工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)分析

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)分析Part1

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)，以及高級(jí)計(jì)算、分析、傳感技術(shù)的高度融合，也是工業(yè)生產(chǎn)加工過(guò)程與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高度融合。它將制造業(yè)生產(chǎn)、監(jiān)控、企業(yè)管理、供應(yīng)鏈以及客戶反饋等信息系統(tǒng)融為一體，通過(guò)數(shù)據(jù)中心對(duì)不同渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理，從而提高生產(chǎn)效率。重要技術(shù)包含傳感器、設(shè)備兼容、網(wǎng)絡(luò)、信息處理和安全等1、傳感器技術(shù)價(jià)格低廉、性能良好的傳感器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基石，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展要求更準(zhǔn)確、更智能、更高效以及兼容性更強(qiáng)的傳感器技術(shù)。智能數(shù)據(jù)采集技術(shù)是傳感器技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新方向。信息的泛在化對(duì)工業(yè)傳感器和傳感裝置提出了更高的要求。具體如，微型化：元器件的微小型化，要求節(jié)約資源與能源；智能化：具備自校準(zhǔn)、自診斷、自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)和自組織等人工智能技術(shù)；低功耗與能量獲取技術(shù)：供電方式為電池、陽(yáng)光、風(fēng)、溫度、振動(dòng)等多種方式。2、設(shè)備兼容技術(shù)大部分情況下，企業(yè)會(huì)基于現(xiàn)有的工業(yè)系統(tǒng)建造工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，如何實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中所用的傳感器能夠與原有設(shè)備已應(yīng)用的傳感器相兼容是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)推廣所面臨的問(wèn)題之一。傳感器的兼容主要指數(shù)據(jù)格式的兼容與通信協(xié)議的兼容，兼容關(guān)鍵是標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。3、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心之一，數(shù)據(jù)在系統(tǒng)不同的層次之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。網(wǎng)絡(luò)分為有線網(wǎng)絡(luò)與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，有線網(wǎng)絡(luò)一般應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理中心的集群服務(wù)器、工廠內(nèi)部的局域網(wǎng)以及部分現(xiàn)場(chǎng)總線控制網(wǎng)絡(luò)中，能提供高速率高帶寬的數(shù)據(jù)傳輸通道。工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)則是一種新興的利用無(wú)線技術(shù)進(jìn)行傳感器組網(wǎng)以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)募夹g(shù)，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用可以使得工業(yè)傳感器的布線成本大大降低，有利于傳感器功能的擴(kuò)展，因此吸引了國(guó)內(nèi)外眾多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的關(guān)注。4、信息處理技術(shù)工業(yè)信息出現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)對(duì)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)，如何有效處理、分析、記錄這些數(shù)據(jù)，提煉出對(duì)工業(yè)生產(chǎn)有指導(dǎo)性建議的結(jié)果，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心所在，也是難點(diǎn)所在。5、安全技術(shù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全主要涉及數(shù)據(jù)采集安全、網(wǎng)絡(luò)傳輸安全等過(guò)程，信息安全對(duì)于企業(yè)運(yùn)營(yíng)起到關(guān)鍵作用，例如在冶金、煤炭、石油等行業(yè)采集數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)時(shí)問(wèn)的連續(xù)運(yùn)行，如何保證在數(shù)據(jù)采集以及傳輸過(guò)程中信息的準(zhǔn)確無(wú)誤是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)的前提。Part2工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈較長(zhǎng)，上游通過(guò)智能硬件實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的收集；中游為平臺(tái)；下游為工業(yè)企業(yè)，任何單一層次或企業(yè)無(wú)法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈通吃。上游：硬件設(shè)備。上游設(shè)備廠和軟件商主要是提供平臺(tái)所需要的智能硬件設(shè)備和軟件，支持?jǐn)?shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析和開發(fā)。需要的硬件設(shè)備主要包括各類傳感器、工業(yè)級(jí)芯片、控制器、智能網(wǎng)關(guān)、智能機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人。中游：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。從架構(gòu)看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)分為邊緣層、IaaS層、PaaS層和SaaS層。邊緣層（即工業(yè)大數(shù)據(jù)采集過(guò)程）是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)。IaaS層主要解決的是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和云計(jì)算，涉及到的設(shè)備如服務(wù)器、存儲(chǔ)器等。PaaS層提供各種開發(fā)和分發(fā)應(yīng)用的解決方案，如虛擬服務(wù)器和操作系統(tǒng)。SaaS層主要是各種場(chǎng)景應(yīng)用型方案，如工業(yè)APP等。下游：典型應(yīng)用場(chǎng)景的工業(yè)企業(yè)。當(dāng)前最有潛力上云的工業(yè)設(shè)備企業(yè)包括五類：一是高耗能設(shè)備，如煉鐵高爐、工業(yè)鍋爐等設(shè)備；二是通用動(dòng)力設(shè)備，如柴油發(fā)動(dòng)機(jī)、大中型電機(jī)、大型空壓機(jī)等設(shè)備；三是新能源設(shè)備，如風(fēng)電、光伏等設(shè)備；四是高價(jià)值設(shè)備，如工程機(jī)械、數(shù)控機(jī)床、燃?xì)廨啓C(jī)等設(shè)備；五是儀器儀表等專用設(shè)備，如智能水表和智能燃?xì)獗淼?。Part3工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模目前，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已全面融入45個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)大類，助力制造業(yè)、能源、礦業(yè)、電力等各大支柱產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。隨著近年來(lái)我國(guó)5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展以及國(guó)家對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大力扶持，我國(guó)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模也隨之不斷壯大。據(jù)中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院資料，至2021年我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模僅次于美國(guó)。工信部數(shù)據(jù)顯示，2022年我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模同比增長(zhǎng)15.5%，達(dá)1.2萬(wàn)億元?？v向來(lái)看，據(jù)中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院測(cè)算，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)增加值在2018-2022年期間增長(zhǎng)了59.5%，CAGR達(dá)到12.38%，2022年占GDP比重預(yù)計(jì)上升至3.64%，達(dá)4.45萬(wàn)億元?？梢?jiàn)近年來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅為工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展助力護(hù)航，自身也已成為GDP增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?。Part4行業(yè)發(fā)展壁壘1、數(shù)據(jù)采集工業(yè)數(shù)據(jù)難采集且透明度低。工業(yè)數(shù)據(jù)難以采集一方面源于工業(yè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，工業(yè)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)囊括了產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，涉及到企業(yè)所制造產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)維等多個(gè)環(huán)節(jié)。而大量數(shù)據(jù)直接來(lái)自生產(chǎn)設(shè)備，類型繁多，且結(jié)構(gòu)復(fù)雜、格式不一。另一方面源于工業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)量大，工業(yè)生產(chǎn)的機(jī)器類型多樣，數(shù)量也極大。同時(shí)，機(jī)器設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度飛快，有時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的頻率甚至能達(dá)到毫秒級(jí)。而采集難又被稱為“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)開放程度很低，形成一座座數(shù)據(jù)孤島，而各種類型的設(shè)備和工序之間相互獨(dú)立，缺少數(shù)據(jù)流動(dòng)。2、產(chǎn)業(yè)協(xié)同企業(yè)內(nèi)及上下游企業(yè)間難以統(tǒng)一協(xié)作。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)，就是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)式的構(gòu)架，實(shí)現(xiàn)人與人、材料、機(jī)器彼此間的相互協(xié)同，這個(gè)過(guò)程不僅涉及企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售等各個(gè)部門，也涉及上下游企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈。然而一方面現(xiàn)代企業(yè)部門制的生產(chǎn)方式使得部門與部門之間的協(xié)同存在巨大摩擦，另一方面，出于商業(yè)秘密等因素的考慮，上下游企業(yè)之間交互存在巨大困難，統(tǒng)一數(shù)據(jù)和協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)難以實(shí)現(xiàn)。3、網(wǎng)絡(luò)安全安全問(wèn)題始終制約著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深入應(yīng)用。工業(yè)企業(yè)普遍對(duì)于安全的要求較高，特別是涉及重要行業(yè)及關(guān)鍵領(lǐng)域的工業(yè)企業(yè)，其生產(chǎn)研發(fā)過(guò)程中，安全往往是首要問(wèn)題。而工業(yè)企業(yè)一旦上云，其安全性變得非常復(fù)雜，安全防范節(jié)點(diǎn)必然大量增加，包括云安全，邊緣安全，內(nèi)部協(xié)議安全，數(shù)據(jù)安全等。不少企業(yè)在確定性和效率之間傾向于選擇效率，對(duì)安全的顧慮往往是工業(yè)企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的首要障礙。數(shù)據(jù)、協(xié)同和安全問(wèn)題構(gòu)成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)滲透率提升的主要障礙。此外，這三個(gè)方面還形成了相互影響和加強(qiáng)的系統(tǒng)。工業(yè)數(shù)據(jù)較難采集，不透明，因而造成上下游難以協(xié)同和交互，基于數(shù)據(jù)的測(cè)試和預(yù)判可靠性也較差。而出于對(duì)交互和安全問(wèn)題的擔(dān)憂，生產(chǎn)過(guò)程黑箱化的困境也難以被打破。但是AI的發(fā)展將逐步打通這些痛點(diǎn)，也因此給相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇。Part5工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。一方面，在政府政策支持、高校及研究所技術(shù)改革創(chuàng)新、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及用戶積極應(yīng)用與推進(jìn)的共同助力下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展呈現(xiàn)良好勢(shì)頭；另一方面，盡管發(fā)展態(tài)勢(shì)可觀，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)目前仍處于起步階段，制造業(yè)企業(yè)總體信息化水平較低且發(fā)展不均衡，特別是存在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)差、行業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)受制于人、產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)同能力弱、人才結(jié)構(gòu)性短缺等問(wèn)題。1、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系不完善工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重視不同系統(tǒng)、設(shè)備以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游不同企業(yè)工廠間的協(xié)同服務(wù)，信息通信領(lǐng)域和工業(yè)領(lǐng)域原有的標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的工作需求，容易產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)交叉、重復(fù)、缺失等問(wèn)題，制定面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)特征的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)路線、產(chǎn)業(yè)體系和產(chǎn)業(yè)化方向尤為重要。當(dāng)前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)還存在缺口，急需加快制定一批總體性標(biāo)準(zhǔn)、基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和安全標(biāo)準(zhǔn)等。2、行業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)受制于人工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈以物聯(lián)網(wǎng)為依托，涉及芯片、軟硬件制造、系統(tǒng)集成、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)、應(yīng)用服務(wù)和客戶等多個(gè)環(huán)節(jié)，一些環(huán)節(jié)的建設(shè)能力還處于缺位狀態(tài)。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的一些關(guān)鍵技術(shù)與核心部件仍然受制于人，一些應(yīng)用于各類復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)和企業(yè)管理的智能化高端軟件產(chǎn)品缺失，高端傳感器、智能儀器儀表、高檔數(shù)控系統(tǒng)、工業(yè)應(yīng)用軟件等市場(chǎng)份額不到5%，大型工程機(jī)械所需30Mpa以上液壓件全部進(jìn)口，大型轉(zhuǎn)載機(jī)進(jìn)口部件占整機(jī)價(jià)值量的50%-60%。尤其是工業(yè)軟件“卡脖子”問(wèn)題，在工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化控制以及商業(yè)模式創(chuàng)新中制約了制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。由于國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件起步比較晚，缺乏深厚的工業(yè)積累，在用戶界面、軟件功能、系統(tǒng)架構(gòu)和平臺(tái)化、開放性等方面與國(guó)外大型軟件公司的軟件產(chǎn)品和售后服務(wù)還存在一定的差距。3、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同能力弱我國(guó)面臨的國(guó)際國(guó)內(nèi)形勢(shì)日趨復(fù)雜，產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境發(fā)生深刻變化，產(chǎn)業(yè)鏈“斷鏈”風(fēng)險(xiǎn)加劇，產(chǎn)業(yè)鏈由“全球化”向“區(qū)域化”轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性降低。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)亟需構(gòu)建起覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的服務(wù)體系，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的物料、機(jī)器、產(chǎn)品等物理資源，以及供應(yīng)商資源、金融資源、政策資源、用戶資源等的共享與調(diào)用，助力實(shí)現(xiàn)上下游資源要素的融會(huì)貫通，幫助產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)全鏈共享。當(dāng)前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈的智能協(xié)同能力還比較弱。4、人才結(jié)構(gòu)性短缺企業(yè)普遍反應(yīng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最大的挑戰(zhàn)不是技術(shù)，也不是資金，而是人才。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才的培養(yǎng)面臨諸多困難，培養(yǎng)體系尚未建成。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要的是多維度、多層次的復(fù)合型人才，既懂工業(yè)運(yùn)營(yíng)需求、又懂網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、有較強(qiáng)創(chuàng)新能力和操作能力的復(fù)合型人才；既有專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)、又懂得大數(shù)據(jù)、人工智能新算法的人才等。Part6工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)人工智能（AI）：人工智能是計(jì)算機(jī)模擬人類智能過(guò)程，綜合運(yùn)用多維數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)模型，從而做出準(zhǔn)確的控制和預(yù)測(cè)。企業(yè)越來(lái)越多地部署人工智能來(lái)分析IIoT數(shù)據(jù)，以跟蹤設(shè)備使用情況、改進(jìn)工作流程、簡(jiǎn)化物流、提高安全性并在運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面實(shí)現(xiàn)更高的整體效率。數(shù)據(jù)增強(qiáng)和虛擬現(xiàn)實(shí)：云計(jì)算的出現(xiàn)極大的增強(qiáng)企業(yè)在云端辦公的效率與能力，云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的距離較遠(yuǎn)會(huì)導(dǎo)致傳播和傳輸延遲。單個(gè)云服務(wù)器上的大量計(jì)算負(fù)載也會(huì)帶來(lái)處理和排隊(duì)延遲。相比之下，霧分散計(jì)算將數(shù)據(jù)和智能推送到位于（或靠近）數(shù)據(jù)來(lái)源的分析平臺(tái)。邊緣計(jì)算的就是其中一種形式，霧將智能推送到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)設(shè)備控制、安全和管理。這是從中心化到與中心化的轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)分析：隨著設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量繼續(xù)以指數(shù)級(jí)高速增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析正在幫助理解它并提供寶貴的見(jiàn)解。最近的大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新和新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法使實(shí)時(shí)分析解決方案成為可能，以便將歷史趨勢(shì)與前瞻性預(yù)測(cè)進(jìn)行比較，以便一線管理人員能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)業(yè)績(jī)。數(shù)字孿生：應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，數(shù)字孿生是指現(xiàn)實(shí)設(shè)備或者工廠在虛擬空間的映射，通過(guò)充當(dāng)物理系統(tǒng)的虛擬幫，數(shù)字孿生讓用戶可以訪問(wèn)機(jī)器和流程的結(jié)構(gòu)、上下文和行為，從而為了解過(guò)去、現(xiàn)在和潛在的未來(lái)狀態(tài)和條件提供了一個(gè)窗口。工業(yè)萬(wàn)物互聯(lián)：工業(yè)萬(wàn)物互