5G 提供大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的新型无线通信网络，助力工业互联网 突破通信瓶颈。5G 为工业互联网的发展提供了更加高性能的新型无线通信网络。5G 网络的性能较 4G 有大幅的提升，峰值速率是 4G 时代的 20 倍，达到 20Gbps，可以支 持海量数据的实时传输。5G 设备的连接密度是 4G 时代的 10 倍，达到每平方米 10^6 个，时延达到毫秒级，是 4G 时代的 10%。因此，5G 可以带来大带宽、低时延、高可 靠、广覆盖的通信能力，使得设备的泛在互联和海量数据的传输成为可能。

5G+工业互联网融合拓宽应用场景。5G 与工业互联网的融合可以大幅拓宽工业 互联网的应用场景，延伸出 5G+超高清视频、5G+AR/VR、5G+无人机、5G+云端机 器人、5G+远程控制等需要大带宽、低时延、广覆盖的应用。这将丰富工业互联网的 应用范围，真正实现工业互联网的泛在连接。因此，我们认为 5G 和工业互联网作为 新基建的重要组成部分，两者的发展是相辅相成、互相促进的。

  2.2 AI 和云计算助力工业互联网迈向智能化

工业互联网产生海量数据，云计算提供算力支撑。工业互联网的应用会盘活企业 的存量数据，同时产生海量的增量数据，数据的存储、分析和计算需要更强大的算力 支撑。云计算通过虚拟化技术，可以实现底层 IT 资源的池化，即将过去独立的服务器、 存储设备组成一个规模更为庞大的算力资源池，使得 IT 算力能够像水和电一样实现 按需供给。因此，云计算技术能够提供弹性、可扩展、高性能的计算资源，可以满足 工业互联网海量采集数据的存储和分析，为工业互联网提供算力支撑。

人工智能赋予工业互联网数据挖掘能力，AIoT 助力工业互联网迈向智能化。工业 互联网对企业降本增效的赋能需要更智能的算法支撑。传统的 IoT（物联网）技术仅 仅只具备感知能力，对于数据的分析也仅限于对设备状态的感知、监测、跟踪，因此 应用领域较为有限，无法满足工业互联网的场景应用。而人工智能尤其是深度学习算 法与工业互联网具有天然的融合性。工业互联网可以为人工智能算法的提升贡献海量 的训练数据，而人工智能算法又可以赋予工业互联网更加深度的数据挖掘能力。

AI 和 IoT 技术的融合，AIoT 赋予了工业互联网从感知能力向认知能力的升级， 而云计算又为这种智能化升级提供了海量数据训练所需的算力基础。因此，云计算、 AI 和工业互联网的融合，也将产生许多新的应用价值。例如，在设备层面可以结合 AI 算法实现产品的质量检测、设备预测维护和产品自动分拣。在企业层面可以实现产品 的辅助设计、生产过程的控制和优化、生产流程的自动监控和实时决策。在产业链协 同层面，可以实现集团的辅助决策、供应链的协同管理等。

 2.3 工业互联网赋能千行百业，设备管理和业务优化成热点

新兴 ICT 技术的突破为工业互联网带来丰富应用场景。根据《工业互联网创新发 展白皮书》统计的国内 229 个工业互联网平台应用案例，当前工业互联网平台的应用 主要分为三大类 19 小类。

第一类是设备/产品管理类，尤其是状态监测和报警类应用占比达到 70%。在此基 础上，预测性维护、故障诊断、远程运维、产品全生命周期管理等新兴的、基于深度 数据分析的应用也在不断兴起。

第二类应用是围绕企业生产制造、研发设计、供应链管理等各个环节的业务运营 与优化。典型的如钢铁企业通过对高炉的仿真与机理模型实现高炉“黑箱”的可视化， 并通过对炉内气流分布等参数的分析，建立物料投放的标准，从而能够提升冶炼效率。

第三类应用是在企业内部数据打通后，工业互联网还可以赋能企业内外部的社会 化资源协作。典型应用如家电企业的按需定制，打通交互、设计、生产、物流、运维 服务等多个环节，通过建立用户社群，实现用户订单的个性化、按需定制，从而缩短 产品研发周期，又更加贴近用户，能够为公司创造更多的价值。

 设备管理和业务优化类场景技术复杂度较低、应用价值较大，逐渐成为应用热点。 从应用场景的分布来看，设备状态监测应用使用率达到 70%，生产制造优化类应用使 用率达到 32%，我们认为主要是这两类应用实施难度较低、应用价值较大。设备管理 类应用主要基于“设备物联+数据分析”，一方面涉及的工业机理较为简单，从技术实 现的角度来看，设备上云互联较容易。另一方面，设备互联之后，可以实现设备运行 状态监测、故障诊断、远程运维、预测性维护等，大幅提升设备的生命周期，节约设 备运维的成本以及停机带来的损失，在应用价值方面较容易体现。因此，设备管理类 应用成为热点。业务优化类应用主要基于企业的生产管理软件上云，在实施难度上也 相对简单。而上云后数据打通，可以带来排产调度优化、供应链管理、营销管理等应 用，为企业创造的价值能见度较高，因此也成为应用的热点。

 2.4 大型企业是工业互联网落地的主力

大型企业重点聚焦高价值应用，是工业互联网落地的主力。大型企业设备种类繁 多、生产经营复杂、信息化投入充足，因此对于工业互联网的建设和使用具有较强的 动力，且会聚焦于各类高价值应用。大企业通常信息化程度较高，采集数据并非其应 用发展的障碍，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤 岛，数据不能得到有效利用。打通大型企业各设备、系统、层级、部门之间的信息流 是当前应用的焦点，通过建立统一的数据标准，能够低成本、高速度的实现大企业的 工业应用，并能够在此过程中节约大量人力、物力、财力成本。因此，大型企业更加 聚焦于高价值应用，如高单值设备的健康管理、生产过程的能耗排放、质量管理、供 应链和财务系统的管理优化等。根据《全球工业互联网平台应用案例分析报告》的统 计，大型企业在工业互联网应用中占比 62%，是工业互联网落地的主力。

中小企业聚焦内部管理提升和外部资源获取，是工业互联网发展的长尾市场。中 小企业发展的痛点在于成本高、融资难、管理和信息化能力弱、订单获取能力差。因 此，在工业互联网的应用方面，中小企业主要偏向于两方面，一方面是依靠一些经营 管理类 SaaS 软件来提升信息化水平，对营销、采购、财务、人力等方面进行信息化管 理。另一方面是依靠工业互联网获取更多外部资源，例如依靠协同制造和产业链管理 平台，对接大型企业的订单；又如通过对设备和工业信息数据的分析，提升信用等级， 争取融资信贷。我们认为中小企业尚处于工业互联网应用的初期，但凭借巨大的长尾 市场仍有广阔发展空间。

三 工业互联网平台是建设的核心，软件企业更 具竞争优势

3.1 工业互联网平台是核心，有望成为新工业体系的操作系 统

工业互联网建设，平台是核心。根据中国工业互联网产业联盟在 2020 年 4 月发布 的工业互联网体系架构 2.0 版本，工业互联网共分为网络、平台、安全三大功能体系。 其中：1）网络是基础，主要负责实现要素之间的数据传输、信息的相互理解以及要素 的标记、管理和定位。2）安全是保障。工业互联网打通企业内外数据，带来新的安全 风险。因此，安全是工业互联网发展的重要保障。3）平台是核心。工业互联网平台向 下可以对接海量工业产品装备、业务系统的数据，向上可以支撑工业 APP 的快速开发 和部署，本身则是工业知识沉淀、复用和重构的重要载体。因此，工业互联网平台是 工业互联网体系的核心。

 工业互联网平台本质是一个开放式的工业云平台。根据中国工业互联网产业联盟 发布的《工业互联网平台白皮书 2017》，工业互联网平台的架构主要包括边缘层（含 IaaS 层）、平台层（PaaS 层）和应用层（工业 APP 层）三个层级。边缘层通过大范围、 深层次的数据采集，构建工业互联网平台的数据基础。平台层基于通用 PaaS 叠加大数 据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。 应用层基于 PaaS 层的微服务组件、AI 大数据工具、工业机理模型，形成满足不同行 业、不同场景的工业 APP，使得工业互联网平台最终能够面向企业的生产制造和协同 管理场景，产生实际的价值。因此，我们认为工业互联网平台的本质是一个开放式的 工业云平台。