工業(yè)互聯網平臺本質是通過工業(yè)互聯網網絡采集海量工業(yè)數據，并提供數據存儲、管理、呈現、分析、建模及應用開發(fā)環(huán)境，匯聚制造企業(yè)及第三方開發(fā)者，開發(fā)出覆蓋產品全生命周期的業(yè)務及創(chuàng)新性應用，以提升資源配置效率，推動制造業(yè)的高質量發(fā)展。

在國家政策大力支持，各省政府高額補貼的刺激下，國內制造企業(yè)，工業(yè)軟件服務商、工業(yè)設備提供商及ICT四類企業(yè)憑借自身在主營業(yè)務的積累，主要從工業(yè)知識及信息技術兩個方向切入，構建不同類型的工業(yè)互聯網平臺。

各類型的工業(yè)互聯網平臺能力不同，基于IT技術的云服務平臺及通用PaaS平臺通用性強，連接與邊緣計算平臺需要有工業(yè)協議的積累。工業(yè)PaaS平臺需要不斷將各行業(yè)各領域的工業(yè)知識與經驗沉淀為數字化模型，并以工業(yè)組件的形式供開發(fā)者調用，以更好的支撐SaaS層快速構建面向工業(yè)場景的定制化APPs。與工業(yè)知識相結合的數據分析與可視化平臺會逐漸向工業(yè)PaaS平臺發(fā)展。

國內工業(yè)互聯網平臺產業(yè)將呈現中間集中兩端分散的格局。國內工業(yè)PaaS平臺需要不斷豐富自身承載的數字化模型，爭取早日覆蓋我國39個工業(yè)大類，191個中類及525個小類的工業(yè)共性知識，賦能第三方開發(fā)者開發(fā)出海量的工業(yè)APPs，真正為企業(yè)解決痛點，助力制造業(yè)高質量發(fā)展，發(fā)揮其最大價值。

工業(yè)互聯網平臺概述

工業(yè)互聯網平臺簡述

工業(yè)互聯網平臺是工業(yè)互聯網的核心

工業(yè)互聯網是通過新一代信息通信技術建設連接工業(yè)全要素，全產業(yè)鏈的網絡，以實現海量工業(yè)數據的實時采集，自由流轉，精準分析，從而支撐業(yè)務的科學決策，制造資源的高效配置，推動制造業(yè)融合發(fā)展。工業(yè)互聯網對我國制造業(yè)數字化轉型升級，實現制造業(yè)高質量發(fā)展以及提升國際競爭力具有戰(zhàn)略意義。網絡，平臺及安全構成了工業(yè)互聯網三大體系，其中網絡是基礎，平臺是核心，安全是保障。我國要從制造業(yè)大國向制造業(yè)強國轉變，須抓住這次工業(yè)互聯網平臺發(fā)展機會。

工業(yè)互聯網平臺功能架構

工業(yè)PaaS是工業(yè)互聯網平臺的核心

工業(yè)互聯網平臺由邊緣層、IaaS層、PaaS層及應用層構成。邊緣層是基礎，向下接入工業(yè)設備實現數據的采集與處理。工業(yè)PaaS層是核心，基于通用PaaS并融合多種創(chuàng)新功能，將工業(yè)機理沉淀為模型，實現數據的深度分析并為SaaS層提供開發(fā)環(huán)境，是平臺核心能力的集中體現。應用層是關鍵，主要提供覆蓋不同行業(yè)，不同領域的業(yè)務應用及創(chuàng)新性應用，形成工業(yè)互聯網平臺的最終價值。

工業(yè)PaaS平臺的核心能力

數字化模型是工業(yè)PaaS平臺的核心

工業(yè)PaaS是工業(yè)互聯網平臺的核心，主要是其集成了工業(yè)數據分析與建模能力。工業(yè)數據分析是開啟海量工業(yè)數據應用價值的鑰匙，數據分析的深淺是決定數據應用價值高低的主要因素。工業(yè)數字化模型主要包括工業(yè)機理模型與大數據分析模型兩大類。機理建模是基于工業(yè)技術原理，行業(yè)知識、經驗及生產工藝等構建的數字化模型。大數據分析模型是基于工業(yè)數據本身的相關性構建的數字化模型。將工業(yè)數據輸入模型以后，基于數字化模型可實現對實際生產及業(yè)務過程的描述，分析，預測，決策，以指導實際工作的精準執(zhí)行。由此可見數字化模型是工業(yè)數據分析的核心，也是工業(yè)PaaS的核心。

工業(yè)互聯網平臺發(fā)展

全球工業(yè)互聯網平臺市場規(guī)模

工業(yè)互聯網平臺市場規(guī)模持續(xù)增長

在工業(yè)互聯網發(fā)展初期，工業(yè)數字化水平是影響工業(yè)互聯網市場規(guī)模結構的重要因素，工業(yè)設備的數字化水平低是影響平臺市場規(guī)模低的主要因素之一。但隨著工業(yè)互聯網的迅速發(fā)展，在市場需求及新技術的推動下，工業(yè)互聯網平臺的市場規(guī)模會持續(xù)增長，預測到2023年全球工業(yè)互聯網平臺市場規(guī)模將達到138.2億美元，占全球工業(yè)互聯網市場規(guī)模的15%。

國內工業(yè)互聯網平臺數量發(fā)展情況

國內工業(yè)互聯網平臺數量發(fā)展迅猛

在國家政策大力支持，各省政府高額補貼的刺激下，國內制造企業(yè)，工業(yè)軟件服務商、工業(yè)設備提供商及ICT四類企業(yè)多路徑布局工業(yè)互聯網平臺。近兩年我國工業(yè)互聯網平臺數量實現了快速發(fā)展，截止到2018年3月，國內工業(yè)互聯網平臺類產品數量已高達269個，超過了國外工業(yè)互聯網平臺總和。在269個平臺類產品中由制造企業(yè)構建的工業(yè)互聯網平臺占比高達46%。

國內工業(yè)互聯網平臺產業(yè)鏈圖譜

工業(yè)互聯網平臺按照功能架構可分為六類

國內工業(yè)互聯網平臺構建路徑

工業(yè)知識與信息技術是兩種主要的切入方式

國內四類企業(yè)主要憑借自身優(yōu)勢從工業(yè)知識與信息技術兩個方向切入工業(yè)互聯網平臺?；ヂ摼W企業(yè)及通信企業(yè)構成的信息通信企業(yè)主要是發(fā)揮其IT技術優(yōu)勢，將已有的云平臺向工業(yè)領域延伸，構建包括邊緣層，IaaS層及通用PaaS層的工業(yè)互聯網平臺。工業(yè)軟件企業(yè)、設備提供商及制造企業(yè)均是基于工業(yè)領域的知識、經驗構建的工業(yè)互聯網平臺。規(guī)模大的企業(yè)，具備構建完整的工業(yè)互聯網平臺架構的能力，中小型企業(yè)通常選擇在ICT企業(yè)建立的通用PaaS之上構建具備特定功能的工業(yè)互聯網平臺。

全球工業(yè)互聯網平臺應用行業(yè)分布

數字化水平高的行業(yè)，工業(yè)互聯網平臺的應用占比較大

受限于數字化發(fā)展水平，各行業(yè)工業(yè)互聯網平臺的應用程度各不相同。數字化水平越高的行業(yè),工業(yè)互聯網平臺的應用程度越高。整體來看,在國內外的應用案例中,機械與能源行業(yè)的工業(yè)互聯網平臺應用程度最高，累計占比高達58%。

全球工業(yè)互聯網平臺應用場景分布

設備健康管理及生產過程管控是目前的熱點應用

目前工業(yè)互聯網平臺主要應用于設備管理、生產過程管控、企業(yè)運營管理、資源配置協同、產品研發(fā)設計及制造與工藝管理等領域。開發(fā)難度越低、優(yōu)化價值越高的應用領域在工業(yè)現場的應用熱度越高。整體來看，在國內外的應用案例中，設備健康管理及生產過程管控是占比最高的應用場景，制造與工藝管理及產品研發(fā)設計占比不足3%，需要進一步培育。

國內外工業(yè)互聯網平臺應用場景對比

國內外工業(yè)互聯網平臺應用場景分布差異較大

因工業(yè)數字化發(fā)展水平，工業(yè)基礎能力及企業(yè)分布結構不同，國內外工業(yè)互聯網平臺的探索路徑不同，應用場景分布差異較大。目前我國工業(yè)數字化水平參差不齊，工業(yè)基礎能力較差，中小企業(yè)較多等問題是導致部分工業(yè)互聯網平臺應用優(yōu)化價值低的重要原因。

設備管理服務分析

工業(yè)數字化發(fā)展水平是制約設備管理服務應用成熟度的主要因素。國外工業(yè)數字化發(fā)展水平相對較高，工業(yè)數據的分析深度高，優(yōu)化價值高，應用占比大。

生產過程管控分析

我國該應用市場需求高，普及率低，因此產線上云的應用實踐多，占比最高。

資源配置協同分析

我國中小企業(yè)較多，利用工業(yè)互聯網平臺獲取訂單和市場機會的需求高，利用工業(yè)互聯網平臺解決貸款難等問題的創(chuàng)新性應用多。

工業(yè)互聯網平臺能力分析

各類型工業(yè)互聯網平臺能力

工業(yè)PaaS平臺需要專業(yè)知識支撐，工業(yè)屬性強

各類型的工業(yè)互聯網平臺能力不同，基于IT的云服務平臺及通用PaaS平臺通用性強，連接與邊緣計算平臺需要有工業(yè)協議的積累。工業(yè)PaaS平臺需要不斷將各行業(yè)各領域的工業(yè)知識與經驗沉淀為數字化模型，并以工業(yè)組件的形式供開發(fā)者調用，才能更好的支撐SaaS層快速構建面向工業(yè)場景的定制化APPs。與工業(yè)知識相結合的數據分析與可視化平臺會逐漸向工業(yè)PaaS平臺發(fā)展。

連接與邊緣計算平臺能力分析

支持的協議種類決定平臺的接入能力

連接與邊緣計算平臺集成的工業(yè)通信協議，光纖、以太網等通信協議及2G/3G/4G/5G等無線通信協議能夠實現多種工業(yè)現場設備的接入，數據格式的轉換與統(tǒng)一，是工業(yè)大數據的入口，也是工業(yè)互聯網平臺的咽喉。但工業(yè)現場不同時期，不同品牌，不同用途的的設備有不同的數據通信協議。業(yè)內沒有統(tǒng)一標準，協議數量累計可達幾百種，主流的協議也有40余種，為設備間互聯及平臺的接入帶來很大的困難。因此平臺支持的協議種類決定了其接入能力。目前來看，設備提供商，制造企業(yè)及自動化企業(yè)在該領域有較多積累，具備較大的競爭優(yōu)勢。

工業(yè)PaaS平臺能力分析

數字化模型決定該平臺支持的應用場景

如前文所述，基于工業(yè)技術原理、行業(yè)知識、基礎工藝構建的數字化模型是工業(yè)PaaS平臺的核心，平臺集成的數字化模型決定了該平臺支持的應用場景。主要原因是，數字化模型是知識壁壘的直接體現，所謂知識壁壘指的是不同行業(yè)，不同領域有不同的專業(yè)技術與知識。相同行業(yè)不同領域存在知識壁壘，相同領域不同行業(yè)亦存在知識壁壘?；谔囟ㄐ袠I(yè)/領域的知識及經驗構建的數字化模型只支持該行業(yè)/領域的工業(yè)應用及服務的開發(fā)，因此工業(yè)PaaS平臺工業(yè)屬性較強，通用性差。目前工業(yè)PaaS提供商主要基于自身行業(yè)所在領域的知識及經驗構建平臺，集成的數字化模型無法支撐跨行業(yè)，跨領域的應用及服務的開發(fā)。這種情況會導致工業(yè)數據散落在不同廠家的平臺上，煙囪式的數據，無法發(fā)揮出更大的價值。

各領域數字化模型的開發(fā)難度

工業(yè)機理復雜度越高，數字化模型開發(fā)難度越大

知識壁壘是工業(yè)PaaS平臺在跨行業(yè)、跨領域拓展道路上不可逾越的“鴻溝”，而工業(yè)機理的復雜度決定了這道“鴻溝”的大小。究其原因是，工業(yè)機理復雜度越高，數字化模型構建的難度越大，開發(fā)成本越高。高機理復雜度模型的構建需要平臺在該領域有長時間積累，只有這樣才能深入掌握該領域的工業(yè)知識與經驗，對該領域有更加透徹的理解，構建的數字化模型才能更精準。因此集成高工業(yè)機理復雜度模型的工業(yè)PaaS平臺具有更高的壁壘，其它領域的工業(yè)PaaS平臺很難在短時間內突破該領域的知識壁壘。由此可見，工業(yè)PaaS平臺在跨領域拓展時，需要充分考慮目標領域的知識壁壘的高低。

各行業(yè)平臺應用側重點分析

行業(yè)特點不同，工業(yè)互聯網平臺的應用側重點各異

各行業(yè)在研發(fā)設計，生產流程及銷售過程等環(huán)節(jié)的特點及痛點不同，因此利用工業(yè)互聯網進行數字化轉型的訴求各異。不同行業(yè)工業(yè)互聯網平臺應用的側重點各不相同，且隨平臺成熟度分層次發(fā)展。因此，工業(yè)PaaS提供商在跨行業(yè)拓展時，要充分考慮各行業(yè)工業(yè)互聯網平臺的應用路徑。

工業(yè)互聯網平臺應用價值

數據分析深度是影響工業(yè)互聯網平臺應用價值的主要因素

數據是工業(yè)互聯網平臺的核心資產，是平臺價值創(chuàng)造的主要來源。數據分析深度是影響工業(yè)互聯網平臺應用價值高低的主要因素。如前文所述，國內外設備健康管理類應用場景占比高，主要原因是該應用場景的數據分析深度較高，降低了企業(yè)的運維成本，減少了能源消耗，為企業(yè)創(chuàng)造了直接的優(yōu)化價值，提升了企業(yè)的收益?？傮w來看，我國工業(yè)數字化水平較低，工業(yè)互聯網平臺數據采集能力弱，數字化模型少，平臺間數據不流通等問題嚴重制約了工業(yè)數據的分析深度。前文講主流的工業(yè)協議也有40余種，而我國80%的工業(yè)互聯網平臺不足20種，數字化模型與國外工業(yè)互聯網平臺的上百種也有較大差距。我國工業(yè)互聯網平臺需不斷提升設備接入能力，豐富數字化模型，以實現海量數據的匯聚與深度分析，才能為企業(yè)降本增效，實現其應用價值。

工業(yè)互聯網平臺發(fā)展趨勢

國內工業(yè)互聯網平臺的發(fā)展趨勢

通用性強的平臺市場集中度高，工業(yè)屬性強的平臺百花齊放

如前文所述，近兩年國內工業(yè)互聯網平臺數量呈爆發(fā)式增長。國內ICT企業(yè)、工業(yè)軟件服務商、設備提供商及制造企業(yè)紛紛憑借自身優(yōu)勢構建不同類型的工業(yè)互聯網平臺。各平臺間相互合作，為企業(yè)提供一體化的平臺解決方案。各類型平臺的通用程度不同，通用性強的云服務及通用PaaS平臺市場集中度高，將呈現寡頭壟斷的產業(yè)格局。工業(yè)屬性強的連接與邊緣計算平臺、工業(yè)數據分析平臺及工業(yè)PaaS平臺市場集中度較低，但終將形成幾家跨行業(yè)跨領域的領先平臺與其它細分領域平臺協同發(fā)展的局面。面向工業(yè)現場應用的SaaS平臺市場集中度最低，將出現高度細分的局面。

國內工業(yè)PaaS平臺發(fā)展建議

工業(yè)PaaS平臺需基于自身優(yōu)勢領域，先縱向拓展再橫向發(fā)展

數字化模型是影響工業(yè)數據分析深度的主要因素，是工業(yè)PaaS平臺的核心。國內工業(yè)PaaS平臺需要不斷豐富自身承載的數字化模型，爭取早日覆蓋我國39個工業(yè)大類，191個中類及525個小類的工業(yè)共性知識，賦能第三方開發(fā)者開發(fā)出海量的工業(yè)APPs，真正為企業(yè)解決痛點，助力工業(yè)高質量發(fā)展，發(fā)揮其最大價值。如前文分析，單個工業(yè)PaaS平臺難以全部覆蓋所有的工業(yè)知識，但數據散落在小平臺上又難以發(fā)揮其最大價值，因此，規(guī)模大、資源整合能力強的平臺有望發(fā)展成為跨行業(yè)跨領域的領先平臺，與細分領域平臺協同發(fā)展。工業(yè)PaaS平臺在拓展時，應充分考慮行業(yè)及領域的知識壁壘，基于自身優(yōu)勢領域，先縱向拓展再橫向發(fā)展。