大家好，今天来为大家分享工业交易平台行业分析的一些知识点，和工业互联网平台产业发展分析的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. 工业互联网项目建设背景及市场前景分析
2. 工业互联网平台产业发展分析
3. 在哪里能找到各行业的分析研究报告

一、工业互联网项目建设背景及市场前景分析

中国制造业发展迅速，根据IHS数据显示，2010年中国占世界制造业产出的比值第一次略高于美国，成为全球最大制造国。尽管体量巨大，但中国制造的综合实力与发达国家仍有较大差距，目前以劳动密集型的低端制造为主，在一定程度上限制中国制造业长期发展。高端制造能力不足、创新能力和制造能力不强、发达国家制造业回流、东南亚等国家低端制造业产能转移和国内人口红利下降给中国制造业发展带来巨大挑战。长期来看，中国人口老龄化必将导致人力成本的提升，削弱国内制造业的成本竞争力优势，加速制造业向印度、泰国、越南等国低人力成本国家转移。

2、中国制造业正由低端向高端升级

现阶段，中国的制造业整体处在利润空间较小、附加值较低的环节，由低端向高端升级是中国制造业的发展趋势。在产业升级的需求下，工业互联网有望广泛应用于工业制造领域，从而促进生产效率提升、化解产能过剩、缓解资源、能源和环境的严峻形势，助力中国工业向高端制造转型升级。

1、工业互联网产业链：网络、软件、设备、平台的有机结合

工业互联网产业链可分为设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等六大部分构成;其中：设备层是指包括智能生产设备、生产现状智能终端、嵌入式软件及工业数据中心;网络层是指包括工厂内部和外部的通信;平台层包括了协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台;软件层包括了研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节;应用层是包括了垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用;而安全体系则是渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障。从产业链划分来看，设备层、网络层属产业链上游，应用层属产业链下游，其余部分均归入产业链中游。

2、产业链上游：传感器、工业机器人、人工智能芯片推动工业互联网产业发展

麦肯锡报告指出，到2025年，物联网带来的经济效益将在2.7万亿到6.2万亿美元之间，其中传感器作为物联网技术最重要的数据采集入口，将迎来广阔的发展空间。

根据中国电子信息产业发展研究院数据显示，2015-2019年期间我国传感器市场总体呈逐年增长态势，2020年我国传感器市场规模约为2510.3亿元，同比增长14.7%。随着各项传感技术、通信技术、计算技术的成熟，物联网在各行业将有越来越多的应用需求出现，并成为未来10、20年最瞩目的长期趋势。

——工业机器人：工业互联网之手

经过20多年的发展，我国工业机器人已经初具规模，目前我国已生产出部分机器人关键元器件，开发出弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。一批国产工业机器人已服务于国内诸多企业的生产线上、一批机器人技术的研究人才也涌现出来、某些关键技术已达到或接近世界水平。

根据IFR及国家统计局数据，2013-2020年中国工业机器人产量不断上升。2020年中国工业机器人产量达到237068套，同比增长26.8%。据国家统计局统计数据显示，2021年1-6月全国工业机器人产量为173630套，同比增长69.8%。

——人工智能芯片：工业互联网之脑

我国对人工智能芯片产业相当重视。长期以来，我国在CPU、GPU和DSP设计上一直处于追赶状态，绝大多数芯片依靠国外的IP核进行设计，自主创新能力不足，在自主创新上受到了极大的限制。而国内人工智能产业的快速发展，无疑为中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳的机遇。

据艾媒数据中心统计，近年我国人工智能芯片市场规模保持高速增长，2020年中国人工智能芯片市场规模达183.8亿元。由于AI芯片是人工智能产业的核心硬件，全球AI芯片发展水平还在起步阶段，中国凭借诸多利好因素有望领先全球，具有巨大发展潜力。预计2021年将增长137.6%，市场规模超过四百亿元。

3、产业链中游：工业互联网平台稳步发展

2019年8月，工信部发布了国内前十大跨行业、跨领域工业互联网平台，确立了行业标杆。行业领先平台在设备联接数、数字模型数、工业APP数、活跃用户数、活跃开发者数等指标方面对比18年均有大幅提升。CCID综合上述指标对整体中国工业互联网平台活力指数进行综合测算，在2018-2019年，中国工业互联网“平台活力指数”从55.3提升至62.4。

4、产业链下游：工业互联网平台应用行业在机械、能源领域领先

我国工业互联网平台应用涵盖十分广泛，但主要集中于机械、能源领域。根据《全球工业互联网应用案例分析报告》的数据显示，工业互联网平台应用企业主要分别在机械行业，占比36%;其次是能源行业，占比22%;再者是轻工行业，占比11%。就案例来看，36%的案例来自机械领域，重型行业进入门槛较高市场饱和度逐年增长，面临服务化转型的需求最强烈。机械行业属于离散业，应用多在于附加值较高的研发设计和市场服务两个环节。而能源行业应用集中、资配置优化潜力巨大，占所有案例的22%。能源行业属于流程，的产品同质化度较高过控制优化成效明显。

5、产业竞争格局：企业层次分明，各有优劣

我国工业互联网相关企业竞争层次较为分明，涵盖软件企业、传统制造业企业、互联网企业、系统解决方案服务商与初创企业。从软件企业来看，工业互联网主要代表企业有用友、东方电信等，以Saas服务转型为战略目标。在制造业企业中，以三一重工、海尔等企业为代表，其优势是熟悉生产制造流程但云计算技术较为薄弱;在互联网企业，以BAT为代表，虽然云技术领先但是缺乏专业和全面的工业知识;在系统解决方案服务商方面，华为和宝信软件等带领行业可以制造企业提供基础设施、平台、应用服务等整体信息化服务，但云计算技术稍弱;此外，初创企业以昆仑数据、树根互联等代表企业为主，其领域专注度高，创始团队通常来自头部信息科技和工业企业，但资金实力较弱。

产业生命周期：仍处于起步阶段与成长阶段的交界处

近年来，随着互联网、物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的新一代信息技术与传统产业的加速融合，全球新一轮科技革命和产业革命正蓬勃兴起，一系列新的生产方式、组织方式和商业模式不断涌现，工业互联网应运而生，国内外的探索也全面展开，正推动全球工业体系的智能化变革。我国工业互联网产业发展仅有几年时间，因此从整体来看，我国工业互联网仍处于起步阶段与成长阶段的交界处。

——以上数据参考前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

二、工业互联网平台产业发展分析

中国制造业发展迅速，根据IHS数据显示，2010年中国占世界制造业产出的比值第一次略高于美国，成为全球最大制造国。尽管体量巨大，但中国制造的综合实力与发达国家仍有较大差距，目前以劳动密集型的低端制造为主，在一定程度上限制中国制造业长期发展。高端制造能力不足、创新能力和制造能力不强、发达国家制造业回流、东南亚等国家低端制造业产能转移和国内人口红利下降给中国制造业发展带来巨大挑战。长期来看，中国人口老龄化必将导致人力成本的提升，削弱国内制造业的成本竞争力优势，加速制造业向印度、泰国、越南等国低人力成本国家转移。

2、中国制造业正由低端向高端升级

现阶段，中国的制造业整体处在利润空间较小、附加值较低的环节，由低端向高端升级是中国制造业的发展趋势。在产业升级的需求下，工业互联网有望广泛应用于工业制造领域，从而促进生产效率提升、化解产能过剩、缓解资源、能源和环境的严峻形势，助力中国工业向高端制造转型升级。

1、工业互联网产业链：网络、软件、设备、平台的有机结合

工业互联网产业链可分为设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等六大部分构成;其中：设备层是指包括智能生产设备、生产现状智能终端、嵌入式软件及工业数据中心;网络层是指包括工厂内部和外部的通信;平台层包括了协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台;软件层包括了研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节;应用层是包括了垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用;而安全体系则是渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障。从产业链划分来看，设备层、网络层属产业链上游，应用层属产业链下游，其余部分均归入产业链中游。

2、产业链上游：传感器、工业机器人、人工智能芯片推动工业互联网产业发展

麦肯锡报告指出，到2025年，物联网带来的经济效益将在2.7万亿到6.2万亿美元之间，其中传感器作为物联网技术最重要的数据采集入口，将迎来广阔的发展空间。

根据中国电子信息产业发展研究院数据显示，2015-2019年期间我国传感器市场总体呈逐年增长态势，2020年我国传感器市场规模约为2510.3亿元，同比增长14.7%。随着各项传感技术、通信技术、计算技术的成熟，物联网在各行业将有越来越多的应用需求出现，并成为未来10、20年最瞩目的长期趋势。

——工业机器人：工业互联网之手

经过20多年的发展，我国工业机器人已经初具规模，目前我国已生产出部分机器人关键元器件，开发出弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。一批国产工业机器人已服务于国内诸多企业的生产线上、一批机器人技术的研究人才也涌现出来、某些关键技术已达到或接近世界水平。

根据IFR及国家统计局数据，2013-2020年中国工业机器人产量不断上升。2020年中国工业机器人产量达到237068套，同比增长26.8%。据国家统计局统计数据显示，2021年1-6月全国工业机器人产量为173630套，同比增长69.8%。

——人工智能芯片：工业互联网之脑

我国对人工智能芯片产业相当重视。长期以来，我国在CPU、GPU和DSP设计上一直处于追赶状态，绝大多数芯片依靠国外的IP核进行设计，自主创新能力不足，在自主创新上受到了极大的限制。而国内人工智能产业的快速发展，无疑为中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳的机遇。

据艾媒数据中心统计，近年我国人工智能芯片市场规模保持高速增长，2020年中国人工智能芯片市场规模达183.8亿元。由于AI芯片是人工智能产业的核心硬件，全球AI芯片发展水平还在起步阶段，中国凭借诸多利好因素有望领先全球，具有巨大发展潜力。预计2021年将增长137.6%，市场规模超过四百亿元。

3、产业链中游：工业互联网平台稳步发展

2019年8月，工信部发布了国内前十大跨行业、跨领域工业互联网平台，确立了行业标杆。行业领先平台在设备联接数、数字模型数、工业APP数、活跃用户数、活跃开发者数等指标方面对比18年均有大幅提升。CCID综合上述指标对整体中国工业互联网平台活力指数进行综合测算，在2018-2019年，中国工业互联网“平台活力指数”从55.3提升至62.4。

4、产业链下游：工业互联网平台应用行业在机械、能源领域领先

我国工业互联网平台应用涵盖十分广泛，但主要集中于机械、能源领域。根据《全球工业互联网应用案例分析报告》的数据显示，工业互联网平台应用企业主要分别在机械行业，占比36%;其次是能源行业，占比22%;再者是轻工行业，占比11%。就案例来看，36%的案例来自机械领域，重型行业进入门槛较高市场饱和度逐年增长，面临服务化转型的需求最强烈。机械行业属于离散业，应用多在于附加值较高的研发设计和市场服务两个环节。而能源行业应用集中、资配置优化潜力巨大，占所有案例的22%。能源行业属于流程，的产品同质化度较高过控制优化成效明显。

5、产业竞争格局：企业层次分明，各有优劣

我国工业互联网相关企业竞争层次较为分明，涵盖软件企业、传统制造业企业、互联网企业、系统解决方案服务商与初创企业。从软件企业来看，工业互联网主要代表企业有用友、东方电信等，以Saas服务转型为战略目标。在制造业企业中，以三一重工、海尔等企业为代表，其优势是熟悉生产制造流程但云计算技术较为薄弱;在互联网企业，以BAT为代表，虽然云技术领先但是缺乏专业和全面的工业知识;在系统解决方案服务商方面，华为和宝信软件等带领行业可以制造企业提供基础设施、平台、应用服务等整体信息化服务，但云计算技术稍弱;此外，初创企业以昆仑数据、树根互联等代表企业为主，其领域专注度高，创始团队通常来自头部信息科技和工业企业，但资金实力较弱。

产业生命周期：仍处于起步阶段与成长阶段的交界处

近年来，随着互联网、物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的新一代信息技术与传统产业的加速融合，全球新一轮科技革命和产业革命正蓬勃兴起，一系列新的生产方式、组织方式和商业模式不断涌现，工业互联网应运而生，国内外的探索也全面展开，正推动全球工业体系的智能化变革。我国工业互联网产业发展仅有几年时间，因此从整体来看，我国工业互联网仍处于起步阶段与成长阶段的交界处。

——以上数据参考前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

三、在哪里能找到各行业的分析研究报告

1、信息收集渠道：通常的渠道有公司官网、咨询公司官网、券商研究、数据库、微信、知乎、搜索引擎、网络爬虫等。那么究竟在什么情况下用什么渠道呢？下面逐一介绍。

2、公司官网：通常来说公司的官网包含信息很多，公司介绍、产品介绍、公司年报、招股说明书等，这些资料的可靠性通常比较好。上市公司的年报在经营分析内容里面会对该公司的业务销售情况、利润的推动因素等进行分析，因此当你想知道上市公司的业务发展情况，年报是不错的选择。上市公司的年报获取途径可从证券交易所，公司官网、巨潮、雪球等渠道去获取。

3、咨询公司：咨询公司报告通常可以帮助我们知道非公开的信息，因为咨询公司通常会有自己的方法论对市场进行自己的定性分析，市场调研等，因此对于消费者的洞察、行业的趋势研判通常找咨询公司的报告，但是它同时也存在数据往往口径难以统一。市面上的咨询公司通常分为市场调查类咨询公司和管理咨询公司，前者一般为后者服务。市场调查类咨询公司例如艾瑞、尼尔森、益普索等公司通常在消费者调研、行业分析等方面提供自己的洞察，他们并不为企业的发展提供战略决策。这类咨询公司的研究成果往往在他们的公司官网上都可以免费下载，可以作为我们行业研究数据的来源。管理咨询公司有必要则会聘请市场调查类咨询公司提供专门的调研分析，由管理咨询公司为企业给出具体的战略建议。当然像麦肯锡、贝恩、BCG、罗兰贝格等在自己的官网也会分享自己的行业洞见，这些信息都是帮助我们作出行业发展研判、商业模式分析的重要信息来源。

4、券商报告：券商的研究报告大多针对的是上市企业及未上市的龙头企业，因此当你想深度的了解某个行业的时候，可以考虑找10篇深度分析仔细研究，就算对行业有所了解了。上市公司的最新动态，公司策略行动都可以在券商的研究报告里面找到。行业的数据也在这里面可以找到，但是也可能存在多家券商报告的数据不统一的问题，这个时候就需要交叉验证，选取合适的值。在这里推荐一个我常用的券商报告查询网站，萝卜投研。

5、专业数据库：专业数据库一般是收费的，但是信息也全，向Wind、惠博智能策略终端，有条件的可以考虑一下。当然也有免费的，一般多为政府部门网站，如国家统计局可查行业发展数据、人口数据，GDP数据等。另外还有工业相关的工业信息化部、金融相关的证监会、银监会、证券交易所、中国人民银行，进出口相关的中国海关，专利相关的国家知识产权网站，工商信息公示系统，查企业股权结构的企查查/天眼查、查政府政策的各级政府官网，各行业的行业协会，卫生统计局的人口情况查询。

6、搜索引擎：学会利用微信、知乎等搜索渠道，常常会获得一些业内人士的总结和分享，也是我很喜欢的信息获取渠道。对于直接使用搜索引擎虽然快但是信息的真伪需要辨别，适用于在不知道该怎么入手可用来模糊搜索，然后再溯源找到来源。在关键词后面加pdf，关键词中加“”，加网站名等通常会有意想不到的结果。

7、使用网络爬虫等需要一定的技术基础。关于信息搜索的渠道，请看我之前的这篇回答。

8、渠道判断：你会发现上市公司、成熟行业我们很容易通过年报、券商报告、招股说明书、监管机构、专业的数据库获取信息，但是有些小企业，新兴的行业我们怎么获取信息呢？答案是专家访谈、公开新闻、咨询公司、消费者调研。前面说过咨询公司报告常常会存在数据口径不一致的情况，这个时候就需要多个数据来源做验证，根据咨询公司做的假设、时间是否是最新、数据推导的逻辑、渠道来源等综合判断自己应该采取的数据。

9、非公开的渠道获取信息：对于很多信息你很可能在公开的渠道是没办法获取的，这个时候问卷调研、打陌生电话、专家访谈、焦点小组进行头脑风暴、实地调研等方法就成为了咨询公司获取非公开信息的渠道。当然每种方法都有自身的优点和局限性，下面我将一一分析。

10、专家访谈：特点就是贵，但是效率高，可以深入了解非公开的信息，例如知道行业的竞争格局、未来的行业发展趋势、行业的关键成功要素、企业的核心竞争力等。这个时候行业访谈就要注意时间的把控，一般在半个到1小时。通常我们可以通过凯盛、三桥等专家库公司帮助我们介绍专家，要针对访谈的目的，寻找那些刚刚离职的专家是最恰当的，毕竟在职的专家还是有所顾忌。提前准备好问题，一般10个左右，把重要的问题放在最前面，目的在于检测专家的专业性以判断是否继续访谈，减少成本的同时可提高效率。整个过程中应该注意节奏的把握，引导专家往你的想要了解的问题走，做好信息记录。隐私问题要学会站在专家的角度问题考虑，例如你如果直接问你所在公司的核心竞争力是什么？往往会给专家尴尬，我们换个问题，例如像如果让您来运营一个和你们类似的企业，您觉得什么最重要？这样通常能够减少专家的心理负担。而对于数据性的问题，切忌一口气问一大推关键数据指标，往往很难让人一口气回答。记得将问题进行分解，一个复杂问题拆解为多个问题，层层推进，最后总结和对方确认即可。

11、陌生电话：耗时耗力，但也可以获取专家访谈获取的信息。因为给陌生人打电话，因此需要作合理的身份假定，做好心理建设，同时得到信息要作交叉验证，以确保被拜访人不是乱回答一通，准备的问题5个以内，想了解多个问题的时候可以隔几天再拜访。遇到前台应表现简短直接的语气，提供公司的员工名字等增加信任度，要多学会站在对方的角度思考，打这个电话会给对方带来什么好处？

12、问卷调研：一般包括明确目的，设计问卷，问卷发放回收并分析。首先我们先明确本次问卷调研的目的是什么，调研的对象，需要收集的信息。关于问卷的设计，应该将重要的问题往前面放，因为人往往最开始是最有精力的，因此为了保证质量，问卷花费的时间不宜超过20分钟，同时在不同提好设置相似问题来进行交叉验证。一般而言调研问卷应该是设计好之后先小规模投放，寻找出问题，例如问问题的方式是否有不合适的，是否有歧义的地方，是否有不完善的地方？例如不用像偶尔，几乎不这样有不同理解的词语，选项之间要相互独立，完全穷尽，遇到敏感问题要想办法消除对方的顾虑，如提示对方问卷结果将严格保密，不引导对方得出答案等。在修改完成之后再进行大规模的投放，之后就是搜集分析。

13、实地调研：在选择实地调研的地方应该从时间和地点两个维度去考虑。首先时间上面应该考虑早中晚，周末和工作日。地点应该在市中心、市郊、商业区、居民区都应该选取调研的样本，这样才更加的有代表性。

14、焦点小组：焦点小组的重点在于让每个参与者能够充分的发表自己的意见，如何做到？当然最好的办法就是让每个人明确本次讨论的目的，让参与者提前准备，这样才不至于最开始的冷场。小组讨论开始前最好都进行自我介绍，人往往愿意和自己熟悉的人进行经验分享。既然是头脑风暴，因此设计的问题不应该是yes or no的问题，而应该是能够引起广泛讨论的，难题放中间，因为中间时段是大家最活跃的时期。主持人的作用就是保持中立，明确主题，确保大家在正确的道路上，同时别忘记了记录好讨论的内容。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。