4月10日（rì），由新（xīn）华网科技（jì）频（pín）道（dào）联（lián）合联（lián）合赛迪顾问共（gòng）同发布《2020中国（guó）工业大数据产业创新与投资趋势》。赛迪（dí）顾问股份有限公司总裁孙会峰（fēng）在（zài）解（jiě）读该（gāi）报告时称，虽然中国工业大数据（jù）应用市场处于起步阶（jiē）段，在政策和技术的驱（qū）动下，工业大数据市（shì）场将成为下一个蓝（lán）海（hǎi），人工（gōng）智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造（zào）商业模（mó）式变革（gé）。

助力工业智能（néng）化发展

近（jìn）年（nián）来，我国将智（zhì）能制（zhì）造作为（wéi）两化融合的（de）主攻方（fāng）向，并出台了（le）一系列“两（liǎng）化融合”、“互联（lián）网（wǎng）与（yǔ）制造业融（róng）合”等综合（hé）性（xìng）政策，随着大数据应用时代的到（dào）来，工业大数（shù）据（jù）作为（wéi）“智能制造”和“工业（yè）互（hù）联网”的关（guān）键（jiàn）支撑即两化融合的重（chóng）要基础逐（zhú）渐（jiàn）受到重视。

报告显示，工业（yè）大数据是（shì）指在工业领域中（zhōng），围绕智能制造模式、以数据采集集成（chéng）、分析处理、服务应用为（wéi）主的各类经济活（huó）动所产生的数（shù）据总称（chēng），包括从客户需求（qiú）到销售、订（dìng）单、计（jì）划、研发、设计、制造、采购、供（gòng）应、库存、售后服务、运维等整个产品全生命周期（qī）各个环节（jiē）。工（gōng）业（yè）大数据以产（chǎn）品数（shù）据为中心，延展了传统工业数据范围（wéi），同时还包括工业大数据（jù）相（xiàng）关技术和应（yīng）用。

工业（yè）大（dà）数（shù）据（jù）的主（zhǔ）要来源可分为生产经营相关的（de）业（yè）务联（lián）网数据、物联网数（shù）据和外（wài）部联网数据三类。孙会（huì）峰（fēng）在解读该报告时说，随着大数据、云计算、物联网、边缘计算（suàn）、人工智能等领域（yù）的技术突破与（yǔ）发展，工业大数据与这（zhè）些新技术领域的联系（xì）将更加（jiā）紧密，使工业大（dà）数据的数据获取量更大，存（cún）储管理（lǐ）更便（biàn）捷，分析产（chǎn）出更智能，由（yóu）此实现最大化的（de）商业价值。

中国工（gōng）业大数据市场受宏观（guān）政策、技术进（jìn）步与升级（jí）、智能应用普及渗透等（děng）众多利（lì）好因素的影（yǐng）响，来自赛迪顾问的数（shù）据（jù）显示，2019年整体规划达到（dào）146.9亿元，同（tóng）比增长（zhǎng）28.6%，预计未来三年中（zhōng）国工业大数据市场（chǎng）规（guī）模将保持30%以（yǐ）上的增长速度持续增长（zhǎng），到（dào）2022年将达到（dào）346.1亿元，工业大数据将持续促进传统制造业转型升级，助（zhù）力工业智（zhì）能化发展。

基础层净（jìng）利润稳定（dìng）、平台层创新活跃（yuè）、应（yīng）用层盈利空间大

据了（le）解，工业（yè）大数据（jù）产业主要集中（zhōng）在（zài）基础（chǔ）层（céng）、平台层和应用层。其中，基（jī）础层提（tí）供了工业大数据产品和服（fú）务正常运转（zhuǎn）所需的多样化（huà）软（ruǎn）硬件资源，与大（dà）数据存储、网（wǎng）络（luò）和（hé）计（jì）算相关的软硬件产品和服（fú）务，充（chōng）分结（jié）合了当前（qián）的技术（shù）发（fā）展（zhǎn）趋势，成（chéng）为基础层的发（fā）展重点。目前，工业自动化企业、工（gōng）业网络服务企（qǐ）业（yè）、工业数（shù）据采集解决方案（àn）企（qǐ）业（yè）是工业（yè）数据基础层的三类主要供应商企业。

该报告（gào）认为，由于（yú）各工业企业对大数据基础层的投资（zī）持续（xù）增（zēng）加，工业企业不断完善基础层部署，网络传（chuán）输、集成、存储方面企业竞争激烈，技术带来的红利逐（zhú）渐缩小，工业大数据基础（chǔ）层净利润增长趋（qū）于（yú）平缓发（fā）展，市场规模（mó）增速放缓。

2019年，工（gōng）业大数据平台层企业创新持续活跃，目前（qián）平台层上市企业数量是（shì）三层中最（zuì）多的，随着各项相关（guān）技术（shù）不断趋（qū）于成（chéng）熟，工业大数据平台层（céng）设（shè）计不（bú）断优化。其中（zhōng），工业应用软件是工业信（xìn）息化发展（zhǎn）的关键，净（jìng）利率在平（píng）台（tái）层市场表现最为突（tū）出。此外，数（shù）据管（guǎn）理包（bāo）括从数据清洗、数据分析以及数据可视（shì）化，贯穿（chuān）工（gōng）业（yè）数据周期管理周期，营收紧随工业应（yīng）用软件（jiàn）之后。在数据管理中心，数据分析是核（hé）心环节，几乎涉及应用（yòng）层的所有场景，其（qí）利润率也（yě）是三个细分领（lǐng）域最高。

孙会峰在分析时（shí）提到，工业对（duì）数（shù）据（jù）可（kě）靠性依（yī）赖较高，提高了数据分（fèn）析的价值创造门槛，工业大数据分析的（de）难点是数（shù）据关联关（guān）系的（de）复杂性（xìng），如果没（méi）有找到合适的数据分析方法，工业数据的（de）价值（zhí）会大部分流失。

目前（qián），因工（gōng）业各领域都有各（gè）自独特（tè）的知识领域和机理形成的行业门槛，工业（yè）大数据应用层上市企（qǐ）业不断提升在各领域（yù）应用的深度（dù）和广（guǎng）度，将技（jì）术突（tū）破、模式创新与实际需求结合，聚焦行业痛点，令产业（yè）整体发展更加务实（shí）。从应（yīng）用层来看，随（suí）着大数据技术在传统工业领域的融合应用（yòng）持续深化（huà），各（gè）类工业大数据应用，如设备设施预（yù）测（cè）性（xìng）维护（hù）、工（gōng）业生产（chǎn）流程化、生产过程可视化（huà）、供应链优（yōu）化等市（shì）场需求（qiú）持续扩大。

孙会峰分析认（rèn）为（wéi），工业大数据自身基（jī）础（chǔ）设施建设（shè）以及（jí）同其他产业平台的融合将更加完（wán）善，创新性（xìng）地优化改（gǎi）进（jìn）现有生产线和产品全生命周期的管（guǎn）理（lǐ），探索符合（hé）自身（shēn）发展的升级之路。

投（tóu）融资（zī）市场（chǎng）较为保（bǎo）守

根据国内投资市场情况来（lái）看，我国工业大数据投资主（zhǔ）要集中在（zài）前期，投资额普遍偏低。来自赛迪顾（gù）问的监（jiān）测数（shù）据显示，2018年（nián）工业大数据投资事（shì）件以A轮（lún）和pre-A为主；2019年以来国内融资（zī）轮次在B轮以内（不含B轮（lún））的融资次数占总（zǒng）次数的（de）60.8%，其（qí）中以（yǐ）pre-A轮（lún）的融资次数为最多。

从（cóng）金额（é）来看（kàn），2018年工业大数（shù）据领域投融资金额以1000万-5000万元居多，占总体（tǐ）的（de）55%；2019年大额投（tóu）资比例提升（shēng），1000万（wàn）-5000万元投融资（zī）次数占总次数的47.6%，1亿元以下规模的（de）投融资次数占总次数（shù）的（de）71.4%，融资两次的企业融资次（cì）数占总次数的（de）4.2%。

从投资机构角度，2019年（nián），经纬中国、君（jun1）联资本、高通（tōng）Qualcomm Ventures对工业大数据企业产生两次投（tóu）资（zī），产（chǎn）业基金（jīn）、老牌投资（zī）银行、大型企业等（děng）资金能力强的投资者对工业（yè）大数（shù）据企业持相对较乐观的（de）态度，关注提供（gòng）应用端产品或服务（wù）的供（gòng）应商，对融资（zī）方来说，随着新兴技术不（bú）断落地，话（huà）题热度有所下降，产品或服务实际的功（gōng）能性可以更好地吸引投（tóu）资关注。

孙会峰对此建议，总体（tǐ）上工业大数据投资市场（chǎng）中不（bú）乏优质标的，投资者可以对相关标的加强了解，抓住利好（hǎo）的投资机会（huì）。