2018-2022年工业互联网发展状况与投资前景研究报告

2018年3月出版

正文目录

1、工业互联网发展概述 (9)

1.1. 工业互联网定义及发展历程 (9)

1.2、工业互联网体系及架构 (11)

1.2.1、工业互联网体系 (11)

1.2.2、工业互联网架构 (13)

1.3、工业互联网三大核心作用 (15)

1.4、工业互联网产业链体系 (16)

1.5、工业互联网组成要素 (16)

1.6、工业互联网是智能制造的核心需求 (17)

1.6.1、人口红利消失，劳动力成稀缺资源 (17)

1.6.2、下游需求持续复苏 (18)

1.6.3、企业自身盈利追求 (20)

1.7、主要国家发展战略 (21)

1.7.1、美国：先进制造业家战略创新网络计划 (21)

1.7.2、德国工业4.0计划 (22)

1.7.3、政策密集出台，中国制造2025箭在弦上 (25)

1.8、工业互联网的支撑技术 (27)

1.9、工业互联网将为经济带来巨大效率改进 (27)

2、工业互联网是智能制造的必经之路 (28)

2.1、智能制造产业链 (28)

2.2、信息化是智能制造的必经之路 (29)

2.2.1、智能制造实现路径 (29)

2.2.2、信息化是智能制造的关键，工业软件是核心 (30)

2.3、工业软件市场状况分析 (34)

2.3.1、中美工业软件市场规模差距仍较大 (34)

（1）、MES软件市场 (35)

（2）、ERP软件市场 (36)

2.3.2、工业软件领域国外企业仍占据主导地位 (37)

3、我国工业互联网发展状况分析 (39)

3.1、市场状况 (39)

3.1.1、工业互联网市场规模 (39)

3.1.2、工业互联网平台发展状况 (40)

3.1.3、工业PaaS 层市场发展状况 (42)

3.2、我国工业互联网进展状况 (44)

3.2.1、政策推动我国工业互联网发展 (44)

（1）、我国工业互联网核心政策演变 (44)

（2）、2018年工信部大力推进工业互联网323 行动 (48)

1）、三大体系构建：网络是基础，平台是核心，安全是保障 (50)

2）、两大应用：推进大型企业集成创新和中小企业应用普及 (51)

3）工业互联网平台建设：从供需两端发力，致力四个建设 (52)

3.2.2、主要地区工业互联网发展 (52)

（1）、浙江工业互联网发展 (52)

（2）、江苏工业互联网发展 (56)

（3）、广东工业互联网发展 (57)

（4）、上海工业互联网发展 (63)

4、工业互联网关键技术 (64)

4.1、“数字双胞胎” (64)

4.1.1、“数字双胞胎”理念的出现 (64)

4.1.2、数字双胞胎是现实世界的数字化镜像 (65)

4.2、信息物理系统（CPS） (68)

4.2.1、信息物理系统的内涵 (68)

4.2.2、CPS 的实现、核心技术要素和典型特征 (71)

4.3、边缘计算 (77)

4.3.1、“边缘计算”的来源 (77)

4.3.2、边缘计算解决关键五大难题 (79)

4.3.3、边缘技术发展及现实应用 (82)

4.4、OT 网络，OT 网络与IT 网络的融合 (84)

4.4.1、OT 技术与IT 技术介绍 (84)

4.4.2、两系统融合带来的优势 (85)

4.4.3、直面系统差异带来的融合问题，多措施应对安全挑战 (86)

4.5、TSN (90)

4.5.1、以太网与A VB，TSN分析 (90)

4.5.2、TSN：在工业优先权设定中崭露头角的解决方案 (92)

4.5.3、TSN 的发展现状及应用案例 (94)

4.6、5G 与IPV6 在工业互联网的价值 (94)

4.6.1、5G 与IPV6 为工业互联网提供网络层技术支撑 (94)

4.6.2、5G 技术为万物互联提供网络支持 (95)

4.6.3、新一代IPv6 技术带来海量网络地址 (98)

4.7、工业互联网标识解析技术 (100)

4.7.1、工业标识解析技术：现代工业的润滑剂和连接器 (100)

4.7.2、标识解析技术是工业互联网工程中的关键齿轮 (101)

4.7.3、Handle 应用案例 (104)

4.8、雾计算 (105)

4.8.1、雾计算与云计算相辅相成 (105)

4.8.2、“雾”是地面的“云” (106)

4.8.3、雾计算的应用 (109)

4.9、测试床技术 (109)

4.9.1、测试床应运而生 (109)

4.9.2、沈阳自动化研究所测试床介绍 (110)

4.9.3、现有制造流程 (111)

4.9.4、沈阳自动化研究所测试床平台架构 (111)

4.9.5、测试床应用场景 (112)

4.9.6、测试床技术影响力 (113)

4.9.7、其他测试床解决方案 (115)

（1）、基于工业互联网的通信设备制造测试床 (115)

（2）、基于异构标识解析技术的智能产品全生命周期管理测试床 (116)

（3）、基于工业互联网的电子制造测试床 (116)

4.10、PON 网络 (117)

4.10.1、PON 网络原理 (117)

4.10.2、PON 系统结构 (118)

4.10.3、光线路终端（OLT） (119)

4.10.4、光分配网络 (120)

4.10.5、光网络单元 (121)

4.10.6、PON 的特征与优势 (121)

4.10.7、PON 系统的保护方案 (123)

4.10.8、PON 的应用 (124)

4.10.9、主要PON 技术 (125)

4.10.10、PON 发展趋势 (127)

5、工业互联网应用场景分析 (130)

5.1、主要应用场景 (130)

5.1.1、离散型智能制造场景 (130)

5.1.2、流程型智能制造场景 (131)

5.1.3、网络协同制造场景 (131)

5.1.4、远程运维服务场景 (132)

5.1.5、大规模个性化定制场景 (133)

5.2、应用场景发展趋势 (134)

6、主要工业互联网平台模式分析 (137)

6.1、装备与自动化企业凭借工业设备与经验积累，依托工业互联网平台创新服务模式 (137)

6.1.1、工业应用向云端迁移，构建平台 (138)

（1）、和利时-Hia Cloud 平台 (138)

（2）、ABB-ABBAbility 平台 (139)

（3）、施耐德-Eco Struxure 平台 (140)

6.1.2、采用Paa S、微服务等新型架构搭建平台 (141)

（1）、GE-Predix 平台 (141)

（2）、西门子-Mind Sphere 平台 (142)

（3）、智能云科- i SESOL 平台 (143)

（4）、树根互联-根云平台 (144)

6.2、领先制造企业将数字化转型经验转化为服务能力，构建工业互联网平台 .. 145 6.2.1、消费品生产企业基于个性化定制生产模式，构建平台 (145)

（1）、海尔-COSMOPlat 平台 (145)

（2）、美云智数-Mei Cloud 平台 (147)

（3）、富士康-BEACON 平台 (148)

6.2.2、集团型企业通过资源整合搭建平台 (148)

（1）、航天云网-INDICS 平台 (149)

（2）、中船工业-船舶工业智能运营平台 (150)

6.3、软件企业围绕自身业务升级需求，借助工业互联网平台实现能力拓展 (151)

6.3..1、管理软件企业依托平台实现纵向数据集成 (151)

（1）、宝信-宝信工业互联网平台 (151)

（2）、石化盈科-Pro MACE 平台 (152)

6.3.2、设计软件凭借全生命周期数据，提升软件性能 (153)

（1）、PTC-Thing Worx 平台 (153)

（2）、索为-SYSW ARE 平台 (154)

（3）、用友-用友精智平台 (155)

（4）、东方国信-BIOP 平台 (156)

6.4、信息技术企业发挥技术优势，将已有平台向制造领域延伸 (157)

6.4..1、云计算、大数据企业凭借运营和数据服务优势，构建平台 (157)

（1）、寄云-Neu Seer 平台 (158)

（2）、浪潮-浪潮工业互联网平台 (159)

（3）、阿里巴巴-阿里云ET 工业大脑平台 (160)

6.4.2、通信企业依托数据采集和网络互联优势，搭建平台 (161)

（1）、中国电信-CPS 平台 (161)

（2）、华为-Ocean Connect IoT平台 (162)

（3）、中国移动-One NET 平台 (163)

（4）、普奥云-Proud Think 平台 (164)

（5）、机智云-Gizwits IOT Enterprise平台 (165)

7、工业物联网产业链投资机遇展望 (166)

7.1、工业PaaS 层投资机遇 (166)

7.2、边缘层投资机遇展望 (168)

7.3、工控安全发展缓慢但风险巨大，市场空间大 (170)

7.3.1、企业普遍防范意识薄弱，风险暴露日渐凸显 (170)

7.3.2、安全体系尚处萌芽阶段，政府扶持保证国家安全 (171)

图表目录

图表 1：GE 认为工业互联网是第三次浪潮 (10)

图表 2：工业互联网体系 (11)

图表 3：网络体系架构 (12)

图表 4：工业互联网安全体系 (12)

图表 5：工业互联网平台功能架构 (14)

图表 6：工业互联网平台产体系 (16)

图表 7：中国人口红利面临拐点 (17)

图表 8：2015-2017 年月度汽车销量及同比变化情况 (18)

图表 9：2014-2017年我国机械工业主营业务收入 (19)

图表 10：智能制造改善企业收益 (20)

图表 11：西门子集成自动化的应用 (23)

图表 12：4.0 推动德国生产效率提升 (24)

图表 13：政策密集出台助推制造业产升级 (25)

图表 14：工业互联网的支撑技术 (27)

图表 15：1%的效率提升将带来巨大收益 (27)

图表 16：工业互联网将影响46%（32.3 万亿美元）的全球经济 (28)

图表 17：智能制造产业链 (29)

图表 18：智能制造发展阶段 (29)

图表 19：制造业价值曲线变化 (31)

图表 20：工业软件分类 (32)

图表 21：MLP产品构成 (33)

图表 22：2012-2018年国内工业软件市场规模及预测 (34)

图表 23：2011-2017年全球工业软件市场发展状况 (35)

图表 24：2016 年中国 MES 主要供应商市场份额及变化 (35)

图表 25：2017 年十大 ERP 系统排名 (37)

图表 26：工业软件市场分类 (38)

图表 27：2012-2020年我国工业互联网市场规模 (39)

图表 28：我国工业互联网区域格局 (39)

图表 29：工业互联网平台的演进发展 (40)

图表 30：2015-2021年全球工业互联网平台市场规模 (41)

图表 31：2015-2017年全球工业互联网平台数量（个） (41)

图表 32：工业 PaaS 层四大类型企业争相进入 (43)

图表 33：我国工业互联网核心政策时间线示意图 (44)

图表 34：我国工业互联网核心政策目录 (45)

图表 35：我国工业互联网核心政策 (45)

图表 36：《意见》提出工业互联网三个阶段发展目标 (49)

图表 37：浙江省 2017 企业上云计划目标分解 (53)

图表 38：浙江企业上云主要的云服务商 (54)

图表 39：企业上云补助(元) (54)

图表 40：标杆示范上云奖励(万元) (54)

图表 41：截至2017年 10 月底浙江省新增企业上云汇总表 (55)

图表 42：江苏省 133 工程合作商 (57)

图表 43：广东省工业互联网任务表 (57)

图表 44：广东省工业互联网六大保障措施示意图 (58)

图表 45：广东省企业上云政策征求意见稿详情 (59)

图表 46：仿真技术演化示意图 (65)

图表 47：数字化双胞胎图解 (65)

图表 48：企业运营过程中出现的三对“数字化双胞胎” (66)

图表 49：数字双胞胎中的虚拟模型 (67)

图表 50：CPS 术语来源历程 (69)

图表 51：信息世界与物理世界交互示意图 (70)

图表 52：信息物理系统及相关概念 (70)

图表 53：信息物理系统的实现过程 (71)

图表 54：CPS 的三层次结构 (72)

图表 55：信息物理系统的核心技术要素 (73)

图表 56：CPS 在产品及工艺设计中的应用 (74)

图表 57：CPS 在工厂设计中的应用 (74)

图表 58：CPS 在生产管理中的应用 (75)

图表 59:CPS 在柔性制造中的应用 (75)

图表 60:CPS 在智能维护中的应用 (76)

图表 61:CPS 在远程征兆性诊断中的应用 (76)

图表 62：节点与云之间有大量的数据需要传递 (78)

图表 63：边缘计算是云计算的应用拓展 (78)

图表 64：边缘计算部分数据在本地处理 (79)

图表 65：边缘计算示意图 (79)

图表 66：边缘计算四个关键部分 (80)

图表 67：边缘计算五大价值 (80)

图表 68：边缘计算的连接架构 (81)

图表 69：ECC 核心成员单位 (82)

图表 70：Edge X Foundry 项目示意图 (82)

图表 71：海康威视人脸识别通道 (83)

图表 72：IT 系统类型示意图 (85)

图表 73：OT 系统与 IT 系统的区别图 (86)

图表 74：安全挑战解决模式示意图 (88)

图表 75：架构规划示意图 (88)

图表 76：边界防御示意图 (89)

图表 77：威胁情报分析过程示意图 (90)

图表 78：实时数据流在网络传输中易产生冲突 (91)

图表 79：未经整形的原始数据流 (91)

图表 80：经整形的数据流 (91)

图表 81：TSN 应用图示 (92)

图表 82：TSN 在工业市场的应用图示 (93)

图表 83：5G 技术特点图解 (95)

图表 84：5G 技术的应用 (97)

图表 85：IPv4 当下面临的问题 (98)

图表 86：IPv4 与 IPv6 的头部数据包对比 (99)

图表 87：相比于 IPv4，IPv6 的优势 (99)

图表 88：工业互联网标识示意图 (101)

图表 89：工业互联网标识的应用场景 (101)

图表 90：标识解析技术分类 (102)

图表 91：Handle 分级解析模式 (103)

图表 92：科研工作中的数据生命周期——引用与重用 (104)

图表 93：EPIC 中的 Handle 服务 (104)

图表 94：2016-2021年全球移动数据增长趋势 (105)

图表 95：雾计算的雏形 (106)

图表 96：雾计算的构成 (107)

图表 97：雾计算示意图 (108)

图表 98：IOx 的架构图 (109)

图表 99：软件定义可重构智能制造验证示范平台全互联网络 (110)

图表 100：测试床设备图 (110)

图表 101：当前生产线制造流程 (111)

图表 102：软件定义可重构智能制造验证示范平台架构 (111)

图表 103：基于预测性维护的生产系统动态调整和快速维修服务 (112)

图表 104：习近平主席在展台了解测试床解决方案 (113)

图表 105：德国总理默克尔参观机械可重构子系统 (113)

图表 106：测试床亮相世界互联网大会 (114)

图表 107：基于工业物联网的通信设备制造系统 (115)

图表 108：基于异构标识解析技术的全生命周期管理测试床 (116)

图表 109：基于工业互联网的电子制造测试床 (117)

图表 110：PON 网络服务路径示意图 (118)

图表 111：PON网络某本结构 (118)

图表 112：OLT 设备图 (119)

图表 113：ODN 的拓扑结构 (120)

图表 114：时分多路访问 (121)

图表 115：PON 共享局端设备和光纤 (122)

图表 116：PON 系统中简便可行的光纤保护方法 (123)

图表 117：中兴通讯工业 PON 解决方案网络架构 (124)

图表 118：EPON 助力接入网转型 (125)

图表 119：GPON 的应用 (126)

图表 120：10G/1G EPON 上行波长范围收窄示意图 (128)

图表 121：2017 年中国电信 PON 设备招标情况 (128)

图表 122：经典案例显示五大应用场景以提升效率 (130)

图表 123：离散型智能制造典型案例 (130)

图表 124：流程性智能制造典型案例 (131)

图表 125：网络协同制造典型案例 (132)

图表 126：远程运维服务典型案例 (132)

图表 127：大规模个性化定制典型案例 (133)

图表 128：2013-2017年平均移动网速（kbps） (134)

图表 129：全球传感器平均价格（美元/个） (134)

图表 130：全球 MCU 平均价格（美元/个） (135)

图表 131：工业商业大数据对比 (135)

图表 132：Microsoft Azure 云存储成本 (136)

图表 133：Amazon Glacier 云存储成本 (136)

图表 134：Hia Cloud 平台构架图 (138)

图表 135：Ability 平台构架图 (140)

图表 136：Eco Struxure 平台架构图 (141)

图表 137：Predix 平台架构图 (142)

图表 138：Mind Sphere 平台架构图 (142)

图表 139：智能云科- i SESOL 平台架构示意图 (144)

图表 140：树根互联-根云平台架构示意图 (145)

图表 141：海尔 COSMOPlat 平台架构图 (146)

图表 142：BEACON 平台架构图 (148)

图表 143：INDICS 平台架构图 (149)

图表 144：船舶工业智能运营平台架构图 (151)

图表 145：宝信工业互联网平台架构图 (152)

图表 146：石化盈科-Pro MACE 平台架构示意图 (153)

图表 147：PTC Thing Worx 平台架构图 (154)

图表 148：YSWARE 工业互联网平台架构图 (154)

图表 149：用友精智平台架构示意图 (156)

图表 150：东方国信-BIOP 平台架构示意图 (157)

图表 151：寄云-Neu Seer 平台架构示意图 (158)

图表 152：浪潮-浪潮工业互联网平台架构示意图 (159)

图表 153：阿里巴巴-阿里云 ET 工业大脑平台架构示意图 (160)

图表 154：中国电信 CPS 平台架构示意图 (162)

图表 155：中国移动-One NET 平台架构示意图 (163)

图表 156：普奥Proud Think 平台架构示意图 (164)

图表 157：机智云-Gizwits IOT Enterprise 平台架构示意图 (165)

图表 158：工厂内部网络示意图 (166)

图表 159：工厂外部网络示意图 (167)

图表 160：边缘层三大功能结构 (168)

图表 161：2016 年全球传感器市场份额 (168)

图表 162：传感器目前还是主要依赖进口 (169)

图表 163：MCU 芯片市场高度依赖国外 (169)

图表 164：主要无线模组厂商2016 年收入规模 (170)

图表 165：我国 2000-2016 年公开的新增工业互联网漏洞数量（个） (171)

图表 166：我国政府出台文件保护安全体系 (172)

1、工业互联网发展概述

1.1. 工业互联网定义及发展历程

工业互联网是满足工业智能化发展需求，具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施，是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。工业互联网的组成要素包括：网络、平台、安全。

工业互联网是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，包括边缘接入网络、平台（工业PaaS）、应用三大核心层级。

工业互联网是工业云平台的延伸发展，其本质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，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，以工业APP的形式为制造企业各类创新应

用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。在工业革命和互联网革命之后，GE 提出了工业互联网革命（IndustrialInternet Revolution）这一概念。工业互联网就是工业革命带来的机器、设施和系统网络与互联网革命带来的智能设备、智能网络和智能决策间的融合，是数据流、硬件、软件和智能的交互。GE 认为互联网革命将以动态形式展开，而今天就处于这个转折点上。

图表 1：GE 认为工业互联网是第三次浪潮

工业互联网借助于将传感器及各种先进的仪器仪表嵌入到各种机器之中，收集并分析海量的数据，改进机器性能并提高系统和网络的效率。这实际上汇集了两大革命的进步：工业革命所带来的无数机器、设备组、设施和系统网络，以及互联网革命中涌现出的计算、信息与通信系统。GE 由此认为，工业互联网是继两次革命后的第三次浪潮。

1.2、工业互联网体系及架构

1.2.1、工业互联网体系

工业互联网包含三大体系，平台体系具有四大层级

工业互联网主要包括三大体系，即网络、数据和安全，数据具体抓手即为平台。工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化等生产组织方式变革。这其中包括三大重点部分，即网络是基础，数据是核心，安全是保障。数据作为核心，其具体抓手则是工业互联网平台体系，因此三大重点对应三大体系，即网络体系、平台体系和安全体系。

图表 2：工业互联网体系

网络体系是基础。网络体系包含三大部分：第一是网络互联，即以工厂网络IP 化改造为基础的工业网络体系，包括工厂内部网络和工厂外部网络。工厂内部网络用于连接在制品、智能手机、工业控制系统、人等主体，包含工厂IT 网络和工厂OT 网络；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。第二是地址与标识，即由网络地址资源、标识、解析系统构成的关键基础资源体系。工业互联网标识解析系统，用于实现对物体的解析，即通过将工业互联网标识翻译为该物体的地址或其对应信息服务器的地址，从而找到该物品或其他信息。第三是应用支撑，即工业互联网业务应用交互和支撑能力，包含工业云平台和工厂云平台，及其提供的各种资源的服务化表述、应用协议。

图表 3：网络体系架构

安全体系是保障。安全体系包括设备安全、网络安全、控制安全、应用安全和数据安全等五大方面，其目标既包括数据的保密，也包括设备的稳定可靠运行。设备安全是指工业智能装备和智能产品的安全，包括芯片安全、嵌入式操作系统安全、相关应用软件安全以及功能安全等；网络安全是指工厂内有线网络、无线网络的安全，以及工厂外与用户协作企业等实现互联的公共网络安全；控制安全是指生产控制系统安全，主要针对PLC、DCS、SCADA等工业控制系统的安全，包括控制协议安全、控制平台安全、控制软件安全等；应用安全是指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全，包括各类移动应用；数据安全是指工厂内部重要的生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据（如用户数据）等各类数据的安全。

图表 4：工业互联网安全体系

平台体系是核心，主要包括四大层级，分别是边缘层、IaaS 层、工业PaaS 层（平台层）和工业SaaS 层（应用层）。工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体。工业互联网平台在边缘层获取数据并进行初步计算，在工业PaaS 层（平台层）将工业技术、知识、经验、模型等工业原理封装成微服务功能模块，在工业SaaS 层（应用层）提供面向特定行业、特定场景开发在线监测、运营优化和预测性维护等具体应用服务。

1.2.2、工业互联网架构

边缘层是基础。在平台的边缘层，对海量设备进行连接和管理，并利用协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作；同时，通过运用边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网络传输负载和云端计算压力。综合来看包括以下三个方面：

设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT 等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一，另一方面利用HTTP、MQTT 等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

工业 PaaS 层是核心。在通用PaaS 架构上进行二次开发，实现工业PaaS 层的构建，为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务，并能够积累沉淀不同行业、不同领域内技术、知识、经验等资源，实现封装、固化和复用，在开放的开发环境中以工业微服务的形式提供给开发者，用于快速构建定制化工业APP，打造完整、开放的工业操作系统。工业 SaaS 层是关键。通过自主研发或者是引入第三方开发者的方式，平台以云化软件或工业APP 形式为用户提供设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用服务，实现价值的挖掘和提升。

1、边缘接入网络：通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平台的集成。

2、工业PaaS平台：基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业APP。

3、工业应用：形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP，形成工业互联网平台的最终价值。一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。二是构建了良好的工业APP创新环境，使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。

图表 5：工业互联网平台功能架构

1.3、工业互联网三大核心作用

工业互联网能够有效集成海量工业设备与系统数据，实现业务与资源的智能管理，促进知识和经验的积累和传承，驱动应用和服务的开放创新。由此可见，工业互联网平台是新型制造系统的数字化神经中枢，将在制造企业转型升级中发挥重要作用。工业互联网主要有以下三大核心作用：

一、帮助企业实现智能化生产和管理：通过对生产现场各类数据的全面采集和深度分析，能够发现导致生产瓶颈与产品缺陷的深层次原因，提高生产效率及产品质量；并基于现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，实现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。

二、帮助企业实现生产方式和商业模式创新：企业通过工业互联网平台实现对产品售后使用环节的数据打通，提供设备健康管理、产品增值服务等新型业务模式，实现从卖产品到卖服务的转变，实现价值提升。基于平台还可以与用户进行更加充分的交互，了解用户个性化需求，并有效组织生产资源，依靠个性化产品实现更高利润水平。此外，不同企业还可以基于平台开展信息交互，实现跨企

业、跨区域、跨行业的资源和能力集聚，打造更高效的协同设计、协同制造，协

同服务体系。

三、工业互联网平台可能催生新的产业体系：当前工业互联网平台在应用创新、产融结合等方面已显现出类似端倪，未来也有望发展成为一个全新的产业体系，真正实现“互联网+先进制造业”。

1.4、工业互联网产业链体系

工业互联网产业链体系包括三个层级：1、产业链上游：云计算、数据管理、数据分析、数据采集与集成、边缘计算五类专业技术型企业为平台构建提供技术支撑；2、产业链中游：装备与自动化、工业制造、信息通信技术、工业软件四大领域内领先企业加快平台布局；3、产业链下游：垂直领域用户和第三方开发者通过应用部署与创新不断为平台注入新的价值。

图表 6：工业互联网平台产体系

1.5、工业互联网组成要素

智能设备、智能系统、智能决策是工业互联网的要素。工业互联网革命的第一步即是为传统的工业设备提供数字仪器仪表，使之智能化。随着进入工业互联网的机器设备数量逐步增加，它们之间的整合、协同效应将渐渐开始体现。系统

中的互联机器可以互相协调、提升效率；而设施的聚合维护亦可能通过智能系统实现。进一步地，机器群可以以单个机器无法实现的速度进行学习，从而使整个系统变得更加智能。一旦从智能设备和智能系统中收集到足够多的大数据，数据驱动的学习将带来智能决策。智能决策将帮助人们应付网络快速增加的复杂性，提升生产力及降低运营成本。

1.6、工业互联网是智能制造的核心需求

1.6.1、人口红利消失，劳动力成稀缺资源

人口红利是指因为劳动人口在总人口中的比例上升所伴随的经济成长效应，它通常发生在人口过渡时期晚期，此时因为生育率下降，使得受抚养的青幼年人口减少，劳动年龄人口比例上升。有专家指出，人口转变使得中国从20世纪60年代开始享受人口红利，而随着出生率的不断下降，中国的劳动人口数量在2012出现了第一次绝对下降，意味着人口红利趋于消失，2015年前后是中国人口红利阶段的转折点。

图表 7：中国人口红利面临拐点

我国传统的劳动密集型企业严重依赖人口红利，人口红利的消失使得低成本劳动力成为稀缺资源，传统制造业正在面临人力成本日益升高的生存难题。

1.6.2、下游需求持续复苏

信息行业是典型的上游行业，主要服务于不同行业的信息化需求，如教育、医疗、金融、政府、工业等等，上游景气度提升能有效带动信息化投入的提升，从而利好于下游行业信息化企业，过去几年，医疗IT、金融IT等领域均出现过高景气状况。相对于医疗、金融等行业，我国工业信息化水平相对较低，行业本身就有渗透率提升的需求，另一方面，近年来，在国家供给侧改革等政策的推动下，工业领域需求持续复苏，汽车、钢铁、纺织等多个细分行业业绩回升。下游工业领域的复苏将有望带动上游信息化投资。

汽车产业是推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量，是建设制造强国的重要支撑，是国民经济的重要支柱。据中国汽车工业协会统计分析，2017年10月，汽车产销比上月小幅下降，同比略有增长。1-10月汽车行业经济运行平稳，主要经济指标呈不同程度增长，增速虽有所减缓，但总体上仍处于较快增长水平。我国汽车行业近来数月增速趋稳，可见行业内生需求依旧旺盛。

图表 8：2015-2017 年月度汽车销量及同比变化情况

2017年我国机械工业实现主营业务收入24.54万亿元，同比增长9.47%，高于上年同期2.03个百分点。实现利润总额1.71万亿元，同比增长10.74%，高于上年同期5.2个百分点。机械工业主要效益指标实现较快增长，但与全国工业比较，主营业务收入及利润增速分别低于同期全国工业1.61和10.3个百分点。从盈利能力看，2017年机械工业主营业务收入利润率为6.98%，比上年提高0.08