工业互联网市场的矛盾与解读

　　1 工业互联网市场的范围
　　虽然业界都在谈工业互联网，但各方的认知存在着差别。IDC 认为，工业互联网的核心是近几年 AI、IoT、5G 等新兴信息技术向工业的持续融合渗透，在这个过程中，促进工业企业提质降本增效减存，从而实现数字化转型。
　　工业互联网是一个庞大的生态，IDC 关注的是产品和服务所形成的市场。对于服务商，主要是市场的机会在哪里，细分市场、厂商格局和份额是多少；对于工业企业，主要是如何应用新技术实现工业互联网。为此，IDC 把工业互联划分成了 7 大子市场，包含解决方案、设备连接、云基础设施、平台、工业软件、安全和产业赋能（如图 1）。
　　图1 工业物联网的7个子市场（来源：IDC)
　　IDC 预计 2020 年中国工业互联网市场 2800 亿元，未来几年 CAGR 12%。
　　2 工业互联网千亿市场与厂商千万收入的矛盾
　　业界基本认定整个工业互联网大市场是一个千亿级的市场，但现实是行业内相对比较知名的几十家工业互联网服务商收入大多在几千万到几个亿的水平。有些领先厂商还没有盈利，厂商收入与市场规模间存在一个明显的矛盾。
　　这个矛盾可以从3个方面来考虑。
　　①中国虽然是全球制造业第一大国，工业企业很多，但87% 的企业还是中小企业，在信息化方面投入非常有限。同时工业互联网有很多应用方向的投入产出比并不是非常清晰，因此市场并没有被充分兑现，实际能够兑现的市场并不大。
　　②工业互联网是由很多不同方向的子市场构成的，不同子市场发展阶段不一样，技术特点不一样，参与厂商也不一样，就像是一个大圈，里面有很多小圈，每个厂商在各自的小圈里生存发展（如图 2）。
　　③工业互联网包含很多存量市场，比如工业软件。AI 分析软件等增量市场才是目前厂商主要关注的方向，这个市场可能只是个百亿级的市场。
　　图2 中国工业互联网的部分子市场规模、增速和集中度
　　3 平台生态的梦想与项目制现实的矛盾
　　工业互联网平台大多有一个依托平台汇聚产业知识构建生态的梦想，但现实上平台大多都在做项目。平台分为商业层面的平台及技术层面的平台。商业层面的平台更多是指以平台商业模式运转；技术层面平台指的是 IoT 平台、大数据平台等具体产品。
　　商业层面的平台有两种典型发展路径，一种是企业慢慢做大，然后把能力开放出来，天然变成一个平台；另一种是以平台商业模式运转，但需要在前期有非常高额的研发和推广投入，从而实现正循环。这两种情况目前在工业互联网领域都不太现实，客户大量要求私有化部署，同时个性化需求差异非常大。
　　如果从技术平台角度看，可能是更好的方向。工业企业的 IT 系统烟囱式架构和数据孤岛一直是很头疼的问题。大数据平台、物联网平台等产品则是实现数据集成互通的好方式。面向企业应用开发的低代码应用开发平台，也是很多企业正在关注的方向。对于服务商，可以自己先利用 PaaS 平台提升自身软件重用和开发效率；对于工业企业，可以利用大数据平台打通数据孤岛，再结合应用开发平台快速构建企业各类应用。
　　4 ＂5G+工业互联网＂项目的活跃与客户企业冷静的矛盾
　　市场上有一种说法是＂5G+ 工业互联网＂会承载5G 80% 的行业应用，2020 年工信部举办的绽放杯 5G应用竞赛里 1/4 以上是 5G+ 工业互联网项目（如图 3）。
　　虽然市场活跃，但同时工业企业对 5G 的应用有很多疑问，如在 5G 和光纤 /WiFi 中的选择、数据出厂的担忧、通信设备在现场面临的三防等问题。
　　图3 工信部＂绽放杯＂5G应用竞赛项目统计
　　5G 行业应用会沿着适用度的优先级逐渐应用。目前，5G 优势明显的场景主要有两个特点，设备移动速度快和通信距离远，因此设备远程控制、远程巡检、AR 远程协助等场景更适合 5G 优先开展应用。因此，5G 在矿山、港口等这类场景较多的行业优先商业落地（如图 4）。
　　在更多行业应用中，5G 还面临着网络覆盖有待提升、技术能力与需求错位、应用部署成本高、产业链不成熟等问题，还需要行业进一步发展和完善。
　　图4 5G在远距离、高移动性的场景优先落地
　　5 工业智能领域各方都已布局与仍有新人不断入场的矛盾
　　工业智能目前是非常热门的领域，据 IDC 统计，过去两三年（编者注：2018 年以来）至少有 30 家企业获得融资，且目前仍在持续（表 1）。
　　表1 部分企业融资情况
　　但目前市场各路巨头都已经在持续布局，包括云计算、工业互联网平台、机器视觉、自动化装备商及工业企业自身等。在 IDC 看来，工业智能市场目前已经实现了一部分场景的快速规模商用，相关厂商获得了高速业绩增长，但市场整体目前还不大，例如 AI 视觉质检软件和服务，可能还只是个 10 亿级别的市场。
　　但未来工业智能还有很多空间值得探索，AI 在工业的应用仍面临缺少同时精通工业机理和数据算法方面的人才、小样本训练问题、黑盒算法难以解释等问题，市场拓展速度可能会相对较慢，各类厂商可能都有机会，但也不容易取得明显领先。
　　6 工业软件云化重构趋势与目前远未成为主流的矛盾
　　国外很多工业软件巨头已经布局多年软件的云化和订阅模式，并取得了积极的成果，国内较早做 SaaS工业软件的新核云、黑湖智造等厂商业绩也呈翻倍式增长，同时低代码平台和中台的兴起，云化正在持续促进工业企业 IT 架构和产业变革。但同时，国内云化软件厂商和产品仍远未形成主流，私有化仍然是国内工业软件应用的主要模式。
　　图5 中国工业云基础设施市场规模（单位：百万美元）
　　从长期看，工业软件的云化是个长期机遇，云化催生了中小企业为主要客户群的市场，带来了新的市场机会。目前中国厂商因为向云的转型整体比国外晚3~4 年，因此成果还有待逐步显现。同时疫情常态化等也提升了企业对 SaaS 的接受程度。
　　短期看仍有一定的风险，尽管服务商的跟风探索和政府的补贴等促进了短期的繁荣，但是国内企业整体对云软件的接受程度不及国外，因此市场发展可能并没有想象中的快。
　　总体来看，工业领域不同类型工业软件特点不同，云化的速度也存在差异，经营管理类软件本身需涉及外部协同，因此云化发展最快，研发设计类软件基于网络化协同设计和大规模计算的需求也将逐步云化。生成管理类软件与现场结合较紧密，云化速度整体较慢。
　　作者：IDC中国新兴技术领域研究经理 崔粲
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