工业互联网行业解析

一、工业互联网概况

1、工业互联网定义

工业互联网是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业数字化、网络化、智能化发展的关键综合信息基础设施。工业互联网通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，对各类数据进行采集、传输、存储、分析并形成智能反馈，推动形成全新的生产制造和服务体系，优化资源要素配置效率，充分发挥制造装备、工艺和材料的潜能，提高企业生产效率，创造差异化的产品并提供增值服务。

工业互联网包括网络、平台、安全三大体系，其中网络是基础，平台是核心，安全是保障。工业互联网平台是支撑制造源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体，主要包括四大层级，即边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层。

2、工业互联网政策环境演进

2015年，我国政府工作报告中首次提出“工业互联网”；同年7月，国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出研究工业互联网网络架构体系,引导工业互联网等领域基础共性标准、关键技术标准的研制及推广。这一时期工业互联网多以“互联网+”“两化融合”的形态出现。

2017年11月，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》，确立了工业互联网的战略发展地位，明确了工业互联网发展的主要任务和路径。此时《工业互联网体系架构（版本1.0）》《工业互联网标准体系框架（版本1.0）》相继发布，工业互联网领域已涌现出一批典型平台和企业。

2017年后，工信部作为工业互联网发展的主要推进机构，一方面针对工业互联网细分领域，如在工业控制系统、工业互联网APP、工业互联网平台等领域不断出台相关政策文件。另一方面，积极推进完善工业互联网标准、评测体系，并开展试点示范项目申报和经验推广工作。

截至目前，我国工业互联网已顺利实现起步发展，在基础设施建设、公共平台打造、优质企业及供应商培育、新模式新业态发展方面初具成效。2021年1月，工信部发布《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，提出了五方面、11项重点行动和10大重点工程，着力解决工业互联网发展中的深层次难点、痛点问题，推动产业数字化，带动数字产业化，未来三年将是我国工业互联网的快速成长期。

表1：我国工业互联网相关政策

二、工业互联网发展现状

1、工业互联网市场发展

工业互联网产业经济可分为核心产业经济（网络、平台、安全三大功能体系及应用解决方案等）和融合带动经济（传统产业应用工业互联网带来的效益）两部分。2019年我国工业互联网产业经济总体规模约为2.13万亿元，同比增长47.3%，其中工业互联网核心产业约为5361亿元，工业互联网融合带动的经济规模约为1.6万亿元。2020年工业互联网产业经济总体规模约为3.1万亿元，同比增长47.9%。整体上，随着工业互联网核心产业投资的积累和经济带动作用的显现融合带动部分的占比由59.8%不断上升至79.2%，核心产业占比由40.2%逐步下降到20.8%。

图1：2017-2020年我国工业互联网产业经济总体情况

来源：中国信通院

工业互联网核心产业可分为工业互联网网络、工业互联网平台与工业软件、工业互联网安全、工业数字化装备、工业互联自动化五大领域。其中工业互联网平台与工业软件是工业互联网核心产业增长的主要驱动力量，2019年规模为2486亿元，占比达到46.4%；工业数字化装备、工业互联自动化占比相当，在20%左右；工业互联网网络及安全占比较少。

图2：2019年我国工业互联网产业细分领域情况（单位：亿元）

来源：中国信通院

2、工业互联网产业链

工业互联网包括网络、平台、安全三大体系，分为边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层四大层级。

边缘层：主要包括设备接入、协议解析和边缘数据处理，负责将工业设备及相关要素进行连接，经过大范围、深层次的数据采集、交换、预处理，将核心数据上传到云端。相关企业主要包括工业传感器、标识解析、机器视觉、工业网络领域的企业。

IaaS层：包括服务器、存储、网络、虚拟化等基础设施，通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。相关企业以亚马逊、微软、阿里云、谷歌、华为等为代表，同时IaaS厂商基于底层云平台的优势，正加快产业链渗透，向PaaS、SaaS服务集成等方向不断延伸。

PaaS层：在通用PaaS服务（包括设备管理、资源管理、运维管理、故障恢复等）的基础上进行二次开发，通过叠加应用开发、大数据处理、工业数据建模和分析、工业微服务等创新功能，构建完整、开放的工业操作系统。相关企业以海尔、航天科工、浪潮、阿里云等为代表。我国共发展形成超500个特色工业互联网平台，其中具有一定影响力的平台70余个。

SaaS层：针对工业应用的需求，通过自主开发或是引入第三方开发者的方式，开发满足不同行业、不同场景的工业Saas和工业APP产品，为用户提供设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用服务。相关企业包括工业互联网平台企业、软件设计企业、工业互联网应用企业等。

图3：我国工业互联网产业链

来源：工业互联网产业联盟

3、工业互联网平台发展模式

工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、工业数据建模与分析技术、应用开发和微服务技术、安全技术七大类关键技术，对企业发展及应用创新提出了较高要求。目前我国已建成具有一定的行业、区域影响力平台超过70个，主要由装备/自动化企业、ICT企业、软件企业及制造企业四类企业积极布局，并围绕个性化定制、网络化协同、智能化生产、服务化延伸四种业务模式开展业务。

1）个性化定制：是一种用户需求驱动下的生产模式，以用户全流程参与、定制化设计、个性化消费为特征，用户兼具消费者、设计者、生产者角色，颠覆满足“标准化设计、大批量生产、同质化消费”需求的传统制造业生产模式。

2）网络化协同：是一个先进制造系统，利用信息网络技术，结合研发流程、企业管理流程与生产产业链流程，将制造管理、产品设计、产品服务生命周期和供应链管理、客户关系管理有机融合，使企业的价值链、管理链向上下游延伸。

3）智能化生产：是指利用先进制造工具和网络信息技术对生产流程进行智能化改造，实现实现数据的跨系统流动、采集、分析与优化，完成设备性能感知、过程优化、智能排产等智能化生产方式。

4）服务化延伸：是指企业通过在产品上添加智能模块，实现产品联网与运行数据采集，并利用大数据分析提供多样化智能服务，实现由卖产品向卖服务拓展，如客户增值体验、产品优化方案等。

目前我国工业互联网发展仍处于初级阶段，在工业互联网推广过程中，基本的盈利方式是将平台作为一种软件成品或集成系统进行销售以获得收益。在此基础上，针对平台进行深度开发，依托特色功能进行收费，以及提供专业的运营优化服务是盈利的重要途径。此外，功能订阅、金融服务、应用分成等新兴盈利模式正在快速探索发展中。

图4：我国工业互联网平台企业类型分布及业务模式

5、工业互联网面临问题

商业化路径不明朗。目前我国工业互联网商业模式仍不够成熟，企业盈利手段较为单一，特别是面向具体工业场景提供智能解决方案的工业互联网平台企业，大多以项目交付的方式提供服务，同时大型企业客户对数据安全要求较高，更偏向通过私有云方式进行部署。这也导致工业互联网企业在标准化的SaaS服务方面能力不足，业务拓展也更加依赖人力扩张，企业总体营收规模受到较大限制。例如智能制造系统集成类型的企业均普智能、瀚川智能、克来机电等，其营收规模大多在20亿元以内，毛利空间在20-30%，市值在20至70亿元区间。工业富联作为国内代表性的工业互联网平台商，2021年营收4395亿元，但其工业互联网业务营收仅16.8亿元。

中小企业规模化推广困难。目前我国工业互联网成熟应用以大部分流程型行业企业、部分大型离散型行业企业为主，融合应用普及率在86.1%，特别是化工、石油、冶金等流程型行业应用广泛。但大多数离散型行业中小企业发展基础较弱、自动化智能化改造成本高、付费意愿不强，对于工业流程的理解和数字化模型构建的能力不足，在前期更多需求集中在设备自动化、设备联网、流程监管、企业管理等方面。融合应用普及率相对较低，分别为68.7%、51.8%。

平台专业化服务能力不足。我国工业门类众多，流程型行业、离散型行业涉及工业专业知识范围广、壁垒高，工业互联网平台企业需要拥有透彻的工业流程理解能力和数字化模型构建能力。2021年四季度全国企业智能制造就绪率仅11.3%，目前相关平台仍较多集中在设备接入、流程监管、企业管理等方面，在更深入的数据模型建立、工业APP开发、制造服务支撑、产业生态构建方面的能力仍然不足。同时，AI技术在工业互联网中的融入程度仍不够深入，不能带来更多应用价值。MIT报告显示，工业AI应用场景认可度排前三位是质量管控、库存管理和监控诊断，应用普及率59%、44%、32%。

三、工业互联网投资逻辑

数据驱动是最终核心。不论是优化工业企业生产方式，还是优化工业企业运营模式，都是需要基于数据进行驱动的。设备信息数据、生产过程数据、资源管理数据、企业经营数据、外部行业数据等信息，都需要利用有效的算法模型进行数据筛选挖掘或基于工业机理进行数据复杂分析。数据处理的深度、模型建立的复杂度也代表着该领域的壁垒高度，针对设备资产的预测维护、故障诊断，针对研发生产的设计仿真、过程优化、质量分析将是未来的重点方向。

领域聚焦是重要途径。加速向增长空间巨大的细分垂直领域延伸，面对特定行业、特定场景提供系统性解决方案，围绕刚性需求深度解决行业发展的痛点难点，将能够使企业建立特定领域的资源关系，既从客户角度入手提供投入产出比可感知的服务，也能从产业链利益企业入手带来附加价值，建立较高的发展壁垒。例如蘑菇物联聚焦工厂空压机等通用设备，面对的通用设备节能、运维市场空间大，在不同客户中通用性强，节能和预测性维护的服务目的明确，同时可以有效链接上下游的通用设备生产、代理、维护商。

业务精深是内在优势。工业互联网企业对应用场景的理解能力，也决定了企业竞争壁垒的建立。我国工业门类众多，各个领域都有自身的know how、know why，工业互联网企业想要对客户实现基于数据驱动的深度价值赋能有很大挑战。一方面针对不同工业门类需要配备多个方向的专业人才，能够读懂客户需求、理解客户业务核心，另一方面在技术方面需要有互联网技术之外更多方向的积累，能够解决用户的核心痛点，能够基于降本、增效、提质、增收为客户带来可观的价值。