内刊访谈

[产业观察] 工业互联网产业生态与发展优劣势分析

发表时间:2019-08-15 15:13:16

  文/余晓晖 刘默 蒋昕昊 杨希 袁林


  余晓晖:电子科技委委员,中国信息通信研究院副院长、工业互联网产业联盟秘书长

  刘默:中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长

  蒋昕昊:中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所数字化转型研究部副主任

  杨希:中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所数字化转型研究部副主任

  袁林:中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所数字化转型研究部助理工程师

 

  提话:工业互联网是支撑工业制造智能化变革的综合性产业体系,既涉及装备、自动化等传统领域的智能化升级,也包含了工业互联网平台等新兴子领域。我国工业互联网产业体系中不同领域发展现状与重要性存在差异,建议遵循大力发展新兴领域、布局关键上游环节、逐步追赶传统部分的分类施策原则。

 

  伴随云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的飞速发展,以智能化为核心的产业变革在全球快速兴起。无论是美国的先进制造战略,德国的工业4.0,还是日本的产业互联,其本质都是借助以工业互联网为代表的新型技术能力,促进人、机、物的全面互联,实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接,进而推动工业生产制造和服务能力变革,形成新型支撑产业体系。
 

  工业互联网产业体系
 

  传统工业支撑体系涵盖工业设备、工业自动化、工业软件等重点产业领域。随着新一代信息技术与工业制造的深度融合,形成了支撑工业智能化变革的工业互联网产业体系。一方面,工业互联网产业体系包括了传统工业支撑体系的智能化升级部分,如工业装备叠加智能分析,形成的智能装备子领域;性能不断提升的工业自动化子领域;以及更加强化数据分析与应用创新的工业软件与APP子领域。另一方面,工业互联网产业体系也包括了两类全新的产业子领域,即工业自动化向边缘计算延拓,形成新的边缘计算子领域;工业互联网平台汇聚数据模型,成为智能化中枢,形成新的工业互联网平台子领域。同时,芯片和操作系统进一步渗透全产业,成为新的基础能力,扩展了支撑范围。

  

图1 工业互联网产业体系
 

  工业互联网引发工业体系趋于扁平化、平台化、服务化和智能化。在边缘计算、新型网络等技术驱动下,IT与OT进行实质性深度融合。随着基于工业互联网平台的数据互通,加速了知识沉淀与应用创新。通过打造大量的工业APP,使应用服务更加灵活敏捷。工业结合人工智能和大数据等技术,使数据管理分析越来越广泛。更强的数据采集能力、更大范围的网络连接与数据集成、双向的数据反馈以及更复杂数据分析的决策,推动工业装备、工业网络、工业软件等现有产业环节提升,促进边缘计算、工业互联网平台等新产业环节产生。

 

  工业互联网产业发展现状与趋势
 

  1、智能装备:高端市场与基础技术仍需深耕,智能化是终极演进方向
 

  智能装备是指在其基本功能以外具有数字通信和配置、优化、诊断、维护等附加功能的设备或装置,通常具有感知、分析、推理、决策、控制能力。一般认为工业机器人、数控机床、智能工程机械是智能装备重点领域。

  目前,智能装备国产化率持续升高,但多集中在中低端。部分关键技术实现突破,基础工艺及算法理论仍存在短板环节。一方面,中国是工业机器人与数控机床最大市场,国产占比持续升高,但高占比的类型为搬运、喷涂机器人和中低档机床等中低端产品。另一方面,我国在多轴联动等取得突破,但控制芯片、基础工艺、设计理论及控制算法差距显著,如国外数控机床误差补偿精度可达纳米级别,而我国仅达到微米级。


图2 工业机器人国内外占比
 


图3 不同档次数控机床国产占比
 

  未来,人工智能新技术强势渗透,智能化程度不断加深,产业新环节涌现,企业布局广泛展开。技术方面,单点智能增强,并向协同优化演进,如德玛吉森携手Software AG、杜尔等巨头打造设备协同优化平台。产业形态方面,AI芯片成为智能装备产品发展核心,如英特尔、英伟达等消费芯片商迅速攻入自动驾驶芯片产业,击败传统MCU厂商,占领第一梯队。数据服务已成为装备产业新环节,如数据分析公司SKYCATCH为小松机械的智能施工提供关键基础及分析服务。产业主体方面,四类企业围绕芯片、算法开展布局。初创企业凭借技术优势为细分领域提供解决方案,如地平线;垂直企业通过合作并购优势公司实现智能化升级,如发那科与PFN合作;ICT企业凭借AI技术积累,向工业领域拓展,如谷歌研发智能硬件;研究机构依托理论优势开展前沿技术探索,如麻省理工开展通过意念控制机器人的研究。
 

  2、工业自动化:产品性能不断提升,逐步走向边缘计算
 

  目前,工业自动化领域仍由国外企业主导。工业控制市场的规模268.3亿元,增长率为20.6%,自主品牌在IPC的国内市场TOP10的占有率为九成,但是在核心产品SCADA、DCS、PLC、HMI的占有率不足,DCS、PLC、HMI在国内市场TOP10的占有率仅为3成;工业传感市场规模195.2亿元,增长率18.6%,但除温度传感之外,国内企业在流量、压力、位置等传感的占比均不足,如流量计等7大核心产品TOP3仅有1家自主企业;工业网络市场的规模33亿元,增长率29.2%,但欧美品牌占据了50%的工业交换机等核心设备市场。

  图4 工业自动化领域国内外厂商市场格局
 

  未来,IT软硬架构下沉、新型算法应用推动边缘侧产品形态与功能变革,加速工业自动化与边缘计算融合发展。技术方面,一是新型IT软硬件架构下沉统一边缘产品形态,CPU、AI芯片等计算芯片+传感等功能芯片成为硬件通用形态,Windows/Linux等通用架构+控制/传感等专用算法协议成为未来软件通用形态。二是边缘设备算法由简单走向复杂,实现功能变革,如西门子PLC叠加神经网络算法,由控制走向控制+计算功能。产业方面,一是自动化企业积极推出新型产品维持市场地位,如西门子针对PLC发布TM NPU拓展模块,加入了英特尔AI芯片Myriad X,可以在生产过程中使用机器学习算法分析视频、声音或 CPU 等数据;思科推出智能工业交换机IE4000系列,利用闭环实时控制算法实现边缘应用。二是国内外云计算企业通过边缘开源项目积极渗透,如微软、亚马逊、百度、阿里等通过EDGEXFOUNDRY、Azure IOT Edge等边缘项目向工业领域渗透。
 

  3、工业软件与APP:数据科学与模型化技术助推产业重构与模式创新
 

  目前,研发设计产品缺失,核心技术积累不足,市场规模小但增速高。研发设计产品相对缺失,根据网上公开资料统计,中国市场上CAE产品的TOP10企业中几乎没有中国企业。在部分重点环节与国外还存在较大差距,核心算法方面——国外掌握研发设计软件(CAD/CAE)核心内核算法,国内通常在此基础上进行二次开发,行业模型方面——国外行业管理科学(ERP)积累深厚,行业机理模型(MES)支持较多平台,通用性强。我国工业软件市场规模占比几乎不到全球1/20,但整体市场增速约为全球的20倍,未来市场潜力较大。

  图5 工业软件领域国内外厂商市场格局
 

  未来,数据科学与模型化技术赋能新型工业软件,工业APP成为新型形态,订阅模式脱颖而出。技术产品方面,建模仿真加速推动数据功能整合,实现虚实协同, PTC、GE与达索携手打造电机和泵系统、GE9X发动机数字孪生体。深度学习提供全链条解决问题的全新思路,基于研发设计→生产制造→质量管控→供应链管理→应用维护全链条,分别实现设计参数优化、制造参数优化、视觉识别、库存及路线优化、预测性维护等功能。知识图谱打破数据隔离,创新加速知识组织沉淀,如谷歌的错误预测系统,Panlantir的机载传感器数据建模等。产业方面,工业APP成为工业软件新型形态,如ThingWorx平台累计推出600多种多领域工业APP,Predix平台推出150多个资产管理领域工业APP。业务方式从售卖走向订阅,如西门子Solid Edge CAD软件新增按月购买方式,AUTODESK在2016年后仅支持订阅模式购买软件服务。
 

  4、工业互联网平台:新兴工业操作系统初现雏形,产业积极布局
 

  工业互联网平台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、高效配置的工业云平台。

  目前,工业互联网平台仍然处于发展初期,还存在众多不确定性因素,预计还需要很长时间才能真正达到成熟发展阶段。在技术领域,研发投入成本较高,现有技术尚不足以满足全部工业应用需求。在商业领域,市场还未出现绝对领导者,大多数企业仍在寻找市场机会。在产业领域,优势互补、协同合作的平台产业生态也还需持续构建。

  未来,工业互联网平台发展空间较大,技术呈现智能化发展趋势,产业生态建设将成为下一阶段发展主线。在技术发展方面,平台与工业APP正在驱动工业数据智能化,重新定义应用创新方式。Maana集成人工智能、大数据、机器学习技术,打造石化领域知识图谱,结合模型为GE、壳牌、阿美等石油巨头提供流程优化建议;西门子积累沉淀各类工业模型,集成Mendix低代码技术优化开发环境,有望将工业APP开发部署时间缩短10倍。在产业发展方面,国内外领军企业积极布局工业互联网平台,多类产品涌现。GE、西门子、智能云科等装备和自动化企业凭借工业设备与经验积累,依托平台创新服务模式;海尔、美的、航天科工等领先制造企业将数字化转型经验转化为服务能力,构建工业互联网平台;ORACLE、SAP、用友等软件企业围绕自身业务升级需求,借助工业互联网平台实现能力拓展;微软、IBM、阿里云等信息技术企业发挥技术优势,将已有平台向制造领域延伸。MarketsandMarkets统计数据显示,2018年全球工业互联网平台市场规模约32.7亿美元,预计2023年将至138.2亿美元,预期年均复合增长率达33.4%。
 

  5、上游芯片与基础软件:专用封闭将走向通用开放
 

  专用芯片与底层基础软件是当前产业链的核心上游环节,各行业之间存在明显的差异。传统产业体系下,控制芯片、传感芯片等专用元器件,工业实时操作系统、算法库、含机理的管理软件、含算法的嵌入式软件和梯形图软件、数控系统等基础软件,与整机厂商强相关,承载了大量算法机理与知识经验,是国际领先企业的核心竞争力,高度的专用、封闭特点造成了市场垄断局面。未来,芯片、基础软件的底层支撑作用将更加凸显,通用化、开源开放的趋势将对产业体系产生深远影响,改变产业现有技术与市场格局。

   图6 工业互联网产业链示意图


 

  我国工业互联网产业发展机遇与挑战
 

  总体来看,我国工业互联网中低端领域市场与技术方面已经具备一定竞争力,但高端领域与国际领先水平仍存在较大差距。究其原因,是部分卡脖子环节往往会造成多领域、多产品形成短板,对于我国工业互联网产业发展带来极大挑战。

  一是高端通用芯片自给率近乎为零。国产芯片仅聚焦于少数领域,如部分电源管理、显示处理芯片、通讯芯片、MCU、定位导航等,绝大部分属于中低端,芯片单价与利润率低,而中高端性能的芯片以及关键器件基本上都由国外厂商垄断。国内芯片制造设备和工艺落后于国外IDM或代加工企业1~2代技术。另外,我国传感芯片设计理念与生产工艺落后,国外品牌占据90%以上市场份额,特别是智能光电传感、智能接近传感、光纤传感、视觉传感等四类新型工业传感器尚未实现国产规模化应用。

  二是核心工业系统被国外企业把持。当前我国工业实时操作系统、数控系统等产业竞争力较弱,基本被美国NX、绿山、西门子等公司所垄断,90%以上的高档机床数控系统依赖进口。由于市场主要被国外企业所把持,造成了数控系统数据不开放、接口不统一的问题,使得数据采集门槛高、采集难度大,也影响了我国工业互联网平台的应用推广。

  三是算法、协议、机理积累与国外有较大差距。工业网络协议由国际大厂把持,高性能的私有协议高度保密,国内话语权不强;仿真、控制等各类核心算法,国内企业基本不具有自主知识产权,造成研发设计类软件、高端工业机器人等长期由国外企业主导;蒸汽轮机、航空发动机、复合材料加工等高价值工业机理知识缺乏。

  四是基础软件薄弱。全球领先软件企业几乎全部进入我国并占据重要市场地位,从基础软件产业来看,数据库、中间件等主要被IBM、Oracle等美资企业主导,服务器操作系统和嵌入式操作系统被微软、风河、ATI、QNX等美国、加拿大等国外企业垄断,国产嵌入式操作系统在实时性、可裁剪性和工业通讯能力上与国外差距明显,研发设计类软件,国外厂商占据80%以上的份额,西门子、达索、PTC三家美欧企业三分天下。

  虽然部分传统卡脖子环节为我国产业发展制造了一系列挑战,但工业互联网带来的诸如平台、工业大数据与工业智能等全新产业领域,我国同步兴起,具备一定竞争力。如在工业互联网平台领域,目前国内有影响力的平台超过50家,除国际通用实践外,更是形成了制造能力交易、产融结合、规模化定制等我国特色实践。工业大数据与工业智能领域,从企业数量、人才数量、论文与专利数量等多个角度,我国与美国在大数据与人工智能领域处在全球第一梯队,同时得益于丰富的工业场景,我国在应用创新与推广方面更具优势。

  伴随工业互联网产业的演进发展,芯片与基础软件的支撑作用进一步凸显,以智能通用芯片和开源为代表的技术方向,为解决我国缺“芯”少“魂”问题提供了历史性机遇。芯片方面,一是基础尚存,从芯片产业全流程角度来看,国内企业在封测领域不弱于国外厂商,部分数字芯片设计领域与国外先进水平持平。二是全球芯片技术放缓,工艺节点进入10nm以后,摩尔定律有望达到瓶颈,国际企业和研究机构试图通过多种技术路线,延续、超越摩尔定律,实则是技术创新步伐趋缓,给我国集成电路追赶提供了良好的契机。三是市场占优,我国拥有全球最大、增速最快的芯片市场,同时,我国大力发展移动智能终端、网络通信、云计算、智能硬件等多层次硬件创新,创造了新的市场需求,成为芯片行业发展新的重要动力。

  基础软件方面,开源趋势在一定程度上缩小了我国在底层开发、数据分析、控制系统等方面的差距。容器、微服务与计算框架已经成为打破传统工业软件生态、实现功能解耦再集成的关键技术。一方面,人工智能和机器人成为工业开源项目的重点发展方向,如Caffe开源项目具备工业级图像训练与识别能力,谷歌neo4j开源项目实现供应链知识图谱构建,PlantData开源项目支持多源异构数据集成。另一方面,开源机器人/机床控制系统或将成为未来控制的核心,如美国标准与技术研究院推出开源机床控制系统LinuxCNC,斯坦福大学推出开源机器人控制系统,波士顿动力推出开源机器人产品平台。面对开源趋势,我国企业积极布局,力争领域内话语权。华为、腾讯等企业成为Linux、Apache等开源组织的白金会员,话语权与代码共享量不断提升,越来越多的国内高质量开源项目涌现。

 

  我国工业互联网产业发展建议
 

  我国工业互联网产业体系中不同领域发展现状与重要性存在差异,在产业政策方面建议遵循大力发展新兴领域,布局关键上游环节,逐步追赶传统部分的分类施策原则。通过对产业体系中各子领域与产品的梳理研究,可将其归纳为四个区域,一是巨头垄断区,其中多是我国长期薄弱的产品,技术、市场方面短时间难以突破;二是追赶可控区,我国相关领域具备了一定基础,但高端市场与国际领先水平还存在差距;三是新兴机遇区,涉及领域我国与国际保持同步,产业具有做大的机会,同时,相关技术对于其他领域也有促进提升作用;四是核心必争区,包括芯片、算法与开源,是未来产业发展的关键,是其他领域智能化变革的通用基础。


图7 工业互联网产业发展施策区域
 

  新兴机遇区与核心必争区是我国工业互联网产业政策的关键,对于我们在未来形成核心竞争优势具有战略性意义。针对新兴机遇区,一是强化技术研发创新。支持企业、高校与科研院所开展联合攻关,通过测试床、联合实验室等方式加快新技术的测试验证;加强标准研制、推广与国际输出,充分调动起企业的积极性;强化新兴领域人才培养,鼓励高校创新多学科、产学联合培养模式,支持工业互联网方向的高层次人才引进,着力培养IT与OT复合型人才,构建起多层次人才体系。二是着力加强产业培育壮大。动态梳理更新领域重点产品,发挥军工、互联网等龙头企业牵引作用,保证国产品牌在新兴领域一直处在领先位置,支持“专精特新”中小企业的培育,提升产业链配套供给能力;加强央地联动、省市联动,树立工业互联网实践标杆企业和项目,给予其他企业可使用的借鉴,以应用牵引产业发展。三是加快构建协同生态。充分发挥联盟协会作用,加强产业界交流合作,推动建设开源社区、开发者社区等开放生态,引导大企业能力输出与需求倒逼,强化中小企业在新兴领域的实践力度。

  针对核心必争区,一是抢先布局重点发展方向。针对智能装备产品、平台、工业APP、边缘计算等,梳理关键能力与业务场景需求,系统评价芯片、算法、开源对各领域的影响;依托高校及科研院所研制关键技术产品路线图,并保持动态更新。二是保障关键技术产品快速占位。构建重点企业与主要技术产品图谱,定期了解重点企业技术攻关、产业链配套等方面的需求,提供针对性帮助;鼓励各类产业主体构建算法库、模型库,通过法律、技术的完善,保障相关资源的开放互通;提供针对重大芯片、操作系统等的先试先用保险。三是加强产学融合与人才保障。强化基础科学人才培养,鼓励高校设计面向企业一线研发人员的授课体系,试水深造班、回炉班;探索科研成果评价新模式,加大对应用创新和科研产业化的认可与奖励力度;通过创新竞赛等方式,挖掘能解决实际问题的创新人才。

  工业互联网是支撑工业制造智能化变革的综合性产业体系,既涉及装备、自动化等传统领域的智能化升级,也包含了工业互联网平台等新兴子领域。面对发展工业互联网产业这一系统工程,我国政产学研用各界初步形成了跨界协同、合作共享的良好局面,力争抓住这一历史机遇,有效弥补部分领域与国外的差距,抢占新兴产业领域制高点,构筑起未来智能化时代的核心竞争力。