【最新】2023年中国新基建工业互联网产业链全景图深度分析汇总（附完整企业名单）
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏【最新】2020年中国新基建工业互联网产业链全景图深度分析汇总（附完整企业名单）UVc分享到：朱琳慧•2020-05-1410:00:14来源：前瞻产业研究院E12367G42023-2028年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2023-2028年中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告2023-2028年中国特高压设备行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国高铁行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国轨道交通装备行业发展趋势与细分市场投资前景分析报告2023-2028年中国城市轨道交通行业市场前瞻与投资战略规划分析报告“新基建”是与传统基建相对应，结合新一轮科技革命和产业变革特征，面向国家战略需求，为经济社会的创新、协调、绿色、开放、共享发展提供底层支撑的具有乘数效应的战略性、网络型基础设施。其中“新基建”包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、人工互联网等七大领域。
本文将从行业定义、产业链全景、代表企业、产业发展现状规划以及产业投资热点等多角度深入分析工业互联网行业。
工业互联网定义及发展阶段
根据赛迪发布的《中国工业互联网创新发展白皮书》工业互联网是指工业企业在生产、经营、管理、销售等全流程领域，以构建互联互通的网络化结构、提升自动化和智能化水平为目的，所采用的生产设备、通信技术、组织平台、软件应用以及安全方案。
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。我国工业互联网真正的发展时间也就几年，从长远来看，我国的工业互联网仍处于起步阶段与成长阶段的交界处。
2019年，从宏观方面来看，我国工业互联网的发展形成了“一大联盟”、“两大阵营”、“三大路径”、“四大模式”的现状和特色。
工业互联网行业产业链全景图谱
1、产业链全景图谱
整体看，工业互联网具有很长的产业链，且工业互联网的产业链协同性很强，上游通过智能设备实现工业大数据的收集，在通过中游工业互联网平台进行数据处理，才能在下游企业中进行应用。任何一个环节缺失都会导致产业链的效用丧失。
工业互联网产业链上游主要是硬件设备，提供平台所需要的智能硬件设备和软件，主要有传感器、控制器;工业级芯片;智能机床;工业机器人等。
行业中游为互联网平台，从架构上可以分为边缘层、平台层和应用层。边缘层是工业互联网应用的基础，主要负责工业大数据的采集;平台层主要解决的是数据存储和云计算，涉及到的设备如服务器、存储器等。应用层主要是各种场景应用型方案，如工业APP等。
而下游应用场景是工业互联网典型应用场景的工业企业，如高耗能设备、通用动力设备、新能源设备、高价值设备和仪器仪表专用设备等。
2、产业链强弱分布
(1)产业链上游
工业互联网上游行业主要提供支持工业互联网平台所需要的智能硬件设备和软件。我国智能设备制造业起步较晚，现在还处于发展期，核心技术和制造工艺等均落后于发达国家。
工业互联网应用目标是实现制造业全面系统性优化，目前最具有潜力上云的工业设备企业包括五类：一是高耗能设备，如炼铁高炉、工业锅炉等设备;二是通用动力设备，如柴油发动机、大中型电机、大型空压机等设备;三是新能源设备，如风电、光伏等设备;四是高价值设备，如工程机械、数控机床、燃气轮机等设备;五是仪器仪表等专用设备，如智能水表和智能燃气表等。
(2)产业链中游
工业互联网平台的实现需要上下游行业的密切配合，上游设备提供工业大数据采集的必要支持，由工业互联网平台对大数据进行分析处理之后得到的结果应用于下游典型应用场景的工业企业中，才实现了工业互联网产业链的完整闭环。
工业互联网平台分为边缘层、平台层和应用层，其中平台层又可分为IaaS层和PaaS层。
根据工业互联网产业联盟数据，目前我国参与工业互联网产业的企业数量约为1012家，从业务类型上可以分为产品和技术提供企业、规划设计和咨询服务企业、系统集成商、行业用户以及协会等其他部门。
部分企业业务存在交叉，但从产业市场结构上看，我国工业互联网企业主要偏向于边缘层，提供产品和技术企业占比为51.57%，达到一半以上，但真正应用工业互联网平台的企业数量较少，占比不足10%。如何提升PaaS层资源整合能力以及综合应用能力是我国工业互联网发展所面临的重要问题。
(3)产业链下游
工业互联网产业联盟2019年2月发布的《工业互联网垂直行业应用报告》中指出，工业互联网应用发展要经历“单点应用-单链应用-产业链应用”三个发展阶段，我国目前企业大多处于单点应用的初级阶段，在报告中还构想了轻工家电行业、工程机械行业、电子信息行业、钢铁行业、高端装备行业等8个行业工业互联网应用场景。
在国家政策的支持下，在企业不断加大研发投入的努力下，我国工业互联网应用场景将会越来越多，逐渐向产业链应用方向发展，前景十分乐观。
产业链各企业分布
平台作为工业互联网核心，市场相对集中的平台厂商具有较好投资价值：鉴于物联网产业呈现出非常明显的碎片化特征，市场集中度有限，龙头效应不明显，平台层不仅是产业链上下游非常关键的一个环节，同时连接管理平台(CMP)因为直接和运营商、云计算厂商对接，市场集中度相对较高，投资价值更佳。相关受益标的包括制造类企业海尔智家、三一重工(树根互联)、工业富联;软件企业用友、东方国信等。
网络层则分为内网、外网，尤其内网其产业链代表企业所占市场份额已较为稳定，主要代表企业有东土科技、中国软件、紫光软件等;生产设备层看，其主要包括变频器、伺服电机、减速器以及前端信息采集系统，整体看，该领域分布企业格局较不稳定，市场有待进一步竞争已达成较为稳定的梯队格局。
建设现状及规划
整体看，工业互联网政策支撑力度强，配套措施到位，行业投资事件频繁，而上述利好条件也进一步带来了其市场规模的迅速发展。
1、建设现状
(1)市场规模
随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业化国家采取了一系列重大举措推动制造业转型升级。美国在实施先进制造战略的同时，大力发展工业互联网。德国依托雄厚的自动化基础，推进工业4.0。中国则推出了“中国制造2025”战略，要实现智能制造的工业转型与突破，力争迈入制造强国。
2018年是我国工业互联网发展的元年，市场规模为4501亿元。工业互联网热度不断升高，在政策与市场的双重驱动下，产业步入快车道，发展工业互联网既是两化融合大势所趋，又是国家战略中重要的组成部分。据2019工业互联网峰会上工业和信息化部副部长陈肇雄引述的观点2019年我国工业互联网产业市场规模达4800亿元，较2018年增长6.64%。
注：由于目前中国信通院还未公布2019年中国人工智能产业市场规模，2019年数据为前瞻根据市场情况做的测算值，仅供参考，望客户谅解!
(2)重构工业生产体系-平台体系
平台体系是工业互联网的核心，是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体，其中平台技术是核心，承载在平台之上的工业APP技术是关键。
工业APP是基于工业互联网，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果。2019年12月10日，中国信息通信研究院院长刘多介绍，重点工业互联网平台中，平均工业设备连接数65万台，平均注册用户数50万，平均工业APP数1950个，平均活跃开发者人数3800人，平均工业机理模型数830个。
2、发展规划
根据《工业互联网发展行动计划(2018-2020)》，考核目标是2020年建成5个左右标识解析国家顶级节点，形成10个以上公共标识解析体系服务节点，标识注册量超过20亿。
根据《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》政策解读发布数据，目前标识解析国家顶级节点功能不断增强，二级节点达47个，覆盖19省20个行业。
3、行业投资现状
我国龙头企业开始主动进行智能制造改造。企业基础信息开始采用云计算大数据平台，企业设备设施开始物联网化。部分龙头企业建立了自己的工业互联网平台，服务本领域的中小企业，开始向卖服务的模式开始转变。这类企业是工业3.0向工业4.0发展的典型。
服务于龙头企业的创业企业。一种企业为原来服务工业行业的企业进行迭代，发展出更适合的产品，如协同设计云平台。另一种为互联网创业者，将互联网+产业的方式去，服务产业。这类企业为工业2.0，甚至工业1.0企业如何发展进行了有益的探索。
总体来看，随着人工成本不断接近工业企业的临界点，同时行业标杆企业纷纷斥巨资投向智能制造工程，行业示范案例不断增多，工业互联网的投资热度较高。
人工智能行业投资热点
1、工业数据领域投资机会
工业数据量的增长，为大数据与工业的结合奠定了良好的基础。从数据存量来看，随着工业企业信息化建设的不断推进，工业数据量开始出现大幅度增长。一方面，工业企业的内部数据不断被收集起来，数据存量不断增长。这主要包括企业供应商数据、企业研发数据、企业生产数据、企业销售数据以及企业财务数据等。另一方面，企业的外部数据，包括行业数据、竞争对手数据等，也变得越来越丰富。
目前，在大数据行业每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。这些大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为工业生产提供依据，提高工业企业的整体运营效率。
在这三大因素的驱动下，预计未来工业大数据市场将成为下一个蓝海，值得投资领域的关注。前瞻结合行业历史数据及发展现状预计，2020年我国工业大数据市场规模在725亿元左右，到2025年，我国工业大数据市场规模将达到1543亿元左右。
2、应用领域投资热点
工业大数据在个性化定制的下一步是创新研发设计模式，实现个性化定制。通过对互联网上的用户反馈、评论信息进行收集、分析和挖掘，可挖掘用户深层次的个性化需求。通过采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息，建立个性化产品模型，将产品方案、物料清单、工艺方案通过制造执行系统快速传递给生产现场，进行设备调整、原材料准备，实现单件小批量的柔性化生产。
工业互联网行业50强名单分布
2019年7月8日，物联网资本论与格物资本于北京联合发布“2019中国工业互联网创业50强榜单”。榜单如下，希望能提供参考意见。
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行业处于幼稚时期下游应用不断拓宽
人工智能芯片的定义从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片。但是通常意义上的人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。
人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。相关分类方式下的具体分类情况如下图所示：
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期，主要原因是国内人工智能芯片行业的整体销售市场正处于快速增长阶段，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片;
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求，除了当前的合作客户，拓展新客户合作开发产品是困难的，因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。
人工智能芯片产业链上游主要是为人工智能芯片企业提供算法和IP的行业，目前比较流行的算法有神经网络算法，其中提供算法的知名企业大部分为国外巨头，如谷歌、微软、亚马逊等;
人工智能芯片行业主要分为芯片设计和芯片制造两个子类，我国芯片设计企业在近几年发展较快，涌现了一大批像海思、寒武纪、比特大陆这样的优质企业。除此之外一些开发工具厂商与半导体封装与测试厂商也为人工智能芯片行业提供一些核心技术和零部件;
当前我国人工智能芯片行业的下游应用场景主要聚集在云端、自动驾驶、智能手机、无人机、智能、安防等领域。
国家政策大力支持中国“芯”发展迅猛
芯片产业是整个信息产业的核心部件和基石，是国家信息安全的最后一道屏障，我国芯片高度依赖进口使得整个国家安全受到严重威胁。因此，近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，相继发布一系列产业支持政策，为芯片行业建立了优良的政策环境，促进芯片行业的发展。
在政策大力支持下，国内人工智能芯片市场发展迅猛。艾媒数据显示，2019年我国人工智能芯片市场规模为115.5亿元，未来5G商用的普及将催生AI芯片在军用、民用等多个领域的应用需求，中国政府也有望趁5G的领先优势，倾注大量资源发展AI芯片，抢占科技战略制高点。
在政策、市场、技术等合力作用下，中国AI芯片行业将快速发展，在国际上的话语权也将持续加强，预计2023年市场规模将突破千亿元。
国内外企业差距大英伟达领跑全行业
根据芯片技术结构分类来看，各个种类的人工智能芯片领域几乎都能看到国外半导体巨头的影子，反观国内的人工智能芯片企业，由于它们大部分是新创公司，所以在人工智能芯片领域的渗透率较低，这些企业主要聚集在ASIC和类脑，如寒武纪主打ASIC芯片，而近几年兴起的类脑芯片领域，西井科技有所涉足。
而从应用领域分类来看，英伟达一家独大全球云端训练芯片市场，TPU很难撼动英伟达GPU的垄断地位，目前英伟达的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案，除此之外还有第三方异构计算平台OpenCL+AMDGPU以及云计算服务商自研加速芯片这两种方案，全球各芯片厂商基于不同方案，都推出了针对于云端训练的人工智能芯片。
反观在全球云端推断芯片竞争格局方面，云端推断芯片百家争鸣，各有千秋。相比训练芯片，推断芯片考虑的因素更加综合：单位功耗算力、时延、成本等。初期推断也采用GPU进行加速，但由于应用场景的特殊性，依据具体神经网络算法优化会带来更高的效率，FPGA/ASIC的表现可能更突出。
除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等传统芯片大厂涉足云端推断芯片以外，Wavecomputing、Groq等初创公司也加入竞争。中国公司里，寒武纪、比特大陆同样积极布局云端芯片业务。
根据CompassIntelligence发布的研究结果显示，2018年全球人工智能芯片企业排名前十企业均为国外企业，其中英伟达(Nvidia)登顶第一;国内厂商排名最高的为华为(海思)，位列第12。
国内厂商不断发力华为引领行业发展
受制于资金和技术上的缺陷，本土的芯片制造企业仍然数量少、规模小、产品落后，与国际领先企业英特尔、SK海力士、台积电相比，仍存在巨大差距。但是近年来，国内各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。
现阶段我国的AI芯片技术发展越来越具有自主性，产业趋势向好，随着不同领域对AI专用芯片的需求增大，尤其以云平台、智能汽车、机器人等人工智能领域为代表，AI芯片的应用场景也将会越来越丰富。
2020年10月21日，德本咨询、eNet研究院以及互联网周刊联合评选出的“2020中国人工智能芯片企业TOP50”发布，前三分别是海思半导体、寒武纪科技和地平线，华为的海思半导体位列第一，引领国内人工智能芯片行业发展。
融资规模逐年增长成熟企业更受青睐
资本推动是人工智能芯片高速发展的重要因素之一。近年来国内主要AI芯片生产研究参与者多次获得大额融资，大量的资本投入加速了AI芯片的研发过程，并进一步带动AI芯片市场拓展。
2015年之后，陆续涌现出一批AI芯片创业公司，还催生了部分独角兽企业。根据IT桔子数据显示，2012-2020年，中国人工智能芯片行业投资金额逐年增长，2020年投资金额达到58.96亿元，投资事件为18起。
根据IT桔子数据显示，目前我国人工智能芯片行业投资轮次主要集中在A轮，2020年A轮投资占比为44.4%。不过近几年随着人工智能芯片的发展，投资轮次也发生了变化。2018年，投资轮次主要为种子/天使轮和A轮，占比达到91.6%;到2020年，种子/天使轮投资减少，占比仅为11.1%，B轮、C轮、D轮占比上升。
可以看出，行业投资虽然仍以A轮的新兴企业为主，但投资重心从初创公司慢慢向有一定技术实力的成熟企业转变。
“中国芯”正在崛起企业整合并购加快
据工信部数据，2015年国内芯片设计企业只有736家，截至2020年12月份，这个数字已经暴增到了2218家。同时，在2019的“中国芯”征集中，共收到了来自125家芯片企业，累计187款芯片产品的报名材料，报名企业数量同比增长22.5%，征集产品数量同比增长21%。
其中企业报名“年度重大创新突破产品”21款、“优秀技术创新产品”100款、“优秀市场表现产品”47款、“优秀技术成果转化项目”19项。国产芯正在慢慢崛起。
2015年，长电科技吞并新加坡星科金朋，成为全球第三大封测厂。同时，紫光集团入股中国台湾南茂科技股份有限公司以及硅品精密工业股份有限公司。
此外，紫光集团旗下硬盘厂商西部数据宣布，将以约190亿美元收购存储芯片厂商SanDisk。2019年4月紫光集团收购法国智能芯片组件公司Linxens，作为法国知名的智能芯片组件制造商，Linxens主要业务集中在智能卡和电子阅读器通讯至关重要的连接器方面，另外在非接触支付、存取等应用方面有着很多的技术涉及和专利。自2019年之后，企业间的整合并购将会继续加快，催生更多有国际实力的龙头企业。
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