我国工业互联网计划2020年规模突破万亿元，其中还面临哪些挑战

大数据作为当下互联网信息行业最热门的词汇，目前正从金融、电信、零售、医疗等领域加速向工业领域拓展。工业大数据在未来制造业的运用无疑有着巨大的空间，那么A股市场上与之相关的工业互联网指数与个股今年以来的表现如何？投资者要如何把握其中的机会？

提效率促研发 大数据改变传统制造业

丁毅，是深圳一家公司的供应链管理、生产制造环节的负责人，3年前，公司在生产环节自主研发了一套数据采集与监视控制系统，目前这套系统在生产车间配了1500多个传感器，可以实现微秒级的数据采集，每分钟获取的数据量达到十万级，如今他通过后台就可以实时轻松地管理工厂各种设备。

深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司制造系统副总经理 丁毅：看板上面有各种各样的一些颜色，特别是那边有一个绿色的在闪动的，它们就表明正在做工作，那么像那个绿色的，其实它就是工作非常正常，等再做下一道的工序，但是这个设备是占用。不同的颜色，其实很像我们交通里面那些红绿灯，这样的一些设置，你就知道这样的生产过程，需不需要实施一些管理。

丁毅告诉记者，投入这套系统后，三年时间里，他们工厂的人员数量一直保持不变，产量和发货量却增长了近三倍。不光企业在生产环节，通过采集大量的数据来管理生产，同时，越来越多的智能硬件企业开始注重运用后台采集的各项大数据来开发新的产品。郑波，是一家智能硬件企业的负责人，如今他们通过大数据进行产品研发，开始尝到了甜头。

深圳前海零距物联网科技有限公司董事长 郑波：做产品现在已经改变了原来思维，不是说我想做什么产品，而是说真正通过大数据，通过调研拿到客户需要什么产品。不但是需要什么产品的功能，需要什么价位，我们一起做出符合需求的产品定价，很好的供应链去控制成本。现在基于C2B的这种商业模式，它会促使我们今年国内的销量，单月平均每月都增加300%以上，全年可能在中国区至少400%到500%。

我国大数据产业近年来持续受到政策扶持，产业发展持续向好。2018年《政府工作报告》也提出，实施大数据发展行动计划，运用新技术、新业态、新模式，大力改造和提升传统产业。在政策的指引下，各企业纷纷布局大数据产业。今年6月8日，A股最大的科技公司工业富联正式上市，工业富联是富士康将物联网、机器人、人工智能相关业务拆分出来，组成工业互联网业务进行上市。

富士康科技集团总裁 郭台铭：实体经济需要大数据，它可以判断客户的喜好，判断这个产品卖得好不好，判断这个客户什么时候要（产品），我们知道应该做多少的量。所以我认为我们的大数据，是一个真实的大数据，实际人工智能大数据。我们目前大数据，等于说在实体经济上，对制造生产，对我来讲是看到一个非常好的曙光。我认为我们的实体经济，再加上数字经济，这两个变成工业互联网，是未来的方向。

工业大数据需求爆发式增长 2020年规模将达万亿元

今年5月腾讯云正式发布基于大数据应用的工业互联网平台，推动制造业数字化、智能化发展，助力传统制造业数字化升级。8月1日，阿里云发布ET工业大脑开放平台，基于该平台，合作伙伴可以轻松实现工业数据的采集、分析与建模，并且快速构建智能应用，如今许多传统工业企业开始利用大数据分析为智能工程机械提供决策支持。

腾讯云汽车业务研发总监 赵文：现在按照广汽跟腾讯的一个合作来看，就是说我们目前能够获取，几十万辆车的一个数据，然后每天会有几十T的数据，能够进入到整个数据的平台中，来进行大数据的计算。我们在利用车厂车辆的传感器，上报的数据过程中，通过大数据模型来计算，能够快速地知道，车辆在使用过程中哪些零件，可能会存在使用寿命，或者是故障的问题。可以通过这种方式提前提醒车厂，或者用户来实现对应零配件的更换，或者是维保。

海尔、三一重工等行业龙头还推出了行业级的工业互联网大数据平台，收集各自所处领域的大数据，大数据的行业细分化趋势越来越明显。大数据在工业生产的各个环节，如产品的研发创新、供应链的分析优化等，发挥着越来越重要的作用。面对大数据产业的广阔前景和巨大价值，各企业纷纷投入重金打造属于自己的大数据体系。

深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司董事长 李西廷：投资了五个亿，对于每一道工序都有监控，对每一套进料的检验都有监控，对我们发出去的产品有监控，对我们产品的维修有监控，对我们的召回有监控。（我们）要注重可追溯性，如果产品一旦有问题，我一定要找出来，它到底是什么问题，在哪一道工序出的问题，一个是节约人力成本，再一个你可以实时地监控。

珠海欧比特宇航科技股份有限公司董事长 颜军：我们目前有七颗卫星，我们现在一年能做三个PB的数据，3000个TB的数据，那么现在是20个PB，我们还能维持几年。根据我们现在设计能力，这个数据中心是20个PB的设计能力，那么随着时间的推移，如果不够的话，我们外面还有大量的空间进行扩展。

不断增大的数据开发需求，将有望带动大数据产业持续快速发展。根据IDC （互联网数据中心）的研究，全球数据的应用量大约每两年翻一番，预计到2020 年，全球数据应用总量比2010 年增长近30 倍。而随着制造业的转型升级，我国工业大数据的发展前景被普遍看好。据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年我国工业大数据的直接产业规模约为5700亿元，按照每年18%的年均产业增速计算，到2020年有望达到万亿元规模。

深圳市物联网智能技术应用协会联合执行会长 谭杰夫：这个数据是非常非常大的生产资料，这种生产资料是企业长期积累下来的，它应该把这个生产资料，更好地发挥价值。就是未来的数据价值，会真正地，当你数据流动打通，和数据的整个的过程控制，当你完善了以后，数据的价值对企业来说，是一个非常大的一笔财富。所有的企业都应该好好地去珍惜它，留住它，并且好好地使用它。

数据供给不足 工业互联网发展面临挑战

据了解，工业互联网平台发展的主要矛盾是，制造业智能化转型的迫切需求和工业互联网平台供给能力不足之间的矛盾。我国工业体量全球最大，工业互联网应用场景需求更迫切。当前工业研发、生产、采购、配送、设备管理等都需要高水平的数据模型和大数据分析能力，目前国内许多平台类企业面临的共同挑战就是工业大数据分析技术、人才严重不足，供给能力远远满足不了市场需求。

中国电子商务协会副会长 单仁：目前工业数据里面，最大的问题是跟市场，尤其是跟需求端的对接。今天有什么样一些用户的需求，尤其是它的细致的个性化的需求，今天是缺少的，所以从大数据今天的发展来说，还仍然处于一种比较初始的阶段。

业内人士指出，虽然国内不少制造业企业进行了数字化改造，但往往只限于其中的某个环节，并没有覆盖整个工业生产流程。制造业在工业设计、生产、销售、服务等环节都产生了大量的数据。目前，大数据在制造业的应用并没有贯穿所有的环节，要打造大数据价值链的应用，必须覆盖制造业的所有的环节，并涵盖上下游的各种关系。

深圳市物联网智能技术应用协会联合执行会长 谭杰夫：在很多的这种数据环节当中，它是孤立的，它没有形成整个数据环节的，所有的数据这种连接和打通。所以在这样的情况下，可能对于数据的有效性、完整性和数据真正的价值，会存在一些问题。

此外，和消费大数据不同，工业大数据有着不间断、多样性、实时性等特点，在制造业的数字化利用过程中，工业大数据也比消费大数据更为复杂。比如供应参数、生产工序的变化都会导致数据本身产生很大的变化，从而给数据标记、分发等带来难题。

深圳市物流与供应链管理协会秘书长 郑艳玲：如果我们还是按照传统的这种经验，传统的直觉去继续做我们的产业，风险是非常非常大的，因为大数据正在颠覆所有的传统行业。所以说从这一点，我们可以看到大数据，不论对中国的制造业，对中国的商贸流通业，还是对中国的服务业，如果你忽视它，最后你一定会被时代所抛弃。

工业互联网个股业绩分化明显 警惕纯概念炒作

Wind数据显示，工业互联网指数从2017年3月3日设立以来，截至今年8月10日累计下跌17.28%，而同期上证综指下跌13.46%，工业互联网指数跑输上证综指3.82个百分点。

深圳汉唐资本首席分析师 孙磊：随着我们国家工业自动化，然后慢慢过渡到，工业智能化这个阶段的时候，实际上在整个的工业互联网，或者工业大数据，或者说我们智能制造这一块，确实有很多跟以此概念相关的上市公司。确实有实际的产品或者服务的推出，并且产生了实际的这样一些收入，并且对以往的业绩，做了相关的有些补充，或者是成为另外的一个增长点。

今年第一季度，工业互联网指数23家上市公司中，实现净利润同比增长的有17家，净利润同比下滑的6家。而已经发布今年中期业绩预告的20家上市公司中，实现净利润同比增长的有15家，净利润增长超过30%的有10家，而净利润同比下滑的有5家，业绩继续分化。

深圳汉唐资本首席分析师 孙磊：有一些公司，它确实是有这种概念性的问题，有的它确实是实实在在，在里面它会产生，在智能制造或者在工业互联，或者相关的这种价值点中间，确实做出了自己有核心能力的产品，或者核心技术的这种开发，所以说它实际上还是参差不齐。在整个行业中间，有好的，有落地的，也有一些是概念性的问题，并没有对以前的模式，产生很大业绩方面的提振，所以说二级市场的表现也是参差不齐的。

从2015年开始，国务院和各主要部委陆续出台了一系列指导性文件，推动工业大数据产业发展，提出到2020年底初步建成工业互联网基础设施和产业体系的行动目标，并推动30万工业企业上云，重点领域形成150个工业互联网集成创新应用试点。业内人士指出，未来基于工业大数据的高端服务市场空间巨大。

中国电子商务协会副会长 单仁：过去更多的是这种制造为主，但是未来中国的高端服务，尤其像数据化服务，这种需求会越来越明显的。中国现在的这个服务，第三方服务在整个GDP里面，只占52%到53%，但是在美国在发达国家已经到了85%以上，所以说明了高端服务的需求。尤其像我们今天提到的，大数据的这种应用服务，其实是一种高端服务，这种服务未来我想至少是超过2万亿到3万亿的市场。