工业互联网综合报告：打造精准数据体系，赋能中国制造

来源：未来智库

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1. 工业互联网拐点或将至，构建精准数据体系迫在眉睫

1.1. 行业交叉，投资机遇广泛

工业互联网服务对象是工业，互联网是服务的基础设施。工业互联网的本质是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互连为基础，通过对工业数据深度感知、 实时传输交换、快速计算处理及高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式 的变革。

工业互联网涉及多个交叉行业，千亿级市场规模。工业互联网融合了传感器、联网装置连 接、自动化设备、数据存储、大数据分析、人工智能、高效运算、4G/5G/物联网等新兴技 术，覆盖计算机、通信、机械装备等多个行业，投资机遇广泛。

1.2. 制造升级核心驱动力，工业互联网拐点或将至

1.2.1. 生产率提升迫在眉睫，互联网助力制造业升级

中国劳动生产率增速放缓，提升空间大。根据 2015 年国际劳工组织数据，中国劳动力人 均产值偏低，增速从 2007 年开始持续回落， 2015 年人均产值仅为美国的 7.4%，差距明显。

工业互联网有望助力制造业生产率提升。1988 至 1990 年，美国制造业劳动生产率增速乏 力，因为工业革命的创新已经达到一个更为成熟的阶段，边际效益消失。1990 年之后美国 的制造业生产率复苏，广泛的共识是此次生产力加速源自互联网革命及其背后的计算技术 所带来的信息与通信技术。中国制造业错过了 90 年代互联网革命，增速呈明显的整体放 缓趋势，制造业生产率提升迫在眉睫。参考互联网助力美国制造业复苏，数据化、信息化 是打破生产率瓶颈的重中之重。

1.2.2. 政策、企业、技术三驱动，工业互联初见成效

政策明确，中央主导制造升级。2015 年 5 月 19 日，国务院正式印发了《中国制造 2025》， 瞄准创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展等关键环节，推动制造业实现由大变强。2017 年 11月 27日，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指 导意见》，第一次对于工业互联网的全面论述，是规范和指导我国工业互联网发展的纲领 性文件。2018 年底中央经济会议明确提出：加快 5G 商用步伐，加强人工智能，工业互联 网、物联网等新型基础设施建设。各部委文件逐渐由指定纲领进入到引导实施阶段。

由于工业互联网涉及行业广泛，各领域的企业充分认识到工业互联的战略价值，入局工业 互联网。当前，我国主流平台主要通过强强联合、兼并收购、开源社区、垂直产业深耕、 政府合作等方式推进工业互联网平台能力建设、资源整合和业务扩张，逐步形成工业互联 网生态。

5G 赋能，奠定工业互联网基础。网络是实现各类工业生产要素互联的基础，包括网络互 联体系、标识解析体系和信息互通体系。5G 凭借覆盖面积广、连接规模大、超可靠、低延 时的特点，能够实现数据在工业各个环节的无缝传递，支撑形成实时感知、协同交互、智 能反馈的生产模式。

联通和移动两大运营商积极参与工业互联网建设，推进 5G 发展，全方位服务工业数字化 转型。联通已在全国 17 个城市建设 5G 试点，与海尔、青岛港、振华重工、上飞、北汽、 潍柴、山推、格力、华晨宝马等联合开展 5G业务研究。

我国工业互联网初见成效。企业从最开始的政府补贴，经历了半年或一年的尝试之后逐渐 发现工业互联网对公司经营，尤其是降本和增效方面有切实的利益。

2. 计算机行业：构建网络-平台-安全体系，产业生态日趋完善

2.1. 从计算机行业视角看工业互联网

工业互联网是智能制造的基础设施。从定义上来看，工业互联网是以互联网为代表的新一 代信息技术与工业系统深度融合形成的新领域、新平台和新模式，是发展智能制造的关键 基础设施。与传统意义上的互联网不同，工业互联网链接的是人、数据和机器，是工业系 统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

从计算机软件企业角度，工业互联网是商业模式转型的重大机遇。历史上，大量软件企业 服务于政府部门和大型央企、国企，带有一定程度的政策/预算属性，未必能够直接反应客 户的真实需求；只有财务/ERP 等少数软件产品在企业级客户中取得了市场化发展，但仅限 于管理角度，无法深入业务角度。在消费互联网向产业互联网转型的浪潮中，传统计算机 软件企业的产品和服务模式相较互联网公司，具备一定的渠道优势，因而有希望在巨头林 立的产业互联网竞争中，抢的一定先机，并通过产业互联网、工业互联网整体行业的发展， 做到自身商业模式从 to G 向 to B、从项目制向产品/运营模式的转型。

2.2. 工业互联网包含网络、平台、安全三大体系

根据工信部《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，我国将工业 互联网的发展概括为三大体系，即：网络、平台和安全。

工业互联网三层级中，网络是基础，平台是核心，安全是保障。从工业企业智能转型升级 角度来看，首先要做到网络层的互联互通，对内实现统一接口，打通信息孤岛，对外扩大 互联网骨干网覆盖范围，为实现产业链各环节的泛在互联与数据畅通提供保障。其后利用 平台级服务能力，辅以安全保障，方能实现企业的智能转型升级。

工业互联网的本质是用数据+模型为企业提供服务。工业互联网的核心是工业互联网平台， 承载了大量基于微服务架构的数字化模型。这个数字化模型是将大量工业技术原理、行业 知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。我 们可以简单的理解为，封装了大量工业技术原理、行业知识、基础模型的知识库，作为连 接企业 IT 和 OT 的核心，以代码和信息技术的形式将行业理解和一线生产的经验固化下来， 成功解决了制造企业内信息化与生产分离的情况，使得工业互联网平台成为整个工厂端或 工业生产端的控制大脑。有了边缘侧和网络层收集来的数据，加之以 PaaS 层的数字化模 型，即形成了“数据+模型”的服务。

我们认为，工业互联网的重点在于理解工业，落点在提升制造业转型升级水平，核心是用 数据+模型做服务，这也是信息技术与制造技术融合创造价值的内在逻辑。

2.3. STEP1：工业互联网网络层：实现互联互通的功能

2.3.1. 网络层面建设主要围绕：线下设备线上化，线上设备互联互通开展

对于制造业企业而言，网络层面建设主要围绕线下设备线上化，线上设备互联互通开展。

网络层面需要在现场级和车间级实现底层设备横向互联以及与上层系统纵向互通的连接。包括：（1）对控制器与机床、产线等装备的通信方式进行改造，如以工业以太网替代现场 总线，（2）对现有工业装备或装置如机床、产线等增加网络接口，（3）对现有工业装置或 装备附加传感器、执行器，（4）为了采集生产现场信息或执行反馈控制，部署新的监测设 备、扫描设备，（5）对在制品通过内嵌通信模块或附加标签等方式增加与工业系统等信息 交互功能，（6）部署边缘计算节点，汇聚生产现场数据及来自工业控制系统如 PLC、历史 数据库的数据，进行数据的边缘处理。

2.3.2. 标识解析体系：给予每台工业设备以唯一地址，为当下互联互通环节的重中之重

对于线上设备的互联互通而言，最重要的是打通不同平台、协议之间的数据。当前工业互 联网网络层的建设，是通过重新设置一套工业互联网标识解析体系来完成数据的互通和设 备身份的认证。标识解析体系类似互联网领域的域名解析系统（DNS），赋予每一个产品、 零部件、机器设备唯一的“身份证”，从而实现资源的区分和管理。

标识解析体系主要由三要素组成：

 标识，这就相当于机器、物品的“身份证”；

 标识服务，即利用标识，对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询，是实现全球供 应链系统和企业生产系统的精准对接、产品的全生命周期管理和智能化服务的前提和 基础；

 标识管理，即通过国家工业互联网标识解析体系，实现标识的申请、注册、分配、备 案，为机器、物品分配唯一的编码。

标识解析体系是下一步网络建设的重点。根据《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》， “标识解析体系构建行动”的量化考核目标是 2020 年建成 5 个左右标识解析国家顶级节 点，形成 10 个以上公共标识解析体系服务节点，标识注册量超过 20 亿。

标识解析体系从部署角度分为三层架构。标识解析体系主要分为根节点、国家顶级节点和 二级节点，每层节点保存不同的信息。根节点是最顶层的信息，主要归属管理层。国家顶 级节点是我国工业互联网标识解析体系的关键，既是对外互联的国际关口，也是对内统筹 的核心枢纽。二级节点面向行业提供标识注册和解析服务，未来将选择汽车、机械制造、 航天、船舶、电子、食品等优势行业，逐步构建一批行业性二级节点。

标识解析体系的应用场景多元化。从企业内部工业互联网建设来看，标识解析体系可以打 通产品、机器、车间、工厂，实现底层标识数据采集成规模、信息系统间数据共享，进行 数据挖掘和分析应用。从生态构建角度，核心企业可以横向连接上下游企业，利用标识解 析按需地查询，从而打通设计、制造、物流、使用的全生命周期，实现真正的全生命周期 管理；中小型企业也可以横向连接成平台，利用标识解析按需地共享数据，优化经营分析 管理。从企业端实践角度，供应链管理、产品质量追溯、库存可视化管理、核心零部件追 溯机制等已经开始得到应用。

标识解析体系建设快速推动。自 2018 年下半年起，国家顶级节点(一期)工程启动建设，11 月内，位于北京、武汉和广州的工业互联网标识解析国家顶级节点相继启动上线。随后， 行业和区域的二级节点建设加速推进中，其中汽车、高铁等行业二级节点，佛山、南通等 区域为主的二级节点进展最快，最具代表性。根据 2019 年 2 月工业互联网产业峰会上工 业和信息化部部长苗圩的讲话，到目前为止，中国已经初步建立五大国家顶级节点，十个 行业和区域的二级节点。

工业互联网网络层参与方：以通信企业、制造业头部企业和区域工业互联网平台企业为主。

工业企业在线下设备线上化过程中，主要采取增加网络模块的方式实现设备联网，模块的 提供商多为传统通信企业和行业解决方案集成商。对于已经完成互联互通的企业而言，在 网络层仍然需要面临的是设备资产的管理与整合，也即打通不同通信协议的问题。这一步 在大型制造企业中是由企业 IT 和设备部门共同完成，其中一些头部制造企业承担了工业互 联网标识解析体系二级节点的建设。对于工业互联网平台企业而言，区域性平台通常涉及 一系列企业上云的实施工程，因而会一定程度上参与到基础设备互联互通，网络化改造等 内容中。还有一些工业互联网平台企业承接了区域的标识解析体系或行业标识解析体系的 工作，也是从设备和资产盘点的角度切入网络层建设内容。整体上看，网络层覆盖的实施 项目较多，对本地化服务能力要求较高，参与方也是以原有优势企业为主。

2.4. STEP2：平台层建设，行业平台和区域平台同步进行

2.4.1. 工业互联网平台层是工业互联网建设的核心

工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业互联网平台是中间层，向下连接海量设备， 自身承载工业经验与知识的模型，向上对接工业优化应用，是工业全要素连接的枢纽，是 工业资源配置的核心，驱动着先进制造体系的智能运转。

现阶段工业互联网平台仍以数据建模和分析为主要功能。由于一般企业现有各类工业软件 格式大多不统一，当前工业互联网平台层的主要任务仍然是整合现有生产端的 MES、ERP 乃至 CPS 等实时数据（边缘层采集），统一汇总分析（平台层的可扩展的操作系统），并将 技术、知识、经验和方法以数字化模型的形式沉淀到工业 PaaS 平台。当工业 PaaS 发展到 一定程度以后，基于 PaaS 层数据、工业机理模型，再面向工业企业、最终消费者开发海 量工业 APP，提供实时监控、生产管理、能效监控、物流管理等工业互联网应用和服务。

2.4.2. 企业上云：打破企业间信息孤岛的局面，为平台层建设的前提

企业上云推动工业互联网平台第一阶段建设。工业互联网的发展，网络和企业资源的数字 化是基础。从国内实际情况来看，大部分的企业都面临着制造资源云改造、云迁移的需求， 也即云计算领域的工业企业上云。促进各类信息系统向云平台迁移，丰富专业云服务内容， 推进云计算在制造业细分行业的应用，有助于直接提高行业发展水平和管理水平，是发展 工业互联网的首要基础性工作。

以区域为基础，快速布局，推进工业云建设。工信部在 2017 年 3 月发布《云计算发展三 年行动计划（2017-2019 年）》，作为与工业互联网互相带动的举措，工业云的发展将成为 未来三年的重要应用促进行动之一。该计划明确表示，贯彻落实《关于深化制造业与互联 网融合发展的指导意见》，将深入推进工业云应用试点示范工作。以各地政府组织牵头， 依靠拥有先进技术实力的云计算企业，构建制造业在内的工业云，从而推动实体经济发展 成为最终落脚点。

从实践角度，区域性工业互联网平台前期推广得到了各地方政府的鼎力支持，发展较为迅 速。如我国重要的先进制造业基地长三角地区，浙江省早在 2017 年 4 月即推出了“十万 企业上云行动计划”，江苏省和上海市也分别于 2017 年 12 月和 2018 年 12 月印发了《加 快推进“企业上云”三年行动计划的通知》和《上海市推进企业上云行动计划（2018-2020 年）》。在全国范围内，目前已经有 21省针对制造业企业上云提出了各类发展计划。

以推进企业上云较早的长三角地区举例，区域工业互联网平台建设正在成为长三角产业合 作的核心，成为智能制造的新引擎。生产、管理、设备的全面上云让制造业企业在经营角 度发生了重大的变革，许多工人上班第一件事就是用手机登录企业数字化运营管理系统， 查明当日的工作任务。从经营管理角度，运营管理系统创建一种开放智慧工厂模式，形成 扁平灵活、协同有效的共享智造生态，打通上下游产业链，从供研产销四个环节确保产品 的周转和存货的灵活管理，提升了企业的运营效率和产品竞争力。

产业聚集和完备的工业体系，也为长三角构建区域协同的工业互联网平台奠定了基础。在 上海，依托大国企、大平台集中打造长三角一体化的工业互联网平台，汇聚产业链上下游 数据；在浙江，阿里云预计到 2025 年将连接 2 亿台工业设备，服务工业企业 30 万家；在 江苏，超过 60 万台工程机械装备通过徐工集团的汉云平台“登云上网”。2018 年，长三角 工业互联网平台助力百万企业“上云上平台”服务倡议正式启动，提出力争到 2020 年实 现新增“上云上平台”企业百万家，运营成本降低 20%以上，生产效率提高 20%以上，促 进产业链、供应链高效协同和资源配置优化。

2.4.3. 工业互联网平台明显区别于传统 IT架构

工业互联网平台采取云化、敏捷开发等方式，降低了工业企业投入信息化、数字化的成本。相较于传统 IT架构，工业互联网扩大了数据采集的范围、增强了数据的时效性，并通过工 业知识的沉淀和创新，持续迭代研发各类工业 APP 应用。从知识管理角度来看，由于工业 软件数量少，且系统内知识无法拆分提取，难以复用，历史上大量工业企业生产中有价值 的工业知识经验没能沉淀下来。“传帮带”模式仍是工业知识传承的重要途径，人才培育 需要花费几年甚至几十年时间，人才流动将为企业带来不可预估的损失。工业互联网平台 解决方案改变了工业知识传递途径，基于平台上汇聚的工业机理模型和微服务组件，工程 师能够以更低的成本、更高的效率、更具拓展性地开发工业 APP，解决企业创新发展中对 于单一人才的依赖带来的制约。

不同行业发展各异，行业需求多样化。与区域工业互联网平台不同，行业的工业互联网平 台更加深入工业知识和行业机理，很难采取通用的范式包罗万象。在这种情况下，往往是 行业龙头企业基于内部转型升级驱动力来推动数字化改造、企业上云、以及工业互联网的 发展。根据我国统计局口径，把我国工业分为 41 个大类行业，上百个小类。由于各行业 所处的产业链位置、生产特征、业务需求和两化融合水平存在差异，现阶段工业互联网平 台应用推广在各行业步调不一，应用重点和发展路径呈现出较为明显的行业特征。

电子、家电、电力等行业发展最好，流程型行业普遍优于离散行业。电力行业、电子行业 均为技术密集型行业，是“中国制造”崛起过程中重要的参与者，历史上两化融合基础好。电力行业是技术密集、装备密集和资本密集行业，是我国现阶段工业互联网普及度最高的 行业。除上述三个行业外、石油石化、钢铁、交运设备制造等资本密集，国有企业集中的 领域中，工业互联网发展也较好。我们认为主要原因是技术和资本密集型行业在技术更新 和资本投入上本身具备主观意愿，且资本密集型行业对精益管理、效率提高具有较强的需 求，因而从早年工业 1.0、工业 2.0时代就比较关注两化融合。此外，流程型行业的工业互 联网发展水平普遍高于离散型行业，与上述提及的资本密集、技术密集有一定关系。流程 型行业的特点是生产过程高度机械化流水化，本身就需要 MES、PLC 等信息系统参与过程 控制，且故障停机带来的成本较高，工业企业需求明确，因而在工业互联网建设上更有积 极性。

以钢铁行业为例，钢铁行业具有技术和劳动密集、前端流程、后端离散等特点。传统生产 中高耗能、高排放，对环保限产等压力较大；此外钢铁企业生产作业环境较为恶劣，人员 流动性较高，工艺原理复杂，对于技术的传承以“老带新”为主，很难将管理方法和行业 知识沉淀下来。基于工业互联网平台，能够对炼铁高炉等设备开展实时运行监测、故障诊 断、能源调度管理，提升产线运行效率，降低能耗和排放；此外通过将经验和知识模块化、 大幅减少停机故障和安全事故。

除重点行业外，重点工业设备上云也逐渐被重视。由于工业门类复杂、行业壁垒高，跨行 业平台推广存在一定难度，因此行业平台企业提出了利用关键工业设备的方式实现跨行业 跨领域发展的办法。工信部 2018 年 7 月印发《工业互联网平台建设及推广指南》，提出实 施工业设备上云“领跑者”计划，推动工业窑炉、工业锅炉、石油化工设备等高耗能流程 行业设备，柴油发动机、大中型电机、大型空压机等通用动力设备，风电、光伏等新能源 设备，工程机械、数控机床等智能化设备上云用云，提高设备运行效率和可靠性，降低资 源能源消耗和维修成本。这种工业企业较常见的通用型设备，不但弱化了行业准入门槛， 对于工业互联网平台企业而言，还能能够通过不同行业积累的数据横向对比，精准运维， 提升效益。同时这也是单一行业的工业互联网平台向跨行业跨领域平台发展的重点路径。

2.4.4. 短时间内，行业与区域工业互联网平台将同步推进

从参与方角度，工业互联网平台参与企业大致分为五类：

1、 头部制造企业：如航天科工、中船工业、三一重工、海尔、美的、富士康等制造行业 龙头企业在践行企业平台化转型的过程中，孵化出专业的工业互联网平台公司，建设 运营平台，提升第三方平台服务能力；

2、 传统系统解决方案提供商（包含传统机械和自动化企业）：如华为、徐工信息、宝信软 件、石化盈科、浙江中控、华龙讯达、浪潮等基于长期服务行业的经验，正从传统系 统解决方案服务商向平台解决方案服务商转型；

3、 传统软件企业：如东方国信、用友、金蝶、索为等软件企业，基于平台架构加速软件 云化发展，强化工业机理模型的开发部署；

4、 互联网企业：如阿里、腾讯、百度等在消费互联网向产业互联网转型中，纷纷向各工 业领域拓展，或与传统制造企业合作共建工业互联网平台

5、 单点突破的创业企业：如优也、寄云、天泽智云、昆仑数据等一批初创企业，在工业 大数据、工业互联网浪潮下，重点围绕解决特定工业行业或领域业务痛点，提供平台 解决方案服务。

在五类主要厂商中，制造企业和传统系统解决方案提供商由于存在较强的行业属性，大多 参与行业工业互联网平台的建设，并且通过自身在行业内的优势地位，迅速建立起数据+行业应用平台，并且开始向同类型（比如家电企业海尔向同为离散制造的服装纺织行业扩 展）行业拓展业务版图。软件和互联网企业历史上服务的行业较多，通常从不同行业的共 性需求出发，参与到区域云、区域工业互联网平台的建设中。其中也有部分 ICT 企业兼备 行业和区域特征，发展出跨行业、跨区域的工业互联网平台如东方国信、阿里等。创业企 业整体规模和体量尚小，一般采取单点突破的方式，围绕特定场景开展业务，由于客户付 费属性的关系，以集中在能源电力、轨道交通、钢铁冶金等重点行业为主。

我们认为，区域聚集和行业深耕都是工业互联网平台发展的重要路径，短期内仍是合作发 展阶段。短期内，区域聚集受益于政府政策的推动和相关补贴的促进，发展更为迅速。但 当区域聚集的业务流程平台发展到一定阶段后，深耕行业、以工业需求为主的行业性平台 将迎来快速发展。此外，国家级跨行业、跨领域平台存在一定数量上的限制（分两期评选 10 家），在发展前期阶段也不会无限制扩张行业，更多是通过相关领域渗透、通用型设备 管控等方式进入新领域，因而与固有行业平台暂时不会形成竞争。换言之，根据 2019 工 业互联网峰会上工业和信息化部副部长陈肇雄引述的观点，2019 年我国工业互联网产业规 模将达到 4800 亿元，而大家熟知的工业互联网公司规模仍然不大，大部分公司仍然处于 发展初期，尚不会进入存量竞争阶段。海量的工业需求必将推动行业持续发展，当行业成 长到一定阶段后，具备稀缺性的双跨平台有望借助前期数据积累的优势，实现平台级发展。

2.5. 安全是工业互联网建设的重要保障

2.5.1. 安全保障是工业互联网发展的重要环节

在工业互联网发展的同时，安全保障将成为越来越重要的环节。根据工信部对《深化“互 联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》的解读，工业互联网安全问题从实施角 度可分为设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全等几个部分。

 设备安全。工业设备和组件直接暴露在公用网络（商业 IT 网络）下带来的各类攻击问 题，需要专门防护手段和技术，确保工业设备免受攻击。

 网络安全。即为传统的安全厂商所熟悉的工控防火墙、身份认证和识别、IDS/IPS 等基 础服务。

 控制安全。工业互联网控制层如 PLC 等信息系统的安全。随着工业互联网平台的建设， 控制环境开放也带来了各类系统漏洞的威胁。

 应用安全。指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全，各类工业互联网平 台及上云的应用，与常见商用软件的类似，将持续面临病毒、木马、漏洞等传统安全 挑战。

 数据安全。是指工厂内部生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据等各类数据 的安全问题，将直接关联到工厂的生产运行状态。不管数据是通过大数据平台存储、 还是分布在用户、生产终端、设计服务器等多种设备上，海量数据都将面临数据丢失、 泄露、篡改等安全威胁，这一部分对于大部分安全厂商尚属新的领域，除数据防泄漏 外，对数据安全的保护也将成为未来安全厂商在数字制造过程中需要不断解决的新问 题。

2.5.2. 工业设备暴露和工业漏洞是当前工业互联网安全面临的重点问题

工业互联网安全的问题主要是工控组件和工控设备暴露的问题。从目前工业互联网发展情 况来看，工控防火墙、工业控制系统的安全部署属于传统企业 IT 安全范畴，在大中型工业 企业内网安全中实现了一定程度的覆盖。工业互联网平台的建设尚属于较为初期的阶段， 因而数据和应用的总量仍不够多，带来的威胁不明显。相较而言，设备安全的问题当下最 为严重。理论上讲，随着工业互联网连接的设备总数越多，设备的联网和数据交换越频繁， 就越有可能存在暴露在互联网上的情况。从 Positive Technologies 统计结果来看，美、欧 等发达国家的工业联网水平最高，工控系统组件暴露问题也最明显。中国暴露工控设备数 量在全球排名第六，无论是工控组件还是工控设备，直接暴露在互联网下均可能吸引黑客 带来大规模的攻击，直接影响到工业生产。

除设备暴露外，工控系统漏洞问题也日益严重。工业互联网的发展带来越来越多的通用协 议、硬件和软件在工业控制系统产品中采用，并以各种方式与互联网等公共网络连接，使 得针对工业控制系统的攻击行为大幅度增长。虽然传统大型制造业在工控系统安全领域采 取了一定的软硬件措施保障系统正常运行，但与所有网络安全类似，攻击和防御是永恒的 主题，需要不间断的进行技术更迭以确保漏洞不被利用。当前最常见的工业互联网攻击方 式就是利用工业控制系统的漏洞，尤其是高危漏洞对 PLC(Programmable Logic Controller， 可编程逻辑控制器) 、 DCS(Distributed Control System ， 分 布 式 控 制 系 统 ) 、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统) 等系统展开 攻击。攻击者可以利用多样化的漏洞获取非法控制权、通过遍历的方式绕过验证机制、发 送大量请求造成资源过载等安全事故。实际上，无论攻击者无论利用何种漏洞造成生产厂 区的异常运行，均会影响工控系统组件及设备的灵敏性和可靠性，造成严重的安全问题

2.5.3. 工业互联网安全仍是传统厂商的天下，但运营模式有较大不同

从宏观角度来看，工业互联网目前已经广泛应用于电力、交通、石油、取暖、制造业等关 键信息基础设施领域，一旦发生安全事件，往往会造成巨大的损失和广泛的影响。但是， 由于工业互联网环境的特殊性，传统的 IT 信息安全技术并不能完全有效的保护工业系统 的安全，甚至很多常用的安全技术都不能直接应用于工业网络的安全防护。对于工业互联 网安全的分析与防护，需要使用一些专门的方法和专用的技术。

工业生产实时、复杂的特征决定了工业互联网安全更加倾向于主动防御、态势感知等新兴 安全运维方式。当前工业互联网安全建设以资产端点保护、漏洞防护、周期渗透测试等方 式为主。随着工业互联网平台的逐步建设，与之同步配套的工业互联网信息安全管理系统 应当实现集工控安全监控、安全信息统一分析展现、工控异常告警、总体安全评估以及工 控安全运维支撑多种能力于一身，为工业互联网用户的安全运行保障提供了一站式的管理 和监控系统。从设备维度，主动防御型工业互联网安全平台应当以工控设备资产管理为主 线，以安全信息集中管理为手段，以威胁发现和处置为核心，目的是帮助用户构建一个威 胁监控以及威胁处置的统一安全管理中心。

当前工业互联网安全的参与方仍然是传统安全厂商。一方面，安全行业门槛较高，技术发 展较快，专业性强，因而跨行业巨头不易进入，创业公司前期快速成长后面临较大的管理 成本扩张较慢；另一方面，传统安全厂商早在五六年前即着手开展工控安全产品的研发， 具备一定的先发优势，产品和解决方案已经经历了前期打磨阶段，当前优势明显。主要参 与者如启明星辰、绿盟科技、天融信、360、奇安信、卫士通、安恒信息等当前工业互联 网安全的收入和收入占比不高，仍处于快速发展中，未来有望随着工业互联网的快速发展 加速拓展工业互联网安全相关业务。

我们认为，平台体系和安全体系坚持同步规划、同步建设、同步运行，对于安全厂商而言， 工业互联网的建设带来了海量的新兴的安全需求。由于越来越多的生产和决策依托于网络 与数据，提升安全防护能力将成为制造企业下一步升级改造的重点。提升安全防护能力、 建立数据安全保护体系等一系列结合工业互联网的需求为安全厂商带来了广泛的市场空 间。标识解析系统安全、工业互联网平台安全、工业控制系统安全、工业大数据安全等相 关的核心技术，以及攻击防护、漏洞挖掘、入侵发现、态势感知、安全审计、可信芯片等 安全产品的研发，新的安全需求将带动安全行业中长期发展，为安全厂商的持续增长打下 需求基础。

2.6. 相关标的推荐

根据工信部《深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》，工业互联网的发展主要落脚在如下方面：

 网络基础方面。重点推进企业内外网改造升级，构建标识解析和标准体系，建设低时 延、高可靠、广覆盖的网络基础设施，为工业全要素互联互通提供有力支撑。

 平台体系方面。重点推动建设若干个面向多行业、多领域应用的国家级平台，支持形 成一批具有较强示范引领效应的企业级平台，形成国家、企业两级工业互联网平台体 系，促进工业全要素连接和资源优化配置。

 安全保障方面。重点加强工业互联网安全技术手段建设，形成国家、行业、企业协调 联动的工业互联网安全工作格局，建设覆盖产业全生命周期的安全保障体系。

从网络、平台、安全三层级来看，我们重点推荐：工业互联网平台企业东方国信、用友网 络、宝信软件、汉得信息；工业互联网安全厂商启明星辰；建议关注赛意信息、绿盟科技 等。

3. 通信行业：深度参与助力打造基础设施

通信通过在数据中心、网络、平台、终端四环节深度参与，助力打造基础设施。根据工业 互联网产业联盟发布的《工业互联网标准体系》，工业互联网通过系统构建网络、平台、 安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新 兴业态和应用模式。

工业互联网的实现过程中，通信行业所处的位置十分关键，其中网络层：需要各种智能装 备实现充分联网化，通过广域网或者局域网、无线和有线的通信方式相互渗透、互为补充， 新型网关推动异构互联和协议转换，工厂与产品、外部信息系统充分互联；平台层：主要 实现内外部数据的充分汇聚，支撑数据的存储、挖掘和分析；终端方面：需要个体联网化 产品通过通信模组进行数据传输，是物体联网末端，也是关键部件。

网络层面：对于具体的联网方式需要结合通信需求、布线情况、电源供应等，并充分结合 IP 化、无线化等技术趋势。如针对在制品，可以采用短距离通信和标识技术，如蓝牙、二 维码、RFID 等；针对生产装备或装置，可以直接利用现有的联网方式，也可以考虑利用工 业以太网、工业无线等增加联网接口；针对监测设备，如果实时性要求不高，可以采用有 线宽带通信、无线宽带、LTE 增强、NB-lot、5G 等技术。

平台是承上启下的新价值中枢。工业互联网平台作为工业互联网整体解决方案的核心，起 到了承上启下的作用。平台从底层到高层可分为四大平台类型：设备管理平台 DMP、接入 管理平台 CMP、应用使能平台 AEP、业务分析平台 BAP，其中在通信领域最核心的是 CMP 和 AEP 两个平台，在工业应用这个垂直场景来看，业务分析平台 BAP 是核心。平台是构建 工业互联网生态圈的核心，IT 服务商、行业企业、互联网企业、电信运营商都看到了这个 趋势，四大阵营均围绕物联网平台，依托各自优势，从不同切入点展开产业生态建设。

终端方面，一般包含通信模组+处理平台+信息采集传感平台三部分，通信公司主要围绕 通信模组进行布局。通信模组是各类智能终端得以接入完成的工业互联生态的入口。通常 情况下，每增加一个物联网连接数，将增加 1-2 个无线模组。就战略地位而言，无线通信 模组是物联网的基础支撑，作为基础能力的无线通讯模组供应商也将会是物联网产业最先 获益的一个环节。

3.1. 新一代信息技术革命背景下数据中心长期景气

数据流量爆炸式增长，IDC 产业规模不断扩大。当前，全球信息技术创新进入新一轮加速 期，5G、物联网、人工智能、VR/AR 等新一代信息技术和应用快速演进，对数据中心的 规模、建设模式、性能各方面产生重要影响。从规模来看，5G、物联网以及工业互联网将 带动数据量爆炸式增长，引领数据中心需求猛增，带动数据中心总体建设规模持续高速增 长，并且集约化建设的大型数据中心比重将进一步增加。

全球数据中心数量减体量增，大型及超大型数据中心快速增长。2010 年以来全球数据中 心平稳增长，从 2017 年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩 减。据 Gartner统计，截至 2017 年底全球数据中心共计 44.4 万个，其中微型数据中心 42.3 万个，小型数据中心 1.4 万个，中型数据中心 5732 个，大型数据中心 1341 个，预计 2020 年将减少至 42.2 万个。从部署机架来看，单机架功率快速提升，机架数小幅增长，2017 年底全球部署机架数达到 493.3 万架，安装服务器超过 5500 万台，预计 2020 年机架数将 超过 498 万，服务器超过 6200 万台。

我国数据中心规模和数量快速增长。据统计，2013 年以来，我国数据中心总体规模快速增 长，到 2017 年底，我国在用数据中心机架总体规模达到 166 万架，总体数量达到 1844 个， 规划在建数据中心规模 107 万架，数量 463 个。其中大型以上数据中心为增长主力，截止 2017 年底，大型以上数据中心机架数为 82.8 万，比 2016 年增长 68%，在数据中心总体规 模中占比近 50%，比 2016 年增长 10%，预计未来占比将进一步提高。

我国 IDC 市场规模高速增长。受 “互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以 及移动互联网快速发展的驱动，我国 IDC 业务收入连续高速增长。根据中国信息通信研究 院统计，2017 年我国IDC 全行业总收入达到 650.4 亿元左右，2012-2017 年复合增长率为 32%，持续保持快速增长势头。根据测算，2017 年我国传统 IDC 业务收入为 512.8 亿元， 占 IDC 全行业总收入的比重为 78.8%。云服务收入 137.6 亿元，占比 21.2%，比 2016 年提 高 2.8%。随着万物互联、工业互联、企业上云等逐步落地，预计未来 IDC 业务收入有望进 一步加快增长。

3.2. 运营商加码 5G 布局，物联网万亿市场开启

当前物联网技术存在碎片化的特点，采用的标准和技术有多种多样，主要分成三大类，一 类是以自建立网络，小范围短距通讯网络为主，主要技术包括 IEEE802.11ah（低频 WiFi）、 Bluetooth 和 ZigBee；二是使用非授权频段做广域覆盖为主，主要技术包括：Sigfox、Lora；三是运营商主导依托蜂窝技术，使用授权频段做广域覆盖，包括 NB-IOT 和 5G 的 eMTC。

与短距离接入相比较，NB-IoT/eMTC 在覆盖范围（根据信道环境不同 1KM-10KM 比 10M-100M）和电池寿命（10 年比 1 天-1 月）、移动性和 QoS 方面有绝对的优势；与其他 广域覆盖技术相比，NB-IoT 比 LoRa 电池寿命也要长一倍以上，移动性也更好；与 Sigfox 相比，NB-IoT 依托的产业联盟更为强大，虽然 SigFox 已经在使用 ARM 的模式向其他芯片 厂授权生产，但是显然抵挡不住运营商强大的朋友圈。综上所述，在技术上环节上 NB-IoT/eMTC 的组合综合实力优于其他对手。

5G 商用元年，国内运营商资本开支底部回升，行业反转向上，同时无线侧增速明显。从 三大运营商最新的年报统计看：2019 年是国内运营商资本开支底部回升开始的第一年，行 业有望反转向上；同时结构拆分上看，无线侧增量明显。国内三大运营商 2018 年实际资 本开支完成额为 2869 亿元，同比下滑 7%，2019 年 Capex 预算约为 3029 亿元，同比增长 5.6%。可 以看出，运营商 Capex 经历了连续 3 年下滑（2016-2018 年分别下滑 18.7%、13.4% 和 7%）之后开始企稳回升，4G 到 5G 周期的底部信号显现。

另外值得注意的是，三家运营商除了无线侧投资有明显增长，类似增值业务/支撑系统/信 息及应用的投资力度有显著增长，其中中国移动尤为凸出。传输网受网络扩容升级需求拉 动，波动不大，基建投资开始呈稳中略升趋势，固定宽带业务投资力度开始减弱。

三大运营商 NB-IoT 全国性网络建设完成。NB-IoT 是基于移动蜂窝通信网络的通信体系， 具有广覆盖、大连接、低功耗、低成本的优势，解决了传统物联网存在的技术碎片化、覆 盖不足的问题，使物联网络逐步从分散的局域走向标准的广域，极大提升了物联网的应用 能力，有望成为 4G 阶段万物互联的主流网络技术。根据中国信息通信研究院 2018 年 12 月 10 日发布的《物联网白皮书》，国内 NB-IoT 基站已超过 100 万个，从广覆盖开始走向 深度覆盖。中国电信借助其 800MHz 的优质频谱资源，于 2017 年 5 月率先建成全球最大 的 NB-IoT 网络，开通 31 万 NB-IoT 基站，到 2018 年 9 月，基站数已扩展到 40 万，进一 步推进深度覆盖。2017 年 10 月中国移动启动 NB-IoT 工程无线和核心网设备设计和可行 性研究集采，工程费达 395 亿元，目前已实现 348 个城市 NB-IoT 连续覆盖和全面商用。2018 年 5 月，中国联通实现 30 万 NB-IoT 基站商用。三家运营商完成超百万 NB-IoT 基站 商用，中国已建成全球最大的 NB-IoT 网络，网络优化和深度覆盖将是下一步布局重点。

地方积极推进 5G 建设进程，深圳、上海陆续开展 5G 商用试点。省级两会相继拉开序幕， 推进 5G 建设进程成为了各省 2019 年的一项重点工作。其中，广东省、重庆市、浙江省、 上海市、海南省、云南省、贵州省、吉林省、山西省、湖南省、广西、辽宁省、河南省、 黑龙江省、北京市、天津市、湖北省、江苏省、四川省、安徽省、福建省相继将 5G 建设 列入 19 年重点工作。

3.3. 平台是工业互联网整体解决方案的核心

物联网平台作为工业互联网整体解决方案的核心，起到了承上启下的作用。物联网平台按 照逻辑关系从下层到上层提供四大功能：终端管理（Device Management）、连接管理 （Connectivity Management）、应用支持（Application Enablement）、业务分析（Business Analytics）等主要功能。因此物联网平台从底层到高层可分为四大平台类型：设备管理平 台 DMP、接入管理平台 CMP、应用使能平台 AEP、业务分析平台 BAP，其中在通信领域 最核心的是 CMP 和 AEP 两个平台。

在物联网价值链中，现阶段感知层和通信层占据了较大的份额，但整个价值链的重心在向 客户侧转移。随着运营商广域覆盖的推进，海量设备会接入统一的 CMP 平台，CMP 平台 自然产生更大的价值；CMP 平台接入数的增长又使得 AEP 平台存储的数据快速累积，数 据的累积将催生新的应用，价值链继续向应用层传导。

平台是构建物联网生态圈的核心，IT 服务商、行业企业、互联网企业、电信运营商都看到 了这个趋势，四大阵营均围绕物联网平台，依托各自优势，从不同切入点展开产业生态建 设。IT 服务商的策略是以云生态圈为基础，依托强大的基础设施和云计算资源布局平台， 与芯片、硬件厂商合作；行业企业利用垂直行业优势，围绕工业应用智能化布局；互联网 企业基于移动互联网平台拓展物联网平台服务，利用入口和用户优势布局；电信运营商发 挥连接优势，立足通信管道布局。

目前，整个产业链仍处于较为动荡的格局，各阵营之间竞争与合作并存。在竞争方面，一 是围绕产业链上下游企业和应用开发者，巨头企业积极争取更多盟友构建产业生态，提升 物联网平台价值；二是围绕市场，通过提供设备管理、行业应用等解决方案，培育大量固 定用户群体。在合作方面，IT 巨头们也已经认识到单一物联网平台企业难以从底层到上层 提供包括设备管理、连接管理、应用使能和业务分析在内的完整平台功能，平台企业之间必须分项和合作，规模才是王道。2016 年，有关于平台的合作和融合案例比比皆是。PTC 和 Bosch 宣布成立技术联盟，整合 ThingWorx 和 BoschIoTSuite，实现设备管理平台与应 用使能平台之间结合；GE 通过与微软建立战略合作伙伴关系，将推动 Predix 平台与 AzureIoTSuite、Cortana 智能套件的深入整合，获得人工智能、自然语言处理、高级数据 可视化等技术和企业应用方面的支持；GE 与 SAP 宣布将推动 Predix 平台与 SAPHANA 云 平台的集成，并在资产管理领域加深合作。A 股上市公司中，宜通世纪通过与 Jasper合作 在中国联通共同部署 CMP 平台，并逐步延伸到 AEP 平台；日海智能通过收购艾拉云，延 伸 AEP 平台布局。

我们认为，物联网的发展虽然有别于消费互联网，但是随着数据价值的日渐加深，布局平 台的公司有望厚积薄发，值得期待

从国内市场来看，CMP+AEP 模式最典型的两个平台是中国移动的 OneNET 和中国联通与 Jasper联合的平台。

OneNET 为中国移动自有物联网平台，经过近 4 年的发展，OneNET 的设备连接数近 9000 万，用户数超过 10 万，产品数超过 12 万，API 日均调用超过 2 亿次，增速、规模、活跃 度保持全球领先。

2014 年 9 月，Jasper通过天河鸿城（宜通世纪子公司）子公司爱云信息，开始为中国联通 打造物联网业务运营管理 CMP 平台，自 2015 年 6 月上线以来，用户数快速增长，截至年 报，注册发卡数达到 1.05 亿户（同比增长 0.42 亿），计费连接数达到 3324.5 万户（同比增 长 935.91 万）。同时，借助与 Jasper 的 CMP 平台合作的先发优势，宜通世纪进一步延伸 布局 AEP 平台，与欧洲领先的 Cumulocity 合作，于 2016 年 12 月推出立子云 AEP 平台， 聚焦工业物联、车联网、智慧医疗等六大行业端对端解决方案，截至 2018 年报年已经服 务超过 60 多家客户（同比 2017 年底的 20 多家大幅增长），AEP 平台有望与 CMP 平台形 成显著协同效应，复制 CMP 平台的高增长。

3.4. 终端无线模组将放量

全球市场来看，根据 GSMA 移动智库与中国信通院 2016 年发布的报告显示，2015年全球 蜂窝 M2M（2G/3G/4G）连接数为 3.05 亿，到 2020 年将达到 9.6 亿次，复合增长率 26%。

而从总的网络连接来看，蜂窝 M2M 连接数占比将从目前的 4%提升到 2020 年的 9.9%。这 个比例在地区间有显著的差异：北美2020 年蜂窝 M2M 连接占比预计达到三分之一；欧洲 地区预计达到 20%。从全球看，2015 年全球 70%的蜂窝 M2M 设备仍然采用的是 2G 网络。

物联网市场规模上，根据 Analysys Mason Limited 数据，2018 年度，全球 M2M 设备连接 相关收入达到 291.75 亿美元。到 2024 年，全球 M2M设备连接相关收入将达到 691.19 亿 美元，复合增长率为 17.07%。

市场规模的行业划分上，根据 Analysys Mason Limited 数据，2013 年度汽车与交通行业设 备连接相关收入占比 32.41%，是 M2M 设备第一大应用行业。到 2024 年，汽车与交通设备 连接相关收入将增长至 370.67 亿美元，复合增长率达到 52%，占整体收入比例 53.69%， 远远高于整体复合增速，因为车载领域的产品不断升级，新产品价格还会进一步提升。

物联网连接数的高速增长促进了无线通信模块的销量提升。对无线通信模块的需求和 M2M 连接数是一一对应的关系，通常情况下，每增加一个物联网连接数，将增加 1-2 个 无线模组。

……

4. 机械装备：深度参与感知层，积极向平台层/网络层业务拓展

4.1. 机械装备在工业互联网中的重要角色

装备制造直接相关领域包括：1）感知层，主要包括各种执行设备（CNC、工业机器人、 自动化生产线例如锂电自动化产线、检测设备及 AGV 等）及数据搜集及传导设备（传感器、 RFID 标签/读写器）。2）PLC，可编辑逻辑控制器，主要职能为直接控制及监测现场设备， 其次为收集及传导信息。部分国内设备厂商开始具备生产 PLC 能力。

近年来，部分领先制造业企业也开始向网络层或平台层进行业务拓展，从而由核心装备制 造往装备+服务模式转型。例如：自动化集成企业参与到网络层的网络模块连接、设备管 理等领域，制造业头部公司自建区域/行业平台层、应用层建设等等。

4.2. 工业互联网有望加快我国制造业自动化升级趋势

自动化设备，例如 CNC、工业机器人、检测设备、AGV 等，每年的市场容量普遍较大，例 如 CNC 国内容量约为 300 亿元，工业机器人约为 200 亿元，加上集成空间翻倍，检测设 备仅面板及半导体领域就有 300 亿左右的市场空间，而 AGV 过去年复合增速超过 50%，年 市场空间在 150-200 亿之间。由于市场空间广阔，近年来在主要自动化设备领域均涌现了 一批优秀的国内企业，以性价比+服务优势不断实现对海外公司的追赶。

而 PLC 即可编程逻辑控制器，主要由 CPU、存储器、输入/输出单元、外设 I/O 接口、通 信接口及电源共同组成，根据实际控制对象的需要配备编程器、打印机等外部设备，具备 逻辑控制、顺序控制、定时、计数等功能，能够完成对各类机械电子装置的控制任务。PLC 系统具有可靠性高、易于编程、组态灵活、安装方便、运行速度快等特点，是控制层的核 心装置。在智能制造系统中，PLC 不仅是机械装备和生产线的控制器，还是制造信息的采 集器和转发器，类似于神经系统中的“突触”，一方面收集、读取设备状态数据并反馈给 上位机（SCADA 或 DCS 系统），另一方面接收并执行上位机发出的指令，直接控制现场层 的生产设备。

国产控制器发展较为成熟，是上游核心零部件中与进口产品差距最小的部分。目前，国产 控制器与进口产品存在的差距主要集中在控制算法和二次开发平台的易用性方面。

控制算法的差距导致国内控制器的应用范围有限，目前大多集中在较为简单的搬运、码垛 领域。而且由于软件水平不及国外，因此软件的稳定性受到影响，出现故障的概率也比进 口产品高。其次，国内产品研发与产业实际需求有所脱节，没有将算法和特定行业场景需 求结合。比如 FANUC 机器人在运行过程中，可根据不同的姿态选取三种算法进行作业， 然而国产控制器并不具备这种能力。

4.3. 传感设备工业物联网的核心基础

传感器为工业物联网的基础和重要组成部分。根据物联网的技术路线图，物联网产业链包 括感知层、传输层、数据处理层和应用服务层。其中，传感器作为感知层，是物联网产业 链的核心基础。在物联网运行中，传感器将感知获取到的物理、化学、生物等信息转化为 易识别的数字信息传输至后端平台进行处理、分析、应用。

传感器市场呈高速增长态势。全球传感器市场规模保持快速增长，据前瞻产业研究院测算， 传感器行业市场规模自2010 年的720 亿美元增长至2018 年的2059亿美元，CAGR达14%。同时，前瞻产业研究院测算，2015 年我国传感器市场规模为 995 亿元， 2017 年末增长至1300 亿元，预计到 2022 年中国传感器市场规模将达到 2327 亿元。

由于工业物联网的发展要求，传感器呈现智能化趋势。目前，部分传感器已具有信息处理 能力，可以集成传感器、微处理器和执行器，成为智能传感器。据中国信通院统计，2016 年全球智能传感器市场规模达到 258 亿美元，预计 2019 年将达到 378.5 亿美元，年复合 增长率超 10%；其中，智能传感器下游应用中消费电子占比最大。同时据中国信通院测算， 2015 年我国智能传感器市场约为 106 亿美元，预计到 2019 年将达到137 亿美元。

MEMS 作为智能传感器代表，成为传感器市场发展重点，获大量应用。MEMS 具有微型化、 集成化、批量生产、方便扩展等特点，在技术上较普通传感器而言精度高、重量轻、尺寸 小、能效高。根据 Yole Développement 统计，全球 MEMS 传感器市场规模从 2015 年 118.5 亿美元增长至 2017 年的138.3 亿美元，CAGR 达到8.03%。至 2021 年，受益于物联网的发 展，Yole Développement 预测 MEMS 传感器 2021 年市场规模将达到 396.9 亿美元。

……

4.4. 工业物联网助推设备升级

民用表是工业物联网中重要的数据端口，我们以此为例探讨工业物联网如何推动设备的更 新升级与价值量的提升，同时在这过程中，金卡智能也实现了从单机到工业物联网整体解 决方案提供商的转变。

4.4.1. 燃气表智能化进程加快

智能民用表为工业物联网重要数据端口，受互联网巨头青睐。金卡智能的主营产品为民用 燃气表与工商业流量计，属于物联网感知层，是数据接收的端口，负责搜集居民和工商户 的燃气信息，再通过通讯网络、应用管理软件到互联网云服务，为客户提供高价值、高性 能的产品及端到端解决方案，并与各大燃气公司、华为、阿里巴巴等建立了长期战略合作 伙伴关系。2016 年，公司即与阿里云签署《公用事业云战略合作协议》，致力于解决燃气 行业信息化成本高致投入意愿低、管+端运行效率低、毛利率下降、用户满意度低的问题。

燃气表定期更新需求稳定，市场容量将持续提升。根据《国家计量检定规程 JJG577-2012 膜式煤气表检定规程》，使用天然气为介质的燃气表使用年限一般不超过 10 年。因此对燃 气表有稳定的更新需求，且随着我国燃气表存量的提升而上升。

工业物联网的发展推动了民用燃气表的更新升级：民用燃气表经过数十年的发展已经进行 了多次迭代，由最初的膜式燃气表，到 IC 卡燃气表、2G 远传燃气表，再到最新的 LoRa 远传燃气表、NB-IoT 远传燃气表。民用燃气表的发展是一个不断电子化、智能化、网络化 的过程。

燃气表的第一代产品是膜式表，需要燃气公司上门抄表并且需要用户去营业厅缴费。由于 膜式表为纯机械结构，因此成本较低，在早年间得到了较广的传播。

IC 卡燃气表解决了入户抄表的麻烦，但仍需要用户自行携带 IC 卡去营业厅或自助终端充 值。IC 卡燃气表开启了燃气表智能化的第一步，也确立了之后燃气表电子化、智能化、网 络化的趋势。

无线远传表实现了远程计费以及网上缴费，让用户实现足不出户就能缴纳燃气费，而且也 省去了燃气公司建设缴费网点的麻烦，同时让燃气公司实现了数据收集以及阶梯定价等进 阶功能。

主流无线远传表分为 2G、LoRa、NB-IoT三种，NB-IoT 物联网燃气表应用范围更广。2G 远传表是三者中发展最为成熟的，但目前三大运营商正在逐步退出 2G 网络运营的趋势。LoRa 远传燃气表基于 LoRa 物联网通信协议，需要自建通信网络，前期投入成本较大，并 且后期需要不断维护。NB-IoT 远传燃气表基于 NB-IoT 物联网通信协议，由于使用的是通 信运营商的网络，因此不用自建网络，只需缴纳通信费即可。在三大运营商均已实现大范 围 NB-IoT 网络覆盖的情况下，NB-IoT 物联网燃气表的应用范围更广。

此外，NB-IoT 网络的低功耗、广覆盖特性完美契合智慧城市与物联网的需求，例如智能 燃气表、智能水表、智能停车等应用。NB-IoT 产业链从上游芯片到下游运营商均有巨头参 与，未来有望快速发展。同时，国家对 NB-IoT 网络的支持也将利好 NB-IoT 物联网表的快速普及。2017 年 6 月，工信部发布《关于全面推进移动物联网（NB-IoT）建设发展的通 知》，要求加快推进网络部署，构建 NB-IoT 网络基础设施。

金卡智能已布局物联网智能燃气表及其系统，并不断试点推广。公司早在 2013 年即推出 国内首款物联网智能燃气表系统，快速抢占物联网智能燃气表市场。在新一代物联网通信 标准大局尚未确定的情况下，公司再度把握技术升级契机，率先布局 NB-IoT 标准的智能 燃气表。2016 年，公司与深圳燃气、中国电信、华为公司签订了《智慧燃气战略合作协议》， 在深圳启动全球首个基于 NB-IoT 技术的远程抄表试点项目，并不断扩大 NB-IoT 智能燃气 表试点范围。

4.4.2. 金卡智能：由单机向整体解决方案服务商转型

……

5. 工业互联网案例之一：智能物流，仓-干-配-柜多环节优化快 递物流成本

5.1. 智能物流底层：工业互联网的逻辑

智慧物流是指利用现代工业互联网技术，对物流各环节进行实时状态分析，最终实现自主 决策，建立一套现代化物流体系。智慧物流架构分为 感知层、传输层、服务层和应用层 ， 涉及的基础技术包括人工智能、大数据与云计算、区块链等，将整个物流系统组成一个工 业互联网。

工业互联网的概念在当前已经有所普及，但在物流领域的应用依然不够成熟，物联网技术 将会帮助行业从数字化到智能化的转型。 当前物流业的瓶颈在于数字化程度不足， 感知层 面，利用硬件获取基础数据的普及程度仍有较大的进步空间。

 感知层是智慧物流的起点，是整个系统实现对货物感知的基础

1）感知层媒介主要是硬件：是直接进行物流动作的各项硬件设备，如叉车、卡车、无人 机等，其应用场景遍布仓库、干线、配送与末端；

2）采集方式：对物流信息的采集方式则包括了 RFID 感知技术、条码自动识别技术、GPS 移动感知技术、激光雷达探测技术、传感器感知技术、红外感知技术、语音感知技术、机 器视觉感知技术、无线传感网技术等，实现对货物数据的读写和实时监控。

 传输层：变化最大的层级，4G 向 5G 进阶打开变革空间

传输层承担数据传输任务，实现物流各活动环节的人、货、车、路等信息的互联互通。当 前正处于通信技术更新迭代，4G 向 5G 进阶的阶段。过去无线 WIFI、高速以太网难以满足 物流活动中货物移动的及时通信，同时现有 4G 移动通信技术带宽峰值受限无法承接日益 膨胀的海量物流数据实时传输，5G 技术不仅可以完成硬件节点之间的数据传输，更重要的 是可以支持工业互联网、大数据、人工智能技术的运用以及进一步升级。

 服务层：基础技术，如大数据、云计算、人工智能等

服务层承担数据的存储、访问和计算功能，主要负责接收传输层终端发送的信息，利用工 业互联网、大数据、云计算、人工智能等技术对多种类型非结构化海量数据进行存储、计算分析、检索、实时交互等处理，产生决策指令。 以菜鸟当 前提供的物流云服务为例，包 含 了 基 础 组 件 （ 云 服 务 器 、 云 数 据 库 、 负 载 均 衡 等 ）， 大 量 业 务 组 件 （ 地 址 解 析 、 车 辆 规 划 等 ）、 技 术 集 成 、 数 据 和 安 全 组 件 等 。

 应用层：如 WMS、TMS 等，第三方与自开发皆有

应用层为借助工业互联网感知技术，接受服务层决策指令，在应用层完成实时操作。类似 于操作系统上的应用软件， 当前最常见的应用系统包括仓库管理系统（ W MS ，Warehouse Management System ）、 运 输 管 理 系 统 （ T MS ， Transportation Management System ）、 供 应 链 管 理 系 统（ S CM ，Supply Chain Management ） 。对于一个综合性的物流公司而言， 其业务往往涉及了仓储、运输、供应链、订单处理等多点，信息会在各个系统中流通，当 前的专业管理系统市场中，既有专门的第三方软件供应商，也有物流公司选择自行开发的 如京东、菜鸟和几家技术能力先进的一线快递公司。

智慧物流应用场景

具体到落地， 我们将智慧物流的应用场景笼统地分为四段 ：仓 、 干 、 配与柜 。每一项各自 对应了不同的使用场景和硬件设备，各设备采集数据，并将数据通过物联网互联互通，再 采用大数据和人工智能技术计算好线路、动作等，就形成从仓库到最后一公里的、一个完 整的智慧物流系统。

5.1.1. 节点：仓库，最成熟的案例为自动化无人仓库

我国仓储目前处于集成自动化向智能自动化仓储过渡阶段，依托工业互联网等先进高新技 术，已有多项应用实现落地。其中包括仓库选址、进出库调配、自动化无人仓库等。我们 在此处以自动化无人仓库为案例进行剖析。

 自动化无人仓库：自动化无人仓是不直接进行人工处理的情况下自动完成物料的存储 和取出。

 自动化无人仓库由硬件+软件组成：

1） 软件：WMS 是整个仓库系统的智慧大脑，通过对仓库内的各类资源进行计划、 组织、引导和控制，实现对货物的存储与移动（入库、出库、库内移动）管理， 提高库存准确率，完成供应链一体化。目前，我国在 WMS 研发仍处于起步阶段；

2） 硬件：为打造高度自动化作业流程，从仓库拣选到存储的各环节，需引入多种类 型的智能设备辅助完成工作，如 无人叉车、 机器人、 拣选 A GV 、分拨 A GV 、自 动封箱机、自动分拣装备 等。

5.1.2. 运输：干线运输与最后一公里

运输配送可进一步细分为干线运输和最后一公里，智慧物流应用场景已颇为多样。纯线上 平台的形式包括车货匹配（已出现较大公司）、线路规划（多为物流公司内部开发，旨在 降低成本）、即时配送系统（技术领先企业包括美团外卖、顺丰同城等）。

5.1.2.1. 干线

 车货匹配：平台将货主的货源信息与车主的运力信息集中在平台上，撮合双方需求， 最后达成货物运输交易。当前来看，满帮为在市场中较为典型、份额占比较高的平台。

满帮（前运满满+货车帮合并后的新公司）对区域内车辆分布、发货情况进行监测，展示 当地车辆供需偏差情况，完成对未来车辆供给及货源数量的预测， 公司也参与多项 5G 车 联网协议制定 ，持续开展基于 V2X技术的编队行驶和车车互联研究；

 运输线路调度：利用载重量/载重体积的传感器和移动通讯技术对各个节点（仓库和 转运中心）的货量实时监控，提取所需重新配置资源的信息，通过人工智能等核心算 法对物流资源合理分配，优化运输路线，提升货车装载率。

5.1.2.2. 最后一公里

 无人车：菜鸟于 2016 年 9 月上线机器人“小 G”，负责园区环境内末端配送，2018 年在云栖大会发布新能源自动驾驶智慧物流车，可承载几吨货物，定位精度在 20cm 以内，可实现“车端-路端-云端”三位一体的车路协同智能；京东无人车配送于 2018 年 6 月在北京海淀区已实现常态化运营，最多可配备 30 个取货箱，15km/h 运行时速 也极大拓展了配送机器人的服务半径。

 无人机：京东于 2018年 11月完成 干线无人货运飞机 首飞，机翼超过 10 米，装载重 量超过吨级，可连续飞行 1000 公里以上。无人货运飞机承接干线与末端无人机转接 工作，未来将与京东物流仓储设施无缝对接，打造智慧物流供应链。此外，中国邮政、 圆通、苏宁、菜鸟也相继完成了无人机测试飞行。

 同城配送：指城市范围内的物流配送，根据配送货物性质可进一步细分为快递同城配 和即时配送。从技术角度来看，技术含量较高的是即时配送。

 在分配订单时，外卖平台需要考虑 外卖员与商家距离、路况信息、商家出货特征，最 重要的是用户的需求，外卖员到用户的距离和路况。 系统需要对时间、空间和商户这 三个维度综合评估，复杂度相当之高。美团构建 O2O 实时配送智能调度系统，将亿 级历史订单数据分析作为基础，结合对线下配送路况、天气、取餐难度等多变因素进 行评估，为外卖员规划最优路线，降低配送成本的同时提升客户服务体验。

5.2. 上市公司实践落地

5.2.1. 快递公司：利用智慧物流降本增效

对于当前智慧物流领域的落地实践而言，快递公司是在资金、技术等条件上均实力最强的 物流公司之一。当前上市的一线快递，日均包裹数量在 1000-2000 万票间，而一个包裹包 含了发出、到达、动态的线路规划、路经转运中心、经手人员、各环节逗留时间等多维度 信息，因此 快递公司所面对的将会是每天数亿级别的数据量。

当前一线快递公司的电子面单率均在 95%以上，叠加手持把枪、转运中心内的扫描设备等， 快递包裹本身在数据的信息化上已经有了较强能力，当务之急一方面在于对现有数据的挖 掘，另一方面则是在如此大的数据量面前，如何加快数据的使用效率。因此过去几家公司 都已自主研发系统，例如圆通自行开发金刚系统、行者系统，申通开发清源系统与锦囊计 划，韵达与合作方探索边缘计算与区块链，德邦开发数字孪生中心、中转 360等。

实践上，快递公司在智慧物流上的探索主要集中在降本增效，如干线上的装载率提升、以 及转运中心端的自动化设备替代人工上。受益于规模效应+智慧物流的改善，过去几年快 递企业的单位运输与操作成本均实现了快速下降。

 干线：路由规划提升装载率，减少车辆损耗，降低成本

单位运输成本的高低取决于外包运输成本的高低、自有车队的折旧、人员、油费、路桥等 诸多因子，而在当前快递企业自有车队占比逐年走高的背景下，快递企业自有车队的成本， 最核心的因子即为装载率——智慧物流在此处发挥的作用就是，在一定的包裹量下，如何 通过更优化的线路规划，提升车辆的利用率，并且减少空跑与无意义的来回。

 转运中心：自动化人工拐点已现，人工成本逐年走低

转运中心的成本下降，财务上是设备折旧上升与人工成本下降的曲线交汇。过去几年快递 公司均处于加速迭代设备的状态，这直接带来了人工成本和整个中转中心成本的快速下降。

5.2.2. 顺丰：大量超前投入

顺丰在智慧物流领域是最具野心的物流公司，每年均有较大的研发相关的开支，其费用化 的部分高达通达系公司的接近 10 倍。分拆上市公司的支出方向，除了融合系统、运营底 盘等基础支持系统之外，无人机、大数据、同城子系统是其中的亮点。

除了内部研发，顺丰在外部投资上也走在前列，智慧物流方面最具备代表性的两项投资分 别是物联亿达与美国的 Flexport，分别对应的是物流物联网的落地与全球货代平台。

 物联亿达，物联传感云服务：2017 年，顺丰控股四川物联亿达科技有限公司，物联 亿达精心打造的 PaaS（平台即服务）物联网云平台，基于物联网、云计算与人工智能 技术，通过快速接入多种类型传感器，为金融服务、仓储物流、智慧交通、智慧农业 等行业应用与合作伙伴，提供物联网中间件技术应用与解决方案支撑。

Flexport，现代货代平台：2018 年 4 月与 2019 年 2 月，顺丰先后两次投资于货运物流 平台Flexport（飞协博），Flexport 是最早推出专门服务于货运的云软件和数据分析平台， 目前为二百多个国家的上万名买方和卖方提供包括海运、空运、卡车、铁路货运、拖运和 搬运、仓储服务、海关经纪、融资和保险在内的全方位服务。

6. 工业互联网案例之二：工程机械，树根&徐工云平台迈向成熟

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（报告来源：天风证券）

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