通信行业：5G智造系列一云上互联、别开生面

1、投资建议：伴随工业互联网+5G 网络的加速商用，继续重点推荐通信主设备商中兴通讯。建议重点关注全球电子设备智能制造巨头工业富联，工业云平台龙头企业东方国信，以及专注于工业能效的能科股份和无线传感器龙头必创科技。此外建议关注云平台公司用友网络、海尔智家、美的集团、三一重工、徐工机械；工业通信设备制造商东土科技、映翰通；工业通信其他传感器相关公司耐威科技、康斯特、苏州固锝、华工科技；通信模块制造商移远通信、广和通、日海智能、高新兴、美格智能等；以及云计算产业链公司浪潮信息、紫光股份、星网锐捷。风险提示：智能制造政策力度不及预期，商用推广不及预期。内容目录 HYPERLINK l _TOC_2500

2、29 5G 构造万物互联和全面云时代，智能制造焕发新生 6 HYPERLINK l _TOC_250028 智能制造：始于德国，全球共识 6 HYPERLINK l _TOC_250027 智能制造的本质：需要数据、算力、算法和网络四大核心技术体系支撑 8 HYPERLINK l _TOC_250026 工业互联网是智能制造的关键基础设施 9 HYPERLINK l _TOC_250025 我国制造业面临被动升级，发展工业互联网是我国的必由之路 10 HYPERLINK l _TOC_250024 5G 网络，为智能制造而生 12 HYPERLINK l _TOC_250023 5G 网络契合

3、工业互联网需求，解决行业发展痛点 12 HYPERLINK l _TOC_250022 发展需求：智能制造对网络性能要求更高 12 HYPERLINK l _TOC_250021 发展痛点：现网性能无法满足未来智能制造的网络需求 13 HYPERLINK l _TOC_250020 赋能智能制造发展痛点突破，工业互联网是 5G 潜在的最大杀手级应用 15 HYPERLINK l _TOC_250019 5G 三大场景高速率、大容量、低时延高可靠，工业互联网需求清晰可见 15 HYPERLINK l _TOC_250018 工业互联网是 5G 潜在的最大杀手级应用 17 HYPERLINK l

4、_TOC_250017 5G 赋能工业互联网，全球市场空间巨大 20 HYPERLINK l _TOC_250016 政策支持+产业联盟推动 5G+工业互联网加速落地 21 HYPERLINK l _TOC_250015 5G+工业互联网架构全面升级，产业链机会庞大 23 HYPERLINK l _TOC_250014 数据收集：MEMS 传感器持续升级，市场规模稳增长 24 HYPERLINK l _TOC_250013 数据传输：工业互联网的基石，网络设备和通信模组需求大 27 HYPERLINK l _TOC_250012 通信模组：在工业互联网中具有不可替代的关键地位，国内厂商弯道超车

5、 27 HYPERLINK l _TOC_250011 通信设备：与 5G 蜂窝网同厂商 30 HYPERLINK l _TOC_250010 数据处理：网络切片、边缘计算和云计算升级 31 HYPERLINK l _TOC_250009 网络切片：实现资源按需分配、按需隔离，端到端 SLA 保障 31 HYPERLINK l _TOC_250008 边缘计算：真正实现低时延和高安全性 32 HYPERLINK l _TOC_250007 5G 将促进全面云时代的到来，工业互联网进一步受益 36 HYPERLINK l _TOC_250006 工业云平台：中国后来居上，大量的成熟工业互联网应用

6、平台涌现 37 HYPERLINK l _TOC_250005 投资建议及相关受益标的 38 HYPERLINK l _TOC_250004 中兴通讯：紧抓历史机遇、5G“中兴”可期 38 HYPERLINK l _TOC_250003 工业富联：中国智能制造“灯塔”，聚焦 5G+工业互联网对外赋能模式 39 HYPERLINK l _TOC_250002 东方国信：大数据赋能经验丰富，拥有工业互联网多行业解决方案 39 HYPERLINK l _TOC_250001 能科股份：拥有工业互联网多行业解决方案 40 HYPERLINK l _TOC_250000 必创科技：传感器龙头，受益工业互

7、联网建设 40图表目录图 1：工业制造业发展路径 6图 2：互联网的发展与新工业革命的历史性交汇催生工业互联网 10图 3：美国工业互联网发展 10图 4：中国制造业所处位臵 11图 5：与美国比较的单位劳动力成本（美国为 100） 11图 6：中国制造业核心竞争力发展情况 11图 7：行业痛点在业务领域上的分布 11图 8：行业痛点在业务方向上的分布 12图 9：工业互联网下的全新经济增长范式 12图 10：现有网络技术在工业互联网的应用痛点 13图 11：智能制造技术体系 16图 12：5G 三大应用场景在智能制造中的应用 17图 13：汽车焊接柔性生产线 17图 14：柔性生产线优点 1

8、7图 15：工业互联网架构 18图 16：个性化柔性生产 19图 17：5G 网络提供客户设计功能 19图 18：智能制造打造新价值网络 19图 19：富士康烟台园区智能机器人示例 19图 20：工业 AR 应用场景 20图 21：华龙讯达工业 VR 应用实例 20图 22：全球 20192024 年智能制造产值规模预测（万亿美元） 21图 23：2035 年全球智能制造业规模即将达到 20 万亿美元 21图 24：工业互联网对全球经济影响 21图 25：智能制造产业链 24图 26：MEMS 的主要分类，可分为温度传感器、声学传感器、光学传感器、压力传感器等 25图 27：MEMS 下游各行

9、业应用占比 26图 28：2017 年 MEMS 传感器市场格局 26图 29：无线通信模块分类 27图 30：我国物联网连接数的预测（亿个） 28图 31：我国物联网市场空间的预测（亿元） 28图 32：2015 年主要通信模组厂商出货量份额 29图 33：2017 年主要通信模组厂商出货量份额 29图 34：2018 年主要通信模组厂商出货量份额 29图 35：移远通信 2016-2018 通信模组出货量（万） 29图 36：广和通近三年通信模组出货量 29图 37：有方科技近三年通信模组出货量 29图 38：网络切片：面向特定需求，满足差异化，构建相互隔离网络 30图 39：网络切片：面

10、向特定需求，满足差异化，构建相互隔离网络 31图 40：在时域和频域资源分配中灵活切片的原理 32图 41：5G 三大应用场景要求中，超低时延、大带宽和 loT 大连接均需要边缘计算 33图 42：5G 通信网络云化架构基本成型（边缘 DC 与本地 DC、区域 DC） 33图 43：5G 边缘计算促进采集、控制类业务将会带来运营新的 2B 业务增量 34图 44：中国联通的边缘云实施时间表 35图 45：中国移动要将 MEC 从标准、技术、产业等方面发力 35图 46：5G 全面云时代的三大特征 36图 47：中国企业在工业互联网平台产品已经占据重要地位 38图 48：我国工业互联网平台主要参

11、与者 38表 1：各国智能制造政策，均提出工业互联网与智能制造的深度融合 7表 2：国家智能制造相关产业政策 7表 3：工信部智能制造发展规划（2016-2020 年）提出的产业链支撑 8表 4：智能制造与传统制造异同 9表 5：智能制造给企业带来的直观效应 9表 6：现存各类物联网通信技术对比 14表 7：部分工业场景对容量、时延的需求 15表 8：ITU 提出的 5G 核心性能 16表 9：各国政府关于 5G 赋能智能制造的产业政策 22表 10：三大运营商制定推进 5G 应用发展的计划 23表 11：国内工业互联网感知层的主要参与者 24表 12：感知层关键技术简介 24表 13：MEM

12、S 传感器与传统传感器比较 25表 14：国内部分智能传感器厂商 26表 15：通信模组典型的行业应用场景 27表 16：国内主要厂商的产品 30表 17：5G 的网络切片关键特征 31表 18：我国 2015 年以来企业上云相关政策 37表 19：中国企业 2016 年后逐步推出工业互联网平台产品 385G 构造万物互联和全面云时代，智能制造焕发新生智能制造：始于德国，全球共识德国于 2013 年 4 月提出“工业 4.0”的概念，其核心是以智能制造为主导的第四次工业革命。之所以被称为“工业 4.0”，主要相对于前三次工业革命而言：“工业 1.0”是 18 世纪开始的第一次工业革命，实现了机

13、械生产代替手工劳动；第二次工业革命“工业 2.0”始于 20 世纪初，依靠生产线实现批量生产；“工业 3.0”是 20 世纪 70 年代后，依靠电子系统和信息技术实现生产自动化。为了与“工业 3.0”时代的集大成者美国竞争，德国迫切希望引领新一轮工业革命，因而提出发展“工业 4.0”。图 1：工业制造业发展路径资料来源：安信证券研究中心整理除德国外，各国也都针对下一次工业革命提出了相应政策。2011 年 6 月，美国正式启动“先进制造伙伴计划”，基本确立了以工业互联网为核心的智能制造发展思路。2013 年 1 月，发布国家制造业创新网络初步设计，组建美国制造业创新网络（NNMI），集中力量推动

14、数字化制造、新能源以及新材料应用等先进制造业的创新发展。在美国、德国的影响下，包括日本、英国、法国、韩国、印度等发达国家以及发展中国家纷纷制定智能制造政策，推动智能制造的深度发展。表 1：各国智能制造政策，均提出工业互联网与智能制造的深度融合政策国家时间政策目标工业互联网美国2012 年全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业。工业 4.0 计划德国2013 年建立个性化和数字化的产品与服务的生产模式。由分布式、组合式的工业制造单元模块，通过组件多组合、智能化的工业制造系统应对以制造为主导的第四次工

15、业革命新机器人战略计划日本2015 年将机器人与 IT 技术、大数据、网络、人工智能等深度融合，以机器人技术创新带动制造业结构变革，继续保持日本机器人大国的领先地位，促进日本经济的持续增长工业 2050 战略英国2013 年传统制造向“服务-再制造”转型，通过应用智能化技术和专业知识，使机器人参与研究，更重要的是有仿真的环境，可以更好地处理大规模数据应用，达到重振英国制造业的目标新增长动力规划韩国2009 年确定三大领域 17 各产业为发展重点推进数字化工业设计和制造业数字化协作建设，加强对智能制造基础开发的正在支持。印度制造计划印度2014 年以基础设施建设、制造业和智慧城市为经济改革战略的

16、三根支柱，通过智能制造技术的广泛应用将印度打造成新的 “全球制造中心”新工业法国法国2013 年通过“一个核心，九个支点” 实现工业生产向数字制造、智能制造转型，以生产工具的转型升级带动商业模式变革，为“未来工业”提供支撑中国制造 2025中国2015 年加快推出新一代信息技术与制造技术融合发展，强化工业基础能力，通过“三步走”实现制造强国的战略目标资料来源：前瞻产业研究院，安信证券研究中心继德国“工业 4.0”和美国“工业互联网战略”后，我国在 4G 商用次年（2015 年）提出了 “中国制造 2025”计划，旨在加快中国工业化进程的指导，其中提出了创新、绿色和智能的主要思想，是中国版的“工

17、业 4.0”。表 2：国家智能制造相关产业政策时间发文单位文件名称主要内容到 2020 年，制造业重点领域智能化水平显著提升，试点示范项目运营成本降低 30%，产品2015 年 5 月国务院中国制造 2025网+”行动的指导意见关于深化制造业与互2016 年 5 月国务院联网融合发展的指导意2016 年 8 月质检总局、国家标准委、工信部见装备制造业标准化和质量提升规划2016 年 9 月工信部智能制造工程实施指南（2016-2020）2016 年 9 月工信部、财政部智能制造发展规划（2016-2020 年）2016 年 12 月工信部、财政部智能制造发展规划（2016-2020）2017

18、年 7 月国务院新一代人工智能发展规划2017 年 10 月工信部高端智能再制造行动计划（2018-2020 年）关于深化“互联网+2017 年 11 月国务院先进制造业”发展工业互联网的指导意见2017 年 12 月工信部促进新一代人工智能产业发展三年行动计划2018 年 1 月工信部、国家标准委（2018-2020）国家智能制造标准体系建设指南（2018 年2015 年 7 月国务院关于积极推进“互联生产周期缩短 30%，不良品率降低 30%。到 2025 年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低 50%，产品生产周期缩短 50%，不良品率降低 50%。以智能工厂为发展方

19、向，开展智能制造试点示范，加快推动云计算、物联网、智能工业机器人、增材制造等技术在生产过程中的应用，推进生产装备智能化升级、工艺流程改造和基础数据共享。到 2025 年，制造业与互联网融合发展迈上新台阶，融合“双创”体系基本完备，融合发展新模式广泛普及，新型制造体系基本形成，制造业综合竞争实力大幅提升。到 2020 年，工业基础、智能制造、绿色制造等重点领域标准体系基本完善，质量安全标准与国际标准加快接轨，重点领域国际标准转化率力争达到 90%以上，装备制造业标准整体大幅提升，质量品牌建设机制基本形成。“十三五”器件通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动传统制造业重点领域基本实现数字

20、化制造。到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。到 2020 年，人工智能总体技术和应用于世界先进水平同步；到 2025 年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到 2030 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。到 2020 年，推动建立

21、 100 家高端智能再制造示范企业、技术研发中心、服务企业、信息服务平台、产业集聚区等，带动我国再制造产业规模达到 2000 亿元。到 2025 年，基本形成具备国家竞争力的基础设施和产业体系；到 2035 年，工业互联网全面深度应用并在优势行业形成创新引导能力，重点领域实现国际领先。力争到 2020 年，实现“人工智能重点产品规模坏发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立”的目标到 2019 年，累计制修订 300 项以上智能制造标准，全面覆盖基础共性标准和关键技术标准，逐步建立起较为完善的智能制造标准体系。2018 年 4 月工信部版）（征求意

22、见稿）关于开展 2018 年智能制造试点示范项目推荐的通知提出，工信部将开展 2018 年智能制造试点示范项目推荐工作，项目推荐条件包括项目技术应处于国内领先或国际先进水平，项目使用的关键技术装备、工业软件需安全可控。2018 年 6 月工信部工业互联网发展行动计划（2018-2020）关于公布 2018 年智到 2020 年底，初步建成工业互联网基础设施和产业体系，包括表示解析体系、安全保障体系等2018 年 9 月工信部2018 年 12 月工信部能制造试点示范项目名单的通告关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见公布了 2018 年智能制造试点示范项目 99 个。到 2020 年，我国虚拟

23、现实产业链条基本健全；到 2025 年，我国虚拟现实产业整体实力进入全球前列，掌握虚拟现实关键核心专利和标准。2019 年 1 月工信部工业互联网网络建设及推广指南关于印发加强工业互到 2020 年，形成相对完善的工业互联网网络顶层设计，初步建成工业互联网基础设施和技术产业体系。到 2020 年底，产业发展方面，在汽车、电子信息、航空航天、能源等重点领域，形成至少2019 年 7 月工信部联网安全工作的指导意见的通知20 个创新实用的安全产品、解决方案的试点示范。到 2025 年，制度机制健全完善，技术手段能力显著提升，安全产业形成规模，基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。到 20

24、22 年，突破一批面向工业互联网特定需求的 5G 关键技术，“5G+工业互联网”的产业2019 年 11 月工信部“5G+工业互联网”512 工程推进方案开展 2019 年工业互支撑能力显著提升；打造 5 个产业公共服务平台，构建创新载体和公共服务能力；加快垂直领域“5G+工业互联网”的先导应用，内网建设改造覆盖 10 个重点行业；打造一批“5G+工业互联网”内网建设改造标杆、样板工程，形成至少 20 大典型工业应用场景。拟将“5G+工业互联网”试点示范项目（赋能民用飞机制造综合解决方案）等 81 个项目核定2020 年 1 月工信部联网试点示范项目推荐工作的通知为 2019 年工业互联网试点

25、示范项目资料来源：政府官网，安信证券研究中心表 3：工信部智能制造发展规划（2016-2020 年）提出的产业链支撑产业链环节具体设备目标智能制造装备支撑软件工业互联网高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五类关键技术装备。重点突破高性能光纤传感器、微机电系统（MEMS）传感器、视觉传感器、分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等核心产品计算机辅助类（CAX）软件、基于数据驱动的三维设计与建模软件、数值分析与可视化仿真软件等设计、工艺仿真软件，高安全高可信的嵌入式实

26、时工业操作系统、嵌入式组态软件等工业控制软件，制造执行系统（MES）、企业资源管理软件（ERP）、供应链管理软件（SCM）等业务管理软件，嵌入式数据库系统与实时数据智能处理系统等数据管理软件。IPv6、4G/5G、短距离无线、WiFi 技术的工业网络设备与系统。工业互联网核心信息通信设备。支持工业企业利用光通信、工业无线、工业以太网、SDN、OPC-UA、IPv6 等技术改造工业现场网络，在工厂内形成网络联通、数据互通、业务打通的局面。利用 SDN、网络虚拟化、4G/5G、IPv6 等技术实现对现有公用电信网的升级改造2020 年，研制 60 种以上智能制造关键技术装备，达到国际同类产品水平，

27、国内市场满足率超过 50%。到 2020 年，建成较为完善的智能制造技术创新体系，一批关键共性技术实现突破，部分技术达到国际先进水平；核心支撑软件市场满足率超过 30%。到 2020 年，在重点领域制造企业建设新技术实验网络并开展应用创新。资料来源：工信部，安信证券研究中心自 2015 年以来，中国在移动消费互联网领域创造了辉煌，基于在移动互联网领域的成功经验，叠加我国已发布的多项政策，我国希望实现在工业领域的 “弯道超车”。智能制造的本质：需要数据、算力、算法和网络四大核心技术体系支撑智能制造融合了通信、大数据、云计算、人工智能等技术，实现制造过程中的分析、推理、判断、构思和决策等智能活动。

28、通过人与 AI 的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。数据、算力、算法和网络，是构成智能制造的四大核心技术基础。按照中国通信院定义，智能制造的本质，是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升，实现人、设备、产品和服务等制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成，推动产品的智能化、装备的智能化、生产方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。工信部的智能制造发展规划（2016-2020 年）定义智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感

29、知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。与传统制造相比，智能制造在产品设计、加工、制造管理以及服务等方面均有较大革新。制造过程，各个环节几乎都广泛应用人工智能技术，系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，改变传统的设计方式，使产品更能贴近客户的实际需求；加工过程，更加柔性化，智能化加工可实现在线实时监控和调整，跟踪生产过程，优化生产调度，提高制造效率，加强故障判断能力，降低制造风险；管理方面，实现智能化技术管理，扩大管理范围，优化管理方式，节省管理成本；服务方面，从仅仅服务产品本身扩展到服务整个产品生产周期过程中去，扩大管理范围，优化管理手段，增强管理效果。表 4：智能制造与传

30、统制造异同分类传统制造智能制造智能制造的影响常规产品设计 面向功能需求设计新产品周期长加工过程按计划进行半智能化加工和人工检测加工 生产高度集中组织人机分离减材加工成型方式管理 人工管理为主企业内管理虚实结合的个性化设计面向客户需求设计数值化设计，周期短，可实时动态改变加工过程高柔性化，可实时调整全过程智能化加工与在线实时监测网络化过程实时跟踪网络化人机交互与智能控制减材、增材多种加工成型方式计算机信息管理技术机器与人交互指令管理延伸到上下游企业设计理念与使用价值观改变；设计方式和手段改变；产品功能改变劳动对象、生产方式、生产组织方式、生产质量监控方式改变；加工方法多样化；新材料、新工艺不断出

31、现管理对象、管理方式、管理手段变化、管理范围扩大服务 产品本身 产品全生命周期服务对象范围扩大；服务方式变化；服务责任增大资料来源：智能制造之路：数字化工厂，安信证券研究中心表 5：智能制造给企业带来的直观效应提升整体效率提升运营实绩优化营运资本提高作业安全性研发成本降低 4%产品上市周期降低 10%质量不佳造成的研发成本降低 4%提升决策效率 提升运营灵活性维护效率提高 10%资产生命周期提升 20%MRO 库存降低 10%产量提升 10%作业事故成本降低 10%环线时间浪费降低运营维护费用降低人工成本降低运用支出效率提升 10%产线的生产效率提高设备综合效率(OEE)提高优化设备和数据运用

32、不良成本降低 2%能耗成本降低 10%资料来源：2018 年中国制造业痛点分析报告，安信证券研究中心工业互联网是智能制造的关键基础设施始于 90 年代末 21 世纪初的互联网革命在改变人类消费习性的同时，也不断渗透于实体工业中，推动新一轮产业变革。伴随 2010 年后云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新进入了新拐点。在信息化与工业化的发展与融合下，工业互联网概念应运而生。图 2：互联网的发展与新工业革命的历史性交汇催生工业互联网资料来源：安信证券研究中心整理2011 年，通用电器公司（GE）总裁 Jeffrey R. Immelt 首次提出工业互联网的概念。2014

33、年 3 月，GE 与 IBM 和 SAP 两家公司一起成立了美国工业互联网联盟（IIC）。根据 GE 在 2012 年发布的报告，工业互联网被定义为整合了工业革命和互联网革命迄今成果的新一轮创新技术革命，延续了互联网革命开放灵活的网络和统一标准及协议的特点，并与现代工业技术深度交汇融合。图 3：美国工业互联网发展资料来源：安信证券研究中心整理在传统制造业领域，我国相比于美德日等发达国家，智能化、自动化程度都普遍较低，在高端设备、工业软件、工业自动化等也都存在短板。企业级的互联网应用程度不高，制造业网络互联、数据与互操作存在一定困难。而在互联网领域，我国互联网尤其是消费端领域发展迅猛，应用创新层

34、出不穷，甚至在某些领域赶超美德日。如何将工业化、信息化两化融合，实现中国制造业核心技术取得突破、互联网惠及全领域发展的愿景，工业互联网是关键。工业互联网不仅仅提供给我国一个借助互联网优势实现弯道超车的机会，也是我国制造业未来发展的必经之路。我国制造业面临被动升级，发展工业互联网是我国的必由之路随着经济发展进入新拐点，我国制造业的低人力成本优势逐渐丧失。2014 年，全国劳动力成本是十年前的 2.7 倍。优衣库、耐克、富士康等世界知名企业纷纷选择在东南亚和印度开设新厂。2014 年全年，东莞倒闭了 428 家企业；曾经被称为制造之都的温州，也在经历制造产业空心化。200 32012201 622

35、0195140 14013010095608043图 4：中国制造业所处位臵图 5：与美国比较的单位劳动力成本（美国为 100）350300250200150100500美国 澳大利亚 巴西 加拿大 德国日本 墨西哥 英国印度中国资料来源：2018 年中国制造业痛点分析报告，安信证券研究中心资料来源：Oxford Economics，安信证券研究中心我国的高端制造业尚未建立，低端制造业面临向东南亚和印度等地区转移。国内制造业成本跃升，效率尚未跟上，经历成长阵痛，根据2018 年中国制造业痛点分析报告，综合来看，超过 50%以上的行业痛点分布在信息系统与大数据、智能工厂与智能制造领域，而整个制造

36、业的痛点主要集中终端设备连接性、数据标准统一性以及数据信息安全性三个方面。中国企业核心竞争力要素分布不均衡，其中信息系统与大数据的指标评价值远低于其它要素，成为影响到企业其他各要素效能的短板。图 6：中国制造业核心竞争力发展情况图 7：行业痛点在业务领域上的分布市场竞争力销售竞争力战略创新人才战略创新人才, 10%信息系统与大数据, 28%销售竞争力, 12%产品与研发竞争力信息系统与大数据采购仓储物流, 9%目标智能工厂与智能制造采购仓储物流实际设备、控制与维护产品与研发竞争力, 12%智能工厂与智能制造, 29%资料来源：2018 年中国制造业痛点分析报告，安信证券研究中心资料来源：201

37、8 年中国制造业痛点分析报告，安信证券研究中心中国工业场景基础设施的数字化水平低，智能制造发展收到严重制。根据两化融合服务联盟的数据，截止到 2019 年第二季度，调查的 15 万家工业企业在生产设备数字化率、关键工序数控化率分别为 47%和 49.2%，而工业企业智能制造就绪率仅为 7.6%，这其中绝大多数为规模以上企业。设备设施数字化、网络化基础薄弱，尤其反映在中小企业设备改造资金投入不足和数据采集不完整。数字化、联网化率不足，也局限了工业软件普及率，使重点行业企业加应用计算机辅助设计（CAD）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理系统（PLM）等工业软件配臵率较低。 2017 年中国

38、企业的 94.4%的企业未能做好部署智能制造的准备，生产设备数字化率只有44.8%，而数字化设备联网率仅为 39.0%。制造执行系统（MES）普及率只有 18.1%，数据采集与监控系统（SCADA）只有 4.7%，中国亟需大幅提升工业设备设施网络化水平，突破企业数字化发展瓶颈，大力推动以 5G 为支撑的工业互联网发展。图 8：行业痛点在业务方向上的分布0%10%20%30%40%50%60%工业设备终端的连接率低、数字化程度低缺乏互联互通的数据标准企业信息安全与设备数据安全缺少相关技术人才数据分析与大数据应用能力不足信息系统不能对业务过程全覆盖、数据质量低跨业务部门协调与协同企业上云业务生产云

39、端化管理数字化投资预算不足缺乏信息系统与智能制造完整规划14%11%10%26%38%35%43%49%56%54%资料来源：2018 年中国制造业痛点分析报告，安信证券研究中心随着 5G 的商用，有望带动工业互联网的大规模落地，形成全新的制造业经济发展范式。从短期效益来看，工业互联网极大地降低生产、运营成本，提升公司资本效率。同时工业互联网依托集聚共享的资源平台，打破“信息孤岛”，实现上下游商业伙伴的互联互通。从长期效益来看，工业互联网将构建新的商业模式，按产出付费、按需定产，改变原有与用户的连接方式，创造万物基于平台的市场。最终工业互联网将构建供需自治的经济，产品持续需求感知，设备从端到端

40、的全自动化，实现商品流程中资源利用最优化，污染、排放最小化。图 9：工业互联网下的全新经济增长范式资料来源：工业互联网产业联盟，安信证券研究中心5G 网络，为智能制造而生5G 网络契合工业互联网需求，解决行业发展痛点发展需求：智能制造对网络性能要求更高智能制造是以人工智能、机理模型、流程模型、数字孪生等为代表的算法技术帮助下，实现生产过程中发现规律、智能决策。其中数据是基础，通过工业现场的收集产业链各环节产生的大量数据，借助高容量的工业互联网实现数据的集中处理。有了海量数据后，云端需要强有力的算力进行处理，需要以云计算、边缘计算等为代表的计算技术，为高效、准确地分析大量数据提供了有力支撑。在这

41、里数据采集是基础，数据处理是核心，而数据传输则是重要支撑。不同于传统互联网，工业互联网对数据传输过程中的错误丢包、时延、容量性能非常敏感： 1、传输误差可能产生极其严重的后果，通信事故发生后需要快速故障恢复。同时，2、对工业控制现场环境（温度、湿度、高电磁干扰等）远比消费互联网复杂。3、在保证系统稳定性的同时，又需要增强了系统的开放性和互操作性，适应柔性生产，适应企业新品快速迭代，需要运营方提供完善的解决方案。4、满足上面的要求后，智能制造联网后需要快速降低生 产成本（降低数据传输的成本）。发展痛点：现网性能无法满足未来智能制造的网络需求现网容量、可靠性、时延尚无法满足智能制造绝大部分场景需求

42、传统无线技术现网容量、可靠性、时延等性能指标无法满足智能制造绝大部分场景需求，只有 5G 网络才能实现智能制造。智能制造对于数据采集、分析、处理的诉求强，所以对数据传输有极高的需求，目前工业现场主要采用有线网络进行传输，但采用同轴线缆或光纤的有线网络建设成本和扩容成本高，部署方案复杂，无法实现工业互联网的规模落地。而传统的无线网络通信技术如 3G/4G、Wi-Fi、Zigbee、蓝牙等，在网络速率、通信可靠性、连接数量、覆盖范围、传输容量、时延及稳定性等性能指标上无法全面兼顾，因而无法满足大部分工业场景的需求。图 10：现有网络技术在工业互联网的应用痛点资料来源：安信证券研究中心整理表 6：现

43、存各类物联网通信技术对比类别制式适用范围缺点频段/带宽下行速率上行速率NB-IoTLPWALoRa低功耗广域强覆私有技术，尚未标准化3.7kHz，15kHz，授权频段宽频，未标准化100bps70kbps0.35kbpsSigFox盖低成本应用不适配国内无执照波段，未标准化2GGSM数字化语音通信，CDMA2000 CDMA20003GTD-SCDMAWCDMA低速数据传输相对高速数据传成本相对较高功耗较高传输速率逐步提升4GTDD-LTE输FDD-LTEBluetooth便携的点对点短距离传输最适用两节点间短距离（1030m）、可连接的节点有限短距离（50m）、高功耗、协议开WiFiZigB

44、eeRFID数据高速传输仅用于满足低功耗无线传感器节点的特殊需求无需机械/光学接触的短距离识别通信销大、需要接入点、节点数相对较少，约 32、互相干扰几率略高短距离（1075m）、缺少安全性规范和完善的标准短距离（10cm10m），需要完整的系统，包括阅读器，电子标签和软件系统868， 915， 470（中国），未标准化100bps带宽 200kHz236kbps153kbps118kbps3.1Mbps1.8Mbps带宽 5MHz2.8Mbps2.2Mbps14.4Mbps5.76Mbps带宽 20MHz100Mbps50Mbps频段 2.4GHz1Mbps频段 2.4GHz54Mbps频段

45、 2.4GHz、868/928MHz250kbps1-100GHz几 kbps几 Mbps资料来源：互联网资料整理，安信证券研究中心以下述三个工业应用场景为例：远程控制：某些工业环境不适宜人工作业，也无法通过光缆链接，比如高温、高空等。受控装备需要在远程感知（足够高清晰度视频、状态感知等）的基础之上，通过无线网络向控制者发送状态信息，同时根据收到的动作指令执行相应的动作。此时，容量、网络时延和可靠性非常重要（如图像/视频流上传需要上行50Mbps（8K）容量，时延50Mbps（8K）50kbps50Mbps（8K）1Mbps100ms所有数据反馈应用场合初步沉浸25Mpbs40ms虚拟展示等静

46、态展示VR 虚部分沉浸100Mbps30ms虚拟培训等交互场景拟应用深度沉浸400Mbps20ms虚拟装配等强交互场景完全沉浸1Gpbs20ms强交互，全沉浸场景资料来源：安信证券研究中心整理现网无线网络架构无法满足多样化的业务需求结合工信部、工业互联网产业联盟等的预测，工业互联网+智能制造的融合应用出现了多种新型场景，分别为超高清视频、AR/VR、无人机、云端机器人、远程控制、机器视觉以及云化 AGV 等等。综合国际牵头产业链企业（ICT&OT）在标准组织、联盟、项目、技术合作等平台所提供的信息或观点，目前，传统基于消费互联网应用的 4G 网络只能服务于单一的移动终端，无法适用于多样化的物与

47、物之间的连接。不同于传统互联网用户特性较为单一的特点，工业互联网将有有数以万亿计的人和设备接入网络，不同类型业务对网络要求千差万别，要求运营商提供不同功能和 QoS 的通信连接服务。基于 5G 核心网架构的网络切片能够解决在一张物理网络设施上，满足不同业务对网络的 QoS 要求。网络切片采用虚拟化和软件定义网络技术，可以让运营商在一个物理网络上切分出多个虚拟的、专用的、隔离的、按需定制的端到端网络，每个网络切片从接入网、传输网到核心网，实现逻辑上的隔离，从而灵活适配各种类型的业务要求，实现一网多用，不需要为每一个服务重复建设一个专用网络，极大降低成本。赋能智能制造发展痛点突破，工业互联网是 5

48、G 潜在的最大杀手级应用5G 三大场景高速率、大容量、低时延高可靠，工业互联网需求清晰可见根据 ITU（国际电信联盟）的愿景，5G 的应用场景应划分为增强型移动宽带（e MBB）、大连接物联网（mMTC）和低时延高可靠通信（uRLLC）三类。同时，ITU 在带宽、时延和覆盖范围等方面确立了 5G 的 8 项技术要求。简而言之，5G 与 4G 相比主要的优势在于： 超高 的数据传输速率，海量的通信连接，以及在关键可靠通信领域的优秀性能。图 11：智能制造技术体系资料来源：KPMG&Ali Research，安信证券研究中心表 8：ITU 提出的 5G 核心性能指标峰值速率 Gbps体验速率Mbp

49、s频谱效率空间容量Mb/s/m2移动性能km/h网络能效连接密度万终端/km2时延 ms5G2010031050010010014G11010.135011010提升20 倍10 倍3 倍100 倍1.43 倍100 倍10 倍10 倍资料来源：ITU，安信证券研究中心相对于以消费互联网为核心应用的 4G，5G 除了能够大幅提升网络速率外，更大的突破在于支持 mMTC 与 uRLLC 两大场景。mMTC 与 uRLLC 可以实现工业场景下海量物与物之间的高可靠通信，将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接起来，构建统一的互联网络。目前，工业互联网存在大量 eMBB、uRLLC、mMTC 等多种

50、业务并发的场景，5G 已经成为支撑真正实现智能制造转型的关键使能技术：eMBB 为工厂生产环节海量数据传输提供支撑，eMBB 场景包括视频监控、远程控制和海量生产数据分析等，但不同于传统移动网，工业互联网的上行数据传输量更大。以 TDD模式为主的 5G 网络将可自由调整上下行时隙配比，满足工业场景需求。URLLC 可以满足智能制造实时性和可靠性的需求，工业应用对端到端可靠性要求极高，而 4G 在无线网络在可靠性上的设计逻辑（如重传机制）还无法满足工业级硬实时控制的要求。uRLLC 场景包括远程实时控制等。mMTC 支撑更多联网单元，满足海量模组/终端收集数据、并发控制的需求。mMTC 场景包括

51、状态监控、资产跟踪、物流和库存监控等。图 12：5G 三大应用场景在智能制造中的应用资料来源：华为5G 时代是大应用场景白皮书，安信证券研究中心工业互联网是 5G 潜在的最大杀手级应用工业互联网智能工厂作为 5G 技术的重要应用场景之一， 利用 5G 网络将生产设备无缝连接，打通设计、采购、仓储、物流、生产、质检等多个环节，使生产更加扁平化、定制化、智能 化，从而构造一个面向未来的智能制造网络。5G 实现传统网络无法应对个性化要求我国消费结构升级，个性化、定制化成为潮流。为满足需求，基于柔性技术的生产模式成为趋势。柔性制造系统是一个自动化的生产制造系统，在最少人的干预下，能够生产更大范围的产品

52、族，系统的柔性度通常受到系统设计时所考虑的产品族的限制。柔性生产催生了对全新技术的需求。图 13：汽车焊接柔性生产线图 14：柔性生产线优点设备利用率高组合式柔性生产线产量比单个柔性工作台分散作业的产量提高数倍应变能力大系统平面布臵合理，且可以根据生产车间的大小自由组合，便于增减设备，满足市场需要生产能力稳定在使用过程中柔性生产线对物料传送系统有自行绕过故障机床的能力，生产能力要稳定许多结构简单，组装灵活工作台结构相对较小，运输方便，可根据需求更换生产场地，生产安装便利优点具体表现资料来源：观致公司官网，安信证券研究中心资料来源：安信证券研究中心整理5G 网络为柔性制造赋能。在企业工厂内，柔性

53、生产对工业机器人的灵活移动性和差异化业务处理能力有很高要求，5G 网络在减少机器与机器之间线缆成本的同时，利用高可靠性网络的连续覆盖，使机器人在移动过程中活动区域不受限，按需到达各个地点，在各种场景中进行不间断工作以及工作内容的平滑切换。5G 网络也可以使能各种具有差异化特征的业务需求。大型工厂中，不同生产场景对网络的服务质量要求不同。精度要求高的工序环节关键在于时延，关键性任务需要保证网络可靠性、大流量数据即时分析和处理的高速率。5G 网络以其端到端的切片技术，同一个核心网中具有不同的服务质量，按需灵活调整。如设备状态信息的上报被设为最高的业务等级等。尽管 5G 能根据不同应用情景进行生产调

54、度及调整设备状态，但在定制化柔性制造、多场景 生产的情景下，各类产品所需的制造方案不完全相同，通用性技术并不能满足生产需求，为了满足不同的定制化要求，需要针对每一个定制方案匹配一套生产机器设备，将大幅度增加生产成本。此时，AI 赋能制造工业，就能较容易的解决这些需求。在大数据的积累下，企业能够利用 AI 实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。5G 真正实现网络本地化部署智能制造网络通信必须适应恶劣的工业现场环境，具有较强的抗干扰能力、实时通信等特点，为紧要任务提供最低限度的性能保证服务，确保整个工业控制系统的性能。制造企业传统基础网络部署模式为以太局域网+Wi-Fi 覆盖。Wi-

55、Fi 网络存在缺乏统一管理平台、网络覆盖不全面、网络信号不稳定、安全性不能得到保障等不足。5G 网络满足智能制造网络通信需求：（1）弹性叠加业务：快速业务多样性，如视频类、上网、专线等；（2）带宽弹性扩容：多种高带宽接入能力，动态调整； （3）多层次开放：灵活应对接入方式、接入地点、接入终端多变性； （4）有线、无线一体化的调度通信功能：支持工业控制网络的多种通信接口（如 RS232、RS485、CAN 总线等）；（5）具有良好的响应实 时性：工业控制网络不仅要求传输速度快，而且要求响应快，即响应实时性要好，一般为ms 至 0.1s 级别；（ 6）容错性要求：在网络局部链路出现故障的情况下，能

56、在很短的时间内重新建立新的网络链路。图 15：工业互联网架构资料来源：前瞻产业研究院，安信证券研究中心5G 高速率海量连接构造万物互联工厂内，柔性生产对工业机器人的灵活移动性和差异化业务处理能力有很高要求。5G 网络在减少机器与机器之间线缆成本的同时，利用高可靠性网络的连续覆盖，使机器人在移动过程中活动区域不受限，按需到达各个地点，在各种场景不间断工作。另一方面，5G 可构建连接工厂内外的人和机器为中心的全方位信息生态系统，使任何人和物在任何时间、地点都能实现彼此信息共享。图 16：个性化柔性生产图 17：5G 网络提供客户设计功能资料来源：海尔官网，安信证券研究中心资料来源：六色工业设计公司

57、官网，安信证券研究中心5G 低时延、大带宽赋能远程控制，机器人与VR/AR 协同配套大型企业涉及到跨工厂、跨地域设备维护，远程问题定位等场景。未来工厂中每个生产要素都是一个有唯一 IP 的终端，人和工业机器人进入整个生产环节，和带有唯一 IP 的原料、设备、产品等进行信息交互。工业机器人在管理工厂的同时，人在远程可以通过 VR 和远程触觉感知设备，接收到实时信息跟进，并进行交互操作。5G 网络的大流量能够满足 VR 中高清图像的海量数据交互要求，极低时延使得触觉感知网络中，人在远程也能将动作无误差地传递给工厂机器人，多人控制工厂中不同机器人进行下一步修复动作。同时，人和工业机器人、产品和原料全

58、都被直接连接到数据库，故障诊断时，可参考海量的经验和专业知识，提高问题定位精准度。图 18：智能制造打造新价值网络图 19：富士康烟台园区智能机器人示例资料来源：2018 中国智能制造行业白皮书，安信证券研究中心资料来源：富士康官网，安信证券研究中心未来智能工厂生产中，人将发挥更重要的作用。然而由于未来工厂具有高度的灵活性和多功能性，对车间工作人员有更高的要求，增强现实 AR 和虚拟现实 VR 将发挥关键作用，如： 监控流程和生产流程；生产任务分步指引；手动装配过程指导；专家远程维护等。资料来源：hololens，安信证券研究中心资料来源：华龙讯达官网，安信证券研究中心5G 赋能工业互联网，全

59、球市场空间巨大工业互联网 1%增值效益，开启万亿市场空间。国务院物联网领导小组长邬贺铨院士曾提出 1%的行业增值概念，如果预估早期工业互联网能够给这个行业带来 1%的增值的话，对于航天产业就是 300 亿美元，对于电力行业就是 600 亿美元，对于铁路就是 2700 亿美元，对于医疗行业就是 6300 亿美元。根据国家统计局初步核算，我国 2019 年工业增加值总量达到 31.71 万亿元，约占 GDP 的比重的 1/3。按照 2019 工业增加值 5.7%的增速预测，我国 2020 年工业增加值总量将达到 33.52万亿元，1%的改善相当于工业互联网给我国带来 3352 亿元的工业增值。20

60、19 年末，邬贺铨院士演讲称，人工智能将为全球 GDP 贡献 13 万亿美元，工业互联网能够为全球经济带来14.2 万亿美元的经济增长，再加上 5G 带来的 13 万亿美元增长，2030 年三者合计的贡献将达到 40 万亿美元。全球市场空间巨大，国内市场占比两成左右。据工信部统计，中国 2010 智能制造产值约占全球产值的 19%21%。2018 年，中国制造业增加值占全世界的份额达 28%以上，是全球工业增长的重要引擎。按照工信部统计，中国拥有全球最“完整的工业体系”全世界唯一拥有联合国产业分类当中全部工业门类的国家，在世界 500 多种主要工业产品当中，有 220 多种工业产品中国的产量占