行業臨界點已經突破

從2015年國家發布2025智能制造發展規劃以來，我國工業互聯網市場主要呈現兩類變化。

一類是龍頭企業開始主動進行智能制造改造。企業基礎信息開始采用云計算大數據平臺，企業設備設施開始物聯網化。部分龍頭企業建立了自己的工業互聯網平臺，服務本領域的中小企業，開始向賣服務的模式開始轉變。這類企業是工業3.0向工業4.0發展的典型。

星河集團旗下上市公司天馬股份，擁有一家60年歷史的重型智能制造龍頭企業，齊重數控裝備股份有限公司，主要生產大型機床，單臺機床價值上億，是我國大型裝備制造業的旗艦。

齊重數控從2014年開始導入服務性制造的升級，2015年開始與西門子合作完成工業物聯網平臺的搭建，2016年初步實現工業云平臺，開通遠程診斷、遠程維護服務，2017年完善了整個工業云平臺，實現了遠程運維、預測性維護、產線監控、大數據分析等各類服務，客戶包括中廣核、中國華電、三峽集團、華潤電力、華潤電力等。

通過兩年改造，齊重數據通過遠程服務的方式服務數百臺大型機床，實現服務收入數千萬。這部分收入的總共投入運營人力20多人，遠遠超過傳統設備制造的經濟效益，初步完成了服務型制造的裝修，預計未來3年將服務全國5000臺重型機床，完成服務型制造的轉型。

另外一類是服務于這些龍頭企業的創業企業。一種企業為原來服務工業行業的企業進行迭代，發展出更適合的產品，如協同設計云平臺。另一種為互聯網創業者，將互聯網+產業的方式去，服務產業。這類企業為工業2.0，甚至工業1.0企業如何發展進行了有益的探索。

總體來看，隨著人工成本不斷接近工業企業的臨界點，同時行業標桿企業紛紛斥巨資投向智能制造工程，行業示范案例不斷增多，如格力50億元自動化改造項目、海爾無人工廠等。

我們判斷一般制造業的智能制造需求已經過了爆發的臨界點，未來2-3年將是各大服務商角逐這一新興藍海市場的關鍵時點。

市場形成三大熱點

現在，受消費升級的驅動，消費的個性化對產業發展有了更高的要求，在流程制造業特別是消費電子領域、消費物聯網等新興領域對大批量個性化制造有了更為明確的需求，在這些需求的推動下已經形成了一些熱點，包括柔性制造與智慧工廠、預測性維護、工業機器人等。

1、柔性制造

柔性制造可以解決定制難題。比如服裝柔性生產，特點在于小批量、多批次、快速翻單，目前其典型運作模式是：廠家通過小批量生產訂單進行市場試銷，對其中銷售不良的產品進行減產甚至放棄，對銷量較好的產品迅速補單，從而接近“以銷定產”的目的。

智能生產線和大數據技術應用是實現柔性制造的重要前提：

（1、硬件上生產線要進行自動化改造，運用機器人、高檔數控機床等設備進行個性化生產。

（2、軟件上要實現數據驅動，連接消費者與工廠。

2、基于工業大數據的預測性維護

華為攜手GE數字集團聯合發布了基于工業云的預測性維護解決方案。該方案融合了華為邊緣計算物聯網（EC-IoT）方案和GE的工業互聯網云平臺Predix，允許工業設備到云端應用的端到端互聯，從而實現了設備狀態的實時監測，數據的分析與洞察以及維護的明智決策。

在數字工業時代，該方案幫助制造商減少維護成本，預防計劃外設備停機，同時驅動產品和服務的創新。該工業維護方案將被全球領先的電梯和自動扶梯供應商迅達采用。它將幫助迅達集中聯網和管理全球數百萬部電梯，大幅降低設備維護成本，提升服務可靠性，從而每天使全球數十億人次從中受益。

3、工業機器人

全球工業機器人年銷量過去20年復合增速超6.5%。根據IDC FutureScapes發布的最新報告，到2019年，機器人的應用量將增加三分之一，而60%的G2000高新技術廠商將專注于工業機器人的部署。

根據IFR統計，2015年全球平均的工業機器人密度為69，發達國家中的工業強國平均工業機器人密度超150，其中韓國機器人密度為531，全球最高，美國的機器人密度為176，中國機器人密度為49。汽車和3C行業代表了現代高端制造業核心競爭力，是人均產值最高的行業，也是工業機器人用量最大的行業。

3C行業近年來發展較快，且中國等新興市場的3C自動化升級需求強烈，且3C機器人應用場景多樣，大廠商不易批量復制成功經驗，小廠有機會在細分方向實現反超。3C行業機器人全球銷量增速近三年復合增速大于30%，有望逐步超過汽車行業成為第一大機器人和系統集成市場。

另外，物流自動化行業也是高速發展的市場，尤其是與工業機器人大廠協同發展的物流自動化廠商將獲得高速發展的先機。

五大投資熱點領域的趨勢研判

2017年11月在上海舉辦的工業博覽會上，吸引了五十多家投資機構上百位投資人參加，包括真格、IDG、順為、星河互聯、明勢、華創、德聯等知名投資機構專程而來，在智能制造的風潮吹動之下，工業互聯網蓄勢待發。

國內比較早布局工業互聯網的投資機構不多，包括經緯、達晨、星河互聯、明勢等。不同機構工業互聯網布局有所不同，達晨主要集中在智能手機產業鏈、新能源汽車、高端裝備等領域，明勢資本主要以機器人為核心，全產業鏈布局，星河互聯目前已經投資了10余家企業，主要關注協同設計平臺、協同制造平臺、工業大數據、工業物聯網和工業機器人相關。

工業互聯網可以劃分為兩個維度：工業維度和互聯網維度。

從工業行業視角來說，工廠作為起點，實現柔性生產、智能檢測、運營管理等，同時要與工廠外進行聯通，實現供應鏈協同、智能服務到個性化定制，最終實現C2M；互聯網視角是從消費出發的，消費需求，決定了需要什么樣的制造方式，制造方式決定了工廠形態，最終實現C2M。

根據制造業行業特點和我國產業特點，我們認為這兩個方向的結合是工業互聯網智慧的切入點，同時在兩個視角的交叉地帶，形成了我們投資的核心方向。包括協同設計、云制造、工業大數據、工業物聯網和柔性生產集成五個重點方向和細分領域。

以下，是我們對工業互聯網各細分領域發展趨勢的基本判斷。

1、協同設計

工業設計軟件將進一步普及。

國產協同設計在工業全生命周期中涉及了從設計、建模、仿真、優化、實驗和工藝的全過程管理。目前設計軟件多達幾百種，主要被美國、法國、德國等企業掌握，中國企業經過發展在部分領域進行了突破，但是整個占有率不超過5%。工業軟件將進一步普及。

工業軟件的協同平臺和知識服務平臺是重大趨勢。

本領域更多機會來自于對設計軟件統一的調度和管理、對設計的數據進行共享、協同不同成員合作開發項目等，隨著工業產品迭代速度和工業產品個性化要求的提高，更加靈活的工業協同平臺，操作系統，知識分享平臺都是行業的發展的趨勢。

2、云制造

工廠信息化是工廠內協同的基礎要求。

狹義上的協同制造指的主要是解決工廠內協同的問題。從工廠內部來說，工廠信息化是基礎要求，如何實現生產效率提升，即如何實現產品品質提升。工廠內到工廠外的延伸，協同制造也對供應鏈管理提出更高的要求，即如何能高效的實現供應鏈之間的信息流、物資流、資金鏈的流通。

工廠間協同是制造業發展的終極方向。

廣義的協同制造是指的，如何實現行業的工廠之間的協同制造，訂單在行業中切分到不同工廠，工廠根據不同產能優勢對接不同訂單，最終實現的全行業的優化和效率提升。目前以服裝制造業為首的制造業已經向該方向發展，這也是整個制造業發展的終極方向。

3、工業大數據

工業大數據的應用剛剛起步。

消費大數據已經有了很好的應用場景，整個工業過程中最核心的設備數據的應用剛剛起步，如何解決意外停機，如何解決預測性維護，如何解決定期保養的浪費，如何高效的進行工業探傷。

機器換人最低成本方案是數據挖掘。

在當前機器換人的發展之下，我們認為向數據要效率是成本最低的一種方式，本領域將涌現大量工業大數據方案商、數據服務商等角色。

4、工業物聯網

工業物聯網是物聯網在工業的應用。工業物聯網是工業的傳感設備、傳輸設備、底層管理系統的集合，工業物聯網是物聯網的一個分支和物聯網類似但不完全相同。

工業物聯網+圖像識別+人工智能是發展方向。

工業物聯網除了傳統的設備傳感器獲取數據，逐步發展到視頻識別，圖像識別等領域的疊加應用。隨著人工智能技術的不斷發展，通過傳感網絡和圖像系統結合解決機器自動優化，智能管理的問題將成為可能。

5、柔性生產集成

個性化是發展的趨勢。整個產業向著個性化發展，個性化包括大規模定制、個性化制造和大批量個性化制造。

柔性生產是終極目標。個性化制造意味著工廠需要更加柔性的生產線，面對更加個性化的要求，當前很多工廠需要能夠提供個性化生產的集成服務商。

擁有設備制造能力的集成商是當前重點。目前擁有柔性集成能力的服務商并不是傳統意義的集成商，除了需要傳統的設備集成，軟件服務能力，同時需要核心工業設備的研發和制造能力，在一定時期內這些企業將成為服務于柔性制造工廠的主力軍。

工業互聯網的投資邏輯

下圖是我們梳理的整個工業生產流程以及各個流程中的巨頭企業：

在星河互聯看來，底層工具做起來太難，很多CRM軟件設計、開發、使用周期長，難度大，不適合一般的創業公司去做。未來，在應用平臺和數據平臺的全流程打通方向存在著機會。

因此，在各個細分方向，我們的投資邏輯是：

1、協同設計

我們將在協同設計平臺、工業設計中間件平臺、設計知識服務平臺賽道上重點布局。

工業軟件可以提高產品價值、降低企業成本、提高企業的核心競爭力，是現代工業裝備的大腦。在國外設計軟件占據絕對控制的前提下，下一步誰掌握了設計數據，已經設計數據帶來的知識服務，將決定制造業的大腦能否屬于我們，因此這三個方向是協同設計的重中之重。

2、協同制造

我們重點布局供應鏈物流協同平臺、制造軟件服務商（MES）、S2B協同服務商、智慧工廠等子領域。

從產業鏈分工向產業鏈整合，跨領域延伸將成為軟、硬制造業發展的必然趨勢。以軟件為主的生產制造方面的縱向網絡集成，產品方面的價值鏈端到端的數字化集成，供應鏈方面的業務網絡縱向合成并實現三個維度之間集成，進而實現工廠的智能化，乃至工廠之間的互聯。

3、工業大數據

我們重點布局工業大數據工具、預測性維護、預測性保養、工業人工智能等賽道。

工業大數據是大數據領域在工業領域的應用。相比消費大數據在海量數據中尋找關系，將邏輯關系從不可見到可見，并加以利用。工業大數據大部分是關系明確的數據，遵循了物理和數學原理，主要應用是解決可見問題的預測。工業數據還呈現高并發，數據反饋實時性要求高等特點。工業大數據的應用目標最終是提高工業生產、服務的效率，從而降低產品生產成本、服務成本。

4、工業物聯網

我們在工業物聯網平臺、工業傳感器、數據采集終端、工業5G通訊平臺等方向布局。

工業物聯網主要包括實時的智能監控、通過整個邊緣傳感器實現精準執行，為智能化服務提供高響應，及時通訊的基礎能力。一部分企業完成集成傳感器，設備數據的對接，一部分企業完成物聯網通訊問題，工業物聯網平臺通過對不同行業的應用完成這些企業的連接，形成快速接入的數據采集平臺。

同時工業物聯網需要及時處理工業邊緣端的數據交互，提高邊緣計算能力，實現數據的及時、快速、高效的反饋，這也是通訊5G物聯網的重要方向之一。

5、柔性制造的集成

主要包括柔性制造和生產的設計集成，包含傳統設備和工業機器人的融合，最終達到的在同一個工廠端，實現大規模個性化制造。工廠端是成本控制中心，核心目標是讓個性化制造成本不斷接近于規模化制造成本。

我們重點布局工業機器人平臺、工業機器人、工業控制器、多軸機械臂等賽道。工廠柔性化除了現有設備，需要有底層軟件能力，各類設備的集成能力，還需要個性設備的研發生產能力，圍繞者這些能力的布局，最終才能實現柔性工廠，工廠柔性化。

什么樣的企業有機會勝出？

1、公司需要的核心能力

跨行業背景：工業互聯網整個賽道是知識密集型產業，跨行業、跨領域、跨學科是典型的場景，要解決具體的復雜工程問題，涉及機械結構、自動化、信息化、物聯網，需要有非常強的工程經驗。

互聯網思維：同時工業互聯網要向消費看，最終是服務消費業，如何滿足更加個性化的需求，如果降低個性化需求的實現周期，如果降低個性化制造的成本將是企業發展的重要方向。看好以下三類企業。

2、解決中大B問題的企業

主要服務于工業3.0的方案提供商，能夠快速在不同行業實現工業互聯網的落地，有機械工程和信息化背景，單筆收入較高，快速形成市場壁壘，這類企業有機會成為新工業企業的龍頭企業，也是我國智能制造的核心技術來源。 

3、解決中小B問題的企業

主要服務工業2.0和3.0的平臺運營商。需要更加智慧的切入點，能夠實現行業的人員、信息、產品、資金等的流通，團隊有深刻的互聯網和產業認知，實現行業的聚合，這類企業能成為行業的大平臺。

4、解決消費C端問題的C2M企業

能實現消費到生產全流程打通的C2M企業，是制造業發展的終極目標，但是不同制造業細分行業實現的時點、需求區別很大，需要很強的消費敏感度，這類企業有機會成為BAT類的企業。