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1. 工業網際網路拐點或將至，構建精準數據體系迫在眉睫

1.1. 行業交叉，投資機遇廣泛

工業網際網路服務對象是工業，網際網路是服務的基礎設施。工業網際網路的本質是以機器、原 材料、控制系統、信息系統、產品及人之間的網絡互連為基礎，通過對工業數據深度感知、 實時傳輸交換、快速計算處理及高級建模分析，實現智能控制、運營優化和生產組織方式 的變革。

工業網際網路涉及多個交叉行業，千億級市場規模。工業網際網路融合了傳感器、聯網裝置連 接、自動化設備、數據存儲、大數據分析、人工智慧、高效運算、4G/5G/物聯網等新興技 術，覆蓋計算機、通信、機械裝備等多個行業，投資機遇廣泛。

1.2. 製造升級核心驅動力，工業網際網路拐點或將至

1.2.1. 生產率提升迫在眉睫，網際網路助力製造業升級

中國勞動生產率增速放緩，提升空間大。根據 2015 年國際勞工組織數據，中國勞動力人 均產值偏低，增速從 2007 年開始持續回落， 2015 年人均產值僅為美國的 7.4%，差距明顯。

工業網際網路有望助力製造業生產率提升。1988 至 1990 年，美國製造業勞動生產率增速乏 力，因為工業革命的創新已經達到一個更為成熟的階段，邊際效益消失。1990 年之後美國 的製造業生產率復甦，廣泛的共識是此次生產力加速源自網際網路革命及其背後的計算技術 所帶來的信息與通信技術。中國製造業錯過了 90 年代網際網路革命，增速呈明顯的整體放 緩趨勢，製造業生產率提升迫在眉睫。參考網際網路助力美國製造業復甦，數據化、信息化 是打破生產率瓶頸的重中之重。

1.2.2. 政策、企業、技術三驅動，工業互聯初見成效

政策明確，中央主導製造升級。2015 年 5 月 19 日，國務院正式印發了《中國製造 2025》， 瞄準創新驅動、智能轉型、強化基礎、綠色發展等關鍵環節，推動製造業實現由大變強。 2017 年 11月 27日，國務院發布《關於深化「網際網路+先進位造業」發展工業網際網路的指 導意見》，第一次對於工業網際網路的全面論述，是規範和指導我國工業網際網路發展的綱領 性文件。2018 年底中央經濟會議明確提出：加快 5G 商用步伐，加強人工智慧，工業互聯 網、物聯網等新型基礎設施建設。各部委文件逐漸由指定綱領進入到引導實施階段。

由於工業網際網路涉及行業廣泛，各領域的企業充分認識到工業互聯的戰略價值，入局工業 網際網路。當前，我國主流平台主要通過強強聯合、兼并收購、開源社區、垂直產業深耕、 政府合作等方式推進工業網際網路平台能力建設、資源整合和業務擴張，逐步形成工業互聯 網生態。

5G 賦能，奠定工業網際網路基礎。網絡是實現各類工業生產要素互聯的基礎，包括網絡互 聯體系、標識解析體系和信息互通體系。5G 憑藉覆蓋面積廣、連接規模大、超可靠、低延 時的特點，能夠實現數據在工業各個環節的無縫傳遞，支撐形成實時感知、協同交互、智 能反饋的生產模式。

聯通和移動兩大運營商積極參與工業網際網路建設，推進 5G 發展，全方位服務工業數字化 轉型。聯通已在全國 17 個城市建設 5G 試點，與海爾、青島港、振華重工、上飛、北汽、 濰柴、山推、格力、華晨寶馬等聯合開展 5G業務研究。

我國工業網際網路初見成效。企業從最開始的政府補貼，經歷了半年或一年的嘗試之後逐漸 發現工業網際網路對公司經營，尤其是降本和增效方面有切實的利益。

2. 計算機行業：構建網絡-平台-安全體系，產業生態日趨完善

2.1. 從計算機行業視角看工業網際網路

工業網際網路是智能製造的基礎設施。從定義上來看，工業網際網路是以網際網路為代表的新一 代信息技術與工業系統深度融合形成的新領域、新平台和新模式，是發展智能製造的關鍵 基礎設施。與傳統意義上的網際網路不同，工業網際網路連結的是人、數據和機器，是工業系 統與高級計算、分析、傳感技術及網際網路的高度融合。

從計算機軟體企業角度，工業網際網路是商業模式轉型的重大機遇。歷史上，大量軟體企業 服務於政府部門和大型央企、國企，帶有一定程度的政策/預算屬性，未必能夠直接反應客 戶的真實需求；只有財務/ERP 等少數軟體產品在企業級客戶中取得了市場化發展，但僅限 於管理角度，無法深入業務角度。在消費網際網路向產業網際網路轉型的浪潮中，傳統計算機 軟體企業的產品和服務模式相較網際網路公司，具備一定的渠道優勢，因而有希望在巨頭林 立的產業網際網路競爭中，搶的一定先機，並通過產業網際網路、工業網際網路整體行業的發展， 做到自身商業模式從 to G 向 to B、從項目制向產品/運營模式的轉型。

2.2. 工業網際網路包含網絡、平台、安全三大體系

根據工信部《關於深化「網際網路+先進位造業」發展工業網際網路的指導意見》，我國將工業 網際網路的發展概括為三大體系，即：網絡、平台和安全。

工業網際網路三層級中，網絡是基礎，平台是核心，安全是保障。從工業企業智能轉型升級 角度來看，首先要做到網絡層的互聯互通，對內實現統一接口，打通信息孤島，對外擴大 網際網路骨幹網覆蓋範圍，為實現產業鏈各環節的泛在互聯與數據暢通提供保障。其後利用 平台級服務能力，輔以安全保障，方能實現企業的智能轉型升級。

工業網際網路的本質是用數據+模型為企業提供服務。工業網際網路的核心是工業網際網路平台， 承載了大量基於微服務架構的數字化模型。這個數字化模型是將大量工業技術原理、行業 知識、基礎工藝、模型工具等規則化、軟體化、模塊化，並封裝為可重複使用的組件。我 們可以簡單的理解為，封裝了大量工業技術原理、行業知識、基礎模型的知識庫，作為連 接企業 IT 和 OT 的核心，以代碼和信息技術的形式將行業理解和一線生產的經驗固化下來， 成功解決了製造企業內信息化與生產分離的情況，使得工業網際網路平台成為整個工廠端或 工業生產端的控制大腦。有了邊緣側和網絡層收集來的數據，加之以 PaaS 層的數字化模 型，即形成了「數據+模型」的服務。

我們認為，工業網際網路的重點在於理解工業，落點在提升製造業轉型升級水平，核心是用 數據+模型做服務，這也是信息技術與製造技術融合創造價值的內在邏輯。

2.3. STEP1：工業網際網路網絡層：實現互聯互通的功能

2.3.1. 網絡層面建設主要圍繞：線下設備線上化，線上設備互聯互通開展

對於製造業企業而言，網絡層面建設主要圍繞線下設備線上化，線上設備互聯互通開展。

網絡層面需要在現場級和車間級實現底層設備橫向互聯以及與上層系統縱向互通的連接。 包括：（1）對控制器與工具機、產線等裝備的通信方式進行改造，如以工業乙太網替代現場 總線，（2）對現有工業裝備或裝置如工具機、產線等增加網絡接口，（3）對現有工業裝置或 裝備附加傳感器、執行器，（4）為了採集生產現場信息或執行反饋控制，部署新的監測設 備、掃描設備，（5）對在制品通過內嵌通信模塊或附加標籤等方式增加與工業系統等信息 交互功能，（6）部署邊緣計算節點，匯聚生產現場數據及來自工業控制系統如 PLC、歷史 資料庫的數據，進行數據的邊緣處理。

2.3.2. 標識解析體系：給予每台工業設備以唯一地址，為當下互聯互通環節的重中之重

對於線上設備的互聯互通而言，最重要的是打通不同平台、協議之間的數據。當前工業互 聯網網絡層的建設，是通過重新設置一套工業網際網路標識解析體系來完成數據的互通和設 備身份的認證。標識解析體系類似網際網路領域的域名解析系統（DNS），賦予每一個產品、 零部件、機器設備唯一的「身份證」，從而實現資源的區分和管理。

標識解析體系主要由三要素組成：

•  標識，這就相當於機器、物品的「身份證」；
•  標識服務，即利用標識，對機器和物品進行唯一性的定位和信息查詢，是實現全球供 應鏈系統和企業生產系統的精準對接、產品的全生命周期管理和智能化服務的前提和 基礎；
•  標識管理，即通過國家工業網際網路標識解析體系，實現標識的申請、註冊、分配、備 案，為機器、物品分配唯一的編碼。

標識解析體系是下一步網絡建設的重點。根據《工業網際網路發展行動計劃（2018-2020）》， 「標識解析體系構建行動」的量化考核目標是 2020 年建成 5 個左右標識解析國家頂級節 點，形成 10 個以上公共標識解析體系服務節點，標識註冊量超過 20 億。

標識解析體系從部署角度分為三層架構。標識解析體系主要分為根節點、國家頂級節點和 二級節點，每層節點保存不同的信息。根節點是最頂層的信息，主要歸屬管理層。國家頂 級節點是我國工業網際網路標識解析體系的關鍵，既是對外互聯的國際關口，也是對內統籌 的核心樞紐。二級節點面向行業提供標識註冊和解析服務，未來將選擇汽車、機械製造、 航天、船舶、電子、食品等優勢行業，逐步構建一批行業性二級節點。

標識解析體系的應用場景多元化。從企業內部工業網際網路建設來看，標識解析體系可以打 通產品、機器、車間、工廠，實現底層標識數據採集成規模、信息系統間數據共享，進行 數據挖掘和分析應用。從生態構建角度，核心企業可以橫向連接上下游企業，利用標識解 析按需地查詢，從而打通設計、製造、物流、使用的全生命周期，實現真正的全生命周期 管理；中小型企業也可以橫向連接成平台，利用標識解析按需地共享數據，優化經營分析 管理。從企業端實踐角度，供應鏈管理、產品質量追溯、庫存可視化管理、核心零部件追 溯機制等已經開始得到應用。

標識解析體系建設快速推動。自 2018 年下半年起，國家頂級節點(一期)工程啟動建設，11 月內，位於北京、武漢和廣州的工業網際網路標識解析國家頂級節點相繼啟動上線。隨後， 行業和區域的二級節點建設加速推進中，其中汽車、高鐵等行業二級節點，佛山、南通等 區域為主的二級節點進展最快，最具代表性。根據 2019 年 2 月工業網際網路產業峰會上工 業和信息化部部長苗圩的講話，到目前為止，中國已經初步建立五大國家頂級節點，十個 行業和區域的二級節點。

工業網際網路網絡層參與方：以通信企業、製造業頭部企業和區域工業網際網路平台企業為主。

工業企業在線下設備線上化過程中，主要採取增加網絡模塊的方式實現設備聯網，模塊的 提供商多為傳統通信企業和行業解決方案集成商。對於已經完成互聯互通的企業而言，在 網絡層仍然需要面臨的是設備資產的管理與整合，也即打通不同通信協議的問題。這一步 在大型製造企業中是由企業 IT 和設備部門共同完成，其中一些頭部製造企業承擔了工業互 聯網標識解析體系二級節點的建設。對於工業網際網路平台企業而言，區域性平台通常涉及 一系列企業上雲的實施工程，因而會一定程度上參與到基礎設備互聯互通，網絡化改造等 內容中。還有一些工業網際網路平台企業承接了區域的標識解析體系或行業標識解析體系的 工作，也是從設備和資產盤點的角度切入網絡層建設內容。整體上看，網絡層覆蓋的實施 項目較多，對本地化服務能力要求較高，參與方也是以原有優勢企業為主。

2.4. STEP2：平台層建設，行業平台和區域平台同步進行

2.4.1. 工業網際網路平台層是工業網際網路建設的核心

工業網際網路平台是工業網際網路建設的核心。工業網際網路平台是中間層，向下連接海量設備， 自身承載工業經驗與知識的模型，向上對接工業優化應用，是工業全要素連接的樞紐，是 工業資源配置的核心，驅動著先進位造體系的智能運轉。

現階段工業網際網路平台仍以數據建模和分析為主要功能。由於一般企業現有各類工業軟體 格式大多不統一，當前工業網際網路平台層的主要任務仍然是整合現有生產端的 MES、ERP 乃至 CPS 等實時數據（邊緣層採集），統一匯總分析（平台層的可擴展的作業系統），並將 技術、知識、經驗和方法以數字化模型的形式沉澱到工業 PaaS 平台。當工業 PaaS 發展到 一定程度以後，基於 PaaS 層數據、工業機理模型，再面向工業企業、最終消費者開發海 量工業 APP，提供實時監控、生產管理、能效監控、物流管理等工業網際網路應用和服務。

2.4.2. 企業上云：打破企業間信息孤島的局面，為平台層建設的前提

企業上雲推動工業網際網路平台第一階段建設。工業網際網路的發展，網絡和企業資源的數字 化是基礎。從國內實際情況來看，大部分的企業都面臨著製造資源雲改造、雲遷移的需求， 也即雲計算領域的工業企業上雲。促進各類信息系統向雲平台遷移，豐富專業雲服務內容， 推進雲計算在製造業細分行業的應用，有助於直接提高行業發展水平和管理水平，是發展 工業網際網路的首要基礎性工作。

以區域為基礎，快速布局，推進工業雲建設。工信部在 2017 年 3 月發布《雲計算髮展三 年行動計劃（2017-2019 年）》，作為與工業網際網路互相帶動的舉措，工業雲的發展將成為 未來三年的重要應用促進行動之一。該計劃明確表示，貫徹落實《關於深化製造業與互聯 網融合發展的指導意見》，將深入推進工業雲應用試點示範工作。以各地政府組織牽頭， 依靠擁有先進技術實力的雲計算企業，構建製造業在內的工業雲，從而推動實體經濟發展 成為最終落腳點。

從實踐角度，區域性工業網際網路平台前期推廣得到了各地方政府的鼎力支持，發展較為迅 速。如我國重要的先進位造業基地長三角地區，浙江省早在 2017 年 4 月即推出了「十萬 企業上雲行動計劃」，江蘇省和上海市也分別於 2017 年 12 月和 2018 年 12 月印發了《加 快推進「企業上雲」三年行動計劃的通知》和《上海市推進企業上雲行動計劃（2018-2020 年）》。在全國範圍內，目前已經有 21省針對製造業企業上雲提出了各類發展計劃。

以推進企業上雲較早的長三角地區舉例，區域工業網際網路平台建設正在成為長三角產業合 作的核心，成為智能製造的新引擎。生產、管理、設備的全面上雲讓製造業企業在經營角 度發生了重大的變革，許多工人上班第一件事就是用手機登錄企業數字化運營管理系統， 查明當日的工作任務。從經營管理角度，運營管理系統創建一種開放智慧工廠模式，形成 扁平靈活、協同有效的共享智造生態，打通上下游產業鏈，從供研產銷四個環節確保產品 的周轉和存貨的靈活管理，提升了企業的運營效率和產品競爭力。

產業聚集和完備的工業體系，也為長三角構建區域協同的工業網際網路平台奠定了基礎。在 上海，依託大國企、大平台集中打造長三角一體化的工業網際網路平台，匯聚產業鏈上下游 數據；在浙江，阿里雲預計到 2025 年將連接 2 億台工業設備，服務工業企業 30 萬家；在 江蘇，超過 60 萬台工程機械裝備通過徐工集團的漢雲平台「登雲上網」。2018 年，長三角 工業網際網路平台助力百萬企業「上雲上平台」服務倡議正式啟動，提出力爭到 2020 年實 現新增「上雲上平台」企業百萬家，運營成本降低 20%以上，生產效率提高 20%以上，促 進產業鏈、供應鏈高效協同和資源配置優化。

2.4.3. 工業網際網路平台明顯區別於傳統 IT架構

工業網際網路平台採取雲化、敏捷開發等方式，降低了工業企業投入信息化、數字化的成本。 相較於傳統 IT架構，工業網際網路擴大了數據採集的範圍、增強了數據的時效性，並通過工 業知識的沉澱和創新，持續疊代研發各類工業 APP 應用。從知識管理角度來看，由於工業 軟體數量少，且系統內知識無法拆分提取，難以復用，歷史上大量工業企業生產中有價值 的工業知識經驗沒能沉澱下來。「傳幫帶」模式仍是工業知識傳承的重要途徑，人才培育 需要花費幾年甚至幾十年時間，人才流動將為企業帶來不可預估的損失。工業網際網路平台 解決方案改變了工業知識傳遞途徑，基於平台上匯聚的工業機理模型和微服務組件，工程 師能夠以更低的成本、更高的效率、更具拓展性地開發工業 APP，解決企業創新發展中對 於單一人才的依賴帶來的制約。

不同行業發展各異，行業需求多樣化。與區域工業網際網路平台不同，行業的工業網際網路平 台更加深入工業知識和行業機理，很難採取通用的範式包羅萬象。在這種情況下，往往是 行業龍頭企業基於內部轉型升級驅動力來推動數字化改造、企業上雲、以及工業網際網路的 發展。根據我國統計局口徑，把我國工業分為 41 個大類行業，上百個小類。由於各行業 所處的產業鏈位置、生產特徵、業務需求和兩化融合水平存在差異，現階段工業網際網路平 台應用推廣在各行業步調不一，應用重點和發展路徑呈現出較為明顯的行業特徵。

電子、家電、電力等行業發展最好，流程型行業普遍優於離散行業。電力行業、電子行業 均為技術密集型行業，是「中國製造」崛起過程中重要的參與者，歷史上兩化融合基礎好。 電力行業是技術密集、裝備密集和資本密集行業，是我國現階段工業網際網路普及度最高的 行業。除上述三個行業外、石油石化、鋼鐵、交運設備製造等資本密集，國有企業集中的 領域中，工業網際網路發展也較好。我們認為主要原因是技術和資本密集型行業在技術更新 和資本投入上本身具備主觀意願，且資本密集型行業對精益管理、效率提高具有較強的需 求，因而從早年工業 1.0、工業 2.0時代就比較關注兩化融合。此外，流程型行業的工業互 聯網發展水平普遍高於離散型行業，與上述提及的資本密集、技術密集有一定關係。流程 型行業的特點是生產過程高度機械化流水化，本身就需要 MES、PLC 等信息系統參與過程 控制，且故障停機帶來的成本較高，工業企業需求明確，因而在工業網際網路建設上更有積 極性。

以鋼鐵行業為例，鋼鐵行業具有技術和勞動密集、前端流程、後端離散等特點。傳統生產 中高耗能、高排放，對環保限產等壓力較大；此外鋼鐵企業生產作業環境較為惡劣，人員 流動性較高，工藝原理複雜，對於技術的傳承以「老帶新」為主，很難將管理方法和行業 知識沉澱下來。基於工業網際網路平台，能夠對煉鐵高爐等設備開展實時運行監測、故障診 斷、能源調度管理，提升產線運行效率，降低能耗和排放；此外通過將經驗和知識模塊化、 大幅減少停機故障和安全事故。

除重點行業外，重點工業設備上雲也逐漸被重視。由於工業門類複雜、行業壁壘高，跨行 業平台推廣存在一定難度，因此行業平台企業提出了利用關鍵工業設備的方式實現跨行業 跨領域發展的辦法。工信部 2018 年 7 月印發《工業網際網路平台建設及推廣指南》，提出實 施工業設備上雲「領跑者」計劃，推動工業窯爐、工業鍋爐、石油化工設備等高耗能流程 行業設備，柴油發動機、大中型電機、大型空壓機等通用動力設備，風電、光伏等新能源 設備，工程機械、數控工具機等智能化設備上雲用雲，提高設備運行效率和可靠性，降低資 源能源消耗和維修成本。這種工業企業較常見的通用型設備，不但弱化了行業准入門檻， 對於工業網際網路平台企業而言，還能能夠通過不同行業積累的數據橫向對比，精準運維， 提升效益。同時這也是單一行業的工業網際網路平台向跨行業跨領域平台發展的重點路徑。

2.4.4. 短時間內，行業與區域工業網際網路平台將同步推進

從參與方角度，工業網際網路平台參與企業大致分為五類：

1、 頭部製造企業：如航天科工、中船工業、三一重工、海爾、美的、富士康等製造行業 龍頭企業在踐行企業平台化轉型的過程中，孵化出專業的工業網際網路平台公司，建設 運營平台，提升第三方平台服務能力；

2、 傳統系統解決方案提供商（包含傳統機械和自動化企業）：如華為、徐工信息、寶信軟 件、石化盈科、浙江中控、華龍訊達、浪潮等基於長期服務行業的經驗，正從傳統系 統解決方案服務商向平台解決方案服務商轉型；

3、 傳統軟體企業：如東方國信、用友、金蝶、索為等軟體企業，基於平台架構加速軟體 雲化發展，強化工業機理模型的開發部署；

4、 網際網路企業：如阿里、騰訊、百度等在消費網際網路向產業網際網路轉型中，紛紛向各工 業領域拓展，或與傳統製造企業合作共建工業網際網路平台

5、 單點突破的創業企業：如優也、寄雲、天澤智雲、崑崙數據等一批初創企業，在工業 大數據、工業網際網路浪潮下，重點圍繞解決特定工業行業或領域業務痛點，提供平台 解決方案服務。

在五類主要廠商中，製造企業和傳統系統解決方案提供商由於存在較強的行業屬性，大多 參與行業工業網際網路平台的建設，並且通過自身在行業內的優勢地位，迅速建立起數據+行業應用平台，並且開始向同類型（比如家電企業海爾向同為離散製造的服裝紡織行業擴 展）行業拓展業務版圖。軟體和網際網路企業歷史上服務的行業較多，通常從不同行業的共 性需求出發，參與到區域雲、區域工業網際網路平台的建設中。其中也有部分 ICT 企業兼備 行業和區域特徵，發展出跨行業、跨區域的工業網際網路平台如東方國信、阿里等。創業企 業整體規模和體量尚小，一般採取單點突破的方式，圍繞特定場景開展業務，由於客戶付 費屬性的關係，以集中在能源電力、軌道交通、鋼鐵冶金等重點行業為主。

我們認為，區域聚集和行業深耕都是工業網際網路平台發展的重要路徑，短期內仍是合作發 展階段。短期內，區域聚集受益於政府政策的推動和相關補貼的促進，發展更為迅速。但 當區域聚集的業務流程平台發展到一定階段後，深耕行業、以工業需求為主的行業性平台 將迎來快速發展。此外，國家級跨行業、跨領域平台存在一定數量上的限制（分兩期評選 10 家），在發展前期階段也不會無限制擴張行業，更多是通過相關領域滲透、通用型設備 管控等方式進入新領域，因而與固有行業平台暫時不會形成競爭。換言之，根據 2019 工 業網際網路峰會上工業和信息化部副部長陳肇雄引述的觀點，2019 年我國工業網際網路產業規 模將達到 4800 億元，而大家熟知的工業網際網路公司規模仍然不大，大部分公司仍然處於 發展初期，尚不會進入存量競爭階段。海量的工業需求必將推動行業持續發展，當行業成 長到一定階段後，具備稀缺性的雙跨平台有望藉助前期數據積累的優勢，實現平台級發展。

2.5. 安全是工業網際網路建設的重要保障

2.5.1. 安全保障是工業網際網路發展的重要環節

在工業網際網路發展的同時，安全保障將成為越來越重要的環節。根據工信部對《深化「互 聯網+先進位造業」 發展工業網際網路的指導意見》的解讀，工業網際網路安全問題從實施角 度可分為設備安全、控制安全、網絡安全、平台安全和數據安全等幾個部分。

 設備安全。工業設備和組件直接暴露在公用網絡（商業 IT 網絡）下帶來的各類攻擊問 題，需要專門防護手段和技術，確保工業設備免受攻擊。

 網絡安全。即為傳統的安全廠商所熟悉的工控防火牆、身份認證和識別、IDS/IPS 等基 礎服務。

 控制安全。工業網際網路控制層如 PLC 等信息系統的安全。隨著工業網際網路平台的建設， 控制環境開放也帶來了各類系統漏洞的威脅。

 應用安全。指支撐工業網際網路業務運行的應用軟體及平台的安全，各類工業網際網路平 台及上雲的應用，與常見商用軟體的類似，將持續面臨病毒、木馬、漏洞等傳統安全 挑戰。

 數據安全。是指工廠內部生產管理數據、生產操作數據以及工廠外部數據等各類數據 的安全問題，將直接關聯到工廠的生產運行狀態。不管數據是通過大數據平台存儲、 還是分布在用戶、生產終端、設計伺服器等多種設備上，海量數據都將面臨數據丟失、 泄露、篡改等安全威脅，這一部分對於大部分安全廠商尚屬新的領域，除數據防泄漏 外，對數據安全的保護也將成為未來安全廠商在數字製造過程中需要不斷解決的新問 題。

2.5.2. 工業設備暴露和工業漏洞是當前工業網際網路安全面臨的重點問題

工業網際網路安全的問題主要是工控組件和工控設備暴露的問題。從目前工業網際網路發展情 況來看，工控防火牆、工業控制系統的安全部署屬於傳統企業 IT 安全範疇，在大中型工業 企業內網安全中實現了一定程度的覆蓋。工業網際網路平台的建設尚屬於較為初期的階段， 因而數據和應用的總量仍不夠多，帶來的威脅不明顯。相較而言，設備安全的問題當下最 為嚴重。理論上講，隨著工業網際網路連接的設備總數越多，設備的聯網和數據交換越頻繁， 就越有可能存在暴露在網際網路上的情況。從 Positive Technologies 統計結果來看，美、歐 等已開發國家的工業聯網水平最高，工控系統組件暴露問題也最明顯。中國暴露工控設備數 量在全球排名第六，無論是工控組件還是工控設備，直接暴露在網際網路下均可能吸引黑客 帶來大規模的攻擊，直接影響到工業生產。

除設備暴露外，工控系統漏洞問題也日益嚴重。工業網際網路的發展帶來越來越多的通用協 議、硬體和軟體在工業控制系統產品中採用，並以各種方式與網際網路等公共網絡連接，使 得針對工業控制系統的攻擊行為大幅度增長。雖然傳統大型製造業在工控系統安全領域采 取了一定的軟硬體措施保障系統正常運行，但與所有網絡安全類似，攻擊和防禦是永恆的 主題，需要不間斷的進行技術更迭以確保漏洞不被利用。當前最常見的工業網際網路攻擊方 式就是利用工業控制系統的漏洞，尤其是高危漏洞對 PLC(Programmable Logic Controller， 可編程邏輯控制器) 、 DCS(Distributed Control System ， 分 布 式 控 制 系 統 ) 、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition，數據採集與監視控制系統) 等系統展開 攻擊。攻擊者可以利用多樣化的漏洞獲取非法控制權、通過遍歷的方式繞過驗證機制、發 送大量請求造成資源過載等安全事故。實際上，無論攻擊者無論利用何種漏洞造成生產廠 區的異常運行，均會影響工控系統組件及設備的靈敏性和可靠性，造成嚴重的安全問題

2.5.3. 工業網際網路安全仍是傳統廠商的天下，但運營模式有較大不同

從宏觀角度來看，工業網際網路目前已經廣泛應用於電力、交通、石油、取暖、製造業等關 鍵信息基礎設施領域，一旦發生安全事件，往往會造成巨大的損失和廣泛的影響。但是， 由於工業網際網路環境的特殊性，傳統的 IT 信息安全技術並不能完全有效的保護工業系統 的安全，甚至很多常用的安全技術都不能直接應用於工業網絡的安全防護。對於工業互聯 網安全的分析與防護，需要使用一些專門的方法和專用的技術。

工業生產實時、複雜的特徵決定了工業網際網路安全更加傾向於主動防禦、態勢感知等新興 安全運維方式。當前工業網際網路安全建設以資產端點保護、漏洞防護、周期滲透測試等方 式為主。隨著工業網際網路平台的逐步建設，與之同步配套的工業網際網路信息安全管理系統 應當實現集工控安全監控、安全信息統一分析展現、工控異常告警、總體安全評估以及工 控安全運維支撐多種能力於一身，為工業網際網路用戶的安全運行保障提供了一站式的管理 和監控系統。從設備維度，主動防禦型工業網際網路安全平台應當以工控設備資產管理為主 線，以安全信息集中管理為手段，以威脅發現和處置為核心，目的是幫助用戶構建一個威 脅監控以及威脅處置的統一安全管理中心。

當前工業網際網路安全的參與方仍然是傳統安全廠商。一方面，安全行業門檻較高，技術發 展較快，專業性強，因而跨行業巨頭不易進入，創業公司前期快速成長後面臨較大的管理 成本擴張較慢；另一方面，傳統安全廠商早在五六年前即著手開展工控安全產品的研發， 具備一定的先發優勢，產品和解決方案已經經歷了前期打磨階段，當前優勢明顯。主要參 與者如啟明星辰、綠盟科技、天融信、360、奇安信、衛士通、安恆信息等當前工業互聯 網安全的收入和收入占比不高，仍處於快速發展中，未來有望隨著工業網際網路的快速發展 加速拓展工業網際網路安全相關業務。

我們認為，平台體系和安全體系堅持同步規劃、同步建設、同步運行，對於安全廠商而言， 工業網際網路的建設帶來了海量的新興的安全需求。由於越來越多的生產和決策依託於網絡 與數據，提升安全防護能力將成為製造企業下一步升級改造的重點。提升安全防護能力、 建立數據安全保護體系等一系列結合工業網際網路的需求為安全廠商帶來了廣泛的市場空 間。標識解析系統安全、工業網際網路平台安全、工業控制系統安全、工業大數據安全等相 關的核心技術，以及攻擊防護、漏洞挖掘、入侵發現、態勢感知、安全審計、可信晶片等 安全產品的研發，新的安全需求將帶動安全行業中長期發展，為安全廠商的持續增長打下 需求基礎。

2.6. 相關標的推薦

根據工信部《深化「網際網路+先進位造業」 發展工業網際網路的指導意見》，工業網際網路的發展主要落腳在如下方面：

 網絡基礎方面。重點推進企業內外網改造升級，構建標識解析和標準體系，建設低時 延、高可靠、廣覆蓋的網絡基礎設施，為工業全要素互聯互通提供有力支撐。

 平台體系方面。重點推動建設若干個面向多行業、多領域應用的國家級平台，支持形 成一批具有較強示範引領效應的企業級平台，形成國家、企業兩級工業網際網路平台體 系，促進工業全要素連接和資源優化配置。

 安全保障方面。重點加強工業網際網路安全技術手段建設，形成國家、行業、企業協調 聯動的工業網際網路安全工作格局，建設覆蓋產業全生命周期的安全保障體系。

從網絡、平台、安全三層級來看，我們重點推薦：工業網際網路平台企業東方國信、用友網 絡、寶信軟體、漢得信息；工業網際網路安全廠商啟明星辰；建議關注賽意信息、綠盟科技 等。

3. 通信行業：深度參與助力打造基礎設施

通信通過在數據中心、網絡、平台、終端四環節深度參與，助力打造基礎設施。根據工業 網際網路產業聯盟發布的《工業網際網路標準體系》，工業網際網路通過系統構建網絡、平台、 安全三大功能體系，打造人、機、物全面互聯的新型網絡基礎設施，形成智能化發展的新 興業態和應用模式。

工業網際網路的實現過程中，通信行業所處的位置十分關鍵，其中網絡層：需要各種智能裝 備實現充分聯網化，通過廣域網或者區域網、無線和有線的通信方式相互滲透、互為補充， 新型網關推動異構互聯和協議轉換，工廠與產品、外部信息系統充分互聯；平台層：主要 實現內外部數據的充分匯聚，支撐數據的存儲、挖掘和分析；終端方面：需要個體聯網化 產品通過通信模組進行數據傳輸，是物體聯網末端，也是關鍵部件。

網絡層面：對於具體的聯網方式需要結合通信需求、布線情況、電源供應等，並充分結合 IP 化、無線化等技術趨勢。如針對在制品，可以採用短距離通信和標識技術，如藍牙、二 維碼、RFID 等；針對生產裝備或裝置，可以直接利用現有的聯網方式，也可以考慮利用工 業乙太網、工業無線等增加聯網接口；針對監測設備，如果實時性要求不高，可以採用有 線寬頻通信、無線寬頻、LTE 增強、NB-lot、5G 等技術。

平台是承上啟下的新價值中樞。工業網際網路平台作為工業網際網路整體解決方案的核心，起 到了承上啟下的作用。平台從底層到高層可分為四大平台類型：設備管理平台 DMP、接入 管理平台 CMP、應用使能平台 AEP、業務分析平台 BAP，其中在通信領域最核心的是 CMP 和 AEP 兩個平台，在工業應用這個垂直場景來看，業務分析平台 BAP 是核心。平台是構建 工業網際網路生態圈的核心，IT 服務商、行業企業、網際網路企業、電信運營商都看到了這個 趨勢，四大陣營均圍繞物聯網平台，依託各自優勢，從不同切入點展開產業生態建設。

終端方面，一般包含通信模組+處理平台+信息採集傳感平台三部分，通信公司主要圍繞 通信模組進行布局。通信模組是各類智能終端得以接入完成的工業互聯生態的入口。通常 情況下，每增加一個物聯網連接數，將增加 1-2 個無線模組。就戰略地位而言，無線通信 模組是物聯網的基礎支撐，作為基礎能力的無線通訊模組供應商也將會是物聯網產業最先 獲益的一個環節。

3.1. 新一代信息技術革命背景下數據中心長期景氣

數據流量爆炸式增長，IDC 產業規模不斷擴大。當前，全球信息技術創新進入新一輪加速 期，5G、物聯網、人工智慧、VR/AR 等新一代信息技術和應用快速演進，對數據中心的 規模、建設模式、性能各方面產生重要影響。從規模來看，5G、物聯網以及工業網際網路將 帶動數據量爆炸式增長，引領數據中心需求猛增，帶動數據中心總體建設規模持續高速增 長，並且集約化建設的大型數據中心比重將進一步增加。

全球數據中心數量減體量增，大型及超大型數據中心快速增長。2010 年以來全球數據中 心平穩增長，從 2017 年開始，伴隨著大型化、集約化的發展，全球數據中心數量開始縮 減。據 Gartner統計，截至 2017 年底全球數據中心共計 44.4 萬個，其中微型數據中心 42.3 萬個，小型數據中心 1.4 萬個，中型數據中心 5732 個，大型數據中心 1341 個，預計 2020 年將減少至 42.2 萬個。從部署機架來看，單機架功率快速提升，機架數小幅增長，2017 年底全球部署機架數達到 493.3 萬架，安裝伺服器超過 5500 萬台，預計 2020 年機架數將 超過 498 萬，伺服器超過 6200 萬台。

我國數據中心規模和數量快速增長。據統計，2013 年以來，我國數據中心總體規模快速增 長，到 2017 年底，我國在用數據中心機架總體規模達到 166 萬架，總體數量達到 1844 個， 規劃在建數據中心規模 107 萬架，數量 463 個。其中大型以上數據中心為增長主力，截止 2017 年底，大型以上數據中心機架數為 82.8 萬，比 2016 年增長 68%，在數據中心總體規 模中占比近 50%，比 2016 年增長 10%，預計未來占比將進一步提高。

我國 IDC 市場規模高速增長。受 「網際網路+」、大數據戰略、數字經濟等國家政策指引以 及移動網際網路快速發展的驅動，我國 IDC 業務收入連續高速增長。根據中國信息通信研究 院統計，2017 年我國IDC 全行業總收入達到 650.4 億元左右，2012-2017 年複合增長率為 32%，持續保持快速增長勢頭。根據測算，2017 年我國傳統 IDC 業務收入為 512.8 億元， 占 IDC 全行業總收入的比重為 78.8%。雲服務收入 137.6 億元，占比 21.2%，比 2016 年提 高 2.8%。隨著萬物互聯、工業互聯、企業上雲等逐步落地，預計未來 IDC 業務收入有望進 一步加快增長。

3.2. 運營商加碼 5G 布局，物聯網萬億市場開啟

當前物聯網技術存在碎片化的特點，採用的標準和技術有多種多樣，主要分成三大類，一 類是以自建立網絡，小範圍短距通訊網絡為主，主要技術包括 IEEE802.11ah（低頻 WiFi）、 Bluetooth 和 ZigBee；二是使用非授權頻段做廣域覆蓋為主，主要技術包括：Sigfox、Lora； 三是運營商主導依託蜂窩技術，使用授權頻段做廣域覆蓋，包括 NB-IOT 和 5G 的 eMTC。

與短距離接入相比較，NB-IoT/eMTC 在覆蓋範圍（根據信道環境不同 1KM-10KM 比 10M-100M）和電池壽命（10 年比 1 天-1 月）、移動性和 QoS 方面有絕對的優勢；與其他 廣域覆蓋技術相比，NB-IoT 比 LoRa 電池壽命也要長一倍以上，移動性也更好；與 Sigfox 相比，NB-IoT 依託的產業聯盟更為強大，雖然 SigFox 已經在使用 ARM 的模式向其他晶片 廠授權生產，但是顯然抵擋不住運營商強大的朋友圈。綜上所述，在技術上環節上 NB-IoT/eMTC 的組合綜合實力優於其他對手。

5G 商用元年，國內運營商資本開支底部回升，行業反轉向上，同時無線側增速明顯。從 三大運營商最新的年報統計看：2019 年是國內運營商資本開支底部回升開始的第一年，行 業有望反轉向上；同時結構拆分上看，無線側增量明顯。國內三大運營商 2018 年實際資 本開支完成額為 2869 億元，同比下滑 7%，2019 年 Capex 預算約為 3029 億元，同比增長 5.6%。可 以看出，運營商 Capex 經歷了連續 3 年下滑（2016-2018 年分別下滑 18.7%、13.4% 和 7%）之後開始企穩回升，4G 到 5G 周期的底部信號顯現。

另外值得注意的是，三家運營商除了無線側投資有明顯增長，類似增值業務/支撐系統/信 息及應用的投資力度有顯著增長，其中中國移動尤為凸出。傳輸網受網絡擴容升級需求拉 動，波動不大，基建投資開始呈穩中略升趨勢，固定寬頻業務投資力度開始減弱。

三大運營商 NB-IoT 全國性網絡建設完成。NB-IoT 是基於移動蜂窩通信網絡的通信體系， 具有廣覆蓋、大連接、低功耗、低成本的優勢，解決了傳統物聯網存在的技術碎片化、覆 蓋不足的問題，使物聯網絡逐步從分散的局域走向標準的廣域，極大提升了物聯網的應用 能力，有望成為 4G 階段萬物互聯的主流網絡技術。根據中國信息通信研究院 2018 年 12 月 10 日發布的《物聯網白皮書》，國內 NB-IoT 基站已超過 100 萬個，從廣覆蓋開始走向 深度覆蓋。中國電信藉助其 800MHz 的優質頻譜資源，於 2017 年 5 月率先建成全球最大 的 NB-IoT 網絡，開通 31 萬 NB-IoT 基站，到 2018 年 9 月，基站數已擴展到 40 萬，進一 步推進深度覆蓋。2017 年 10 月中國移動啟動 NB-IoT 工程無線和核心網設備設計和可行 性研究集采，工程費達 395 億元，目前已實現 348 個城市 NB-IoT 連續覆蓋和全面商用。 2018 年 5 月，中國聯通實現 30 萬 NB-IoT 基站商用。三家運營商完成超百萬 NB-IoT 基站 商用，中國已建成全球最大的 NB-IoT 網絡，網絡優化和深度覆蓋將是下一步布局重點。

地方積極推進 5G 建設進程，深圳、上海陸續開展 5G 商用試點。省級兩會相繼拉開序幕， 推進 5G 建設進程成為了各省 2019 年的一項重點工作。其中，廣東省、重慶市、浙江省、 上海市、海南省、雲南省、貴州省、吉林省、山西省、湖南省、廣西、遼寧省、河南省、 黑龍江省、北京市、天津市、湖北省、江蘇省、四川省、安徽省、福建省相繼將 5G 建設 列入 19 年重點工作。

3.3. 平台是工業網際網路整體解決方案的核心

物聯網平台作為工業網際網路整體解決方案的核心，起到了承上啟下的作用。物聯網平台按 照邏輯關係從下層到上層提供四大功能：終端管理（Device Management）、連接管理 （Connectivity Management）、應用支持（Application Enablement）、業務分析（Business Analytics）等主要功能。因此物聯網平台從底層到高層可分為四大平台類型：設備管理平 台 DMP、接入管理平台 CMP、應用使能平台 AEP、業務分析平台 BAP，其中在通信領域 最核心的是 CMP 和 AEP 兩個平台。

在物聯網價值鏈中，現階段感知層和通信層占據了較大的份額，但整個價值鏈的重心在向 客戶側轉移。隨著運營商廣域覆蓋的推進，海量設備會接入統一的 CMP 平台，CMP 平台 自然產生更大的價值；CMP 平台接入數的增長又使得 AEP 平台存儲的數據快速累積，數 據的累積將催生新的應用，價值鏈繼續向應用層傳導。

平台是構建物聯網生態圈的核心，IT 服務商、行業企業、網際網路企業、電信運營商都看到 了這個趨勢，四大陣營均圍繞物聯網平台，依託各自優勢，從不同切入點展開產業生態建 設。IT 服務商的策略是以雲生態圈為基礎，依託強大的基礎設施和雲計算資源布局平台， 與晶片、硬體廠商合作；行業企業利用垂直行業優勢，圍繞工業應用智能化布局；網際網路 企業基於移動網際網路平台拓展物聯網平台服務，利用入口和用戶優勢布局；電信運營商發 揮連接優勢，立足通信管道布局。

目前，整個產業鏈仍處於較為動盪的格局，各陣營之間競爭與合作並存。在競爭方面，一 是圍繞產業鏈上下游企業和應用開發者，巨頭企業積極爭取更多盟友構建產業生態，提升 物聯網平台價值；二是圍繞市場，通過提供設備管理、行業應用等解決方案，培育大量固 定用戶群體。在合作方面，IT 巨頭們也已經認識到單一物聯網平台企業難以從底層到上層 提供包括設備管理、連接管理、應用使能和業務分析在內的完整平台功能，平台企業之間必須分項和合作，規模才是王道。2016 年，有關於平台的合作和融合案例比比皆是。PTC 和 Bosch 宣布成立技術聯盟，整合 ThingWorx 和 BoschIoTSuite，實現設備管理平台與應 用使能平台之間結合；GE 通過與微軟建立戰略合作夥伴關係，將推動 Predix 平台與 AzureIoTSuite、Cortana 智能套件的深入整合，獲得人工智慧、自然語言處理、高級數據 可視化等技術和企業應用方面的支持；GE 與 SAP 宣布將推動 Predix 平台與 SAPHANA 雲 平台的集成，並在資產管理領域加深合作。A 股上市公司中，宜通世紀通過與 Jasper合作 在中國聯通共同部署 CMP 平台，並逐步延伸到 AEP 平台；日海智能通過收購艾拉雲，延 伸 AEP 平檯布局。

我們認為，物聯網的發展雖然有別於消費網際網路，但是隨著數據價值的日漸加深，布局平 台的公司有望厚積薄發，值得期待

從國內市場來看，CMP+AEP 模式最典型的兩個平台是中國移動的 OneNET 和中國聯通與 Jasper聯合的平台。

OneNET 為中國移動自有物聯網平台，經過近 4 年的發展，OneNET 的設備連接數近 9000 萬，用戶數超過 10 萬，產品數超過 12 萬，API 日均調用超過 2 億次，增速、規模、活躍 度保持全球領先。

2014 年 9 月，Jasper通過天河鴻城（宜通世紀子公司）子公司愛雲信息，開始為中國聯通 打造物聯網業務運營管理 CMP 平台，自 2015 年 6 月上線以來，用戶數快速增長，截至年 報，註冊發卡數達到 1.05 億戶（同比增長 0.42 億），計費連接數達到 3324.5 萬戶（同比增 長 935.91 萬）。同時，藉助與 Jasper 的 CMP 平台合作的先發優勢，宜通世紀進一步延伸 布局 AEP 平台，與歐洲領先的 Cumulocity 合作，於 2016 年 12 月推出立子云 AEP 平台， 聚焦工業物聯、車聯網、智慧醫療等六大行業端對端解決方案，截至 2018 年報年已經服 務超過 60 多家客戶（同比 2017 年底的 20 多家大幅增長），AEP 平台有望與 CMP 平台形 成顯著協同效應，複製 CMP 平台的高增長。

3.4. 終端無線模組將放量

全球市場來看，根據 GSMA 移動智庫與中國信通院 2016 年發布的報告顯示，2015年全球 蜂窩 M2M（2G/3G/4G）連接數為 3.05 億，到 2020 年將達到 9.6 億次，複合增長率 26%。

而從總的網絡連接來看，蜂窩 M2M 連接數占比將從目前的 4%提升到 2020 年的 9.9%。這 個比例在地區間有顯著的差異：北美2020 年蜂窩 M2M 連接占比預計達到三分之一；歐洲 地區預計達到 20%。從全球看，2015 年全球 70%的蜂窩 M2M 設備仍然採用的是 2G 網絡。

物聯網市場規模上，根據 Analysys Mason Limited 數據，2018 年度，全球 M2M 設備連接 相關收入達到 291.75 億美元。到 2024 年，全球 M2M設備連接相關收入將達到 691.19 億 美元，複合增長率為 17.07%。

市場規模的行業劃分上，根據 Analysys Mason Limited 數據，2013 年度汽車與交通行業設 備連接相關收入占比 32.41%，是 M2M 設備第一大應用行業。到 2024 年，汽車與交通設備 連接相關收入將增長至 370.67 億美元，複合增長率達到 52%，占整體收入比例 53.69%， 遠遠高於整體複合增速，因為車載領域的產品不斷升級，新產品價格還會進一步提升。

物聯網連接數的高速增長促進了無線通信模塊的銷量提升。對無線通信模塊的需求和 M2M 連接數是一一對應的關係，通常情況下，每增加一個物聯網連接數，將增加 1-2 個 無線模組。

……

4. 機械裝備：深度參與感知層，積極向平台層/網絡層業務拓展

4.1. 機械裝備在工業網際網路中的重要角色

裝備製造直接相關領域包括：1）感知層，主要包括各種執行設備（CNC、工業機器人、 自動化生產線例如鋰電自動化產線、檢測設備及 AGV 等）及數據搜集及傳導設備（傳感器、 RFID 標籤/讀寫器）。2）PLC，可編輯邏輯控制器，主要職能為直接控制及監測現場設備， 其次為收集及傳導信息。部分國內設備廠商開始具備生產 PLC 能力。

近年來，部分領先製造業企業也開始向網絡層或平台層進行業務拓展，從而由核心裝備制 造往裝備+服務模式轉型。例如：自動化集成企業參與到網絡層的網絡模塊連接、設備管 理等領域，製造業頭部公司自建區域/行業平台層、應用層建設等等。

4.2. 工業網際網路有望加快我國製造業自動化升級趨勢

自動化設備，例如 CNC、工業機器人、檢測設備、AGV 等，每年的市場容量普遍較大，例 如 CNC 國內容量約為 300 億元，工業機器人約為 200 億元，加上集成空間翻倍，檢測設 備僅面板及半導體領域就有 300 億左右的市場空間，而 AGV 過去年複合增速超過 50%，年 市場空間在 150-200 億之間。由於市場空間廣闊，近年來在主要自動化設備領域均湧現了 一批優秀的國內企業，以性價比+服務優勢不斷實現對海外公司的追趕。

而 PLC 即可編程邏輯控制器，主要由 CPU、存儲器、輸入/輸出單元、外設 I/O 接口、通 信接口及電源共同組成，根據實際控制對象的需要配備編程器、印表機等外部設備，具備 邏輯控制、順序控制、定時、計數等功能，能夠完成對各類機械電子裝置的控制任務。PLC 系統具有可靠性高、易於編程、組態靈活、安裝方便、運行速度快等特點，是控制層的核 心裝置。 在智能製造系統中，PLC 不僅是機械裝備和生產線的控制器，還是製造信息的采 集器和轉發器，類似於神經系統中的「突觸」，一方面收集、讀取設備狀態數據並反饋給 上位機（SCADA 或 DCS 系統），另一方面接收並執行上位機發出的指令，直接控制現場層 的生產設備。

國產控制器發展較為成熟，是上游核心零部件中與進口產品差距最小的部分。目前，國產 控制器與進口產品存在的差距主要集中在控制算法和二次開發平台的易用性方面。

控制算法的差距導致國內控制器的應用範圍有限，目前大多集中在較為簡單的搬運、碼垛 領域。而且由於軟體水平不及國外，因此軟體的穩定性受到影響，出現故障的機率也比進 口產品高。其次，國內產品研發與產業實際需求有所脫節，沒有將算法和特定行業場景需 求結合。比如 FANUC 機器人在運行過程中，可根據不同的姿態選取三種算法進行作業， 然而國產控制器並不具備這種能力。

4.3. 傳感設備工業物聯網的核心基礎

傳感器為工業物聯網的基礎和重要組成部分。根據物聯網的技術路線圖，物聯網產業鏈包 括感知層、傳輸層、數據處理層和應用服務層。其中，傳感器作為感知層，是物聯網產業 鏈的核心基礎。在物聯網運行中，傳感器將感知獲取到的物理、化學、生物等信息轉化為 易識別的數字信息傳輸至後端平台進行處理、分析、應用。

傳感器市場呈高速增長態勢。全球傳感器市場規模保持快速增長，據前瞻產業研究院測算， 傳感器行業市場規模自2010 年的720 億美元增長至2018 年的2059億美元，CAGR達14%。 同時，前瞻產業研究院測算，2015 年我國傳感器市場規模為 995 億元， 2017 年末增長至1300 億元，預計到 2022 年中國傳感器市場規模將達到 2327 億元。

由於工業物聯網的發展要求，傳感器呈現智能化趨勢。目前，部分傳感器已具有信息處理 能力，可以集成傳感器、微處理器和執行器，成為智能傳感器。據中國信通院統計，2016 年全球智能傳感器市場規模達到 258 億美元，預計 2019 年將達到 378.5 億美元，年複合 增長率超 10%；其中，智能傳感器下游應用中消費電子占比最大。同時據中國信通院測算， 2015 年我國智能傳感器市場約為 106 億美元，預計到 2019 年將達到137 億美元。

MEMS 作為智能傳感器代表，成為傳感器市場發展重點，獲大量應用。MEMS 具有微型化、 集成化、批量生產、方便擴展等特點，在技術上較普通傳感器而言精度高、重量輕、尺寸 小、能效高。根據 Yole Développement 統計，全球 MEMS 傳感器市場規模從 2015 年 118.5 億美元增長至 2017 年的138.3 億美元，CAGR 達到8.03%。至 2021 年，受益於物聯網的發 展，Yole Développement 預測 MEMS 傳感器 2021 年市場規模將達到 396.9 億美元。

……

4.4. 工業物聯網助推設備升級

民用表是工業物聯網中重要的數據埠，我們以此為例探討工業物聯網如何推動設備的更 新升級與價值量的提升，同時在這過程中，金卡智能也實現了從單機到工業物聯網整體解 決方案提供商的轉變。

4.4.1. 燃氣表智能化進程加快

智能民用表為工業物聯網重要數據埠，受網際網路巨頭青睞。金卡智能的主營產品為民用 燃氣表與工商業流量計，屬於物聯網感知層，是數據接收的埠，負責搜集居民和工商戶 的燃氣信息，再通過通訊網絡、應用管理軟體到網際網路雲服務，為客戶提供高價值、高性 能的產品及端到端解決方案，並與各大燃氣公司、華為、阿里巴巴等建立了長期戰略合作 夥伴關係。2016 年，公司即與阿里雲簽署《公用事業雲戰略合作協議》，致力於解決燃氣 行業信息化成本高致投入意願低、管+端運行效率低、毛利率下降、用戶滿意度低的問題。

燃氣表定期更新需求穩定，市場容量將持續提升。根據《國家計量檢定規程 JJG577-2012 膜式煤氣表檢定規程》，使用天然氣為介質的燃氣表使用年限一般不超過 10 年。因此對燃 氣表有穩定的更新需求，且隨著我國燃氣表存量的提升而上升。

工業物聯網的發展推動了民用燃氣表的更新升級：民用燃氣表經過數十年的發展已經進行 了多次疊代，由最初的膜式燃氣表，到 IC 卡燃氣表、2G 遠傳燃氣表，再到最新的 LoRa 遠傳燃氣表、NB-IoT 遠傳燃氣表。民用燃氣表的發展是一個不斷電子化、智能化、網絡化 的過程。

燃氣表的第一代產品是膜式表，需要燃氣公司上門抄表並且需要用戶去營業廳繳費。由於 膜式表為純機械結構，因此成本較低，在早年間得到了較廣的傳播。

IC 卡燃氣表解決了入戶抄表的麻煩，但仍需要用戶自行攜帶 IC 卡去營業廳或自助終端充 值。IC 卡燃氣表開啟了燃氣表智能化的第一步，也確立了之後燃氣表電子化、智能化、網 絡化的趨勢。

無線遠傳表實現了遠程計費以及網上繳費，讓用戶實現足不出戶就能繳納燃氣費，而且也 省去了燃氣公司建設繳費網點的麻煩，同時讓燃氣公司實現了數據收集以及階梯定價等進 階功能。

主流無線遠傳表分為 2G、LoRa、NB-IoT三種，NB-IoT 物聯網燃氣表應用範圍更廣。2G 遠傳表是三者中發展最為成熟的，但目前三大運營商正在逐步退出 2G 網絡運營的趨勢。 LoRa 遠傳燃氣表基於 LoRa 物聯網通信協議，需要自建通信網絡，前期投入成本較大，並 且後期需要不斷維護。NB-IoT 遠傳燃氣表基於 NB-IoT 物聯網通信協議，由於使用的是通 信運營商的網絡，因此不用自建網絡，只需繳納通信費即可。在三大運營商均已實現大范 圍 NB-IoT 網絡覆蓋的情況下，NB-IoT 物聯網燃氣表的應用範圍更廣。

此外，NB-IoT 網絡的低功耗、廣覆蓋特性完美契合智慧城市與物聯網的需求，例如智能 燃氣表、智能水錶、智能停車等應用。NB-IoT 產業鏈從上游晶片到下游運營商均有巨頭參 與，未來有望快速發展。同時，國家對 NB-IoT 網絡的支持也將利好 NB-IoT 物聯網表的快速普及。2017 年 6 月，工信部發布《關於全面推進移動物聯網（NB-IoT）建設發展的通 知》，要求加快推進網絡部署，構建 NB-IoT 網絡基礎設施。

金卡智能已布局物聯網智能燃氣表及其系統，並不斷試點推廣。公司早在 2013 年即推出 國內首款物聯網智能燃氣表系統，快速搶占物聯網智能燃氣表市場。在新一代物聯網通信 標準大局尚未確定的情況下，公司再度把握技術升級契機，率先布局 NB-IoT 標準的智能 燃氣表。2016 年，公司與深圳燃氣、中國電信、華為公司簽訂了《智慧燃氣戰略合作協議》， 在深圳啟動全球首個基於 NB-IoT 技術的遠程抄表試點項目，並不斷擴大 NB-IoT 智能燃氣 表試點範圍。

4.4.2. 金卡智能：由單機向整體解決方案服務商轉型

……

5. 工業網際網路案例之一：智能物流，倉-干-配-櫃多環節優化快 遞物流成本

5.1. 智能物流底層：工業網際網路的邏輯

智慧物流是指利用現代工業網際網路技術，對物流各環節進行實時狀態分析，最終實現自主 決策，建立一套現代化物流體系。智慧物流架構分為 感知層、傳輸層、服務層和應用層 ， 涉及的基礎技術包括人工智慧、大數據與雲計算、區塊鏈等，將整個物流系統組成一個工 業網際網路。

工業網際網路的概念在當前已經有所普及，但在物流領域的應用依然不夠成熟，物聯網技術 將會幫助行業從數字化到智能化的轉型。 當前物流業的瓶頸在於數字化程度不足， 感知層 面，利用硬體獲取基礎數據的普及程度仍有較大的進步空間。

 感知層是智慧物流的起點，是整個系統實現對貨物感知的基礎

1）感知層媒介主要是硬體：是直接進行物流動作的各項硬體設備，如叉車、卡車、無人 機等，其應用場景遍布倉庫、幹線、配送與末端；

2）採集方式：對物流信息的採集方式則包括了 RFID 感知技術、條碼自動識別技術、GPS 移動感知技術、雷射雷達探測技術、傳感器感知技術、紅外感知技術、語音感知技術、機 器視覺感知技術、無線傳感網技術等，實現對貨物數據的讀寫和實時監控。

 傳輸層：變化最大的層級，4G 向 5G 進階打開變革空間

傳輸層承擔數據傳輸任務，實現物流各活動環節的人、貨、車、路等信息的互聯互通。當 前正處於通信技術更新疊代，4G 向 5G 進階的階段。過去無線 WIFI、高速乙太網難以滿足 物流活動中貨物移動的及時通信，同時現有 4G 移動通信技術帶寬峰值受限無法承接日益 膨脹的海量物流數據實時傳輸，5G 技術不僅可以完成硬體節點之間的數據傳輸，更重要的 是可以支持工業網際網路、大數據、人工智慧技術的運用以及進一步升級。

 服務層：基礎技術，如大數據、雲計算、人工智慧等

服務層承擔數據的存儲、訪問和計算功能，主要負責接收傳輸層終端發送的信息，利用工 業網際網路、大數據、雲計算、人工智慧等技術對多種類型非結構化海量數據進行存儲、計算分析、檢索、實時交互等處理，產生決策指令。 以菜鳥當 前提供的物流雲服務為例，包 含 了 基 礎 組 件 （ 雲 服 務 器 、 雲 數 據 庫 、 負 載 均 衡 等 ）， 大 量 業 務 組 件 （ 地 址 解 析 、 車 輛 規 劃 等 ）、 技 術 集 成 、 數 據 和 安 全 組 件 等 。

 應用層：如 WMS、TMS 等，第三方與自開發皆有

應用層為藉助工業網際網路感知技術，接受服務層決策指令，在應用層完成實時操作。類似 於作業系統上的應用軟體， 當前最常見的應用系統包括倉庫管理系統（ W MS ，Warehouse Management System ）、 運 輸 管 理 系 統 （ T MS ， Transportation Management System ）、 供 應 鏈 管 理 系 統（ S CM ，Supply Chain Management ） 。對於一個綜合性的物流公司而言， 其業務往往涉及了倉儲、運輸、供應鏈、訂單處理等多點，信息會在各個系統中流通，當 前的專業管理系統市場中，既有專門的第三方軟體供應商，也有物流公司選擇自行開發的 如京東、菜鳥和幾家技術能力先進的一線快遞公司。

智慧物流應用場景

具體到落地， 我們將智慧物流的應用場景籠統地分為四段 ： 倉 、 干 、 配與櫃 。每一項各自 對應了不同的使用場景和硬體設備，各設備採集數據，並將數據通過物聯網互聯互通，再 採用大數據和人工智慧技術計算好線路、動作等，就形成從倉庫到最後一公里的、一個完 整的智慧物流系統。

5.1.1. 節點：倉庫，最成熟的案例為自動化無人倉庫

我國倉儲目前處於集成自動化向智能自動化倉儲過渡階段，依託工業網際網路等先進高新技 術，已有多項應用實現落地。其中包括倉庫選址、進出庫調配、自動化無人倉庫等。我們 在此處以自動化無人倉庫為案例進行剖析。

 自動化無人倉庫：自動化無人倉是不直接進行人工處理的情況下自動完成物料的存儲 和取出。

 自動化無人倉庫由硬體+軟體組成：

1） 軟體：WMS 是整個倉庫系統的智慧大腦，通過對倉庫內的各類資源進行計劃、 組織、引導和控制，實現對貨物的存儲與移動（入庫、出庫、庫內移動）管理， 提高庫存準確率，完成供應鏈一體化。目前，我國在 WMS 研發仍處於起步階段；

2） 硬體：為打造高度自動化作業流程，從倉庫揀選到存儲的各環節，需引入多種類 型的智能設備輔助完成工作，如 無人叉車、 機器人、 揀選 A GV 、分撥 A GV 、自 動封箱機、自動分揀裝備 等。

5.1.2. 運輸：幹線運輸與最後一公里

運輸配送可進一步細分為幹線運輸和最後一公里，智慧物流應用場景已頗為多樣。純線上 平台的形式包括車貨匹配（已出現較大公司）、線路規劃（多為物流公司內部開發，旨在 降低成本）、即時配送系統（技術領先企業包括美團外賣、順豐同城等）。

5.1.2.1. 幹線

 車貨匹配：平台將貨主的貨源信息與車主的運力信息集中在平台上，撮合雙方需求， 最後達成貨物運輸交易。當前來看，滿幫為在市場中較為典型、份額占比較高的平台。

滿幫（前運滿滿+貨車幫合併後的新公司）對區域內車輛分布、發貨情況進行監測，展示 當地車輛供需偏差情況，完成對未來車輛供給及貨源數量的預測， 公司也參與多項 5G 車 聯網協議制定 ，持續開展基於 V2X技術的編隊行駛和車車互聯研究；

 運輸線路調度：利用載重量/載重體積的傳感器和移動通訊技術對各個節點（倉庫和 轉運中心）的貨量實時監控，提取所需重新配置資源的信息，通過人工智慧等核心算 法對物流資源合理分配，優化運輸路線，提升貨車裝載率。

5.1.2.2. 最後一公里

 無人車：菜鳥於 2016 年 9 月上線機器人「小 G」，負責園區環境內末端配送，2018 年在雲棲大會發布新能源自動駕駛智慧物流車，可承載幾噸貨物，定位精度在 20cm 以內，可實現「車端-路端-雲端」三位一體的車路協同智能；京東無人車配送於 2018 年 6 月在北京海淀區已實現常態化運營，最多可配備 30 個取貨箱，15km/h 運行時速 也極大拓展了配送機器人的服務半徑。

 無人機：京東於 2018年 11月完成 幹線無人貨運飛機 首飛，機翼超過 10 米，裝載重 量超過噸級，可連續飛行 1000 公里以上。無人貨運飛機承接幹線與末端無人機轉接 工作，未來將與京東物流倉儲設施無縫對接，打造智慧物流供應鏈。此外，中國郵政、 圓通、蘇寧、菜鳥也相繼完成了無人機測試飛行。

 同城配送：指城市範圍內的物流配送，根據配送貨物性質可進一步細分為快遞同城配 和即時配送。從技術角度來看，技術含量較高的是即時配送。

 在分配訂單時，外賣平台需要考慮 外賣員與商家距離、路況信息、商家出貨特徵，最 重要的是用戶的需求，外賣員到用戶的距離和路況。 系統需要對時間、空間和商戶這 三個維度綜合評估，複雜度相當之高。美團構建 O2O 實時配送智能調度系統，將億 級歷史訂單數據分析作為基礎，結合對線下配送路況、天氣、取餐難度等多變因素進 行評估，為外賣員規劃最優路線，降低配送成本的同時提升客戶服務體驗。

5.2. 上市公司實踐落地

5.2.1. 快遞公司：利用智慧物流降本增效

對於當前智慧物流領域的落地實踐而言，快遞公司是在資金、技術等條件上均實力最強的 物流公司之一。當前上市的一線快遞，日均包裹數量在 1000-2000 萬票間，而一個包裹包 含了發出、到達、動態的線路規劃、路經轉運中心、經手人員、各環節逗留時間等多維度 信息，因此 快遞公司所面對的將會是每天數億級別的數據量。

當前一線快遞公司的電子面單率均在 95%以上，疊加手持把槍、轉運中心內的掃描設備等， 快遞包裹本身在數據的信息化上已經有了較強能力，當務之急一方面在於對現有數據的挖 掘，另一方面則是在如此大的數據量面前，如何加快數據的使用效率。因此過去幾家公司 都已自主研發系統，例如圓通自行開發金剛系統、行者系統，申通開發清源系統與錦囊計 劃，韻達與合作方探索邊緣計算與區塊鏈，德邦開發數字孿生中心、中轉 360等。

實踐上，快遞公司在智慧物流上的探索主要集中在降本增效，如幹線上的裝載率提升、以 及轉運中心端的自動化設備替代人工上。受益於規模效應+智慧物流的改善，過去幾年快 遞企業的單位運輸與操作成本均實現了快速下降。

 幹線：路由規劃提升裝載率，減少車輛損耗，降低成本

單位運輸成本的高低取決於外包運輸成本的高低、自有車隊的折舊、人員、油費、路橋等 諸多因子，而在當前快遞企業自有車隊占比逐年走高的背景下，快遞企業自有車隊的成本， 最核心的因子即為裝載率——智慧物流在此處發揮的作用就是，在一定的包裹量下，如何 通過更優化的線路規劃，提升車輛的利用率，並且減少空跑與無意義的來回。

 轉運中心：自動化人工拐點已現，人工成本逐年走低

轉運中心的成本下降，財務上是設備折舊上升與人工成本下降的曲線交匯。過去幾年快遞 公司均處於加速疊代設備的狀態，這直接帶來了人工成本和整個中轉中心成本的快速下降。

5.2.2. 順豐：大量超前投入

順豐在智慧物流領域是最具野心的物流公司，每年均有較大的研發相關的開支，其費用化 的部分高達通達系公司的接近 10 倍。分拆上市公司的支出方向，除了融合系統、運營底 盤等基礎支持系統之外，無人機、大數據、同城子系統是其中的亮點。

除了內部研發，順豐在外部投資上也走在前列，智慧物流方面最具備代表性的兩項投資分 別是物聯億達與美國的 Flexport，分別對應的是物流物聯網的落地與全球貨代平台。

 物聯億達，物聯傳感雲服務：2017 年，順豐控股四川物聯億達科技有限公司，物聯 億達精心打造的 PaaS（平台即服務）物聯網雲平台，基於物聯網、雲計算與人工智慧 技術，通過快速接入多種類型傳感器，為金融服務、倉儲物流、智慧交通、智慧農業 等行業應用與合作夥伴，提供物聯網中間件技術應用與解決方案支撐。

Flexport，現代貨代平台：2018 年 4 月與 2019 年 2 月，順豐先後兩次投資於貨運物流 平台Flexport（飛協博），Flexport 是最早推出專門服務於貨運的雲軟體和數據分析平台， 目前為二百多個國家的上萬名買方和賣方提供包括海運、空運、卡車、鐵路貨運、拖運和 搬運、倉儲服務、海關經紀、融資和保險在內的全方位服務。

6. 工業網際網路案例之二：工程機械，樹根&徐工雲平台邁向成熟

……

（報告來源：天風證券）

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