最新！ 2020年深入分析中国新的基础设施工业互联网产业链全景（包括完整的公司列表）

工业互联网领域有哪些投资机会？

“新基础设施”对应于传统基础设施，结合了新一轮科技革命和产业转型的特征，面向国家战略需求，为经济和社会创新，协调，绿色，开放，共享的发展. 具有数字效果的基于网络的战略基础设施. 其中，“新基础设施”包括5G基础设施，特高压，城际高速铁路和城市轨道交通，新能源汽车充电站，大数据中心，人工智能和工业互联网等7个主要领域.

本文将从行业定义，行业链全景图，代表性企业，行业发展状况规划和行业投资热点等多个角度深入分析工业互联网行业.

工业互联网的定义和发展阶段

根据CCID发布的《中国工业互联网创新与发展白皮书》，工业互联网是指在生产，经营，管理，销售等领域中的工业企业，旨在建立互联网络. 结构，增强自动化和智能水平，为此，采用了生产设备，通信技术，组织平台，软件应用程序和安全方案.

近年来，随着以互联网，物联网，云计算，大数据和人工智能以及传统产业为代表的新一代信息技术的加速整合，新一轮的科学技术革命和工业革命. 世界革命正在蓬勃发展. 新的生产方法，组织方法和业务模型不断涌现. 工业互联网已经出现在历史性时刻. 也进行了全方位的探索，正在推动全球产业体系的智能化转型. 中国工业互联网的实际发展时间只有几年. 从长远来看，中国的工业互联网仍处于起步阶段和成长阶段的交汇处.

2019年，从宏观角度看，中国工业互联网的发展已形成``一个大联盟''，``两个大阵营''，``三个主要道路''和``四个主要模式''的现状和特征.

工业互联网行业产业链全景图

1. 产业链全景图

总的来说，工业互联网的产业链条很长，并且工业互联网的产业链是非常协同的. 上游通过智能设备实现了工业大数据的收集. 只有通过中游工业互联网平台的数据处理后，企业中的下游应用程序才能使用. 任何链接的丢失都会导致效用链的丢失.

工业互联网产业链的上游主要是硬件设备，提供平台所需的智能硬件设备和软件，主要包括传感器和控制器；工业级芯片；智能机床工业机器人等.

该行业的中游是一个Internet平台，就体系结构而言，它可以分为边缘层，平台层和应用程序层. 边缘层是工业互联网应用的基础，主要负责工业大数据的收集；平台层主要解决数据存储和云计算，涉及服务器和存储等设备. 应用层主要是各种场景应用解决方案，例如工业APP.

下游应用场景是工业企业，是工业互联网的典型应用场景，例如高耗能设备，通用电力设备，新能源设备，高价值设备以及仪器仪表

2. 产业链实力分布

（1）产业链的上游

工业互联网的上游产业主要提供支持工业互联网平台所需的智能硬件设备和软件. 中国的智能设备制造业起步较晚变频家电产业链，仍处于发展阶段，其核心技术和制造技术落后于发达国家.

工业互联网应用的目标是实现制造业的全面，系统的优化. 目前，最有前途的工业设备公司包括五类: 一类是高能耗设备，如炼铁高炉，工业锅炉等设备；一类是高能耗设备. 另一类是通用动力设备，例如柴油发动机，大中型电动机和大型空气压缩机；第三，新能源设备，例如风力发电和光伏设备；第四，高价值设备，例如工程机械变频家电产业链，数控机床，燃气轮机等设备；第五，仪器仪表等，如智能水表和智能燃气表.

（2）产业链的中游

工业互联网平台的实现需要上下游产业之间的紧密合作. 上游设备为工业大数据收集提供了必要的支持. 工业互联网平台对大数据进行分析处理后的结果被应用于典型下游应用场景中的工业企业. 只有到那时，工业互联网产业链才完全封闭.

工业互联网平台分为边缘层，平台层和应用层，其中平台层可分为IaaS层和PaaS层.

根据工业互联网产业联盟的数据，目前中国参与工业互联网行业的公司数量约为1012，可分为产品和技术提供商，规划设计和咨询，系统集成商，和行业用户的业务类型. 还有协会等其他部门.

一些企业业务重叠，但是从工业市场结构的角度来看，中国的工业互联网公司主要偏向边缘，提供产品和技术的企业比例为51.57％，超过了一半，但真正应用工业互联网平台的公司数量很少，不到10％. 如何提高PaaS层的资源整合能力和综合应用能力是中国工业互联网发展面临的重要问题.

（3）产业链的下游

工业互联网产业联盟于2019年2月发布的《工业互联网垂直产业应用报告》指出，工业互联网应用的开发必须经历“单点应用-单链应用-产业链应用”三个发展阶段. 大多数企业都处于单点应用程序的初级阶段. 在报告中，他们还构想了轻工业，家用电器，工程机械，电子信息，钢铁，高端设备等8个行业的工业互联网应用场景.

在国家政策的支持下以及企业不断加大研发投入的努力，中国的工业互联网应用场景将越来越多，并将逐步向产业链的应用发展. 前景非常乐观.

产业链中的企业分布

平台作为工业互联网的核心，市场相对集中的平台厂商具有良好的投资价值: 鉴于物联网行业的碎片化特征非常明显，市场集中度有限，主导作用不明显，而平台层不仅是一条产业链，上游和下游是非常关键的环节. 同时，连接管理平台（CMP）与运营商和云计算厂商直接连接，因此市场集中度较高，投资价值较好. 相关受益者包括制造公司，例如海尔之家，三一重工（根互连），富联工业；软件公司用友和东方国信.

网络层分为内部网和外部网. 特别是，企业内部网产业链代表了相对稳定的市场份额. 主要代表公司包括东图科技，中国软件和紫光软件. 它主要包括逆变器，伺服电机，减速器和前端信息收集系统. 总体而言，该领域的分布式企业格局相对不稳定，市场尚待进一步竞争，梯队结构更加稳定.

施工状况和规划

总的来说，工业互联网的政策支持很强，配套措施到位，行业投资事件频发，上述有利条件进一步促进了其市场规模的快速发展.

1. 当前施工状态

（1）市场规模

随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业化国家采取了一系列重大措施来促进制造业的转型升级. 在实施先进的制造策略的同时，美国大力发展了工业互联网. 德国依靠强大的自动化基础来促进工业4.0. 中国启动了“中国制造2025”战略，以实现产业转型和智能制造突破，努力进入制造业强国.

2018年是中国工业互联网发展的第一年，市场规模为4501亿元. 工业互联网的普及度持续上升. 在政策和市场的双重驱动下，行业进入了快车道. 工业互联网的发展不仅是两种技术融合的趋势，也是国家战略的重要组成部分. 根据工业和信息化部副部长陈兆雄在2019年工业互联网峰会上的看法，2019年中国工业互联网产业市场规模达到4800亿元，比2018年增长6.64％.

注: 由于中国信息技术研究院尚未公布2019年中国人工智能行业市场规模，因此2019年数据为基于市场情况的前瞻性估计，仅供参考，希望客户谅解！

（2）工业生产系统-平台系统的重构

平台系统是工业互联网的核心. 它面向制造业中的数字化，网络和智能需求. 它构建了一个基于海量数据收集，聚合和分析的服务系统，以支持制造资源的普遍连接，灵活的供应和高效的配置运营商，其中平台技术为核心，平台上搭载的工业APP技术为关键.

工业APP是基于工业Internet的工业应用软件，具有满足特定需求的工业知识和经验，是工业技术软件的重要成果. 2019年12月10日，中国信息通信学院院长刘铎介绍，在关键的工业互联网平台中，工业设备连接的平均数量为65万，注册用户的平均数量为50万，工业应用程序是1950年，平均活跃开发人数为3,800，工业机制模型的平均数量是830.

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2. 开发计划

根据《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，评估目标是到2020年建立约5个国家顶级徽标分析节点，并形成10个以上公共徽标分析系统服务节点，拥有超过20亿个徽标注册.

根据《工业和信息化部办公厅关于促进工业互联网发展的通知》的政策，国家顶级标签分析节点的当前功能正在不断增强，覆盖47个二级节点，覆盖19个省的20个行业.

3. 行业投资状况

中国的龙头企业开始积极进行智能制造转型. 企业基本信息开始采用云计算大数据平台，企业设备和设施开始成为物联网. 一些领先的企业已经建立了自己的工业互联网平台，以服务于该领域的中小企业，并且已经开始改变销售服务的方式. 这样的企业是工业3.0向工业4.0发展的典型代表.

为领先公司提供服务的初创公司. 企业对最初为工业行业服务的企业进行迭代，并开发更合适的产品，例如协作设计云平台. 另一种是针对互联网企业家，采取互联网+行业的方式为行业服务. 这类企业是对工业2.0甚至工业1.0企业如何发展的有益探索.

总的来说，随着劳动力成本继续逼近工业企业的临界点，并且行业标杆企业在智能制造项目上投入了大量资金，行业示范案例持续增加，并且工业互联网投资十分火爆.

人工智能行业的投资热点

1. 工业数据领域的投资机会

工业数据量的增长为大数据与工业的结合奠定了良好的基础. 从存的角度看，随着工业企业信息化建设的不断推进，工业数据量开始大幅增加. 一方面，工业企业内部数据在不断收集中，数据存量在不断增加. 这主要包括企业供应商数据，企业研发数据，企业生产数据，企业销售数据和企业财务数据. 另一方面，公司的外部数据（包括行业数据和竞争对手数据）变得越来越丰富.

目前，大数据行业每年都会涌现大量新技术，成为大数据获取，存储，处理分析或可视化的有效手段. 这些大数据技术可以挖掘海量数据中隐藏的信息和知识，为工业生产提供基础，并提高工业企业的整体运营效率.

在这三个因素的驱动下，预计工业大数据市场将在未来成为下一个蓝海，这在投资领域值得关注. 展望未来，结合行业的历史数据和发展状况，预计到2020年中国工业大数据市场规模将达到725亿元左右. 到2025年，中国工业大数据市场规模将达到1543亿元左右

2. 应用领域的投资热点

个性化定制中工业大数据的下一步是创新研发和设计模型，以实现个性化定制. 通过在Internet上收集，分析和挖掘用户反馈和评论信息，可以挖掘用户的深入个性化需求. 通过收集客户个性化需求数据，工业企业生产数据，外部环境数据等信息，建立个性化产品模型，通过制造执行系统将产品计划，物料清单和工艺计划快速传递到生产现场进行设备调整和原料制备，以实现小批量的单件灵活生产.

前50名工业互联网行业分布列表

2019年7月8日，物联网资本理论与格物资本共同发布了《 2019年中国工业互联网50强排行榜》. 清单如下，希望能提供参考意见.

来自: 前瞻性工业研究院

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