2019年，伴隨著國家和地方工業互聯網政策的落地以及工業互聯網創新發展工程的組織實施，我國工業互聯網平臺建設和推廣進入從試驗驗證到規模化應用、從垂直深耕到橫向拓展、從企業局部上云到全方位上云、從產業鏈單點突破到產業鏈圖譜加速完善的新階段。工業互聯網平臺是工業全要素鏈接的樞紐，是工業資源配置的核心，對于振興我國實體經濟、推動制造業向中高端邁進具有重要意義。

從技術結構看工業互聯網的應用場景

從工業互聯網的發展背景來看，工業互聯網平臺是業云平臺的延伸發展，其本質是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術，構建更精準、實時、高效的數據采集體系，建設包括存儲、集成、訪問、分析、管理功能的使能平臺，實現工業技術、經驗、 知識模型化、軟件化、復用化，以工業APP的形式為制造企業各類創新應用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協同演進的制造業生態。主要涉及七大類關鍵技術，分別為數據集成和邊緣處理技術、基礎設施即服務（IaaS） 技術、平臺使能技術、數據管理技術、應用開發和微服務技術、工業數據建模與分析技術、安全技術。七種關鍵技術的相互融合中可以看出，工業互聯網的重點在“網絡”+ “數據”+“安全”，網絡是基礎，數據是核心，安全是保障。

工業互聯網平臺當前總體應用于四大場景。第一，面向工業現場的生產過程優化；第二，面向企業運營的管理決策優化；第三，面向社會化生產的資源優化配置與協同；第四，面向產品全生命周期的管理與服務優化。

目前平臺應用還處于初級階段，以“設備物聯+分析”或“業務系統互聯+分析”的簡單場景優化應用為主。未來平臺應用將向深層次演進，將在物聯與互聯全面打通的基礎上實現復雜的分析優化，從而不斷推動企業管理流程、組織模式和商業模式的創新。

工業互聯網， 全球新一輪產業競爭的制高點

制造業是經濟長期可持續發展的基石！

在我國GDP中，服務業的比重已經排到了第一位。 縱觀各大經濟體的發展史，沒有哪個大經濟體可以靠服務業成為發達國家，主要是因為資本是靠投資來積累 的，有了資本才能生產。服務業是依賴于物質基礎的， 而物質基礎正是由制造業和農業提供的。改革開放以來，制造業一直是我國經濟發展的強勁動力，就規模而言，我國制造業已居于世界第一。未來若干年制造業的可持續發展仍將是我國經濟發展的主要動力，是從制造大國走向制造強國的關鍵時期。

破解制造業的阿克琉斯之踵

阿克琉斯之踵，即致命的弱點。目前中國的制造業面臨著傳統制造業產能過剩、企業生產成本不斷上升（人力、環境、土地和融資等）、企業研發投入不足、技術和產品急需升級的四個難題。

比如說，制造業就業人員平均工資從2008年的16445元 持續上漲到2017年的44991元，復合年增長率（CAGR）高達10.6%，遠高于國內生產總值（GDP）的增速。從細項來看，制造業中私營單位的就業人員平均工資低于制造業就業人員的平均工資。

制造業的銷售利潤率上升的幅度遠不及制造業成本的 上升幅度。統計局數據顯示制造業銷售利潤率從2014年的4.5%緩慢上升到2018年的5.9%，中間在2015年2月制造業的銷售利潤率還出現過下跌，之后才在供給側改革的刺激下逐漸恢復上漲的態勢。

從各國的時薪的比較來看，中國制造業的平均工資已經超過巴西和墨西哥等國水平并且正在迅速趕上希臘和葡萄牙。此前中國的工資水平經歷了持續10年的迅猛上漲， 已經翻了三倍。

中國人口老齡化和工作年齡人口預期中的減少，可能在未來幾年帶來更高的工資壓力。這說明中國的勞動力的比較優勢在逐漸喪失。

破解制造業的阿克琉斯之踵在于制造業要與信息通訊技術深度融合。從政策上我們可以發現政府對于制造業的思路是清晰的，出清落后產能，制造業擁抱信息通信技術進行產業結構升級。

首先，2015年開始，以去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板為重點的供給側結構性改革，經中央經濟工作會議定調后，正式拉開大幕。三年以來，供給側改革取得了重大的成效，落后產能得到了有效的出清。

其次，隨著中國制造的轉型升級的相關配套政策的出 臺，堅持“創新驅動、質量為先、綠色發展、結構優化、人才為本”的基本方針，堅持“市場主導、政府引導，立足當前、著眼長遠，整體推進、重點突破，自主發展、開放合作”的基本原則，通過“三步走”實現制造強國的戰略目標。

最后，2017年10月30日，國務院常務會議審議通過《深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意 見》，促進實體經濟振興，加快轉型升級。工信部積極推進工業互聯網平臺，于2018年6月出臺了《工業互聯網發 展行動計劃》《工業互聯網專項工作組2018年工作計劃》 等文件。此外在2018年6月12日，工信部信管局公示了 2018年工業互聯網創新發展工程擬支持的項目名單。

制造業需要與工業互聯網深度融合

世界上主要發達國家采取了一系列重大舉措來推動制造業轉型升級，德國依托雄厚的自動化基礎，推進工業4.0；美國在實施先進制造戰略的同時，大力發展工業互聯網；法、日、韓、瑞典等國也紛紛推出制造業振興計劃。

黨的十九大報告指出，“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。”中國制造業的轉型升級是從要素驅動轉向創新驅動，這必然要從粗放的規模制造向精細的效率提升以及智能化生產轉變。工業互聯網正好契合了這種轉變的要求。

工業互聯網打造機器、物料、人、信息系統的基礎網 絡設施，形成智能化發展、科學決策與智能控制，大幅提高了制造資源配置效率。《工業互聯網白皮書》中提到，工業互聯網平臺是工業全要素鏈接的樞紐，是工業資源配置的核心，對于振興我國實體經濟、推動制造業向中高端邁進具有重要意義。可以說，工業互聯網是全球新一輪產 業競爭的制高點。

2018年是全面實施工業互聯網的開局之年，市場空間廣闊。工信部部長苗圩表示，工信部開展了工業互聯網發展“323”行動，即打造網絡、平臺、安全三大體系，推進大型企業集成創新和中小企業應用普及兩類應用，構筑產業、生態、國際化三大支撐。

2017年我國工業互聯網市場規模約為4700億元，預 計工業互聯網的市場規模在2018年到2020年的年均增速約為18%。

政策開始逐漸落地，市場空間有望加速

自2015年5月以來，國務院、發改委、工信部等多個部門發布關于制造業與工業互聯網的政策。特別在2018年2月，經國家制造強國建設領導小組會議審議，決定在國家制造強國建設領導小組下設立工業互聯網專項工作小組，由工信部部長苗圩任組長。工業互聯網專項工作小組的設立將有力推動中國制造業升級的實施。一系列的政策和規劃顯示了工業互聯網在中國制造中扮演重要的地位。 在2018年6月12日，工信部信管局公示了2018年工業互聯網創新發展工程擬支持項目名單，其中8家單位入圍“跨行業跨領域工業互聯網平臺試驗測試”項目，并有多家上市公司入圍其它具體項目。表明工業互聯網發展的緊迫性以及管理部門的高執行力，工業互聯網有望加快發展。這同時也標志著工業互聯網進入了新階段，從紙面的意見和政策開始轉變為具體措施。

海外經驗：海外巨頭的布局時機和布局方式

通用電氣：專注構建全新工業互聯網平臺

GE是一家多元化的科技、媒體和金融服務公司。GE 的產品和服務范圍廣闊，從飛機發動機、發電設備、水處理與安全技術，到醫療成象、商業和消費金融、媒體內容和工業產品。公司涉足六大業務領域：基礎設施、商務金融、消費者金融、醫療、媒體娛樂與工業。

斷臂金融，專注于構建全新工業互聯網平臺。 在2002-2004年，金融部門產生的利潤一直占GE總利潤的40%以上，在2004年，金融業務甚至為GE貢獻了高達42% 的利潤。從2008年至2014年，GE金融的期末凈投資從5380億美元降至3630億美元。根據計劃，2018年GE90%的盈利將來自高回報的工業業務，而2014年這一比例僅為58%。

GE的工業互聯網思路。GE公司認為，“工業互聯網” 是兩大革命中先進技術、產品與平臺的結合，即工業革命中的機器、設施與互聯網革命中的計算、信息與通信；是200年來繼第二波互聯網革命中，計算能力和分布式信息網絡占據主角；第三波工業互聯網革命中，基于機器的分析方法所體現的智能占據主角，以智能設備、智能系統、智能決策這三大數字元素為顯著特征。

Predix：GE推出的針對整個工業領域的基礎性系統平臺，是全球第一個專為工業數據分析而開發的操作系統， 它不僅能實時監控包括飛機引擎、渦輪、核磁共振儀在內 的各類機器設備，同步捕捉它們在運行過程中高速產生的 海量數據，還能對這些數據進行分析和管理，做到對機器的實時監測、調整和優化，從而提升運營效率。Predix是實現全面數字化的敲門磚，可以應用在工業制造、能源、醫療等各個領域。此外，GE目前已基于Predix 平臺開發 部署計劃和物流、互聯產品、智能環境、現場人力管理、工業分析、資產績效管理、運營優化等多類工業 APP。 案例：通過Predix平臺的APM功能，GE公司為布魯斯電力公司提供了核電設備實時監控和故障反饋服務，設備 運行數據實現可視化管理。憑借Predix平臺，布魯斯電力公司的單個核電設備連續運行500天即可為當地提供全年15%的電力，效率大幅上升，平均發電價格降低了30%， 設備穩定性明顯上升。

西門子：并購進軍工業互聯網領域

不同于GE從物聯網角度切入，主攻智能服務，西門子更偏重工廠生產方式的變革，抓住了“工業4.0”的核心，其更成為了世界重工業轉型的先驅者。

西門子在逐漸剝離家電、電信設備、移動電話、計算機、半導體、照明設備等業務的同時進行了一系列的并購。在收購了UGS之后，自動化系統開始逐步進入了智能制造的新紀元。在此基礎上，西門子公司前后收購LMS、 Innotec、Vistagy、IBS、Vrcontext等公司，補齊仿真與測試系統、過程工業軟件、3D可視化等數字化能力；收購 Tesis，進一步增強西門子的工業軟件的產品組合。西門子公司通過一系列的收購打通了數字化工業轉型之路。

西門子股份公司是全球電子電氣工程領域的領先企 業，業務主要集中在工業、能源、基礎設施及城市、醫療4大領域。西門子于2016年推出MindSphere平臺，該平臺采用基于云的開放物聯網架構，可以將傳感器、控制器以及各種信息系統收集的工業現場設備數據，通過安全通道實時傳輸到云端，并在云端為企業提供大數據分析挖掘、工業 APP 開發以及智能應用增值等服務。

MindSphere憑借其獨樹一幟的開源性和兼容性，以及優越的數據采集與分析能力，能夠提供優質的數據服務， 幫助設備制造商和最終客戶，主要優勢如下：（1）提升設備可用度。（2）增強能源效率。（3）保障數據安全。（4）改善生產制造的效率和質量。同時 MindSphere嚴格遵守高標準的安全傳輸協議HTTPS進行數據傳輸，并按照最高標準建設云數據中心以存儲數據，實現最高標準的信息安全保障。

MindSphere平臺目前已在北美和歐洲的100多 家企業開始試用，并在2017年漢諾威展上與埃森哲、Evosoft、SAP、微軟、亞馬遜和Bluvision等合作伙伴展示了多種微服務和工業APP。 案例：（1）格林科技利用西門子S7采集機床產品中的6組數據，每30秒采集一次并上傳至 MindSphere平臺， 實現了失效報警等功能。（2）在可口可樂荷蘭Dongen工廠中的150個小型電機上安裝了傳感器，并將數據上傳至 MindSphere平臺，基于對電機震動情況的數據分析實現故障預警。

借鑒海外， 關注先發優勢和高市場滲透率的投資標準

比較國外巨頭GE、西門子等公司轉向工業互聯網的歷史可以發現，國外巨頭轉型工業互聯網都是堅決、迅速的，要么通過自己技術開發，要么通過并購重組追趕。GE從物聯網角度切入，主攻智能服務，7年累計研發投入70億美元。西門子通過一系列的并購重組，在更偏重工廠生產方式的變革的原則下切入工業互聯網。這對我們投資國內的工業互聯網的標的具有極大的參考意義。

我們認為，中國制造業的新常態將加速工業互聯網的發展，尤其是在政策的直接推動下。我們認為從以下方面選擇標的：

第一，轉型工業互聯網堅決迅速的，具有先發優勢，通常會有政策支持的公司標的。

第二，深耕于某一制造業領域，具有較高的市場滲透率。

第三，注重生產方式的變革，這是信息化和工業化兩化深度融合的必然要求。

寶信軟件：深耕于MES業務，領軍工業軟件

公司是寶鋼股份控股、寶鋼集團實際控制的軟件企業，歷經30余年發展，是中國領先的工業軟件行業應用解決方案和服務提供商。公司產品與服務業績遍及鋼鐵、交通、醫藥、采掘、有色、化工、裝備制造、金融、公共服務、水利水務等多個行業。

公司的核心競爭力主要體現在：第一，“兩化”的深 度融合能力。積極探索構建智能工廠和智慧制造，策劃和踐行工業4.0解決方案、工業機器人、無人化物流管控等產品。第二，持續的技術創新能力。公司緊隨IT行業發展潮流，堅持技術創新，在云計算、移動互聯、大數據、無人化等新興領域不斷突破。第三，公司擁有強大的系統集成、應用集成、數據集成和項目管理能力，基于健全的管理體系（QHSEI、CMMI等），可集成信息化、自動化和智能化領域主流的技術、產品和系統，具備完整的專業技術鏈，能提供三化一體的集成服務能力，項目管理規范穩 定。第四，完善的業務構建能力。擁有完整的工業軟件和城市智能化領域的解決方案，逐步形成了以“全層次、全流程、全生命周期”為特征的業務構建能力。

公司于2017年正式發布寶信工業互聯網平臺，實現企業內部信息流、資金流和物流的集成和融合。寶鋼通過寶信工業互聯網平臺，實現了表檢儀實時分析，優化了產品質量。寶信軟件公司的優勢有：第一，工業軟件的領軍地位，具有強大的研發能力，公司多次獲獎，入圍工信部 “第一批智能制造系統解決方案供應商推薦目錄”和工業互聯網創新發展工程擬支持項目。第二，隨著國內鋼鐵行業的回暖，公司積極投身寶武鋼鐵信息化整合的相關工作，在進一步探索在服務屬地業務的基礎上，以武漢為基地推進中部業務發展。第三，打造中高端的互聯網數據中心（IDC）項目。實施批發型經營模式，訂單規模大、周期長（5-10年），使得用戶粘性高，具有穩定現金流和較高資本回報率。2017年國內IDC市場規模高達946.1億，按照第三方中立數據中心服務市場占比約三分之一估算，第三方中立數據中心市場規模310億元。2017年寶信軟件的服務外包收入高達12.35億，同比增長38.57%。2016年寶信 軟件的IDC業務市占率達1.54%，我們認為隨著寶之云IDC機柜的不斷上架，服務外包收入和IDC業務市占率將呈逐年上升趨勢。

用友網絡：驅動企業商業模式與管理方式的變革者

公司圍繞“聚合用友云”“軟件效益化”及“互聯網 金融”三大經營策略，大力推進用友3.0戰略的實施，加大加速了云服務和金融服務發展力度和速度，實現了云服務收入和金融服務收入的高速增長、軟件業務穩定增長。精智工業云全面引導制造業生產方式的改革，公司是中國 ERP軟件龍頭，市占率大約在40%左右。此外，公司深入 挖掘工業數據，發力供應鏈金融業務。用友精智平臺支撐的企業云服務超過1000個，提供了300多個應用組件、50多個應用開發框架，能夠支持千萬用戶在線操作。

東方國信：自主化大數據產品龍頭

公司致力于為客戶提供企業級大數據及云平臺整體解決方案，基于大數據、云計算、人工智能和機器學習等世界前沿技術提供包括數據采集、數據存儲計算、數據分析挖掘、數據應用、數據治理管控、云基礎服務與應用開發平臺、智慧城市等相關產品、服務與解決方案。公司構建了云化架構的大數據產品線，形成了體系化、自主化的大數據核心產品體系，基于軟硬件相結合的端到端工業大數據解決方案，推出工業互聯網平臺（名為BIOP）。

東方國信目前進一步搭建了面向7個工業領域的子平臺，匯聚數十家開發生態企業和數千名開發者。酒鋼宏興基于BIOP平臺的鋼鐵制造流程協同優化大幅提升了公司效益。

浪潮集團：服務器龍頭，布局智能計算

公司是以服務器、軟件為核心產品的解決方案服務商。2017年正式推出浪潮M81平臺，具有云端和本地部署多個模式，并推出一系列基于物聯網數據的應用。浪潮 M81平臺架構分為四層，包括數據采集層、云支撐平臺層、大數據處理與應用開發平臺層、應用服務層。

目前浪潮已為山能集團、中國儲備糧、蒙能集團等 幾十家客戶提供了包含智能設備接入、設備監測、資產管 理、質量工藝改進、工業企業運行數據監測等服務內容的工業互聯網解決方案，幫助企業打造智能化管理。

石化盈科：側重能源領域的IT服務商

石化盈科是大型管理咨詢、信息技術及外包服務商， 側重能源領域的IT服務。2017 年石化盈科攜手華為公司 推出ProMACE平臺，面向石油化工行業提供流程制造平臺服務。

石化盈科ProMACE平臺采用云計算、大數據、物聯 網、人工智能等技術，提供數據集成、實時計算、智能分析、物聯網（IoT）接入、可視化等核心能力，支撐流程工業智能化轉型升級。平臺主要聚焦石化化工行業，圍繞 著“生產一體化優化”“生產集成管控”和“全生命周期 資產管理”提供標準工業應用。

目前，石化盈科成功為九江石化搭建計劃生產協同優化平臺，通過應用平臺，九江石化2015年滾動測算案例達到242個，增效2.8億元；2016年滾動測算案例提升至500余個，增效3.2億元。

航天云網：工業互聯網的先行者

航天科工基于自身在制造業的雄厚實力和在工業互聯網領域的先行先試經驗，打造了工業互聯網平臺 INDICS。

INDICS平臺在IaaS層自建數據中心，在數字音頻分析系統（DaaS）層提供豐富的大數據存儲和分析產品與服務，在PaaS層提供工業服務引擎、面向軟件定義制造的流程引擎、大數據分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工業PaaS服務，以及面向開發者的公共服務組件庫和200多種API接口，支持各類工業應用快速開發與迭代。通過應用INIDICS平臺，河南航天液壓氣動公司實現了云端設計，基于云平臺建立涵蓋復雜產品多學科專業的虛擬樣機系統，實現復雜產品的多學科設計優化。

樹根互聯：面向設備健康管理的服務商

樹根互聯技術有限公司由三一重工物聯網團隊創業組建,是獨立開放的工業互聯網平臺企業。2017年初，樹根互聯發布了根云RootCloud平臺。根云平臺主要基于三一重工在裝備制造及遠程運維領域的經驗，由操作技術（OT）層向IT層延伸構建平臺，重點面向設備健康管理，提供端到端工業互聯網解決方案和服務。 根云平臺主要具備三方面功能。一是智能物聯，二是大數據和云計算，三是SaaS應用和解決方案。

推進工業互聯網 還要跨越哪些數據障礙

隨著這幾年工業互聯網的不斷深入發展，大數據在工業領域的應用取得了可喜的巨大進步。然而，我們也應該看到，成功案例仍然只是星星之火。由點及面形成燎原之勢，任重道遠，還需要跨越“缺數”“低質”“淺層”“孤島”等障礙。

一是“缺數”。理論上，工業領域的數據應該是非常豐富的。麥肯錫2009年的報告顯示，美國的離散制造業是所有行業中數據儲量最大的。而我國情況如何呢？根據中國信息通信研究院和工業互聯網產業聯盟2018年底對國內74家工業企業的調研，我國工業企業的數據資源存量普遍不大，66%的企業數據總量都在20TB以下，還不到一個省級電信運營商日增數據量的十分之一。這背后的原因主要是我國工業互聯網發展還處于起步階段，企業數字化網絡 化程度普遍較低，數據資源的積累尚需時日。而目前工業系統協議七國八制現象非常突出，很多軟件系統的接口不開放，也增加了數據采集的技術難度。

二是“低質”。警惕“垃圾進，垃圾出”。數據質量問題是長期困擾數據分析工作的難題。工業領域對數據分析的可靠性要求更高，因而對數據質量的要求也就更高。美國2016年《聯邦大數據研發戰略計劃》還專門把確保數據質量、提升數據分析可信性作為七大戰略之一。從信息化程度較高的金融、電信、互聯網等行業的經驗看，如果不開展專門的數據治理，就難以確保數據質量。調查表明，我國工業企業只有不到1/3的企業開展了數據治理，51%的企業仍在使用文檔或更原始的方式進行數據管理。在數據治理方面，大部分工業企業還需加快補課。

三是“孤島”。數據孤島是幾乎所有企業都面臨的困 境。從單一企業內部來看，存在著不同時期由不同供應商 建設的客戶管理、生產管理、銷售采購、訂單倉儲、財務 人力等眾多IT系統，煙囪林立，而要深度推進智能制造， 更要打通IT和OT，推進難度非常大，而且越大的企業包袱越重。從全行業看，發展工業互聯網，實現從單一企業內部的局部優化，跨越到整個產業鏈的全局優化，必然要實現產銷與供應鏈上不同企業之間的數據流通，進一步面 臨著安全合規、商業模式和技術標準的更大挑戰。調查顯示，超過半數的企業表示需要使用外部數據或對外提供數據，僅有2.7%企業覺得不會涉及數據合作。德國工業4.0計劃已經把數據流通作為重點議題，國內促進工業數據流通方面工作還需加快。

四是“淺層”。大數據在工業領域的作用，縱向可以從三個層次來看：最基礎的，是可以根據數據來描述工業產線、營銷和企業經營活動的歷史與現狀；進一步的，可以基于數據預測設備、車間和整個企業的未來狀況；最高層次，是根據數據分析結果，繞過人工干預，自動的直接指導企業運作，形成智能化的數據閉環。橫向則可以跨越設計、生產、銷售、服務等全鏈條。但推進情況如何呢？ 最近，工業互聯網聯盟對國內外366個工業互聯網平臺應用案例進行了分析，40%的平臺應用集中在產品或設備數據的檢測、診斷與預測性分析領域，而在涉及數據范圍更廣、分析復雜度更高的經營管理優化和資源匹配協同等場景中，多數平臺現有數據分析能力還無法滿足應用要求， 需要進一步推動數據分析技術創新以及實現長期的工業知識積累。工業數據分析的深度還需加快爬坡升級。

工業互聯網的長期目標，是構建“數字雙胞胎”， 使得物理世界的萬物得以在數字世界重現，通過數字世界里的計算、分析、預測、優化，來指導物理世界的最優化運行。這就要求在物理和數字這對雙胞胎之間架設暢通的 “大動脈”。數據就是這大動脈里流淌的血液。只有工業數據越來越豐富、全面，質量越來越高，“數字雙胞胎”才能長得像。在這基礎上，對工業數據的分析利用，還需 要結合對物理機理模型的透徹理解，甚至老師傅幾十年積累的經驗，不斷迭代，走向深入。做好了這些，數據對制造業轉型的基礎資源作用和創新引擎作用就能真正發揮出來。