1. 工業互聯網：智能制造的核心基礎

工業互聯網是什么？在漫長的演進中成型，是多項信息技術的系統綜合。實際上工業 領域已經經歷了機械生產、數字化制造、網絡化制造、智能化制造四個階段，同時工業生 產也經歷了以下三次變革：（1）物理系統代替簡單的人工、（2）物理系統代替大量體力 勞動、（3）信息系統開始替代創造性腦力勞動。工業互聯網最早由美國通用電氣公司 GE 于2012年首次提出，實際體現了工業領域智能化制造的概念。

在工業互聯網時代，生產資料與生產關系將發生革命性變化。石油、煤炭等礦藏實際 是數十億年太陽能量的積累與轉化，并在自然界循環，工業數據也類似。工業互聯網下， 來自工藝環節的數據在網絡空間匯集、處理、沉淀，最終又在工藝環節體現價值。與蒸汽 時代、電力時代的技術革命相仿，數據將成為工業企業的重要生產資料，而通信技術則將 成為重要的生產工具。

傳統行業的效率提升是TMT長期的趨勢主線之一，驅動力就是技術。過去TMT 領域 互聯網、云計算等技術發展的受益領域是 C 端移動互聯網；人口紅利瓶頸期的大背景下， 產業互聯網（Industrial Internet，也即工業互聯網）成為技術滲透的新趨勢。一方面我國 大工業領域的市場規模與智能化改造提升空間巨大，另一方面 TMT產業鏈也是全方位受益

在物聯網、云計算、互聯網、大數據技術的支持下，工業互聯網窗口臨近。物聯網技 術的發展使得包含智能物體狀態、標識、位置的大量工業數據得以收集，互聯網技術為數 據的傳遞提供了可能，云計算提供了基于平臺的工業數據計算及分析能力。互聯網、云計 算、物聯網、大數據等信息技術向工業領域的滲透融合促成了工業互聯網的突破與成型。

工業互聯網包括三大體系：網絡、平臺和安全。其中：

（1）網絡是工業互聯的基礎：工業互聯網要求企業內部的供銷存、生產、中后臺管理 等環節實現人、財、物等信息流的統一，打破當前煙囪式（相互獨立）的工業信息系統；同時外部產業鏈上下游企業之間的信息流相互打通、整體協同。因此工業互聯最基礎的要 求在于通過通信網絡提供底層支持，最終實現信息系統網絡、生產系統網絡中不同單元、 不同設備、不同系統的實時感知與協同交互。

（2）平臺是工業互聯的核心：生態中不同單元、不同設備、不同系統產生的海量數據 通過網絡基礎在平臺上匯集，本質是面向大工業的數字化、網絡化、智能化需求，通過物 聯網、人工智能、大數據等新興技術，構建高效、實時、精準平臺體系，實現數據匯集、 建模分析、應用開發、資源調度、監測管理等功能，是工業互聯的核心。

（3）安全是網絡與平臺的保障：工業互聯網時代，數據是企業的核心資產之一，更加 強調體系的信息安全。企業內網的安全可分為企業內應用安全、控制安全及設備安全三個 方面；整體體現為對設備、網絡、數據的安全防護能力。

過去通信技術在工業領域早已廣泛應用，但各類技術均有短板；5G通信標準滿足工業 通信實時性、穩定性需求，推動了工業技術的創新浪潮。

目前工業領域傳統的設備通訊方式是現場總線與工業以太網。現場總線技術普遍存在 通信能力差、距離短、抗干擾能力較差等問題，且現場總線的傳輸存在延遲，影響設備和 系統之間的互聯互通；工業以太網作為一種隨機網絡，因其通信不確定的特點難以實施高 速的穩定傳輸。5G具有高速率、低延時、高容量的特性，滿足工業數據傳遞實時性與穩定 性的要求，成為工業互聯網重要的業務支撐。

工業互聯網是智能制造的必經之路，解決現代工業生產痛點：

（1）成本需求：工業互聯網幫助工業企業持續降低成本。低成本永遠是工業企業增厚 利潤的重要追求，但傳統物理設備效率提升已達到極限。工業互聯網采用云計算、大數據 技術改造現有機器和物理設備，將帶來及其明顯的成本費用邊際改善。如 Uptake 幫助美國最大核電站PALO Verde，實現每年1000萬每月的成本節省，成本降低20%。又如青 島紡織機械廠依托海爾 COSMOPlat 平臺通過數據采集及分析實現設備遠程運維，每年節 省96萬元，宕機時長從每次的三天縮短為一天，降低直接損失64萬元/次。

（2）傳輸需求：工業互聯網滿足工業流程通信傳輸需求。工業數據的爆發式增長直接 促成了數據低成本安全存儲的需求，且不同主體、系統間的數據難以統籌集成。以太網作 為較多被使用的通訊方式，因其通信不確定、受工業現場環境制約多的特點難以實施高速 的傳輸與廣泛使用。工業互聯網對其隔離能力及業務承載能力具備嚴格要求，可以實現遠 程操控、數據自動采集等功能。

（3）產業鏈：工業互聯網協同產業鏈各環節，優化生產制造新模式。從供應鏈上看， 工業互聯網提出生產制造新模式，實現柔性制造和個性化定制，對智能化生產有著至關重 要的作用。從空間鏈上看，受空間、資源的限制，傳統企業難以實現多個環節的協同。在 工業互聯網的支持下，工業企業可以實現業務信息共享，幫助企業實現即時生產監控、遠 端數據采集與控制，及時響應打破空間隔閡，實現互聯互通。

工業互聯網是新基建的重要組成部分。“新基建”指5G、人工智能、工業互聯網、物 聯網為代表的新型基礎設施，本質上是信息數字化的基礎設施。2018年工信部發布《工業 互聯網發展行動計劃(2018-2020 年)》以及工作計劃，提出到 2020 年底，初步建成工業 互聯網基礎設施和產業體系，培育一批獨立經營的企業級平臺，打造工業互聯網平臺試驗 測試體系和公共服務體系。預計將推動30萬家以上工業企業上云，培育超過30萬個工業 APP，同時配套融資支持。

工信部指導，省一級工業互聯網平臺陸續成立。國內工業互聯網平臺主要以省級工信 廳/經信委牽頭指導、工業/ICT企業參與或主導建設。如江西省在中國聯通主導下成立國內 首個省級工業互聯網平臺；江蘇省在徐工集團等企業聯合下成立省級工業互聯網聯盟等。

工業互聯網市場規模在萬億級別。工業互聯網本質是實現跨設備、跨系統、跨地區的 工業互聯互通，數據資源有效利用及企業產業鏈上下游的協同制造的基礎設施。根據國際 機構IoT Analytics的統計，全球工業互聯網平臺有450個提供企業，同時預計在2023年 工業互聯網平臺將會達到萬億市場規模。

2. 工業互聯網架構體系與5G應用解構

在網絡、平臺、安全三大體系下，工業互聯網已形成三大優化閉環。一是生產過程優 化，其核心在于對智能機器與生產環境進行實施感知并進行邊緣計算；二是智能決策優化， 通過智能感知得到的相關狀況進行自主學習并實時響應，自適應地進行參數控制及動態性 能控制，實現決策優化及資源配置優化；三是管理服務優化，通過對供應鏈數據、用戶需 求數據及產品數據的分析，實現業務模式及商業活動創新。

場景角度，工業互聯網主要包含工廠內、工廠外兩大場景。工廠內涉及 OT 層與 IT 層 （OT 指運營技術，IT 指信息技術）；工廠外則涉及 IPv6 的公眾互聯網，基于 SDN 的工 業互聯網專網，泛在接入，以及云平臺的數據接入和采集。5G的工業互聯網應用也相應可 梳理為工廠內、工廠外兩場景。

2.1 工廠外部：5G實現泛在廣覆蓋、靈活高可靠的傳輸

工廠外部的5G網絡應用體現為三方面，即（1）產業鏈實現泛在鏈接；（2）IPv6鋪 墊海量設備聯網；（3）專線加速企業上云。具體而言：

（1）5G協助工業互聯網工廠外網絡實現產業鏈的泛在鏈接。5G 網絡由于其特性可以 用于構建工廠內外的人和機器的全方位信息接入系統，最終實現泛在接入。工廠之間可以 利用5G網絡完成相互的數據共享，同一個生產商的不同生產工廠也可以實現在不同空間內 的連接互通。工業服務企業也可以在生產過程中及時切入產品設計環節，及時更改生產中 出現的錯誤，對生產數據進行監控。終端使用者則可以跨空間地查詢生產信息和產品狀態。

工廠外網絡基于互聯網，但過去已有的網絡基礎設施無法完全滿足工業互聯網業務發 展需求。工業互聯網所需的高可靠、低時延、廣覆蓋、大帶寬、可定制等要求難以同時滿 足；對長尾的中小工業企業而言，信息服務（專線）成本高昂、難以承擔。

5G 網絡能夠實現傳輸網層面的泛在、靈活定義、高質量帶寬，以及接入網層面廣覆蓋、 低時延、高可靠等要求。傳輸網：泛在、高質量寬帶接入為目標，對公眾互聯網/高性能專 網進行升級改造和建設，具體技術包括 SDN、NFV（5G網絡核心趨勢之一）等。接入網：主要體現為新型無線網絡（NB-IoT、5G）的升級與建設。例如：①利用 NB-IoT等低功耗 廣域網（LPWAN）技術，建設滿足工業互聯網海量設備接入高密度、低時延需求的蜂窩網；②通過5G技術實現工業互聯網接入。

（2）IPv6 滿足工業設備地址的爆發需求，工業領域IPv6部署是工廠外網絡的另一重 要演進方向。全球聯網終端總量爆發，IPv4 地址分配接近極限。與 IPv4 相比，IPv6 把 IP 地址的數量級從2的32次方擴展至2的128次方，足以滿足5G、物聯網、自動駕駛等聯 網設備對獨立IP 地址的需求。IPv6是滿足工業互聯網發展海量地址需求的必然選擇。

全球互聯網正處向IPv6演進過渡的關鍵時期，我國IPv6普及率提升空間大。信通院 統計，在網絡設備中，三層交換機、邊際路由器、核心路由器、寬帶網絡接入服務器的 IPv6 支持率平均在 70.4%，但邊緣路由器支持率僅 48.6%。若考慮工業領域存量規模龐大的較 陳舊設備，當前仍有海量設備并不完全支持 IPv6。

工信部明確IPv6部署行動計劃。工信部2017年《計劃》要求所有移動終端廠商設備 出廠要默認支持雙棧；到2018年末完成北京、上海、廣州、鄭州和成都的骨干直聯點 IPv6 改造；運營商及國家超算中心等的IDC IPv6 改造；阿里、騰訊、金山等CDN IPv6改造；到2020年底，IPv6活躍用戶數超5億，占比超50％，新增網絡地址不允許私用 IPv4。

（3）專網專線下，5G推動企業工業數據上云。5G低延時、高可靠、高速率的特性為 工廠提供全云化網絡平臺，大量工業級數據依靠5G網絡收藏并形成龐大數據庫，可在極短 時間內將設備信息上報。同時5G幫助企業通過網絡安全低成本地按需使用資源，進行業務 管理，降低信息化建設成本，提高資源配置效率。

2.2 工廠內部：網絡切片滲透工業生產各環節

5G 網絡通過網絡切片2提供適用于各種制造場景的解決方案，實現實時高效低能耗。 網絡切片是指借助NFV、SDN等技術將運營商的物理網絡劃分為多個虛擬網絡，針對不同 場景的需求，每個虛擬網絡體現不同的網絡特點，比如低時延、高帶寬、強安全性和可靠 性等。獨立組網（SA）下，5G 網絡可以利用切片技術保證按需分配網絡資源，并可以針 對不同企業的產品需求進行細粒度切片。

NFV（網絡虛擬化）和 SDN（軟件定義網絡）是網絡切片實現的重要技術。在 NFV 技術下，核心網、接入網中專用設備的軟硬件功能以虛擬機的方式裝載到商用服務器上，并使用這些服務器來取代傳統的專用設備，原本的接入網被虛擬化成“邊緣云”，而核心 網被虛擬化成“核心云”；同時使用SDN把實現網元功能的虛擬機編排、串聯，在最終得 以實現不同場景的“切片”（見下圖）。

對于工業企業而言，針對工業領域應用的痛點，網絡切片主要體現三大功能：資源隔 離、功能定制、質量保障。

（1）資源隔離保障了不同業務環節以及工廠內外部的數據安全與獨立。除了傳統的財 務等內部高價值數據之外，工業企業產生的海量生產數據也是輔助決策的重要資產。若通 過傳統4G網絡或工業以太網方式部署工廠內網絡，則數據將暴露在外部網絡環境下，除非 搭建硬件防火墻。網絡切片則從SDN/NFV的角度部署與外界環節隔離、獨立的網絡環境， 保證了工業企業內部數據的安全。

（2）功能定制使得不同環節/場景的特定需求能夠以低成本的方式得到滿足。過去4G 網絡無論如何部署，每個業務單元對應的網絡功能都是相同的。由于不同工業環節的網絡 需求是不同的，切片技術則可以根據不同的業務特征，使5G的eMMB、uRLLC、mMTC 等場景可以分別獨立地形成一個個“網絡單元”，從而對應不同的業務需求，最終提升用 戶體驗和網絡資源利用率。

（3）質量保障則意味著工業互聯網在工廠內部的應用將高可靠。工業生產一般涵蓋眾 多工藝環節，若所有環節都串聯在同一張網絡上，那么網絡異常將導致所有環節停滯。而 網絡切片之間相互隔離，任何一個網絡切片的擁塞、過載、配置的調整都不影響其它切片 的正常功能，以類似“容器”或“微模塊”的方式實現工廠內網絡可靠、靈活、可調整。

對于運營商而言，未來切片經營是行業持續增長的必經之路。過去2G時代，運營商經 歷了移動語音收入的爬坡過程。進入到 3G/4G 的移動互聯網時代后，語音收入增速見頂， 同時運營商的無線流量收入開始爆發。過去兩個時代 C 端移動語音和無限流量收入的交替 增長體現了我國人口紅利的釋放，但伴隨著流量經營紅利的見頂，未來 B 端產業紅利的釋 放將依賴于運營商通過切片方式，因此從持續盈利的角度看，未來運營商向切片經營演進 不可避免。隨著5G產業鏈的成熟，切片經營將成為運營商收入的新增量。

已定義的四類切片分別對應不同應用場景。3GPP標準已經定義eMBB、uRLLC、mIoT、 V2X 四類切片，其中：eMBB 主要適用于超高清視頻、AR/VR、3D 建模與演示等大流量 移動寬帶業務；uRLLC 主要適用于工業自動化等需要高可靠、低時延的 B 端業務；mIoT 適用于大規模物聯網業務；V2X則主要集中于車聯網領域。

eMBB切片將先行試點，后續uRLLC、mIoT等逐步拓展。目前3GPP四類切片基本 功能已完成實驗室測試，并已開展外場測試。當前切片的端到端標識已經定義（S-NSSAI）， 網絡切片的可擴展性（8 位切片類型+24 位實例 ID）可以充分支撐切片服務眾多行業。預 計eMBB 切片將首先部署，高價值 uRLLC 場景將于 2020-2022年試點，并逐步商用。以 中興通訊為例，公司已采用網絡切片和低頻基站打造了一張可同時支持 eMBB、mMTC、 uRLLC 三大場景的統一空口網絡，性能達到單小區峰值 15Gbps、空口時延低于0.416ms、 海量連接性能超過9000萬/MHz/小時。

未來網絡切片將成為 5G 在 B 端的重要應用形式。切片是 5G 網絡建設的核心部分， 也是獨立組網下的重要應用。除工業互聯網，切片將在 B 端其他領域體現龐大應用價值。以遠程醫療為例，在uRLLC切片下醫生有望在遠程通過操縱桿感知信息并進行操控，病人 的視頻信息通過網絡從病房同步傳遞到遠程手術室，方便醫生操作，實現遠程問診、遠程 手術；以電力物聯網為例，uRLLC 切片可以應用于配電自動化、精準負荷控制、用電信息 采集等場景，另外eMBB 切片也可用于無人機遠程巡檢、語音切片可用于人工維護巡檢。

2.3 標識解釋體系是5G在工業互聯網的延伸重點

標識解析體系是工業互聯網的關鍵神經系統，是工廠內外部網絡實現互聯互通的關鍵 基礎設施。標識解析體系可類比為互聯網領域的DNS（域名解析系統），類似于工業互聯 網設備的“黃頁”或“字典”，由標識編碼和解析系統兩部分組成。標識編碼相當于工業 領域所有設備、產品的“身份證”，解析系統則是識別、檢索、定位設備或產品的重要基 礎。標識解析體系使工廠內外網絡中的所有設備、產品都有跡可循，是工業全要素、各環 節信息互通的樞紐。

標識解析體系貫穿工業生產和銷售的全流程。通過標識解析，各工業企業將能夠產品 與設備的全生命周期管理：從縱向集成來看，標識解析體系打通智能設備與工廠，實現底 層數據的規模化采集與系統間共享；從橫向集成來看，大型企業鏈接上下游企業利用標識 解析按需查詢數據，中小型企業可以橫向連接成平臺，利用標識解析按需地共享數據；從 端到端集成來看，打通設計、制造、物流、使用的全生命周期實現真正的全生命周期管理。

我國工業互聯網標識解析體系由國家頂級根節點、二級節點、企業節點、遞歸節點等 要素組成。借助各級節點，政府、企業等用戶可以通過標識解析體系來訪問保存機器、物 料、零部件和產品等相關信息的服務器，實現全產業鏈的信息共享。

工業互聯網建設迫切需要完善標識解析體系各級節點。當前工業企業對設備、物料、 產品進行管理主要依賴條形碼、射頻標簽、IC 卡等工具，但編碼方式并不通用，難以實現 數據互聯互通。要實現工業互聯網體系下產業鏈各環節緊密協作，就迫切需要盡快完成各 級節點的建設。

二級節點是未來工業互聯網標識解析體系未來的重要建設內容。

（1）對工業互聯網體系而言，二級節點是標識解析體系的重要組成部分。二級節點既 要向上對接國家頂級節點，又要向下直接面向工業企業提供分配標識編碼及提供標識注冊、 標識解析、標識數據服務等，二級節點的發展情況直接決定了標識解析體系的應用價值。

（2）對工業企業而言，二級節點具有數據價值、生態價值等多重意義。二級節點本身 將產生注冊信息、解析日志等大量有價值數據，通過數據挖掘將可能衍生出更多新應用、 新場景。同時二級節點有助于形成產業生態，在標識標簽、標識讀寫器、標識解析軟硬件 集成、標識解析應用、標識解析體系運營、標識解析公共服務等的基礎上，可以形成協同 的產業生態，擁有二級節點的工業企業將顯著受益。

工信部指導下，我國工業互聯網標識解析體系已建設初具雛形。目前工業互聯網標識 解析國家頂級節點由信通院負責建設運營，已在北京、上海、重慶、廣州、武漢五大城市 陸續完成部署上線，初步形成“東西南北中”的頂層布局服務架構；二級節點建設也已在 佛山、貴陽、北京、武漢等地陸續啟動上線共 13個。未來目標標識注冊量達到20億個。

3. 四層次劃分，工業互聯網產業格局已明確

本節將工業互聯網產業劃分為邊緣控制、網絡連接、平臺匯聚、數據應用四個層次， 進而梳理各層次的工業互聯網產業格局，見下圖。

參考西方國家產業格局，典型如德、美憑借工業底蘊，在工業自動化到工業互聯網領 域布局深遠。美國以制造業轉型作為長期規劃，出臺“先進制造業國家戰略計劃”，強化 工業互聯網的平臺服務能力；德國政府將“工業4.0”上升為國家戰略，完成制造業的智能 化轉型。其他國家也順應趨勢布局工業互聯網，如英國的英國工業2050戰略、韓國的制造 業創新3.0、印度實施的印度制造、法國的未來工業、瑞典的新型工業化等。

國外工業互聯網產業主要由平臺層領先的工業企業（GE、西門子等）與ICT 企業（思 科等）主導。通用電氣(GE)公司為工業開發者推出了工業互聯網平臺“E Predix”和開發者 門戶；西門子面向市場推出了“Mind Sphere—西門子工業互聯網平臺”，通過開放的生 態系統使工業企業擁有預防性維護、能源數據管理以及工廠資源優化等數字化服務的基礎；思科、發那科與羅克韋爾自動化發布FIELD system，以實現自動化系統中的機床、機器人、 周邊設備及傳感器的連接并可提供先進的數據分析。

3.1 邊緣控制層：算力下沉帶動集成化通信模組滲透

邊緣控制層的實體主要包含工廠內部實現智能制造的機床、傳感器、工業機器人等各 類現場設備。邊緣層依托傳感器、工業控制物聯網技術進行廠內外數據的打通聚合，對設 備、系統環境等要素信息進行實時采集和處理。一方面可以借助智能控制器、智能模塊、 嵌入式軟件等傳統的工業控制和連接設備，實現平臺對底層數據的直接集成；另一方面可 利用以智能網關為代表的新型邊緣計算設備，實現智能傳感器和設備數據的匯聚處理以及 邊緣分析結果向云端平臺的間接集成。

工業互聯網的邊緣控制層具備綜合應用和智能控制能力。在工業互聯網體系下，各類 傳感器被連接和部署到網絡上并成為信息源，傳感器按照自己的類型區別分別捕獲到各自 格式和內容的信息。這些被捕獲到的信息是時刻不斷變化的，通過特定的頻率循環，不斷 采集信息，從而使得數據可以持續更新。要確保這些數據傳輸快速無誤，在傳輸過程中， 就需要能和各種異構網絡和協議相適應匹配。此外，傳感器和邊緣計算結合，在龐大數據 源的基礎上，對這些數據進行加工處理、高級分析，從而得到高價值信息。

邊緣控制層涉及RFID、無線模組、無線傳感網等通信技術。

RFID（射頻識別技術）是目前工業互聯網、物聯網領域廣泛應用的通信、定位技術。 RFID是利用射頻信號通過交變磁場或電磁場來實現無接觸信息傳遞并自動識別的技術，包 括光符號識別技術、語音識別技術、生物計量識別技術、IC 卡技術、條形碼技術和射頻識 別技術等。RFID 和 IPv6 技術相結合后，使得工業環節中的每一個物理實體都在網絡中可 識別，且能夠精準定位。

無線模組是連接邊緣層與網絡層的重要環節。無線模組將芯片、存儲、功放等元器件 集成在一塊電路板上，同時提供標準接口的功能模塊，各類終端借助無線模組可以實現通 信或定位功能（相應依照不同功能，可分為通信模組和定位模組）。無線模組上游為基帶 芯片廠商，標準化程度較高且以海外廠商為主，主要供應商包括高通、Intel、聯發科、銳 迪科、華為、中興、北斗等；下游為設備制造商或系統集成商。

無線傳感網在傳感器基礎上延伸通信功能，廣泛應用于工業生產、智能交通、環境監 控等領域。無線傳感器節點除了擁有傳感器部件之外，還集成了微處理器和無線通信芯片， 不但能從外界獲取信息，還能對信息進行分析和傳輸。無線傳感網是由大量微型、低成本、 低功耗的傳感器節點組成的多跳無線網絡。無線傳感網適合應用于長時間、大范圍感知與 通信場景，可以實時更新數據并且可以實現自動化。

從RFID、無線模組、無線傳感網技術總結，工業互聯網邊緣控制層將體現智能化（擁 有算力）、微體積但集成化（集成通信功能）的趨勢。

海量終端與數據要求在邊緣層集成算力。工業互聯網使工業生產各環節的設備、人、 物料有機結合，連接海量終端的同時生成海量數據，且大部分數據為靜態、低價值數據與 冷數據3。若直連平臺層、應用層將對網絡層的通信產生巨大帶寬壓力，也伴隨著平臺層的數據存儲壓力。因此傾向于將專用與通用處理器混合應用于邊緣工業設備，在數據產生后 立刻進行數據的識別、分析與處理，同時滿足實時控制和數據分析功能。

例如HPE Edgeline邊緣網絡設備采用Atom、 i5、Xeon 處理器，為Windows和Linux 提供全套驅動以支撐數據處理、邊緣分析、自主運維等功能。英特爾、思科、戴爾、華為、 惠普、研華、西門子、GE 等邊緣網關也采用了類似的技術架構。

存量工業設備接入工業互聯網需要邊緣算力進行協議解析。數據接入難度和成本是制 約工業互聯網平臺應用的核心難題之一，目前國內工業發展水平與發達國家存在客觀差距， 較陳舊的存量現場設備接入需要在邊緣集成協議解析功能。例如博世IoT集成了10余種工 業協議，基于模塊化OSGi 架構下發至網關設備上進行靈活配置。

IT算力下沉帶動CT通信設備向邊緣滲透，驅動RFID、無線模組、無線傳感網等廠商 增長。邊緣感知層的核心為各類傳感與識別裝置，具體包括 RFID傳感器、無線傳感網、聲 光電等傳感器/設備、條碼/二維碼、雷達等智能感知單元。在 IT 軟硬件邊緣化的趨勢下， 這些傳感與識別裝置與各類芯片提供的算力組合成為各類模組，同時與無線射頻模組等連 接或集成形成具備傳感、計算、網絡功能的邊緣系統，將享受終端數與連接數爆發的紅利。

工廠內外兩場景下，目前工業互聯網邊緣連接層分為工業物聯和商業物聯兩陣營。工 業互聯網平臺需要實現工廠內外兩場景各類生產要素的泛在連接以及靠近邊緣的計算分析， 既涉及工業生產過程中的工業設備、系統的互聯互通和實時分析控制，也包括各類消費產 品的遠程接入與數據預處理。

工業物聯主要存在于工廠內部的邊緣層，參與者主要是具備自有設備整合或協議轉換 集成優勢的裝備及自動化企業。如西門子 MindConnect Nano支持西門子 S7系列產品通 信協議及OPC-UA；自動化軟件公司Kepware推出KEPServerEX連接平臺，基于工業PLC 的通信協議兼容轉換，實現各類第三方工業設備的接入與管理。商業物聯主要存在于工廠 外部的邊緣層，參與者主要是M2M通信見長的企業。如華為和思科憑借NB-IoT、LTE-M 等移動網絡技術優勢打造物聯平臺。

未來隨著工業協議的積累以及標準化協議的形成，邊緣連接層各環節間邊界將趨于模 糊，競爭也將向頭部集成能力出色、計算/通信技術儲備深的廠商集中。

RFID 相關上市公司包括廈門信達（電子標簽、RFID 讀寫設備、RFID 天線以及 RFID 應用系統等）、科陸電子（電力設備領域，RFID 讀寫器、RFID手持機、RFID電子標簽及 相關 RFID 硬件）、遠望谷（覆蓋智能交通、零售、圖書等行業）、達華智能（非接觸 IC 卡和電子標簽）等。

無線模組相關上市公司包括移為通信（以定位模塊為主）、移遠通信（NBIoT 模塊領 先）、廣和通（FIBOCOMGSM/GPRS/UMTS/HSPA+無線通信模塊、GNSS 模塊以及OBD 模塊，與高通合作）、高新興（收購中興旗下無線通訊模塊 子公司中興物聯，在車聯網、 衛星通信領域積淀深厚）、映翰通（科創板，M2M 到 IoT“云+端”方案的工業物聯網領 航者）等。

核心芯片相關上市公司包括樂鑫科技（科創板，深耕WiFi MCU通信芯片及模組）、 瀾起科技（科創板，內存接口芯片龍頭，技術驅動型公司）等。

3.2 網絡連接層：海量終端、數據引爆通信服務與設備需求

工廠的數字化要求與大量新聯網設備需要工業互聯網的承載。工廠內大量設備（如 AGV/機器人、移動手持設備）與大量新的業務流程（資產性能管理、預測性維護、人員/ 物料定位等）被引入，工業領域內雖已存在多種技術，但在海量終端與數據的要求下，難 以實現數據的互操作與無縫集成。工業互聯網網絡連接的目標是完成系統間的互聯互通， 實現數據跨系統、跨行業的充分集成與流動，滿足工業對通信服務與設備的需求。

網絡連接層通過公網或者專網以無線或者有線的通訊方式將信息、數據與指令在邊緣 計算層與平臺及應用層之間傳遞。工業互聯網的網絡連接可分為有線網絡和無線網絡。有 線網絡的關鍵技術包括雙絞線以太網、工業無源光網絡 PON、時間敏感型網絡、確定性網 絡等；無線網絡則包括3G、4G、5G、NB-IoT等移動通信網絡。

運營商主導工業互聯網網絡方案，帶動下游工廠內外網絡和通信設備廠商。中國移動 構建工業互聯網“1+4”產品體系，1個行業基礎平臺 4個垂直行業應用，幫助企業轉型， 實現工廠聯網；中國聯通集中5G支撐、云網融合、大數據和平臺賦能四方面發力，全力支 持工業互聯網發展等。

工廠內網絡和工廠外網絡是網絡連接層的兩大重要場景，其中工廠內網絡強調 OT-IT 融合，工廠外網絡強調上云專線需求。

（1）工廠內網絡現有架構效率低下，未來將體現 IT 與 OT 融合、開源開放、部署靈 活三大趨勢。

工廠內網絡可進一步劃分為骨干網絡與邊緣網絡。骨干網絡與邊緣網絡通過PON互聯， 所有網絡設備由網絡控制器進行統一管理：邊緣網絡所采用的通信技術主要是現場總線、 工業以太網、通用以太網、WLAN、蜂窩無線等，以實現智能設備之間的互聯；骨干網絡 要求高帶寬、高速率，以實現各邊緣網絡、工廠內云/數據中心的互聯。

現有工業無線網絡因技術短板明顯，未能廣泛應用。目前主流的工業無線網絡技術包 括Wi-Fi、ZigBee、WirelessHART、WIA-PA等。這些技術主要基于短距（如 IEEE 802.11） 或者近距（如 IEEE 802.15）標準，在可靠性、數據傳輸速率、覆蓋距離、移動性等方面存 在不足，僅用于工廠內部信息化、設備信息采集以及部分非實時控制等目的，未推廣應用。

傳統的工廠內網絡的“兩層三級”結構通信效率較低。“兩層”是指“工廠 IT 網絡” 和“工廠 OT 網絡”（OT 指 Operation Technology，操作技術）兩層技術異構的網絡；“三級”是指根據目前工廠管理層級把網絡劃分為“現場級”、“車間級”、“工廠級/企 業級”三個層次，每層之間的網絡配置和管理策略相互獨立。雖然目前“兩層三級”網絡 中已部分應用工業以太網通信接口，但仍有大量的現場設備依舊采用電氣硬接線直連控制 器的方式連接，無線通信也只是應用于部分特殊場合，靈活性、實時性、可靠性較差。

工業互聯網時代，工廠內網絡的三大趨勢將極大提升工業通信效率，同時 5G 將替代 傳統工業通信解決工業互聯網痛點。①IT 與 OT 融合：傳統“兩層三級”架構嚴重影響信 息互通效率，為了滿足對現場級實時數據的采集需求，OT 網絡與 IT 網絡呈現融合趨勢， 有線與無線的網絡部署呈現協同趨勢；②開源開放：工廠內網絡的技術、環節、數據都將打破傳統工業網絡眾多制式間的壁壘，對外或對內開放；③部署靈活：未來工業內網絡能 夠實現靈活生產及可視化網絡管理，生產與部署彈性化。

（2）工廠外網絡關注“專線”需求。

工廠外網絡結構“三線一連”包括“上網專線、互聯專線、上云專線”三個專線以及 出廠產品的“上網連接”。上網專線能夠實現用戶或產品對智能工廠的訪問；互聯專線用 以實現智能工廠對分支機構或上下游企業間的互聯；上云專線是指智能工廠與工業云平臺 的互聯，國家“百萬企業上云”的推進拉動了工業企業專線需求；上網連接是指出廠產品 到互聯網的連接，進而與智能工廠或工業云平臺互聯。

目前工廠外互聯網廣泛使用的運營商專線業務主要包括 MPLS VPN專線與基于OTN 的光網專線。MPLS VPN 虛擬專網基于 IP/高速標簽轉發技術可以實現業務等級區分，能 夠為用戶在公共 MPLS 網絡上構建企業虛擬專網以滿足分支機構間的安全可靠工業傳輸；OTN智能光網絡是滿足大顆粒電路調度需求的方案，可以實現端到端的物理專網，滿足大 帶寬承載的企業需求。

此外 5G 切片的應用也是專線需求的重要補充。傳統專網往往建設成本高昂，但基于 5G技術的公眾互聯網可以為工業企業提供類似專線的高質量網絡連接。在企業級市場，歐 美部分運營商通過提供專用頻率或租賃的方式建設專網；當前5G建設的最終目標是SA組 網，此時公網相比專網具有低成本高性能優勢，同時能夠提供速率與可靠性的保證。

3.3 平臺匯聚層：巨頭主導，產業鏈協同效應具差異性

平臺匯聚層是指基于 PaaS 疊加大數據處理、工業數據分析等功能，構造滿足工業實 時、可靠、安全的云平臺，構建可擴展的云操作系統。

當前不同類型企業（如工業、自動化、TMT 等）已建立起不同細分的工業互聯網企業 級平臺。工業互聯網平臺滲透工業企業生產經營各環節，因此需要對各自細分領域的模式、 流程具有極深 knowhow，工業企業憑借經驗與行業理解，部分巨頭已在內部建立起較成 熟平臺；TMT巨頭則立足自身基礎技術平臺，提供通用算法與工具，與 B端工業企業協同 互補，在特定領域內形成一定的聚集；自動化等廠商則憑借某項技術專長，憑借積累的客 戶資源在相關行業持續滲透。

但，不同類型工業互聯網平臺所覆蓋、精通的領域差異顯著。梳理已有工業互聯網平 臺，可總結三點規律：

1）根據產業鏈位置，各類平臺可分為云、管、端三類，其中“云”主要包括阿里、華 為、用友等TMT公司，“管”則以運營商為主，“端”包括眾多細分行業的專有平臺。

2）“端”側平臺的精細化、專業化程度高，且已有大量成熟商用方案。但各類平臺大 多覆蓋少數領域，很難做到全行業復制。

3）“云”側平臺中，TMT 巨頭憑借技術優勢可拓展至數個領域，但基本以通用平臺 為主，滲透率有待提升。

上述產業鏈協同效應差異性的根源在于：行業knowhow影響了平臺向不同細分滲透、 復制的難度。具體因素包括：（1）智能化后邊際改善的高低：原本的自動化程度等。（2） 流程的復雜性：行業的技術壁壘。（3）行業本身：格局、產業鏈特點（原材料是否簡單、 流程是否標準化、產成品是否多樣化、需求是否高度定制化等）。例：TMT智能平臺在鋼 鐵、化工領域滲透較多，但家電、汽車鮮有成熟平臺。

因此并非“大而全”的平臺就一定具備強的競爭優勢，而在關鍵領域具備較深理解、 較專業定位的公司更容易向相似領域持續滲透。

另外，數據中心是平臺層重要的基礎設施環節。一方面，底層各聯網設備、業務流程 產生的數據通過工廠內、工廠外網絡匯聚至企業數據中心或工業云數據中心；另一方面， 為了打破信息孤島，過去分散部署在各服務器的業務系統，如 MES、PLM、ERP、SCM、 CRM等也集中部署到工廠內數據中心或云平臺。

工業互聯網將為數據中心行業帶來增量需求。目前我國工業上云剛剛起步，未來對上 游互聯網基礎設施領域需求的持續旺盛，工業數據中心存在較大發展空間。工業互聯網下 數據是工業企業核心資產，內部MES/ERP尤其財務系統數據一般在私有云處理、存儲，同 時各業務環節數據要求互聯互通且協同，因此對工廠內數據而言，需求將從過去的傳統各 業務單元數據中心演變為私有云數據中心；外部數據中心需求主要體現在云專線連接的行 業公有云以及政務系統等。

以工業互聯網為代表的 B 端流量粘性高，需求將持續爆發。流量爆發是數據中心行業 長期增長的驅動力，過去存量需求主要來自C端市場，5G+工業互聯網的應用將帶來B端 流量的持續增長，且企業級流量的粘性高于 C端，各類數據中心需求將長期向上。

工業PaaS相關上市公司包括：東方國信（工業互聯網平臺Cloudiip）、用友網絡（擁 有工業互聯網平臺）、浪潮信息（浪潮 M81）等均有工業互聯網操作平臺。

數據中心相關的上市公司包括寶信軟件與光環新網。寶信軟件作為鋼鐵信息化的龍頭 企業借其信息化能力成為數據中心領導企業，在上海區域市場形成了規模化發展 IDC 產業 的核心競爭能力。光環新網在 IDC 積累 20 年經驗，IDC 資源儲備豐厚，在技術水平、基 礎建設方面形成顯著壁壘。

3.4 數據應用層：工控安全與工業大數據值得關注

數據是工業企業除廠房、設備等之外的重要資產，基于平臺層之上的數據應用極具價 值。數據本身來自于工業生產各環節，但海量終端產生的數據大多數是沒有直接應用意義 的，一般只有短期的異動或者斜率變化才是有意義的，或者需要對數據進行深度挖掘。這 就要求上層應用在打通各環節信息的同時，也要注重挖掘各類數據的潛在價值。

工業互聯網應用熱度各領域存在差異，數據分析能力與工業機理壁壘是決定性因素。 由于應用的開發復雜性不同，優化價值與效果不盡相同。數據是平臺的核心資產與價值來 源，數據分析、挖掘、利用的程度決定了平臺的應用價值。目前，結合模型和深度數據分 析的資產管理服務與生產過程管控環節應用較多，為工業企業創造了優化價值；與工業機 理深度融合的平臺在開發過程中具有較高壁壘，交付成本高昂，應用開展難以保持成效， 具有高機理復雜度的應用占比較低。

縱深上看，工業互聯網平臺應用呈現“深度數據分析-云化資源對接-數據機理沉淀” 三個發展層次，強調數據價值。當前熱點應用主要是基于“模型+深度數據分析”的資產設 備管理服務、生產過程管控等；上云、物聯、可視化的生產過程管控、企業運營管理和資 源優化配置等初步應用；未來基于平臺的產品研發仿真服務處于探索階段。

“開源節流”是企業智能制造的最原始訴求，制造業的智能滲透一般從生產環節入手。 從流程價值量以及復雜程度角度，一般有以下順序：從價值量最高、復雜程度中等（有一 定knowhow）的生產環節開始；然后到價值量適中、復雜程度低的財務、HRM、CRM環 節；最終到價值量、復雜程度均高的制造與工藝管理環節。

各類應用新增價值量遵循“先中-再低-最后高”的順序（三一、卡特彼勒、寶鋼等案 例均可證明），通過應用所處階段，可以判斷工業互聯網體系成熟程度與滲透進展。

數據作為平臺應用的核心環節，安全是工業互聯網產業剛需。安全作為工業互聯網三 大體系之一，是網絡與數據的保障。工業互聯網平臺采集、存儲、利用的數據將成為工業 企業與第三方的重要生產資料，數據資源體量大、種類多、關聯性強、價值分布不均、不 同領域數據保護利用差異大，若后臺遭入侵或用戶、生產信息等被泄露，將導致工業企業 重大財產損失。因此對于整個工業互聯網產業而言，安全需求將長期持續。

工業大數據對于不同規模工業企業而言應用場景不同：大企業體現高價值，中小企業 注重普及與創新。

大企業通常信息化基礎較好，但針對工業互聯網的改造需求與新增需求仍龐大，主要 布局特定場景和全產業鏈兩類高價值應用。大型工業企業各類 ICT 設備建設相對完善，生 產數據規范性、產業鏈整合情況較好，一方面主要對特定場景進行深度數據挖掘、優化設 備及生產經營環節，另一方面著重對產業鏈進行要素打通，提升上下游協同與資源整合能 力。

小企業以傳統工業應用普及為主，聚焦部分創新性應用，體現上游數據中心以及網絡 層、邊緣層的長尾需求。一方面基于平臺部署經營管理類云化應用，另一方面聚焦金融服 務等創新業務。重點部署以進銷為代表的經營管理類云化應用，以及以生產可視化、設備 OEE、物料管理為代表的簡單生產管理系統，在此基礎上疊加數據分析，節約企業成本。

工控安全相關上市公司中新賽 克值得關注。公司推出工業互聯網安全產品和解決方案， 通過分析工業資產的指紋、漏洞信息、安全事件信息等海量數據，建立工業互聯網安全知 識共享平臺，可以對嚴重的工業互聯網安全事件、高危安全漏洞、重大損失等進行預警， 并通過流量分析技術實現完整的安全事件溯源取證。

布局細分垂直領域的工業互聯網的相關上市公司包括寶信軟件（目前上海地區規模優 勢最大的 IDC項目，鋼鐵信息化空頭）與三聯虹普（多元發展的紡織行業EPC 龍頭）。