工业互联网平台是什么？
工业互联网平台是工业互联网的“操作系统”。工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，是工业互联 网的“操作系统”。
工业互联网平台包括边缘层、IaaS、PaaS 和 SaaS 四个层级。其中，边缘层是基础，向下接入工业设备实现数据的采集与处理；工业 PaaS层是核心，基于通用 PaaS 并融合大数据、人工智能多种创新功能，将工业机理沉淀为模型，实现数据的深度分析并为 SaaS 层提供开发环境，是平台核心能力的集中体现。应用层是关键，主要提供覆盖不同行业、不同领域的工业APP及创新性应用，形成工业互联网平台的最终价值。
对应从边缘层到 SaaS 层的体系架构，工业互联网平台主要包括 4 大功能：（1）多源异构 数据采集，将网络层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础；（2）海量数据处理，提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据挖掘分析，实现数据驱动的 科学决策和智能应用；（3）行业机理模型沉淀，将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件方式，方便二次开发和重复调用，加速共性能力沉淀和普及； （4）工业应用软件开发，面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各 类工业 APP、云化软件，帮助企业提质增效。
工业互联网平台同 PLM、PDM 等传统工业软件的区别。相较于 PLM、PDM 等本地部署的产品数据管理类软件，工业互联网平台的概念和功能范围更广。
PDM（Production Data Management），即产品数据管理软件，主要用于产品研发过程的数据管理，包括数据文档管理、图纸管理、CAD 集成、可视化管理、物料管理与产品结构管理、产品配置管理、工作流管理、组织管理、权限管理等。PLM（Production Lifecycle Management），即产品全生命周期管理软件，是 PDM 概念和思想的延伸，PLM包含PDM的全部内容，PDM 的功能是PLM系统的子集，同时PLM又强调对产品从需求、立项、研 发设计、生产制造到产品交付和售后维护全生命周期内跨越供应链的所有信息进行管理和利 用的概念。
相较于 PDM 及 PLM 等本地部署的传统工业软件，工业互联网平台采用云化部署方式，其概念和功能范围更广。概念范围上，工业互联网平台不仅仅局限于产品数据环节，而是覆盖企业从研发设计、生产制造、运维服务到经营管理的全环节。功能范围上，工业互联网平台不仅仅起到生产经营各环节数据打通的作用，其还可通过部署在边缘侧设备端的大量传感器 实时采集各类设备运行数据，汇聚至工业互联网平台侧进行建模分析和应用。此外，工业互 联网平台还可通过封装在其工业 PaaS 层的大量通用的行业 Know-how 知识经验或知识组 件以及算法和原理模型组件，以低代码方式构建上层工业 APP 应用等各类云化工业软件。
工业 APP 同传统工业软件的区别。工业 APP 是依托于工业互联网平台或工业软件操作系统等平台，面向特定工业场景，解决 具体工业问题，基于平台的技术引擎、资源、模型和业务组件，将工业机理、技术、知识、 算法与最佳工程实践进行代码化封装而形成的应用程序。工业 APP 具有六方面典型特征：
（1）工业 APP 是某一项或某些具体工业技术知识软件形态的载体；（2）每一个工业 APP 承载解决某项具体问题的工业技术知识，解决特定具体问题；（3）工业 APP 功能单一，体 量相对较小；（4）工业 APP 可以不被紧耦合约束到某一具体应用软件中，可与其他应用程 序或 APP 通过接口交互实现松耦合应用；（5）工业 APP 从概念提出到开发、应用以及生态 构建与形成都是基于平台开展的；（6）每个工业 APP 只解决特定问题，对于一些复杂工业问题，可以通过问题分解将复杂问题变成一系列单一问题，每一个单一问题由对应工业 APP 来解决。
工业 APP 是一种新形态的工业软件，同 CAD、CAE、PLM、MES 等传统工业软件相比， 其差异主要包括以下五点：（1）部署方式上，传统工业软件通常本地化部署，而工业 APP 通常采用云化等部署方式；（2）运行方式上，传统工业软件包含完整工业软件要素，如技术 引擎、数据库等，而工业 APP 必须依托平台提供的技术引擎、资源、模型等完成开发与运 行；（3）软件复杂度上，传统工业软件往往体量较大，操作使用复杂，需要具备某些专业领 域知识才能使用，而工业 APP 则小轻灵、易操作；（4）可扩展性上，传统工业软件通常是 紧耦合的，而工业 APP 可以不被紧耦合约束到某一具体应用软件中，可与其他应用程序或 APP 通过接口交互实现松耦合应用；（5）应用功能上，传统工业软件一般解决抽象层次的 通用问题，如 CAD 软件提供面向几何建模的高度抽象的功能应用等，而工业 APP 则用于 解决特定具体工业问题，如某类齿轮设计 APP 只能完成该类型齿轮设计，无法用于其他类 型齿轮的设计工作等。
工业企业为什么要上工业互联网平台？
工业企业数字化、智能化转型内需驱动工业互联网平台建设。宏观层面，我国经济社会发展正处于新旧动能转换的关键时期，近年工业增加值增长逐步趋 缓，我国工业面临高投入、高能耗、高污染、低效益等问题，严重制约我国工业经济的高质 量发展，工业企业通过数字化、智能化转型带动企业降本增效的需求迫切。 中观层面，当前我国制造业正处于由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段，工业数据的 快速增长需要新的数据管理工具，以实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理；数据的丰 富为制造企业开展更加精细化和精准化管理创造了前提，但工业场景高度复杂，行业知识千 差万别，传统由少数大型企业驱动的应用创新模式难以满足不同企业的差异化需求，迫切需 要一个开放的应用创新载体，通过工业数据、工业知识与平台功能的开放调用，降低应用创 新门槛，实现智能化应用的快速增长。 微观层面，为快速响应市场变化，制造企业间在设计、生产等领域的并行组织与资源协同日 益频繁，要求企业设计、生产和管理系统都要更好支持与其他企业的业务交互，这就需要一 个新的交互工具，实现不同主体、不同系统间的高效集成。海量数据管理、工业应用创新与 深度业务协同，是工业互联网平台发展的主要驱动力量。
工业互联网平台较传统工业 IT 架构优势明显。传统工业 IT 架构下数据碎片化、信息孤岛化，无法灵活快速响应新需求。传统工业自动化 及工业软件的本质是把生产操作和管理流程通过软硬件系统方式予以固化，从而建立垂直制 造体系，这一体系下负责不同业务环节或流程的子系统间彼此孤立，形成大量烟囱式系统和 碎片化信息，无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高效管理及灵活快速响应等新需 求。此外，传统工业自动化设备和工业软件高昂的价格给很多企业尤其是中小企业带来较大 成本压力。因此，企业亟需一款能够打破各环节信息孤岛，同时低成本开发工业应用的平台 产品，工业互联网平台成为解决这一痛点的良好解决方案。
工业互联网平台较传统工业 IT 架构在技术架构、工业数据、应用及价值模式上均有很大优 势。其中，技术架构上，传统工业 IT 架构是封闭的大系统、垂直耦合架构、本地部署，因 此开发周期长，升级成本高；工业互联网平台则采用边缘+云端的云原生部署方式，采用平 台化、分层和微服务架构，敏捷开发，升级成本低。工业数据上，工业互联网平台对采集数 据的管理、应用、整合能力更强，解决了传统架构下数据来源有限和数据孤岛的痛点。工业 应用上，工业互联网平台通过工业机理模型、大数据分析模型、知识图谱等将经验和知识固 化成平台资源，提升工业应用能力，同时改变了传统“传帮带”式的工业知识传承途径，基 于平台上汇聚的工业机理模型和微服务组件，工程师能够以更低成本、更高效率，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依赖的制约。价值模式上，工业互 联网平台可实现资源间的互联互通和开发共享，数据价值指数级提升。工业互联网平台相较 传统工业 IT 架构的优势决定了其是未来工业企业数字化、智能化转型的必然方向。
我国工业互联网平台目前发展程度如何？
发展历程：源于云平台，2015 年后迎来快速发展。工业互联网平台源于工业企业云平台，2015 年后随着国家大力推进工业互联网而迎来快速 发展。2009 年，阿里率先开展云平台的研究，并逐步与制造、交通、能源等众多领域领军 企业合作，成为工业企业搭建云平台的重要推手。2010 年之后，腾讯、华为等相继开放和 发布云平台，加之工业互联网概念提出，为工业互联网平台的发展奠定了良好基础。2015 年 后，随着国家政策开始大力推进工业互联网的发展，特别是 2017 年国务院发布《关于深化 “互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，进一步确立了工业互联网的战略发展 地位，国内企业如航天云网、三一重工、海尔等纷纷布局工业互联网平台，我国工业互联网 平台迎来快速发展。
发展阶段：从概念普及走向落地深耕，处于快速发展阶段。目前，我国工业互联网平台正处于从概念普及走向落地深耕的快速发展阶段，但整体渗透率 仍然不高。根据国家工业信息安全发展研究中心及全国两化融合标委会发布的《工业互联网 平台应用数据地图（2021）》统计数据，2021 年我国工业互联网平台普及率约为 17.50%， 同比提升约 2.83 个百分点，整体渗透率仍然不高。根据工信部《“十四五”信息化和工业化 深度融合发展规划》，目标到 2025 年我国工业互联网平台普及率达到 45%。参考该普及率 目标，我们预计，未来 2-3 年我国工业互联网平台市场规模有望保持快速增长趋势。 从行业端来看，由于工业互联网平台的建设对行业企业信息化、数字化基础具有相对较高要 求，特别是企业上云情况，因此我们可以参考设备上云率及工业知识沉淀复用企业占比等指标来评估各行业工业互联网平台应用水平。参考《工业互联网平台应用数据地图（2021）》 统计数据，我国电力、轻工、交通设备制造及电子等行业工业互联网平台应用水平相对较高， 2021 年我国电力行业设备上云率最高，约为 25.83%，其次为电子、交通设备制造及轻工行 业，设备上云率分别为 22.30%、18.22%及 17.88%；各行业实现工业知识沉淀复用企业比 例最高的为电子行业，约为 18.68%，其次为机械、轻工及交通设备制造行业，比例分别为 18.04%、17.16%及 13.24%，但整体渗透率均不高。
工业互联网平台按功能和应用场景覆盖范围可大致分为基础性技术类、专业领域类、企业 级、行业级及跨行业跨领域级等，目前我国具有一定行业和区域影响力的平台数量超过 240 家，跨行业跨领域工业互联网平台数量达到 28 家。根据国家工业信息安全发展研究中心发 布的《2022 工业互联网平台发展指数报告》，截至 2022 年末，我国工业互联网平台监测系 统连接的全国 32 家重点工业互联网平台工业设备连接总数为 8,049.60 万台，工业模型数 量合计为 85.16 万个，工业 APP 数量达到 29.33 万个，我国工业互联网平台行业整体保持 快速发展趋势。
工业互联网平台行业空间、格局如何？
工业互联网平台市场方兴未艾，市场空间广阔。我国工业互联网平台及相应解决方案市场空间广阔，且市场规模保持快速增长趋势。根据 《中国统计年鉴（2022）》数据，2021 年我国规模以上工业企业数量约为 44.15 万家，我们 假设平均每家单位工业互联网平台建设费用为 500 万元，市场渗透率按 45%计算，则对应 市场空间有望接近万亿元。市场规模方面，根据共研网统计数据，2022 年我国工业互联网 平台及相应解决方案市场规模约为 601.3 亿元，同比增长约 38.9%，2020-2022 年复合增 速约为 41.0%，保持快速增长趋势。此外，我国工业互联网平台及解决方案下游行业目前以 资源能源、装备制造、通信及电子制造、原材料及汽车 5 大类行业为主。根据 IDC 统计数 据，2021 年，我国工业互联网平台及解决方案下游行业中，资源能源行业约占 21.8%，装 备制造约占 19.1%，通信及电子制造约占 17.4%，原材料约占 16.2%，汽车行业约占 12.9%， 以上 5 大类行业合计占比达到 87.4%，是目前我国工业互联网平台及解决方案下游市场主 要构成行业。
市场参与者众多，但尚未构成直接竞争。目前我国工业互联网平台仍处于发展初期阶段，由于未来市场空间广阔，各类型企业纷纷布 局，形成行业参与者众多，但尚未构成直接竞争的市场格局。市场参与主体方面，主要包括 六大类厂商：第一类是传统工业领域龙头企业孵化出的专业工业互联网平台公司，如海尔卡 奥斯、徐工汉云、树根互联等；第二类是从传统系统解决方案提供商向平台解决方案服务商 转型的厂商，如能科科技；第三类是管理软件企业，加速软件云化发展，强化工业机理模型 开发，基于 SaaS 层优势拓展构建 PaaS 层，如用友网络；第四类是互联网巨头，积极向产 业互联网领域拓展，推出或合作共建工业互联网平台，如阿里、百度；第五类是国内三大电 信运营商，基于 5G 网络部署，打造 5G+工业互联网解决方案，如电信天翼云等；第六类是 初创企业，针对特定工业行业或领域业务痛点提供解决方案，如昆仑数据、瀚云科技、全应 科技等。 市场份额方面，根据 IDC 统计数据，2021 年，我国工业互联网平台及解决方案市占率前五 厂商分别为华为（6.8%）、阿里巴巴（5.4%）、百度（4.4%）、用友（4.1%）、树根互联（3.7%）， 行业 CR5 为 24.4%，市场集中度不高。加之各类型厂商各有差异化竞争优势，且我国工业互联网仍处于发展初期阶段，市场空间广阔，目前形成行业参与者众多，但尚未构成直接竞 争的市场格局。
从工业互联网平台产品及解决方案角度来看，各类厂商均通过自身传统优势切入工业互联 网平台赛道，并向其他行业领域延伸。脱胎于传统工业企业的工业互联网平台厂商，如海尔 卡奥斯、宝信软件等凭借其在家电制造、钢铁等行业的 Know-how 经验优势布局工业互联 网平台，并逐步向其他行业延伸，形成跨行业、跨领域的大型平台，具备服务工业体系下多 行业、多领域的技术能力。能科科技等系统解决方案提供商，则通过在以往国防军工等行业 的系统实施经验研发工业互联网平台相关产品，其产品主要定位为企业级，围绕企业业务痛 点和场景需求打造工业互联网平台。阿里云等互联网企业则通过自身在云计算领域积累的技 术和生态优势，提供底层通用 PaaS 平台，由生态伙伴共同开发上层工业 APP 应用。
工业互联网平台有何发展趋势？
工业互联网平台汇聚 AI 要素，有望成为工业 AI 优良入口。
工业互联网平台汇聚算力、算法、数据和应用，是工业 AI 的优良入口。工业互联网平台的本质是通过工业互联网网络采集海量工业数据，并提供数据存储、管理、 呈现、分析、建模及应用开发环境，汇聚制造业企业及第三方开发者，开发出覆盖产品全生 命周期的工业 APP 应用，以提升工业生产经营效率。工业互联网平台汇聚了算力、数据、 算法及应用场景的 AI 全要素，有望成为工业 AI 融合应用的优良入口。 算力方面：工业互联网平台采用云化部署方式，底层 IaaS 基础设施能够提供弹性可伸缩的 基础算力资源。
数据方面：数据是 AI 模型的“燃料”，工业互联网平台能够打通和汇聚企业内部从研发设计、 工艺管理、生产制造、运维服务到经营管理的全环节数据，为 AI 模型的构建提供海量数据 资源。此外，随着区域级及行业级工业互联网平台的逐步发展，跨区域及行业的海量数据逐 步汇聚亦有望为工业 AI 大模型的训练奠定更加坚实的基础。 算法方面：工业互联网平台 PaaS层封装了工业互联网平台企业大量的垂直行业 Know-how 知识经验，并基于此构建大量可复用的低代码开发模块和原理模型组件，能够为工业 AI 模 型的训练奠定良好的算法层基础。 应用方面：工业互联网平台应用层可提供覆盖不同行业、不同领域的工业 APP 及工业创新 应用，是工业 AI 模型落地应用的有效载体。
西门子通过其工业互联网平台 MindSphere 实现 AI 同工业物联网的集成。2016 年，在陆 续并购了多家大数据分析厂商后，西门子正式推出其工业互联网平台 MindSphere，加之多 种微服务应用，逐步形成基于云的开放式工业物联网生态系统。2018 年西门子进一步收购低代码应用开发领域领导者 Mendix 公司，2021 年收购 Mendix 合作伙伴 TimeSeries，开 发基于 Mendix 低代码平台的垂直应用，如智能仓储、预测性维护、能源管理、远程监测等。 “MindSphere+Mendix”构成了西门子工业互联网平台生态。基于 MindSphere 获取的海量 工业数据，西门子将 AI 能力逐步集成入平台，开发了包括异常检测、事件分析、关键绩效 指标（KPI）计算、信号计算、信号频谱分析等分析服务应用，以及资产管理等应用，奠定 了工业互联网平台集成 AI 能力的良好实践基础。
ChatGPT 代码生成能力有望重塑工业 PaaS 低代码平台。工业互联网平台的重要能力之一是通过封装在其 PaaS 平台层的大量通用的行业 Knowhow 知识经验或知识组件以及算法和原理模型组件，以低代码方式构建上层工业 APP 应 用，而 ChatGPT 代码生成能力的跨越式进步有望重塑工业 PaaS 低代码开发平台。目前， 微软已将 GPT 的代码生成能力融入其低代码开发平台 Power Platform，并于 2023 年 3 月 正式推出 Power Platform Copilot 产品。Copilot 是 Microsoft Power Platform 的一个新功 能，可以在 Power Apps, Power Virtual Agents 和 Power Automate 中基于 GPT 能力提供 AI-powered 的帮助，让制作者可以用自然语言描述他们想要的应用、流程或机器人，然后 Copilot 可在几秒钟内完成创建，并提供改进建议。我们认为，未来随着 AIGC 在代码生成 能力方面的逐步成熟，有望使得非程序员的工程师能够使用自然语言指令进行零错误的工 业 APP 开发，大幅提升工业互联网平台的应用创建能力、降低应用开发成本。（作者：信达证券，庞倩倩、郑祥）
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