“新基建”報告：工業(yè)大數據市場將成為下一個藍海

　　4月10日，由新華網科技頻道聯合聯合賽迪顧問共同發(fā)布《2020中國工業(yè)大數據產業(yè)創(chuàng)新與投資趨勢》。賽迪顧問股份有限公司總裁孫會峰在解讀該報告時稱，雖然中國工業(yè)大數據應用市場處于起步階段，在政策和技術的驅動下，工業(yè)大數據市場將成為下一個藍海，人工智能、邊緣計算等新興技術將持續(xù)助力工業(yè)變革和制造商業(yè)模式變革。
　　
　　助力工業(yè)智能化發(fā)展

　　近年來，我國將智能制造作為兩化融合的主攻方向，并出臺了一系列“兩化融合”、“互聯網與制造業(yè)融合”等綜合性政策，隨著大數據應用時代的到來，工業(yè)大數據作為“智能制造”和“工業(yè)互聯網”的關鍵支撐即兩化融合的重要基礎逐漸受到重視。

　　報告顯示，工業(yè)大數據是指在工業(yè)領域中，圍繞智能制造模式、以數據采集集成、分析處理、服務應用為主的各類經濟活動所產生的數據總稱，包括從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、制造、采購、供應、庫存、售后服務、運維等整個產品全生命周期各個環(huán)節(jié)。工業(yè)大數據以產品數據為中心，延展了傳統(tǒng)工業(yè)數據范圍，同時還包括工業(yè)大數據相關技術和應用。

　　工業(yè)大數據的主要來源可分為生產經營相關的業(yè)務聯網數據、物聯網數據和外部聯網數據三類。孫會峰在解讀該報告時說，隨著大數據、云計算、物聯網、邊緣計算、人工智能等領域的技術突破與發(fā)展，工業(yè)大數據與這些新技術領域的聯系將更加緊密，使工業(yè)大數據的數據獲取量更大，存儲管理更便捷，分析產出更智能，由此實現最大化的商業(yè)價值。

　　中國工業(yè)大數據市場受宏觀政策、技術進步與升級、智能應用普及滲透等眾多利好因素的影響，來自賽迪顧問的數據顯示，2019年整體規(guī)劃達到146.9億元，同比增長28.6%，預計未來三年中國工業(yè)大數據市場規(guī)模將保持30%以上的增長速度持續(xù)增長，到2022年將達到346.1億元，工業(yè)大數據將持續(xù)促進傳統(tǒng)制造業(yè)轉型升級，助力工業(yè)智能化發(fā)展。

　　基礎層凈利潤穩(wěn)定、平臺層創(chuàng)新活躍、應用層盈利空間大

　　據了解，工業(yè)大數據產業(yè)主要集中在基礎層、平臺層和應用層。其中，基礎層提供了工業(yè)大數據產品和服務正常運轉所需的多樣化軟硬件資源，與大數據存儲、網絡和計算相關的軟硬件產品和服務，充分結合了當前的技術發(fā)展趨勢，成為基礎層的發(fā)展重點。目前，工業(yè)自動化企業(yè)、工業(yè)網絡服務企業(yè)、工業(yè)數據采集解決方案企業(yè)是工業(yè)數據基礎層的三類主要供應商企業(yè)。

　　該報告認為，由于各工業(yè)企業(yè)對大數據基礎層的投資持續(xù)增加，工業(yè)企業(yè)不斷完善基礎層部署，網絡傳輸、集成、存儲方面企業(yè)競爭激烈，技術帶來的紅利逐漸縮小，工業(yè)大數據基礎層凈利潤增長趨于平緩發(fā)展，市場規(guī)模增速放緩。

　　2019年，工業(yè)大數據平臺層企業(yè)創(chuàng)新持續(xù)活躍，目前平臺層上市企業(yè)數量是三層中最多的，隨著各項相關技術不斷趨于成熟，工業(yè)大數據平臺層設計不斷優(yōu)化。其中，工業(yè)應用軟件是工業(yè)信息化發(fā)展的關鍵，凈利率在平臺層市場表現最為突出。此外，數據管理包括從數據清洗、數據分析以及數據可視化，貫穿工業(yè)數據周期管理周期，營收緊隨工業(yè)應用軟件之后。在數據管理中心，數據分析是核心環(huán)節(jié)，幾乎涉及應用層的所有場景，其利潤率也是三個細分領域最高。

　　孫會峰在分析時提到，工業(yè)對數據可靠性依賴較高，提高了數據分析的價值創(chuàng)造門檻，工業(yè)大數據分析的難點是數據關聯關系的復雜性，如果沒有找到合適的數據分析方法，工業(yè)數據的價值會大部分流失。

　　目前，因工業(yè)各領域都有各自獨特的知識領域和機理形成的行業(yè)門檻，工業(yè)大數據應用層上市企業(yè)不斷提升在各領域應用的深度和廣度，將技術突破、模式創(chuàng)新與實際需求結合，聚焦行業(yè)痛點，令產業(yè)整體發(fā)展更加務實。從應用層來看，隨著大數據技術在傳統(tǒng)工業(yè)領域的融合應用持續(xù)深化，各類工業(yè)大數據應用，如設備設施預測性維護、工業(yè)生產流程化、生產過程可視化、供應鏈優(yōu)化等市場需求持續(xù)擴大。

　　孫會峰分析認為，工業(yè)大數據自身基礎設施建設以及同其他產業(yè)平臺的融合將更加完善，創(chuàng)新性地優(yōu)化改進現有生產線和產品全生命周期的管理，探索符合自身發(fā)展的升級之路。

　　投融資市場較為保守

　　根據國內投資市場情況來看，我國工業(yè)大數據投資主要集中在前期，投資額普遍偏低。來自賽迪顧問的監(jiān)測數據顯示，2018年工業(yè)大數據投資事件以A輪和pre-A為主；2019年以來國內融資輪次在B輪以內（不含B輪）的融資次數占總次數的60.8%，其中以pre-A輪的融資次數為最多。

　　從金額來看，2018年工業(yè)大數據領域投融資金額以1000萬-5000萬元居多，占總體的55%；2019年大額投資比例提升，1000萬-5000萬元投融資次數占總次數的47.6%，1億元以下規(guī)模的投融資次數占總次數的71.4%，融資兩次的企業(yè)融資次數占總次數的4.2%。

　　從投資機構角度，2019年，經緯中國、君聯資本、高通Qualcomm Ventures對工業(yè)大數據企業(yè)產生兩次投資，產業(yè)基金、老牌投資銀行、大型企業(yè)等資金能力強的投資者對工業(yè)大數據企業(yè)持相對較樂觀的態(tài)度，關注提供應用端產品或服務的供應商，對融資方來說，隨著新興技術不斷落地，話題熱度有所下降，產品或服務實際的功能性可以更好地吸引投資關注。

　　孫會峰對此建議，總體上工業(yè)大數據投資市場中不乏優(yōu)質標的，投資者可以對相關標的加強了解，抓住利好的投資機會。（趙秋玥）

　　轉自：新華網

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