新形势下我国工业互联网+智能制造产业发展研究

新形势下我国工业互联网+智能制造产业发展研究中国工程科技知识中心国家工业信息安全发展研究中心2022年12月知领报告20212021年第22期编辑：武丽丽执笔：马瑞敏国家工业信息安全发

展研究中心王慧娴国家工业信息安全发

展研究中心王宏洁国家工业信息安全发

展研究中心赵铭晨国家工业信息安全发

展研究中心审核：蔡志勇1全球工业互联网+智能制造产业发展现状和趋TOC\o"1-5"\h\z势 21.1数字化转型成为重塑竞争优势的战略选择 21.2关键使能技术支撑工业互联网+智能制造产业加速发展 61.3工业互联网产业升级支撑作用持续增强 101.4工业互联网+智能制造新业态新模式加速涌现 12\o"CurrentDocument"2我国工业互联网+智能制造产业发展分析 132.1我国大力推动新一代信息技术和制造业融合发展 132.2智能制造和工业互联网体系建设不断完善 152.3工业互联网产业链条不断拓展延伸...172.4“平台+新技术”解决方案从试点探索到规 模 应用 202.5工业互联网+智能制造产业集聚效应显\o"CurrentDocument"1收（现 222.6金融投资机构持续加码工业互联网领域 262.7融合应用走深向实拓展发展新赛道.......283展望 303.1夯实工业互联网网络基础 303.2打造工业互联网+智能制造平台体系303.3强化工业互联网+智能制造安全保障31摘要习近平总书记指出：“世界经济数字化转型是大势所趋，新的工业革命将深刻重塑人类社会。”当前，我国经济已由高速增长阶段迈入高质量发展阶段，我国制造业面临的需求和环境也出现了深刻改变。整体来看，我国制造业从总体供给不足过渡到有效供给不足，现有制造产品和服务已不能适应消费结构升级的需要，面临全面转型升级、全面创新发展、高质量发展的迫切需求。工业互联网是实现智能制造的关键路径，通过实现工业技术、经验、知识的模型化、软件化、复用化，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同研究的生态体系，为制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置提供支撑。推动工业互联网与智能制造发展是落实党的二十大精神和国家“十四五”规划纲要目标、促进数字技术与实体经济深度融合、推动制造业高端化智能化绿色化发展的必然要求和重要路径。本报告梳理了新形势下全球工业互联网+智能制造产业发展现状及趋势，从政策推动、体系建设、试点探索、产业集聚、金融投资、融合应用等多个维度对我国工业互联网+智能制造产业发展情况进行了深度分析，并对产业未来发展趋势进行了展望。玉］IinwlI"IIJJ11(1"W" . 9nmlxnoIoerf*If*i"!11*f*Tor*pnInf*f*i*1IIr■f1nc*p■anni1全球工业互联网+智能制造产业发展现状和趋势1.1数字化转型成为重塑竞争优势的战略选择国家层面:面对新一轮科技革命和产业变革带来的机遇，主要国家出台了一系列战略和具体政策，支持工业互联网+智能制造产业的发展，助力企业“数字化转型”美国采取“政府鼓励+大企业带动”的方式着力实现“设备数字化”,建立工业互联网基础；德国提出工业4.0，由政府主导搭建统一基础平台；日本促进本土企业+全球工厂互联互通（表1）。表1国外主要国家工业互联网+智能制造产业发展战略方向主要国家战略方向美国采取“政府鼓励+大企业带动”的方式着力实现“设备数字化”,持续推动落实先进制造业领导力战略。美国联邦政府资助建立“数字化制造与创新设计研究中心”，启动“数字制造公共平台”作为数字化制造的开源软件平台，鼓励中小创新机构、创业者和创客等开发面向不同制造业领域的软件解决方案。美国基于其强大的互联网技术以及在消费产业的广泛应用经验，将大数据采集、分析、反馈以及智能化生活的全套数字化运用引入工业领域。在工厂智能化的道路上充分利用数字的价值，用自己所擅长的“软服务”颠覆了传统行业的一切生产、维护方式。通过执行“开发导入新制造技术”、“制造业劳动力的教育培训及信息联网”、“提升美国国内制造供应链能力”三大战略任务，试图赢得智能制造系统的未来。

主要国家战略方向欧盟在工业4.0持续发展的基础上，提出工业5.0概念，由政府主导搭建统一基础平台。“工业4.0”计划作为基于工业互联网的智能制造战略，其核心是建立虚拟网络与实体物理融合系统(CPS),实现“智能+网络化”，并推动形成纵向集成、端对端集成、横向集成。工业5.0概念除工业4.0数字化中已涉及的欧洲工业转型(Transforming)、生产流程加速(Accelerating)和工人角色改变Changing)以外，还包含以人为本(促进人才、多元化和授权等)、持续性(针对持续性发展要求，行动起来、弹性(采用柔性和可调整的技术，实现弹性的工作)三层含义。日本促进本土企业+全球工厂互联互通，提出超智能社会“社会5.0”概念。2015年日本提出“工业4.1J”计划(JapanIndustry4.1J)，将工业智能化从单一企业延伸到产业整体价值链。该计划主要工作是将日本分散在世界各地的工厂串联起来，实现集安全管理、资产管理、零件订购管理、远程服务、控制技术支持等于一体的智能工厂环境，利用云端技术监控系统实时观察正常生产情况，实现安全的资产管理、采购管理、远程服务、高级控制技术支持环境，掌握现场控制系统的异常运行情况。次年提出超智能社会“社会5.0”概念，通过联合协调包括制造业领域在内不同领域的独立系统来扩大自律化和自动化的范围，在社会各个方面产生新的价值，改变人们的工作方法和生活方式。其他态度积极，竞相参与。虽然部分工业国家和地区尚未提出明确的工业互联网发展总体战略，但都对工业互联网的产业发展持积极推动态度。企业层面:制造企业力图通过数字化转型保持竞争优势。西门子历经从电气化、自动化到数字化的转变，保持其在智能装备及部件、工控系统领域的巨大优势。西门子安贝格电子工厂经过25年的数字化发展，自动化程度达到75%，产品之间以及产品与机器设备之间通过工业互联网互通互联，实时交换数据，机器自主决策控制机器生产，产能提升了8倍。其数字工业部门(“DigitalIndustries")在2020年营收达到150亿欧元。2021年，西门子发布《工业制造企业数字化人才战略指南》，继续领军全球制造企业数字化转型。此外，西门子、美国通用电气等全球装备制造龙头企业对生产实践中所积累的制造系统、装备连接和控制等行业知识进行总结、封装、通用化，推出跨领域跨行业的如MindSphere、Predix等工业互联网平台，提供数据采集、存储、管理、呈现、分析、建模服务及应用开发环境，使制造企业和开发者更有效地提高生产效率和开发创新业务，支撑工业企业数字化转型。其他全球大型制造企业、系统集成企业、工业软件企业和互联网企业也纷纷进军工业互联网领域(表2)。表2国外重点工业互联网平台厂商概况及应用案例厂商平台简介典型应用案例美国通用公司(GE)Predix平台GE基于其在航空、轨道交通、能源、医疗等制造业领域的优势，于2015年推出Predix工业互联网平台，该平台具备连接工业设备、采集和分析工业数据、实现基于数据分析的设备管理、设备预测性维护等功能。到2016年，Predix提供的应用软件为250个,合作伙伴为400多户，软件开发者为2.2万名。BP(英国石油公司)和GE的油气部门联合发布了一个POA服务(PlantOperationAdvisor)，这是一个全新的基于Predix开发，旨在提高BP油气生产环节的效率、可靠性和安全性的数字化方案。POA已经帮助BP提升了在墨西哥湾炼油厂的性能，并且会于下一个年度部署在BP全球的炼油工厂。该方案将成为Predix+APM方案的全球最大部署案例。

厂商平台简介典型应用案例德国西门子MindSphere平台西门子立足于自身在工业设备和工业软件领域的优势，对外输出智能工厂改造、规划方案，推出了工业互联网平台MindSphere。MindSphere于2017年4月开始提供开放API、接入第三方开发者，目前仍处于战略投资和探索阶段。西门子Mind、Sphere应用中心（MAC）开发的远程监控数字化解决方案帮助EnWat公司成功减少了维护费用。截至2019年，EnWat公司已为其所有站点安装了监控系统。借助基于MindSphere应用的WatMon以及快速追踪数字化技术，过去90%的实地视察工作都已被省去。法国施耐德EcoStruxure平台施耐德于2016年发布EcoStruxure平台，探索将数字技术与其在电力设备等领域的专业优势结合，实现施耐德集团制造设备的互联。EcoStruxure平台目前已联合9000个系统集成商，部署超过45000个系统。平台主要面向楼宇、信息技术、工厂、配电、电网和机器6大方向。基于EcoStruxure架构与平台，施耐德电气为长乐项目提供了以中低压一体化为理念基础的智能配电解决方案，其中包括WS-G中压气体绝缘金属开关柜和OKKEN低压成套配电柜等多款智能化产品。其中WS-G中压气体绝缘金属开关柜凭借着■■创新的B-link母线连接、最小限度的空间需求和人性化的界面操作，在一台设备上满足了客户对于一次供电变配电开关站的所有需求，实现零维护的卓越现场体验。美国PTCThingWorx平台PTC早期核心产品是工业设计软件CAx，后收购Kepware，形成ThingWorx工业互联网平台。该平台包含一套完整的开发工具和能力，能够实现快速开发、部署各种应用与增强现实（AR）体验。Quant通过ThingWorx平台转变工业设备维护服务模式，实现经营活动安全性和可持续性管理、在线整体设备效率（OEE）监控、价值报告和大数据分析。通过基于状态的维护节省20%服务成本，通过预测性维护将客户

厂商平台简介典型应用案例设备正常运行时间提高了10%。瑞士ABBAbility™平台2020年，ABB工业物联网平台ABBAbility™在华为云正式上线。该平台提供了完整的设备端、边缘侧及云端架构，支持海量的工业设备管理、数据采集分析及丰富的行业应用，并满足最高等级的网络安全标准。ABBAbility™电机智能传感器及网关广泛应用于上海宝钢集团，通过监测和发送有关电机状态与性能的预警信息，帮助客户实现智能维护，有效避免计划外宕机以及因此产生的巨额费用，支持用户提升智能管理，建设智能工厂。1.2关键使能技术支撑工业互联网+智能制造产业加速发展随着5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术与不同工业场景的深度融合，数字化管理、平台化设计、网络化协同、智能化制造、个性化定制、服务化延伸等新模式新业态蓬勃发展，为工业互联网+智能制造产业不断注入新动能。物联网技术在工业领域的广泛渗透，以及大量工业设备联网上云，极大提升了数据采集能力；5G具有超高速、低延时、广链接等特点，实现了人机物的广泛连接，带来网络的根本性变化，产生超级海量的数据资源，重构国家关键信息基础设施，支撑由消费互联向工业互联转变。云计算、人工智能等技术为各行各业提供了强大的数据计算能力，大幅降低企业数字化转型门槛，加速人与机器交互变革，激发各领域的数字化应用。分布式存储、大数据、区块链等技术充分释

放数据价值，驱动传统产业的数字化转型，孕育数据驱动的新模式新业态（表3）。表3全球工业互联网+智能制造产业核心技术概述核心技术简要阐述典型应用场景5G技术5G同时具有有线通信网络平台和无线通信网络平台，能够实现通信的移动、服务的多样化和个性化以及链接的广阔化,在现阶段相对比较开放的环境中可在一定程度上拓宽工业互联网的应用范围，不仅可以运用通信方式将任何事物之间有效地连接起来，而且还可以进行实时的监控、管制。5G网络具有低延时、高可靠性的特点，可以高效传递工业智能传感器所收集的人员、流程、设备、原料、环境等数据信息，使多设备几乎实时互联，自动分析自动决策，实现多设备协同作业。在生产环境危险系数较高的条件下，借由5G网络可实现精准远程设备操纵，保障生产安全。区块链技术区块链技术利用密码学技术和分布式共识协议，实现了数据多方维护、交叉验证、全网一致和不易篡改，在工业互联网中能够解决高价值制造数据的追溯问题，充分发挥在促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的作用，有助于打通数据孤岛，加速工业企业内部的生产流程管理和设备安全互联。生产企业将产品全生命周期数据，包括原材料批次、供应商信息、加工工艺参数和各环节质检数据写入区块链平台，监管机构通过调用智能合约获取所有运营状态信息，实现低成本、低介入、高可信度的监管和审计。分布式的生产和3D打印技术3D打印将进行线上设计和线下生产的高度融合，实现创业生产的轻量化，并带来生产分包形式的多样化，借助3D打印的生产制造方式可以创造出更多市场。3D打印属于增材制造，能够节省材料、简化工序、节省成本，对航空航天装备制造领域大有裨益，并且3D打印直接由设计数据驱动，可以快速验证设计，缩短产品的开发设计生产周期。

核心技术简要阐述典型应用场景数字挛生技术数字挛生技术是指通过数字空间实时构建物理对象（包括资产、行为、过程等）的精准数字化映射，基于分析预测以形成最佳综合决策，进而实现工业全业务流程的闭环优化。数字挛生技术以数据与模型的集成融合为核心，是由制造技术、信息技术及融合性技术交织形成的新产物、新模式。数字挛生技术不仅支持三维建模，实现无纸化的零部件设计和装配设计，还能用计算、仿真进行虚拟实验，从而指导、简化、减少甚至取消物理实验。在风洞试验、飞机故障隐患排查、极端环境条件实验等方面有良好应用。AR/VR技术VR技术是指以计算机、电子、信息和仿真技术为核心，利用各种现代科技手段来生成包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉在内的一体化的虚拟环境。VR可为用户提供沉浸式、无边界的虚拟体验，并具备自主性、构想性和多感知性等多种能力。在进行工业装配、设备维护前通过VR技术展开虚拟培训，使人员了解操作流程、操作细节和应急处理方案；在现场可以通过VR/AR终端获取增强图像叠加和装配可视化呈现，从而提高效率，降低成本，减少安全隐患。TSN技术TSN技术用以太网物理接口实现工业有线连接，并基于电气和电子工程师协会协议（IEEE802.1）实现工业以太网数据链路层传输。TSN技术遵循标准以太网协议体系要求，打破原有封闭协议模式，提高了工业设备的连接性和通用性，具有良好的互联互通能力。在提供确定性时延、带宽保证等能力的同时，TSN技术实现标准、开放的二层转发，提升了互操作性，为传统运营技术（OT）与互联网技术（IT）网络向融合扁平化的架构演进提供了技术支撑。TSN与5G结合，可以实现低延时、高可靠和确定性传输，替代部分有线工业以太网实现无线化，典型应用场景是机器人控制。在自动化产线中，结合传感器实现机器人和机械臂的环境感知、姿态控制、远程控制和自动控制。

核心技术简要阐述典型应用场景基于大数据的云计算技术基于大数据的云计算技术使得获取信息的模式多样化，对比以往的数据处理方法，其更具备可靠性和安全性，不仅加快了处理信息的进程，还能够大程度规避客户数据被盗的风险。其在网络端口中展开运作，应用限制不严苛，使得用户能够自如地获取信息来源以及运用数据。将多传感器采集的设备状态监测数据、运行数据和环境数据实时上传到云平台，通过设备全生命周期监测数据和数据挖掘技术，实现对设备故障的诊断、定位、报警或动态预测。边缘计算技术边缘计算技术是指通过靠近物或数据源头，实现计算、网络、存储等多维度资源的统一协同调度及全局优化。通过云计算、网络协同联动，边缘计算技术打通云、边、网、端等关键环节，实现了工业互联网数据的纵向集成，作为工业互联网数据的第一入口，边缘计算基础设施是各类工业应用的重要载体。边缘计算技术可满足工业在敏捷连接、实时业务、数据聚合、应用智能等方面的关键需求。应用于工业网关，整合工业现场的数据采集、通讯协议转换和数据传输和数据分析与决策功能，并分担云计算资源，有效改善设备和工业互联网平台之间数据上传下行的时延问题，现场进行设备监测和控制，提升车间智能化水平。工业智能技术工业智能技术是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿于设计、生产、管理、服务等工业领域的各个环节，实现了模仿甚至超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统。工业智能技术包括专家系统、机器学习、知识图谱、深度学习等，已在工业系统各层级、各环节广泛应用，并且其细分应用场景已达到数十种。5G摄像头或激光扫描仪实时拍摄产品高清图像，传递给云端或边缘端计算设备，经过基于人工智能算法模型的检测系统进行识别和分析，实现产品缺陷实时检测、自动分拣与质量溯源。

核心技术简要阐述典型应用场景制造物联技术制造物联是将网络技术、嵌入式技术、自动识别技术和传感器技术等电子信息技术与制造技术相融合，实现对制造资源信息与产品信息的动态感知、智能处理与优化控制的一种新型制造模式和信息服务模式，是推动制造系统向全球化、信息化、智能化、绿色化方向发展的重要力量。企业将企业信息系统与设备、机器人、传感器、采集器等硬件综合集成一个智能化信息系统，实现产品全生命周期数据的实时采集和管理，提升企业管理水平。机器软件技术在今天硬件产品和机械设备门槛越来越低和同质化竞争的时代，真正能够取得差异化优势的是软件。在此基础上将来的产品会走向服务化，而服务化有两个明显趋势：服务软件化和产品个性化。通过设备的嵌入式软件为用户提供增值服务，比如设备自我状态的监测、诊断和预警，降低维护成本；系统电力利用状态的自动检测与调节，降低碳排放。机器人技术随着美国在2011年宣布先进制造伙伴计划（AMP）,也明确提出了在移动互联网的技术基础上开发第三代智能机器人，例如谷歌公司强势收购了很多视觉系统相关公司，希望建立非常强大的工业机器人系统。机器人是智能生产执行体之一，机器人通过传感器实时收集信息，与其他设备交换信息，基于知识库或智能算法进行自主分析、自主决策，实现柔性生产。工业互联网的系统安全技术对信息的获取和篡改是许多网络攻击的主要形式，在工业互联网时代这些信息不仅分布在云端，而且也存在于遍布各地的超级计算终端、移动互联终端乃至传感器，因此加强软件保护、保证安全级别是一项关键议题。需建立完备的系统安全应急体系，保障工业互联网的设备安全和网络安全。遵循“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的总体原则；对网络边界、区域、主机等进行安全防护，提升生产网防攻击、抗干扰能力，保护生产系统的安全、稳定运行。1.3工业互联网产业升级支撑作用持续增强新型工业生态体系逐渐完善。链式、线性关系的工业体系逐步被网状、多元关系的新型工业生态体系取代，正推动形成“制造+服务”、"平台+APP”、“虚拟+实体”的新型工业生产模式。一方面，新产业发展加快制造业服务化进程,工业互联网产业化发展迅猛，成为生产性服务业的重要组成部分。根据国际市场研究机构MarketsandMarkets最新发布的研究报告显示，2020年全球智能制造市场规模将达到2147亿美元，预计到2025年，这一数据将增至3848亿美元，期间年复合增长率约为12.4%。其中全球工业互联网平台总体市场高速增长，预计2023年全球工业互联网平台市场规模将增长至138.2亿美元，预期年均复合增长率达33.4%。另一方面，随之而来的组织、管理、文化等变革也正在发生，大部分在数字化转型前沿的工业企业已经逐步与信息化、数字化或工业互联网等服务商携手，制造企业与服务商合作、服务商之间合作、制造企BM ■■■■业之间合作成为未来趋势。Chi】产业发展跨界融合趋势明显。跨界融合已在消费领域蔚然成风，并逐步向制造领域延伸，正在形成制造业与金融、零售、能源、医疗、农业等各领域深度融合的产业新形态。消费数据被逐渐应用到生产端，基于3D数据模型的用户定制在鞋服行业已有较多应用，产品溯源能够帮助消费者跨越千里追踪到一盒牛奶来源的牧场。生产数据正在被应用到更广阔的领域，设备共享、产能预售、供应链金融等新模式也成为推动中小企业轻资产运转的重要力量。总的来看，工业互联网平台已成为新模式新业态的依托载体，正在加快数据互联互通，深度挖掘跨界融合创新业务，推动一、二、三产业融通发展。1.4工业互联网+智能制造新业态新模式加速涌现全球工业互联网+智能制造产业在拥有核心技术和相应产业支撑的基础上才得以迅猛发展，现阶段工业互联网平台数量不断增加，质量不断提高，可实现的功能日益完善，对于智能制造领域的发展发挥着关键的推动作用，催生了一系列可复制、可推广的应用模式。目前来看，全球工业互联网+智能制造产业的应用模式存在诸多明显的发展趋势，如表4所示，包含智能化生产、网络化协同、规模化定制、服务化延伸、数字化管理5个方面的内容。表4工业互联网+智能制造应用模式概况应用模式简要阐述智能化生产智能化生产是企业基于工业互联网优化整个生产流程并做出智能化决策的过程，其对于企业生产成本的降低、产品质量的提高和生产运营效率的提升都有显著的优势。智能化生产主要应用方向包括可制造性预测、工艺流程优化、设备运行优化、生产管理优化以及质量管理优化。网络化协同网络化协作是一种基于工业互联网技术的资源整合的新模式，将不同企业、不同行业、不同产业的资源集合在一起，在生产过程中完成协同设计与制造、众创众包和供需对接等新生产模式。这种新的生产模式能够大幅降低产品的研发与制造成本，缩短生产周期。规模化定制规模化定制基于精准汇聚和获取用户需求，通过制造资源灵活配置和柔性生产，实现产品的大规模定制。目前越来越多的企业将规模化定制作为改革创新的基点和跳板。企业在致力于提升产品与消费者差异化需求匹配的同时，也在积极运用智能化生产等方式提高生产效率，以抵消多品种定制带来的成本上升。目前规模化定制主要包括模块化设计、混线柔性生产和定制个性化服务。应用模式简要阐述服务化延伸服务化延伸指企业在依托智能产品网络接入的基础上，通过对智能产品的运行数据和用户体验反馈数据进行汇聚和分析，除了传统的产品服务外，也提供远程维护、性能优化升级等很多增值服务，这样就可以实现优化产品设计和服务的新模式。企业将不再是单一的产品提供者，而是基于产品的服务提供商，从而促使企业实现新的服务增值盈利模式。企业提供的增值服务不仅能够满足用户在产品使用过程中的多样化需求，还有助于延长产品的生命周期，拓展企业的收益来源。数字化管理数字化化管理是指企业通过信息技术融合应用，打通核心数据链条，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重构企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务业务活动。数字化管理可以提升管理效率，有效整合企业资源、利用数据生产要素、盘活数据资产，构建企业数字化能力体系，应对疫情等突发事件。2我国工业互联网+智能制造产业发展分析DICIEST2.1我国大力推动新一代信息技术和制造业融合发展Chi工业互联网行业是我国产业政策重点支持发展的高新技术产业之一。自2015年以来，我国在智能制造和工业互联网领域持续推出新政。2020年6月30日，中央深改委审议通过《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》，是中央对融合发展提出的新部署、新要求、新蓝图，核心是要顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，以智能制造为主攻方向，夯实融合发展的基础支撑。2015—2020期间，智能制造的转型更多是以云为基础设施的建设，以及标准梳理、示范项目为主。系列举措的出台为我国工业互联网产业的蓬勃发展营造了极为有利的外部环境条件，促进工业互联网应用爆发（表5）。表表5我国工业互联网+智能制造政策（2019—2021年）政策时间颁发主体主要内容及影响《“十四五”智能制造发展规划》（征求意见稿）2021年工信部智能制造需要长期坚持，分步实施。到2025年，规模以上制造业企业基本普及数字化，重点行业骨干企业初步实现智能转型。到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化，骨干企业基本实现智能转型《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》（征求意见稿）2021年工信部围绕促进产业基础高级化、产业链现代化，体现数字转型、智能升级、融合创新等内容，加强数字挛生、5G、区块链等新技术的融合应用，指导细分行业开展智能制造行业应用标准研制和标准体系建设，满足未来3年我国智能制造发展需要。《工业互联网创新发展行动计（2021一2023年）》2021年工信部到2023年，新型基础设施进一步完善，融合应用成效进一步彰显，技术创新能力进一步提升，产业发展生态进一步健全，安全保障能力进一步增强。工业互联网新型基础设施建设量质并进，新模式、新业态大范围推广，产业综合实力显著提升。《中小企业数字化赋能专项行动方案》2020年工信部培育推广一批符合中小企业需求的数字化平台、系统解决方案、产品和服务，助推中小企业通过数字化网络化智能化赋能实现复工复产。《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》2020年工信部改造升级工业互联网内外网络。推动基础电信企业建设覆盖全国所有地市的高质量外网，打造20个企业工业互联网外网优秀服务案例。鼓励工业企业升级改造工业互联网内网，打造10个标杆网络，推动100个重点行业龙头企业、政策时间颁发主体主要内容及影响1000个地方骨干企业开展工业互联网内网改造升级。面向垂直行业新建20个以上标识解析二级节点，新增标识注册量20亿。《关于2019年工业互联网试点示范项目名单的公示》2020年工信部将包括“5G+工业互联网”集成创新应用、标识解析集成创新应用及网络化改造集成创新应用在内的网络方向、平台方向及安全方向等81个项目核定为2019年工业互联网试点示范项目。《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》2019年发改委推动先进制造业和现代服务业相融相长、耦合共生。到2025年，形成一批创新活跃、效益显著、质量卓越、带动效应突出的深度融合发展企业、平台和示范区，企业生产性服务投入逐步提高，产业生态不断完善，两业融合成为推动制造业高质量发展的重要支撑。《工业和信息化部办公厅关于印发“5G+工业互联网”512工程推进方案的通知》2019年工信部到2022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“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。2.2智能制造和工业互联网体系建设不断完善加快推进智能制造是加速我国工业化和信息化深度融合、推动制造业供给侧结构性改革的重要着力点，对重塑我国制造业竞争新优势具有重要意义。“智能制造、标准先行”，标准化工作是实现智能制造的重要技术基础。“十三五”期间,我国发布285项智能制造国家标准，主导制定47项国际标准，涵盖了企业生产制造的全流程，我国进入全球智能制造标准体系建设先进行列。2021年7月7日，工信部发布《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》（征求意见稿）。征求意见稿指出，到2023年，制修订100项以上国家标准、行业标准，不断完善先进适用的智能制造标准体系。作为智能制造环境下技术创新、制造模式创新和商业模式创新的坚实基础和重要载体，我国工业互联网正处于起步发展期到快速成长期的关键转折点，已基本形成有自身特色、有差异化、有自主知识产权的多层次和系统化的工业互联网体系（表6）。表6我国智能制造和工业互联网体系建设情况体系建设智能制造标准体系建设智能装备标准：主要包括识别与传感、人机交互系统、控制系统、增材制造、工业机器人、数控机床及设备、智能工艺装备等7个部分。其中重点是识别与传感、控制系统和工业机器人标准。智能工厂标准：主要包括智能工厂设计、建造与交付，智能设计、生产、管理、物流和集成优化等部分，其中重点是智能工厂设计、智能工厂交付、智能生产和集成优化等标准。智能服务标准：主要包括大规模个性化定制、运维服务和网络协同制造等3个部分，其中重点是大规模个性化定制标准和运维服务标准。智能赋能技术标准：主要包括人工智能应用、工业大数据、工业软件、工业云、边缘计算等部分，其中重点是人工智能应用标准和边缘计算标准。

工业网络标准：主要包括体系架构、组网与并联技术和资源管理，其中体系架构包括总体框架、工厂内网络、工厂外网络和网络演进增强技术等。工业互联网体系建设工业互联网的技术标准体系：面向工业互联网的智能制造不仅需要单项技术或装备的突破与应用，更需要建立跨行业、跨领域的工业互联网平台架构与技术标准体系，解决智能制造的数据集成、互联互通等基础瓶颈问题，从而满足不同行业的智能制造需求，掌握智能制造的技术发展主动权和话语权。面向工业互联网的技术创新体系：工业互联网打通企业边界，主体企业、参与企业、数据资源和边界资源通过跨界协作实现协同研发、协同制造、用户参与设计，引发了产业价值链、产品系统构造、生产方式、制造资源组织方式、服务模式的重大变革，进而对工业企业的技术创新体系提出了重要挑战。面向工业互联网的制造模式创新体系：制造模式也会发生变革，基于工业互联网平台，建立全程透明的信息服务，实现用户需求与制造全流程的无缝对接。通过精准高效的柔性生产、用户驱动的产品迭代，从以企业为中心的大规模制造向以用户为中心的大规模定制模式转变，实现整个制造价值链的升级。面向工业互联网的商业模式创新体系：面向工业互联网，以众创、众包、众智、众筹、协同创新和服务创新等形式进行商业模式创新，构建以消费者为中心，以个性化营销、柔性化生产和精准化服务为主要特征的线上线下结合的产品服务体系，从而进一步拓展企业线上平台支撑和线下服务的商业链条，重新构建整个商业模式。面向工业互联网的制造服务创新体系：以实现产品服务化和制造过程服务化为目标的制造服务价值网络具有制造与服务跨界融合关联、增值机理复杂多样、业务协同动态多边等特征。围绕制造企业主导的制造服务价值网络，有很多科学技术问题需解决，如制造与服务融合的价值网络重

构技术、制造服务价值网络运行控制技术、基于故障诊断与质量改进的服务全生命周期闭环质量控制技术等。2.3工业互联网产业链条不断拓展延伸从整体上看，工业互联网产业链十分庞大繁杂，大体可分为设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等6大部分。其中：设备层是指包括智能生产设备、生产现状智能终端、嵌入式软件及工业数据中心；网络层是指包括工厂内部和外部的通信;平台层包括了协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台；软件层包括了研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节应用层是包括了垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用；而安全体系则包括安全配置与管理、安全监测与分析、通信与连接防护、终端防护及数据防护，其渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障,如图1所示。牛？芯片｛牛电源微空制開涂菠材料电路.中游电容式羽传的红畋体传感器粉尘传跡MEMS传®®•下游智能交通智能家居）頒电子•基于PC的现覚系统光源镜头1^01卡图像st®软件皆•底层开麺（孩心零部件瞰雌供前•集成和软件服务商（二次开发）传感器工业以太网智能终端生产设,工厂内网设备层I,层工厂外网假入，件工业IDC平台层如图1所示。牛？芯片｛牛电源微空制開涂菠材料电路.中游电容式羽传的红畋体传感器粉尘传跡MEMS传®®•下游智能交通智能家居）頒电子•基于PC的现覚系统光源镜头1^01卡图像st®软件皆•底层开麺（孩心零部件瞰雌供前•集成和软件服务商（二次开发）传感器工业以太网智能终端生产设,工厂内网设备层I,层工厂外网假入，件工业IDC平台层现场总线PLCFPGADSP诵信模蛆互联网移动网专用网-:dk服务器:.地存储器:,配我源: •工Ik机器人RFID射频技术•3D打印机；控制芯片 •智能机床监螭端 ；-机器视觉安全体系国垂直行独.能源.化工•医药累言.其他.汇川技术-泰川机床•埃斯顿•上海机电•华中跋控*中大力德,望远谷•复旦微电子♦传感嚣♦机器祝觉•高德红外・精测电子.科陆龟子.博众結工•瑞声科技・赛腾股份•华工科技・劲拓股份.中航电測.美亚光电•大立細，•航天机电・先导智能•歌尔声学・华兴源创•汉威电子・天远三至工业APP,研发*，管理服务软件层•格林♦BearingPoint*■Thetaray工业数据分析-够辙-能源分析，彳艇链•智能诊断应用层台台台台平平平平发造易成研制交集研■设计I信息管理CADPDMPLMEPRCRMEAM分析•GE•海尔智家•用友.东方国信.浪潮MESHMISCADA:•阿里巴巴图1工业互联网产业链（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晩，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。目前有基础、有条件、有需求、有上云潜力的工业设备主要有：以炼铁高炉、工业锅炉为代表的高能耗设备；以发动机、大中型电机、大型空压机为代表的通用动力设备以风电、光伏设备为代表的新能源设备和以工程机械、远洋船舶、数控机床为代表的高价值智能设备以智能水表、智能燃气表为代表的仪器仪表等专用设备。作为自动化智能设备的关键部件，传感器是工业互联网的基础和核心，被广泛应用于智能交通、智能家具、消费电子等众多领域（表7）。〈表7传感器产业主要企业企业名称分类主要领域主要产品高德红外专注传感器电力、医疗、消防、公安、科研、建筑、交通夜视红外热成像仪瑞声科技专注传感器消费电子行业MEMS麦克风中航电测专注传感器.— ■ ■ ■ jg■. ■电子元器件、交通运输、航空仪器仪表板式传感器、不锈钢传感器、合金钢传感器、铝传感器、微型传感器汉威电子专注传感器物联网综合解决方案及居家智能与健康等行业气体传感器美新半导体专注传感器半导体器件及集成电路生产设备加速度传感器格科微电子专注传感器集成电路及相关电子产品的设计，研发，测试，图像传感器CMOS图像传感器科陆电子包含传感器新能源电动汽车生态圈、新能源并网发电运营、智慧能源的保险和融资服务电力传感器华工科技包含传感器机械制造、航空航天、汽车汽车、家电用温湿企业名称分类主要领域主要产品工业、钢铁冶金、船舶工业、通信网络度、雨量传感器大立科技包含传感器机电设备、计算机、软件及网络工程、电子产品、集成电路红外热成像仪航天机电包含传感器高端汽车零部件、新能源光伏、新材料应用汽车用传感器歌尔声学包含传感器消费电子领域MEMS麦克风产业链中游。行业中游为互联网平台，从架构上可以自底向上分为边缘层、laaS层、PaaS层和Saas层(工业APP)。边缘层是最接近设备和人等资源的层次，该层次负责收集数据、向顶层传输数据以及分担云端计算压力，围绕数据过少、数据过杂和数据过多可以分别提供数据采集、协议转换、边缘智能等解决方案；lasS层属于公共资源层，是包括服务器、存储、网络、虚拟化在内的云基础设施；PasS层可以理解成计算机操作系统，工业PaaS上每项功能都是一个微服务组件，以“搭积木”的形式被调用，百万工业APP可以同时被封IHhl■II[TFIIIVI-jrwJFJL11■ ll^l装。工业PaaS层包括通用PaaS平台、工业大数据分析平台、工业应用开发工具与工业微服务组件。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。产业链下游。产业链下游主要是适用于工业互联网典型应用场景的工业企业。工业互联网产业联盟于2019年2月发布的《工业互联网垂直行业应用报告》中对轻工家电行业、工程机械行业、电子信息行业、钢铁行业、高端装备行业、建筑行业、船舶行业及电力行业8个行业在工业互联网中的应用场景进行了构想，总结得出虽然各行业实践工业互联网路径各不相同，但最终工业互联网应用将经历“单点应用-单链应用-产业链应用”的3个发展阶段，我国目前企业大多处于单点应用的初级阶段。基于以上3个阶段发展，工业互联网应用未来前景和最终目标是社会化生产，即从需求预测到资源调度、从产品设计到产品服务、从生产优化到运营管理的全系统全链条智能化应用，实现制造业全面系统性优化。2.4“平台+新技术"解决方案从试点探索到规模应用当前我国大数据、人工智能、边缘计算规模应用效果凸显（图2）。大数据、人工智能、边缘计算应用场景最广泛，并且在半数以上的应用场景中实现了规模化复制。数据是其他技术应用的基础，大数据、人工智能和边缘计算在发挥数据要素价值方面作用显著，一方面通过数据的高级分析，实现动态感知、反馈控制与智能决策，能够极大提高生产运营效率与决策精准度，发现行业新知识、新规...BMMM■■■■律、新方法另一方面通过发挥工业互联网远程协同、全面连接等优势，可推动工业数据的在线、流动和共享，实现业务协作与跨界融合。5G、区块链、数字挛生和AR/VR在特定场景实现应用探索。这些技术已在2/3的应用场景实现试点应用，在少数特定场景中实现复制推广。“平台+5G”入局时间短、发展快，凭借高速率、低时延、高可靠的特性，能够解决复杂环境下生产过程不透明、产品质量缺陷检出率低等问题。“平台+数字挛生”开发难度大、价值高，通过数据建模、监测分析、虚实对照等服务，实现覆盖产品研发、模拟测试、生产制造、市场服务的全生命周期管理。“平台+区块链”与商业模式相结合，为数据要素的配置、交易及管理提供了新的解决思路，在增强

数据可信、提升协同效率、建设安全共享机制等方面的作用较为显著。“平台+AR/VR”在培训方面成效显著，包括在产品研发、生产制造、设备运维等环节辅助人员动作，通过虚拟数据与现实场景的沉浸式结合，让新员工快速具备老师傅的技能水平。新技术组合成为主流应用模式，实现技术能力的优势互补。在工业互联网平台开放、兼容的生态体系下，各类新技术通过发挥各自优势，实现了基于平台的组合应用，展现出了较强的落地性、价值性与创新性。“大数据+人工智能”能够发现新工艺知识并形成创新优化方案；“5G+人工智能”应用于质量检测环节可显著提升不良品的检出率，降低人工成本；“边缘计算+云计算”应用于生产过程管理，通过边云协同可实现远程控制与反馈优化在设备运维场景中，“数字挛生+AR/VR”能够帮助设备运维人员快速上岗，减少经验依赖。桜业优心务化研发设计优化生产过程优化5G区块链分享制造按需定制高密度工艺优化质量优化供应链管理管理决策优化设备资产管理安全生产节能减排产业协同产融合作桜业优心务化研发设计优化生产过程优化5G区块链分享制造按需定制高密度工艺优化质量优化供应链管理管理决策优化设备资产管理安全生产节能减排产业协同产融合作图2工业互联网解决方案技术应用密度图2.5工业互联网+智能制造产业集聚效应显现工业互联网+智能制造产业主要包括工业互联网应用服务、智能制造装备及产线集成服务、智能制造核心零部件、以及企业应用软件和智能嵌入式软件系统。我国主要的工业互联网+智能制造产业包括京津冀经济圈、长三角经济带、粤港澳大湾区三大产业集群。在京津冀经济圈中，北京已经形成完整的工业互联网产业体系，并聚集了一批工业互联网平台及细分领域龙头，为进一步发展工业互联网奠定了良好基础。而长三角通过推进长三角工业互联网一体化示范区，打造工业互联网产业高地,具有显著的头雁效应，为全国工业互联网发展起到示范作用，并为将来打造世界级智能制造示范区打下坚实基础。粤港澳大湾区形成了以产业链协同为特色的制造业产业集群，珠海、江门、惠州、佛山的工业产业均高于服务业，工业互联网具备较大的应用空间与价值，深圳前海打造工业互联网平台先导区，构建区域战略叠加新动能。BM ■■■■(1)京津冀经济圈。京津冀经济圈主要是以北京市为核心，带动津冀两地。北京市工业互联网行业的发展致力于构建'高精尖"产业体系，推动人工智能、5G等新一代信息技术和机器人等高端装备与工业互联网融合应用，培育了20个以上具有全国影响力的系统解决方案提供商，打造了20家左右的智能制造标杆工厂，形成了服务京津冀、辐射全国产业转型升级的工业互联网赋能体系。立足工业互联网及智能制造服务等软件领域优势之上，北京市计划“十四五”实施“新智造100”工程，到2023年，全面推进实施制造业“十百千万”升级计划，打造万亿级别北京智造产业集群。(2)长三角经济带。该经济圈以上海为中心，着重加快发展工业互联网,支持大型龙头企业建设企业专网。截至2022年，将建设20个具有全国影响力的工业互联网平台，可实现工业互联网对实体经济的显著引领带动效能，工业互联网核心产业规模将达到1500亿元人民币等。江苏实体经济发达，制造业规模连续多年位居全国第一,智能制造将成为江苏工业经济转型升级的主要推动力。上海市制定《上海市智能制造行动计划（2019—2021年）》，到2021年，上海将打造成为全国智能制造应用新高地，推动长三角智能制造协同发展。目前,长三角制造业无论从产业规模、特色产业还是融合发展、体制机制创新等方面,都已走在全国前列。汽车、生物医药、绿色化工、智能制造、新材料等产业优势突显，正在培育一批世界级先进制造业集群。由上海市、江苏省、浙江省、安徽省“一市三省”相关部门联合签署的长三角区域一体化工业互联网公共服务平台、长三角G60工业互联网创新应用体验和推广平台等一批平台以及ABB机器人、上汽乘用车临港基地、三菱电梯智能机器人仓库等一批无人工厂项目将陆续启动建设。]\i nil lxi_uii<i（3）粤港澳大湾区。广东省于2020年在全国率先建成完善的工业互联网网络基础设施和产业体系，培育形成了20家具备较强实力、国内领先的工业互联网平台，汇聚了一批如大族激光、金蝶等智能装备制造和解决方案提供企业,领跑全国智能制造产业市场。当前，广州建成了定制家居行业标识解析二级节点，定制家居公共服务平台成功入围了广东省首批产业集群工业互联数字化转型试点。此外，工业互联网标识解析国家顶级节点正式在广州开通，成为全国5个节点之一，带动着广东省内其它市，以及福建、广西等地接入广州顶级节点，促进了区域工业互联网平台的建设和发展。2021年7月，广东省印发《广东省制造业数字化转型实施方案（2021—2025年）》实施方案提出，到2025年，推动超过5万家规模以上工业企业运用新一代信息技术实施数字化转型，带动100万家企业上云用云。（4）中西部集聚区。以武汉、长沙、重庆为代表的中西部集聚区智能装备产业起步较晩，落后于东部地区，尚处于自动化阶段，但依托外部的科技资源,在机器人领域已形成优势且增势强劲，涌现出埃夫特等行业龙头企业。同时依托华中科技大学、武汉邮电学院、中科院西安光机所、中国工程物理研究院等高校及研究院所优势，以先进激光产业为智能制造发展“新亮点”，发展出了技术领先、特色突出的先进激光产业。我国部分城市对工业互联网+智能制造政策补贴情况如表8所示。表8我国部分城市对工业互联网+智能制造政策补贴情况各地方对工业互联网+智能制造政策补贴地方政策具体补助深圳技术装备及管理智能化提升项目按照不超过申报单位上年度实际完成技术改造投资额中智能化改造部分（含制造及配套环节投入）的20%给予扶持，且年度最高不超过2000万元，其中对固定资产投入的扶持比例不少于70%。深圳《深圳市人民政府办公厅关于印发深圳市工业互联网发展行动计划（2018-2020年）及配套政策措施的通知》对于工业互联网应用项目，对项目投入的30%给予资助，最高资助不超过300万元；对跨行业跨领域工业互联网平台，对项目投入的30%给予资助，最高资助不超过1000万元。支持制造业企业开展“5G+工业互联网”技术改造，对经认定项目给予不超过总投入12%的奖励，最高500万元。苏州《苏州工业园区关于支持“5G+工业互联对国家级跨行业跨领域平台、垂直行业平台，按不超过其建设总投入的30%予以奖励，最高支持3000万元和1000万元。对“5G+工业互

各地方对工业互联网+智能制造政策补贴地方政策具体补助网”融合发展的若干措施》联网”领域的新设立企业，给予不超过已实缴注册资本2%的一次性补贴，最高500万元。天津《天津市关于进一步支持发展智能制造的政策措施》对国家级或市级智能制造领域试点示范、新模式应用企业，给予最高1000万元支持对国家或市级工业互联网平台、内外网络、标识解析节点建设、制造业与互联网融合等试点示范项目，给予最高2000万元支持。佛山《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》每年认定一级数字化智能化示范工厂不多于10家，最高一次性奖励2000万元认定数字化示范车间不多于100个，给予一次性200万元奖励；每年认定不超过30个（含）市级工业互联网标杆示范项目，按不超过项目已投入金额的30%（含）进行奖补，单个项目奖补最高不超过300万元（含）。合肥《支持数字经济发展若干政策》对工业互联网试点示范企业（项目）给予一次性奖补最高100万元。广州《广州市深化工业互联网赋能改造提升五大传统特色产业集群的若干措施》对符合条件的供应商联合体建设项目，给予联合体项目最高不超过1500万元补助。2.6金融投资机构持续加码工业互联网领域一是非上市投融资活动高度活跃。受新冠肺炎疫情影响，大量金融机构在2020年放缓投资节奏，但工业互联网行业实现强劲逆势增长。据国家工业信息安全发展研究中心跟踪监测，国内工业互联网行业全年非上市投融资事件共310起，同比增长58.2%，其中超三成事件达亿元规模，披露总金额突破350亿元,同比增长38.6%。云天励飞、京东工业品、汇川控制等企业先后完成超2亿元规模的大额融资。跨行业、跨领域工业互联网平台融资活跃，浪潮云于3月和8月分别完成C轮融资和1.5亿元战略融资，投后估值高达100亿元。海尔卡奥斯在3月和7月分别完成金额达9.5亿元和2亿元的A轮及A+轮融资，刷新我国工业互联网平台A轮融资金额的最高记录。树根互联在12月完成8亿元C轮融资，成为信息技术领域新晋独角兽企业。工业互联网安全领域成为机构关注重点，长扬科技先后完成B轮融资和1.5亿元C轮融资，六方云完成了数千万元规模的B轮融资和战略融资，安天科技、渊联技术、木链科技、中睿天下等企业也均在2020年实现两轮及以上融资（图3）。二是资本市场日益青睐成熟项目。2020年资本对于用户规模大、数据质量高、商业模式相对成熟的工业互联网企业呈现更高关注，投资偏好逐渐向中后期项目转移。2020年工业互联网行业中后期项目数量占比达52.58%，较上年提升近5个百分点。此外，2020年交易金额在千万元级别的项目占比高达57.81%，虽然较2019年的62.96%有所下降，但依旧占据近6成比重，可见UJ1 ] 111 l|l工业互联网行业项目投融资金额当前仍以千万元级为主。2020年552019年 62.96%0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00%■亿元级■千万元级■百万元级图32020年工业互联网行业非上市投融资交易金额分布三是试点城市引领作用充分显现。2020年工业互联网行业非上市投融资案例主要聚集于北京、广东、上海、江苏和浙江。北京持续发挥在人才、资源、要素等方面的聚集效应领跑全国，完成75起案例。广东凭借国内电子信息产业重镇的雄厚基础和先发优势居全国第2位，完成64起案例。上海依托企业数量多、行业分布广的良好基础，完成59起案例，居全国第3位。江苏、浙江凭借在互联网、平台软件及智能制造领域的优势，分别完成38起和28起案例。此外，山东、福建等地区的工业互联网行业投融资也相对活跃。四是上市企业投资价值获得认可。随着政策层面的大力引导支持，资本市场对于行业的投资意愿进一步增强。Wind数据显示，国内工业互联网企业的总市值占比由2019年12月的2.99%提升至2020年12月的3.35%。在已上市龙头企业方面，宝信软件、三一重工、用友网络等工业互联网企业全年市值涨幅高达111.66%、106.43%和101.76%。与此同时，瑞松科技、云涌科技、奇安信、中控技术、奥普特等一批聚焦工业互联网领域的企业成功登陆科创板，上市首日涨幅均达80%以上，募集资金总额达184.93亿元。2.7融合应用走深向实拓展发展新赛道Chi】工业互联网平台已成为我国制造业转型升级的重要引擎，其应用范围持续扩大，由钢铁、石化、装备制造等行业向服务、汽车等行业拓展，已覆盖40余个国民经济重点行业。随着新一代信息通信技术与各领域融合集成创新的持续提速，工业互联网对各行业赋能的广度和深度将进一步加深。面向旧动能改造，高端装备、电子信息和消费品等行业的智能解决方案持续涌现，以“提质、降本、增效”为目标有效引领行业高质量发展。面向新动能培育，融合创新成为行业转型主旋律，催生出制造协同、能力共享、零工经济等一批新模式新业态，加速拓展市场新空间（表9）。网络方面，将在工厂内外催生出多元化的需求和应用场景，衍生出多元化的发展赛道。“5G+工业互联网”优势行业和特色应用加速形成，在融合云计算、大数据、人工智能等技术的基础上，广泛赋能采矿、钢铁、港口、电力及电子设备制造等众多行业，适用范围覆盖远程操控、设备协同、无人巡检、环境监测等众多应用场景并将进一步扩大。边缘计算技术仍将继续处于发展初期，但随着我国两化深度融合、智能制造、工业互联网创新发展工程等专项行动的持续推进,2021年相关企业、行业、区域综合集成应用实践也将加速涌现。标识解析方面，产业生态体系将持续发展壮大，有望带动更多主体积极参与，催生出更多的发展机遇。业界对于标识解析的共识逐步扩大，2020年网络与标识领域的创业创新企业相比2019年数量大幅增加了62.5%，在汽车、通信、装备等多个行业中探索多场景应用，形成了产品追溯、供应链管理和全生命周期管理等典型应用模式。面向未来，随着各项标识