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1、部門：企服六組2023 iResearch Inc.中國工業互聯網平臺研究報告野蠻生長署名：杜苗苗、孫潔2摘要ABSTRACT在不依賴政府的情況下，國內供應商企業該如何走向自強？任何非民生行業的宏觀調控都不可能是永久的，國內工業互聯網企業不得不思考的一個核心問題是，在補貼消失以后，企業將去向何方？如何發展和盈利？我們認為：1）工業互聯網供給方需要了解并錨定真正的市場需求。2）數據資產歸屬權具有重要價值，能為企業贏得新的發展機會，需抓住機會。3）能力已經較為全面的工業互聯網廠商可以適當覆蓋到產業互聯網領域，但無法邁太大步。4）在合作大于競爭的市場生態下，中小企業短期和頭部企業合作可獲得發展先機，

2、但長期還得倚靠自身產品能力。5）中小企業的生存空間雖然暫時受限，協同發展技術與渠道有較大的發展可能。6）企業在探索標準化產品服務和盈利模式上任重道遠，但仍值得多方探索。7）ChatGPT在工業端的使用具有想象空間，但深度應用目前非常困難，可以關注但不能盲目。不同基因類型玩家落子不同，但基本圍繞產品-項目-平臺及生態的邏輯展開探索，且圍繞數據價值挖掘的底層邏輯沒有變，變的是服務邊界的拓展、服務工具的簡化。當前工業互聯網平臺層玩家市場呈現出“野蠻生長”的格局，各類玩家各有所長：制造大廠憑借“從內到外”的戰略和行業know-how的深厚積淀，暫時領先；傳統軟件廠商長于渠道優勢和行業服務經驗；ICT廠

3、商、互聯網廠商基礎能力建設強、渠道和生態成熟；泛數據治理玩家、設備及物聯網玩家數據分別在數據分析能力、底層數據采集能力等方面具有優勢。圍繞數據資產價值挖掘及賦能是工業互聯網平臺服務的本質，近幾年并未變化。隨著平臺逐步進入運營階段，平臺服務的本質雖未變，但平臺能力向兩方面延伸：其一，平臺服務的邊界、廣度不斷拓展；其二，平臺能力豐富的同時，平臺工具也走向簡化。我國工業互聯網市場，歷經七年發展，仍然處于發展初期。就整體而言，相比國外由頭部企業（如GE、IBM）帶動產業發展而言，我國工業互聯網市場的發展還是由政策和補貼帶動為主，市場需求推動為輔，因此目前并未實現完全的供需市場出清。就企業能力而言，國外

4、企業已經建立起較為成熟的產品服務架構，而我國工業互聯網大部分企業仍處于產品研發和完善、構筑生態的階段，產品服務尚未進入成熟期，落地項目以渠道關系為主。就需求市場而言，目前國內工業互聯網主要的需求仍來自于國央企、政府部門等，走的是自上而下的發展邏輯，且仍懸于頂層，底層需求市場有待釋放。因此，我們認為，我國工業互聯網市場總體仍處于初級階段，雖然稚嫩，但也充斥著許多可能性，值得探索。3目 錄CONTENTS01背景篇-市場仍處于發展初期02供給篇-初期的產品和服務03啟示篇-一切探索都有意義OverviewSupply sideInspiration4背景篇-市場仍處于發展初期O v e r v i

5、 e w0152023.7 iResearch I研究背景在國家政策、新興技術、生產數字化和產業協同化等因素的共同推動下，工業互聯網出現，具有賦能需求方數字化和推動供給方產業化的雙重價值來源：數字經濟分類，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。政策導向生產數字化技術導向產業協同化工業企業2017年發布綱領性文件關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見2018年起兩次提出3年行動計劃，推動國內工業互聯網的發展5G、AI、大數據、云計算、邊緣計算等推動技術使能工業互聯網技術推動下，工廠可以穩定高效地實現萬物互聯，提升數據分析能力與數據利用效率，挖掘數據資產價值，實現場景的降本增效工業企業產業

6、鏈上下游交互信息存在時延、阻塞等情況，形成信息孤島信息孤島容易導致原料匱乏或資源浪費等情況，造成工業企業成本上升工業4.0推動制造業企業數字化轉型，其中生產產線/工廠內部的數字化轉型尤為關鍵如何將制造業場景和互聯網結合起來，形成數據的高效流轉，創造信息價值，是生產數字化的核心上推下拉內需外促產業數字化數字產業化研究背景工業互聯網簡單來說，即指“工業+互聯網”的融合，在技術和政策的“上推”、“下拉”作用下，工業互聯網在供給側市場發展得如火如荼；在生產數字化、產業協同化的“內需”、“外促”下，需求側市場嗷嗷待哺。由此可見，工業互聯網既存在賦能需求方數字化轉型的價值，也存在著反哺供給方產業化的價值，

7、具有重大的研究意義。62023.7 iResearch I發展歷程不同國家工業互聯網發展路徑不同，中國仍處于初級階段工業互聯網在工業網絡、云計算、現代通信等基礎上發展而來，于21世紀10年代初步形成。放眼全球，不同國家由于工業基因、工業技術的積淀不同，工業互聯網的發展路徑也不盡相同。美國堅持市場化原則，工業互聯網主要由巨頭企業和資本主導；德國更加注重產品質量和技術，圍繞整體的工業形態打造展開；中國則是在云平臺的基礎上，由政策領航助推，亦步亦趨前行，目前仍處于初步發展期。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網國內外發展歷程概況(1960s1980s)1990s20002010 2012

8、2013 2014 20152016 201720182020s1960s-1980s：網絡出現機器互聯1990s：工業網絡協議形成操作系統發布設備逐漸實現聯網21世紀初：云計算、通信獨立架構協議形成，工業互聯網支撐體系初步形成2012：美國：GE首次提出工業互聯網概念孕育期成長期深化期萌芽期起步期初步發展期2014：美國：GE、IBM等龍頭企業形成工業互聯網聯盟（IIC）2017：德國：“數字平臺”白皮書發布，制定了數字化秩序政策2009-2014：阿里、騰訊、華為紛紛布局云平臺，工業互聯網支撐體系初步形成2015-2018：三一重工、海爾等制造業企業依托自身制造能力和規模優勢，推出工業平臺

9、服務工業互聯網體系架構（版本1.0）發布，形成標準體系框架2020至今：工業互聯網2.0體系架構問世，國內工業互聯網發展邁入新階段2013：德國：工業4.0戰略提出，要求互聯網+工業的融合2018：美國：領先的工業互聯網平臺產品涌現，如GE的Predix、PTC的Thingworx2020至今：5G時代開啟工業互聯網體系形成工業軟件、工業安全等多生態全球中國72023.7 iResearch I驅動因素-政策頭部互聯網廠商率先布局，國家政策力度不斷加強，帶動市場快速發展來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。中國工業互聯網相關政策梳理2010年以前2009年，阿里公司率先開展云平臺的研究，逐步與制

10、造、交通、能源等眾多領域的領軍企業合作，成為工業企業搭建云平臺的重要推手。2010年-2014年2010年，騰訊開放平臺接入首批應用，騰訊云開始對外提供云服務。2011年，華為公司依托其資本和云計算研發實力，發布華為云平臺。2015年以后，在政策推動下，國內企業積極開展布局。航天云網、三一重工、海爾、富士康等制造業大廠依托自身制造能力和規模優勢，推出工業平臺服務，實現由企業內應用向企業外服務的拓展。用友、沈陽機床、徐工集團等企業則基于自身在自動化系統、工業軟件與制造裝備領域的積累，進一步向平臺延伸，嘗試構建新時期的工業智能化解決方案。時間相關政策內容2016年5月國務院關于深化制造業與互聯網融

11、合發展的指導意見深化制造業與互聯網融合發展，協同推進“中國制造2025”和“互聯網+”行動，加快制造強國建設。2017年11月國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見明確我國工業互聯網發展的指導思想、基本原則、發展目標、主要任務和保障支持。是推進工業互聯網的綱領性文件。2018年5月工業互聯網APP培育工程實施方案（2018-2020年）構建工業App標準體系，到2020年，培育30萬個面向特定工業、特定場景的工業App。2019年5月工業互聯網綜合標準化體系建設指南發揮頂層設計和引領規范作用，推動相關產業轉型升級。2020年10月“工業互聯網+安全生產”行動計劃（2021

12、-2023年）強調2023年底，工業互聯網與安全生產協同推進發展格局基本形成2021年1月工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）從基礎設施、融合成效、技術創新能力、產業生態、安全保障等方面提出工業互聯網創新發展行動目標。2021年10月十四五信息化和工業化深度融合發展規劃到2025年工業互聯網平臺應用普及率應達45%。政策指導引導期體系搭建期集中發展期市場發展2015年至今82023.7 iResearch I驅動因素-補貼長三角、珠三角補貼支持力度明顯，圍繞研發創新、平臺建設和推廣、服務廠商和項目培育、項目實施等內容展開來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。部分地區補貼政策一覽圖長

13、江三角洲蘇州：獨立研發、應用機構：最高1000萬。上海：一般項目支持額度不超過300萬元，重點項目支持額度不超過2000萬元。揚州：省級以上工業互聯網平臺按平臺投入13%給予最高500萬補貼。蘇州：最高建設投入的30%，雙跨最高3000萬，垂直領域1000萬。杭州：對經認定的國家級、省級工業互聯網平臺分別給予300萬元、200萬元一次性補助。上海：服務能力類項目根據評估等次給予最高不超過50萬元的獎勵。揚州：新獲批省級及以上智能制造服務商，給予最高50萬元的獎勵。蘇州：省市工業互聯網平臺服務類企業分別50、20萬。國家、省市工業互聯網平臺專業服務類企業，分別50、20、10萬元。揚州：支持產業

14、園區建設數字化園區，按照不高于投入總額的15%給予補助，最高200萬元。蘇州：支持制造業企業向外提供“5G+工業互聯網”領域技術、咨詢和集成服務，給予1%年度服務收入的獎勵，最高500萬。珠江三角洲深圳：對于融合創新項目，按不超過項目投入金額的30%予以資助，最高不超過300萬元。佛山：工貿企業上云補貼；工業互聯網企業獲得國家、省、市工業互聯網相關榮譽的獎勵。深圳：按不超過項目投入金額的30%予以資助，雙跨平臺最高不超過1000萬元，行業級最高不超過500萬元，專業型工業互聯網平臺最高不超過300萬元。廣州：雙跨平臺一次性獎勵500萬，國家級專業型一次獎勵300萬。深圳：服務商培育按不超過項目

15、投入金額的30%予以資助，最高不超過100萬元。廣州：平臺服務商、5G網絡結合方案給予最高500萬。佛山：工業互聯網服務商新落戶最高獎勵1000萬；從事工業互聯網服務企業租金補貼；入選廣東省工業互聯網產業生態供給資源池的平臺服務商一次性獎補50萬元。東莞：“5G+工業互聯網“按不超過投入總額的25%給予建設單位資助，單個項目最高資助500萬元。其他地區濟南：對省級、市級工業互聯網相關研發機構給予最高100萬元、50萬元的一次性獎勵。成都：對服務企業數超過200家且設備連接數超過5000臺的平臺，按照平臺年度服務收入的10%給予補助，最高不超過500萬元。天津：企業購買平臺系統上云、業務應用服務

16、和產品/設備上云服務，補貼不超過實際發生費用的30%。研發創新平臺建設/推廣服務廠商/項目培育項目實施92023.7 iResearch I需求市場-政府側，工業互聯網研究院為主工業互聯網研究院逐步從行業研究、標準制定演變為行業集成商的角色從招標主體看：1）工業互聯網研究院占據絕對主體，其扮演角色除了不斷豐富完善自身工業互聯網領域的測試、評估等服務能力外，更多扮演了集成分包商的角色這也說明未來參與行業標準制定的領頭羊將會更具有集成優勢；2）除了工業互聯網研究院外，工業和信息化局是更具代表性的需求方，他們更加關注工業互聯網為當地整體產業的賦能，故對產業鏈協同管理、智能制造等需求較高。從平均單價和

17、評分規則來看，平均客單價在300萬左右，其中技術分占70%左右。注釋：1、關鍵詞搜索為工業互聯網；2、時間范疇為2022Q3-2023Q1；3、中標公告；4、只統計了公布中標金額的相關標的。來源：政府采購網、招投標公共服務平臺，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。政府及協會類招標單位組成情況主要采購內容安全（如監控、防護、災備等）安全（如監控、防護、災備等）仿真服務測試及診斷（如APP、信號等）生產服務類供應鏈（如監測預警、營銷等）標識解析測試及診斷（如APP、信號等）10.5%63.2%10.5%3.5%12.3%工業和信息化局工業互聯網研究院信通院園區管理委員會其他典型招標需求介紹-供應鏈+智能

18、制造主要建設方向智能制造相關供應鏈相關部分性能要求數據采集、存儲、管理、調用等模型開發、管理、推理等產業鏈態勢感知、優化決策等供應鏈風險識別、風險指數評估、風險傳到分析等軟件部分：系統集成業務功能：生產技術仿真、運營調度、供應協同、設備健康管理、工藝穩態控制等創新應用、統一運維數據治理：主數據管理體系構建：協同作業機制、數智運營管控體系、標準規范體系硬件部分：智能裝備、傳感器、智能控制器等延時接口響應時間故障間隔時間災備恢復時間并發用戶數響應時長CPU&內存使用率每秒處理記錄數價格范圍服務周期波動比較大，在80-1000萬左右，平均單價在300萬左右時間不定，多集中在3-6個月，一般都會配1-

19、3年的免費服務技術：70%左右，重點強調需求理解、技術方案的實現、現場演示、培訓方案、售后等商務：20%左右，主要看企業是否有類似業績、企業資質等報價：10%左右評分情況2022Q3-2023Q1部分政府及協會類招標單位相關情況102023.7 iResearch I需求市場-企業側，國企推動國有企業作為工業互聯網的領頭羊，兼顧示范+標識解析節點雙重任務從招標主體看，國有企業是企業側需求的絕對主體，既有示范的作用，還可能承擔二級節點/企業節點的作用。其中，標識解析建設時更關注其作為節點時所能覆蓋的能力和范圍。從國有企業采購的主要類別看，標識解析、園區平臺建設、生產等是TOP3的需求點，與其承當

20、的雙重任務息息相關。從平均單價看，國有企業的平均客單價在800萬左右，比非國有企業高38%。從評分指標看，與政府類需求一致，其中技術分占70%左右，報價分占10%左右。企業類招標單位組成及占比情況國有企業主要采購需求類別典型招標需求介紹-標識解析12.5%87.5%非國有企業國有企業23.8%15.9%15.9%11.1%7.9%4.8%3.2%3.2%3.2%1.6%9.5%標識解析園區平臺建設生產數據集成與共享安全（如監防、災備)咨詢計算&存儲邊緣計算測試及診斷（如APP、信供應鏈（如預警、營銷）其他注釋：1、關鍵詞搜索為工業互聯網；2、時間范疇為2022Q3-2023Q1；3、中標公告；

21、4、只統計了公布中標金額的相關標的。來源：政府采購網、招投標公共服務平臺、崇仁縣工業互聯網標識解析二級節點及應用服務平臺項目-公開招標文件，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2022Q3-2023Q1部分企業類招標單位相關情況價格范圍服務周期波動極大，覆蓋40-4000萬，其中，國有企業平均單價為800萬左右，非國有企業平均單價為490萬左右時間不定，多集中在3-6個月，一般都會配1-3年的免費服務技術：70%左右，重點強調整體方案規劃、需求理解、技術實現、培訓方案等商務：20%左右，主要看企業是否有類似業績、企業資質等報價：10%左右評分情況建設要求部分性能要求二級節點部署方式采用本地自建機房方

22、式部署，從平臺的可用性、性能響應時間、吞吐量、并發性、可伸縮性、可擴展性及可靠性等方面性能評估構成以下服務器部分采購清單功能性需求基礎平臺建設二級節點注冊、解析、同步、代理、業務管理等服務、標識托管、企業節點服務、接口服務、系統技術要求等標識解析二級節點應用服務平臺建設標識服務平臺建設公共服務平臺：基礎功能、應用功能（如節點注冊、解決放哪查詢、供需對接等）二級節點運營平臺：二級節點用戶端、企業節點用戶端輸變電標識應用平臺建設智能化生產管控、供應鏈協同、設備遠程運維、產品商城、工業協同生產、之鞥呢倉儲管理、產品追溯管理、產業數據聯調等標識監測展示平臺建設基礎功能 平臺對接、監控、安全防護、服務器

23、運行監測等應用功能數字地圖駕駛艙、節點數據動態展示、企業節點下鉆頁、標識節點應用展示非功能性需求系統性能需求、系統安全需求112023.7 iResearch I需求市場-高校側，建設實訓平臺推動塔臺控制中心液晶顯示單元、信號處理器、操作員站工業互聯網設備數字化管理系統工業互聯網平臺、工業APP工業互聯網基礎設施微模塊機柜微模塊機柜、萬兆交換機、圖像工作站、數據計算工作站數字化產線，包含流程制造、離散制造、混合制造產線操作技術（OT）部分立式操作實驗機械裝置、主處理器與控制模塊、模擬量輸入輸出擴展模塊、運動控制模塊、變頻驅動模塊、智能馬達起動和保護單元、溫控單元、人機交互單元、工業以太網交換機

24、、物理網關、電能采集模塊產線信息技術（IT）部分實驗工作臺、工程師工作站、組態軟件、千兆以太網交換機、網絡安全防控單元、機電一體化仿真平臺軟件、軟網關模塊數字化倉儲系統 倉儲管理系統、自動化立體倉庫、料箱、掃碼槍、打印機廠內物流系統AGV小車電氣產品裝配模擬柔性生產線移載輸送線移載輸送線、協作機器人、集成系統5G通信工業應用裝置5G室內分專用網絡、物聯網無線智能網關多功能操作臺一體機、多功能識別器檢測模塊數顯卡尺、千分尺開放自動化實驗裝置立式操作實驗機械裝置、工業級可觸摸顯示和控制單元、小型自動化分布式控制器、分布式控制變頻器驅動單元、工業級樹莓派工業機器視覺綜合實訓臺設備、算法軟件、質量管理

25、系統其他三軸機械手、微電網實驗裝置、電磁耦實驗裝置、智能制造虛擬接口、區塊鏈集成節點、邊緣計算模塊高校對工業互聯網的需求主要是建設實訓平臺所推動的，占比為83.9%。與政府側和企業側相比，高校側主要有兩點差異：1）更多的是資金驅動，學校不同，實訓平臺建設內容不同，大部分的高校還是以單一模塊的實訓建設為主，只有很少一部分會關注整個產線的實訓；2）在招標評分中，技術分占比為50-60%，而報價分占30%左右。83.9%9.7%3.2%3.2%實訓平臺測試及診斷（如APP、推廣、運維等仿真29.0%71.0%其他職校典型招標需求介紹-5G+工業互聯網創新平臺建設要求價格范圍服務周期波動極大，覆蓋10

26、-900萬，平均單價為214萬左右，一般超過百萬左右的都是較為體系化的實訓平臺或者整套解決方案服務時間不定，多集中在3-6個月，一般都會配1-3年的免費服務技術：50-60%左右，重點強調整體方案規劃、技術參數及要求、產品服務、培訓方案、項目團隊人員等商務：10-20%左右，主要看企業是否有類似業績、企業資質、售后服務等報價：30%左右，價格占比較高評分情況注釋：1、關鍵詞搜索為工業互聯網；2、時間范疇為2022Q3-2023Q1；3、中標公告；4、只統計了公布中標金額的相關標的。來源：政府采購網、招投標公共服務平臺、天津大學自動化學院5G+工業互聯網創新平臺采購項目，艾瑞咨詢研究院自主研究及

27、繪制。高校類招標單位組成及占比情況主要采購需求類別雖都主打實訓平臺建設，但側重點有所區別，單一模塊和產線整體均有2022Q3-2023Q1部分高校類招標單位相關情況122023.7 iResearch I人才市場-市場理性且尚未細分市場對產品、研發、解決方案類的人員需求度高，更細化的分工初露苗頭，市場整體對人才的搶奪相對理性從人才需求看：1）產品經理占比最高，工業互聯網產品需要不斷被完善與開發創新；2）解決方案、規劃類的需求相對較高，但算法工程師、數采工程師等更細化的分工需求比較低，這也說明市場整體尚未進入精細化分工階段。從人才需求地域來看，北京遙遙領先。從工作經驗和薪資看，市場整體相對理性，

28、更關注人才的專業性和行業經驗?？傊?，當前人才市場需求符合行業初期特性。職位類別占比咨詢/規劃/行業分析師7.7%銷售相關（20.9%）售前9.1%銷售經理8.1%銷售總監及其他3.7%產品相關（25.1%）產品經理18.5%產品運營及其他6.6%工程師相關（17.2%）測評工程師2.1%研發工程師-安全1.7%研發工程師-架構3.5%研發工程師-其他6.4%工業工程師2.5%數采工程師0.6%算法工程師0.2%集成工程師0.2%技術專家2.5%解決方案11.2%項目相關（8.9%）項目總監0.4%項目管理0.6%項目經理3.7%項目交付1.2%項目支撐（含項目助理、項目申報）2.9%市場及生態

29、相關2.1%其他4.4%注釋：數據取自于2023年5月，僅為部分數據，不代表全部數據，各項分布僅供參考。來源：獵聘、Boss直聘，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。22.8%8.7%5.6%5.2%5.2%4.6%4.6%3.5%3.3%2.9%2.9%北京 上海 杭州 廣州 南京 深圳 濟南 重慶 合肥 蘇州 武漢2023年工業互聯網市場人才需求情況招聘市場主要人才需求方向11.2%0.2%12.9%29.0%35.9%10.8%經驗不限1年以內1-3年3-5年5-10年10年以上3.1%11.0%11.9%16.1%18.1%15.7%9.1%9.9%5.1%10萬以下10-15萬15-20萬

30、20-25萬20-30萬30-40萬40-50萬50-80萬80萬以上工作經驗為3-10年占比約64.9%工業互聯網人才地域、經驗、薪資等分布情況對工業互聯網人才需求量較高的TOP5城市：北京一騎絕塵薪資整體呈現正態分布，20-40萬占比為49.9%11.6%13Supply side02供給篇-初期的產品和服務142023.7 iResearch I工業互聯網的架構是怎樣的？平臺體系是核心，平臺層的核心是圍繞數據資產價值挖掘的一系列服務工業互聯網主要由網絡、平臺、安全三大服務體系所構成，其中平臺體系是核心，平臺體系的核心是平臺層。平臺層主要包含數據集成平臺、工業大數據平臺、工業AI平臺、技術

31、賦能平臺四大類平臺，其主要服務有兩類：其一，圍繞數據資產價值挖掘所提供的一系列數據集成、處理、分析等服務；其二，圍繞第三方服務及客戶自身開發所提供的開發工具等能力。注釋：平臺層（PaaS層）是本報告研究重點。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。云基礎設施，如服務器、IDC、虛擬化邊緣層IaaS層設備接入協議解析邊緣盒子/邊緣數據處理主要提供數據集成服務，如IT數據、OT數據、IOT數據等平臺層（PaaS層）工業大數據平臺主要提供工業數據預處理、特征工程、機理模型沉淀、模型管理及部署、可視化等服務工業AI平臺技術賦能平臺微服務框架及組件其他應用開發開發工具，如能力引擎、可視化開發等低代碼/零代碼

32、DevOps模型組件庫應用層（SaaS層）運營大屏網絡服務體系數據集成平臺主要提供工業數據清洗/轉換、管理、存儲/交換、可視化等服務業務運行類：設計、生產、管理、服務APP應用創新類：設備狀態分析、供應鏈分析、能耗分析優化各類工業APP企業中心社區服務：學習社區、開發者社區、工程師社區等服務市場：應用商店、模型市場、測評/認證服務等安全服務體系標準體系服務工業互聯網的功能體系圖架構平臺服務體系產業聯盟與協會152023.7 iResearch I工業互聯網的玩家有哪些？工業互聯網玩家涵蓋平臺服務、網絡服務、安全服務及標準服務四個體系，其中平臺服務玩家主要集中在平臺層（PaaS層）注釋：1、平臺

33、層（PaaS層）是本報告研究重點；2、企業排名不分先后；3、泛數據治理企業包含大數據類和AI類公司。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。邊緣層IaaS層平臺層（PaaS層）應用層（SaaS層）運營大屏網絡服務體系業務運行類：設計、生產、管理、服務APP應用創新類：設備狀態分析、供應鏈分析、能耗分析優化各類工業APP企業中心社區服務：學習社區、開發者社區、工程師社區等服務市場：應用商店、模型市場、測評/認證服務等安全服務體系標準體系平臺服務體系制造業大廠類泛數據治理類互聯網大廠類設備及物聯網類ICT企業類傳統軟件類邊緣盒子/邊緣數據處理設備接入協議解析工業互聯網產業圖譜162023.7 iRes

34、earch I工業互聯網平臺有哪些類型？主要包含制造業大廠、傳統軟件、泛數據治理、互聯網大廠、ICT企業和設備及物聯網類玩家6大類，基因優勢形成不同能力切入賽道來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網平臺玩家類型多樣化的客戶資源和服務經驗SaaS服務能力突出成本低、交付靈活強大的計算能力、網絡能力、物聯網能力、數據能力和整合集成能力。領先而專注的技術能力對特定場景需求的挖掘具有豐富經驗SaaS服務能力突出行業Know-How積淀深厚具備規模優勢豐富的行業資源和客戶資源資金雄厚人才充足強大的品牌影響力和行業號召力海爾卡奧斯、樹根互聯根云、航天云網、徐工漢云、工業富聯等寶信軟件、東方國信、朗

35、坤蘇暢、金蝶、用友、摩爾元數等阿里云、百度云、騰訊云等華為、浪潮、移動、電信等廣域銘島、愛尚、雪浪數制、昆侖數據等制造業大廠玩家傳統軟件玩家互聯網大廠玩家ICT企業玩家泛數據治理玩家1）傳統工業企業玩家行業知識積淀深厚，工業機理模型儲備豐富，更好地支撐SaaS層服務；2）ICT玩家和互聯網玩家IaaS層能力強，逐漸拓展至PaaS層，其中傳統IT廠商和互聯網企業具有優秀的資源要素配置能力，在PaaS層上更具優勢。3）泛數據治理企業玩家多垂直深耕，具有強大的場景分析、數據處理和模型沉淀等能力，是豐富PaaS層能力的主要助力?；虼砥髽I優勢切入點控制器等設備類產品起家，邊緣管理能力、物聯能力強，硬

36、件產品奠定客戶基礎。研華科技、寄云科技、蘑菇物聯等設備及物聯網類玩家由于中國工業互聯網平臺市場目前仍處于初步發展期，供給方仍然以規模性的大企業為主，這些企業技術底蘊較深、服務經驗豐富、資金雄厚且具有一定行業影響力。占據主要市場份額的玩家中，可以根據企業基因類型分為制造業大廠玩家、傳統軟件玩家、互聯網大廠玩家、ICT企業玩家（包含傳統IT廠商和電信運營商）、泛數據治理玩家和設備及物聯網類玩家六類。不同基因給玩家帶來的優勢和路徑各不相同，如制造業大廠，一方面，行業know-how理解深，行業經驗相對容易沉淀為機理模型；另一方面，企業本身就是需求方，產品及服務可能更容易滿足需求方的需求屬性；ICT和

37、互聯網企業玩家基礎設施底座能力強；泛數據治理企業垂直深耕能力強，是PaaS層的主要構成者。172023.7 iResearch I工業互聯網平臺的發展現狀如何？制造業大廠憑借深厚的工業領域知識沉淀，覆蓋了產品、項目、平臺眾多能力領域，在各類型玩家中暫時領先注釋：圖表數據來自于2022年國家雙跨企業名單及艾瑞綜合篩選的共43家工業互聯網平臺企業樣本。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。產品項目平臺及生態核心平臺產品相關軟件產品相關硬件產品解決方案軟硬一體產品政 府/國企項目高 校/園區項目行業深耕場景深耕同行業生態產業鏈生態銷售平臺撮合平臺工業互聯網平臺制造業大廠軟件類企業泛數據類治理企業互聯網

38、大廠ICT企業設備及物聯網廠商工藝、落地等經驗反哺注：1）標星（）表明在這一領域，大部分該類型企業已經具備能力覆蓋，并非指全部企業覆蓋。2）銷售平臺指的是企業作為銷售方，提供自家或別家產品/解決方案，一般以應用商店為主要形式。3）第三方平臺指的是企業作為第三方提供渠道合作，例如供需對接。4）同行業生態指的是企業作為主導方，組織其他企業進行合作；產業鏈生態指的是縱向發展產業鏈上下游的合作對象、或拓展上下游服務，如金融服務。從產品、項目、平臺及生態總體覆蓋度來看，制造業大廠和ICT企業、互聯網大廠較為領先。但平臺及生態主要由企業自身號召力等原始基因決定，產品跟項目更加反映企業在工業互聯網領域的實力

39、，而ICT、互聯網大廠多通過構建生態實現產品，制造業大廠則是通過自身工業生產邏輯實現產品，故綜合來看，制造業大廠相對領先。工業互聯網平臺玩家發展現狀182023.7 iResearch I工業互聯網平臺的成長邏輯是怎樣的？平臺玩家總體打法路徑呈現為“產品-項目-平臺及生態”，制造大廠已經走通，其他類型玩家現行至半路來源：企業官網，企業年報，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網平臺玩家打法路徑總覽1、軟件類企業：以特定場景的SaaS服務能力出發，往往先發展APaaS平臺，縱向延伸到設備接入端完善平臺能力，橫向覆蓋產業鏈管理。代表企業：用友、寶信軟件、科大訊飛等。2、泛數據治理企業：以AI、大

40、數據分析能力為優勢，專注產品能力深化，往往針對于特定場景或行業進行深耕，積累工藝經驗，反哺產品能力。生態構建較弱。代表企業：愛尚、昆侖數據、雪浪云等。3、ICT企業和互聯網大廠：以基礎云設施底座為優勢，發展生態合作為優先，一般以生態鏈“鏈主”的姿態參與競爭。不斷加強自身底座能力和資源配置能力。代表企業：阿里云、華為云、中國移動等。4、設備及物聯網企業：以工業物聯或相關設備起家，不斷發展數據采集、協議解析、邊緣管理能力，平臺也往往圍繞設備管理展開，以設備為主要服務對象，能力主要沉淀在底端，生態能力相對較弱，以參與者形式出現在大廠的生態合作、應用商店里。代表企業：寄云科技、力控科技、研華等。制造業

41、大廠圍繞產品能力展開，項目經驗反哺產品能力，代表企業：工業富聯等產品完善產品項目生態圍繞市場展開，先聲奪人占據市場機會，不斷根據市場（行業/場景機會）調整產品矩陣。代表企業：卡奧斯、格創東智等市場發聲產品深化項目生態圍繞生態展開，先構建生態能力，整體打入市場后，再深化產品能力和項目經驗，代表企業：樹根互聯等產品生態市場項目圍繞單獨需求展開，往往是政府/國企基因企業，以服務政府/園區/大型企業為主，市場發聲較少，代表企業：航天云網等總體：首先，從內部出發，由點及面地在自己身上實驗；其次，沿著自身所在的產業鏈“上下求索”，最后，對外跨行業、跨領域賦能?！爱a品-項目-平臺及生態”整條路徑已走通。特定

42、需求產品項目生態其他類型玩家總體：從自身優勢出發，以技術、場景、生態等不同路徑切入市場?！爱a品-項目-平臺及生態”路徑行至半路。192023.7 iResearch I工業互聯網平臺如何掙錢？解決方案是當前核心收費模式，訂閱是未來期望成長起來的收費模式工業互聯網整體處于發展初期，工業互聯網平臺層企業的盈利模式仍處于探索與豐富階段，尚未成定局，一切也皆值得嘗試。目前相對比較確定的盈利模式是類似于“保姆式”的服務綜合解決方案服務收費，往往包含咨詢規劃-項目實施建設-項目交付-項目運維等全流程服務，其中，咨詢規劃既可能是宏觀的頂層咨詢規劃，也可能是針對某個業務或場景的相對輕量的咨詢規劃。為綜合解決方

43、案付費符合發展初期，由領頭企業做示范的市場特性。功能訂閱服務收費是市場正在養成的收費模式。訂閱服務包含PaaS功能組件等使用及定制開發服務、工業SaaS功能訂閱、工業機理模型訂閱等各類服務收費。這種現象也說明，平臺層企業的變現邏輯開始發展為“客戶將會為技術功能、工業知識沉淀、輔助管理等買單”，其直接好處是未來可能更容易走向可復制的標準化服務。除了上述兩種相對確定的服務，平臺層企業也紛紛發力其他盈利模式，其中分發抽傭是目前最熱的。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。0201040305綜合解決方案服務收費功能訂閱服務收費平臺分發服務收費-抽傭軟硬件一體產品收費平臺其他服務收費根據需求提供整體解決

44、方案（如設備上云與管理、大數據分析平臺等），統一進行報價一般還會包含咨詢費用PaaS功能組件訂閱，還包括API、SDK的定制開發服務工業SaaS訂閱及托管部分工業機理模型訂閱云資源訂閱測試/認證教育培訓輔助申報金融服務，如信貸、租賃等會員應用商店中SaaS、部分工業機理模型的分發供需對接，包含需求線索、工業產品銷售的發布展示，可能有推送服務軟硬件一體功能產品的銷售費用，目前多集中在視覺監測設備、邊緣盒子等方面工業互聯網平臺層企業盈利模式多樣目前主要收費方式養成期，未來有望成為主要收費方式探索期及驗證其，不斷尋求新的變現可能202023.7 iResearch I工業互聯網平臺的市場競爭態勢如何

45、？平臺功能復雜，能力構建及對外輸出服務時企業互補性強，合作大于競爭當前，工業互聯網平臺層整體呈現企業間的耦合合作性強、合作大于競爭的態勢，具體表現為：1）工業互聯網平臺層涵蓋技術龐雜且壁壘高，單一類型技術公司無法滿足平臺功能需求；2）工業互聯網平臺是需要釋放工業數據的價值，但工業數據本身具有數據類型多（如業務數據、產線設備數據、企業外部數據等）、實時性強、關聯性強、準確性高等特點，不同行業、不同大小、不同生產及產線的企業，其數據指標特征、工業機理模型沉淀等都會有極大的不同，因此圍繞數據核心價值服務的企業需要具有較強的行業know-how經驗或者項目服務經驗，單一企業很難大范圍覆蓋多個行業、多場

46、景的解決方案，企業之間互補性強。這種合作大于競爭的態勢將會持續較長的時間，未來幾年也將難以出現類似消費互聯網的超級大平臺。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。應用開發和微服務技術合作大于競爭：行業發展階段的初期性與平臺功能的復雜性相互交織，單一類型公司既無法滿足平臺復雜功能需求，也無法大范圍覆蓋多行業、多場景的數據價值挖掘，現階段整個行業呈現合作大于競爭的態勢。主要局部競爭表現：1）隨著功能及服務場景走向細分而衍生出的新興企業與綜合平臺能力外延拓展之間的競爭；2）同質化的市場拓展范式。工業數據分析數據管理技術多租戶管理邊緣計算工業安全防護技術工業機理建模制造業大廠類泛數據治理類設備及物聯網類互

47、聯網巨頭類ICT廠商類兩點說明傳統軟件類企業間耦合合作強互聯網巨頭、ICT廠商雖然有自己的工業互聯網平臺，但現階段主要提供存儲、計算等能力，其底層基座屬性更強，與其他類型玩家的耦合合作屬性強泛數據治理類玩家主要圍繞數據處理、數據分析等核心環節提供服務，能夠非常有效的補充甚至是填補其他平臺層玩家的能力，其耦合合作屬性強制造大廠行業know-how強，但在能力補充與拓展方面，需要其他類玩家合作共同構筑平臺生態，多以戰略投資、納入生態等方式實現同一類型企業拓展市場方式相同高校合作、成立或加入行業協會、舉辦賽事企業間合作：通過收購或戰略投資，共同研發產品及服務拓展生態政企合作：1）與省政府或市政府合作

48、打造數字化園區；2）共同成立合資公司共同打造工業園區互聯網平臺與行業協會、行業典型玩家合作，打造標桿案例拓展市場平臺層主要玩家間耦合強工業互聯網平臺層核心技術工業互聯網平臺層企業合作大于競爭212023.7 iResearch I數據-信息-知識-智慧逐漸演變工業互聯網平臺的本質是什么？數據作為資產，完成數據-信息-知識-智慧的蛻變是平臺能力的核心體現工業互聯網平臺的核心是釋放企業經營活動形成的數據資產的價值，其中“數據從哪里來、數據怎么用、數據價值如何構建”等是平臺企業需要考慮并解決的主要問題。當前市場上工業互聯網平臺企業主要具備兩大類能力：其一，基礎服務能力（如底層支撐、技術支撐），其通用

49、屬性更強；其二，圍繞數據生命周期提供服務，覆蓋數據采集及傳輸-數據處理-數據分析-數據知識沉淀及調用-數據可視化應用等全周期，涵蓋物聯網、大數據、AI等各類技術，其中數據分析、數據知識沉淀的專用屬性更強，也是行業壁壘、企業服務壁壘的重要體現。從輸出的服務體系來看，工業互聯網平臺服務商已初步形成PaaS平臺底座+生態共筑、應用APP、綜合解決方案等服務。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?；A服務數據流轉底層支撐數據采集、傳輸各類云服務（公有云、私有云、混合云）數據處理IDC數據分析數據知識沉淀、調用工業安全體系數據應用、可視化工業標準體系虛擬化以IoT、邊緣層為主以大數據平臺為主以AI平臺為主

50、以APP開發、定制為主以數據應用、BI為主設備接入數據采集（如生產、設備等）協議解析設備物聯升級邊緣智能分析邊云協同數據集成/交換數據清洗/轉換數據存儲數據資產管理數據實時監控數據庫（如時序、關系等）數據預處理、特征工程知識圖譜算法/模型庫模型管理及部署可視化建模工業視覺工業機理模型平臺層玩家自研第三方玩家開發可視化編程及開發研發、生產、經營、設備、供應鏈、能源等場景管理、優化、運維數據可視化（如庫存、產銷、生產及設備狀態等）技術支撐服務市場能力開放賦能能力管理賦能社區市場工業網絡連接管理DevOps微服務治理故障修復持續集成能力引擎微服務組件低代碼開發鏡像倉庫可視化開發應用市場模型市場咨詢服

51、務融資租賃學習社區培訓測評輔助申報二手交易開發者社區工程師社區工程師社區會員專區賦能工廠、企業、行業、區域精益管理工業互聯網平臺的抽象價值邏輯-釋放數據要素價值PaaS層能力主要聚集環節222023.7 iResearch I工業互聯網平臺的服務有何變化？平臺服務整體圍繞數字化及價值挖掘的邏輯沒有變，但服務更加貼近業務和具體人員的需求，即向著范圍和人員覆蓋更廣、使用更便捷等演進從2015年提出工業互聯網發展至今，工業互聯網服務市場整體邏輯變化不大，都是圍繞數字化及數據價值挖掘而推出各類產品及服務。但隨著客戶對產品及服務、自身需求的認知提升，供給方的產品和服務主要向三大方向演進：1）覆蓋更廣的范

52、圍，具體表現為在產品及服務端，邊緣層、生產層、應用層的協同管理及賦能屬性更強；在需求實現端，新型的、覆蓋更長服務鏈條的平臺逐步出現，如橙色云關注產品經理從產品設想到實現的服務。2）平臺走向細分，并趨于運營：其一，針對細分，主要圍繞服務場景進行，一方面，單一平臺依據應用場景而劃分為多平臺（如IoT平臺、大數據平臺、AI平臺等）；另一方面，主打為管理層、一線工業專家賦能的廠商紛紛出現。其二，針對運營，相對成熟的平臺開始在生態構建、知識沉淀等方面發力，試圖增加變現可能。3）強化易用屬性，試圖讓更多懂工業生產及運營的人能“跨壁壘”使用相關產品及服務，放大服務價值。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。平

53、臺建設平臺細分+運營1-關注多層級賦能、協同賦能：隨著IT、OT、IOT 數據的聚集與分析，數據價值影響力放大，一方面，逐步覆蓋至邊緣層、生產層、應用層等各層級；另一方面，各層級、各環節的協同屬性加強。2-關注需求實現：除了常規工業互聯網解決方案外，還有一些新的服務逐步成型，如橙色云關注產品經理從產品設想到實現的服務；卡奧斯關注平臺需求的實現。強化易用：專業通用1-平臺走向下分：其一，單一的抽象平臺圍繞服務場景劃分為多平臺（如IoT平臺、大數據平臺、AI平臺等）；其二，除了常規的軟件、硬件玩家走向平臺化外，市場還有兩類平臺也較有特色：1）專門做工業數據管理與價值挖掘的廠商，主要為管理層、一線工

54、業專家賦能，如昆侖數據、羚數智能；2）聚焦協同服務的廠商，如專門做工業產品協同的橙色云。2-平臺運營：其一，應用市場、供需對接、工業模型市場等平臺生態逐步構建；其二，平臺能力進一步沉淀（業務機理模型），走向標準化服務。1-低代碼服務：降低代碼依賴，覆蓋更多人員。2-可視化服務：可視化編程、可視化建模等服務。3-封裝服務：將大量工業技術原理、行業知識、基礎工藝等進行規則化、模塊化抽象提取，并封裝為可重復使用的組件。近幾年工業互聯網平臺服務演變情況拓寬范圍：點狀線狀靠近業務需求+靠近人員需求市場從“有什么賣什么”向“需要什么賣什么”轉變，即從以提供技術服務為主到以圍繞業務需求提出產品及服務服務對象

55、平臺功能平臺服務1-圍繞數字化及其價值挖掘提供服務；2-產品及服務以業務和人員需求為驅動，買方市場雛形123擴大數字化范圍增加使用便捷性覆蓋更多人員232023.7 iResearch I變化1-平臺服務邏輯多樣，鏈條走向復雜工業互聯網平臺的服務邏輯多樣，整體來看，以需求為導向，通過增加服務鏈條的復雜性和服務場景的多樣性去滿足不同主體的需求來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。集成并應用現場數據資產數據決策及可視化設備互聯及數據監測企業執行人員現場管理層現場管理人員聯通服務場景多樣化：從應用層下擴到現場層同樣是工業互聯網平臺，為滿足用戶需求，基于企業基因和能力不同，平臺的定位有所不同，其所提供的

56、服務邏輯鏈條有所差異。綜合來看，為覆蓋不同客戶主體的需求，平臺玩家通過增加服務鏈條的復雜性和服務場景的多樣性來實現，例如橙色云，為滿足某一從產品的問世，既提供工程師的協同研發設計等服務，還提供商品化的分發等。工業互聯網平臺服務邏輯類型多樣邊緣層應用層向下延伸企業業務人員支撐管理層企業車間人員管理層工程師業務人員隨著場景多樣化：服務對象范圍擴大，更加關注使用對象的需求實現下放典型企業平臺服務邏輯類型多樣基于自家產品及解決方案標化或定制市場工業富聯直接滿足客戶需求平臺提供底層服務能力市場樹根互聯合作伙伴標化或定制P2P2B客戶在平臺上發布需求客戶需求實現卡奧斯平臺生態合作伙伴非平臺生態合作伙伴需求

57、定制服務研發設計平臺需求（產品概念）生產市場產品化橙色云需求到產品全鏈路實現服務鏈條逐漸復雜服務場景逐漸增加242023.7 iResearch I變化2-拓展服務邊界橫向看，逐步形成“深化自建-能力開放-管理賦能”的閉環；縱向看，平臺功能向上趨于aPaaS、向下趨于iPaaS，橫向拓展驅動縱向拓展來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網平臺層玩家（PaaS）IaaSSaaS邊緣層縱向-能力同時向兩端拓展橫向-能力兼顧客戶和第三方需求綜合廠商與垂直廠商修煉自身能力基于產品、品牌影響力等切入工業互聯網，通過各類項目增加行業know-how：行業&目標用戶：錨定某一大類行業、需求人員，推出適

58、合目標群體的產品及服務，逐步拓展新行業，如格創東智，從泛半導體開始對外覆蓋。數據能力：在“數據采集-接入-處理-分析-應用”等全生命周期內進行拓展，對于大的綜合廠商，更多表現為IoT、大數據、AI平臺等平臺；對于垂直廠商，更多的則是在服務過程中涵蓋某幾個環節，如昆侖數據，主要覆蓋數據處理和分析等環節。對數據的拓展本質是對數據資產歸屬權的爭奪。技術服務：1）將行業know-how抽象成工業機理模型，部分開放；2）為客戶及第三方企業提供便捷、可視的開發工具，并輔助管理。產品和服務覆蓋的行業、場景的廣度提升，覆蓋的受眾增加，平臺的可使用性提升能力開放賦能管理運維賦能能力引擎低代碼開發DevOps微服

59、務治理可視化建模微服務組件連接管理故障修復模型庫服務托管第三方廠商和部分客戶的自主開發能力提升助力決策管理能耗優化物料平衡故障預測/診斷產銷預測數據下鉆知因知果、全域感、高效決策提升向IaaS化發展，趨于iPaaS向SaaS化發展，趨于aPaaS工業互聯網平臺企業服務邊界不斷拓展近幾年，隨著工業互聯網平臺層企業服務客戶的經驗積累，對市場需求認知加深，平臺層企業對自身能力構建的認知相對更加清晰，對外表現為服務能力走向細分的同時，其服務的邊界不斷拓展，具體表現為：1）從橫向看，平臺層企業主要從行業&目標用戶、數據服務能力、技術服務能力三方面發力，對于前兩種能力，其路徑多為一到多，逐步拓展；對于第三

60、種能力，往往需要經過一定積累后，逐步對外開放，且純技術的開放更多的是綜合廠商平臺；2）從縱向看，部分平臺層企業能力逐漸向aPaaS和iPaaS能力演進，且多為橫向拓展驅動縱向拓展。252023.7 iResearch I變化3-平臺產品走向服務簡化平臺產品顛覆傳統應用開發模式，使得整體服務走向簡化，擴大產品覆蓋范圍的同時，優化用戶體驗注：圖表數據來自于2022年國家雙跨企業名單及艾瑞綜合篩選的共43家工業互聯網平臺企業樣本。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。平臺層（工業PaaS）資源部署及管理大數據治理開發工具數據建模和分析服務架構傳統開發低代碼開發單體結構低代碼開發VS傳統開發對供給方：1

61、）幫助工業互聯網平臺更好實現各行業的技術機理模型、行業knowhow、以及成熟的工藝知識沉淀。2）幫助產品研發人員更好的開發和維護技術中臺，提高研發效率，降低研發成本。對需求方：1）需求企業無需專業IT人員手寫代碼，業務部門通過拖拉拽功能組件的方式自主實現應用開發。微服務架構工業微服務組件庫應用開發統一調用轉為分開調用低門檻高便捷高覆蓋微服務架構VS單體架構高開源、可擴展易維護支持高并發量更好的服務于產品自身及開發者更好的服務于需求方業務部門用戶平臺由單體架構走向微服務架構、傳統代碼開發走向低代碼開發，應用開發模式逐漸走向低門檻、高開源、高便捷，平臺產品的服務形式相對簡化，主要好處有兩點：1）

62、加強產品架構的可擴展性和易維護性；2）擴大開發者覆蓋范圍。以上兩點，對供需企業雙方都有裨益：對供給方，實現工業機理高效地沉淀和調用的同時，還有利于研發人員更好地優化開發和維護；對需求方，能幫助懂生產制造等核心環節但無編程經驗的業務人員實現自主開發，實現需求方的高效應用及管理。工業互聯網平臺產品走向服務簡化影響432827015173互聯網大廠ICT企業設備及物聯網企業制造業大廠泛數據治理企業傳統軟件企業具備低代碼技術的企業數量及占比具備低代碼技術的企業數其他企業數70.0%22.2%8.9%28.6%75%100%占比（家）（家）262023.7 iResearch I工業互聯網平臺廠商價值評

63、價維度廠商評價以產品能力和持續發展性為一級指標，分別評價公司滿足市場需求的能力和未來持續占據市場空間的能力來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制一級標簽二級標簽三級標簽產品能力指標能力覆蓋深度數據采集能力數據分析能力工業建模能力應用開發能力能力覆蓋廣度咨詢規劃、測評能力產品落地能力支撐能力持續發展指標渠道發展能力榮譽情況渠道能力品牌影響力盈利能力產品標準化創新服務點生態能力新的機會市場產品能力指標代表企業產品對市場需求的滿足能力，通過產品技術能力的覆蓋深度和廣度來判斷；持續發展指標代表企業在未來可持續占據的市場需求空間，主要通過企業發展渠道的能力和盈利能力來判斷。工業互聯網平臺廠商價值評價維度表2

64、72023.7 iResearch I工業互聯網平臺價值象限圖譜工業互聯網平臺玩家競爭格局未定，你追我趕之勢明顯；產品和服務形態有異但本質同，渠道+品牌綜合影響力依然是市場競爭重點整個工業互聯網平臺玩家類型多樣、玩家背景也較為復雜，各家企業都依托自身基因或背景優勢占據一定的市場。本報告從產品能力和持續發展能力兩個維度出發，篩選了前20名的企業，他們主要具有如下2個特點：1）各玩家無論在產品和服務能力、渠道關系、品牌綜合影響力等方面，各家均有所長，故整體而言玩家差異并不大，尚未形成絕對的頭部企業，你追我趕之勢明顯；2）政府關系緊密、通過政府合作拓展區域影響力、市場發聲頻繁等是現階段相對領先的企業

65、的主要競爭手段。工業互聯網平臺廠商價值象限圖譜注釋：1、圖表數據通過2022年國家雙跨企業名單及艾瑞綜合篩選的共43家工業互聯網平臺企業樣本得分Top20所得；2、指標具體數據及相關信息通過公開渠道獲得。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制產品能力持續發展能力領導者挑戰者主要玩家282023.7 iResearch I應用場景-供應鏈工業互聯網平臺幫助供應鏈上的數據形成可利用的資產，提高企業協同管理能力、應變能力和資源配置能力來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網賦能供應鏈的數據價值流程供應商數據、客戶需求及體驗數據、生產制造數據、銷售及運維數據、產品參數以及其他相關數據導入工業互聯網平

66、臺后，進行數據治理、數據分析、工業AI建模、應用開發等處理后，通過工業APP、主要軟件等功能性地提供給用戶，釋放數據價值。完成數據導入和價值導出的過程，實現整條供應鏈上的數據互通、要素互通和協同管理APS、MES、SCADA、DCS、PLC、CAM、SCM、EMS等主要軟件ERPERPCRMWMS供應鏈數據流轉用戶數據銷售及運維數據工業互聯網平臺可幫助供應鏈實現：1）數據資產形成并流通：工業互聯網平臺有助于打通各環節數據流，使得數據在上、中、下游及主體企業內部流通，實現提升協同管理能力，幫助穩定企業上下游長期合作關系的價值。這些價值使得數據在整個產業鏈體系、相關行業體系里形成資產并流通。2）供

67、應鏈應變能力加強，抗風險加強：工業互聯網平臺幫助提升供應鏈全面連接、全局配置優勢，及時感知下游需求、挖掘潛在產能，保障產業鏈供應鏈彈性供給，使得C2M模式成為可能。除此之外，加速企業的生產體系從大規模、批量化的經驗產出，轉向更加柔性的智能化產出（基于智能算法和實時預測），減少庫存風險。3)從線性生產轉向網狀生產，信息形成閉環，資源配置效率更高：過去數據的流通是從上游-中游-下游線性的，中間企業天然隔開了上下游信息的互通，在工業互聯網平臺的支持下，整個產業鏈供應鏈體系都轉嫁于平臺之上，形成以供給方為中心的網狀結構，當客戶特征和需求變動時，能快速實現資源配置，優化生產效率。工業互聯網平臺匯集、分析

68、、應用數據數據價值計劃采購生產制造倉儲物流銷售及售后供應商1供應商2客戶1客戶2供給數據采集用戶需求分析銷售及售后運維數據同步、分析292023.7 iResearch I應用場景-生產制造收集生產價值鏈上的有效流轉數據，并結合企業內外部相關數據進行挖掘分析，為產品、工藝、產線、設備、能源等改進優化賦能，降本增效來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網賦能生產制造的數據價值流程產品、工藝、產線設計及驗證新產品&新工藝開發工廠訂單排產計劃組裝及包裝倉儲物流生產制造設備能源采購精益質檢安全用戶需求分析銷售及售后用戶用戶需求及體驗數據、生產數據、產品參數、工藝參數、設備參數，以及其他相關數據導

69、入后，進行產品建模、工藝建模、設備建模等CAD、CAE等MES、SCADA、DCS、PLC、CAM、SCM、EMS、QMS等等主要軟件ASPCRMCRMWMS制造鏈：原料供應、輔料供應、代工廠商、關鍵零件供應設備鏈：設備聯機、設備點檢、保養、維修、報廢供應鏈：物料計劃、生產備料、產銷平衡生產價值鏈生產鏈產品鏈數據流轉PLM、ERP等其他相關有用數據導入用戶需求分析銷售及售后運維數據同步、分析銷售及售后運維數據同步、分析用戶數據銷售及運維數據生產制造數據其他數據生產數據反饋分析工業互聯網對生產制造的賦能主要是通過對生產價值鏈上的數據與企業其他有用數據進行分析挖掘后，為產品（含新舊產品）、工藝、產

70、線、設備、能效等改進優化提供參考，進而達到降本增效的目的。但需要注意的是：1）重視企業業務邏輯的梳理，盡量從產品、設備、工藝、工段產線、車間等各個環節流程出發，將上游供應商、下游客戶打通，全面提升數據為業務賦能的閉環能力；2）數據分析不是盲目分析，需結合自身現狀錨點合適的核心目標或人群后，建立有效的數據指標體系，否則容易出現“事倍功半”問題；3）重視設備、產線等工業機理模型的沉淀。工業互聯網平臺匯集、分析、應用數據數據價值30啟示篇-一切探索都有意義Inspiration03312023.7 iResearch I啟示1-如何錨定市場需求？企業類客戶潛在空間大、技術要求高；政府及協會類客戶潛在

71、空間次之，且技術要求高；高校類客戶更重視整體解決方案輸出注釋：1、統計期時間范疇為2022Q3-2023Q1；2、潛在需求方數量指：1）企業類是指A股市場2022年營收在300億以上的為大型企業、營收在30-300億的為中型企業；2）政府及協會類，指統計了省、地級市、一線城市、直轄市的區的工信局的數量；3）高校類包含了高職類院校的呢。來源：政府采購網、招投標公共服務平臺、教育部、同花順，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網市場需求方的市場特點需求市場類型需求特點對供給方要求切入重點企業類政府及協會類高校類潛在需求方數量（個）統計期內招投標占比（%）大：227個中型：1140個對標識解析、數

72、據集成、生產與共享、安全等方面要求高具有示范作用，同時需要能兼顧園區平臺建設重視技術能力，且一般技術指標較為明確以管理層、業務層需求為主統計期內平均客單價（萬）重視供應鏈的數據能力的建設與應用，如態勢感知、優化決策、風險識別等重視安全重視行業標準、標桿構建技術要求高且明確強調實訓平臺整體建設側重于新技術與產業相結合的實訓、模擬，本質是為教育服務技術：商務：報價7:2:1潛在市場空間45.0%490萬市場發展初期，且都是以行業內頭部企業為主，渠道為王，技術及解決方案、企業資質、行業服務經驗等是供給方市場拓展的重點。對于企業類客戶，隨著市場發展的成熟與深入，未來勢必將以技術及解決方案為先。潛在需求

73、方數量（個）統計期內招投標占比（%）約395個統計期內平均客單價（萬）35.6%300萬潛在需求方數量（個）統計期內招投標占比（%）約3013個統計期內平均客單價（萬）19.4%214萬技術：商務：報價7:2:1技術：商務：報價5-6:1-2:3供給方需要確認新能源汽車補貼工業互聯網/數字化補貼試點階段，最寬松，條件低且錢多20092013201620202022全國推廣，但要求提升，補貼降低要求進一步提升，補貼進一步減少結束補貼目前有研發補貼、平臺建設/推廣補貼、服務廠商/項目培育補貼、項目實施補貼，補貼金額以百萬左右為主。渠道網絡是否強勁客戶定位是否明確產品和服務、解決方案生態是否構建企業

74、資質是否齊全標桿案例是否打造與新能源行業類似，工業互聯網/數字化的補貼也將經歷從寬松到收緊、從高補貼到低補貼，甚至是取消補貼的過程。就工業互聯網市場長期發展而言，無論補貼持續時間多久，未來是否存在，供給方最終都需要滿足用戶的需求。因此供給方企業都需要結合渠道關系、技術及解決方案、企業資質、行業服務經驗等市場拓展重點，明晰自身優勢，確認產品及服務特點，錨定適合自身的賽道和客戶，方能適應市場變化。工業互聯網補貼最終會走向取消。但無論補貼如何，供給方需要了解市場與自身。了解自身了解市場322023.7 iResearch I啟示2-數據歸屬權之爭到底在爭什么？獲得數據歸屬權的企業將在數據驅動的市場中

75、優先嗅到產業重構所帶來的新的發展機會，為企業贏得新的增長業務來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。PaaS層IaaS層工業互聯網數據歸屬權之爭號角已響SaaS層互聯網巨頭：阿里、騰訊、百度等傳統IT廠商：華為、浪潮等電信運營商：中國移動、中國電信等制造業大廠：卡奧斯、工業富聯、樹根互聯等傳統軟件廠商：寶信、東方國信、摩爾元數等泛數據治理類廠商：昆侖數據、廣域銘島、雪浪數智等互聯網巨頭：阿里、騰訊、百度等ICT廠商：華為、浪潮、中國電信、中國移動等設備及物聯網廠商：研華科技、寄云科技、蘑菇物聯等均走向平臺化發展，收集、聚集企業內外部數據，并圍繞數據進行分析挖掘，對內外賦能獲取數據歸屬權價值具有數據

76、話語權之爭的企業所具有的特性研發-供應鏈-生產-倉儲物流-營銷銷售-用戶創新性地提出“建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制”人、機、料、法、環涵蓋數據廣工業知識、工業應用沉淀重構產業鏈的價值體系產業發展水平分析產業結構優化營商環境分析重點企業分析發掘潛在的新機會企業經營賦能產業&區域發展賦能分工、計劃將由數據價值驅動賦能產業鏈各個環節，協同性增強，且可能帶來產業鏈流程的重構，產業鏈結構走向網狀產品優化供需合作篩選商業拓展、信貸分析、推薦政策監管加強：“數據二十條”數據相關技術優勢強行業產業鏈中占關鍵作用，且影響力廣行業know-how深政府關系好市場現狀：供給

77、方企業平臺化趨勢明顯，平臺將匯聚大量的企業內外部數據SaaS層的平臺化尚未可知當前，各工業互聯網供給方均有向平臺化方向發展的趨勢，這一趨勢表面是企業服務能力的同質化與綜合化，但本質上是供給方對客戶數據“歸屬權”的爭奪。獲得數據歸屬權的益處主要有兩點：其一，數據作為新的生產力有望促進產業價值鏈的重構與新的分工，供給方容易在這種分工中為客戶提供新的服務價值；其二，通過對數據資產的挖掘，短期看有助于為企業經營賦能，長期看，隨著數據資產的積累與行業上下游的打通，可逐步拓展至為產業&區域發展服務，賦能當地產業發展，為供給方帶來第二增長曲線。當然，當前數據之爭尚處于初期，國家也將逐步明確“競爭規則”，供給

78、方需要結合國家要求規范，結合自身競爭優勢，思考可拓展優勢，爭取在這場無硝煙的戰爭中獲得一定先發優勢。信息安全能力強服務深化平臺化的本質是在爭奪數據的歸屬權市場上看政策上看332023.7 iResearch I啟示3-工業互聯網需要走向產業互聯網嗎？工業互聯網和產業互聯網存在部分差異，能力全面的企業可嘗試，但應基于已有工業互聯網能力做延伸來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。工業互聯網：以數據采集、交換、快速計算處理、數據分析、AI建模、應用開發等一套圍繞數據資產利用的技術體系為重點。工業互聯網：是政府主導下智能制造、工業發展規劃的衍生，工藝經驗技術能力，姓“工”不姓“網”。工業互聯網：主要應用

79、在工業、制造業的生產管理環節，個別延伸至工業企業的產業鏈上下游。工業互聯網：工業互聯網解決設備、人、技術等要素之間的通信，偏向產品和技術業務體系，講究解決特定問題。賦能應用領域本質技術架構 目前工業互聯網市場的切入點非常多，對于大部分初入市場，尤其是僅僅具有泛數據處理、數據采集等單一能力的廠商，不建議進入產業互聯網領域；而對于一些能力已經較為全面，可以嘗試向產業互聯網領域邁進，以此尋求下一個增長點。Q1：工業互聯網企業有必要向產業互聯網邁進嗎？-不一定 對于大部分工業企業來說，很難跨行到其他行業（如零售、醫療）的產業互聯網領域，最好是基于工業互聯網的服務經驗，向產業鏈進行能力發散。例如航天云網

80、的上云服務、金融服務；浪潮的信創產品等；藍海的中小企業綜合服務（包含應急轉貸、金融咨詢、法律服務等）。Q2：如何邁進？-存“同”補“異”工業互聯網和產業互聯網的對比產業互聯網：產業互聯網解決經營管理與生產管理之間的協調，將整體產業鏈中大量不同類型、規模的上、下游廠商資源整合，講究宏觀規劃。產業互聯網：不明確限定行業，零售行業、金融行業、地產行業、醫療行業、物流行業等均有應用，模式各不相同。產業互聯網：是企業主導下的萬眾創新，網絡能力、計算能力較為重要，姓“網”不姓“工”。產業互聯網：以中間件整合技術、云服務、“互聯網+”技術、大數據技術、AI智能等技術支持，技術構成較工業互聯網更為分散。工業互

81、聯網1-行業壁壘明顯：通過云、大數據、AI等技術將行業特征理解與沉淀為知識，具有一定的行業壁壘。2-數據作為資產：都是利用數據資產產生實際價值，賦能相關人員、企業、行業和產業等。3-以聯通和協同為目的：都旨在實現人、機、物、法、環全要素的聯通，以及合理的協同管理。1-行業偏重不同：工業互聯網偏重工業，產業互聯網無偏重行業，產業互聯網范疇更廣。2-技術偏重不同：工業互聯網中，更偏重工藝經驗；產業互聯網更偏重底層能力支撐。3-作用范圍不同：產業互聯網優化產業鏈上下游的資源配置和企業內部生產與經營的協同，工業互聯網更聚焦于車間生產現場。共通點共通點產業互聯網VSVS342023.7 iResearc

82、h I專精到全面啟示4-中小廠商參與生態合作是必須的嗎？生態合作可以幫助中小企業短期提升競爭力，但長期增長還是依賴于產品及服務優勢、行業know-how經驗等因素企業發展的常規路徑是從專精走向全面，在各自專精的時期，尋求合作得到的是更多的渠道關系和標桿案例，能助力企業快速打造競爭力。長期來看，尤其是進入全面發展期時，企業競爭力大小更多取決于自身產品能力、行業know-how經驗等。故生態合作固然重要，但非必要，也不是萬能，需根據企業當下的發展階段與目標自行判斷。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。市場競爭力市場玩家的一般發展時期萌芽期積累期全面發展期開始生態合作結束生態合作頭部企業不參與生態合

83、作的中小企業參與生態合作的中小企業123以頭部企業為參照物，觀察參與生態合作和不參與生態合作的中小企業各自的成長路徑市場玩家成長時期分為萌芽期，積累期，全面發展期，市場玩家整體從技術/領域專精走向全面發展，符合規模效益遞增企業的成長曲線。對于中小企業：假設參與生態合作，短期內（期）中由于頭部企業的扶持，獲取更多市場機會和渠道關系，完成更多項目，競爭力陡然上升；但長期來看，（期）的競爭力水平與是否參與過生態合作關系不大。這是因為在經歷生態賦能以后，企業還是需要回歸精力到自身產品能力上，一些未參與過生態合作的企業，可能由于長期獨自參與項目深耕，能獲取更深的工藝經驗，反哺自身產品，后期增長動能會很大

84、。中小企業參與/不參與生態合作的發展路徑對比簡圖生態合作是企業拓展市場的一種重要方式，但就企業發展長遠視角看，打鐵還需自身硬，產品及服務能力與優勢、行業know-how經驗是企業發展的重要支撐352023.7 iResearch I啟示5-中小廠商的生存空間在哪里？對于中小廠商來說，應結合自身現狀和目標切入市場，獲取一席之地來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。中小廠商生存現狀及未來可能探索途徑在滲透能力遠不如頭部廠商的情況下，中小廠商應結合自身現狀和目標切入市場，或尋求頭部合作瓜分已有市場蛋糕，或抱團取暖定位于中小企業市場服務，或深耕熟悉行業/場景，提高自身供給能力，或結合數據、網絡、計算等相

85、關新興技術，實驗新的增長點。需求市場供給能力落地項目第三方支持評價企業市場透能力的主要要素明確現狀提出目標確定路徑技術型企業（有技術優勢）銷售型企業（有渠道優勢）先占領市場先打磨能力技術型企業-先占領市場：以技術優勢尋求和頭部企業的合作，可瓜分頭部企業的需求市場，獲取更多項目補貼。技術型企業-先打磨能力：聚焦場景優化自身數據采集、治理、分析等能力，也可結合AI/5G/區塊鏈等領域的新技術擴大原有能力的適應性。銷售型企業-先占領市場：沒有技術優勢，憑借渠道優勢聯合其他中小企業，形成能力互補，抱團取暖，開拓頭部企業暫未覆蓋的需求市場。銷售型企業-先打磨能力：不斷積累項目經驗，深耕特定行業/場景，必

86、要可收并購下游企業補足行業know-how，提高供給能力。Q：頭部廠商全面占優情況下，中小廠商的生存空間何在？戰略邏輯探索路徑頭部廠商全面占優頭部廠商：如國家雙跨平臺等政府、高校、國企平臺產品、軟件/硬件/軟硬一體產品、解決方案、應用商店等大中型項目：以整體解決方案為主（咨詢-場景分析-產品及服務定制化-交付落地-培訓-售后及維護）政策補貼高、生態合作強中小廠商：如部分泛數據治理廠商、設備及IOT廠商等中小型企業平臺產品、部分平臺能力、軟硬件產品等小型項目：PaaS功能組件訂閱、工業SaaS訂閱、工業機理模型訂閱等政府補貼低，生態合作只能爭奪部分大廠的選擇，或者不合作VS362023.7 iR

87、esearch I啟示6-變現盈利之路在哪里？核心盈利模式難以標準化，熱門探索的盈利模式核心環節少、付費意愿低來源：浪潮云洲、航天云網、忽米官網，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。綜合解決方案服務主要特點：1）不同行業、不同數字化程度的企業需求及承接能力不同；2）覆蓋企業業務及部門廣，不同職能屬性人員需求不同，一方面無法滿足多方訴求，另一方面，需要打通的渠道廣，工作量大；3）工業場景多元化、復雜度高、實時性及精準性要求高。主要難點：定制化屬性極強，可復用性相對弱。工業機理模型訂閱技術服務應用商店的SaaS服務訂閱+抽傭軟硬一體化設備主要特點：1）工業機理模型沉淀對行業know-how經驗要求高、參

88、數量大且參數具有明確的物理意義；2）種類多樣，包含基礎理論模型、流程邏輯模型、部件模型、工藝模型、故障模型等多種。主要難點：本質是各種經驗知識和方法的固化，故行業、公司、場景等屬性強，工業機理模型的標準化程度低。主要現狀主要特點：整體標準化程度比較高，可復用性強。2022年雙跨平臺中有應用商店和供需對接布局的企業情況2022年雙跨平臺（家）28有應用商店的平臺（家）21有供需對接的平臺（家）16主要難點38.6%29.8%10.5%研發設計 生產制造 運營管理71.3%16.0%4.5%運營管理質量管控 供應鏈管理3家雙跨平臺訂閱次數超過100的應用類型分布及訂閱量TOP3情況應用類別TOP3

89、訂閱量TOP3應用VS研發設計、生產制造等核心環節的應用數量不算少，但訂閱量并不高，甚至差一個量級，付費的實際行動力并不強大部分都是先免費使用，后續付費要進入下一個篩選漏斗應用的實際適配性尚未可知海爾卡奧斯：2020年推出集裝箱式工業互聯網解決方案，主打面向中小企業的一站式的私有化數據中心解決方案。工業富聯：2021年聯合凌云光發布全自動機器視覺檢測新設備，用于外觀、測量、缺陷檢測，并批量導入各生產廠區。格創東智：2021年推出視覺檢測設備，主打工業檢測。浪潮云洲：2023年推出智能檢測裝備軟硬一體化方案，主打工業安全的異常事件預警、危險事件告警。當前工業互聯網市場大多是“賠錢賺吆喝”，新的變

90、現模式正在不斷探索。但就目前而言，盈利變現依然道阻且艱。除去常規的綜合解決方案等盈利模式外，目前平臺分發抽傭+軟硬一體化設備兩大類模式為企業所積極探索。針對分發抽傭，目前呈現對平臺的生態貢獻可能遠高于盈利貢獻的特點，其主要原因是研發設計、生產制造等核心環節本身的復雜性太高、企業差異性太強，應用的適配性不高。據不完全統計，在訂閱次數超過100的應用中，研發設計、生產制造的應用數量占據TOP2，占比達68.4%，但就訂閱總數而言，運營管理呈絕對優勢，占比達71.3%，這也說明用戶更趨向于為解決實際需求付費。針對軟硬一體化，目前依然處于探索期，早前有報道，但現階段尚未看到后續報道，究竟是折戟沉沙，還

91、是即將大獲全勝，我們拭目以待?？傊?，我們認為：1）市場初期，針對不同模式的探索都有意義，都值得嘗試，大浪淘沙后，長遠收益將大于短期收益；2）工業互聯網的復雜性要遠高于消費互聯網，是否一定會存在可復制的、標準化產品，以及將會出現在哪些領域出現，這是企業需要重點思考的問題。目前尚未見后續報道，成果需等待常規盈利模式積極探索盈利模式工業互聯網平臺層企業盈利之路道阻且漫長372023.7 iResearch I如何實現工業場景的小模型？工業大模型是否可行？啟示7-新技術就會帶來新機會嗎？ChatGPT在消費端的應用序幕已經拉開，但在工業端的應用，現階段可暢想但具體應用還需進行深度模型改造、配置與訓練來

92、源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。ChatGPT當前主要滲透應用形式產品、工藝、產線設計及驗證新產品&新工藝開發工廠訂單排產計劃組裝及包裝倉儲物流生產制造設備能源采購精益質檢安全營銷及銷售用戶跨行業科普、知識更新，形成知識庫工業軟件企業（如軟件研發、測試等）工業硬件企業（如工業機器人功能場景拓展等）大數據及AI企業（如輔助數據指標體系梳理、建模等）工業需求端管理人員生產人員研發人員供應鏈相關人員市場及銷售人員運維人員場景人輔助需求分析和設計仿真模擬時確定最優參數范圍工程技術支持，輔助編程、測試等輔助功能實現、修改軟件、設備功能文檔學習、維護、保養等輔助數據模型搭建、訓練、測試等供給端潛在主要賦

93、能場景ChatGPT對工業互聯網供需雙方皆有影響ChatGPT接入工業模型需要合理配置與訓練，故存在大模型與小樣本數據之間的悖論工業場景多，工業模型復雜且泛化程度低潛在機會主要難點通用搜索引擎辦公生產工具對話式AI企業服務應用ChatGPT相當于同時掌握了機器語音和人的語言，以ChatGPT為代表的生成式AI的出現讓每個人命令計算機解決問題成為了可能。目前在消費端，ChatGPT已經出現多種應用形式，對話式AI相對成熟。在工業端，企業也在捕捉應用機會，其核心邏輯就是供需雙方相關人員能利用ChatGPT“自然語言編程”的能力，以相對較低的門檻達成各種需求（如設計、功能實現等），加速企業高效運轉，

94、對話式AI也將是重要的實現形式。但需要注意的是，ChatGPT在工業端的應用存在大模型與小樣本數據的悖論等問題，具體應用時需要進行深度模型改造、配置與訓練。工業模型如何訓練、如何配置才更合理；工業應用場景的小模型如何實現；未來工業大模型出現時，如何更好的利用工業大模型并實現應用開發，這些都將是未來新的機會點，但很難。39LEGAL STATEMENT版權聲明本報告為艾瑞數智旗下品牌艾瑞咨詢制作，其版權歸屬艾瑞咨詢，沒有經過艾瑞咨詢的書面許可，任何組織和個人不得以任何形式復制、傳播或輸出中華人民共和國境外。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反中華人民共和國著作權法和其他法律法規以及有關國

95、際公約的規定。免責條款本報告中行業數據及相關市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、行業訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合艾瑞監測產品數據，通過艾瑞統計預測模型估算獲得；企業數據主要為訪談獲得，艾瑞咨詢對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。法律聲明THANKS艾 瑞 咨 詢 為 商 業 決 策 賦 能