本文来自微信公众号“工业互联网观察”。
一、工业互联网平台是什么？
1.1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。
1.2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。
1.3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。
二、工业企业为什么要上工业互联网平台？
2.1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。
2.2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。
三、我国工业互联网平台目前发展程度如何？
3.1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。
3.2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。
四、工业互联网平台行业空间、格局如何？
4.1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。
4.2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。
五、工业互联网平台汇聚AI要素，有望成为工业AI优良入口
5.1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。
5.2ChatGPT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。
六、重点公司分析
6.1能科科技：自研“工业互联网平台”+“工业APP”，打开公司全新成长空间
能科科技于2021年底正式推出工业互联网平台“乐仓生产力中台”、工业APP“乐造企业应用”及乐数数据资产平台等自研产品，进一步打开公司全新成长空间。乐仓生产力中台包括乐仓IT容器、乐仓数据微服务组件、乐仓业务微服务组件、乐仓智能体厂、乐仓工坊及乐仓流程建模器等模块，以aPaaS形式向客户提供微服务组件/API服务。乐数数据资产平台，通过采集、盘点、治理、赋能的方式帮助企业构建一站式大数据资产平台，打破企业信息孤岛，为前台业务提供强大而稳定的数据治理、专项分析、数据预警、智能分析等数据服务能力。乐仓生产力中台及乐数数据资产平台属工业互联网平台的工业PaaS层。乐造企业应用，以生产力中台的微服务组件为基础，在公司多年服务各类制造业企业的实践经验基础上，定制开发出一系列企业应用，包括乐造项目管理、乐造BOM管理、乐造需求管理、乐造产品数据管理等研发设计类APP，乐造制造工艺管理等工艺类APP，乐造生产执行管理、乐造高级计划排产、乐造供应链管控等生产制造类APP，以及乐造质量保证管理、乐造设备管理等质量和维修保障类APP，属工业互联网平台的工业APP层。截至2022年末，能科自研乐造企业应用已上架20余款工业APP，为制造业企业的研发、工艺、生产、质量到维修保障等全流程业务提供支持与赋能。
6.2赛意信息：由工业软件向工业互联网平台，推动制造业企业数字化转型升级
赛意信息于2018年初推出自主技术研发的工业互联网平台解决方案，在感知层能够运用智能传感器采集设备的各类工况数据信息，通过智能网关在传输层应用多种通讯协议传送至工业互联网云端数据中心，利用工业互联网数据中心的采集、组织、分析能力，基于已建立的完善的设备健康值模型，以数据为基础，从现象出发，为客户提供不同的设备检修与维护策略。平台通过边缘层、基础设施层（IaaS）对工业数据的数字化采集、计算及存储，实现工业大数据的标准化；在此基础上依托公司强大的研发能力，在平台层（PaaS）对数据进行资产管理和技术管理，完成数据集成接入、整合存储及数据萃取，以获取面向应用及客户的开放、统一数据服务中间件；最后通过应用层（SaaS）实现对企业关键生产设备及产线数据的绩效分析、健康分析、安全分析及工艺分析等功能。
6.3宝信软件：xIn3Plat工业互联网平台助力公司垂直行业拓展
宝信软件于2020年推出工业互联网平台xIn3Plat，xIn3Plat在2020-2022年连续3年被评为国家级“双跨”平台。xIn3Plat包含两大平台，分别为面向工业领域的工业互联平台iPlat和面向产业领域的产业生态平台ePlat。其中，iPlat平台具备数字化、网络化、智能化特点，可满足工业数据融合、智能联动、制造执行、远程集控、视频集成、工业实时、弹性扩展、高可用等多种智慧与创新场景需求，并适用于多行业、多领域；ePlat平台则具备平台化、中台化、生态化特点，采用前中后台架构模式，打通企业业务烟囱和数据竖井，实现互联互通、业务敏捷、数据智能。根据xIn3Plat平台官网显示，截至目前，xIn3Plat平台已连接工业设备505万+，沉淀工业模型1.4万+，承载平台微服务5.9万+、云化软件及工业APP1.3万+，服务企业用户55万+。
6.4东方国信：Cloudiip注入工业企业数字化转型新动力
Cloudiip是东方国信自主研发，跨行业、跨领域，集“边缘计算+工业PaaS+工业APP”于一体的综合性工业互联网平台。Cloudiip工业互联网平台由Cloudiip-Link（边缘网关）、Cloudiip-Access（平台接入）、Cloudiip-Lab（平台计算）、Cloudiip-Apps（工业应用集）、Cloudiip-Studio（平台开发）、Cloudiip-Operation（平台运营）、DataScience（数据科学平台）、DataPlatform（数据云平台）构成，基于Bon-Cloud平台部署（支持阿里云、华为云、百度云等基础云平台），提供面向炼铁、热力、电力、能源、轨道交通、汽车、机械制造等行业的同时，面向资产管理、能源管理等工业领域和空压机、工业锅炉等重要设备，优化设备管理、研发设计、运营管理、生产执行、产品全生命周期管理和供应链协同，形成覆盖研发、生产、管理和服务领域的智能制造全面解决方案。
6.5用友网络：用友精智，“平台+生态”为制造业企业提供综合数智化服务
用友精智工业互联网平台于2017年8月发布，是首批国家级工业互联网平台之一，连续四年（2019-2022）入选“工信部跨行业跨领域工业互联网平台清单”。精智工业互联网平台包含四层架构：边缘层主要是工业现场人、机、物的连接，平台支持连接的现场设备主要有动态供给类设备、制造生产加工类设备、检测仪器仪表类设备、工业物流仓储类设备、工程建设类设备等；IaaS层主要与华为、阿里等IaaS提供商合作；PaaS层提供“三中台+三平台“服务，即业务中台、数据中台、智能中台，与技术平台、连接集成平台、低代码开发平台，实现云计算、大数据、人工智能、移动互联、物联网、区块链等新一代信息技术与制造业务的深化融合；SaaS层主要包括数字化管理以及全连接智能工厂、安全生产、工业大脑、数字营销、智慧采购、企业金融、智能产品、智慧运维、智能诊断、PLM、项目型制造等新型SaaS服务。根据用友网络官网披露数据，截至目前，精智工业互联网平台已连接设备143.08万台，拥有工业APP 22,470个、伙伴总数6,681个、伙伴应用14,163个。
6.6科大讯飞：TuringPlat图聆，打造AI工业互联网平台
讯飞TuringPlat图聆工业互联网平台是科大讯飞打造的跨行业、跨领域AI工业互联网平台，围绕设备预测性维护、产品质检、人机交互、工艺参数优化等场景，构建“1+1+4+1”AI能力平台，可为工业企业提供标准AI能力、工业大数据平台和相关的工业物联设备，同时基于讯飞以及开发者提供的工业AI能力，提供可被工业企业直接调用的标准接口，方便工业企业快速形成工业应用，包含智能语音、工业视觉、工业模型训练和知识图谱四个平台，助力企业数字化升级转型。根据科大讯飞官网显示数据，目前讯飞TuringPlat图聆工业互联网平台已覆盖9大领域、20大行业，拥有工业模型5,845个。
