1.1.1 2024-2028年中国工业互联网行业影响因素分析
一、有利因素
（一）全面布局、推进工业互联网建设
当前，我国正在积极布局工业互联网，在政策和市场的双重驱动下，我国工业互联网发展正在步入快车道。一方面，工业互联网关键技术不断成熟，越来越多的工业互联网平台涌现，另一方面，来自ICT以及传统工业领域的企业加速进入这一市场，携手推进产业的发展。
一是应用面向多领域在拓展，工业互联网已经广泛应用于石油石化、钢铁冶金、家电服装、机械、能源等行业，网络化的协同，服务型的制造，个性化的定制等新模式、新业态在蓬勃兴起。助力企业提升质量和效益，并不断催生出新的增长点。
二是体系建设在全方位地推进，窄带物联网实现了县级以上地区的全覆盖，IPv6改造基本完成，标识解析体系，五大国家顶级节点，十个行业和区域的二级节点初步建立。国内具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台总数超过了50家，重点平台平均连接的设备数量达到了59万台。工业的APP创新步伐也在明显地加快，我们还建立了国家、省和企业三级的安全监测平台的系统，正在同步地加快建设。
三是生态的构建呈现出多层次推进，工业互联网产业联盟成员数量突破了1,000家，与美欧日国家和地区的产业组织在技术创新、标准对接等方面开展了深度的合作，这些都引领着跨界行业的企业深度协同突破。
（二）AI助力工业互联网发展
AI在工业领域落地时间间隔不断缩短，近年来伴随ChatGPT带来的通用AI大模型突破，工业互联网领域AI应用将迎来快速落地和发展。
1、高性能AI将极大的提升工业互联网的安全性和可靠性
生成式人工智能在预测和分析能力上有着飞跃式的突破，将极大的提高控制、分析和预测的精度。工业互联网接入的一大难点是制造业企业特别是重点领域企业对生产过程的安全性有着很高的要求，因而对控制、分析和预测精度的要求极高。生成式人工智能在预测能力上有着飞跃式的突破，对制造装备实时运行优化将产生巨大助力。比如，通过建设人工智能发动机质检平台，将工业相机的数据通过边缘计算技术分流至云平台，实现了在统一缺陷图像库下，基于机器视觉发动机质量的协同检测。以单条生产线计算，节省检测工位70%，缺陷识别率达到99.86%，误判率不高于2%，这意味着当前工业AI可靠性可实现高于人工。
此外，AI的进展也将助力于网络安全防御能力提升。网络安全防御的基础之一在于网络流量的分析识别以及判断，实现网络安全态势感知和威胁监测，并通过安全运维化解和防御网络攻击。AI大模型在学习、分析、识别乃至处理上相对于人类具有高效的优势，有助于提升网络安全防御能力，降低网络安全事件损失，提高工业互联网安全水平。如基于GPT的Microsoft Secure Copilot可以将原本耗时几小时甚至十几小时的勒索软件事件处理降至分钟级。
2、高性能AI将进一步提升工业互联网人机协同水平
人机协同制造，即通过人工智能对生产数据进行分析和预测，实现制造过程的自动感知、智能分析、自主决策和精准控制，提升机器和机器、系统和系统、机器和系统之间的高精度、自组织协同能力，逐步推动生产过程向精益化、无人化发展。随着当前AI技术大爆发，工业互联网人机协同水平的进一步提高值得期待。比如晶硅光伏电池智能无人生产线，通过工业互联网平台对工业机器人、AI视觉检测系统等高效连接、实时控制，实现人机协同推动制造柔
（三）“5G+工业互联网”模式建设加速
工业互联网的网络体系分为网络互联、数据互通和标识解析三个部分，其作用在于实现工业互联网数据要素的传输，实现数据传递信息的互相理解，并进行数据要素的标记、管理、定位。这个过程涉及到企业内网、企业外网等各市场参与主体的信息互联，对联网数量、网络传输质量和网络协同能力都提出了更高的要求。
当前“5G+工业互联网”正在成为数字化转型新模式，相较于4G网络，5G在各方面方面取得了质的突破，其中最大的突破之一是将延时从4G网络的60-98ms下降至不到5ms。延时低带来了更高的下载速度，同时5G网络在信号传输技术、通道信号频率、单元格密度等多方面都有很大提升。4G网络在视频、语音等场景取得了广泛的应用，消费互联网得以诞生，而5G满足了工业互联网对于“低时延、高可靠、广覆盖”的网络要求，“5G+工业互联网”模式为大规模数据、资源的互通协作带来可能，成为工业互联网发展的重点方向。
（四）工业互联网平台加速落地，赋能作用日益提升
工业互联网平台企业针对企业和地方政府的不同需求，协助地方政府和企业打造区域、行业和园区工业互联网平台，逐渐形成工业互联网平台1+N服务模式，为行业及区域制造业提供工业互联网平台解决方案。通过区域工业互联网平台，地方政府及企业可以利用行业洞察、企业画像、工业舆情等工业云服务实现区域产业洞察和行业/产业分析，了解区域产业发展现状，辅助决策。通过各种工业应用服务，区域内中小企业可以快速实现设备上云、实时供应链和大数据分析应用，快速提升企业数字化、网络化和智能化水平。
腾讯工业互联网平台以区域工业互联网平台建设为抓手和着力点，通过与地方政府部门合作，根据当地产业特点，打造腾讯工业云基地、以及结合当地产业的区域工业互联网平台。用友与云南苗乡三七企业合作，打造三七行业的产业互联网平台，将当地企业1,800家种植农户连接起来，按照现代工业的方式组织三七的种植、加工、储运、交易等环节，服务种植户、加工商、仓储服务商、三七B端和C端客户，为全产业生态参与者创造价值。
二、不利因素
（一）行业关键共性技术受制于人
工业互联网的产业链以物联网为依托，涉及芯片、软硬件制造、系统集成、网络运营、应用服务和客户等多个环节，一些环节的建设能力还处于缺位状态。根据相关数据显示，工业互联网相关的一些关键技术与核心部件仍然受制于人，一些应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。尤其是工业软件“卡脖子”问题，在工业企业数字化、网络化和智能化控制以及商业模式创新中制约了制造业的高质量发展。由于国产工业软件起步比较晚，缺乏深厚的工业积累，在用户界面、软件功能、系统架构和平台化、开放性等方面与国外大型软件公司的软件产品和售后服务还存在一定的差距。
（二）平台开发与应用落地存在差距
目前我国工业互联网正处在由重视平台开发向重视应用落地的转换阶段，工业互联网模型复杂、业务链长、可靠性要求高，难以复制消费互联网以平台开发实现快速规模化的经验，在制造场景中的落地面临更大考验。
一是解决方案能力不足。工业互联网平台是一个综合性解决方案提供平台。目前，无论是根云、海尔COSMO和航天云网CASICLOUD等综合类工业互联网平台还是其他垂直类工业互联网平台，都不具备一体化综合性解决方案能力，一些平台仅有本行业的解决方案，在向其他行业拓展平台服务时面临诸多问题。
二是商业模式创新不够。工业互联网平台企业最主要的目标是为制造企业提供增值服务或者运营层面的效率提升，无论是哪种模式都必须能创造、分享价值，都需要设计一种可持续的商业模式与客户分享价值。
从目前来看，尽管已经涌现出一批远程运维、协同研发、能力共享等商业模式。但工业互联网企业的赢利性和可持续仍旧是一个至关重要的问题，目前能够自身造血独自运行的平台屈指可数。
（三）产业链协同能力弱
我国面临的国际国内形势日趋复杂，产业发展环境发生深刻变化，产业链“断链”风险加剧，产业链由“全球化”向“区域化”转变，产业链供应链韧性降低。工业互联网平台亟需构建起覆盖全产业链供应链的服务体系，通过物联网、云服务、大数据等技术，实现整个产业生态的物料、机器、产品等物理资源，以及供应商资源、金融资源、政策资源、用户资源等的共享与调用，助力实现上下游资源要素的融会贯通，帮助产业链供应链实现全链共享。当前，工业互联网产业链的智能协同能力还比较弱。
（四）系统安全和数据安全依然存在隐患
在企业看来，工业互联网的安全问题，既抽象又具体，很多企业对“上云上平台”后信息安全会不会有隐患表示担忧。工业信息安全事关经济发展、社会稳定和国家安全，是工业互联网健康发展的基础和前提。随着我国工业互联网加快建设和发展，在开放、互联和智能环境下，网络和信息安全保障尤为重要，网络安全威胁已从信息安全扩展到工业生产安全乃至国家安全的范围，进入到“大安全”的时代。
现阶段的工业互联网安全，主要包含两层含义，一是系统安全，二是数据安全。在系统安全层面，目前我国工业互联网的信息安全保障面临着严重挑战，表现在工业控制系统的安全隐患越来越突出、工业网络安全产品和服务适应性不高、工业信息安全保障能力需强化。在数据安全层面，目前我国尚未对数据进行立法，行业里通行的安全承诺也只是以“君子协议”的方式存在，主要是靠行业的自律机制来保障，缺乏强制性监督。
1.1.2 2024-2028年中国工业互联网产业增加值规模预测
2022年，中国工业互联网产业增加值规模为4.46万亿元；2023年，中国工业互联网产业增加值规模约为4.69万亿元。
我们预计，2024年我国工业互联网产业增加值规模将达到5.23万亿元，未来五年（2024-2028）年均复合增长率约为10.33%，2028年将达到7.75万亿元。
图表 中投顾问对2024-2028年中国工业互联网产业增加值规模预测
数据来源：中投产业研究院