工业互联网平台发展概况

应用、技术、产业和商业等方面研究分析工业互联网平台发展脉络，为业界厂商、政府机构和投资者提供相关参考。

（一）互联网平台驱动工业数字化转型

平台模式、平台经济正在变革传统工业形态，对于多个企业来说，（1）如颠覆传统工业软件研发体系。，GE、PTC、西门子、华为等平台企业纷纷打造云端开发环境，构建开发者社区，引入低代码开发技术，吸引大量专业技术服务商和第三方开发者基于平台进行工业APP 创新，以往需要大量投入、研发周期长达数年的工业软件研发方式正在向低成本、低门槛的平台应用创新生态方式转变，不但研发周期能够缩短数十倍，而且也能够灵活地满足工业用户个性化定制需求。（2）变革了传统工业的竞争方式，企业竞争不再是单靠技术产品就能取胜，已经开始成为依托平台的数字化生态系统之间的竞争。

在企业内部，平台正在改变企业的设计、生产、管理和服务方式，重新定义和优化整个价值流程。（一）平台驱动产品创新，利用平台对客户的个性化需求实现更深洞察，用大数据分析来进行市场预测以指导销售，平台驱动生产和运营创新，利用平台优化工艺参数、降低生产能耗，并进行原材料供应的协同。（三）商业模式变革，PTC、SAP、用友、金蝶等国内外工业软件企业都在产品云化的基础上加快推动订阅服务，既降低客户成本又实现了持续服务营收。

美国、欧洲和亚太是当前工业互联网平台发展的焦点地区。随着GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等诸多巨头企业积极布局工业互联网平台，以及各类初创企业持续带动前沿平台技术创新。美国当前平台发展具有显著的集团优势，并预计在一段时间内保持其市场主导地位。欧洲平台领域进展迅速，成为美国之外主要的竞争力量。亚洲市场增速最快且未来有望成为最大市场。日本也成为近期工业互联网平台发展的又一亮点。

一是更多工业企业投身工业互联网平台领域，在不同领域涌现出一批新的平台产品。二是ICT 企业不断强化自身平台对工业场景的适配能力，以微软、亚马逊为代表的IT 巨头在平台中提供各类大数据、人工智能方面的通用算法框架和工具，与工业企业客户联合进行研发，形成可视化管理、质量分析优化、预测性维护等工业解决方案。而类似思科这样的通信巨头也开始将平台连接和服务能力向工厂内渗透，从各种工业以太网和现场总线中获取实时生产数据，支撑形成工业智能应用。等越来越多初创企业将工业大数据、人工智能技术与平台进行深度结合，满足工业领域日益深入的数据分析需求。

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国内工业互联网平台，已有数百家之多，具有区域行业影响力的也有50家之多。

（1）传统工业技术解决方案企业面向转型发展需求构建平台，（2）大型制造企业孵化独立运营公司专注平台运营（3）有各类创新企业依托自身特色打造平台。

工业互联网平台，将是一项长期、艰巨复杂的系统工程。（一）平台连接能力面临挑战，工业设备种类多，数量多，信息协议和数据格式各异，当前缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台。（二）平台数量分析能力面临挑战，平台应用案例的统计分析可以看出，有平台应用案例的统计分析可以看出，有 40%的平台应用集中在应用集中在应用集中在应用集中在应用集中在以产品或产品或产品或设备数据预测性预测性预测性分析为主的资产为主的资产为主的资产为主的资产为主的资产运维优化领域。而在涉及数据范围更广、分析复杂度更高的经营管理优化和资源匹配协同等场景中，多数平台现有数据分析能力还无法满足应用要求。（三）平台提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱提供专业工服务的能力相对较弱，目前大部分平台对于工业知识、模型和历史数据的沉淀远不够，对于工业知识、模型和历史数据的沉淀远不够。

在商业领域，平台市场还没有出现绝对的领导者，大多数企业仍然处于寻找市场机会的阶段。而国内外绝大多数初创平台企业的财务状况都还处于亏损状态。

国外制造企业数字化水平相对较高，平台应用更加侧重于设备管理服务。同时，在现有生产管理系统基础上，依托工业互联网平台进行更加有效的生产过程管控也是国外平台应用的重点。

国内外工业互联网平台应用分布差异较大，其与数字化发展水平、工业基础能力和企业分布构成等多种因素有关。

不同类型平台应用的开发复杂性不同，优化成效与收益回报也不同，其商业成熟度与受追捧热度存在较大差别。

PTC、微软、思科、罗克韦尔、宝信、阿里云等企业的平台均推出了面向生产过程可视化应用。这类应用主要提供数据汇聚和描述基础，帮助管理者直观了解工厂运行状态。

基于平台的“软件上云+简单数据分析”在客户关系管理、供应链管理和部分企业计划资源管理领域获得应用，有效降低中小企业软件使用成本。

面向资源配置优化场景，大企业在全流程系统性优化应用中，借助平台实现现有各类系统的互联互通、数据分析与整体优化。

平台趋势

1、数据接入由定制化方案走向平台通用服务，面向不同设备的综合性接入技术方案，存量设备接入扔以边缘协议解析为主要方式，逐步从个性方案发展成为平台通用服务。

2、边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸

为满足实时性要求，降低网络和IT资源消耗，在边缘侧开展数据分析正成为工业互联网平台的普遍做法，边云协同实现落地应用。将云端训练形成的机器学习算法模型推送到边缘设备上运行。以云计算为代表的集中式计算、边缘计算为代表的分布式计算，在成本、安全、灵活性等方面具体优势。

3、通用IT 软件硬件架构向边缘端侧下沉

未来“专用处理器未来“专用处理器 +通用处理器”混合结构将应于工业设备，同时满足实控制和数用处理器”混合结构将应于工业设备，同时满足实控制和数用处理器”混合结构将应于工业设备，同时满足实控制和数据分析功能。

云服务和通用Paas 平台将形成IT巨头主导的产业格局

云服务平台和通用Paas 平台成为IT巨头"势力范围"，高度聚集。云服务平台市场马太效应出现端倪，巨大多数通用PaaS平台都是IT巨头主导建设，个别工业巨头选择自建通用PaaS平台，对于大部分企业而言，独立建设通用PaaS平台既不经济也无必要。云服务平台和通用 PaaS头整合成为通用底座平台，凭借技术和规模优势提供完整的 “IaaS+ 通用PaaS” 技术服务能力。其他企业在通用底座平台上发挥各自优势打造专业服务平台，形成 ““1+N” 的平台体系的平台体系。结合自身业务优势打造各类行业专属平台。

打造工业数据分析与可视化平台是众多主体布局的切入点和关键点，与行业场景和业务需求需要深度结合成为工业数据分析与可视化平台未来发展必然趋势。

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