《工業互聯網產業聯盟：工業互聯網技術產業創新報告 （2024年）（35頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《工業互聯網產業聯盟：工業互聯網技術產業創新報告 （2024年）（35頁）.pdf（35頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、工業互聯網技術產業工業互聯網技術產業創新報告創新報告（2022024 4 年）年）工業互聯網產業聯盟（工業互聯網產業聯盟（AIIAII）2022024 4 年年 3 3 月月聲聲明明本報告所載的材料和信息，包括但不限于文本、圖片、數據、觀點、建議，不構成法律建議，也不應替代律師意見。本報告所有材料或內容的知識產權歸工業互聯網產業聯盟所有（注明是引自其他方的內容除外），并受法律保護。如需轉載，需聯系本聯盟并獲得授權許可。未經授權許可，任何人不得將報告的全部或部分內容以發布、轉載、匯編、轉讓、出售等方式使用，不得將報告的全部或部分內容通過網絡方式傳播，不得在任何公開場合使用報告內相關描述及相關數據

2、圖表。違反上述聲明者，本聯盟將追究其相關法律責任。工業互聯網產業聯盟聯系電話：010-62305887郵箱：前前言言當前，全球工業互聯網正處于以人工智能為代表的新一輪數字技術變革周期當中，新興數字技術與傳統工業體系的融合創新較以往更為活躍，越來越多的制造企業開始全力擁抱數字化浪潮、持續加大數字化轉型的投入力度。在技術與市場紅利的雙輪驅動之下，新的產業空間正在被不斷地創生出來，推動工業互聯網技術產業的邊界持續擴展延伸，智能裝備、開放自動化、云原生工業軟件及工業智能等新興產業正在加速崛起，成為工業互聯網發展的新的動力引擎。與此同時，工業互聯網的產業格局也有望迎來調整重塑，多元企業主體將在更為復雜的

3、市場環境與機遇窗口期之下展開角逐，既有老牌工業技術服務商全面轉型傳統產品與業務，利用已經建立的市場基礎加快新產品的商業化，也有跨界數字技術服務商與初創企業充分利用技術優勢，找準利基市場實現業務的擴張與滲透。在這樣一個發展階段，工業互聯網產業聯盟組織編寫和發布工業互聯網技術產業創新報告，希望從工業互聯網的產業發展態勢、市場戰略、技術趨勢等方面研究和分析工業互聯網發展的最新進展，并在一定程度上對未來發展方向提供洞見，為業界廠商、政府機構和投資者等利益相關方提供有益參考，共同促進工業互聯網技術產業的創新發展。白皮書主要分為五個部分。第一部分闡述了工業互聯網技術產業的新認識、新階段與新特征，明確了工業

4、互聯網技術產業體系的演進變化。第二部分介紹了工業互聯網技術產業的發展態勢，給出了各個細分產業的發展規模與潛在市場空間。第三部分剖析了工業互聯網市場主體的發展戰略，指明了牽頭編寫單位：中國信息通信研究院參與編寫單位：美云智數科技有限公司華為技術有限公司谷斗科技（上海）有限公司卡奧斯數字科技（青島）有限公司珠海星云智聯科技有限公司歐冶云商股份有限公司中石油（北京）數智研究院有限公司浪潮工業互聯網股份有限公司樹根互聯股份有限公司京東科技控股股份有限公司朗坤智慧科技股份有限公司蒲惠智造科技股份有限公司浙江陀曼智能科技股份有限公司華融化學股份有限公司河鋼數字技術股份有限公司新華三技術有限公司聯通雄安產業

5、互聯網有限公司奇瑞汽車股份有限公司中國東方電氣集團有限公司四川長虹電器股份有限公司中建材蚌埠玻璃工業設計研究院有限公司廣州博依特智能信息科技有限公司中車南京浦鎮車輛有限公司北京百度網訊科技有限公司深圳市騰訊計算機系統有限公司藍卓數字科技有限公司阿里云計算有限公司浙江中控技術股份有限公司湖南大學美國參數技術公司(PTC)達索系統工業互聯網產業聯盟公眾號四大類工業互聯網企業的業務布局方向。第四部分著眼于工業互聯網技術創新的最新進展，呈現了工業互聯網技術的創新變革趨勢。第五部分對工業互聯網技術產業下一階段的發展方向進行展望。白皮書的編寫得到了眾多工業互聯網企業的大力支持。相關企業不僅結合自身產業實踐

6、提供了大量案例素材，更是進行了多次現場調研與深入交流探討，為白皮書觀點的形成與落地提供了有力支撐，在此一并致謝。目目錄錄一、工業互聯網技術產業新認識、新階段、新特征.1（一）工業互聯網邊界延伸，從三大體系裂變為六大產業.1（二）工業互聯網正處于融合應用與技術變革的交織階段.2（三）工業互聯網發展呈現技術高頻創新、產業快速迭代、商業強勢變革三大關鍵特征.3二、工業互聯網產業發展態勢.6（一）我國工業互聯網產業穩步增長，規模增速繼續放緩.6（二）軟件及解決方案產業規模翻倍，應用市場愈發蓬勃.7（三）工業互聯網平臺規模增速恢復，市場趨于成熟發展.8（四）互聯自動化產業規模小幅增長，新興領域快速崛起.

7、9（五）工業智能產業進入高速擴張期，動力引擎作用凸顯.9三、工業互聯網市場格局及戰略.10（一）全球市場格局呈以四類主體為核心的橄欖型結構.10（二）綜合擴張者數量極少，正在加快走向平臺化發展.11（三）技術利基型企業正成為“新舊勢力”博弈主戰場，長期看新興力量將加速崛起并沖擊原有產業格局.12（四）資源整合型企業正在興起，力圖打通供應網絡+生產網絡+服務網絡.13（五）數字底座型企業主體有限，產品+商業是未來布局關鍵16四、工業互聯網技術趨勢.17（一）硬件形態正發生根本性改變，功能集成和軟硬解耦是主要趨勢.17（二）應用開發技術呈現多元化創新，走向深層次平民化和低門檻.19（三）模型貫通和

8、數據集成演進升級，進一步支撐專用智能深度應用和通用智能技術變革.20（四）工業應用呈現“落地-升級-躍升”梯次推進，垂直應用加快普及、智能應用逐漸涌現、一體化應用原型凸顯.23五、工業互聯網未來展望.25（一）工業互聯網產業走向平穩發展，新領域是增長引擎.25（二）工業互聯網產業將加速整合，走向數字孿生閉環.25（三）AI 將深度滲透融入工業互聯網，重塑技術產品形態.26（四）平臺經濟變革價值將凸顯，數據要素乘數效應釋放.271一、工業互聯網技術產業新認識、新階段、新特征（一）（一）工業互聯網邊界延伸，從三大體系裂變為工業互聯網邊界延伸，從三大體系裂變為七七大大產業產業傳統工業互聯網以網絡、平

9、臺、安全為三大核心產業，重點服務于制造業數據互聯互通的需求。在工業互聯網發展起步階段，制造業存在大量異構封閉系統，對其數字化發展形成了核心制約。在制造企業打破信息孤島的需求牽引下，網絡、平臺與安全三大產業快速興起，推動工業數據的外圍連接與整合，并保障數據應用安全。隨著數字技術與工業體系深度融合，智能裝備、開放自動化、新型工業軟件三大新產業興起，并融入工業互聯網體系。隨著云計算、人工智能、物聯網等數字技術融入傳統工業體系，工業互聯網產業邊界開始向傳統工業技術服務業滲透，傳統裝備、自動化、工業軟件產業加速升級，智能裝備、開放自動化與新型工業軟件三大新興產業涌現并發展壯大，成為工業互聯網數據閉環優化

10、體系中不可分割的組成部分，推動實現更大范圍、更高效率的工業大數據采集、連接與匯聚。在此基礎上，工業大數據的集成整合進一步催生了海量智能決策分析的需求，工業智能產業隨之崛起，工業互聯網產業體系進一步延伸。工業互聯網技術產業體系助力工業大數據的整合匯聚，這不僅催生了工業制造業領域2的大量數據價值挖掘需求，也為人工智能技術在工業場景的規?；瘧玫於肆己没A，聚焦工業數據智能分析的產業主體不斷涌現，工業智能產業隨之加速崛起。（二）工業互聯網正處于融合應用與技術變革的交織（二）工業互聯網正處于融合應用與技術變革的交織階段階段工業互聯網發展遵循著“疊加-融合-變革”三步走的基本規律。疊加階段，工業互聯網

11、僅在外圍作用于傳統工業系統，實現數據采集與匯聚，并不改變傳統工業軟硬件產品形態，大數據平臺與智能分析軟件、工業物聯網平臺等產品是這一階段的主要產物。融合階段，工業互聯網與傳統工業體系走向耦合，通過傳統工業軟件與自動化軟件的云化解耦，實現數據采集分析效率的大幅提升，云化工業軟件、邊緣一體機等產品是這一階段的主要產物，在變革階段。變革階段，工業互聯網重塑傳統工業體系，全面推動其產品形態、服務模式、商業生態的顛覆式變革，云原生應用、工業大模型、開放自動化將是這一階段的主要產物。當前，全球工業互聯網發展正處于融合技術規模推廣與變革技術創新驗證的交織階段。一方面，融合型技術產品已經穩定成熟，正在加快規模

12、化推廣應用。如西門子、達索、PTC 等軟件巨頭已經依托平臺完成全鏈條工業軟件的云化重構，正在加快用戶上云遷移與市場拓展，艾默生、3羅克韋爾、研華科技、和利時等傳統自動化企業紛紛推出智能邊緣控制器，集控制、計算、分析于一體，正在逐步取代傳統工控機（IPC）與可編程控制器（PLC）。另一方面，變革型技術產品不斷涌現，正在加快面向高價值場景的適配驗證。如 Salesforce、西門子、ABB、倍福等自建或與其他廠商合作構建工業大模型，率先在業務流程自動化、PLC 代碼生成、智能機器人交互等領域落地應用，施耐德電氣、菲尼克斯等構建開放自動化平臺重構工控系統功能模塊及應用模式，實現工控編程模塊化、工控調

13、試虛擬化、工控應用智能化等。（三）工業互聯網發展呈現技術高頻創新、產業快速（三）工業互聯網發展呈現技術高頻創新、產業快速迭代、商業強勢變革三大關鍵特征迭代、商業強勢變革三大關鍵特征一是工業互聯網融合技術創新周期由年縮短到月。以云計算為代表的信息技術從通用領域向工業領域的創新擴散 周 期 超 過 10 年。1997 年，美 國 教 授 Ramnath K.Chellappa 首次對“云計算”進行學術定義。1999 年，霍羅威茨與安德森共同創立 LoudCloud，被公認為是世界上首個商業化的云計算服務平臺。2012 年，GE 推出全球首個工業互聯網云平臺 Predix，拉開了數字技術與工業體系融

14、合創新的序幕。以 5G 為代表的網絡通信技術從通用領域向工業領域的創新擴散周期超過 3 年。2012 年前后，5G 實驗室4創新成果開始涌現，隨后三星、谷歌、英國電信等紛紛加快推進 5G 網絡的研發工作。2016 年，華為進行世界上首次大規模的 5G 現場試驗，2019 年，我國正式進入 5G 商用元年，2021 年前后，全國各地多個 5G 全連接工廠正式投產運營。以生成式人工智能為代表的前沿技術從通用領域向工業領域的擴散創新周期僅為數月。2015 年，Transformer模型提出成為自然語言處理領域的重大突破，生成式人工智能技術探索加速。2022 年底 OpenAI 正式發布 GPT3.5

15、，面向公眾推出 ChatGPT，隨后不到 1 年，西門子與微軟達成戰略合作，將生成式 AI 技術應用于工業生產制造各個領域，全面賦能工廠自動化水平與運營能力的提升。二是工業互聯網技術產業“以新替舊”按下快車鍵。在技術變革紅利加持之下，工業互聯網新興產業快速崛起，其發展速度遠超傳統產業。據估計，以工業 SaaS 為代表的新型工業軟件產業年復合增長率達到 17%，而傳統工業軟件產業增速僅為不到 5%，工業 SaaS 產業是傳統工業軟件產業規模增速的 3 倍有余。工業智能年復合增長率達到 52%，成為工業互聯網發展的核心動力引擎。開放自動化產業年復合增長率達到 17%，而傳統自動化產業增速僅為不到

16、3%，開放自動化產業增速是傳統自動化產業的 6 倍有余。新興技術產品功能性能優勢明顯，市場需求持續擴張，將進一5步加快“以新替舊”進程。工業 SaaS 帶來云端實時協同，大幅提升協作效率，如 PTC 的云原生 CAD Onshape 通過云端協同數據模型，平均降低用戶 30%設計時間。工業大模型帶來內容生成與智能交互，顯著降低應用門檻，如DeepMind 的研發大模型通過學習 470 萬個 CAD 文件，可以基于圖片生成設計方案。開放自動化帶來軟硬解耦與軟件互操作，大幅降低工控調試部署成本，如施耐德推出 EAE平臺、菲尼克斯推出 PLCnext 等，顯著降低工程量 50%。三是工業互聯網數據驅

17、動的商業變革持續涌現。隨著工業大模型加速推動工業數據知識的模型化、產品化，數據 模 型 服 務 快 速 興 起。如 Salesforce 推 出 EinsteinCopilot Studio，支持企業在通用大模型基礎上根據自身業務需求定制專用 Copilot 對話助手。ABB 通過 AzureOpenAI 服務將生成式 AI 集成到 Genix 平臺和應用中，實現代碼、圖像和文本生成等功能以增強用戶體驗。隨著平臺逐步成為新型軟件的統一底座，以應用商城為代表的應用生態服務越發活躍。如西門子發布邊緣商城，同步上線 20 余款應用，提供更敏捷且易于擴展的邊緣應用服務。菲尼克斯推出 PLCnext S

18、tore 應用商城，構建連接軟件開發人員與用戶的數字市場和中央平臺，開創全新自動化業務模式。隨著“平臺+新型軟件”不斷匯聚全產業鏈數據，6以訂單匹配、產能共享、工程師協同為代表的社會化生產服務持續深化。如達索連接制造商、設計師與工程師，分別在兩兩之間提供 3D 組件、設計與制造資源的精準匹配服務。SAP 構建面向不同行業的商業網絡，打通訂單、庫存、產能和物流等業務數據，為采購商與供應商提供全流程供應鏈服務。隨著“平臺+新型軟件”全面打通全產業鏈全價值鏈數據，從研發設計到售后運維的全生命周期服務閉環成為現實。如 PTC 推出 ServiceMax Core，并與整個 PTC 產品組合中的功能集成

19、，為產品/資產離開工廠并進入客戶使用 階 段 的 監 控 和 服 務 提 供 記 錄 系 統，與 此 同 時，ServiceMax 的 FSM 功能還與 Salesforce 的客戶關系管理（CRM）系統緊密結合，將產品洞察延伸至客戶洞察。二、工業互聯網產業發展態勢（一）我國工業互聯網產業穩步增長，規模增速繼續（一）我國工業互聯網產業穩步增長，規模增速繼續放緩放緩從總量上看，產業規模連續擴張。2023 年，我國工業互聯網產業規模達 13619.5億元，較 2022年增加 1358 億元。從增速上看，產業活力持續釋放。2023 年，我國工業互聯網產業規模增速達 11.1%，2021 年至 202

20、3 年年均增長率為13.2%，實現“十四五”前三年持續保持兩位數增長速度。從結構上看，增長引擎作用顯現。軟件及解決方案、工業7互聯網平臺以及互聯自動化產業對整體規模增長帶動作用最顯著，增長貢獻率分別為 33.7%、29.9%和 29.6%，較2022年分別增長 19.0%、32%和 6.7%。（二）（二）軟件及解決方案產業規模翻倍，應用市場愈發軟件及解決方案產業規模翻倍，應用市場愈發蓬勃蓬勃隨著新興技術的快速發展和市場需求的快速增長，以工業 SaaS 為代表的新型軟件及解決方案產業持續高速發展。2023 年，我國工業互聯網軟件及解決方案產業規模達 2864億元，較上年增長 19.0%，自 20

21、18 年測算以來增長近 1.3倍，對產業整體規模增長的貢獻率常年穩定在 20%左右。新型軟件及解決方案憑借性能強大、部署簡易、功能全面的優勢，在工業領域迅速滲透并快速迭代，應用市場愈發蓬勃。如用友暢捷通聚焦小微企業提供云服務解決方案，圍繞經營管理領域持續進行產品應用創新，2023 年前三季8度新增的付費企業用戶數達到 8.6 萬，同比增長 51%，帶動SaaS 訂閱收入較 2022 年同期增長 45%。玄武云圍繞 SaaS產品體系，不斷融合低代碼、云原生、人工智能等先進技術進行漸進式改良創新，2023 年上半年實現總營收 5.30 億元，同比增長 18.0%，核心客戶留存率達 91.7%。（三

22、）（三）工業互聯網平臺規模增速恢復，市場趨于成熟工業互聯網平臺規模增速恢復，市場趨于成熟發展發展工業互聯網平臺產業經過強引導、高投入、保規模的擴產初期，規模增速迅速回升呈“V 型”反轉態勢。2023年，我國工業互聯網平臺產業規模達 1678 億元，經對2020-2023 年歷史數據分析，工業互聯網平臺產業規模增速經歷先漲后降再漲的波動，于 2023 年恢復明顯增長態勢，較上一年提升 32%。平臺市場由“量的增長”轉向“質的提 升”，企 業 實 現 自 我 造 血 能 力 提 升。如 卡 奧 斯COSMOPlat 注重全流程服務能力的打造，為汽車、紡織、食品、家電電子等超過 15 個行業，提供覆

23、蓋研發、生產、倉儲、物流、服務等業務環節的一體化解決方案，2023 年卡奧斯 COSMOPlat 品牌價值達 868.26 億元，較 2020 年增幅超過 55%。云道制造專注工業特定場景解決方案研發，為航天、船舶、電子裝備等垂直領域提供自主可控的云仿真平臺，近三年營收增幅平均值超 70%。9（四）（四）互聯自動化產業規模小幅增長，新興領域快速互聯自動化產業規模小幅增長，新興領域快速崛起崛起工業互聯網互聯自動化產業融合新興數字技術，正處于融合、變革、重塑的深刻調整時期，未來增長動能強勁。2023年，我國工業互聯網互聯自動化產業規模為 3101億元，較上年呈現 0.8%的小幅增加，增速有所回落。

24、其中，邊緣計算主導的新興技術領域規模增速達 23.2%，工業控制等傳統自動化領域增速受開放自動化等技術影響，目前正處于裂變調整階段，產業規模小幅下滑。邊緣計算產業規模為126億元，較 2022 年增加 24 億元，作為 IT 和 OT 的重要融合點，邊緣計算在工業自動化領域加速落地，2020-2023 年年均增長率高達 24.5%。工業控制產業規模為 2605 億元，在工業互聯網互聯自動化產業中的占比高達 84%。隨著開放自動化融合數字技術向工業控制領域加速滲透，原有體系正向軟硬件結耦、開發軟件化、控制智能化等方向加速重構，雖然產業規模及增速較上一年有所回落，長期看增長動力強勁。（五）（五）工

25、業智能產業進入高速擴張期，動力引擎作用工業智能產業進入高速擴張期，動力引擎作用凸顯凸顯AI 大模型圍繞工業各環節進行賦能，引發對傳統工業體系的系統性重構，成為塑造產業整體競爭格局的新起點。10根據 MarketResearch 數據顯示，2023年全球“制造+大模型”的市場規模為 3.2 億美元，預計 2032 年突破 64 億美元，2022-2032 年年均增長率達 41.1%。2023 年全球“工業設計+大模型”的市場規模為 2.0 億美元，到 2032 年將達到13.46億美元，2022-2032 年年均增長率為 24.5%。語言類大模型實現工業問答交互、內容生成是現階段主要布局方向，與

26、工業核心領域的結合仍在探索。如卡奧斯工業大模型COSMO-GPT，基于 4300 多個機理模型與 200 多個專家算法庫，打造員工智能助手，通過問答交互提升員工設計、查詢、分析等重復性工作效率，截止 2023 年底累計活躍用戶超過 6300 人，平均日活用戶達 500人。三、工業互聯網市場格局及戰略（一）全球市場呈（一）全球市場呈現現以四類主體為核心的以四類主體為核心的差異化發展差異化發展態勢態勢全球工業互聯網市場格局正在走向清晰，從企業稟賦角度來看，基本形成了數字底座型企業、技術利基型企業、資源整合型企業、綜合工具型企業四大陣營。其中，綜合工具型企業數量占比最小，以工業自動化及軟件巨頭企業為

27、主，這類企業具備面向工業制造企業的全鏈條綜合服務能力，已經形成了強者恒強的發展態勢。技術利基型企業數量占比較大，以初創企業、專精技術服務商為主導，重11點發力工業 SaaS、工業智能、工業大模型等藍海市場，目前市場分散、部分細分領域競爭激烈。資源整合型企業數量占比同樣較大，主要包括工業電商、消費互聯網等企業，掌控線上流量和訂單資源，長期來看，各細分行業有望各涌現 2-3 個主導企業。數字底座型企業占比相對較少，主要以 ICT 及云服務商為主，重點發揮基礎軟硬件產品優勢，打造通用的數字技術底座，目前競爭格局相對清晰。（二）綜合擴張者數量極少，正在加快走向平臺化發（二）綜合擴張者數量極少，正在加快

28、走向平臺化發展展綜合擴張者數量極少、競爭壁壘高、市場地位穩固。以西門子、達索、施耐德、?？怂箍?、艾默生等頭部工業服務商為代表的綜合擴張者，通過長周期、大體量的收并購建立全鏈條綜合服務，已形成一體化綜合競爭優勢。這類企業市場地位相對穩固，體量普遍超過百億美元、資金實力雄厚、產品整合能力高，據統計，綜合擴張者平均收并購周期長達 10 年，收并購企業數量超過百家，總金額超過百億美元，收并購后產品整合周期約為 4-5 年。綜合擴張者正在積極推動應用生態建設和商業資源集聚，加快走向平臺化發展。一方面，綜合擴張者正在積極打造從邊到云的應用商城，快速提升應用服務能力，聯合多元合作伙伴擴展全鏈條服務能力，構建

29、強者恒強的應用12生態。如西門子發布工業邊緣商城，吸引數十家生態合作伙伴入駐，匯聚 30 余款工業邊緣應用，構建覆蓋“邊緣+軟件”的應用生態。?？怂箍荡蛟鞈蒙坛?，集聚產業鏈上下游優勢資源，構建智能制造生態。另一方面，頭部企業匯聚海量數據與商業資源，創新交易增值服務，實現舊業務導流和新業務創收。如西門子四方維匯聚全球電子元器件綜合信息資源，為超過 1 千萬工程師及采購者提供商情、詢報價、營銷等服務。達索 3DE 市場提供 3D 模型、制造資源及設計資源交易服務，已匯聚超 200 個制造服務商、近 2000 個零件制造商、超 5600 萬個 3D 模型。（三）（三）技術利基型企業技術利基型企業正

30、成為正成為“新舊勢力新舊勢力”博弈主戰博弈主戰場，長期看新興力量將加速崛起并沖擊原有產業格局場，長期看新興力量將加速崛起并沖擊原有產業格局新舊勢力博弈加劇，產業格局將在震蕩中調整。近年來工業 SaaS、大模型、開放自動化等創新技術涌現、相互融合，新興產業也在快速起量。在此變革浪潮中，初創型企業大量涌現，同時傳統專業技術服務商積極轉型，將進一步加劇市場競爭，整體來看市場格局仍然未定、空間廣闊。在此格局下，擁抱技術變革和強化戰略聚焦成為新舊勢力博弈的重要手段。傳統工業技術服務商加速轉型，短期內仍將占據產業主導地位。傳統工業技術服務商具備豐富的工業場景解決13方案經驗、強大的技術能力以及穩定的市場渠

31、道優勢，使其能夠穩步進行技術產品轉型升級與整合，持續提供高價值解決方案，從而確保其產業競爭力。如工業軟件領域Autodesk 已全面實現 CAD 軟件的 SaaS 化，并在 SaaS 服務的基礎上推出的設計規劃、草圖繪制、創成式設計等智能插件，其自轉型以來股價累計上漲超過 4 倍，年訂閱收入增速達 18%。技術先導型企業、初創企業等新勢力積極擁抱變革技術、洞察細分市場打造差異化產品矩陣，長期來看將對原有產業格局形成強勢沖擊。如 Salesforce 深耕 SaaS 服務賽道，長期專注于云端客戶關系管理（CRM）軟件服務領域，憑借輕量級交付和訂閱式商業模式迅速占領 CRM 市場，目前已占據全球

32、50%的市場份額，連續 10 年被國際數據公司(IDC)評為全球第一大 CRM 提供商。倍福成立之初便鎖定開放自動化技術路徑，近幾年復合增長率高達 15%，遠超傳統自動化廠商增速。（四）（四）資源整合型企業資源整合型企業正在興起，力圖打通供應網絡正在興起，力圖打通供應網絡+生產網絡生產網絡+服務網絡服務網絡工業電商、消費互聯網等主體正在興起，長期來看各細分行業均將涌現 2-3 個主導企業。近年來資本市場為工業電商、消費互聯網產業發展注入活力，資源整合型企業14主體不斷壯大，市場呈現三大亮點。一是投融資市場表現活躍，據統計，2022 年我國產業互聯網領域投融資總金額約 133 億元，其中，頭部企

33、業致景科技成功完成數億美元E1 輪融資。二是營收增長提速，如 Macrofab 平臺已接入北美約 100 家工廠，2022 年平臺出貨量同比增長了 275%。三是市值表現引人矚目，如希音在海外迅速崛起，在2023全球獨角獸榜以 4500 億元估值位列全球第四大獨角獸企業，僅次于字節、SpaceX 和螞蟻集團。未來，預計每個細分行業均將誕生 2-3 個頭部企業，他們通過全面融合“供應網絡+生產網絡+服務網絡”，以提供更大范圍、更高質量的資源服務。以集中采購疊加增值服務暢通“供應+服務”網絡是當前主要方向，行業應用全面開花。該模式基于原輔料線上交易服務延伸到物流、金融等增值服務環節，以高效匹配供需

34、、降低交易成本，同時解決中小企業運輸、資金等難題。如成都積微物聯整合采購需求打造一站式整體解決方案，為用戶提供鋼鐵、釩鈦、化工等大宗商品資源及配套增值服務，覆蓋交易、倉儲、加工、物流、供應鏈等業務環節。此模式已廣泛應用于原材料、裝備制造、消費品等各行業，如在面向上游原材料的化工行業，買化塑充分發15揮線上集采疊加增值服務的規模優勢，成功吸引 100 萬+活躍買方工廠，每月買方求購需求超過 1000 次。以訂單和產能精準匹配的“供應+生產”網絡打通正加速推進，化工機械等中游行業崛起在即。該模式在打通以采購訂單為核心的“供應”網絡基礎上，深入生產端獲取企業實時生產數據，精準匹配訂單和產能，實現多邊

35、化排產。以捷配科技為例，面向 PCB/PCBA 加工行業打造協同云工廠模式，基于協同智造平臺提供元器件、底片等原料集采、訂單線上分發與工廠協同制造服務，實現多環節產能集中調度與智能匹配，接入協同工廠數量已達 2000 余家，交付速度提升 3 倍。未來將走向“供應+生產+服務”網絡全面打通的產業鏈協同，紡服等消費品行業潛力巨大。該模式通過建立鏈接供應商、生產者、消費者和服務機構的生態網絡，實現“產品設計+原料采購+生產制造+倉儲物流+銷售服務”全流程的高效協同，推動信息流、資金流、物流的高效流轉，大幅提升用戶消費體驗。如希音在打通“供應+生產”網絡基礎上，接入設計師資源和消費者需求，向前打通“服

36、務”網絡，實現總體爆款率超過 50%,上新速度高達 4-5 萬 SKU/周，遠超快時尚巨頭 ZARA。16（五）（五）數字底座型企業數字底座型企業主體有限，產品主體有限，產品+商業是未來布商業是未來布局關鍵局關鍵數字底座型企業主體數量有限，競爭格局相對清晰。當前全球工業互聯網 ICT 領域，微軟、亞馬遜、華為等領軍企業嶄露頭角，但尚未形成絕對競爭優勢。根據國際調研機構 Statista 統計數據，微軟、亞馬遜、思科、華為在IIOT 平臺市場份額分別為 11%、8%、6%、4%，市場競爭相對均衡。長期來看，“云+AI”產品創新與商業生態合作將成為搶占未來競爭制高點的關鍵。ICT 企業積極打造融合

37、生成式 AI 的全棧云服務，有望成為業務“第二增長極”。依托基礎設施算力和全流程開發工具，ICT 云廠商加速布局模型即服務（MaaS），滿足客戶模型預訓練、精調、部署、應用開發等需求，顯著降低大模型應用門檻。微軟云、阿里云、華為云、騰訊云、百度云等廠商均推出 MaaS 服務，如微軟云發布 Azure OpenAI，支持調用 OpenAI GPT-4、GPT-3、Codex 等模型的 API，為AI 原生應用開發提供強支持。長期來看，MaaS 服務有望成為 ICT 企業的新商業范式，MaaS 服務已推出按調用量付費、訂閱付費等多種商業模式，同時海量的模型和數據將進一步帶動計算資源需求和用云量提升

38、，為 ICT 企業的持續發展打造強勁引擎。17ICT 企業以聯合銷售+流量牽引商業模式，實現生態共贏。一方面，ICT 企業以應用分成+聯合銷售的商業模式，加速伙伴用云。以微軟為例，采用免費應用部署和應用分成模式，成功吸引 1300 余家軟件廠商、2000 余家設備集成商廣泛入駐。亞馬遜推出 ISV 加速贏計劃，為合作伙伴提供商機推薦和整合營銷等全方位扶持。另一方面，ICT 企業構建爆款 APP，以用戶流量牽引伙伴產品集成。例如，阿里釘釘打造服務聚合平臺，推出 IXM“被集成模式”，支持歐軟、黑湖等第三方搭建 SaaS 應用。微軟 Teams 集聚超過2000 款第三方應用，月活躍數用戶數超 3

39、.2 億。四、工業互聯網技術趨勢（一）硬件形態正發生根本性改變，功能集成和軟硬（一）硬件形態正發生根本性改變，功能集成和軟硬解耦是主要趨勢解耦是主要趨勢新型硬件產品正加快整合計算、存儲、網絡等硬件能力，滿足復雜計算和空間集約需求。傳統硬件體系較為碎片，層級架構明顯，管理、布線復雜，近幾年，邊緣計算、云邊協同、智能控制等新服務需求加劇了現場復雜度，多層級的碎片化架構管理問題更加突出，同時隨著集成計算、網絡、存儲等資源技術的 IT 超融合架構趨于成熟，工廠車間層硬件也開始走向整合集成。國外倍福、西門子、霍尼韋爾等以及國內東土科技、研華、寄云等均推出智能邊緣18一體機，可充當網關、邊緣計算器、控制器

40、、手提電腦等，有效減少設備數量提升空間利用效率，進一步降低布線和管理的復雜性。硬件軟硬解耦進程加速，封閉嵌入式硬件體系向“通用硬件+開放軟件”體系演進，提升應用移植復用水平。傳統工業硬件技術體系軟硬高度耦合，硬件設備的功能和性能受到軟件的限制，軟件也必須針對特定硬件設備開發，軟硬件開發、維護和升級難以協調。數控系統過去控制算法和硬件綁定，匯川開放式數控系統已初步開放解耦，用戶可以將自身積累經驗開發成算法并封裝入數控系統，但解耦程度仍較低，開發出的算法仍無法遷移到其他品牌設備中。西門子虛擬 PLC 已實現控制軟件和控制器解耦，軟件不再局限于西門子的特定設備，而是可在多類品牌廠商、多種類型設備（包

41、括云平臺）上實現控制軟件靈活部署遷移，但應用軟件和工控操作系統仍有耦合，無法跨操作系統遷移。菲尼克斯新一代 HMI 面板已原生融合 Html 5技術，應用不再局限于任何設備或操作系統，應用可以任意遷移復用，徹底實現軟硬解耦。19（二）應用開發技術呈現多元化創新，走向深層次平（二）應用開發技術呈現多元化創新，走向深層次平民化和低門檻民化和低門檻低代碼開發需求愈發強烈，IT、OT 低代碼開發兩條路徑并舉。近幾年企業數字化轉型進入深水區，低門檻、高敏捷開發需求愈發強烈。在 IT 領域，低代碼開發技術愈發成熟并向普及推廣邁進，如 SAP Build低代碼開發解決方案，集成了上千個業務場景的預構建工作流

42、，通過簡單的拖拽方式快速實現開發。微軟低代碼開發平臺 Power Platform 加入 AI 助手 Copilot，通過自然語言輔助代碼開發，大幅降低開發門檻。在 OT 領域，低代碼技術標準化進程加快，模塊類型包（MTP）標準通過快速拖拉拽代碼包構建控制應用成為重要方向，羅克韋爾、西門子、倍福、ABB、施耐德等 OT 廠商紛紛推出自動化軟件，可創建符合 MTP 標準靈活復用的標準代碼包。OT 開發加快 IT 化，通用統一的開發環境大幅提升工控開發效率。傳統 OT 開發技術與 IT 開發技術在架構設計、編程方式等方面存在較大差異，OT 開發效率較低。隨著邊緣計算、智能控制等需求爆發，OT 領域

43、的 IT 開發需求日益強烈。如羅克韋爾面向控制器設計推出新一代開發平臺FactoryTalk Design Studio，可基于云端實現現代化軟件開發和基于 Github 的版本管理和控制；西門子在傳統 OT 開發20基礎上，推出以 IT 開發為核心的新型開發工具 Simatic AX，支持面向對象的編程、git 版本管理等，與傳統 OT 開發工具博圖原生打通，OT 開發的 IT 化趨勢越加顯著。大模型技術推動自然語言開發創新加速，變革開發交互模式。大模型具備的復雜自然語言理解能力、高質量代碼生成能力已經在軟件開發多個環節（如功能設計、代碼開發、測試）中釋放出巨大潛力，新一輪軟件工程變革正在加

44、速。通用 IT 開發方面，SAP、Salesforce、百度等推出集成專用大語言模型的開發助手，可使用 AI 聊天助手生成特定代碼；微軟軟件測試專業平臺 Hydra Lab 也接入大模型，實現高度自動化的測試結果分析、探索性測試和測試用例生成。OT 開發方面，頭部自動化廠商如倍福、羅克韋爾、西門子等開發軟件均集成了大語言模型，通過自然語言完成 OT 代碼開發已經成為現實。（三）模型貫通和數據集成演進升級，進一步支撐專（三）模型貫通和數據集成演進升級，進一步支撐專用智能深度應用和通用智能技術變革用智能深度應用和通用智能技術變革工業互聯網集成技術向更深層次的模型集成和更廣范圍的數據主線演進，為數據

45、和模型融合決策提供底座支撐。在模型貫通方面，MBSE 應用越發廣泛，更深層次的互聯互通互操作成為可能。達索、西門子等頭部企業廣泛應用MBSE 理論，通過模型間互聯互通提升貫通和協同效率，進21一步提升模型移植復用水平。在數據集成方面，數據集成范圍從工廠內走向工廠外、從單點走向全環節，實現產品全周期數據集成。PTC 深化基于數據主線戰略，以 14.6 億美元收購以現場服務管理云軟件（FSM）領導者 ServiceMax，通過集成產品監控和服務數據，將產品數字主線貫通到下游現場售后層級。傳統工業智能正在經歷由簡單感知識別向深度認知演進，應用范圍從外圍環節向核心環節延伸。傳統工業智能應用模式包括識別

46、類、數據建模優化類、知識推理決策類以及組合類四種，應用認知水平依次遞升，并加速由質檢、巡檢等外圍環節向工藝優化、設備運維等核心制造環節演進。識別類應用成熟度最高，占比 47.5%，但其可解問題有限，主要利用機器視覺技術賦能質量檢測、安全巡檢、物體分揀等外圍生產環節，與工業機理相關性較弱。數據建模優化類探索最集中，占比 42.9%，通過機器學習算法對研發仿真、設備運行、工藝參數等結構化數據進行建模優化，形成工藝參數優化、能耗優化、排程優化等典型應用。知識推理決策類僅實現點狀探索應用，占比 4.7%，主要圍繞設備故障診斷、工藝知識問答等強工業機理環節實現創新應用，提升決策的可解釋性與認知水平。組合

47、類應用價值潛力最大，通過數據與機理雙驅動的模式在設備管理、經22營管理等環節實現局部應用，占比 4.9%，當前仍處以科研院所為主的理論驗證階段。工業大模型發展遵循“嫁接基礎大模型-自研領域大模型-多模態多任務大模型”路徑，變革價值潛力巨大。相比傳統工業智能，工業大模型在推理決策能力、泛化能力上具有無可比擬的優勢，將會顯著降低企業應用 AI 門檻，提升企業分析決策、可持續創新等能力。大模型技術與工業融合目前呈現兩種形態，一是各工業場景直接嫁接消費領域基礎大模型，增加自然語言交互、代碼自動生成等輔助性能。這類應用本質均是調用基礎大模型已有功能，充分發揮基礎大模型在自然語言交互、代碼生成等領域的優勢

48、，快速提升企業辦公效率和工廠操作效率。二是基于細分工業場景數據，自建領域大模型，實現研發、生產等環節的創新應用。以結構設計、藥物研發等為代表的研發設計環節應用潛力較大，有望推動人腦設計走向生成設計。三是面向多類場景和多類任務，構建具備通用能力的多模態融合大模型。這類模型在可靠性、可解釋性要求高的核心生產環節價值潛力巨大，但距離產業化應用仍有一定距離。谷歌 PALM-E 機器人大模型是典型代表，具備自主通用智能，可執行多種任務，已經在工業生產領域探索應用，但距離真實生產場景仍有較大差距。23（四）工業應用呈現（四）工業應用呈現“落地落地-升級升級-躍升躍升”梯次推進，垂梯次推進，垂直應用加快普及

49、、智能應用逐漸涌現、一體化應用原型凸直應用加快普及、智能應用逐漸涌現、一體化應用原型凸顯顯工業應用在漫長發展過程中迎來新一輪變革周期，遵循著“落地-升級-躍升”的發展路徑。在落地階段，打造垂直應用成為廠商加快產品落地推廣關鍵。在升級階段，智能化成為多數廠商提升應用能力關鍵。在躍升階段，一體化、全貫通工業應用憑借快速部署、流程天然打通等優勢成為頭部廠商競爭焦點。當前，少數廠商已完成落地推廣并布局智能應用，極少數頭部廠商已推出一體化工業應用原型。多數廠商已開始打造細分解決方案，推動具有強行業特征的垂直類應用走向普及推廣。隨著云化解耦技術愈加成熟，應用的快速靈活重構成為可能，專精類服務商進而能夠以較

50、少投入快速整合推出面向行業細分領域賽道的產品，搶占細分賽道?；裟犴f爾面向醫藥行業，推出 MXP 制藥 MES 平臺，覆蓋從臨床試驗到商業化產品開發全環節應用。西門子面向集成電路行業，在過去三年先后收購電子先 進 企 業 Supplyframe、電 路 仿 真 企 業 Avery DesignSystems，提升集成電路行業的工業應用能力。24少數已經完成細分行業產品化的企業，開始推動應用智能化升級，超越傳統能力邊界的新型智能應用加速涌現。經營管理智能應用方面，Salesforce 推出用于 CRM 的生成式 Al Einstein GPT，能夠針對客戶查詢生成自然語言響應、創建個性化內容，甚至

51、代表銷售人員起草整封電子郵件，極大提升客戶管理效率。研發設計智能應用方面，仿真軟件巨頭 Ansys 推出基于 Al 的仿真軟件 Ansys SimAl，將Ansys 仿真的預測準確度與創成式 AI 的高速度相結合,實現設計流程加速 10-100 倍。生產管控智能應用方面，橫河電機推出基于強化學習的新型控制優化應用 FKDPP，針對過去只能手動控制場景，實現自主化控制，極大降低人工經驗依賴。極少數具有多類工業應用以及生態整合能力的服務商，集成打通多類應用，具有“1+12”躍升價值的“一體化應用”原型凸顯。達索 3D Experience 平臺包含設計、仿真模擬、產品數據管理、生產管控、企業運營、

52、大數據分析、協同環境、社區協作等多種應用為一體的綜合平臺，用戶使用 3DE 便可以完成研發、設計、仿真甚至下游生產制造。西門子推出 Xcelerator 解決方案，其本質是依托邊緣平臺MindSphere 將 PLM、EDA、ALM、MOM 等多環節工業應用組合，打造一體化集成的超級應用。25五、工業互聯網未來展望（一）工業互聯網產業走向平穩發展，新領域是增長（一）工業互聯網產業走向平穩發展，新領域是增長引擎引擎隨著工業互聯網技術產品進一步成熟，產業也將逐步從高速增長周期過渡到平穩發展階段。工業互聯網技術產業規模增速將基本保持穩定或略微放緩，產業成熟度將進一步提升。以我國為例，2023 年我國

53、工業互聯網產業總規模超過 1.36 萬億元，同比增速較以往下降 3-4 個百分點，預計未來產業規模增速將保持平穩。工業互聯網技術產業的不同細分領域增長速度將呈現出顯著差異，融合創新領域有望撬動產業新“增長極”。工業互聯網網絡、平臺、安全等成熟產業已形成規模，產業高增長動能減弱，而工業智能、工業數字孿生、開放自動化等新興產業將迎來爆發式增長。據估計，工業智能未來五年復合增長率將達到52.5%，工業數字孿生未來五年復合年增長率將達到 61.3%，開放自動化市場規模增速將達到傳統自動化市場的 6 倍，增速超過 20%。（二）工業互聯網產業加速整合，走向數字孿生閉環（二）工業互聯網產業加速整合，走向數

54、字孿生閉環在融合技術創新變革與數據閉環分析需求的雙輪驅動下，工業互聯網將加速細分領域的技術產業整合。一是新型工業網絡將全面融入開放自動化，推動構建扁平化控制26體系。開放自動化通過把各個生產單元解耦為標準模塊，實現自動快速連接，新型工業網絡將在此基礎上把大量運算和存儲功能移動至邊緣端，全方位保障生產線不同模塊間的數據協同。二是開放自動化與工業互聯網平臺將實現全面協同，徹底打破 IT 與 OT 的鴻溝。開放自動化能夠基于統一標準實現工業控制應用的可移植與互操作，工業互聯網平臺將進一步在云原生環境下支持工業控制應用的開發及運行，充分實現 IT 與 OT 的原生融合。三是平臺將成為云原生軟件整合貫通

55、的底座，全生命周期數字孿生將走入現實。工業互聯網平臺將持續沉淀并抽象公共模型、工具和能力，為云原生軟件提供開發、部署及運行環境，圍繞研發、生產及運營等全鏈條軟件工具鏈將走向集成自動化，推動全生命周期數字孿生走深向實。（三）（三）AI 將深度滲透融入工業互聯網，重塑技術產品將深度滲透融入工業互聯網，重塑技術產品形態形態隨著人工智能的快速發展和工業互聯網的融合創新，人工智能技術將深度滲透并重塑工業互聯網技術產品的供給模式。一是 AI 將與工業軟件深度融合，徹底變革工業軟件開發及交互方式。在開發方面，AI 可以通過自動生成代碼、優化算法，甚至進行自我學習和自我優化，從根本上改變傳統軟件的開發模式，當

56、前部分軟件平臺已經具備27“免提式”控制界面與無代碼開發能力。在交互方面，AI將通過智能推薦和預測分析，為用戶提供更加個性化智能化的交互反饋，并與數字孿生可視化技術結合，實現用戶與軟件的低門檻無縫交互。二是 AI 將與裝備及機器人深度融合，大幅提升具身智能的認知行為能力。具身智能是機器學習、感知技術與機器運動控制深度融合的產物，能夠賦予機器更高級別的判別及行為能力。當前具身智能在工業場景進展較慢，主要面臨感知控制的準確性和穩定性、與人協作的安全性和可控性等方面挑戰，未來有望在技術迭代下加速應用落地。（四）平臺經濟變革價值將凸顯，數據要素乘數效應（四）平臺經濟變革價值將凸顯，數據要素乘數效應釋放

57、釋放隨著工業互聯網平臺逐步從工具屬性向經濟屬性延伸，通過全面整合產業數據及生產資源，釋放平臺網絡效應與規模效應。平臺經濟作用范圍將加速由消費端走入向生產端，帶來全新的價值供給與產業組織方式。平臺經濟為生產端帶來的變革將是全方位的，制造企業將依托平臺實現內部生產方式重塑，構建數據驅動的智能化柔性生產模式，創造新的產品及商業價值，也將通過平臺鏈接外部產業鏈上下游及生態圈，在多元利益相關方密切交互的過程中，實現企業形態與產業組織的動態調整。在平臺經濟的背景28下，數據要素將成為企業的核心資產，數據要素的乘數效應有望加速釋放。數據是平臺經濟的核心要素，隨著平臺經濟加速壯大，企業數據要素對于各個應用場景的賦能價值將越發顯性化，數據乘數效應將越發凸顯，實現數據驅動的全價值鏈全要素協同、多場景多主體復用、跨行業跨領域流轉的高水平應用。