2023中国工业互联网产业洞察暨生态图谱报告

2023年中国工业互联网产业洞察暨生态图谱报告 专家寄语 科技发展有其自身的规律。比如，一个技术往往从难度低、直接价值大、应用面广的地方开始突破，逐渐向难度大、直接价值小、个性化强的地方发展。工业互联网应用和发展也不例外。但难度体现在哪些方面、价值如何体现、市场在哪里却是值得仔细研究的。在研究这些问题时，理论分析和实践同样重要。该报告在总结大量实践基础上给出了洞察分析，值得大家参考。 ——《知行:工业基因的数字化演进》作者，郭朝晖博士 2023年中国工业互联网产业洞察暨生态图谱报告 Copyright©2023 版权与免责声明 智次方研究院拥有对本报告的版权。任何单位和个人，不得在未经授权和允许的情况下，拷贝或转载本报告以及本报告中的任何内容和数据。 智次方研究院拥有对本报告的解释权。本报告所包含的信息仅供相关单位和公司参考，所有根据本报告做出的具体行为与决策，以及其产生的后果，智次方研究院概不负责。 数据更新声明 智次方研究院会尽最大努力为相关单位和公司提供准确和及时的数据。但由于目前市场情况可能发生变化，面临多项不确定因素，智次方研究院强烈建议用户和读者及时查看最新出版的报告。智次方研究院也会根据用户需求，为用户完成定制化报告以及数据更新。 编写单位：智次方研究院 智次方研究院是中国AIoT产业研究的引领者，为产业输出深度洞察观点，为企业提供高价值研究服务。 智次方研究院近十年来专注于智能制造、工业互联网、AI、车联网、5G、物联网等AIoT相关领域，为企业和政府提供AIoT产业相关的市场调研、数据洞察、业务/战略规划、投研尽调、行业分析、产业规划、园区规划、政策研究等咨询服务，助力客户洞察行业趋势、科学布局发展、实现价值增长。 研究团队：王苏静、梁张华、朱维芳、彭昭、靳凌光 前言 工业互联网是第四次工业革命的重要基石，是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，是促进数字经济和实体经济深度融合的关键路径，其发展在我国倍受重视，已连续6年被写进我国政府工作报告。工业互联网与我国实体制造业转型的发展具有紧密联系。 2023年是《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》的收官之年。经过近年来的快速成长，我国工业互联网产业规模突破万亿元，新一代信息技术持续综合集成，并在工业制造各环节深度融合，行业标准有大范围进步，已形成涵盖工业互联网网络与标识解析、平台与应用、安全等细分领域的完备工业互联网生态体系。展望未来，工业互联网有望在工业数据智能规模应用、供需精准对接、平台“链式”应用提速、产业集群数字化转型等更广的生态范围、更深的产业层次，发挥更加重要的作用。 在此背景下，智次方研究院基于对产业的深入调研编制此份《2023年中国工业互联网产业洞察暨生态图谱报告》，报告将全面梳理中国工业互联网生态全景，站在产业全景视角，从应用、软件、平台、网络、设备、安全、产业服务等多层次，深入总结中国工业互联网产业发展态势和特点；对各细分领域的龙头企业/高潜力企业进行扼要介绍和分析，重点突出呈现相关企业数字化转型的先进案例；同时基于对产业链上下游30余家龙头企业的深入走访汇总产业发展趋势洞察，以期为业界提供参考和启发，共同推动产业发展壮大。 产业图谱研究方法论 （一）关于产业图谱 产业图谱源于上世纪90年代管理咨询行业的一个概念，最早用于各产业的领军企业或政府来探寻细分市场的发展规模、发展现状、发展趋势等。演化至今，产业图谱已成为一份具备综合性分析功能的产业发展指南，也是一份直观的数据库概览，其核心在于以结构化的视角解析产业网络的形成和演化趋势，形成从企业到行业，再从行业到整个产业链的三贯穿。 产业图谱发挥的作用包括： 清晰梳理产业格局，辅助企业关键决策：通过绘制产业图谱，可以站在产业全景视角，秉承着“一张图读懂产业”的原则，以可视化的方式展示产业链上游、中游、下游以及各个细分环节的相关信息，了解产业要素的分布情况，评估产业的发展前景，帮助从业者梳理市场竞争格局，为相关机构与企业决策提供参考。 精准定位产业方向，优化改善产业布局：绘制产业链图谱是了解产业市场潜力和配套程度的有效方法，相关部门可以有计划地完善产业链，降低成本、促进创新和改善布局。同时，它有助于政府确定产业优势和缺失环节，分析资源和企业分布，明确招商引资的重点对象，招揽重点企业以补充缺失环节。 快速厘清企业定位，从容迎接智能时代：随着人工智能、5G、物联网、大数据等技术的持续进化，商业社会正在发生前所未有的变革，企业的产品设计、制造流程、商业模式、组织架构随时面临被重构的风险，自身在产业链中所处的位置也可能随时发生变化。领先的产业图谱应随之及时迭代，力求反映产业竞争格局变迁，帮助企业快速厘清新时代定位，从容迎接智能化未来。 智次方研究院作为智次方（深圳）科技有限公司旗下专注企业智能化转型升级与产业创新的研究机构，研究方向涵盖AIoT、工业互联网、5G、车联网、人工智能、区块链、通讯技术等智能产业关联领域，密切关注产业发展最新动向，深入产业调研，及时通过一手信息和数据勾勒日新月异的产业全景图谱。 目前，研究院已经发布的报告包括AIoT产业全景图谱、5G产业全景图谱、LPWAN产业研究报告、智慧城市/边缘计算/工业互联网/远程医疗等方面的白皮书，服务的客户包括工信部、发改委、信通院、中国移动、中国电信、阿里、华为、工业富联、AWS等。 （二）产业图谱研究方法 1.研究思路 产业图谱的绘制过程是多学科多专业交叉的结果，需基于政产学研的多维度视角，以专业和持续的产业研究、产业洞察为支撑，进行图谱的制作及迭代更新。因此，本生态图谱及报告基于以下五步骤进行编制： 预研阶段。基于国家相关产业规划、产业发展白皮书等，明确工业互联网产业的定义和分类，掌握产业发展知识。从产业经济学等学科的理论基础中提炼产业发展规律、阶段特点和影响机制等，作为生态图谱构建的基本原则。根据产品/服务的最终形态，结合AIGC等工具，向上游推导其在各节点的关联产品/服务的形态，描绘出产业链纵横交叉的联系，并以图表形式呈现所选产业的上下游细分领域；同时，全面梳理各中间产品/服务及最终形态产品/服务的龙头企业/高潜力企业，形成图谱方案初稿。 调研阶段。结合预研阶段产生的问题，走访调研产业协会/联盟、代表企业、权威专家等，展开深入交流互动，摸清行业发展格局、最新趋势，进一步了解产业的发展方向；设计问卷，开展线上全渠道调研，面向业内人员大量采集产业一手数据。借用AI工具高效处理数据、提炼结论，为后续图谱的打磨完善以及报告的编写修订做好铺垫。 编制阶段。绘制产业图谱，撰写产业图谱报告。报告结合定性+定量的分析手段，深入分析图谱中的各细分领域。定性部分，梳理总结该细分领域的产品定义、产品分类、工作原理、发展历程、阶段特征、政策监管、主要企业发展概况等特点；定量部分，研究分析其需求量、市场规模、市场结构、产品出货结构等情况。在深入分析各细分领域的基础上，结合PEST、SWOT、波特五力、SCP、三四矩阵等分析模型，归纳总结产业近1年来的发展态势，为读者呈现智次方研究院的洞察观点。图谱及报告初稿完成后，经公司质量管理委员会严格审核两次以上，并得到专家指导后定稿。 发布阶段。在智次方的全渠道以及合作的主流媒体发布报告预热稿件。在既定时间发布图谱、报告及相关解读文章，提供下载链接渠道。发布后，对图谱及报告做持续推广。 迭代阶段。智次方研究院后续将密切关注产业发展最新动态，报告内容及数据将随着产业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入等，保持定期更新与 优化。秉承匠心专业、精益求精的宗旨，为读者提供更多深入洞察、领先市场和值得品鉴的高价值研究报告。 2.编制原则 客观性原则：本图谱报告致力于客观、中立地分析产业，避免主观偏见对分析结果产生的影响。 全面性原则：本图谱报告致力于全面收集产业链信息和数据，包括产业链各个细分环节的历史、现状、趋势、竞争、企业等各方面的信息。 实证性原则：本图谱报告的编制均基于实证数据和事实，避免主观臆测或理论臆断。深入性原则：本图谱报告涉及的洞察和结论来自于对产业相关企业、机构、专家的深 度调研。 时效性原则：本图谱报告将保持及时更新，以反映产业的新变化、新趋势。保密性原则：本图谱报告需要保护调研对象的商业机密和敏感信息。 创新性原则：本图谱报告的编制融合传统与新型的研究方法，积极采用AI等技术为研究的所有环节提效，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点。 3.图谱收录企业的标准 图谱收录企业兼顾大中小型企业。智次方研究院构建了工业互联网全产业链重点企业库，定期跟踪重点企业的最新动态。在占有大量企业信息数据的基础上，我们结合企业规模、资金实力、主要产品市场份额、供应链稳定性、技术创新、融资情况、资质/奖项、正/负面舆情等重要因素，分别针对大中小型企业构建了不同的评选标准。具体而言： 大型企业入选标准中，企业规模、资金实力、主要产品市场份额、供应链稳定性、技术创新等要素的考量权重更高，相关方面综合实力领先的企业更有可能入选。 中小型企业评选标准中，技术创新、融资情况、主要产品市场份额、资质/奖项等要素的重要性相对更高，相关方面表现突出的企业更有可能入选。 负面舆情一票否决，针对所有企业适用，有明显负面舆情的企业将不会入选图谱。 无论大中小型企业，均强调技术实力原则和正面积极原则。相近条件下，有政府授予科技奖项/高新企业称号，或者有重大技术突破报道/取得相关认证的企业将优先上榜。同时，去除有明显负面舆情的企业。 目录 前言1 产业图谱研究方法论2 （一）关于产业图谱2 （二）产业图谱研究方法2 1.研究思路2 2.编制原则4 3.图谱收录企业的标准4 I工业互联网产业年度洞察9 II应用层22 2.1离散型制造业23 2.1.1工程机械行业23 2.1.2工业装备行业24 2.1.3家电行业25 2.1.4电子信息行业26 2.2流程型制造业27 2.2.1能源行业28 2.2.2采矿行业29 2.2.3医药行业30 2.2.4钢铁行业31 2.2.5食品行业32 2.3主要企业及先进案例介绍33 2.3.1工程机械行业33 2.3.2工业装备行业40 2.3.3家电行业45 2.3.4电子信息行业50 2.3.5能源行业56 2.3.6采矿行业61 2.3.7医药行业66 2.3.8钢铁行业71 2.3.9食品行业77 III软件层83 3.1研发设计类84 3.1.1计算机辅助设计CAD84 3.1.2电子设计自动化EDA85 3.1.3计算机辅助制造CAE/CAM86 3.1.4产品全生命周期管理PDM/PLM87 3.2生产制造类88 3.2.1制造执行软件MES88 3.2.2生产控制类软件（PLC/DCS/SCADA）89 3.3经营管理类91 3.3.1企业资源管理ERP91 3.3.2人力资源管理HRM/HCM93 3.3.3营销管理CRM94 3.3.4供应链管理SCM95 3.4运维服务类96 3.4.1工业运维MRO96 3.4.2故障预测与健康管理PHM96 3.5主要企业及先进案例介绍97 3.5.1计算机辅助设计CAD97 3.5.2电子设计自动化EDA99 3.5.3计算机辅助制造CAE/CAM101 3.5.4产品全生命周期管理PDM/PLM103 3.5.5制造执行软件MES106 3.5.6生产控制类软件（PLC/DCS/SCADA）108 3.5.7企业资源管理ERP109 3.5.8人力资源管理HRM/HCM111 3.5.9营销管理CRM113 3.5.10供应链管理SCM114 3.5.11工业运维MRO117 3.5.12故障预测与健康管理PHM118 IV平台层121 4.1边缘计算121 4.2IaaS123 4.3PaaS123 4.3.1装备自动化厂商平台123 4.