2019年数字制造行业分析报告

1、内容目录 HYPERLINK l _TOC_250019 制造业数字化进程加速，数字经济全面渗透6 HYPERLINK l _TOC_250018 数字经济从 to C 向 to B 渗透6 HYPERLINK l _TOC_250017 中国制造 2025等政策红利助推制造业数字化进程8 HYPERLINK l _TOC_250016 制造业逐步复苏，支付能力增强12 HYPERLINK l _TOC_250015 制造业前端和后端数字化全面加速13 HYPERLINK l _TOC_250014 后端数字化，MES、工业互联网是核心13 HYPERLINK l _TOC_250013 后端

2、数字化的核心是提升效率，减少人力依赖13 HYPERLINK l _TOC_250012 硬件升级为后端数字化主流趋势，机器视觉有望成为新热点14 HYPERLINK l _TOC_250011 工业软件是后端数字化的核心，MES 渗透率有望提升15 HYPERLINK l _TOC_250010 打通 IT 与 OT，工业互联网受到热捧18 HYPERLINK l _TOC_250009 工业互联网是数字制造的关键基础设施18 HYPERLINK l _TOC_250008 工业互联网释放云计算巨大能量，直接促进数字制造发展19 HYPERLINK l _TOC_250007 工控安全保障数

3、字制造运行环境20 HYPERLINK l _TOC_250006 前端数字化，打通资金流、信息流和物流21 HYPERLINK l _TOC_250005 中小企业融资难，融资贵成痛点21 HYPERLINK l _TOC_250004 社会物流总成本高昂，与发达国家仍有差距23 HYPERLINK l _TOC_250003 前端数字化是解决痛点的必由之路24 HYPERLINK l _TOC_250002 to B 厚积薄发，前端数字化加速发展26 HYPERLINK l _TOC_250001 马太效应明显，前端数字化空间广阔28 HYPERLINK l _TOC_250000 相关标

4、的推荐31图表目录图 1：数字经济构成6图 2：主要国家数字经济规模及占 GDP 比例6图 3：主要国家数字经济增速与 GDP 增速7图 4：中国数字经济规模及占比7图 5：2007-2016 年中国 B2B 市场规模（万亿元）8图 6：工业电子商务发展三年行动计划量化的行动目标 8图 7：中国制造 2025提出的“三步走”制造强国战略目标 9图 8：中国制造 2025九大战略任务 9图 9：中国制造 2025五项重点工程 9图 10：中国制造 2025中列举的制造业主要指标 10图 11：到 2020 年为止，重点领域数字化率的量化指标11图 12：未来几年智能制造领域十个重点任务11图 1

5、3：2010-2017 年 1-11 月工业企业利润总额（单位：亿元）12图 14：2013-2017 中国制造业 PMI 指数12图 15：智能制造产业链 1. 3图 16：65 岁以上人口比例逐年上升 1. 3图 17：制造业就业人员平均工资（元/年）13图 18：2012-2017 年制造业固定资产投资累计同比14图 19：机器视觉工作场景示意15图 20：数字化工厂中各类工业软件的作用16图 21：除 MES 外，IT 采购占据了工业系统大部分主流地位16图 22：制造业企业 MES 系统架构图17图 23：MES 系统带动企业纵向集成，直接服务智能制造17图 24：工业互联网平台逻辑

6、结构 1. 8图 25：云计算将最快速受益于工业互联网部署，IaaS 和 SaaS 层发展迅速19图 26：数字制造中的工业云发展落地举措20图 27：智能制造+互联网面临的安全风险和挑战20图 28：2013 年末中国中小企业数量比例21图 29：2008-2012 年中小企业总体数量规模 2. 2图 30：2013-2017 年中小企业市场规模22图 31：2017 年银行对中小企业贷款申请的审批情况22图 32：中小企业 GDP 占比 2. 3图 33：中小企业所获银行信贷支持比例 2. 3图 34：中小企业贷款本金比23图 35：中小企业融资成本介绍23图 36：2010-2016 年

7、中国社会物流总费用及其与 GDP 的比率24图 37：2016 年各主要国家社会物流总费用与 GDP 的比率24图 38：前端数字化解决小微企业融资难 2. 5图 39：供应链金融企业关系链条 2. 5图 40：供应链金融信息流-资金流传递25图 41：数据化贷后管理降低成本 2. 5图 42：车货匹配平台技术原理解析26图 43：钢银电商毛利润 2. 7图 44：钢银电商净资产 2. 7图 45：上海钢联母公司预收款显示数据业务不断向好27图 46：供应链金融获批金额下半年明显扩大28图 47：Th意宝实时放款情况28图 48：中美 B2C、B2B 规模对比29图 49：中国 B2B 中小企

8、业渗透率比较 2. 9图 50：2015-2020 年供应链金融市场空间规模（万亿元）29图 51：2013-2018 年中国车货匹配平台市场规模及增速30图 52：2013-2018 年中国物流业智能装备市场规模及增速30图 53：全国钢产量每年在 8 亿吨左右30图 54：钢联国内可比公司 wind 盈利能力强 3. 0图 55：钢联海外可比公司普氏收入规模大30表 1：传统公路干线货运与数字化车货匹配平台效率对比26表 2：相关标的推荐 3. 1制造业数字化进程加速，数字经济全面渗透数字经济从 to C 向 to B 渗透中共十九大提出要建设数字中国，发展数字经济，培育新增长点、形成新动

9、能。根据G20 数字经济发展与合作倡议的定义，数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键Th 产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济 结构优化重要推动力的一系列经济活动。数字经济包括数字产业化和产业数字化两大部分， 其基础设施由以往的互联网扩展到“云-网-端”三位一体，它代表着新的技术范式，是继 农业经济、工业经济之后的更高级经济阶段，正在成为中国经济增长的新引擎。图 1：数字经济构成世界互联网大会蓝皮书显示，数字经济是新时代全球产业竞争的制高点，积极布局并 发展数字经济已经成为主要国家的共同选择，全球数字经济正在呈指数比例快速扩张。从 规模上看，20

10、16 年美国数字经济总量达到 11 万亿美元，中国数字经济规模为 3.8 万亿美元，日本为 2.3 万亿美元，英国为 1.43 万亿美元。从数字经济比重上看，2016 年美国数字经济占 GDP 的比重为 59.2，英国为 54.5，日本为 45.9，中国为 30.1。与主要发达国家相比，中国数字经济比重较低，仍存在较大发展空间。127059.201054.506045.9085040630.10113042023.82.3101.4300美国中国日本英国数字经济规模（万亿美元）数字经济占GDP比重图 2：主要国家数字经济规模及占 GDP 比例美、中、英、日的数字经济发展速度均高于 GDP 增速

11、，如下图所示：1816.601614121086.806.7065.505.40421.6020.900美国中国日本英国数字经济增速GDP增速图 3：主要国家数字经济增速与 GDP 增速中国信息通信研究院的统计显示，我国数字经济占 GDP 的比重逐年上升，已成为近年来带动经济增长的核心动力，2016 年中国数字经济对 GDP 的贡献已达到 69.9。图 4：中国数字经济规模及占比在数字经济时代，我国移动互联网正在进入“下半场”。近年来新零售、新金融、内容产业、医疗健康、在线文娱等领域强势崛起，消费互联网2C 逐步向产业互联网 2B 渗透。互联网来到中国，首先进入的是第三产业，迎来“消费互联网”

12、的黄金 15 年，消费互联网改变了人们的购物和日常Th活习惯，其市场经过多年发展趋于成熟，但是企业仍处于 PC 时代甚至前 PC 时代的运行模式，尚未完全被移动互联网化。未来互联网将进入工业，产业互联网 2B 有更多的发展机会，在云计算、大数据领域，需要更多更有竞争力的 B2B 公司。根据 Wind，2007 年我国 B2B 市场规模为 2.2 万亿人民币，截至 2016 年底，这一数字为16.7，增长了 6.6 倍。国内Th意宝等公司已完成商业模式转型升级，闭环打造完成，预计未来整个 B2B 行业会以更快的速度向前发展。18.0016.7016.0013.9014.0012.0010.001

13、0.008.208.006.256.004.903.804.002.202.803.282.000.002007200820092010201120122013201420152016图 5：20072016 年中国 B2B 市场规模（万亿元）2017 年 9 月，工信部出台工业电子商务发展三年行动计划，重点提出工业电子商务的概念：工业电子商务是工业领域围绕信息、产品、服务、资源、能力的网络交易开展的新 型经济活动，贯穿研发、设计、采购、Th产、销售、服务、回收等产品全Th命周期环节。 作为制造业数字化的重要抓手，工业电子商务应当从采购销售的在线化、网络化、协同化 出发，推动制造业企业降本、提

14、质、增效、创新。图 6：工业电子商务发展三年行动计划量化的行动目标中国制造 2025等政策红利助推制造业数字化进程制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。改革开放以来，我国制造 业持续快速发展，建成了门类齐全、独立完整的产业体系，有力推动工业化和现代化进程， 显著增强综合国力，支撑我国世界大国地位。然而，与世界先进水平相比，我国制造业仍 然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等 方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。2015 年 5 月 19 日，国务院正式印发了中国制造 2025，瞄准创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展等关

15、键环节，推动制造业实现由大变强。中国制造 2025的核心是加快推进制造业创新发展、提质增效，实现从制造大国向制造强国转变。同时文件还给出了 “三步走”实现制造强国的战略目标。图 7：中国制造 2025提出的“三步走”制造强国战略目标具体落地层面，中国制造 2025提出九大战略任务和五项重点工程，在“三步走”战略基础上，搭建我国制造强国战略第一个十年行动纲领。图 8：中国制造 2025九大战略任务图 9：中国制造 2025五项重点工程从战略任务和重点工程来看，中国制造 2025要推动的是基于创新、两化融合、智能化的制造业全面升级，而非简单的依靠工业软件、智能装备改造、机器换人等战术上的调整 带来

16、的部分升级，同时更加注重工业品设计和创造的数字化科学化、产品质量和管理体系 以及绿色可持续发展。在中国制造 2025中列举的制造业主要指标则以量化的方式给出实际操作过程中的引导。图 10：中国制造 2025中列举的制造业主要指标从中国制造2025的相关解读可以看出，对制造强国战略的实施，主要是指规模和效益 并举：制造业规模日趋壮大，产业质量不断提高；具有较高国际分工中地位，在高技术产 业和服务型制造的占比持续提高，处于国际分工中产业链高端的地位，尤其是加强对信息 技术的应用；具有较好的发展潜力：以强大的自主创新能力实现制造业资源节约、环境友 好、绿色发展，保持持续发展的能力。在重“量”更重“质

17、”的发展思路下，高端制造和 智能制造将成为制造强国战略中至关重要的落脚点。智能制造，对应对现有制造业的数字化、自动化、智能化改造，制造业的数字化成为智能 制造 第一项需 要完成的目标 。在工信部和财政部联合推出的智能制造发展规划（2016-2020 年）中，指出到 2020 年，传统制造业重点领域基本实现数字化改造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；制造业重点领域数字化研发设计工具普及 率超过 70，关键工序数控化率超过 50，数字化车间/智能工厂普及率超过 20。图 11：到 2020 年为止，重点领域数字化率的量化指标在发展规划中，提出了未来几年智能制造领域十个层面的重点任务，

18、其中专门提到构筑工业互联网基础、推动重点领域智能转型、培育智能制造Th态体系。可见无论从制造业转型升级角度，还是从两化融合角度，结合互联网、物联网、人工智能等一系列云大物移相关的新技术，将成为引领我国制造业转型升级，从制造大国向制造强国迈进的重要抓手。图 12：未来几年智能制造领域十个重点任务制造业逐步复苏，支付能力增强工业企业数据显示，2017 年 1-11 月全国规模以上工业企业实现利润总额 68750.1 亿元， 同比增长 21.9，达到六年来最好水平，整体经营形势良好。其中制造业实现利润总额60416.1 亿元，增长 18.9。企业盈利改善是其进行增资扩产的先行条件，从这个意义上讲，

19、制造业复苏已经迈出了积极的一步。80,00070,00060,00050,00040,00030,00020,00010,000053.5871921.4368154.8966187.0768750.1061396.3361910.0662831.0253049.6621.9015.738.478.661.490.84-2.896050403020100-10工业企业利润总额YOY图 13：20102017 年 111 月工业企业利润总额（单位：亿元）11 月份中国制造业采购经理指数（PMI）为 51.8，今年以来制造业 PMI 指数月平均数为51.61，而 2015、2016 年制造业 PM

20、I 指数月平均数分别为 49.91 和 50.32。这显示我国制造业比前两年更加景气，正在逐步复苏。53525150494847图 14：20132017 中国制造业 PMI 指数智能制造产业的发展进程与制造业整体的景气程度息息相关。企业盈利能力的改善使其在 软件购买上具有更高的支付能力，这会在一定程度上加速 MES、ERP 等工业软件以及云化SaaS 等产品的市场推广，从需求端拉动我国智能制造产业的发展。制造业前端和后端数字化全面加速从产业链结构上看，制造业数字化大致可分为前端数字化和后端数字化。图 15：智能制造产业链从整体架构上来看，后端数字化大致包含智能装备、工业软件、工业互联网、工控

21、安全几 个层级。四个层级中，工业互联网是最具发展潜力的部分，是整个产业链的重要抓手。智 能首先意味着互联，目前我国工业互联网有智能化Th产、智能化产品、网络协同制造、个 性化定制等四种模式，其核心要义是通过数据应用与智能连接，提升Th产效率和质量，创 造精准供给。前端数字化主要包括电子商务和供应链金融，能够解决中小企业融资难的痛 点，降低社会物流成本，提高企业盈利能力。前端和后端数字化全面加速，将重塑企业竞 争力。后端数字化，MES、工业互联网是核心后端数字化的核心是提升效率，减少人力依赖根据统计年鉴数据，我国 65 岁以上人口比例逐年增长，2002 年 65 岁以上人口占总人口的比例为 7.

22、3，2016 年这一数字为 10.8，人口老龄化趋势明显。人口老龄化带来的一个结果是劳动力供给减少，从而劳动力成本上升。2006 年至 2016 年， 中国制造业就业人员平均工资从 18225 元/年增长到了 59470 元/年，十年时间增长了 2.26 倍。与越南、印度尼西亚等东南亚国家相比，中国在逐渐失去劳动力的成本优势。70000600005000040000300002000010000020151050就业人员平均工资:制造业YoY图 16：65 岁以上人口比例逐年上升图 17：制造业就业人员平均工资（元/年）121086420在人力成本大幅上升的同时，自动化Th产线成本大幅下降，这

23、使得许多企业在扩大再Th产 时，纷纷引进现代化、自动化的装备进行技术的改造升级，各地出现“机器换人”行动。 如今，智能制造行业站在了风口浪尖，制造业后端数字化的核心理所当然是提高效率，降 低成本，而降低成本的一条有效途径便是减少人力依赖。从国际环境来看，美国经济已经复苏，特朗普政府实施减税政策，进一步降低了企业成本， 这很可能会吸引更多的投资，助力美国制造业的发展。此外，据 IHS Markit 统计，欧元区11 月的制造业采购经理人指数 PMI 终值 60.1，创 2000 年 4 月以来新高，也是 1997 年统计数据以来的次高水平。欧元区前两大经济体德法的数据亮眼，德国 11 月制造业

24、PMI 终值 62.5，创 1996 年以来最高；法国 11 月制造业 PMI 终值 57.7，接近多年高位。虽然我国的工业企业利润总额 2017 年以来增长较快，然而过去两年制造业投资的整体水平持续低迷。进入新常态以来，我国制造业景气度下降是不争的事实，面对人口红利的消失、欧美 经济复苏、东南亚等新兴国家的低劳动力成本优势，提高产品质量、提升Th产效率已经成 为我国制造业的当务之急。302520151050205080120508012050801205080120050812050801-210-2210-2210-2210-3210-3210-3210-3210-4210-4-4-4-5

25、-5-5-5-66-6-6-7-7-7-72102102102102102102102102012012102102102102102图 18：2012-2017年制造业固定资产投资累计同比据工信部初步统计，我国智能制造试点示范项目智能化改造前后对比，Th产效率平均提升30以上，运营成本平均降低 20。北汽福田是试点单位之一，公司总经理巩月琼在全国智能制造试点示范经验交流会表示，在实施工业互联网的业务领域，产品研发周期缩短约30，Th产效率提升约 18、制造成本降低约 12。目前，福田汽车的车联网已经初具规模，平台监控车辆数超过 62.6 万辆，服务商可通过 APP 中的车辆位置实现精准救援，

26、客户救援平均时长缩短近 30 分钟。我们相信，效率大幅提升、摆脱对人力依赖后的智能制造产业将会是未来我国经济增长的 重要引擎。硬件升级为后端数字化主流趋势，机器视觉有望成为新热点后端数字化首先是装备的数字化，也即传统机械装备升级为智能装备，包含传感器、数控 机床、工业机器人等智能化Th产设备，以及 AGV 机器人等智能仓储物流设备。智能装备的配置极大提高了Th产力，在提升效率、降低成本、控制质量等方面具备显著优势。从规 模上来看，智能装备的改造升级在智能制造行业中占据最大的市场份额，多以硬件为主。 在部分自动化率较高的行业如汽车、3C 制造行业中，智能装备通过嵌入式的软件与整条产线和车间相连为

27、一体，形成一套智能制造的整体解决方案。智能装备领域中，机器视觉为近年来新兴起的技术与投资方向，也是AI 与智能装备相结合的亮点。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉 产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转 变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的 结果来控制现场的设备动作。图 19：机器视觉工作场景示意机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、 传感器、模拟与数

28、字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O 卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像 处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统最基本的特点就是提高Th产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时， 在大批量重复性工业Th产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高Th产的效率和自动化 程度。在结合了大数据、工业互联网后，机器视觉除了能够提供常规检测外，还将成为工业大数据的重要数据采集来源，结构化后的监控数据将直接服务于Th产运行系统。工业

29、软件是后端数字化的核心，MES 渗透率有望提升工业软件包含嵌入式软件（通常写入智能装备设备中）、工业设计研发类软件（如 CAD、keyshot 等）、通用管理型软件（如 ERP、PDM、CRM、OA 等）和过程管理软件（MES、PLC 等）等四大类。图 20：数字化工厂中各类工业软件的作用除嵌入式软件外，工业软件多为制造企业需要额外采购的信息化支出，因而在历史上，工业软件的支出多以企业 IT 部门为主。由于采购过程与Th产部门未能达成有效的沟通，且通用管理类软件一般为供应商的标准化产品或模块，导致众多企业在采购相应软件后，无法与实际Th产有效结合起来，造成业务软件和系统的大量闲置和浪费。以 E

30、RP 和 OA 系统为例，主流厂商的产品均配置了覆盖协同办公外的诸多模块，但使用中的实施成功率不及 1/3。这种 IT（信息技术）和 OT（运营技术）割裂的情况严重影响了工业软件的推进速度和使用效率。图 21：除 MES 外，IT 采购占据了工业系统大部分主流地位数字化时代，工业软件尤其是制造流程和协同管理软件将成为整个智慧车间Th产的有机组 成部分，从原来的配角地位，变成为工业互联网提供数据的前台业务部门，这其中 MES（制造执行系统）的作用尤其突出。而且鉴于 OA、ERP 的建设相对 MES 更早，覆盖企业更广， MES 系统的建设需求更大。图 22：制造业企业 MES 系统架构图MES

31、系统是一套面向制造企业车间执行层的Th产信息化管理系统，覆盖从订单发出到出产成品的全过程，主要用于实现Th产管理及其优化，是Th产活动与管理活动信息沟通的桥梁。 智能制造概念兴起以来，数字车间的建设对于 MES 系统带来了直接的促进作用。围绕着智能装备和制造执行的改造升级有望带动 MES 系统销量持续走高。图 23：MES 系统带动企业纵向集成，直接服务智能制造国内 MES 系统的发展受网络影响，主要市场仍为智能化设备的打通和Th产运行控制。其中各行业根据自身需求定制适应Th产流程的 MES 为主流，通用型产品还包括用友等传统 ERP 企业针对制造业流程专门开发的 MES 系统，宝信软件等行业

32、软件出身主营 MES 产品的厂商，以及 SAP、IBM、西门子等国际厂商。打通 IT 与 OT，工业互联网受到热捧工业互联网是数字制造的关键基础设施工业互联网是以互联网为代表的新一代信息技术与工业系统深度融合形成的新领域、新平 台和新模式，是发展数字制造的关键基础设施。与传统意义上的互联网不同，工业互联网 连接的是人、数据和机器，是工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。 在工业互联网领域，传统的制造业龙头将成为主力军， ICT 企业凭借行业理解和技术实力成为关键技术的开拓者，并有望向Th态型平台企业进发。工业互联网包括三大体系，网络、平台和安全，其中网络是基础，工业互联网的网络

33、体系 将连接对象延伸到机器设备、工业产品和工业服务，可以实现人、机器、车间、企业等主 体以及设计、研发、Th产、管理、服务等产业链各环节的全要素的泛在互联，以及数据的 顺畅流通。工业互联网的网络体系形成了工业智能化的“血液循环系统”。从企业内网层面，实现统 一接口，打通信息孤岛、数据烟囱，为更广泛的互联互通和智能制造的深入发展打下良好 基础。从企业外网层面，工业互联网的推进有助于扩大互联网骨干网覆盖范围，为实现产 业链各环节的泛在互联与数据顺畅流通提供保障。工业互联网平台作为最具发展潜力的部分，担负着联通企业内外部数据，打通信息化与Th 产部门的重任。从逻辑层级上，工业互联网平台包含接入层、基

34、础层、平台层、应用层。 其中接入层和基础层承担着终端联通、网络基础设施的作用；平台层提供数据汇总、清洗、 分析等基础职能，利用大数据、人工智能等算法，构建结合 OT 的知识库，支持Th产运行决策，并以可视化方式最终呈现，同时支撑各类个性化应用的开发；应用层则针对企业的 个性化需求开发，与企业的经营管理深度绑定。图 24：工业互联网平台逻辑结构由于一般企业现有各类工业软件格式大多不统一，当前工业互联网平台层的主要任务即是 整合现有Th产端的 MES、ERP 乃至 CPS 等实时数据，统一汇总分析，提供实时监控、Th产管理、能效监控、物流管理等多种Th产运行管理的核心功能，实现整体产业链工业化、信

35、 息化融合。此外，封装了大量工业技术原理、行业知识、基础模型的知识库，作为连接企 业 IT 和 OT 的核心，以代码和信息技术的形式将行业理解和一线Th产的经验固化下来，成功解决了制造企业内信息化与Th产分离的情况，使得工业互联网平台成为整个工厂端或工 业Th产端的控制大脑。在 2017 中国企业互联网大会上，工信部信息化和软件服务业司司长谢少锋表示，工信部将积极推动企业加速向互联网化转型，实施工业互联网重大专项工程，建设 10 家左右的国家级工业互联网平台和一批行业互联网平台。在国常会深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见中，也着重提出重点推动建设若干个面向多行业、多领域应用

36、的国家级平台，支持形成一批具有较强示范引领效应的企业级平台，形成国家、企业两级 工业互联网平台体系，促进工业全要素连接和资源优化配置。工业互联网平台当下市场规 模较小，但作为制造企业打通信息化和工业化鸿沟的利器，已经成为互联网 +先进制造的重要抓手，有望迎来快速发展。工业互联网释放云计算巨大能量，直接促进数字制造发展基于工业互联网平台的建设，各行业将形成统一的行业平台解决方案，提供基础数据分析 和决策支撑。在行业平台解决方案之上，则开放给企业和第三方，提供各类创新型 SaaS 产品和 App。在工业互联网 IaaS、PaaS、SaaS 三个层级中，发展程度呈现明显差异。IaaS 发展成熟度较高

37、、技术创新迭代迅速，存在一定垄断性，亚马逊 AWS、微软 Azure、阿里云、腾讯云、华为云等占据了全球主要市场，在此基础上还有西门子、GE 等底层通用型平台。当前多数工业 PaaS 在工业 know-how 和专业技术方面积淀不足，受消费互联网横向整合大获成功的影响，忽视制造与消费领域之间专业性的巨大差异，容易导致战略方向和发展路径的误判，工业 PaaS 开发建设应在专业性基础上向提供通用能力方向发展。SaaS 发展受 PaaS 赋能不足的约束，潜力尚未发挥出来，尚处于萌芽阶段。SaaS 正逐步深入制造业细分行业 领域，中小型企业的 SaaS 应用需求最迫切、服务量最大、价值创造最直接。图

38、25：云计算将最快速受益于工业互联网部署，IaaS 和 SaaS 层发展迅速未来工业互联网平台的发展，随着 PaaS 市场体系的逐步建立，平台将逐步完成传统服务与流程的云迁移，ESP、OA、MES、协同软件等完成云化，工业软件的推进将由线下实施 向线上账号销售转变，传统工业软件的云迁移有望成为工业企业 IT 竞争的主战场。此外， 支撑企业内部个性化需求的各类 APP 和 SaaS 服务也将对通用型的管理、制造软件形成有效补充，能够最大限度实现对通用软件的模块化购买和个性化开发，降低 IT 实施和运维成本，提升 IT 与 OT 在业务领域的融合。此外，在工信部今年 3 月发布云计算发展三年行动计

39、划（2017-2019 年）中也着重指出，工业云的发展将成为未来三年的重要应用促进行动之一。该计划明确表示，贯彻落实关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见，将深入推进工业云应用试点示范工作。 以各地政府组织牵头，依靠拥有先进技术实力的云计算企业，构建制造业在内的工业云， 从而推动实体经济发展成为最终落脚点。图 26：数字制造中的工业云发展落地举措工信部深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见还提出推动百万企业上云和培育百万工业 APP 两个量化指标。鼓励工业互联网平台在产业集聚区落地，推动地方政府通过财税支持、政府购买服务等方式，鼓励中小企业业务系统向云端迁移，实现大 企业建平台

40、和中小企业用平台双向迭代，互促共进。支持软件企业、工业企业、科研院所 等开展合作，在重点行业领域着力培育 100 万左右面向特定应用场景的工业 APP，推进工艺经验的程序化、工业知识的显性化和工业智能的云计算化，壮大工业互联网平台产业。无论从政策角度，还是从制造业企业需求角度，促进各类信息系统向云平台迁移，丰富专 业云服务内容，推进云计算在制造业细分行业的应用，都将成为提高行业发展水平和管理 水平的重要举措。可见数字制造和工业互联网平台的建设，不但在物理结构上支持更多的 设备接入和网络基础设施建设，也将在逻辑层面上促进工业物联网络依托的云计算行业的 迅速发展。工控安全保障数字制造运行环境作为数

41、字制造的关键保障，工业互联网、工控软件的安全问题从实施角度可分为网络安全、 数据安全、应用安全和云安全等几个部分。图 27：智能制造+互联网面临的安全风险和挑战网络安全即为传统的安全厂商所熟悉的工控防火墙、身份认证和识别、IDS/IPS 等基础服务。云安全一方面为公有云厂商防入侵、流量清洗等设施安全，另一方面为公有云与企业搭建的混合云架构相关联的安全审计与管理。应用安全指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全，各类工业互联网平台及上云的应用，与常见商用软件的类似，将持续面临病毒、木马、漏洞等传统安全挑战。与传统信息安全、网络安全相比，数据安全在数字制造中的作用尤为重要。数据安全是指 工厂

42、内部Th产管理数据、Th产操作数据以及工厂外部数据等各类数据的安全问题，将直接 关联到工厂的Th产运行状态。不管数据是通过大数据平台存储、还是分布在用户、Th产终 端、设计服务器等多种设备上，海量数据都将面临数据丢失、泄露、篡改等安全威胁，这 一部分对于大部分安全厂商尚属新的领域，除数据防泄漏外，对数据安全的保护也将成为 未来安全厂商在数字制造过程中需要不断解决的新问题。对于安全厂商而言，数字制造带来了海量的新兴的安全需求。由于越来越多的Th产和决策 依托于网络与数据，提升安全防护能力将成为制造企业下一步升级改造的重点。提升安全 防护能力、建立数据安全保护体系等一系列结合工业互联网的需求为安全

43、厂商带来了广泛 的市场空间。随着网络安全法的不断推进实施，我们认为在传统政企市场之外，制造 业的安全需求将推动标识解析系统安全、工业互联网平台安全、工业控制系统安全、工业 大数据安全等相关的核心技术，以及攻击防护、漏洞挖掘、入侵发现、态势感知、安全审 计、可信芯片等安全产品的研发，新的安全需求将带动安全行业中长期发展，为安全厂商 的持续增长打下需求基础。前端数字化，打通资金流、信息流和物流中小企业融资难，融资贵成痛点我国中小企业约占企业数量的 97左右，近些年来更是稳步增长。中小企业数量从2008年的 3730 家增加至 2012 年的 5000 家，而市场规模从 2013 年的 71 亿元一

44、跃至 2017 年的 250 亿元。5.85中小企业大型企业94.15图 28：2013 年末中国中小企业数量比例5000466043404030373020082009201020112012中国中小企业的总数（万家）图 29：2008-2012 年中小企业总体数量规模6000图 30：2013-2017 年中小企业市场规模3002502501952001501421031007150020132014201520162017市场规模（亿元）5000400030002000但是，传统的银行业并不能解决中小企业市场急需的巨大资金，中小企业融资依然十分困 难。比如，小于 50 人的企业，100

45、家申请贷款会有高达 65 家被拒绝，申请 100 次被拒绝的次数也是高达 78.9 次。即使是 500 人以上中小企业，拒绝数量的比例也有 26.1，而拒绝次数比例达到 24.3。图 31：2017 年银行对中小企业贷款申请的审批情况拒绝数量比例(%)拒绝次数的比例(%)908070605040302010078.96556.457.940.944.226.124.3小于50人50100人101500人500人以上中小企业资金缺口大。中国的中小企业贡献了 60的 GDP，但是却只获得了银行 20的信贷支持，剩下的部分只能依靠自有资金、中小金融机构甚至高成本违法的民间借贷去弥补， 严重阻碍了中小

46、企业的发展。中小企业大型企业40%60%中小企业大型企业20%80%图 32：中小企业 GDP 占比图 33：中小企业所获银行信贷支持比例相比大型企业，同样的融资成本给中小企业带来的负担更重。大多数金融机构在放款时， 以预留利息名义扣除部分贷款本金，中小企业得到的贷款只有本金的 80。中小企业从金融机构获得融资的成本一般包括贷款利息、评估费用、担保费用等。其中贷款利息包括基 本利息和浮动部分，浮动幅度高达 20，评估费用占到融资成本 20，担保费用也有 3。20%80%实获贷款融资成本25%20%20%20%15%10%5%3%0%利息浮动幅度 评估费用比例 担保费用年费中小企业融资成本图 3

47、4：中小企业贷款本金比图 35：中小企业融资成本介绍社会物流总成本高昂，与发达国家仍有差距2016 年，社会物流总费用为 11.1 万亿元，同比增长 2.9，继续保持低速增长。社会物流总费用与 GDP 的比率为 14.9，比上年下降 1.1 个百分点，经济运行中的物流成本有所下降，质量有所提高。社会物流总费用（万亿元）GDP比率1210.811.118.0010.210.6109.417.508.417.0087.116.5016.00615.50415.0014.50214.00013.502010201120122013201420152016图 36：20102016 年中国社会物流总费

48、用及其与 GDP 的比率但与其他国家相比，仍存在一定差距。2016 年我国物流费用与 GDP 的比率高出全球平均水平 3，高出美国 6 个百分点。与同样属于发展中的人口大国-印度相比，我国的比率同样处于较高水平。3027252015151312111210850中国印度巴西日本美国东南亚全球平均图 37：2016 年各主要国家社会物流总费用与 GDP 的比率前端数字化是解决痛点的必由之路供应链金融不是资金驱动，而是通过技术优化操作流程，同时准确评定贷款申请人的信用 风险，也就是关键在于数据技术。数据驱动是前端数字化的必由之路。通过前端数字化可以解决当下小微企业融资困难的问题。一方面在借款之前，

49、通过物流、 信息流、商品流等数据流量入口，资金贷方可以更好地了解借方的经营现状，解决融资市 场上信息不对称的问题，有效降低风险溢价，帮助小微企业以更低的成本融资；另一方面， 在借款之后，资金贷方可以根据数据变化更加实时监控借方的经营行为，减少了人力成本 和监控设备成本。图 38：前端数字化解决小微企业融资难如一个做货运物流的供应链金融创业企业，他们的软件会对接很多物流公司、货运公司系 统，可以看到所有的订单的信息、运单信息、车辆轨迹、车辆保险信息甚至说司机油钱等 等消费的数据，掌握了这些数据以后，基本上可以判断：货运司机每天大概跑多少里程， 每天的运费是多少，中间涉及到资金缺口，干预提供融资的

50、业务，背后对接金融机构提供 资金，然后对接大数据的公司、征信的公司、身份识别的公司、黑名单的公司，一个小的 创业机构撬动了大的供应链金融市场。图 39：供应链金融企业关系链条图 40：供应链金融信息流-资金流传递另外，贷后管理也可以借助数据去做智能化。如银行以前给小微企业做贷后管理，会在工 厂安装几个摄像头，实时传递银行贷后部门，有人随时去看施工情况。但是成本很高，每 一个厂商、仓库装摄像头需要成本，需要录制数据，需要上传的费用和宽带费用。加入供 应链金融实现了信息化、自动化，就不需要动用摄像头或设备，可以根据一些数据实时分 析。图 41：数据化贷后管理降低成本前端数字化同样能有效降低物流成本

51、。针对传统货运信息不畅、运行效率低下、成本高企 的问题，在前端数字化的推动下，车货匹配平台在2013 年和 2014 年间快速涌现。以往传统匹配主要通过线下实体，包括配货站、公路港等。当数字化介入后，形成了虚拟车货匹 配平台，利用互联网，通过物流 APP、WEB 等，将线下车源、货源等进行整合，并在线上发布信息进行精确匹配，由此解决物流信息不对称性问题。图 42：车货匹配平台技术原理解析目前，我国的公路物流货运量占到了整体货运量的 80，干线物流在整个公路物流中占比最大，但是行业整体运作效率不高。我国货车日均有效行驶里程 300km/天，美国则可以达到 1000km/天。国内 2000 多万货

52、车，空驶率 40。造成资源错配、效率低下的原因主要在于信息的不对称性，车货匹配平台利用数字化技术将线下信息进行整合，发布信息并 进行精准匹配，可以降低空驶率，进而节约运输成本。传统公路干线货运数字化车货匹配平台行驶里程我国货车日均有效行驶里程300km/天，美国 1000km/天； 国内 2000 多万货车，空驶率 40 车货匹配平台可达到 400km/天；平台将信息整合，进行精确匹配，优化运力，降低空驶率等货时间车辆停车配货的间隔时间平均长达 2.5 天，其中大量时间浪费在等货、配货上车货匹配平台凭借信息整合能力，提升车主配货以及货主找车效率，将配货时间缩短到 0.38 天碳排放量大量的空驶

53、里程造成无效益的尾气排放车货匹配平台节省的燃油排放，已达到 1300 多亿，换算成碳排放量节约 7000多万吨表 1：传统公路干线货运与数字化车货匹配平台效率对比to B 厚积薄发，前端数字化加速发展与 c 端相比，b 端的业务复杂性要大很多，这也意味着方案的设计完善需要更多的时间。以钢联为例，从撮合、自营到寄售的探索就花了两三年时间，中间还经历了大幅亏损，寄 售模式是探索出的好模式，用户付费习惯的培养也需要时间。供应链服务的模式也需要不 断摸索，风控的不断完善也还需要时间。以Th意宝为例，交易平台和供应链金融的模式设 计是不断创新、试错的产物，同时说服银行认可公司的业务模式，实现系统的直连放

54、贷， 这也耗费了大量的精力。整体而言，随着时间的推移，to B 很多复杂问题逐渐解决，以钢联和Th意宝为代表的前端数字化企业发展开始加速。钢银的业绩加速从三季报就能看出来端倪，毛利的提升预计有相当一部分是佣金提升的贡 献，预计四季度加速将更加明显。另外，大股东注资 10 亿提高净资产，在资金满负荷运作的背景下，提高净资产意味着供应链服务平均余额 18 年大概率翻一番。同时，交易量、佣金水平都还有很大提升空间，而杆杠率随着盈利改善和资产负债率下降也会稳步提升。0-10000-20000-30000毛利润（万元）50,000.000.00净资产（万元）总体而言，钢银电商业绩将持续高成长。图 43：

55、钢银电商毛利润图 44：钢银电商净资产30000200,000.0020000150,000.0010000100,000.00同时，数据资讯业务的扩张也已经从母公司预收款能看到趋势。考虑做强除钢铁外的其他 大宗商品市场，考虑移动端产品的推广，数据资讯业务有望加速增长，未来几年收入复合 增速有望达到 30左右。1.41.210.80.60.40.2020132014201520162017Q12017Q22017Q3预收款项(亿元）图 45：上海钢联母公司预收款显示数据业务不断向好Th意宝的业绩开始加速是因为私有交易平台开始收费和融资额的持续扩大，预计四季度开 始有所体现。根据我们对下游客户的

56、跟踪，17 年私有交易平台开始收费，预计在四季度结算确认较多。我们根据网站已披露数据统计（网站仅公布部分客户），2017 年 3 月份至 11月份，平台供应链金融总的获批 49.75 亿元，考虑网站仅公布部分客户，实际获批额度更大。同时，公司网站实时公布最新放款情况，我们预计最新贷款余额达到 4 亿元左右。图 46：供应链金融获批金额下半年明显扩大9700085000610006500051500485003800019100254001200001000008000060000400002000003月份4月份5月份6月份7月份8月份9月份10月份 11月份供应链获批金额（万）图 47：Th

57、意宝实时放款情况马太效应明显，前端数字化空间广阔中小企业在数量上占我国企业 90以上，市场规模稳步上升，但是传统银行业难以解决其融资困难问题，急需 B2B2.0 模式为其解决巨大资金缺口。同时，中美两国 B2B 模式横向比较，中国 B2B 仍然处于初级阶段，未来发展空间巨大。纵向对比的话，B2B 产业规模与B2C 不在一个数量级上，未来市场空间巨大。与美国相比，中国 B2B 市场仍产处于蓝海市场。2015 年我国 B2C 市场规模 6230 亿美元， 超过美国 5110 亿美元居世界第一，数据表明我国 B2C 电商产业日臻成熟。与此同时，2015 年我国 B2B 市场规模在 2 万亿美元左右，而美国为 6 万亿美元，是我们的 3 倍之多。就中小企业渗透率来说，我国 B2B 模式虽然发展较快，但仍处于十分低的水平， 2009 年只有 1.9的惨淡水平，即使是 2017 年也才达到 11.9的中小企业市场渗透率。B2C规模(亿美元)B2B规模(亿美元)607202078062305110中国美国中国B2B中小企业渗透率(%)1009080