巨头”，拥有中国 90%以上的市场份额。国内 EDA 厂商主要有华大九天、芯愿景、概伦电子、芯禾科技等，目前尚无法与“三巨头”直接竞争。我国生产控制类软件厂商虽占据了一定的市场份额，但竞争优势多集中于单个行业应用领域，尚未出现行业龙头。国内生产控制类软件市场中，国外厂商如西门子、ABB 等具有一定的技术领先优势。由于生产控制类软件需要与具体生产过程紧密融合，一些国内企业如国电南瑞、宝信软件、石化盈科、中控技术等，凭借对特定行业领域的了解，深耕行业内客户资源，在各自的细分领域获得了一定的市场份额。目前，我国生产控制类市场中供应者较多、竞争活跃，但缺乏市场领导者，且高端市场仍存在国产替代需求，国内厂商需持续对产品进行更新迭代，扩大品牌影响力。我国工业软件市场国产替代、高端化、定制化需求迫切。目前，国内工业软件高端用户市场仍被国外大型企业主导，且技术门槛较高，我国自主研发的工业软件主要集中在中低端领域。因此，我国工业软件行业未来发展仍有较多壁垒需要突破，高端市场国产替代空间较大。此外，工业软件下游应用客户范围广泛，不同行业痛点各不相同，客户对工业软件的定制需求尤为显著。因此，深挖客户需求，并针对客户个性化需求进行定制开发的能力是工业软件供应商增强竞争力和增加客户粘性的重要手段。总结：我国虽已是全球第一大工业国，但是我国工业软件整体发展水平大幅落后于欧美发达国家，2019 年中国工业软件市场仅占全球大约 7%的份额。我国自主研发的工业软件面临“管理软件强，工程软件弱。低端软件多，高端软件少”的现状。3.2.2. 原因分析：内因（工业发展水平长期落后、资金）+外因（人才、土壤） 工业软件发展程度与一国工业发展水平相辅相成。工业软件的诞生源自于工业过程中产生的各类需求，反过来，工业软件又提高了工业过程中的质量和效率。美国的 PTC 和法国的达索的发展壮大很大程度上是受到美、法两国航空航天行业的反哺，以达索为例，法国先进的飞机制造产业对工业软件产生了极大的需求，从而孵化出了达索强大的工业软件系统，目前达索已成为全球主要军用飞机制造商之一。而我国工业软件，尤其是研发设计类软件和高端产品较弱的根本原因在于我国工业水平长期落后于发达国家所致，而在后期的工业发展过程中，考虑到自研软件成本过高，性能短期又无法媲美欧美先进产品，因此对自主工业软件的发展重视程度不够。资金困境导致研发投入严重不足。工业软件在前期开发时需要大规模的资金投入，例如 CAE软件从研发设计到商业化，其技术密集度不低于研制一架“歼-20”飞机，且开发者在软件成功商业化之前的较长一段时间内无法取得任何收益，这一特点使得工业软件行业具有较高的门槛，也是我国工业软件创新不足的主要原因之一。对比海外工业软件龙头的研发投入可以看出，在绝对数字上，我国研发投入远低于国外企业。在相对比重上，我国工业软件的研发投入水平依旧不高，例如中望软件和广联达的研发投入占营收比重勉强与 Autodesk、Synopsys 持平，但与 PTC 有较大差距，而专注于 EDA 软件的芯愿景、国内 ERP、MES 领域领先厂商宝信软件的研发投入则处于相对较低的水平。国内厂商研发投入不足的主要原因包括：①由于国内工业软件企业处于起步阶段，产品性能无法在全球市场中拥有一席之地，导致其收入规模小，企业的研发投入因此也相对较小。②国内社会资本相对更愿意投入“短平快”的项目，工业软件这类高风险、高投入、见效慢的项目较难吸引到大量投资者。③过去十年国家对工业软件的资金支持相对有限。国外企业虽已拥有绝对领先优势，但仍旧较大程度受益于政府的资金支持，如 EDA 龙头 Cadence 在美国国防部主导的“电子复兴五年计划”中被列为第一批扶持名录之中。我国过去缺乏国内工业软件良性发展的土壤。虽然我国在加入 WTO 之后开始重视知识产权保护，但国内版权保护意识仍旧较差，工业软件市场中盗版横行的情况长久存在。由于国外软件价格高昂，国内软件厂商往往通过低价方式争取客户、拓展市场。但盗版软件的存在使得国内厂商的价格优势不再，生存空间被严重挤压，极大抑制了国产正版软件的发展壮大。人才短缺成为制约我国工业软件研发水平的重要因素。工业软件技术壁垒高，涉及多学科知识，因此工业软件的研发需要大量同时精通信息技术、工业技术以及企业管理的复合型人才。当前，复合型研发人才的缺乏已经成为制约我国工业软件发展的重要因素。我国工业软件领域人才缺失的主要原因包括：①国内高校尚未建立起完善的复合型人才培养模式，一些人员虽在特定领域内较为专业，但缺乏复合型的知识与技能。②一些国内高校在人才培养时重应用而轻研发，如计算力学等基础课程侧重于讲授国外知名软件的操作使用方法，使得大学及科研院所在工业软件理论、算法、程序设计与实现等研发方面的能力逐渐弱化，失去造血能力。③部分行业的人才虹吸效应导致大量信息技术领域的高端人才进入收入较高领域相关企业，发展有限、资金不足的工业软件企业难以吸引到最优秀的人才。3.2.3. 内部需求叠加外部催化，国产替代势在必行 国家信息安全需求和国外技术封锁迫使自主可控成为必要。由于流程工业涉及能源、制药等行业，在我国工业体系的中流砥柱。而工业软件是实现工业智能化的核心，关系到我国能源安全等一系列重要问题。而在离散工业领域，诸如军工、高科技电子等行业把握我国信息安全命脉，而产业源头技术“卡脖子”现象将威胁我国信息安全。整体而言，我国工业互联网基础技术空心化严重，实现自主可控需求迫切。政府与行业龙头加大支持力度。过去，国内一定程度上存在“重硬轻软”的情况，工业软件与智能硬件相比较少受到关注。随着“中国制造 2025”计划出台，近年来国家政策和地方政策逐渐向工业软件倾斜，为我国工业软件的发展注入了强心剂。2020 年 8 月 4 日，国务院印发《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》。此次政策一方面将软件产业核心技术的研发提升举国体制的新高度，强调以国家科技重大专项的方式支持软件产业，有利于引导资金、人才向软件产业转移。同时，政策强调加大知识产权保护力度，为软件产业的发展营造了一个更为规范、良好的土壤。此外，优惠的财税政策能够减少企业费用，一定程度上解决了软件企业的资金不足问题，支持性的投融资政策也为软件企业提供了更为有利的融资环境。《若干政策》针对此前制约我国软件产业发展的不利因素，提出了相应的解决措施，在此背景下，我国软件产业有望迎来全新的发展阶段。结论：正视差距，专注突破。短期内我国实现对国外领先产品的超越和替代不现实，但应持续专注于技术突破，横向补充产业线产品，纵向实现上下游的渗透。4. 工业解决方案内容众多，是实现企业内部数据价值挖掘的关键4.1. 注重软件服务水平，数据价值挖掘是关键 基于工业软件的工业解决方案服务大致分为三种类型：1）软件业务服务。在这个领域，我国工业服务企业主要依托于先进而复杂的国外软件产品，提供软件安装、维护、升级及培训等服务。2）软件的协同服务。在这个领域，服务商需要对生产企业的各业务流程进行串通和优化，需要基于各生产要素的不同软件平台，实现企业在各生产要素之前的数据互通。3）“工业云”服务。在这个领域，服务商会基于客户需求开发定制更加专业化、多样化的软件产品，提供“云上”服务。工业制造覆盖的领域众多，不同企业所面临的研发、制造、流程管理需求都不尽相同，标准化的产品往往难以直接为生产企业所直接使用，因此行业定制化需求广泛。鉴于此，对行业拥有深刻理解，且能够实现客户的个性化需求的专业解决方案提供商会更受制造业企业的青睐。国内服务商基于对不同生产领域的理解，形成了专业化的分工。流程工业 VS 离散工业，行业痛点差异化大。在工业互联网应用领域中，通用型应用场景主要包括排程优化、调度管理、生产监控、服务配套优化等。但是流程行业和离散行业天然特性不同，同时二者在我国的数字化发展水平也存在差异。因此，不同行业依托工业互联网所要解决的痛点也不相同。流程行业具有危险系数大、能耗物耗高、污染问题严重、工艺和生产环境复杂等特点，因此以产能、资产、安环等方面的系统性优化为主。而在离散行业中，多品种、小批量离散行业主要围绕产品全生命周期开展特色应用，少品种、大批量离散行业则以产品质量与市场需求为核心开展特色应用。行业的工艺、制造流程越复杂，生产技术难度越大，解决方案提供商的价值也就越大，对于行业关键生产工艺的理解成为企业的壁垒和护城河。对于传统制造业来说，生产工艺相对简单，实现数字化难度较低。然而对于航天航空、高科技电子、汽车、高端机械装备等行业，涵盖大量工艺参数，上游供应商数目庞大，且生产流程复杂，因此对于产业链的协同要求非常高。以飞机制造为例，一架波音飞机从机翼、机身、尾翼、控制面等主要结构到发动机、机舱和辅助动力装臵等推进系统，再到次级结构和内饰等，所需零件大约达到 40 万到 600万个。一部 iPhone 手机的产出需要 183 家供货商、748 家工厂为苹果公司供货，产业链包括 26 个国家和地区。此时，单纯的工业软件无法满足需求，对于行业、产品工艺的理解至关重要，行业关键生产工艺的理解成为企业的壁垒和护城河。 4.2. 工业解决方案内容众多工业解决方案涉及研发设计、生产、运维服务等多个环节，内容众多。在研发设计端，具体内容包括优化研发管理体系，在生产端则包括推广工业机器人、打造智能工厂等。以智能制造解决方案龙头能科股份为例，根据公司官网，其解决方案涵盖产品设计管理、工艺规划管理、生产工程、生产执行、产品运维管理、全流程集成，涉及产品的全生命周期，具体工作则包括不同软件平台的整合、大数据分析等。以某航天客户数字化柔性线项目为例，该项目配臵 20 台数控设备，在此基础上贯通信息化 ERP、PLM、MES 系统与车间自动化 SCADA、WMS、WCS、DNC、MDC、AGV 调度等系统，统一控制立体库、AGV、机械手、零点定位系统、机床、工装预调台等自动化设备，可以有效实现智能柔性化生产，提高生产产能 20%，减少人员成本 50%，提高设备利用率 7%。5. 重点企业分析（详见报告原文）5.1. 工业软件 5.1.1. 中望软件：国内领先的 CAD/CAM 软件供应商，拥有核心自主知识产权5.1.2. 宝信软件：钢企信息化龙头，IDC 业务增长强劲5.2. 解决方案5.2.1. 能科股份：工业互联网核心标的，航天航空和高科技电子领域的绝对龙头5.2.2. 中控技术：智能制造新征途，工控龙头新机遇……（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：安信证券）如需报告原文档请登录【未来智库】。

如需报告请登录【未来智库】。前言结论和投资建议 工业互联网作为新基建的重要环节，是智能制造的核心基础，也是 TMT技术演变的必然。5G 技术解决工业领域成本端、传输端及产业链协同的痛点，成为工业互联网重要的业务支撑。综合产业格局，工业互联网可划分为边缘控制、网络连接、平台汇聚、数据应用四层次，各层次重点公司将充分享受 5G 后周期工业互联网应用的红利。相关重点公司包括宝信软件、东方国信、用友网络、中新赛克、紫光股份、移远通信、移为通信、广和通、乐鑫科技、澜起科技等。工业互联网与智能制造是TMT与工业领域的必然。我们对整个工业互联网产业链进行 自上而下的解构，分成四个层次，包括应用、平台、网络、边缘，其中边缘控制层聚焦算 力下沉带动集成化通信模组渗透；网络连接层聚焦海量终端、数据引爆通信服务与设备需 求；平台汇聚层聚焦巨头平台以及产业链协同效应的差异性；数据应用层则关注安全与大 数据，应用渗透有先后。1. 工业互联网：智能制造的核心基础工业互联网是什么？在漫长的演进中成型，是多项信息技术的系统综合。实际上工业 领域已经经历了机械生产、数字化制造、网络化制造、智能化制造四个阶段，同时工业生 产也经历了以下三次变革：（1）物理系统代替简单的人工、（2）物理系统代替大量体力 劳动、（3）信息系统开始替代创造性脑力劳动。工业互联网最早由美国通用电气公司 GE 于2012年首次提出，实际体现了工业领域智能化制造的概念。在工业互联网时代，生产资料与生产关系将发生革命性变化。石油、煤炭等矿藏实际 是数十亿年太阳能量的积累与转化，并在自然界循环，工业数据也类似。工业互联网下， 来自工艺环节的数据在网络空间汇集、处理、沉淀，最终又在工艺环节体现价值。与蒸汽 时代、电力时代的技术革命相仿，数据将成为工业企业的重要生产资料，而通信技术则将 成为重要的生产工具。传统行业的效率提升是TMT长期的趋势主线之一，驱动力就是技术。过去TMT 领域 互联网、云计算等技术发展的受益领域是 C 端移动互联网；人口红利瓶颈期的大背景下， 产业互联网（Instrial Internet，也即工业互联网）成为技术渗透的新趋势。一方面我国 大工业领域的市场规模与智能化改造提升空间巨大，另一方面 TMT产业链也是全方位受益在物联网、云计算、互联网、大数据技术的支持下，工业互联网窗口临近。物联网技 术的发展使得包含智能物体状态、标识、位置的大量工业数据得以收集，互联网技术为数 据的传递提供了可能，云计算提供了基于平台的工业数据计算及分析能力。互联网、云计 算、物联网、大数据等信息技术向工业领域的渗透融合促成了工业互联网的突破与成型。工业互联网包括三大体系：网络、平台和安全。其中： （1）网络是工业互联的基础：工业互联网要求企业内部的供销存、生产、中后台管理 等环节实现人、财、物等信息流的统一，打破当前烟囱式（相互独立）的工业信息系统； 同时外部产业链上下游企业之间的信息流相互打通、整体协同。因此工业互联最基础的要 求在于通过通信网络提供底层支持，最终实现信息系统网络、生产系统网络中不同单元、 不同设备、不同系统的实时感知与协同交互。（2）平台是工业互联的核心：生态中不同单元、不同设备、不同系统产生的海量数据 通过网络基础在平台上汇集，本质是面向大工业的数字化、网络化、智能化需求，通过物 联网、人工智能、大数据等新兴技术，构建高效、实时、精准平台体系，实现数据汇集、 建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等功能，是工业互联的核心。（3）安全是网络与平台的保障：工业互联网时代，数据是企业的核心资产之一，更加 强调体系的信息安全。企业内网的安全可分为企业内应用安全、控制安全及设备安全三个 方面；整体体现为对设备、网络、数据的安全防护能力。过去通信技术在工业领域早已广泛应用，但各类技术均有短板；5G通信标准满足工业 通信实时性、稳定性需求，推动了工业技术的创新浪潮。 目前工业领域传统的设备通讯方式是现场总线与工业以太网。现场总线技术普遍存在 通信能力差、距离短、抗干扰能力较差等问题，且现场总线的传输存在延迟，影响设备和 系统之间的互联互通；工业以太网作为一种随机网络，因其通信不确定的特点难以实施高 速的稳定传输。5G具有高速率、低延时、高容量的特性，满足工业数据传递实时性与稳定 性的要求，成为工业互联网重要的业务支撑。工业互联网是智能制造的必经之路，解决现代工业生产痛点： （1）成本需求：工业互联网帮助工业企业持续降低成本。低成本永远是工业企业增厚 利润的重要追求，但传统物理设备效率提升已达到极限。工业互联网采用云计算、大数据 技术改造现有机器和物理设备，将带来及其明显的成本费用边际改善。如 Uptake 帮助美国最大核电站PALO Verde，实现每年1000万每月的成本节省，成本降低20%。又如青 岛纺织机械厂依托海尔 COSMOPlat 平台通过数据采集及分析实现设备远程运维，每年节 省96万元，宕机时长从每次的三天缩短为一天，降低直接损失64万元/次。（2）传输需求：工业互联网满足工业流程通信传输需求。工业数据的爆发式增长直接 促成了数据低成本安全存储的需求，且不同主体、系统间的数据难以统筹集成。以太网作 为较多被使用的通讯方式，因其通信不确定、受工业现场环境制约多的特点难以实施高速 的传输与广泛使用。工业互联网对其隔离能力及业务承载能力具备严格要求，可以实现远 程操控、数据自动采集等功能。（3）产业链：工业互联网协同产业链各环节，优化生产制造新模式。从供应链上看， 工业互联网提出生产制造新模式，实现柔性制造和个性化定制，对智能化生产有着至关重 要的作用。从空间链上看，受空间、资源的限制，传统企业难以实现多个环节的协同。在 工业互联网的支持下，工业企业可以实现业务信息共享，帮助企业实现即时生产监控、远 端数据采集与控制，及时响应打破空间隔阂，实现互联互通。工业互联网是新基建的重要组成部分。“新基建”指5G、人工智能、工业互联网、物 联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施。2018年工信部发布《工业 互联网发展行动计划(2018-2020 年)》以及工作计划，提出到 2020 年底，初步建成工业 互联网基础设施和产业体系，培育一批独立经营的企业级平台，打造工业互联网平台试验 测试体系和公共服务体系。预计将推动30万家以上工业企业上云，培育超过30万个工业 APP，同时配套融资支持。工信部指导，省一级工业互联网平台陆续成立。国内工业互联网平台主要以省级工信 厅/经信委牵头指导、工业/ICT企业参与或主导建设。如江西省在中国联通主导下成立国内 首个省级工业互联网平台；江苏省在徐工集团等企业联合下成立省级工业互联网联盟等。工业互联网市场规模在万亿级别。工业互联网本质是实现跨设备、跨系统、跨地区的 工业互联互通，数据资源有效利用及企业产业链上下游的协同制造的基础设施。根据国际 机构IoT Analytics的统计，全球工业互联网平台有450个提供企业，同时预计在2023年 工业互联网平台将会达到万亿市场规模。 2. 工业互联网架构体系与5G应用解构在网络、平台、安全三大体系下，工业互联网已形成三大优化闭环。一是生产过程优 化，其核心在于对智能机器与生产环境进行实施感知并进行边缘计算；二是智能决策优化， 通过智能感知得到的相关状况进行自主学习并实时响应，自适应地进行参数控制及动态性 能控制，实现决策优化及资源配置优化；三是管理服务优化，通过对供应链数据、用户需 求数据及产品数据的分析，实现业务模式及商业活动创新。场景角度，工业互联网主要包含工厂内、工厂外两大场景。工厂内涉及 OT 层与 IT 层 （OT 指运营技术，IT 指信息技术）；工厂外则涉及 IPv6 的公众互联网，基于 SDN 的工 业互联网专网，泛在接入，以及云平台的数据接入和采集。5G的工业互联网应用也相应可 梳理为工厂内、工厂外两场景。2.1 工厂外部：5G实现泛在广覆盖、灵活高可靠的传输 工厂外部的5G网络应用体现为三方面，即（1）产业链实现泛在链接；（2）IPv6铺 垫海量设备联网；（3）专线加速企业上云。具体而言： （1）5G协助工业互联网工厂外网络实现产业链的泛在链接。5G 网络由于其特性可以 用于构建工厂内外的人和机器的全方位信息接入系统，最终实现泛在接入。工厂之间可以 利用5G网络完成相互的数据共享，同一个生产商的不同生产工厂也可以实现在不同空间内 的连接互通。工业服务企业也可以在生产过程中及时切入产品设计环节，及时更改生产中 出现的错误，对生产数据进行监控。终端使用者则可以跨空间地查询生产信息和产品状态。工厂外网络基于互联网，但过去已有的网络基础设施无法完全满足工业互联网业务发 展需求。工业互联网所需的高可靠、低时延、广覆盖、大带宽、可定制等要求难以同时满 足；对长尾的中小工业企业而言，信息服务（专线）成本高昂、难以承担。5G 网络能够实现传输网层面的泛在、灵活定义、高质量带宽，以及接入网层面广覆盖、 低时延、高可靠等要求。传输网：泛在、高质量宽带接入为目标，对公众互联网/高性能专 网进行升级改造和建设，具体技术包括 SDN、NFV（5G网络核心趋势之一）等。接入网： 主要体现为新型无线网络（NB-IoT、5G）的升级与建设。例如：①利用 NB-IoT等低功耗 广域网（LPWAN）技术，建设满足工业互联网海量设备接入高密度、低时延需求的蜂窝网； ②通过5G技术实现工业互联网接入。（2）IPv6 满足工业设备地址的爆发需求，工业领域IPv6部署是工厂外网络的另一重 要演进方向。全球联网终端总量爆发，IPv4 地址分配接近极限。与 IPv4 相比，IPv6 把 IP 地址的数量级从2的32次方扩展至2的128次方，足以满足5G、物联网、自动驾驶等联 网设备对独立IP 地址的需求。IPv6是满足工业互联网发展海量地址需求的必然选择。全球互联网正处向IPv6演进过渡的关键时期，我国IPv6普及率提升空间大。信通院 统计，在网络设备中，三层交换机、边际路由器、核心路由器、宽带网络接入服务器的 IPv6 支持率平均在 70.4%，但边缘路由器支持率仅 48.6%。若考虑工业领域存量规模庞大的较 陈旧设备，当前仍有海量设备并不完全支持 IPv6。工信部明确IPv6部署行动计划。工信部2017年《计划》要求所有移动终端厂商设备 出厂要默认支持双栈；到2018年末完成北京、上海、广州、郑州和成都的骨干直联点 IPv6 改造；运营商及国家超算中心等的IDC IPv6 改造；阿里、腾讯、金山等CDN IPv6改造； 到2020年底，IPv6活跃用户数超5亿，占比超50％，新增网络地址不允许私用 IPv4。（3）专网专线下，5G推动企业工业数据上云。5G低延时、高可靠、高速率的特性为 工厂提供全云化网络平台，大量工业级数据依靠5G网络收藏并形成庞大数据库，可在极短 时间内将设备信息上报。同时5G帮助企业通过网络安全低成本地按需使用资源，进行业务 管理，降低信息化建设成本，提高资源配置效率。 2.2 工厂内部：网络切片渗透工业生产各环节 5G 网络通过网络切片2提供适用于各种制造场景的解决方案，实现实时高效低能耗。网络切片是指借助NFV、SDN等技术将运营商的物理网络划分为多个虚拟网络，针对不同 场景的需求，每个虚拟网络体现不同的网络特点，比如低时延、高带宽、强安全性和可靠 性等。独立组网（SA）下，5G 网络可以利用切片技术保证按需分配网络资源，并可以针 对不同企业的产品需求进行细粒度切片。NFV（网络虚拟化）和 SDN（软件定义网络）是网络切片实现的重要技术。在 NFV 技术下，核心网、接入网中专用设备的软硬件功能以虚拟机的方式装载到商用服务器上，并使用这些服务器来取代传统的专用设备，原本的接入网被虚拟化成“边缘云”，而核心 网被虚拟化成“核心云”；同时使用SDN把实现网元功能的虚拟机编排、串联，在最终得 以实现不同场景的“切片”（见下图）。对于工业企业而言，针对工业领域应用的痛点，网络切片主要体现三大功能：资源隔 离、功能定制、质量保障。 （1）资源隔离保障了不同业务环节以及工厂内外部的数据安全与独立。除了传统的财 务等内部高价值数据之外，工业企业产生的海量生产数据也是辅助决策的重要资产。若通 过传统4G网络或工业以太网方式部署工厂内网络，则数据将暴露在外部网络环境下，除非 搭建硬件防火墙。网络切片则从SDN/NFV的角度部署与外界环节隔离、独立的网络环境， 保证了工业企业内部数据的安全。（2）功能定制使得不同环节/场景的特定需求能够以低成本的方式得到满足。过去4G 网络无论如何部署，每个业务单元对应的网络功能都是相同的。由于不同工业环节的网络 需求是不同的，切片技术则可以根据不同的业务特征，使5G的eMMB、uRLLC、mMTC 等场景可以分别独立地形成一个个“网络单元”，从而对应不同的业务需求，最终提升用 户体验和网络资源利用率。（3）质量保障则意味着工业互联网在工厂内部的应用将高可靠。工业生产一般涵盖众 多工艺环节，若所有环节都串联在同一张网络上，那么网络异常将导致所有环节停滞。而 网络切片之间相互隔离，任何一个网络切片的拥塞、过载、配置的调整都不影响其它切片 的正常功能，以类似“容器”或“微模块”的方式实现工厂内网络可靠、灵活、可调整。对于运营商而言，未来切片经营是行业持续增长的必经之路。过去2G时代，运营商经 历了移动语音收入的爬坡过程。进入到 3G/4G 的移动互联网时代后，语音收入增速见顶， 同时运营商的无线流量收入开始爆发。过去两个时代 C 端移动语音和无限流量收入的交替 增长体现了我国人口红利的释放，但伴随着流量经营红利的见顶，未来 B 端产业红利的释 放将依赖于运营商通过切片方式，因此从持续盈利的角度看，未来运营商向切片经营演进 不可避免。随着5G产业链的成熟，切片经营将成为运营商收入的新增量。已定义的四类切片分别对应不同应用场景。3GPP标准已经定义eMBB、uRLLC、mIoT、 V2X 四类切片，其中：eMBB 主要适用于超高清视频、AR/VR、3D 建模与演示等大流量 移动宽带业务；uRLLC 主要适用于工业自动化等需要高可靠、低时延的 B 端业务；mIoT 适用于大规模物联网业务；V2X则主要集中于车联网领域。eMBB切片将先行试点，后续uRLLC、mIoT等逐步拓展。目前3GPP四类切片基本 功能已完成实验室测试，并已开展外场测试。当前切片的端到端标识已经定义（S-NSSAI）， 网络切片的可扩展性（8 位切片类型+24 位实例 ID）可以充分支撑切片服务众多行业。预 计eMBB 切片将首先部署，高价值 uRLLC 场景将于 2020-2022年试点，并逐步商用。以 中兴通讯为例，公司已采用网络切片和低频基站打造了一张可同时支持 eMBB、mMTC、 uRLLC 三大场景的统一空口网络，性能达到单小区峰值 15Gbps、空口时延低于0.416ms、 海量连接性能超过9000万/MHz/小时。未来网络切片将成为 5G 在 B 端的重要应用形式。切片是 5G 网络建设的核心部分， 也是独立组网下的重要应用。除工业互联网，切片将在 B 端其他领域体现庞大应用价值。 以远程医疗为例，在uRLLC切片下医生有望在远程通过操纵杆感知信息并进行操控，病人 的视频信息通过网络从病房同步传递到远程手术室，方便医生操作，实现远程问诊、远程 手术；以电力物联网为例，uRLLC 切片可以应用于配电自动化、精准负荷控制、用电信息 采集等场景，另外eMBB 切片也可用于无人机远程巡检、语音切片可用于人工维护巡检。2.3 标识解释体系是5G在工业互联网的延伸重点 标识解析体系是工业互联网的关键神经系统，是工厂内外部网络实现互联互通的关键 基础设施。标识解析体系可类比为互联网领域的DNS（域名解析系统），类似于工业互联 网设备的“黄页”或“字典”，由标识编码和解析系统两部分组成。标识编码相当于工业 领域所有设备、产品的“身份证”，解析系统则是识别、检索、定位设备或产品的重要基 础。标识解析体系使工厂内外网络中的所有设备、产品都有迹可循，是工业全要素、各环 节信息互通的枢纽。标识解析体系贯穿工业生产和销售的全流程。通过标识解析，各工业企业将能够产品 与设备的全生命周期管理：从纵向集成来看，标识解析体系打通智能设备与工厂，实现底 层数据的规模化采集与系统间共享；从横向集成来看，大型企业链接上下游企业利用标识 解析按需查询数据，中小型企业可以横向连接成平台，利用标识解析按需地共享数据；从 端到端集成来看，打通设计、制造、物流、使用的全生命周期实现真正的全生命周期管理。我国工业互联网标识解析体系由国家顶级根节点、二级节点、企业节点、递归节点等 要素组成。借助各级节点，政府、企业等用户可以通过标识解析体系来访问保存机器、物 料、零部件和产品等相关信息的服务器，实现全产业链的信息共享。 工业互联网建设迫切需要完善标识解析体系各级节点。当前工业企业对设备、物料、 产品进行管理主要依赖条形码、射频标签、IC 卡等工具，但编码方式并不通用，难以实现 数据互联互通。要实现工业互联网体系下产业链各环节紧密协作，就迫切需要尽快完成各 级节点的建设。二级节点是未来工业互联网标识解析体系未来的重要建设内容。 （1）对工业互联网体系而言，二级节点是标识解析体系的重要组成部分。二级节点既 要向上对接国家顶级节点，又要向下直接面向工业企业提供分配标识编码及提供标识注册、 标识解析、标识数据服务等，二级节点的发展情况直接决定了标识解析体系的应用价值。（2）对工业企业而言，二级节点具有数据价值、生态价值等多重意义。二级节点本身 将产生注册信息、解析日志等大量有价值数据，通过数据挖掘将可能衍生出更多新应用、 新场景。同时二级节点有助于形成产业生态，在标识标签、标识读写器、标识解析软硬件 集成、标识解析应用、标识解析体系运营、标识解析公共服务等的基础上，可以形成协同 的产业生态，拥有二级节点的工业企业将显著受益。工信部指导下，我国工业互联网标识解析体系已建设初具雏形。目前工业互联网标识 解析国家顶级节点由信通院负责建设运营，已在北京、上海、重庆、广州、武汉五大城市 陆续完成部署上线，初步形成“东西南北中”的顶层布局服务架构；二级节点建设也已在 佛山、贵阳、北京、武汉等地陆续启动上线共 13个。未来目标标识注册量达到20亿个。3. 四层次划分，工业互联网产业格局已明确本节将工业互联网产业划分为边缘控制、网络连接、平台汇聚、数据应用四个层次， 进而梳理各层次的工业互联网产业格局，见下图。 参考西方国家产业格局，典型如德、美凭借工业底蕴，在工业自动化到工业互联网领 域布局深远。美国以制造业转型作为长期规划，出台“先进制造业国家战略计划”，强化 工业互联网的平台服务能力；德国政府将“工业4.0”上升为国家战略，完成制造业的智能 化转型。其他国家也顺应趋势布局工业互联网，如英国的英国工业2050战略、韩国的制造 业创新3.0、印度实施的印度制造、法国的未来工业、瑞典的新型工业化等。国外工业互联网产业主要由平台层领先的工业企业（GE、西门子等）与ICT 企业（思 科等）主导。通用电气(GE)公司为工业开发者推出了工业互联网平台“E Predix”和开发者 门户；西门子面向市场推出了“Mind Sphere—西门子工业互联网平台”，通过开放的生 态系统使工业企业拥有预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化等数字化服务的基础； 思科、发那科与罗克韦尔自动化发布FIELD system，以实现自动化系统中的机床、机器人、 周边设备及传感器的连接并可提供先进的数据分析。 3.1 边缘控制层：算力下沉带动集成化通信模组渗透 边缘控制层的实体主要包含工厂内部实现智能制造的机床、传感器、工业机器人等各 类现场设备。边缘层依托传感器、工业控制物联网技术进行厂内外数据的打通聚合，对设 备、系统环境等要素信息进行实时采集和处理。一方面可以借助智能控制器、智能模块、 嵌入式软件等传统的工业控制和连接设备，实现平台对底层数据的直接集成；另一方面可 利用以智能网关为代表的新型边缘计算设备，实现智能传感器和设备数据的汇聚处理以及 边缘分析结果向云端平台的间接集成。工业互联网的边缘控制层具备综合应用和智能控制能力。在工业互联网体系下，各类 传感器被连接和部署到网络上并成为信息源，传感器按照自己的类型区别分别捕获到各自 格式和内容的信息。这些被捕获到的信息是时刻不断变化的，通过特定的频率循环，不断 采集信息，从而使得数据可以持续更新。要确保这些数据传输快速无误，在传输过程中， 就需要能和各种异构网络和协议相适应匹配。此外，传感器和边缘计算结合，在庞大数据 源的基础上，对这些数据进行加工处理、高级分析，从而得到高价值信息。边缘控制层涉及RFID、无线模组、无线传感网等通信技术。 RFID（射频识别技术）是目前工业互联网、物联网领域广泛应用的通信、定位技术。RFID是利用射频信号通过交变磁场或电磁场来实现无接触信息传递并自动识别的技术，包 括光符号识别技术、语音识别技术、生物计量识别技术、IC 卡技术、条形码技术和射频识 别技术等。RFID 和 IPv6 技术相结合后，使得工业环节中的每一个物理实体都在网络中可 识别，且能够精准定位。无线模组是连接边缘层与网络层的重要环节。无线模组将芯片、存储、功放等元器件 集成在一块电路板上，同时提供标准接口的功能模块，各类终端借助无线模组可以实现通 信或定位功能（相应依照不同功能，可分为通信模组和定位模组）。无线模组上游为基带 芯片厂商，标准化程度较高且以海外厂商为主，主要供应商包括高通、Intel、联发科、锐 迪科、华为、中兴、北斗等；下游为设备制造商或系统集成商。无线传感网在传感器基础上延伸通信功能，广泛应用于工业生产、智能交通、环境监 控等领域。无线传感器节点除了拥有传感器部件之外，还集成了微处理器和无线通信芯片， 不但能从外界获取信息，还能对信息进行分析和传输。无线传感网是由大量微型、低成本、 低功耗的传感器节点组成的多跳无线网络。无线传感网适合应用于长时间、大范围感知与 通信场景，可以实时更新数据并且可以实现自动化。从RFID、无线模组、无线传感网技术总结，工业互联网边缘控制层将体现智能化（拥 有算力）、微体积但集成化（集成通信功能）的趋势。 海量终端与数据要求在边缘层集成算力。工业互联网使工业生产各环节的设备、人、 物料有机结合，连接海量终端的同时生成海量数据，且大部分数据为静态、低价值数据与 冷数据3。若直连平台层、应用层将对网络层的通信产生巨大带宽压力，也伴随着平台层的数据存储压力。因此倾向于将专用与通用处理器混合应用于边缘工业设备，在数据产生后 立刻进行数据的识别、分析与处理，同时满足实时控制和数据分析功能。例如HPE Edgeline边缘网络设备采用Atom、 i5、Xeon 处理器，为Windows和Linux 提供全套驱动以支撑数据处理、边缘分析、自主运维等功能。英特尔、思科、戴尔、华为、 惠普、研华、西门子、GE 等边缘网关也采用了类似的技术架构。存量工业设备接入工业互联网需要边缘算力进行协议解析。数据接入难度和成本是制 约工业互联网平台应用的核心难题之一，目前国内工业发展水平与发达国家存在客观差距， 较陈旧的存量现场设备接入需要在边缘集成协议解析功能。例如博世IoT集成了10余种工 业协议，基于模块化OSGi 架构下发至网关设备上进行灵活配置。IT算力下沉带动CT通信设备向边缘渗透，驱动RFID、无线模组、无线传感网等厂商 增长。边缘感知层的核心为各类传感与识别装置，具体包括 RFID传感器、无线传感网、声 光电等传感器/设备、条码/二维码、雷达等智能感知单元。在 IT 软硬件边缘化的趋势下， 这些传感与识别装置与各类芯片提供的算力组合成为各类模组，同时与无线射频模组等连 接或集成形成具备传感、计算、网络功能的边缘系统，将享受终端数与连接数爆发的红利。 工厂内外两场景下，目前工业互联网边缘连接层分为工业物联和商业物联两阵营。工 业互联网平台需要实现工厂内外两场景各类生产要素的泛在连接以及靠近边缘的计算分析， 既涉及工业生产过程中的工业设备、系统的互联互通和实时分析控制，也包括各类消费产 品的远程接入与数据预处理。工业物联主要存在于工厂内部的边缘层，参与者主要是具备自有设备整合或协议转换 集成优势的装备及自动化企业。如西门子 MindConnect Nano支持西门子 S7系列产品通 信协议及OPC-UA；自动化软件公司Kepware推出KEPServerEX连接平台，基于工业PLC 的通信协议兼容转换，实现各类第三方工业设备的接入与管理。商业物联主要存在于工厂 外部的边缘层，参与者主要是M2M通信见长的企业。如华为和思科凭借NB-IoT、LTE-M 等移动网络技术优势打造物联平台。未来随着工业协议的积累以及标准化协议的形成，边缘连接层各环节间边界将趋于模 糊，竞争也将向头部集成能力出色、计算/通信技术储备深的厂商集中。 RFID 相关上市公司包括厦门信达（电子标签、RFID 读写设备、RFID 天线以及 RFID 应用系统等）、科陆电子（电力设备领域，RFID 读写器、RFID手持机、RFID电子标签及 相关 RFID 硬件）、远望谷（覆盖智能交通、零售、图书等行业）、达华智能（非接触 IC 卡和电子标签）等。无线模组相关上市公司包括移为通信（以定位模块为主）、移远通信（NBIoT 模块领 先）、广和通（FIBOCOMGSM/GPRS/UMTS/HSPA+无线通信模块、GNSS 模块以及OBD 模块，与高通合作）、高新兴（收购中兴旗下无线通讯模块子公司中兴物联，在车联网、 卫星通信领域积淀深厚）、映翰通（科创板，M2M 到 IoT“云+端”方案的工业物联网领 航者）等。核心芯片相关上市公司包括乐鑫科技（科创板，深耕WiFi MCU通信芯片及模组）、 澜起科技（科创板，内存接口芯片龙头，技术驱动型公司）等。 3.2 网络连接层：海量终端、数据引爆通信服务与设备需求 工厂的数字化要求与大量新联网设备需要工业互联网的承载。工厂内大量设备（如 AGV/机器人、移动手持设备）与大量新的业务流程（资产性能管理、预测性维护、人员/ 物料定位等）被引入，工业领域内虽已存在多种技术，但在海量终端与数据的要求下，难 以实现数据的互操作与无缝集成。工业互联网网络连接的目标是完成系统间的互联互通， 实现数据跨系统、跨行业的充分集成与流动，满足工业对通信服务与设备的需求。网络连接层通过公网或者专网以无线或者有线的通讯方式将信息、数据与指令在边缘 计算层与平台及应用层之间传递。工业互联网的网络连接可分为有线网络和无线网络。有 线网络的关键技术包括双绞线以太网、工业无源光网络 PON、时间敏感型网络、确定性网 络等；无线网络则包括3G、4G、5G、NB-IoT等移动通信网络。运营商主导工业互联网网络方案，带动下游工厂内外网络和通信设备厂商。中国移动 构建工业互联网“1+4”产品体系，1个行业基础平台 4个垂直行业应用，帮助企业转型， 实现工厂联网；中国联通集中5G支撑、云网融合、大数据和平台赋能四方面发力，全力支 持工业互联网发展等。工厂内网络和工厂外网络是网络连接层的两大重要场景，其中工厂内网络强调 OT-IT 融合，工厂外网络强调上云专线需求。 （1）工厂内网络现有架构效率低下，未来将体现 IT 与 OT 融合、开源开放、部署灵 活三大趋势。 工厂内网络可进一步划分为骨干网络与边缘网络。骨干网络与边缘网络通过PON互联， 所有网络设备由网络控制器进行统一管理：边缘网络所采用的通信技术主要是现场总线、 工业以太网、通用以太网、WLAN、蜂窝无线等，以实现智能设备之间的互联；骨干网络 要求高带宽、高速率，以实现各边缘网络、工厂内云/数据中心的互联。现有工业无线网络因技术短板明显，未能广泛应用。目前主流的工业无线网络技术包 括Wi-Fi、ZigBee、WirelessHART、WIA-PA等。这些技术主要基于短距（如 IEEE 802.11） 或者近距（如 IEEE 802.15）标准，在可靠性、数据传输速率、覆盖距离、移动性等方面存 在不足，仅用于工厂内部信息化、设备信息采集以及部分非实时控制等目的，未推广应用。传统的工厂内网络的“两层三级”结构通信效率较低。“两层”是指“工厂 IT 网络” 和“工厂 OT 网络”（OT 指 Operation Technology，操作技术）两层技术异构的网络； “三级”是指根据目前工厂管理层级把网络划分为“现场级”、“车间级”、“工厂级/企 业级”三个层次，每层之间的网络配置和管理策略相互独立。虽然目前“两层三级”网络 中已部分应用工业以太网通信接口，但仍有大量的现场设备依旧采用电气硬接线直连控制 器的方式连接，无线通信也只是应用于部分特殊场合，灵活性、实时性、可靠性较差。工业互联网时代，工厂内网络的三大趋势将极大提升工业通信效率，同时 5G 将替代 传统工业通信解决工业互联网痛点。①IT 与 OT 融合：传统“两层三级”架构严重影响信 息互通效率，为了满足对现场级实时数据的采集需求，OT 网络与 IT 网络呈现融合趋势， 有线与无线的网络部署呈现协同趋势；②开源开放：工厂内网络的技术、环节、数据都将打破传统工业网络众多制式间的壁垒，对外或对内开放；③部署灵活：未来工业内网络能 够实现灵活生产及可视化网络管理，生产与部署弹性化。（2）工厂外网络关注“专线”需求。 工厂外网络结构“三线一连”包括“上网专线、互联专线、上云专线”三个专线以及 出厂产品的“上网连接”。上网专线能够实现用户或产品对智能工厂的访问；互联专线用 以实现智能工厂对分支机构或上下游企业间的互联；上云专线是指智能工厂与工业云平台 的互联，国家“百万企业上云”的推进拉动了工业企业专线需求；上网连接是指出厂产品 到互联网的连接，进而与智能工厂或工业云平台互联。目前工厂外互联网广泛使用的运营商专线业务主要包括 MPLS VPN专线与基于OTN 的光网专线。MPLS VPN 虚拟专网基于 IP/高速标签转发技术可以实现业务等级区分，能 够为用户在公共 MPLS 网络上构建企业虚拟专网以满足分支机构间的安全可靠工业传输； OTN智能光网络是满足大颗粒电路调度需求的方案，可以实现端到端的物理专网，满足大 带宽承载的企业需求。此外 5G 切片的应用也是专线需求的重要补充。传统专网往往建设成本高昂，但基于 5G技术的公众互联网可以为工业企业提供类似专线的高质量网络连接。在企业级市场，欧 美部分运营商通过提供专用频率或租赁的方式建设专网；当前5G建设的最终目标是SA组 网，此时公网相比专网具有低成本高性能优势，同时能够提供速率与可靠性的保证。3.3 平台汇聚层：巨头主导，产业链协同效应具差异性 平台汇聚层是指基于 PaaS 叠加大数据处理、工业数据分析等功能，构造满足工业实 时、可靠、安全的云平台，构建可扩展的云操作系统。 当前不同类型企业（如工业、自动化、TMT 等）已建立起不同细分的工业互联网企业 级平台。工业互联网平台渗透工业企业生产经营各环节，因此需要对各自细分领域的模式、 流程具有极深 knowhow，工业企业凭借经验与行业理解，部分巨头已在内部建立起较成 熟平台；TMT巨头则立足自身基础技术平台，提供通用算法与工具，与 B端工业企业协同 互补，在特定领域内形成一定的聚集；自动化等厂商则凭借某项技术专长，凭借积累的客 户资源在相关行业持续渗透。但，不同类型工业互联网平台所覆盖、精通的领域差异显著。梳理已有工业互联网平 台，可总结三点规律：1）根据产业链位置，各类平台可分为云、管、端三类，其中“云”主要包括阿里、华 为、用友等TMT公司，“管”则以运营商为主，“端”包括众多细分行业的专有平台。2）“端”侧平台的精细化、专业化程度高，且已有大量成熟商用方案。但各类平台大 多覆盖少数领域，很难做到全行业复制。3）“云”侧平台中，TMT 巨头凭借技术优势可拓展至数个领域，但基本以通用平台 为主，渗透率有待提升。上述产业链协同效应差异性的根源在于：行业knowhow影响了平台向不同细分渗透、 复制的难度。具体因素包括：（1）智能化后边际改善的高低：原本的自动化程度等。（2） 流程的复杂性：行业的技术壁垒。（3）行业本身：格局、产业链特点（原材料是否简单、 流程是否标准化、产成品是否多样化、需求是否高度定制化等）。例：TMT智能平台在钢 铁、化工领域渗透较多，但家电、汽车鲜有成熟平台。因此并非“大而全”的平台就一定具备强的竞争优势，而在关键领域具备较深理解、 较专业定位的公司更容易向相似领域持续渗透。另外，数据中心是平台层重要的基础设施环节。一方面，底层各联网设备、业务流程 产生的数据通过工厂内、工厂外网络汇聚至企业数据中心或工业云数据中心；另一方面， 为了打破信息孤岛，过去分散部署在各服务器的业务系统，如 MES、PLM、ERP、SCM、 CRM等也集中部署到工厂内数据中心或云平台。工业互联网将为数据中心行业带来增量需求。目前我国工业上云刚刚起步，未来对上 游互联网基础设施领域需求的持续旺盛，工业数据中心存在较大发展空间。工业互联网下 数据是工业企业核心资产，内部MES/ERP尤其财务系统数据一般在私有云处理、存储，同 时各业务环节数据要求互联互通且协同，因此对工厂内数据而言，需求将从过去的传统各 业务单元数据中心演变为私有云数据中心；外部数据中心需求主要体现在云专线连接的行 业公有云以及政务系统等。以工业互联网为代表的 B 端流量粘性高，需求将持续爆发。流量爆发是数据中心行业 长期增长的驱动力，过去存量需求主要来自C端市场，5G+工业互联网的应用将带来B端 流量的持续增长，且企业级流量的粘性高于 C端，各类数据中心需求将长期向上。工业PaaS相关上市公司包括：东方国信（工业互联网平台Cloudiip）、用友网络（拥 有工业互联网平台）、浪潮信息（浪潮 M81）等均有工业互联网操作平台。数据中心相关的上市公司包括宝信软件与光环新网。宝信软件作为钢铁信息化的龙头 企业借其信息化能力成为数据中心领导企业，在上海区域市场形成了规模化发展 IDC 产业 的核心竞争能力。光环新网在 IDC 积累 20 年经验，IDC 资源储备丰厚，在技术水平、基 础建设方面形成显著壁垒。3.4 数据应用层：工控安全与工业大数据值得关注 数据是工业企业除厂房、设备等之外的重要资产，基于平台层之上的数据应用极具价 值。数据本身来自于工业生产各环节，但海量终端产生的数据大多数是没有直接应用意义 的，一般只有短期的异动或者斜率变化才是有意义的，或者需要对数据进行深度挖掘。这 就要求上层应用在打通各环节信息的同时，也要注重挖掘各类数据的潜在价值。工业互联网应用热度各领域存在差异，数据分析能力与工业机理壁垒是决定性因素。由于应用的开发复杂性不同，优化价值与效果不尽相同。数据是平台的核心资产与价值来 源，数据分析、挖掘、利用的程度决定了平台的应用价值。目前，结合模型和深度数据分 析的资产管理服务与生产过程管控环节应用较多，为工业企业创造了优化价值；与工业机 理深度融合的平台在开发过程中具有较高壁垒，交付成本高昂，应用开展难以保持成效， 具有高机理复杂度的应用占比较低。纵深上看，工业互联网平台应用呈现“深度数据分析-云化资源对接-数据机理沉淀” 三个发展层次，强调数据价值。当前热点应用主要是基于“模型+深度数据分析”的资产设 备管理服务、生产过程管控等；上云、物联、可视化的生产过程管控、企业运营管理和资 源优化配置等初步应用；未来基于平台的产品研发仿真服务处于探索阶段。“开源节流”是企业智能制造的最原始诉求，制造业的智能渗透一般从生产环节入手。从流程价值量以及复杂程度角度，一般有以下顺序：从价值量最高、复杂程度中等（有一 定knowhow）的生产环节开始；然后到价值量适中、复杂程度低的财务、HRM、CRM环 节；最终到价值量、复杂程度均高的制造与工艺管理环节。各类应用新增价值量遵循“先中-再低-最后高”的顺序（三一、卡特彼勒、宝钢等案 例均可证明），通过应用所处阶段，可以判断工业互联网体系成熟程度与渗透进展。数据作为平台应用的核心环节，安全是工业互联网产业刚需。安全作为工业互联网三 大体系之一，是网络与数据的保障。工业互联网平台采集、存储、利用的数据将成为工业 企业与第三方的重要生产资料，数据资源体量大、种类多、关联性强、价值分布不均、不 同领域数据保护利用差异大，若后台遭入侵或用户、生产信息等被泄露，将导致工业企业 重大财产损失。因此对于整个工业互联网产业而言，安全需求将长期持续。工业大数据对于不同规模工业企业而言应用场景不同：大企业体现高价值，中小企业 注重普及与创新。 大企业通常信息化基础较好，但针对工业互联网的改造需求与新增需求仍庞大，主要 布局特定场景和全产业链两类高价值应用。大型工业企业各类 ICT 设备建设相对完善，生 产数据规范性、产业链整合情况较好，一方面主要对特定场景进行深度数据挖掘、优化设 备及生产经营环节，另一方面着重对产业链进行要素打通，提升上下游协同与资源整合能 力。小企业以传统工业应用普及为主，聚焦部分创新性应用，体现上游数据中心以及网络 层、边缘层的长尾需求。一方面基于平台部署经营管理类云化应用，另一方面聚焦金融服 务等创新业务。重点部署以进销为代表的经营管理类云化应用，以及以生产可视化、设备 OEE、物料管理为代表的简单生产管理系统，在此基础上叠加数据分析，节约企业成本。工控安全相关上市公司中新赛克值得关注。公司推出工业互联网安全产品和解决方案， 通过分析工业资产的指纹、漏洞信息、安全事件信息等海量数据，建立工业互联网安全知 识共享平台，可以对严重的工业互联网安全事件、高危安全漏洞、重大损失等进行预警， 并通过流量分析技术实现完整的安全事件溯源取证。布局细分垂直领域的工业互联网的相关上市公司包括宝信软件（目前上海地区规模优 势最大的 IDC项目，钢铁信息化空头）与三联虹普（多元发展的纺织行业EPC 龙头）。 4. 相关重点公司宝信软件：（平台层+基础设施）受益于 5G 的工业互联网深度应用带来的数据/流量 爆发，基础设施环节的 IDC 业务新增庞大潜在需求；传统优势的钢铁信息化与自动化提供 工业领域跨行业的理解能力与技术能力。东方国信：（平台层、应用层）工业互联网平台 cloudiip 跨十个行业应用，搭建数百 个工业微服务、工业 App，大数据能力核心优势成就平台层龙头。用友网络：（平台层、应用层）核心工业 Knowhow 从平台层实现制造过程的全生命 周期管理。用户积累、生态基础、产品力、云研发等体现工业互联网平台优势。中新赛克：（安全层）作为 5G后周期核心标的，将充分受益于各行业流量爆发；工控 安全是工业互联网重要保障，通过流量分析实现工业安全事件的溯源取证，安全经验与客 户导入，产品在相关部门及工业企业初步应用。紫光股份：（网络连接层）H3C在企业级市场长期布局，国内网络设备领域绝对龙头， 将受益于B 端工业领域流量爆发带来的交换机、路由器、园区 WLAN等需求的提升。此外 边缘计算方案也有望在企业级领域持续渗透。星网锐捷：（网络连接层）从企业级网络设备切入数据中心网络设备供应商，阿里白 牌渗透+电信侧运营商 WLAN产品份额领先，流量主线明确受益标的。移远通信：（边缘控制层）国内物联网模组龙头公司，覆盖工业控制等丰富产业应用。 5G模组研发和量产进度领先，具有跨行业产品服务和方案定制能力。移为通信：（边缘控制层）聚焦追踪类物联网终端及外高端市场，工业互联网提前布 局，可以满足工业自动化控制、精细化管理客户的高端需求。广和通：（边缘控制层）公司开发高质量的无线通信和 GPS模块，通信模组产品满足 工业级应用需求，携手英特尔抢占行业市场份额。乐鑫科技：（边缘控制层）产品覆盖工业控制等领域的核心通信芯片。受益于 5G 带动 的工业互联网应用，原本技术成熟的 WiFi MCU通信芯片及模组产品延伸到工业控制领域。澜起科技：（边缘控制层）工业互联网对于存储器有庞大潜在需求，DDR2 到 DDR4 内存产品提供完整解决方案，产品已进入国际主流内存、服务器和云计算相关领域。……（报告来源：申万宏源）如需报告原文档请登录【未来智库】。

（如需报告原文请登录未来智库）1. 工业互联网拐点或将至，构建精准数据体系迫在眉睫1.1. 行业交叉，投资机遇广泛工业互联网服务对象是工业，互联网是服务的基础设施。工业互联网的本质是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互连为基础，通过对工业数据深度感知、 实时传输交换、快速计算处理及高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式 的变革。工业互联网涉及多个交叉行业，千亿级市场规模。工业互联网融合了传感器、联网装置连 接、自动化设备、数据存储、大数据分析、人工智能、高效运算、4G/5G/物联网等新兴技 术，覆盖计算机、通信、机械装备等多个行业，投资机遇广泛。1.2. 制造升级核心驱动力，工业互联网拐点或将至1.2.1. 生产率提升迫在眉睫，互联网助力制造业升级中国劳动生产率增速放缓，提升空间大。根据 2015 年国际劳工组织数据，中国劳动力人 均产值偏低，增速从 2007 年开始持续回落， 2015 年人均产值仅为美国的 7.4%，差距明显。工业互联网有望助力制造业生产率提升。1988 至 1990 年，美国制造业劳动生产率增速乏 力，因为工业革命的创新已经达到一个更为成熟的阶段，边际效益消失。1990 年之后美国 的制造业生产率复苏，广泛的共识是此次生产力加速源自互联网革命及其背后的计算技术 所带来的信息与通信技术。中国制造业错过了 90 年代互联网革命，增速呈明显的整体放 缓趋势，制造业生产率提升迫在眉睫。参考互联网助力美国制造业复苏，数据化、信息化 是打破生产率瓶颈的重中之重。1.2.2. 政策、企业、技术三驱动，工业互联初见成效政策明确，中央主导制造升级。2015 年 5 月 19 日，国务院正式印发了《中国制造 2025》， 瞄准创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展等关键环节，推动制造业实现由大变强。 2017 年 11月 27日，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指 导意见》，第一次对于工业互联网的全面论述，是规范和指导我国工业互联网发展的纲领 性文件。2018 年底中央经济会议明确提出：加快 5G 商用步伐，加强人工智能，工业互联 网、物联网等新型基础设施建设。各部委文件逐渐由指定纲领进入到引导实施阶段。由于工业互联网涉及行业广泛，各领域的企业充分认识到工业互联的战略价值，入局工业 互联网。当前，我国主流平台主要通过强强联合、兼并收购、开源社区、垂直产业深耕、 政府合作等方式推进工业互联网平台能力建设、资源整合和业务扩张，逐步形成工业互联 网生态。5G 赋能，奠定工业互联网基础。网络是实现各类工业生产要素互联的基础，包括网络互 联体系、标识解析体系和信息互通体系。5G 凭借覆盖面积广、连接规模大、超可靠、低延 时的特点，能够实现数据在工业各个环节的无缝传递，支撑形成实时感知、协同交互、智 能反馈的生产模式。联通和移动两大运营商积极参与工业互联网建设，推进 5G 发展，全方位服务工业数字化 转型。联通已在全国 17 个城市建设 5G 试点，与海尔、青岛港、振华重工、上飞、北汽、 潍柴、山推、格力、华晨宝马等联合开展 5G业务研究。我国工业互联网初见成效。企业从最开始的政府补贴，经历了半年或一年的尝试之后逐渐 发现工业互联网对公司经营，尤其是降本和增效方面有切实的利益。2. 计算机行业：构建网络-平台-安全体系，产业生态日趋完善2.1. 从计算机行业视角看工业互联网工业互联网是智能制造的基础设施。从定义上来看，工业互联网是以互联网为代表的新一 代信息技术与工业系统深度融合形成的新领域、新平台和新模式，是发展智能制造的关键 基础设施。与传统意义上的互联网不同，工业互联网链接的是人、数据和机器，是工业系 统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。从计算机软件企业角度，工业互联网是商业模式转型的重大机遇。历史上，大量软件企业 服务于政府部门和大型央企、国企，带有一定程度的政策/预算属性，未必能够直接反应客 户的真实需求；只有财务/ERP 等少数软件产品在企业级客户中取得了市场化发展，但仅限 于管理角度，无法深入业务角度。在消费互联网向产业互联网转型的浪潮中，传统计算机 软件企业的产品和服务模式相较互联网公司，具备一定的渠道优势，因而有希望在巨头林 立的产业互联网竞争中，抢的一定先机，并通过产业互联网、工业互联网整体行业的发展， 做到自身商业模式从 to G 向 to B、从项目制向产品/运营模式的转型。2.2. 工业互联网包含网络、平台、安全三大体系根据工信部《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，我国将工业 互联网的发展概括为三大体系，即：网络、平台和安全。工业互联网三层级中，网络是基础，平台是核心，安全是保障。从工业企业智能转型升级 角度来看，首先要做到网络层的互联互通，对内实现统一接口，打通信息孤岛，对外扩大 互联网骨干网覆盖范围，为实现产业链各环节的泛在互联与数据畅通提供保障。其后利用 平台级服务能力，辅以安全保障，方能实现企业的智能转型升级。工业互联网的本质是用数据+模型为企业提供服务。工业互联网的核心是工业互联网平台， 承载了大量基于微服务架构的数字化模型。这个数字化模型是将大量工业技术原理、行业 知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。我 们可以简单的理解为，封装了大量工业技术原理、行业知识、基础模型的知识库，作为连 接企业 IT 和 OT 的核心，以代码和信息技术的形式将行业理解和一线生产的经验固化下来， 成功解决了制造企业内信息化与生产分离的情况，使得工业互联网平台成为整个工厂端或 工业生产端的控制大脑。有了边缘侧和网络层收集来的数据，加之以 PaaS 层的数字化模 型，即形成了“数据+模型”的服务。我们认为，工业互联网的重点在于理解工业，落点在提升制造业转型升级水平，核心是用 数据+模型做服务，这也是信息技术与制造技术融合创造价值的内在逻辑。2.3. STEP1：工业互联网网络层：实现互联互通的功能2.3.1. 网络层面建设主要围绕：线下设备线上化，线上设备互联互通开展对于制造业企业而言，网络层面建设主要围绕线下设备线上化，线上设备互联互通开展。网络层面需要在现场级和车间级实现底层设备横向互联以及与上层系统纵向互通的连接。 包括：（1）对控制器与机床、产线等装备的通信方式进行改造，如以工业以太网替代现场 总线，（2）对现有工业装备或装置如机床、产线等增加网络接口，（3）对现有工业装置或 装备附加传感器、执行器，（4）为了采集生产现场信息或执行反馈控制，部署新的监测设 备、扫描设备，（5）对在制品通过内嵌通信模块或附加标签等方式增加与工业系统等信息 交互功能，（6）部署边缘计算节点，汇聚生产现场数据及来自工业控制系统如 PLC、历史 数据库的数据，进行数据的边缘处理。2.3.2. 标识解析体系：给予每台工业设备以唯一地址，为当下互联互通环节的重中之重对于线上设备的互联互通而言，最重要的是打通不同平台、协议之间的数据。当前工业互 联网网络层的建设，是通过重新设置一套工业互联网标识解析体系来完成数据的互通和设 备身份的认证。标识解析体系类似互联网领域的域名解析系统（DNS），赋予每一个产品、 零部件、机器设备唯一的“身份证”，从而实现资源的区分和管理。标识解析体系主要由三要素组成：标识，这就相当于机器、物品的“身份证”；标识服务，即利用标识，对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询，是实现全球供 应链系统和企业生产系统的精准对接、产品的全生命周期管理和智能化服务的前提和 基础；标识管理，即通过国家工业互联网标识解析体系，实现标识的申请、注册、分配、备 案，为机器、物品分配唯一的编码。标识解析体系是下一步网络建设的重点。根据《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》， “标识解析体系构建行动”的量化考核目标是 2020 年建成 5 个左右标识解析国家顶级节 点，形成 10 个以上公共标识解析体系服务节点，标识注册量超过 20 亿。标识解析体系从部署角度分为三层架构。标识解析体系主要分为根节点、国家顶级节点和 二级节点，每层节点保存不同的信息。根节点是最顶层的信息，主要归属管理层。国家顶 级节点是我国工业互联网标识解析体系的关键，既是对外互联的国际关口，也是对内统筹 的核心枢纽。二级节点面向行业提供标识注册和解析服务，未来将选择汽车、机械制造、 航天、船舶、电子、食品等优势行业，逐步构建一批行业性二级节点。标识解析体系的应用场景多元化。从企业内部工业互联网建设来看，标识解析体系可以打 通产品、机器、车间、工厂，实现底层标识数据采集成规模、信息系统间数据共享，进行 数据挖掘和分析应用。从生态构建角度，核心企业可以横向连接上下游企业，利用标识解 析按需地查询，从而打通设计、制造、物流、使用的全生命周期，实现真正的全生命周期 管理；中小型企业也可以横向连接成平台，利用标识解析按需地共享数据，优化经营分析 管理。从企业端实践角度，供应链管理、产品质量追溯、库存可视化管理、核心零部件追 溯机制等已经开始得到应用。标识解析体系建设快速推动。自 2018 年下半年起，国家顶级节点(一期)工程启动建设，11 月内，位于北京、武汉和广州的工业互联网标识解析国家顶级节点相继启动上线。随后， 行业和区域的二级节点建设加速推进中，其中汽车、高铁等行业二级节点，佛山、南通等 区域为主的二级节点进展最快，最具代表性。根据 2019 年 2 月工业互联网产业峰会上工 业和信息化部部长苗圩的讲话，到目前为止，中国已经初步建立五大国家顶级节点，十个 行业和区域的二级节点。工业互联网网络层参与方：以通信企业、制造业头部企业和区域工业互联网平台企业为主。工业企业在线下设备线上化过程中，主要采取增加网络模块的方式实现设备联网，模块的 提供商多为传统通信企业和行业解决方案集成商。对于已经完成互联互通的企业而言，在 网络层仍然需要面临的是设备资产的管理与整合，也即打通不同通信协议的问题。这一步 在大型制造企业中是由企业 IT 和设备部门共同完成，其中一些头部制造企业承担了工业互 联网标识解析体系二级节点的建设。对于工业互联网平台企业而言，区域性平台通常涉及 一系列企业上云的实施工程，因而会一定程度上参与到基础设备互联互通，网络化改造等 内容中。还有一些工业互联网平台企业承接了区域的标识解析体系或行业标识解析体系的 工作，也是从设备和资产盘点的角度切入网络层建设内容。整体上看，网络层覆盖的实施 项目较多，对本地化服务能力要求较高，参与方也是以原有优势企业为主。2.4. STEP2：平台层建设，行业平台和区域平台同步进行2.4.1. 工业互联网平台层是工业互联网建设的核心工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业互联网平台是中间层，向下连接海量设备， 自身承载工业经验与知识的模型，向上对接工业优化应用，是工业全要素连接的枢纽，是 工业资源配置的核心，驱动着先进制造体系的智能运转。现阶段工业互联网平台仍以数据建模和分析为主要功能。由于一般企业现有各类工业软件 格式大多不统一，当前工业互联网平台层的主要任务仍然是整合现有生产端的 MES、ERP 乃至 CPS 等实时数据（边缘层采集），统一汇总分析（平台层的可扩展的操作系统），并将 技术、知识、经验和方法以数字化模型的形式沉淀到工业 PaaS 平台。当工业 PaaS 发展到 一定程度以后，基于 PaaS 层数据、工业机理模型，再面向工业企业、最终消费者开发海 量工业 APP，提供实时监控、生产管理、能效监控、物流管理等工业互联网应用和服务。2.4.2. 企业上云：打破企业间信息孤岛的局面，为平台层建设的前提企业上云推动工业互联网平台第一阶段建设。工业互联网的发展，网络和企业资源的数字 化是基础。从国内实际情况来看，大部分的企业都面临着制造资源云改造、云迁移的需求， 也即云计算领域的工业企业上云。促进各类信息系统向云平台迁移，丰富专业云服务内容， 推进云计算在制造业细分行业的应用，有助于直接提高行业发展水平和管理水平，是发展 工业互联网的首要基础性工作。以区域为基础，快速布局，推进工业云建设。工信部在 2017 年 3 月发布《云计算发展三 年行动计划（2017-2019 年）》，作为与工业互联网互相带动的举措，工业云的发展将成为 未来三年的重要应用促进行动之一。该计划明确表示，贯彻落实《关于深化制造业与互联 网融合发展的指导意见》，将深入推进工业云应用试点示范工作。以各地政府组织牵头， 依靠拥有先进技术实力的云计算企业，构建制造业在内的工业云，从而推动实体经济发展 成为最终落脚点。从实践角度，区域性工业互联网平台前期推广得到了各地方政府的鼎力支持，发展较为迅 速。如我国重要的先进制造业基地长三角地区，浙江省早在 2017 年 4 月即推出了“十万 企业上云行动计划”，江苏省和上海市也分别于 2017 年 12 月和 2018 年 12 月印发了《加 快推进“企业上云”三年行动计划的通知》和《上海市推进企业上云行动计划（2018-2020 年）》。在全国范围内，目前已经有 21省针对制造业企业上云提出了各类发展计划。以推进企业上云较早的长三角地区举例，区域工业互联网平台建设正在成为长三角产业合 作的核心，成为智能制造的新引擎。生产、管理、设备的全面上云让制造业企业在经营角 度发生了重大的变革，许多工人上班第一件事就是用手机登录企业数字化运营管理系统， 查明当日的工作任务。从经营管理角度，运营管理系统创建一种开放智慧工厂模式，形成 扁平灵活、协同有效的共享智造生态，打通上下游产业链，从供研产销四个环节确保产品 的周转和存货的灵活管理，提升了企业的运营效率和产品竞争力。产业聚集和完备的工业体系，也为长三角构建区域协同的工业互联网平台奠定了基础。在 上海，依托大国企、大平台集中打造长三角一体化的工业互联网平台，汇聚产业链上下游 数据；在浙江，阿里云预计到 2025 年将连接 2 亿台工业设备，服务工业企业 30 万家；在 江苏，超过 60 万台工程机械装备通过徐工集团的汉云平台“登云上网”。2018 年，长三角 工业互联网平台助力百万企业“上云上平台”服务倡议正式启动，提出力争到 2020 年实 现新增“上云上平台”企业百万家，运营成本降低 20%以上，生产效率提高 20%以上，促 进产业链、供应链高效协同和资源配置优化。2.4.3. 工业互联网平台明显区别于传统 IT架构工业互联网平台采取云化、敏捷开发等方式，降低了工业企业投入信息化、数字化的成本。 相较于传统 IT架构，工业互联网扩大了数据采集的范围、增强了数据的时效性，并通过工 业知识的沉淀和创新，持续迭代研发各类工业 APP 应用。从知识管理角度来看，由于工业 软件数量少，且系统内知识无法拆分提取，难以复用，历史上大量工业企业生产中有价值 的工业知识经验没能沉淀下来。“传帮带”模式仍是工业知识传承的重要途径，人才培育 需要花费几年甚至几十年时间，人才流动将为企业带来不可预估的损失。工业互联网平台 解决方案改变了工业知识传递途径，基于平台上汇聚的工业机理模型和微服务组件，工程 师能够以更低的成本、更高的效率、更具拓展性地开发工业 APP，解决企业创新发展中对 于单一人才的依赖带来的制约。不同行业发展各异，行业需求多样化。与区域工业互联网平台不同，行业的工业互联网平 台更加深入工业知识和行业机理，很难采取通用的范式包罗万象。在这种情况下，往往是 行业龙头企业基于内部转型升级驱动力来推动数字化改造、企业上云、以及工业互联网的 发展。根据我国统计局口径，把我国工业分为 41 个大类行业，上百个小类。由于各行业 所处的产业链位置、生产特征、业务需求和两化融合水平存在差异，现阶段工业互联网平 台应用推广在各行业步调不一，应用重点和发展路径呈现出较为明显的行业特征。电子、家电、电力等行业发展最好，流程型行业普遍优于离散行业。电力行业、电子行业 均为技术密集型行业，是“中国制造”崛起过程中重要的参与者，历史上两化融合基础好。 电力行业是技术密集、装备密集和资本密集行业，是我国现阶段工业互联网普及度最高的 行业。除上述三个行业外、石油石化、钢铁、交运设备制造等资本密集，国有企业集中的 领域中，工业互联网发展也较好。我们认为主要原因是技术和资本密集型行业在技术更新 和资本投入上本身具备主观意愿，且资本密集型行业对精益管理、效率提高具有较强的需 求，因而从早年工业 1.0、工业 2.0时代就比较关注两化融合。此外，流程型行业的工业互 联网发展水平普遍高于离散型行业，与上述提及的资本密集、技术密集有一定关系。流程 型行业的特点是生产过程高度机械化流水化，本身就需要 MES、PLC 等信息系统参与过程 控制，且故障停机带来的成本较高，工业企业需求明确，因而在工业互联网建设上更有积 极性。以钢铁行业为例，钢铁行业具有技术和劳动密集、前端流程、后端离散等特点。传统生产 中高耗能、高排放，对环保限产等压力较大；此外钢铁企业生产作业环境较为恶劣，人员 流动性较高，工艺原理复杂，对于技术的传承以“老带新”为主，很难将管理方法和行业 知识沉淀下来。基于工业互联网平台，能够对炼铁高炉等设备开展实时运行监测、故障诊 断、能源调度管理，提升产线运行效率，降低能耗和排放；此外通过将经验和知识模块化、 大幅减少停机故障和安全事故。除重点行业外，重点工业设备上云也逐渐被重视。由于工业门类复杂、行业壁垒高，跨行 业平台推广存在一定难度，因此行业平台企业提出了利用关键工业设备的方式实现跨行业 跨领域发展的办法。工信部 2018 年 7 月印发《工业互联网平台建设及推广指南》，提出实 施工业设备上云“领跑者”计划，推动工业窑炉、工业锅炉、石油化工设备等高耗能流程 行业设备，柴油发动机、大中型电机、大型空压机等通用动力设备，风电、光伏等新能源 设备，工程机械、数控机床等智能化设备上云用云，提高设备运行效率和可靠性，降低资 源能源消耗和维修成本。这种工业企业较常见的通用型设备，不但弱化了行业准入门槛， 对于工业互联网平台企业而言，还能能够通过不同行业积累的数据横向对比，精准运维， 提升效益。同时这也是单一行业的工业互联网平台向跨行业跨领域平台发展的重点路径。2.4.4. 短时间内，行业与区域工业互联网平台将同步推进从参与方角度，工业互联网平台参与企业大致分为五类：1、 头部制造企业：如航天科工、中船工业、三一重工、海尔、美的、富士康等制造行业 龙头企业在践行企业平台化转型的过程中，孵化出专业的工业互联网平台公司，建设 运营平台，提升第三方平台服务能力；2、 传统系统解决方案提供商（包含传统机械和自动化企业）：如华为、徐工信息、宝信软 件、石化盈科、浙江中控、华龙讯达、浪潮等基于长期服务行业的经验，正从传统系 统解决方案服务商向平台解决方案服务商转型；3、 传统软件企业：如东方国信、用友、金蝶、索为等软件企业，基于平台架构加速软件 云化发展，强化工业机理模型的开发部署；4、 互联网企业：如阿里、腾讯、百度等在消费互联网向产业互联网转型中，纷纷向各工 业领域拓展，或与传统制造企业合作共建工业互联网平台5、 单点突破的创业企业：如优也、寄云、天泽智云、昆仑数据等一批初创企业，在工业 大数据、工业互联网浪潮下，重点围绕解决特定工业行业或领域业务痛点，提供平台 解决方案服务。在五类主要厂商中，制造企业和传统系统解决方案提供商由于存在较强的行业属性，大多 参与行业工业互联网平台的建设，并且通过自身在行业内的优势地位，迅速建立起数据+行业应用平台，并且开始向同类型（比如家电企业海尔向同为离散制造的服装纺织行业扩 展）行业拓展业务版图。软件和互联网企业历史上服务的行业较多，通常从不同行业的共 性需求出发，参与到区域云、区域工业互联网平台的建设中。其中也有部分 ICT 企业兼备 行业和区域特征，发展出跨行业、跨区域的工业互联网平台如东方国信、阿里等。创业企 业整体规模和体量尚小，一般采取单点突破的方式，围绕特定场景开展业务，由于客户付 费属性的关系，以集中在能源电力、轨道交通、钢铁冶金等重点行业为主。我们认为，区域聚集和行业深耕都是工业互联网平台发展的重要路径，短期内仍是合作发 展阶段。短期内，区域聚集受益于政府政策的推动和相关补贴的促进，发展更为迅速。但 当区域聚集的业务流程平台发展到一定阶段后，深耕行业、以工业需求为主的行业性平台 将迎来快速发展。此外，国家级跨行业、跨领域平台存在一定数量上的限制（分两期评选 10 家），在发展前期阶段也不会无限制扩张行业，更多是通过相关领域渗透、通用型设备 管控等方式进入新领域，因而与固有行业平台暂时不会形成竞争。换言之，根据 2019 工 业互联网峰会上工业和信息化部副部长陈肇雄引述的观点，2019 年我国工业互联网产业规 模将达到 4800 亿元，而大家熟知的工业互联网公司规模仍然不大，大部分公司仍然处于 发展初期，尚不会进入存量竞争阶段。海量的工业需求必将推动行业持续发展，当行业成 长到一定阶段后，具备稀缺性的双跨平台有望借助前期数据积累的优势，实现平台级发展。2.5. 安全是工业互联网建设的重要保障2.5.1. 安全保障是工业互联网发展的重要环节在工业互联网发展的同时，安全保障将成为越来越重要的环节。根据工信部对《深化“互 联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》的解读，工业互联网安全问题从实施角 度可分为设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全等几个部分。设备安全。工业设备和组件直接暴露在公用网络（商业 IT 网络）下带来的各类攻击问 题，需要专门防护手段和技术，确保工业设备免受攻击。网络安全。即为传统的安全厂商所熟悉的工控防火墙、身份认证和识别、IDS/IPS 等基 础服务。控制安全。工业互联网控制层如 PLC 等信息系统的安全。随着工业互联网平台的建设， 控制环境开放也带来了各类系统漏洞的威胁。应用安全。指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全，各类工业互联网平 台及上云的应用，与常见商用软件的类似，将持续面临病毒、木马、漏洞等传统安全 挑战。数据安全。是指工厂内部生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据等各类数据 的安全问题，将直接关联到工厂的生产运行状态。不管数据是通过大数据平台存储、 还是分布在用户、生产终端、设计服务器等多种设备上，海量数据都将面临数据丢失、 泄露、篡改等安全威胁，这一部分对于大部分安全厂商尚属新的领域，除数据防泄漏 外，对数据安全的保护也将成为未来安全厂商在数字制造过程中需要不断解决的新问 题。2.5.2. 工业设备暴露和工业漏洞是当前工业互联网安全面临的重点问题工业互联网安全的问题主要是工控组件和工控设备暴露的问题。从目前工业互联网发展情 况来看，工控防火墙、工业控制系统的安全部署属于传统企业 IT 安全范畴，在大中型工业 企业内网安全中实现了一定程度的覆盖。工业互联网平台的建设尚属于较为初期的阶段， 因而数据和应用的总量仍不够多，带来的威胁不明显。相较而言，设备安全的问题当下最 为严重。理论上讲，随着工业互联网连接的设备总数越多，设备的联网和数据交换越频繁， 就越有可能存在暴露在互联网上的情况。从 Positive Technologies 统计结果来看，美、欧 等发达国家的工业联网水平最高，工控系统组件暴露问题也最明显。中国暴露工控设备数 量在全球排名第六，无论是工控组件还是工控设备，直接暴露在互联网下均可能吸引黑客 带来大规模的攻击，直接影响到工业生产。除设备暴露外，工控系统漏洞问题也日益严重。工业互联网的发展带来越来越多的通用协 议、硬件和软件在工业控制系统产品中采用，并以各种方式与互联网等公共网络连接，使 得针对工业控制系统的攻击行为大幅度增长。虽然传统大型制造业在工控系统安全领域采 取了一定的软硬件措施保障系统正常运行，但与所有网络安全类似，攻击和防御是永恒的 主题，需要不间断的进行技术更迭以确保漏洞不被利用。当前最常见的工业互联网攻击方 式就是利用工业控制系统的漏洞，尤其是高危漏洞对 PLC(Programmable Logic Controller， 可编程逻辑控制器) 、 DCS(Distributed Control System ， 分 布 式 控 制 系 统 ) 、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统) 等系统展开 攻击。攻击者可以利用多样化的漏洞获取非法控制权、通过遍历的方式绕过验证机制、发 送大量请求造成资源过载等安全事故。实际上，无论攻击者无论利用何种漏洞造成生产厂 区的异常运行，均会影响工控系统组件及设备的灵敏性和可靠性，造成严重的安全问题2.5.3. 工业互联网安全仍是传统厂商的天下，但运营模式有较大不同从宏观角度来看，工业互联网目前已经广泛应用于电力、交通、石油、取暖、制造业等关 键信息基础设施领域，一旦发生安全事件，往往会造成巨大的损失和广泛的影响。但是， 由于工业互联网环境的特殊性，传统的 IT 信息安全技术并不能完全有效的保护工业系统 的安全，甚至很多常用的安全技术都不能直接应用于工业网络的安全防护。对于工业互联 网安全的分析与防护，需要使用一些专门的方法和专用的技术。工业生产实时、复杂的特征决定了工业互联网安全更加倾向于主动防御、态势感知等新兴 安全运维方式。当前工业互联网安全建设以资产端点保护、漏洞防护、周期渗透测试等方 式为主。随着工业互联网平台的逐步建设，与之同步配套的工业互联网信息安全管理系统 应当实现集工控安全监控、安全信息统一分析展现、工控异常告警、总体安全评估以及工 控安全运维支撑多种能力于一身，为工业互联网用户的安全运行保障提供了一站式的管理 和监控系统。从设备维度，主动防御型工业互联网安全平台应当以工控设备资产管理为主 线，以安全信息集中管理为手段，以威胁发现和处置为核心，目的是帮助用户构建一个威 胁监控以及威胁处置的统一安全管理中心。当前工业互联网安全的参与方仍然是传统安全厂商。一方面，安全行业门槛较高，技术发 展较快，专业性强，因而跨行业巨头不易进入，创业公司前期快速成长后面临较大的管理 成本扩张较慢；另一方面，传统安全厂商早在五六年前即着手开展工控安全产品的研发， 具备一定的先发优势，产品和解决方案已经经历了前期打磨阶段，当前优势明显。主要参 与者如启明星辰、绿盟科技、天融信、360、奇安信、卫士通、安恒信息等当前工业互联 网安全的收入和收入占比不高，仍处于快速发展中，未来有望随着工业互联网的快速发展 加速拓展工业互联网安全相关业务。我们认为，平台体系和安全体系坚持同步规划、同步建设、同步运行，对于安全厂商而言， 工业互联网的建设带来了海量的新兴的安全需求。由于越来越多的生产和决策依托于网络 与数据，提升安全防护能力将成为制造企业下一步升级改造的重点。提升安全防护能力、 建立数据安全保护体系等一系列结合工业互联网的需求为安全厂商带来了广泛的市场空 间。标识解析系统安全、工业互联网平台安全、工业控制系统安全、工业大数据安全等相 关的核心技术，以及攻击防护、漏洞挖掘、入侵发现、态势感知、安全审计、可信芯片等 安全产品的研发，新的安全需求将带动安全行业中长期发展，为安全厂商的持续增长打下 需求基础。2.6. 相关标的推荐根据工信部《深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》，工业互联网的发展主要落脚在如下方面：网络基础方面。重点推进企业内外网改造升级，构建标识解析和标准体系，建设低时 延、高可靠、广覆盖的网络基础设施，为工业全要素互联互通提供有力支撑。平台体系方面。重点推动建设若干个面向多行业、多领域应用的国家级平台，支持形 成一批具有较强示范引领效应的企业级平台，形成国家、企业两级工业互联网平台体 系，促进工业全要素连接和资源优化配置。安全保障方面。重点加强工业互联网安全技术手段建设，形成国家、行业、企业协调 联动的工业互联网安全工作格局，建设覆盖产业全生命周期的安全保障体系。从网络、平台、安全三层级来看，我们重点推荐：工业互联网平台企业东方国信、用友网 络、宝信软件、汉得信息；工业互联网安全厂商启明星辰；建议关注赛意信息、绿盟科技 等。3. 通信行业：深度参与助力打造基础设施通信通过在数据中心、网络、平台、终端四环节深度参与，助力打造基础设施。根据工业 互联网产业联盟发布的《工业互联网标准体系》，工业互联网通过系统构建网络、平台、 安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新 兴业态和应用模式。工业互联网的实现过程中，通信行业所处的位置十分关键，其中网络层：需要各种智能装 备实现充分联网化，通过广域网或者局域网、无线和有线的通信方式相互渗透、互为补充， 新型网关推动异构互联和协议转换，工厂与产品、外部信息系统充分互联；平台层：主要 实现内外部数据的充分汇聚，支撑数据的存储、挖掘和分析；终端方面：需要个体联网化 产品通过通信模组进行数据传输，是物体联网末端，也是关键部件。网络层面：对于具体的联网方式需要结合通信需求、布线情况、电源供应等，并充分结合 IP 化、无线化等技术趋势。如针对在制品，可以采用短距离通信和标识技术，如蓝牙、二 维码、RFID 等；针对生产装备或装置，可以直接利用现有的联网方式，也可以考虑利用工 业以太网、工业无线等增加联网接口；针对监测设备，如果实时性要求不高，可以采用有 线宽带通信、无线宽带、LTE 增强、NB-lot、5G 等技术。平台是承上启下的新价值中枢。工业互联网平台作为工业互联网整体解决方案的核心，起 到了承上启下的作用。平台从底层到高层可分为四大平台类型：设备管理平台 DMP、接入 管理平台 CMP、应用使能平台 AEP、业务分析平台 BAP，其中在通信领域最核心的是 CMP 和 AEP 两个平台，在工业应用这个垂直场景来看，业务分析平台 BAP 是核心。平台是构建 工业互联网生态圈的核心，IT 服务商、行业企业、互联网企业、电信运营商都看到了这个 趋势，四大阵营均围绕物联网平台，依托各自优势，从不同切入点展开产业生态建设。终端方面，一般包含通信模组+处理平台+信息采集传感平台三部分，通信公司主要围绕 通信模组进行布局。通信模组是各类智能终端得以接入完成的工业互联生态的入口。通常 情况下，每增加一个物联网连接数，将增加 1-2 个无线模组。就战略地位而言，无线通信 模组是物联网的基础支撑，作为基础能力的无线通讯模组供应商也将会是物联网产业最先 获益的一个环节。3.1. 新一代信息技术革命背景下数据中心长期景气数据流量爆炸式增长，IDC 产业规模不断扩大。当前，全球信息技术创新进入新一轮加速 期，5G、物联网、人工智能、VR/AR 等新一代信息技术和应用快速演进，对数据中心的 规模、建设模式、性能各方面产生重要影响。从规模来看，5G、物联网以及工业互联网将 带动数据量爆炸式增长，引领数据中心需求猛增，带动数据中心总体建设规模持续高速增 长，并且集约化建设的大型数据中心比重将进一步增加。全球数据中心数量减体量增，大型及超大型数据中心快速增长。2010 年以来全球数据中 心平稳增长，从 2017 年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩 减。据 Gartner统计，截至 2017 年底全球数据中心共计 44.4 万个，其中微型数据中心 42.3 万个，小型数据中心 1.4 万个，中型数据中心 5732 个，大型数据中心 1341 个，预计 2020 年将减少至 42.2 万个。从部署机架来看，单机架功率快速提升，机架数小幅增长，2017 年底全球部署机架数达到 493.3 万架，安装服务器超过 5500 万台，预计 2020 年机架数将 超过 498 万，服务器超过 6200 万台。我国数据中心规模和数量快速增长。据统计，2013 年以来，我国数据中心总体规模快速增 长，到 2017 年底，我国在用数据中心机架总体规模达到 166 万架，总体数量达到 1844 个， 规划在建数据中心规模 107 万架，数量 463 个。其中大型以上数据中心为增长主力，截止 2017 年底，大型以上数据中心机架数为 82.8 万，比 2016 年增长 68%，在数据中心总体规 模中占比近 50%，比 2016 年增长 10%，预计未来占比将进一步提高。我国 IDC 市场规模高速增长。受 “互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以 及移动互联网快速发展的驱动，我国 IDC 业务收入连续高速增长。根据中国信息通信研究 院统计，2017 年我国IDC 全行业总收入达到 650.4 亿元左右，2012-2017 年复合增长率为 32%，持续保持快速增长势头。根据测算，2017 年我国传统 IDC 业务收入为 512.8 亿元， 占 IDC 全行业总收入的比重为 78.8%。云服务收入 137.6 亿元，占比 21.2%，比 2016 年提 高 2.8%。随着万物互联、工业互联、企业上云等逐步落地，预计未来 IDC 业务收入有望进 一步加快增长。3.2. 运营商加码 5G 布局，物联网万亿市场开启当前物联网技术存在碎片化的特点，采用的标准和技术有多种多样，主要分成三大类，一 类是以自建立网络，小范围短距通讯网络为主，主要技术包括 IEEE802.11ah（低频 WiFi）、 Bluetooth 和 ZigBee；二是使用非授权频段做广域覆盖为主，主要技术包括：Sigfox、Lora； 三是运营商主导依托蜂窝技术，使用授权频段做广域覆盖，包括 NB-IOT 和 5G 的 eMTC。与短距离接入相比较，NB-IoT/eMTC 在覆盖范围（根据信道环境不同 1KM-10KM 比 10M-100M）和电池寿命（10 年比 1 天-1 月）、移动性和 QoS 方面有绝对的优势；与其他 广域覆盖技术相比，NB-IoT 比 LoRa 电池寿命也要长一倍以上，移动性也更好；与 Sigfox 相比，NB-IoT 依托的产业联盟更为强大，虽然 SigFox 已经在使用 ARM 的模式向其他芯片 厂授权生产，但是显然抵挡不住运营商强大的朋友圈。综上所述，在技术上环节上 NB-IoT/eMTC 的组合综合实力优于其他对手。5G 商用元年，国内运营商资本开支底部回升，行业反转向上，同时无线侧增速明显。从 三大运营商最新的年报统计看：2019 年是国内运营商资本开支底部回升开始的第一年，行 业有望反转向上；同时结构拆分上看，无线侧增量明显。国内三大运营商 2018 年实际资 本开支完成额为 2869 亿元，同比下滑 7%，2019 年 Capex 预算约为 3029 亿元，同比增长 5.6%。可 以看出，运营商 Capex 经历了连续 3 年下滑（2016-2018 年分别下滑 18.7%、13.4% 和 7%）之后开始企稳回升，4G 到 5G 周期的底部信号显现。另外值得注意的是，三家运营商除了无线侧投资有明显增长，类似增值业务/支撑系统/信 息及应用的投资力度有显著增长，其中中国移动尤为凸出。传输网受网络扩容升级需求拉 动，波动不大，基建投资开始呈稳中略升趋势，固定宽带业务投资力度开始减弱。三大运营商 NB-IoT 全国性网络建设完成。NB-IoT 是基于移动蜂窝通信网络的通信体系， 具有广覆盖、大连接、低功耗、低成本的优势，解决了传统物联网存在的技术碎片化、覆 盖不足的问题，使物联网络逐步从分散的局域走向标准的广域，极大提升了物联网的应用 能力，有望成为 4G 阶段万物互联的主流网络技术。根据中国信息通信研究院 2018 年 12 月 10 日发布的《物联网白皮书》，国内 NB-IoT 基站已超过 100 万个，从广覆盖开始走向 深度覆盖。中国电信借助其 800MHz 的优质频谱资源，于 2017 年 5 月率先建成全球最大 的 NB-IoT 网络，开通 31 万 NB-IoT 基站，到 2018 年 9 月，基站数已扩展到 40 万，进一 步推进深度覆盖。2017 年 10 月中国移动启动 NB-IoT 工程无线和核心网设备设计和可行 性研究集采，工程费达 395 亿元，目前已实现 348 个城市 NB-IoT 连续覆盖和全面商用。 2018 年 5 月，中国联通实现 30 万 NB-IoT 基站商用。三家运营商完成超百万 NB-IoT 基站 商用，中国已建成全球最大的 NB-IoT 网络，网络优化和深度覆盖将是下一步布局重点。地方积极推进 5G 建设进程，深圳、上海陆续开展 5G 商用试点。省级两会相继拉开序幕， 推进 5G 建设进程成为了各省 2019 年的一项重点工作。其中，广东省、重庆市、浙江省、 上海市、海南省、云南省、贵州省、吉林省、山西省、湖南省、广西、辽宁省、河南省、 黑龙江省、北京市、天津市、湖北省、江苏省、四川省、安徽省、福建省相继将 5G 建设 列入 19 年重点工作。3.3. 平台是工业互联网整体解决方案的核心物联网平台作为工业互联网整体解决方案的核心，起到了承上启下的作用。物联网平台按 照逻辑关系从下层到上层提供四大功能：终端管理（Device Management）、连接管理 （Connectivity Management）、应用支持（Application Enablement）、业务分析（Business Analytics）等主要功能。因此物联网平台从底层到高层可分为四大平台类型：设备管理平 台 DMP、接入管理平台 CMP、应用使能平台 AEP、业务分析平台 BAP，其中在通信领域 最核心的是 CMP 和 AEP 两个平台。在物联网价值链中，现阶段感知层和通信层占据了较大的份额，但整个价值链的重心在向 客户侧转移。随着运营商广域覆盖的推进，海量设备会接入统一的 CMP 平台，CMP 平台 自然产生更大的价值；CMP 平台接入数的增长又使得 AEP 平台存储的数据快速累积，数 据的累积将催生新的应用，价值链继续向应用层传导。平台是构建物联网生态圈的核心，IT 服务商、行业企业、互联网企业、电信运营商都看到 了这个趋势，四大阵营均围绕物联网平台，依托各自优势，从不同切入点展开产业生态建 设。IT 服务商的策略是以云生态圈为基础，依托强大的基础设施和云计算资源布局平台， 与芯片、硬件厂商合作；行业企业利用垂直行业优势，围绕工业应用智能化布局；互联网 企业基于移动互联网平台拓展物联网平台服务，利用入口和用户优势布局；电信运营商发 挥连接优势，立足通信管道布局。目前，整个产业链仍处于较为动荡的格局，各阵营之间竞争与合作并存。在竞争方面，一 是围绕产业链上下游企业和应用开发者，巨头企业积极争取更多盟友构建产业生态，提升 物联网平台价值；二是围绕市场，通过提供设备管理、行业应用等解决方案，培育大量固 定用户群体。在合作方面，IT 巨头们也已经认识到单一物联网平台企业难以从底层到上层 提供包括设备管理、连接管理、应用使能和业务分析在内的完整平台功能，平台企业之间必须分项和合作，规模才是王道。2016 年，有关于平台的合作和融合案例比比皆是。PTC 和 Bosch 宣布成立技术联盟，整合 ThingWorx 和 BoschIoTSuite，实现设备管理平台与应 用使能平台之间结合；GE 通过与微软建立战略合作伙伴关系，将推动 Predix 平台与 AzureIoTSuite、Cortana 智能套件的深入整合，获得人工智能、自然语言处理、高级数据 可视化等技术和企业应用方面的支持；GE 与 SAP 宣布将推动 Predix 平台与 SAPHANA 云 平台的集成，并在资产管理领域加深合作。A 股上市公司中，宜通世纪通过与 Jasper合作 在中国联通共同部署 CMP 平台，并逐步延伸到 AEP 平台；日海智能通过收购艾拉云，延 伸 AEP 平台布局。我们认为，物联网的发展虽然有别于消费互联网，但是随着数据价值的日渐加深，布局平 台的公司有望厚积薄发，值得期待从国内市场来看，CMP+AEP 模式最典型的两个平台是中国移动的 OneNET 和中国联通与 Jasper联合的平台。OneNET 为中国移动自有物联网平台，经过近 4 年的发展，OneNET 的设备连接数近 9000 万，用户数超过 10 万，产品数超过 12 万，API 日均调用超过 2 亿次，增速、规模、活跃 度保持全球领先。2014 年 9 月，Jasper通过天河鸿城（宜通世纪子公司）子公司爱云信息，开始为中国联通 打造物联网业务运营管理 CMP 平台，自 2015 年 6 月上线以来，用户数快速增长，截至年 报，注册发卡数达到 1.05 亿户（同比增长 0.42 亿），计费连接数达到 3324.5 万户（同比增 长 935.91 万）。同时，借助与 Jasper 的 CMP 平台合作的先发优势，宜通世纪进一步延伸 布局 AEP 平台，与欧洲领先的 Cumulocity 合作，于 2016 年 12 月推出立子云 AEP 平台， 聚焦工业物联、车联网、智慧医疗等六大行业端对端解决方案，截至 2018 年报年已经服 务超过 60 多家客户（同比 2017 年底的 20 多家大幅增长），AEP 平台有望与 CMP 平台形 成显著协同效应，复制 CMP 平台的高增长。3.4. 终端无线模组将放量全球市场来看，根据 GSMA 移动智库与中国信通院 2016 年发布的报告显示，2015年全球 蜂窝 M2M（2G/3G/4G）连接数为 3.05 亿，到 2020 年将达到 9.6 亿次，复合增长率 26%。而从总的网络连接来看，蜂窝 M2M 连接数占比将从目前的 4%提升到 2020 年的 9.9%。这 个比例在地区间有显著的差异：北美2020 年蜂窝 M2M 连接占比预计达到三分之一；欧洲 地区预计达到 20%。从全球看，2015 年全球 70%的蜂窝 M2M 设备仍然采用的是 2G 网络。物联网市场规模上，根据 Analysys Mason Limited 数据，2018 年度，全球 M2M 设备连接 相关收入达到 291.75 亿美元。到 2024 年，全球 M2M设备连接相关收入将达到 691.19 亿 美元，复合增长率为 17.07%。市场规模的行业划分上，根据 Analysys Mason Limited 数据，2013 年度汽车与交通行业设 备连接相关收入占比 32.41%，是 M2M 设备第一大应用行业。到 2024 年，汽车与交通设备 连接相关收入将增长至 370.67 亿美元，复合增长率达到 52%，占整体收入比例 53.69%， 远远高于整体复合增速，因为车载领域的产品不断升级，新产品价格还会进一步提升。物联网连接数的高速增长促进了无线通信模块的销量提升。对无线通信模块的需求和 M2M 连接数是一一对应的关系，通常情况下，每增加一个物联网连接数，将增加 1-2 个 无线模组。……4. 机械装备：深度参与感知层，积极向平台层/网络层业务拓展4.1. 机械装备在工业互联网中的重要角色装备制造直接相关领域包括：1）感知层，主要包括各种执行设备（CNC、工业机器人、 自动化生产线例如锂电自动化产线、检测设备及 AGV 等）及数据搜集及传导设备（传感器、 RFID 标签/读写器）。2）PLC，可编辑逻辑控制器，主要职能为直接控制及监测现场设备， 其次为收集及传导信息。部分国内设备厂商开始具备生产 PLC 能力。近年来，部分领先制造业企业也开始向网络层或平台层进行业务拓展，从而由核心装备制 造往装备+服务模式转型。例如：自动化集成企业参与到网络层的网络模块连接、设备管 理等领域，制造业头部公司自建区域/行业平台层、应用层建设等等。4.2. 工业互联网有望加快我国制造业自动化升级趋势自动化设备，例如 CNC、工业机器人、检测设备、AGV 等，每年的市场容量普遍较大，例 如 CNC 国内容量约为 300 亿元，工业机器人约为 200 亿元，加上集成空间翻倍，检测设 备仅面板及半导体领域就有 300 亿左右的市场空间，而 AGV 过去年复合增速超过 50%，年 市场空间在 150-200 亿之间。由于市场空间广阔，近年来在主要自动化设备领域均涌现了 一批优秀的国内企业，以性价比+服务优势不断实现对海外公司的追赶。而 PLC 即可编程逻辑控制器，主要由 CPU、存储器、输入/输出单元、外设 I/O 接口、通 信接口及电源共同组成，根据实际控制对象的需要配备编程器、打印机等外部设备，具备 逻辑控制、顺序控制、定时、计数等功能，能够完成对各类机械电子装置的控制任务。PLC 系统具有可靠性高、易于编程、组态灵活、安装方便、运行速度快等特点，是控制层的核 心装置。 在智能制造系统中，PLC 不仅是机械装备和生产线的控制器，还是制造信息的采 集器和转发器，类似于神经系统中的“突触”，一方面收集、读取设备状态数据并反馈给 上位机（SCADA 或 DCS 系统），另一方面接收并执行上位机发出的指令，直接控制现场层 的生产设备。国产控制器发展较为成熟，是上游核心零部件中与进口产品差距最小的部分。目前，国产 控制器与进口产品存在的差距主要集中在控制算法和二次开发平台的易用性方面。控制算法的差距导致国内控制器的应用范围有限，目前大多集中在较为简单的搬运、码垛 领域。而且由于软件水平不及国外，因此软件的稳定性受到影响，出现故障的概率也比进 口产品高。其次，国内产品研发与产业实际需求有所脱节，没有将算法和特定行业场景需 求结合。比如 FANUC 机器人在运行过程中，可根据不同的姿态选取三种算法进行作业， 然而国产控制器并不具备这种能力。4.3. 传感设备工业物联网的核心基础传感器为工业物联网的基础和重要组成部分。根据物联网的技术路线图，物联网产业链包 括感知层、传输层、数据处理层和应用服务层。其中，传感器作为感知层，是物联网产业 链的核心基础。在物联网运行中，传感器将感知获取到的物理、化学、生物等信息转化为 易识别的数字信息传输至后端平台进行处理、分析、应用。传感器市场呈高速增长态势。全球传感器市场规模保持快速增长，据前瞻产业研究院测算， 传感器行业市场规模自2010 年的720 亿美元增长至2018 年的2059亿美元，CAGR达14%。 同时，前瞻产业研究院测算，2015 年我国传感器市场规模为 995 亿元， 2017 年末增长至1300 亿元，预计到 2022 年中国传感器市场规模将达到 2327 亿元。由于工业物联网的发展要求，传感器呈现智能化趋势。目前，部分传感器已具有信息处理 能力，可以集成传感器、微处理器和执行器，成为智能传感器。据中国信通院统计，2016 年全球智能传感器市场规模达到 258 亿美元，预计 2019 年将达到 378.5 亿美元，年复合 增长率超 10%；其中，智能传感器下游应用中消费电子占比最大。同时据中国信通院测算， 2015 年我国智能传感器市场约为 106 亿美元，预计到 2019 年将达到137 亿美元。MEMS 作为智能传感器代表，成为传感器市场发展重点，获大量应用。MEMS 具有微型化、 集成化、批量生产、方便扩展等特点，在技术上较普通传感器而言精度高、重量轻、尺寸 小、能效高。根据 Yole Développement 统计，全球 MEMS 传感器市场规模从 2015 年 118.5 亿美元增长至 2017 年的138.3 亿美元，CAGR 达到8.03%。至 2021 年，受益于物联网的发 展，Yole Développement 预测 MEMS 传感器 2021 年市场规模将达到 396.9 亿美元。……4.4. 工业物联网助推设备升级民用表是工业物联网中重要的数据端口，我们以此为例探讨工业物联网如何推动设备的更 新升级与价值量的提升，同时在这过程中，金卡智能也实现了从单机到工业物联网整体解 决方案提供商的转变。4.4.1. 燃气表智能化进程加快智能民用表为工业物联网重要数据端口，受互联网巨头青睐。金卡智能的主营产品为民用 燃气表与工商业流量计，属于物联网感知层，是数据接收的端口，负责搜集居民和工商户 的燃气信息，再通过通讯网络、应用管理软件到互联网云服务，为客户提供高价值、高性 能的产品及端到端解决方案，并与各大燃气公司、华为、阿里巴巴等建立了长期战略合作 伙伴关系。2016 年，公司即与阿里云签署《公用事业云战略合作协议》，致力于解决燃气 行业信息化成本高致投入意愿低、管+端运行效率低、毛利率下降、用户满意度低的问题。燃气表定期更新需求稳定，市场容量将持续提升。根据《国家计量检定规程 JJG577-2012 膜式煤气表检定规程》，使用天然气为介质的燃气表使用年限一般不超过 10 年。因此对燃 气表有稳定的更新需求，且随着我国燃气表存量的提升而上升。工业物联网的发展推动了民用燃气表的更新升级：民用燃气表经过数十年的发展已经进行 了多次迭代，由最初的膜式燃气表，到 IC 卡燃气表、2G 远传燃气表，再到最新的 LoRa 远传燃气表、NB-IoT 远传燃气表。民用燃气表的发展是一个不断电子化、智能化、网络化 的过程。燃气表的第一代产品是膜式表，需要燃气公司上门抄表并且需要用户去营业厅缴费。由于 膜式表为纯机械结构，因此成本较低，在早年间得到了较广的传播。IC 卡燃气表解决了入户抄表的麻烦，但仍需要用户自行携带 IC 卡去营业厅或自助终端充 值。IC 卡燃气表开启了燃气表智能化的第一步，也确立了之后燃气表电子化、智能化、网 络化的趋势。无线远传表实现了远程计费以及网上缴费，让用户实现足不出户就能缴纳燃气费，而且也 省去了燃气公司建设缴费网点的麻烦，同时让燃气公司实现了数据收集以及阶梯定价等进 阶功能。主流无线远传表分为 2G、LoRa、NB-IoT三种，NB-IoT 物联网燃气表应用范围更广。2G 远传表是三者中发展最为成熟的，但目前三大运营商正在逐步退出 2G 网络运营的趋势。 LoRa 远传燃气表基于 LoRa 物联网通信协议，需要自建通信网络，前期投入成本较大，并 且后期需要不断维护。NB-IoT 远传燃气表基于 NB-IoT 物联网通信协议，由于使用的是通 信运营商的网络，因此不用自建网络，只需缴纳通信费即可。在三大运营商均已实现大范 围 NB-IoT 网络覆盖的情况下，NB-IoT 物联网燃气表的应用范围更广。此外，NB-IoT 网络的低功耗、广覆盖特性完美契合智慧城市与物联网的需求，例如智能 燃气表、智能水表、智能停车等应用。NB-IoT 产业链从上游芯片到下游运营商均有巨头参 与，未来有望快速发展。同时，国家对 NB-IoT 网络的支持也将利好 NB-IoT 物联网表的快速普及。2017 年 6 月，工信部发布《关于全面推进移动物联网（NB-IoT）建设发展的通 知》，要求加快推进网络部署，构建 NB-IoT 网络基础设施。金卡智能已布局物联网智能燃气表及其系统，并不断试点推广。公司早在 2013 年即推出 国内首款物联网智能燃气表系统，快速抢占物联网智能燃气表市场。在新一代物联网通信 标准大局尚未确定的情况下，公司再度把握技术升级契机，率先布局 NB-IoT 标准的智能 燃气表。2016 年，公司与深圳燃气、中国电信、华为公司签订了《智慧燃气战略合作协议》， 在深圳启动全球首个基于 NB-IoT 技术的远程抄表试点项目，并不断扩大 NB-IoT 智能燃气 表试点范围。4.4.2. 金卡智能：由单机向整体解决方案服务商转型……5. 工业互联网案例之一：智能物流，仓-干-配-柜多环节优化快 递物流成本5.1. 智能物流底层：工业互联网的逻辑智慧物流是指利用现代工业互联网技术，对物流各环节进行实时状态分析，最终实现自主 决策，建立一套现代化物流体系。智慧物流架构分为 感知层、传输层、服务层和应用层 ， 涉及的基础技术包括人工智能、大数据与云计算、区块链等，将整个物流系统组成一个工 业互联网。工业互联网的概念在当前已经有所普及，但在物流领域的应用依然不够成熟，物联网技术 将会帮助行业从数字化到智能化的转型。 当前物流业的瓶颈在于数字化程度不足， 感知层 面，利用硬件获取基础数据的普及程度仍有较大的进步空间。感知层是智慧物流的起点，是整个系统实现对货物感知的基础1）感知层媒介主要是硬件：是直接进行物流动作的各项硬件设备，如叉车、卡车、无人 机等，其应用场景遍布仓库、干线、配送与末端；2）采集方式：对物流信息的采集方式则包括了 RFID 感知技术、条码自动识别技术、GPS 移动感知技术、激光雷达探测技术、传感器感知技术、红外感知技术、语音感知技术、机 器视觉感知技术、无线传感网技术等，实现对货物数据的读写和实时监控。 传输层：变化最大的层级，4G 向 5G 进阶打开变革空间传输层承担数据传输任务，实现物流各活动环节的人、货、车、路等信息的互联互通。当 前正处于通信技术更新迭代，4G 向 5G 进阶的阶段。过去无线 WIFI、高速以太网难以满足 物流活动中货物移动的及时通信，同时现有 4G 移动通信技术带宽峰值受限无法承接日益 膨胀的海量物流数据实时传输，5G 技术不仅可以完成硬件节点之间的数据传输，更重要的 是可以支持工业互联网、大数据、人工智能技术的运用以及进一步升级。服务层：基础技术，如大数据、云计算、人工智能等服务层承担数据的存储、访问和计算功能，主要负责接收传输层终端发送的信息，利用工 业互联网、大数据、云计算、人工智能等技术对多种类型非结构化海量数据进行存储、计算分析、检索、实时交互等处理，产生决策指令。 以菜鸟当 前提供的物流云服务为例，包 含 了 基 础 组 件 （ 云 服 务 器 、 云 数 据 库 、 负 载 均 衡 等 ）， 大 量 业 务 组 件 （ 地 址 解 析 、 车 辆 规 划 等 ）、 技 术 集 成 、 数 据 和 安 全 组 件 等 。应用层：如 WMS、TMS 等，第三方与自开发皆有应用层为借助工业互联网感知技术，接受服务层决策指令，在应用层完成实时操作。类似 于操作系统上的应用软件， 当前最常见的应用系统包括仓库管理系统（ W MS ，Warehouse Management System ）、 运 输 管 理 系 统 （ T MS ， Transportation Management System ）、 供 应 链 管 理 系 统（ S CM ，Supply Chain Management ） 。对于一个综合性的物流公司而言， 其业务往往涉及了仓储、运输、供应链、订单处理等多点，信息会在各个系统中流通，当 前的专业管理系统市场中，既有专门的第三方软件供应商，也有物流公司选择自行开发的 如京东、菜鸟和几家技术能力先进的一线快递公司。智慧物流应用场景具体到落地， 我们将智慧物流的应用场景笼统地分为四段 ： 仓 、 干 、 配与柜 。每一项各自 对应了不同的使用场景和硬件设备，各设备采集数据，并将数据通过物联网互联互通，再 采用大数据和人工智能技术计算好线路、动作等，就形成从仓库到最后一公里的、一个完 整的智慧物流系统。5.1.1. 节点：仓库，最成熟的案例为自动化无人仓库我国仓储目前处于集成自动化向智能自动化仓储过渡阶段，依托工业互联网等先进高新技 术，已有多项应用实现落地。其中包括仓库选址、进出库调配、自动化无人仓库等。我们 在此处以自动化无人仓库为案例进行剖析。自动化无人仓库：自动化无人仓是不直接进行人工处理的情况下自动完成物料的存储 和取出。自动化无人仓库由硬件+软件组成：1） 软件：WMS 是整个仓库系统的智慧大脑，通过对仓库内的各类资源进行计划、 组织、引导和控制，实现对货物的存储与移动（入库、出库、库内移动）管理， 提高库存准确率，完成供应链一体化。目前，我国在 WMS 研发仍处于起步阶段；2） 硬件：为打造高度自动化作业流程，从仓库拣选到存储的各环节，需引入多种类 型的智能设备辅助完成工作，如 无人叉车、 机器人、 拣选 A GV 、分拨 A GV 、自 动封箱机、自动分拣装备 等。5.1.2. 运输：干线运输与最后一公里运输配送可进一步细分为干线运输和最后一公里，智慧物流应用场景已颇为多样。纯线上 平台的形式包括车货匹配（已出现较大公司）、线路规划（多为物流公司内部开发，旨在 降低成本）、即时配送系统（技术领先企业包括美团外卖、顺丰同城等）。5.1.2.1. 干线车货匹配：平台将货主的货源信息与车主的运力信息集中在平台上，撮合双方需求， 最后达成货物运输交易。当前来看，满帮为在市场中较为典型、份额占比较高的平台。满帮（前运满满+货车帮合并后的新公司）对区域内车辆分布、发货情况进行监测，展示 当地车辆供需偏差情况，完成对未来车辆供给及货源数量的预测， 公司也参与多项 5G 车 联网协议制定 ，持续开展基于 V2X技术的编队行驶和车车互联研究；运输线路调度：利用载重量/载重体积的传感器和移动通讯技术对各个节点（仓库和 转运中心）的货量实时监控，提取所需重新配置资源的信息，通过人工智能等核心算 法对物流资源合理分配，优化运输路线，提升货车装载率。5.1.2.2. 最后一公里无人车：菜鸟于 2016 年 9 月上线机器人“小 G”，负责园区环境内末端配送，2018 年在云栖大会发布新能源自动驾驶智慧物流车，可承载几吨货物，定位精度在 20cm 以内，可实现“车端-路端-云端”三位一体的车路协同智能；京东无人车配送于 2018 年 6 月在北京海淀区已实现常态化运营，最多可配备 30 个取货箱，15km/h 运行时速 也极大拓展了配送机器人的服务半径。无人机：京东于 2018年 11月完成 干线无人货运飞机 首飞，机翼超过 10 米，装载重 量超过吨级，可连续飞行 1000 公里以上。无人货运飞机承接干线与末端无人机转接 工作，未来将与京东物流仓储设施无缝对接，打造智慧物流供应链。此外，中国邮政、 圆通、苏宁、菜鸟也相继完成了无人机测试飞行。同城配送：指城市范围内的物流配送，根据配送货物性质可进一步细分为快递同城配 和即时配送。从技术角度来看，技术含量较高的是即时配送。在分配订单时，外卖平台需要考虑 外卖员与商家距离、路况信息、商家出货特征，最 重要的是用户的需求，外卖员到用户的距离和路况。 系统需要对时间、空间和商户这 三个维度综合评估，复杂度相当之高。美团构建 O2O 实时配送智能调度系统，将亿 级历史订单数据分析作为基础，结合对线下配送路况、天气、取餐难度等多变因素进 行评估，为外卖员规划最优路线，降低配送成本的同时提升客户服务体验。5.2. 上市公司实践落地5.2.1. 快递公司：利用智慧物流降本增效对于当前智慧物流领域的落地实践而言，快递公司是在资金、技术等条件上均实力最强的 物流公司之一。当前上市的一线快递，日均包裹数量在 1000-2000 万票间，而一个包裹包 含了发出、到达、动态的线路规划、路经转运中心、经手人员、各环节逗留时间等多维度 信息，因此 快递公司所面对的将会是每天数亿级别的数据量。当前一线快递公司的电子面单率均在 95%以上，叠加手持把枪、转运中心内的扫描设备等， 快递包裹本身在数据的信息化上已经有了较强能力，当务之急一方面在于对现有数据的挖 掘，另一方面则是在如此大的数据量面前，如何加快数据的使用效率。因此过去几家公司 都已自主研发系统，例如圆通自行开发金刚系统、行者系统，申通开发清源系统与锦囊计 划，韵达与合作方探索边缘计算与区块链，德邦开发数字孪生中心、中转 360等。实践上，快递公司在智慧物流上的探索主要集中在降本增效，如干线上的装载率提升、以 及转运中心端的自动化设备替代人工上。受益于规模效应+智慧物流的改善，过去几年快 递企业的单位运输与操作成本均实现了快速下降。干线：路由规划提升装载率，减少车辆损耗，降低成本单位运输成本的高低取决于外包运输成本的高低、自有车队的折旧、人员、油费、路桥等 诸多因子，而在当前快递企业自有车队占比逐年走高的背景下，快递企业自有车队的成本， 最核心的因子即为装载率——智慧物流在此处发挥的作用就是，在一定的包裹量下，如何 通过更优化的线路规划，提升车辆的利用率，并且减少空跑与无意义的来回。转运中心：自动化人工拐点已现，人工成本逐年走低转运中心的成本下降，财务上是设备折旧上升与人工成本下降的曲线交汇。过去几年快递 公司均处于加速迭代设备的状态，这直接带来了人工成本和整个中转中心成本的快速下降。5.2.2. 顺丰：大量超前投入顺丰在智慧物流领域是最具野心的物流公司，每年均有较大的研发相关的开支，其费用化 的部分高达通达系公司的接近 10 倍。分拆上市公司的支出方向，除了融合系统、运营底 盘等基础支持系统之外，无人机、大数据、同城子系统是其中的亮点。除了内部研发，顺丰在外部投资上也走在前列，智慧物流方面最具备代表性的两项投资分 别是物联亿达与美国的 Flexport，分别对应的是物流物联网的落地与全球货代平台。 物联亿达，物联传感云服务：2017 年，顺丰控股四川物联亿达科技有限公司，物联 亿达精心打造的 PaaS（平台即服务）物联网云平台，基于物联网、云计算与人工智能 技术，通过快速接入多种类型传感器，为金融服务、仓储物流、智慧交通、智慧农业 等行业应用与合作伙伴，提供物联网中间件技术应用与解决方案支撑。Flexport，现代货代平台：2018 年 4 月与 2019 年 2 月，顺丰先后两次投资于货运物流 平台Flexport（飞协博），Flexport 是最早推出专门服务于货运的云软件和数据分析平台， 目前为二百多个国家的上万名买方和卖方提供包括海运、空运、卡车、铁路货运、拖运和 搬运、仓储服务、海关经纪、融资和保险在内的全方位服务。6. 工业互联网案例之二：工程机械，树根&徐工云平台迈向成熟……（报告来源：天风证券）（如需报告原文请登录未来智库）

回复关键词【2019智慧文旅】下载完整报告腾讯全球数字生态大会于5月21日-23日在昆明滇池国际会展中心召开。腾讯云启、腾讯云启研究院联合腾讯文旅、腾讯文旅产业研究院在会议期间共同发布了重磅行业报告：《2019产业互联网智慧文旅研究报告》，报告首次全面阐述了产业互联网时代智慧文旅的发展轨迹。报告中提到，文旅行业正处在新一轮技术革命的起点，伴随AI和5G等新一轮技术的崛起，智慧技术正在打开经济社会发展的新篇章。文旅行业迫切需要装上新技术引擎，提高行业生产力，奔向未来的智能社会。当前文旅行业已经发展到 3.0 阶段，人们生活水平快速提高，消费升级，对文旅产品和文旅体验的要求也更加具体和个性化，解决旅游体验和旅游品质问题成为当前文旅业的重头戏，需要相关产业链、政府、企业链用技术将文化和旅游有机巧妙的结合，让用户的出行体验更有深度也更加智慧。报告指出，文旅产业不同于其他产业的一大特点就在于其拥有大量珍贵的文化资产和无形资产。如何有效地将这些独一无二的文化遗产推广到更大的市场，融入普通消费者的生活，以及如何在当前互联网和新技术的时代，更好的开发无形资产的价值，将给文旅产业带来全新的发展局面。近几年来，互联网+旅游、智慧旅游、全域旅游、文旅融合等旅游业转型升级方向相继被提出并落实，并获得了政策和社会的认同。在互联网巨头中，腾讯率先瞄准了这一领域，做出了智慧文旅布局，成立了腾讯文旅全新业务品牌，通过提供完整、系统化的顶层设计，解决方案和服务落地，连接G2B2C，助力文旅产业数字化高质量发展，以腾讯多年的用户数据积累和平台建设为基础，以强大的云计算技术为支撑，在旅行的智慧化、文化的智慧化、文旅结合的智慧化三大方面展开了探索与实践。针对如何把握住智慧文旅的发展机遇，报告指出，文旅行业的发展有三重动力：消费升级、政府推动、对外开放。消费升级对文旅行业提出了更高的个性化服务要求，政府推动对文旅行业提出经济增长的要求，对外开放程度扩大则提出了更多国际化的要求。借助于新一轮技术革命，文旅行业将走上富有智能化和个性化服务的道路。当前促进经济社会发展的动能由过去的人口红利驱动向创新驱动转变，技术决定行业经济发展，只有适应技术进步，充分利用新的生产工具，提升生产力水平，才能抓住发展机遇，从激烈的竞争中脱颖而出。报告原文回复关键词【2019智慧文旅】下载完整报告- End. -本文编辑：腾讯文旅见习编辑 张聪聪审核：腾讯文旅 孙晖 仝晓琳 张璐图片素材出自互联网 版权归原作者所有#文化产业参考# 整合编译 欢迎分享至朋友圈

2020年10月29日，北京讯——近日，亿欧智库、中国工业互联网研究院联合思爱普(SAP)重磅发布《2020 工业互联网产业研究报告》。该报告借助亿欧智库和中国工业互联网研究院对于工业互联网的长期观察与研究成果，结合SAP在工业4.0领域的全球经验与成功实践，全面地揭示了工业互联网的最新发展形势，评估中国工业互联网行业落地情况，为产业发展注入强大的数字化变革动能。该报告指出，中国工业互联网正在面临来自技术、产业及商业模式创新等层面的挑战，比如亟需攻克工业软件研发、设备联网率、设备数据采集与分析、工业系统互通等技术痛点。同时，产业信息化水平不均导致的产业协同难题，应用与商业模式创新模式也急需加强，这都对工业互联网的加快发展与长远发展提出了挑战。针对中国工业互联网发展现状，该报告提出了创新的工业互联网行业落地效果评级模型，对装备制造业、汽车制造业、电子信息制造业等五大行业进行了落地研究。报告表明，实施工业互联网的最终价值在于通过数字化生产与数字化管理达到价值链重塑，助力各行业实现数字化研发、智能化生产与设备管理，提高生产效率，降本增效，并打通上下游信息窗口，实现供应链协同。工业互联网行业应用发展概况亿欧智库研究院院长由天宇表示：“历经半年，亿欧从技术、政策和产业需求等角度展现中国工业互联网的发展现状，围绕技术、产业和商业模式等方面深入剖析了中国工业互联网发展的机遇与挑战。该报告从工业互联网行业落地的角度，提出了工业互联网行业落地效果的评级模型，并通过专家打分的形式，对现阶段中国工业互联网行业落地情况进行评估，希望可以为工业互联网的落地行业研究提供相应支持。”中国工业互联网研究院总工程师张晓彤表示：“工联院致力于开展与中国工业互联网相关的发展战略、规划、标准研究，以及国际交流与合作等工作，旨在打造世界知名的工业互联网智库。借助此次合作，我们期望从全球视角和中国市场特色入手，给企业和市场提供一个更清晰的工业互联网全景图，从政策、技术、产业、商业模式和行业落地等多个方面给与更多的参考。”SAP中国区副总裁兼首席数字官彭俊松表示：“该报告通过分析全球工业互联网发展现状，比较中德工业互联网发展的不同路线与特点，为中国走出独具特色的工业互联网发展道路、解决行业落地难题提供了切实可行的洞察与建议。一直以来，SAP希望利用自身在工业4.0和工业互联网领域的相关经验与解决方案，在后疫情时代帮助中国企业明确实现数字化转型、建设智慧企业的发展方向并提供强大的技术平台支持，持续地为中国工业互联网发展‘出谋划策’！”作为工业互联网的领导企业和新基建积极参与者，SAP 凭借自身在工业 4 0 领域的领先优势和智慧企业战略，为客户提供具备可实现全要素链、全价值链、全产业链全面连接的端到端解决方案，这也是SAP智慧企业战略的有机组成部分。结合SAP 业务技术平台、SAP HANA大数据平台、SAP S/4HANA智慧管理系统等数字化解决方案及标准化平台，帮助更多中国客户在不同细分领域打造成功实践案例，向数字化转型迈出积极的步伐。关于 SAPSAP的策略是帮助每一家公司成就“智慧企业”。作为全球领先的企业应用软件解决方案提供商，SAP致力于帮助各行业领域的、各种规模的企业实现卓越运营：全球77%的交易收入都与SAP 系统有关。通过我们的机器学习、物联网和先进的分析技术，SAP助力客户成为智慧企业。我们为用户和企业提供深入的商业洞见，促进协作，帮助其在竞争中保持领先地位。SAP为企业化繁为简，让客户能用适合企业自身的方式运行软件。利用端到端应用套件和服务，SAP支持全球25个行业的企业和公共机构客户实现运营盈利并持续创新。通过构建包含客户、合作伙伴、员工及意见领袖在内的全球网络，SAP致力于让世界运转更卓越，让人们生活更美好。如需了解更多SAP资讯，请访问：SAP中国新闻中心。（文章来源：砍柴网）

来源：澎湃新闻原标题：5G+工业互联网发展报告：20个省市政策支持，应用是重点11月21日，在2020中国5G+工业互联网大会成果发布会上，工信部新闻宣传中心、中国信息通信研究院联合发布了《中国5G+工业互联网发展报告（2020年）》（以下简称“《发展报告》”）。澎湃新闻记者 周頔 摄《发展报告》基于中国信息通信研究院“5G+工业互联网”发展指数模型研究成果，从发展环境、基础设施、产业生态、创新发展四大维度，对我国5G+工业互联网产业发展进行全面总结。《发展报告》称，目前已有20个省市明确了对5G+工业互联网方向的政策支持，并充分利用现有工业互联网单项冠军、技术改造等资金政策进行支持，在全国范围内形成以“长三角”地区、粤港澳大湾区为引领的两区、三带、多点发展格局。各地区制定的5G+工业互联网相关政策，均将5G工业应用作为重点引导的发展方向之一。《发展报告》表示，5G+工业互联网的建网模式逐渐清晰，全国5G基站建设已将近70万个，应对工业互联网的5G基站共有3.2万个。目前在建的5G+工业互联网项目已超过1100个。在2020年第三届“绽放杯”5G应用征集大赛中，工业互联网项目占比达到了28%，比2018年提升了22%，成为最具热度的5G融合应用领域，其中近三成项目已落地商用。

中国青年报客户端讯（苏佳霖 中青报·中青网记者林洁）近日，“2020中国制造论坛”在广东佛山召开，论坛以“加快工业互联网应用 推动制造业高质量发展”为主题，深入探究全球经济变局中的制造业升级，研讨如何经由政府层面推动和产业自身发力，加快工业互联网应用，进而带动制造业向制高点迈进。我国工业互联网进入发展的快车道，应用场景不断扩展，已从概念的普及进入实践的生根阶段。其中，工业互联网平台发展尤为迅速，中国本土涌现出近百家互联网工业平台。在国内经济增速放缓、国内消费趋势更加多样化、国际环境有很大不确定性的大背景下，中国制造业正在寻求独具特色的转型升级之路。中国工业经济联合会会长、工业和信息化部原部长李毅中强调，发展数字经济是世界潮流、国家战略，要统筹谋划、积极推进，抓好大数据、互联网、云计算、人工智能新一代信息技术与实体经济的深度融合。“越来越多的制造业企业，尤其是中小企业能成长为专精特新的‘小巨人’，继而成为单项冠军，我们国家的制造业就会大大提升，也只有夯实了工业基础能力，数字化、网络化、智能化才能顺利推进，企业数字化转型才能成为可能。”图片由主办方提供其间，中国机械工业联合会专家委员会名誉主任朱森第、富士康工业互联网股份有限公司董事长李军旗发布了财经智库“2019工业互联网与中国制造转型升级”调研报告。据朱森第介绍，财经智库调研历时半年，走访了广州、青岛、徐州、杭州、苏州、无锡等城市，寻找全国各地发展工业互联网的最佳解决方案。最终，找到了工业互联网和制造业实现融合发展的重点，归纳为远程运维、质量管控、协同设计、共享制造、定制生产、物流仓储、工艺革新、精益管理、营销服务、解决方案十个领域。他们将以市场主导为原则，着眼市场、分析市场、响应市场、创新市场。参会嘉宾还围绕工业互联网平台发展现状与展望、破解中小企业工业互联网应用困境、核心技术驱动全面创新破局等主题，在现场进行了交锋对话和思维碰撞。（经济部编）