在“工业4.0”和《中国制造2025》的战略布局下,中国制造业正在快速转型,从“中国制造”迈向“中国智造”。工业大数据作为这一转型的关键资源,对推动工业互联网的发展和促进数字经济的创新具有重要意义。
当前,我国工业大数据主要涵盖三类数据:企业运营管理数据、制造过程数据以及企业外部数据。企业运营管理数据和制造过程中产生的大量数据构成了工业大数据的主要来源。此外,由于工业互联网与社会经济各领域的联系越来越紧密,外部因素如气候变化、生态环境限制、政治事件和市场波动也会影响企业运营,因此外部数据也成为工业大数据的一个重要组成部分。
工业大数据具备大数据的一般特征(如海量性和多样性),还具有价值性、实时性、准确性和闭环性的特点。
近年来,我国陆续出台了一系列政策文件,旨在全面指导工业大数据的技术发展、产业应用和标准化进程。这些政策在需求端和供给端都制定了相应规划,推动信息化技术与工业的深度融合。我国工业大数据的应用已取得显著进展,在需求分析、流程优化和能源管理等方面,数据驱动的新模式和新业态不断涌现。然而,总体来看,我国工业大数据的发展仍处于探索和起步阶段,存在数据采集不全、流通不畅、开发不足、安全管理薄弱等问题。因此,在国家层面建立以大数据为手段的平台来支持制造业的数字化转型显得尤为重要。
随着物联网、云计算、人工智能等新兴技术在工业领域的广泛应用,以及工业大数据利好政策的不断推出,我国工业大数据正呈现出爆发式的增长趋势。这种增长不仅体现在应用范围的扩大上,也体现在应用深度的提升上,持续推动传统制造业的转型升级,助力工业智能化的发展。
根据中国电子信息产业发展研究院的数据,2016年至2019年,中国工业大数据市场规模稳步增长,年复合增长率达到了38.0%。2019年整体规模达到了146.9亿元,同比增长28.6%。
工业大数据产业主要分为基础层、平台层和应用层。其中,应用服务层占据了约40%的市场份额,其次是基础层,平台层的占比最小。
从基础层来看,随着工业企业不断完善基础设施部署,网络传输、集成和存储方面的竞争日益激烈,技术带来的红利逐渐减少,基础层的净利润增长趋于平缓,市场规模增速放缓。
从应用服务层来看,随着各种大数据技术的逐步成熟以及国外先进解决方案的引入,大数据技术在传统工业领域的应用将进一步深化,应用端的市场需求将持续扩大。
从平台层来看,作为上市公司数量最多的一部分,平台层在技术不断提升的背景下,其设计将更加优化,所占市场份额也将逐渐增加。
作为大数据的重要分支,工业大数据产业的资源分布依赖于现有的大数据产业基础,大数据产业园是聚集资源的重要载体。随着智能制造的加速推进,工业大数据产业的集聚效应开始显现,其中珠三角、长三角地区以及北京、山东等环渤海地区发展水平较高,不同区域的工业大数据产业发展各具特色。
根据统计,2019年广东省工业大数据产业规模达到11.6亿元,占比为7.9%,位居全国首位。紧随其后的是北京、上海、浙江和江苏,这些地区的工业大数据产业规模也表现出色,增长势头强劲。
目前,中国工业大数据行业的竞争格局呈现出三级梯队分布,不同梯队的企业专注领域各有不同,各具优势:大数据龙头企业实力雄厚,工业大数据服务商在特定领域的专业度较高,工业互联网企业则凭借流量优势开拓大数据服务细分市场。
未来三到五年,随着5G、工业互联网和人工智能的发展,工业大数据将从探索阶段进入深化发展阶段,迎来快速发展期,全球竞争也将更加激烈。在此背景下,2019年9月,工信部发布了《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》,目标是在2025年前,基本建成工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和管理体系,形成从数据集聚共享到数据管理的闭环发展格局,激发工业大数据的价值潜力,使其成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。
2020年4月28日,工信部正式发布了《关于工业大数据发展的指导意见》,提出了六个方面的18项重点任务,涵盖了数据的收集、共享、应用、管理和安全等多个领域。这些措施充分考虑了宏观和微观、供给侧和需求侧、发展与安全之间的平衡关系,构建了一个系统推进工业大数据发展的政策框架。
在国家政策的引导和支持下,政府和各工业企业将加快数字技术在工业领域的应用,推动工业企业的数字化转型,而工业智能化转型的需求增长也将推动工业大数据产品的商业化落地。预计未来三年,中国工业大数据市场规模将以超过30%的速度持续增长,到2022年将达到346.1亿元。前瞻预测,到2025年,中国工业大数据行业的收入规模有望达到497.6亿元,行业发展前景十分广阔。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。该报告还提供了产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划和产业招商引资等解决方案。更多深度行业分析,请参考《前瞻经济学人APP》,可以与500多名经济学家和资深行业研究员互动交流。