A-B美國進口接觸器1762-IQ8 不作他選 優勢供應

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工業互聯網平臺行業空間、格局如何？

4.1 工業互聯網平臺市場方興未艾，市場空間廣闊

我國工業互聯網平臺及相應解決方案市場空間廣闊，且市場規模保持快速增長趨勢。根據 《中國統計年鑒（2022）》數據，2021 年我國規模以上工業企業數量約為 44.15 萬家，我們 假設平均每家單位工業互聯網平臺建設費用為 500 萬元，市場滲透率按 45%計算，則對應 市場空間有望接近萬億元。市場規模方面，根據共研網統計數據，2022 年我國工業互聯網 平臺及相應解決方案市場規模約為 601.3 億元，同比增長約 38.9%，2020-2022 年復合增 速約為 41.0%，保持快速增長趨勢。此外，我國工業互聯網平臺及解決方案下游行業目前以 資源能源、裝備制造、通信及電子制造、原材料及汽車 5 大類行業為主。根據 IDC 統計數 據，2021 年，我國工業互聯網平臺及解決方案下游行業中，資源能源行業約占 21.8%，裝 備制造約占 19.1%，通信及電子制造約占 17.4%，原材料約占 16.2%，汽車行業約占 12.9%， 以上 5 大類行業合計占比達到 87.4%，是目前我國工業互聯網平臺及解決方案下游市場主 要構成行業。

4.2 市場參與者眾多，但尚未構成直接競爭

目前我國工業互聯網平臺仍處于發展初期階段，由于未來市場空間廣闊，各類型企業紛紛布 局，形成行業參與者眾多，但尚未構成直接競爭的市場格局。市場參與主體方面，主要包括 六大類廠商：類是傳統工業領域企業孵化出的工業互聯網平臺公司，如海爾卡 奧斯、徐工漢云、樹根互聯等；第二類是從傳統系統解決方案提供商向平臺解決方案服務商 轉型的廠商，如能科科技；第三類是管理軟件企業，加速軟件云化發展，強化工業機理模型 開發，基于 SaaS 層優勢拓展構建 PaaS 層，如用友網絡；第四類是互聯網巨頭，積極向產 業互聯網領域拓展，推出或合作共建工業互聯網平臺，如阿里、百度；第五類是國內三大電 信運營商，基于 5G 網絡部署，打造 5G+工業互聯網解決方案，如電信天翼云等；第六類是 初創企業，針對特定工業行業或領域業務痛點提供解決方案，如昆侖數據、瀚云科技、全應 科技等。 市場份額方面，根據 IDC 統計數據，2021 年，我國工業互聯網平臺及解決方案市占率前五 廠商分別為華為（6.8%）、阿里巴巴（5.4%）、百度（4.4%）、用友（4.1%）、樹根互聯（3.7%）， 行業 CR5 為 24.4%，市場集中度不高。加之各類型廠商各有差異化競爭優勢，且我國工業互聯網仍處于發展初期階段，市場空間廣闊，目前形成行業參與者眾多，但尚未構成直接競 爭的市場格局。

從工業互聯網平臺產品及解決方案角度來看，各類廠商均通過自身傳統優勢切入工業互聯 網平臺賽道，并向其他行業領域延伸。脫胎于傳統工業企業的工業互聯網平臺廠商，如海爾 卡奧斯、寶信軟件等憑借其在家電制造、鋼鐵等行業的 Know-how 經驗優勢布局工業互聯 網平臺，并逐步向其他行業延伸，形成跨行業、跨領域的大型平臺，具備服務工業體系下多 行業、多領域的技術能力。能科科技等系統解決方案提供商，則通過在以往國防**等行業 的系統實施經驗研發工業互聯網平臺相關產品，其產品主要定位為企業級，圍繞企業業務痛 點和場景需求打造工業互聯網平臺。阿里云等互聯網企業則通過自身在云計算領域積累的技 術和生態優勢，提供底層通用 PaaS 平臺，由生態伙伴共同開發上層工業 APP 應用。

五、工業互聯網平臺匯聚 AI 要素，有望成為工業 AI 優良入口

5.1 工業互聯網平臺匯聚算力、算法、數據和應用，是工業 AI 的優良入口

工業互聯網平臺的本質是通過工業互聯網網絡采集海量工業數據，并提供數據存儲、管理、 呈現、分析、建模及應用開發環境，匯聚制造業企業及第三方開發者，開發出覆蓋產品全生 命周期的工業 APP 應用，以提升工業生產經營效率。工業互聯網平臺匯聚了算力、數據、 算法及應用場景的 AI 全要素，有望成為工業 AI 融合應用的優良入口。 算力方面：工業互聯網平臺采用云化部署方式，底層 IaaS 基礎設施能夠提供彈性可伸縮的 基礎算力資源。

數據方面：數據是 AI 模型的“燃料”，工業互聯網平臺能夠打通和匯聚企業內部從研發設計、 工藝管理、生產制造、運維服務到經營管理的全環節數據，為 AI 模型的構建提供海量數據 資源。此外，隨著區域級及行業級工業互聯網平臺的逐步發展，跨區域及行業的海量數據逐 步匯聚亦有望為工業 AI 大模型的訓練奠定更加堅實的基礎。 算法方面：工業互聯網平臺 PaaS層封裝了工業互聯網平臺企業大量的垂直行業 Know-how 知識經驗，并基于此構建大量可復用的低代碼開發模塊和原理模型組件，能夠為工業 AI 模 型的訓練奠定良好的算法層基礎。 應用方面：工業互聯網平臺應用層可提供覆蓋不同行業、不同領域的工業 APP 及工業創新 應用，是工業 AI 模型落地應用的有效載體。

西門子通過其工業互聯網平臺 MindSphere 實現 AI 同工業物聯網的集成。2016 年，在陸 續并購了多家大數據分析廠商后，西門子正式推出其工業互聯網平臺 MindSphere，加之多 種微服務應用，逐步形成基于云的開放式工業物聯網生態系統。2018 年西門子進一步收購低代碼應用開發領域 Mendix 公司，2021 年收購 Mendix 合作伙伴 TimeSeries，開 發基于 Mendix 低代碼平臺的垂直應用，如智能倉儲、預測性維護、能源管理、遠程監測等。 “MindSphere+Mendix”構成了西門子工業互聯網平臺生態。基于 MindSphere 獲取的海量 工業數據，西門子將 AI 能力逐步集成入平臺，開發了包括異常檢測、事件分析、關鍵績效 指標（KPI）計算、信號計算、信號頻譜分析等分析服務應用，以及資產管理等應用，奠定 了工業互聯網平臺集成 AI 能力的良好實踐基礎。

5.2ChatGPT 代碼生成能力有望重塑工業 PaaS 低代碼平臺

工業互聯網平臺的重要能力之一是通過封裝在其 PaaS 平臺層的大量通用的行業 Knowhow 知識經驗或知識組件以及算法和原理模型組件，以低代碼方式構建上層工業 APP 應 用，而 ChatGPT 代碼生成能力的跨越式進aa步有望重塑工業 PaaS 低代碼開發平臺。目前， 微軟已將 GPT 的代碼生成能力融入其低代碼開發平臺 Power Platform，并于 2023 年 3 月 正式推出 Power Platform Copilot 產品。Copilot 是 Microsoft Power Platform 的一個新功 能，可以在 Power Apps, Power Virtual Agents 和 Power Automate 中基于 GPT 能力提供 AI-powered 的幫助，讓制作者可以用自然語言描述他們想要的應用、流程或機器人，然后 Copilot 可在幾秒鐘內完成創建，并提供改進建議。我們認為，未來隨著 AIGC 在代碼生成 能力方面的逐步成熟，有望使得非程序員的工程師能夠使用自然語言指令進行零錯誤的工 業 APP 開發，大幅提升工業互聯網平臺的應用創建能力、降低應用開發成本。

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