一、AIOT 產業萬億市場徐徐開啟

（一）物聯網 ARPU 值提升，剪刀差收窄

物聯網最早由美國在 1999 年提出，用於指“感測網”。過去 20 多年裡，物聯網受制於技 術、成本等因素，其實一直未能大規模普及，產業趨勢確定但雷聲大雨點小，有一點“狼來了” 的感覺，但在當下物聯網逐漸向 AIoT 方向過渡，IoT+AI，處於爆發前夜。IoT 標準主要解決 資料傳輸技術，而 AIoT 關注新的 IoT 應用形態，更強調的是服務，特別是面向物聯網的後端 處理及應用。AI 與 IoT 相輔相成，IoT 為人工智慧提供深度學習所需的海量資料養料，而其 場景化互聯更為 AI 的快速落地提供了基礎；AI 將連線後產生的海量資料經分析決策轉換為價 值。

在政策驅動下，中國物聯網規模迅速放量。工信部統計資料顯示，2020 年 1-10 月蜂窩物 聯網終端使用者 10.8 億戶，同比增長 13.9%，比上年末淨增 5236 萬戶，其中應用於智慧製造、 智慧交通、智慧公共事業的終端使用者佔比分別達 19.4%、19%、22.7%。目前，中國是全球最 大的 M2M 市場，三大運營商物聯網連線使用者量增長率遠超手機使用者增長率。同時，物聯網 ARPU 值不斷提升，物聯網連線增速與物聯網收入增速之間的剪刀差不斷收窄。運營商對物聯 網的考核指標逐漸由連線數考核轉化為對出賬收入、真實啟用數等指標的考核，物聯網場景應 用落地將快速興起。

（二）5G 與 AI 技術帶來產業發展機遇

AI 技術是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的 一門技術。藉助 AI 技術，人類在影象識別、語音識別等領域的效率迅速提升。“人工智慧” 概念於 1956 年首次被提出，技術發展經歷了“三起兩落”。受益於 AI 算力對神經網路演算法的 最佳化，本階段大資料與算力提升結合的 AI 技術有望再影象識別、語音識別、訓練與推理領域提高效率。

5G 技術的效能目標是高資料速率、減少延遲、節省能源、降低成本、提高系統容量和大 規模裝置連線。隨著 5G 商業化程序的不斷推進，人和裝置的不斷連線帶來將資料規模提升和 質量升級，提升資料傳輸速度，增強網路可靠性，在降低連線成本的同時，拓展連線邊界，助 力 AIOT 市場發展。2019 年 6 月，工信部向中國移動、中國電信、中國聯通和中國廣電發放 了 5G 商用牌照，進一步推動 5G 商業落地。目前，中國在 5G 技術方面的發展位於全球第一 梯隊，研發投入與資本支出均相對較大。

隨著 AI 技術的不斷進步，物聯網感測器、資料處理成本及寬頻成本不斷下降、人力成本 卻居高不下，移動互聯流量紅利見頂，上述技術因素的共同驅動下，AIOT 產業展現了良好的 發展勢頭。

（三）政策支援為 AIOT 產業發展營造良好環境

2013 年，國家開始提出物聯網相關發展戰略，先後釋出物聯網相關發展規劃與行動計劃， 推進物聯網相關產業發展。各省市釋出物聯網發展規劃，促進物聯網產業叢集建設。

（四）AIOT 產業鏈解構—上游量升價減下游景氣提升

AIoT 是 AI 和 IoT 二者的融合， 將人工智慧(AI)賦能物聯網(IoT)，再結合 5G 技術，將 萬物互聯、人機互動做全產業延伸和融合。根據 Ericsson 報告，AIoT 產業鏈組成部分包括硬 件/終端(佔比 25%)， 通訊服務(佔比 10%)，平臺服務(佔比 10%)，軟體開發/系統整合/增值 服務(55%)。隨著上游量升價減，下游景氣提升，應用端需求市場預期放量，市場空間可觀。

下游 VR/AR 的應用在物聯網和 5G 技術的發展下不斷推動，VR/AR 出貨量逐年增長，可以 用於遊戲、醫療、旅遊和社交等垂直行業領域。據 IDC 預測，從 2019-2023 年，未來 AR/VR 裝置的出貨量年複合增長率將高達 66.78%。

智慧網聯車透過搭載先進的感應器和智慧軟體，實現車與各類資訊的互動和處理。IDC 發 布《IDC 全球智慧網聯汽車預測報告》預測，未來 5 年智慧網聯汽車市場將迎來快速發展，到 2023 年，全球智慧網聯汽車出貨量將進一步增至 7220 萬輛，年增長率為 9.3%。隨著出貨量的 增加，車載的前裝和後裝市場潛在基數和裝配率也將不斷提升。其中車載終端的參與者眾多， 競爭激烈。國外廠商以大陸、博世、德爾福為主，國內企業大唐電信、華為、德賽西威、東軟、 千方科技、萬集科技、中興等均積極佈局。

伴隨著全球智慧裝置連線的快速增長，物聯網的市場規模不斷擴大。工業網際網路作為物聯 網的核心應用場景之一，透過資訊科技和製造業的融合，助力企業的數字化轉型，發展潛力巨 大。據 GSMA 統計，2018 年全球物聯網裝置聯網數量已達 90 億個，到 2025 年複合增長率將 達到 16%。5G 發展為工業網際網路賦能，下游創新應用場景不斷出現。智慧製造、智慧工廠、智 能電網、智慧安防等業務滲透率不斷提升，正逐步邁入高成長期，據中國信通院資料顯示，我 國工業網際網路的產業規模將於 2020 年達到 31370 億元，未來的發展前景可觀。

隨著物聯網技術不斷成熟與 5G 商用的發展，低成本網路覆蓋範圍擴大，應用成本不斷下 降，更多可能的應用逐漸成為現實，AIOT 的應用範圍和需求不斷拓展。AIOT 產業與傳統產 業融合不斷加深，市場規模廣闊。全球 AIoT 市場正快速爆發，麥肯錫全球研究所的資料顯示， 每一秒都有 127 個新的 IoT 裝置聯網，2020 年消費類電子裝置數為所有已安裝的 IoT 裝置的 63%，到 2024 年全球的聯網裝置將達到 400 億個。

二、算力側：AI 晶片發展提速，國產晶片具備發展機遇

（一）算力側晶片技術迭代更新，國產 AI 晶片急需場景落地

人工智慧晶片目前有兩種發展路徑：一種是延續傳統計算架構，加速硬體計算能力，主要 以 3 種類型的晶片為代表，即 GPU、 FPGA、 ASIC，但 CPU 依舊發揮著不可替代的作用；另 一種是顛覆經典的馮·諾依曼計算架構，採用類腦神經結構來提升計算能力，以 IBM TrueNorth 晶片為代表。

伴隨著 AIOT 產業技術的不斷髮展和市場空間的不斷拓寬，傳統的晶片受限於 CPU 的算力 問題，無法滿足物聯網的算力要求。AI 晶片效能功耗比更高，能夠提供更強的計算能力。作 為算力側的核心基礎，AI 晶片為雲、邊、端多方協同提供算力支援和決策推理。根據 IDC 數 據，16 年至今全球的 AI 伺服器和晶片數量將不斷上升，中國 AI 晶片市場整體規模不斷擴大。 根據《中國人工智慧晶片產業發展白皮書》顯示，2018 年在全球的 AI 晶片市場中，中國的整 體規模佔比最大，約佔四分之一，未來 AI 晶片的發展前景可觀。

AI 晶片因需求擴張，政策支援迎來發展良機，但因 AI 晶片相對技術門檻偏低，對晶圓代 工廠商依賴度高，“量產”是一條紅線，未來行業將快速洗牌。晶片公司需要找到好的落地場 景，以保證出貨量。

傳統 AI 晶片按產品架構分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三種。GPU 具有大規模的並行架構，適合 對資料密集型的應用進行計算和處理，且效能高於傳統 CPU 數十上百倍，其主要缺點是功耗較 高及其帶來的高昂電費開支。ASIC 作為人工智慧的專用晶片，相較於 GPU 有極高的效能和較 低的功耗，但專用晶片靈活性較低，研發投入較高。FPGA 的功耗在幾瓦到幾十瓦之間，在性 能指標中都有比較理想的平衡，可以實現定製化的硬體，並且可以在硬體層面進行大規模的並 行運算，有較高的吞吐量。

從應用場景上劃分，AI 晶片可以分為雲端晶片、邊緣端晶片和終端晶片。人工智慧技術 應用場景廣泛，在不同場景所需要的計算能力、功耗等有所差異，因此針對不同的應用場景可 以將 AI 晶片劃分為這三大類。雲端晶片主要針對雲資料中心，兼具訓練和推理的任務需求。 該場景對計算能力和計算密度要求高，一般計算能力要求每秒處理超過 30 億萬次基本人工智 能運算，相對功耗也較大，一般在 50 瓦以上。邊緣端晶片主要面向智慧製造、智慧家居、智 能駕駛等領域，以推理任務為主，效能要求和功耗介於雲端和終端之間。終端晶片服務於各類 消費電子領域，其對效能要求相對較小，但對成本和功耗較為敏感，以推理任務為主，產品形態眾多。

（二）AI 晶片發展提速，前景空間廣闊

由於 AI 晶片的應用場景豐富且需求端驅動力強勁，AI 晶片市場規模將呈快速增長態勢。 根據 Tractica 的研究報告顯示，2019 年全球人工智慧晶片的市場規模達到 110 億美元。中商 產業研究院預測，全球 AI 晶片市場將迎來高速發展期，在 2025 年全球人工智慧晶片市場規模 達 724 億美元，7 年複合增長率達 36.90%。中國 AI 晶片行業發展尚處於起步階段，但隨著智 能終端的更新迭代和資料中心伺服器智慧化大趨勢的推動下，隨著人工智慧應用生態的爆發， 兩年迎來了新一輪的爆發。2019-2024年，中國AI晶片市場規模仍將保持40%以上的增長速度， 預計 2024 年中國 AI 晶片市場規模將增長至 785 億元。

AI 晶片在三大類應用場景上均將維持快速增長：

雲端晶片的主要應用場景為針對海量資料計算和處理的雲資料中心、超級資料中心等，目 前對計算能力的需求也呈現指數型增長。隨著雲計算技術的發展，目前全球範圍內各雲資料中 心建設速度也不斷提升。Cisco 預計 2016 至 2021 年全球資料中心負載任務量將成長近三倍， 到 2021 年，超級資料中心將達到 628 座，佔總資料中心比例達到 53%。資料中心市場蓬勃發 展可以從國外老牌晶片廠商的佈局一窺全豹：Intel 作為傳統型晶片廠商，也實現了資料中心 產品的銷售；Nvidia 資料中心業務增長迅速，從 2016 年開始以 72.23%的年均複合增長率實現 了 2019 年的 29.8 億美元的收入。據 IDC 報告顯示，雲端智慧晶片市場需求，預計將從 2017 年的 26 億美元增長到 2022 年的 136 億美元，年均複合增長率為 39.22%。

邊緣端場景是由於雲端不能滿足使用者的較高需求，推動大量資料儲存向邊緣端轉移而產生 的。邊緣計算為 5G 網路架構中的核心環節，應用場景相較雲端更為廣泛，同時邊緣端芯片價 格相對更便宜，未來將在大量行業中普遍應用。據 Gartner 預測，未來物聯網將約有 10%的數 據需要在網路邊緣進行儲存和分析，2020 年全球邊緣計算的市場需求將達到 411.40 億美元。

在終端應用方面，在日常的手機、平板電腦、音箱等散熱、能耗敏感的消費類電子終端產 品中，仍然需要專門的人工智慧處理器提升效能降低能耗。其中，在智慧手機端，由於傳統手 機晶片無法滿足人工智慧相關應用的使用者體驗，智慧手機搭載 AI 晶片將成為各廠商提升產品 吸引力的重要一環。根據 Gartner 預測，搭載人工智慧應用的智慧手機出貨量佔比將從 2017 年的不到 10%提升到 2022 年的 80%，年銷量超 13 億部，也帶動了人工智慧晶片快速發展，2020 年人工智慧晶片在消費電子終端市場的銷售規模將超過 25 億美元，市場逐漸形成規模。

同時，AI 晶片市場的發展也受智慧駕駛的發展大潮的牽引。保證智慧駕駛系統穩定執行 的核心是晶片，所以未來人工智慧晶片在車載領域都具備廣闊的市場空間。根據市場調研機構 iiMediaResearch 估計，2016 年全球智慧駕駛汽車市場規模為 40.0 億美元，預計至 2021 年增長至 70.3 億美元，複合增長率 11.94%。

（三）英偉達領跑全球市場，國產 AI 晶片具備發展機遇

雲端晶片方面，英偉達領跑，其他廠商奮力追趕。雲端晶片廠商主要有英偉達、英特爾、 華為海思、寒武紀等。因雲端晶片需兼具訓練和推算能力，對效能要求較高。英偉達最新發布 的 A100 晶片採用 7nm 工藝且運算能力處於絕對領先位置。除此之外，英偉達領先佈局生態 CUDA， 軟體生態具備優勢，是雲資料中心市場的絕對龍頭，綜合多家諮詢資料判斷其在全球市場的市 佔率約 80%左右。英特爾主要透過收購 HabanaLabs 來佈局雲 AI 晶片市場，主打 Goya 和 Gaudi 兩款產品。國內廠商主要以華為海思和寒武紀、地平線等公司為代表，產品效能從目前來看不 及英偉達，但差距相對較小，主要在生態佈局上還需要奮起直追。根據 IDC 預測，GPU 市場將 持續下降。我們認為，雲端晶片下游主要為雲資料中心，兼具雲計算業務的廠商如華為市場份 額將有望提升。加之國產自主可控浪潮，國產 AI 晶片廠商潛力較大。

邊緣端晶片方面，英偉達領先，國產廠商產品效能優越，處於市場開拓期。英偉達以 Jeston TX1、Jeston TX2 以及最新的 Xavier 和 Xavier NX 佈局邊緣端市場，具備領先佈局優勢。華 為海思和寒武紀在產品效能方面不亞於英偉達，採用 12/16nm 工藝，計算能力與能耗方面表現 優越。但因進入市場時間較短，仍處於市場佈局初期。

終端晶片方面，百花齊放，國產廠商具備一定優勢。提供終端智慧處理器的廠商主要有 英國的 ARM、以色列的 CEVA、美國的 Cadence 和國內的寒武紀等。從市場應用情況來看，裝載 寒武紀終端智慧晶片的 SoC 晶片出貨量超一億，採用 7nm 工藝，效能功耗比表現優越，支援推 理和訓練任務。在智慧手機市場應用優勢較為明顯，具備一定優勢。

三、平臺側：格局未定，國內外諸侯割據（略）

（一）物聯網平臺側居於樞紐地位，參與者眾多

在 AIOT 的平臺側，物聯網平臺能夠為裝置和場景應用搭建連線橋樑，為上下游提供中間 層的核心能力，物聯網平臺主要功能包括裝置管理、連線管理、應用支援和業務分析。支援多 種協議的適配，實現各類物聯網裝置的接入及對裝置進行實時管理和分析。

目前平臺側的服務商眾多，據 IoT Analytics 統計 2019 年全球公認物聯網平臺數量就有 620 家。其中大平臺主要來自於雲服務提供商、電信和通訊裝置廠商，主要以網際網路巨頭阿里 雲、亞馬遜、騰訊等為主。國內的主要平臺服務商包括阿里、騰訊、百度、小米以及三大電信 運營商。

阿里雲 IoT 物聯網平臺依託阿里雲的技術優勢，以及活躍的雲棲開發者社群，能夠支援主 流的物聯網協議接入，裝置端和雲端支援豐富的語言 SDK，為開發者提供細粒度的實時監控告 警。騰訊雲 IoT Explorer 平臺開發文件豐富，與騰訊連連微信小程式聯通，可以便利地支援 智慧家居等場景；移動的 Onenet 是中移物聯網搭建的雲平臺，從連線和裝置管理切入，接入 協議豐富，NB-IoT 基站部署廣泛，能夠為各種跨平臺物聯網應用、行業提供豐富的解決方案。 小米的 IoT 開發者平臺主要以小米使用者群體為主，服務智慧家居和個人穿戴和出行裝置，能幫 助開發者打造智慧互通的智慧產品。各類服務商根據其不同的優勢作為其物聯網平臺的切入點， 在原有技術功能基礎上，根據其自身優勢拓展服務形式和客戶群。

從功能角度劃分，物聯網平臺可以分為裝置管理平臺（Device Management Platform，DMP）、 連線管理平臺（Connectivity Management Platform，CMP）、應用賦能平臺（Application Enablement Platform，AEP）和業務分析平臺（Business Analytics Platform，BAP）。從企 業屬性角度劃分，物聯網平臺市場參與者主要有傳統通訊廠商（如中國移動 OneNet 等）、互聯 網/雲計算廠商（如谷歌 Azure、阿里雲等）、垂直領域廠商（如博世、西門子、海爾等）和創 業領域廠商（如 TheThings、青蓮雲等）。傳統通訊廠商的佈局主要針對物聯網裝置的通訊連 接管理，雲計算廠商的佈局主要側重完善整個生態佈局，垂直領域廠商主要從自身業務出發為 產品做科技賦能，創業領域廠商屬於有針對性的專注於平臺的研發。

（二）市場處於高速發展階段，生態佈局是關鍵突破點

物聯網平臺層在物聯網市場佔比約三分之一，目前處於高速發展階段，空間較大格局未 定。物聯網裝置層、連線層、平臺層和應用層的價值佔比分別為 21%、10%、34%和 35%。根據 Statista 資料，2020 年全球物聯網市場規模約為 2480 億美元，預計到 2025 年將增長至 15670 億美元，年複合增長率為 39%；根據 IDC 資料，預計中國物聯網市場規模到 2025 年為 3918 億 美元。由此推斷出，物聯網平臺 2025 年全球規模約為 5327 億美元，中國規模約為 1332 億美 元，市場空間廣闊。

從連線裝置數量來看，國外頭部廠商主要有亞馬遜、蘋果、谷歌和三星等，國內廠商主要 有起步較早的小米，此外，華為近年也開始大力佈局 IoT 市場。根據艾瑞諮詢資料，物聯網鏈 接裝置前 5 名的廠商為小米、亞馬遜、蘋果、谷歌和三星，市場份額分別為 1.9%、1.2%、1.0%、 0.9%和 0.8%。我們認為，物聯網平臺的競爭力體現在連線萬物的能力，連線裝置越多活躍用 戶量更大的平臺更具備價值。在物聯網平臺高速上升的現階段，打通上下游產業鏈、佈局全生 態場景的廠商有望搶佔先機，國內廠商如小米和華為、國外廠商如蘋果和谷歌有望脫穎而出。

……

四、網路側 ：5G 模組需求提升

物聯網的通訊技術分為有線通訊和無線通訊技術，為了滿足萬物互聯的要求，主流技術為 無線通訊技術。無線通訊技術主要分為兩大類，短距離無線通訊技術，包括 2/3/4/5G 和 LPWAN 技術（LoRa 和 NB-LOT 等）以及短距離的無線通訊技術藍芽、WI-FI、ZigBee、Zwave 等。

根據工信部 2020 年 5 月釋出的最新政策：推動 2G/3G 物聯網業務遷移轉網，建立 NB-IoT、 4G 和 5G 協同發展的移動物聯網綜合生態體系。以 NB-IoT 滿足大部分低速率場景需求，以 LTE-Cat1 滿足中等速率物聯需求和話音需求，以 5G 技術滿足更高速率、低時延聯網需求。隨 著移動網際網路和物聯網的發展，5G 技術不斷拓寬物聯網的應用場景，能夠滿足物聯網裝置多 樣化以及不同場景和應用對網路的需求。

5G 網路加速建設，5G 模組出貨有望帶動毛利率提升。目前主流模組廠商 5G 產品已陸續 小批次發貨。預計隨著 5G 網路覆蓋的完善，一些可落地的應用場景將帶動 5G 模組需求進一 步提升。

隨著全球 5G 網路的不斷建設和發展，中國電信服務提供商在 5G 核心網部署中佔據了最大 的份額。截止 2019 年底，中國移動建設開通超過 5 萬個基站，覆蓋 50 餘個城市；中國電信建 成 4 萬座 5G 基站，並與中國聯通合作建設 5G 基站超過 2 萬座，共享基站超過 5 萬座；中國聯 通目前可用 5G 基站規模超過 6 萬個。三大運營商今年用於 5G 建設合計預算投入 1803 億元， 較 2019 年實際支出增長約 338%。華為、中興等企業依靠領先的 5G 技術領先優勢和國內的規 模優勢，未來有望加速發展，進一步擴大全球 5G 網路建設的市場份額。5G 網路建設進度節節 推進，據中國產業資訊網預計 2020~2022 年全國 5G 基站建設數量將分別達到 80 萬、110 萬和 120 萬個。

5G 時代，移動物聯網的快速部署已成為重要的趨勢。物聯網技術需要依靠基站等基礎設 施來完成區域的覆蓋，需要投入大量的基礎設施建設。但是由於在島嶼、沙漠、海洋等偏遠地 區安裝基站和鋪設光纖線路的難度大、成本高，目前地面蜂窩基站的陸地覆蓋率約為 20%，而 海洋覆蓋率則不到 5%。衛星物聯網通訊技術能夠突破因地面基站所不能及而帶來的物聯網覆 蓋限制。同時伴隨著電力、礦山、森林防火等領域的資訊化和數字化轉型的需求，對於海洋、 沙漠、森林等不便建立基站的地區，衛星物聯網則作為最重要的通訊網路基礎設施，覆蓋面更 廣，通訊穩定性好，組網方便，能夠對傳統產業的數字化轉型提供重要的通訊技術支援，有望成為拉動經濟發展的新支點。從市場規模上來看，美國權威衛星行業諮詢公司 NSR 預測，2022 年將有 1 億至 2 億臺物聯網裝置有接入衛星的需求。麥肯錫公司預測，天基物聯網的產值在 2025 年可達 5600 億美元至 8500 億美元。

五、邊緣側及終端側處於爆發增長前夜

邊緣側位於雲層和終端層之間，向下支援各種裝置的接入，向上和雲端進行對接。在 5G、 物聯網和產業網際網路發展的帶動下，全球邊緣計算產業逐漸興起。據 IDC 資料，到 2025 年全 球將有 418 億臺 IoT 連線裝置，互連的 IoT 裝置生成的資料量將從 2019 年的 18.3 ZB 增長達 到 73.1 ZB。在海量資料的產生下，邊緣計算作為算力去中心化的基礎設施迎來快速發展。相 較於雲計算，邊緣計算擁有低時延、少頻寬、高安全性的優勢，可以滿足實時處理終端裝置產 生的海量資料，成為萬物互聯時代中實時處理、快速連線和隱私保護的關鍵支撐，能夠為垂直 行業 AR、自動駕駛和 IoT 等領域的應用提供足夠的算力資源。據賽迪顧問顯示，預計未來全 球邊緣計算市場規模年均複合增長率將超過 50%，在 2025 年可達到 157 億美元。2021 中國邊 緣計算市場規模預計將達 325.31 億元，未來市場規模廣闊。

邊緣側的產業鏈包括上游的邊緣節點，晶片閘道器和控制器感測器，以及中游的雲計算平臺 服務商以及下游的終端開發商。市場主要參與者包括晶片廠商、電信運營商以及以雲計算巨頭 為主的軟硬體服務商。邊緣側的主要市場分為邊緣節點、控制感測器等硬體產品以及提供平臺 服務和終端應用開發等軟體服務。據賽迪顧問資料顯示，2018 年中國邊緣計算硬體市場份額 達到 71.22%，軟體和服務市場佔 28.78%。參與邊緣計算的硬體載體公司以愛立信、ARM、華為、 聯想、廣和通等為主。提供邊緣計算的軟體平臺包括 AWS、阿里雲、百度雲、華為雲、騰訊雲 等服務商，主要負責對邊緣節點的各項功能進行統一排程和管理，並上傳到雲端進行分析處理。

AIOT 在終端側的應用主要涵蓋 5G 手機，VR/AR，智慧網聯車和工業智慧終端等領域。在 5G 手機市場中，隨著國內 5G 網路的不斷部署和推進，國內各大手機廠商的 5G 手機的出貨量 快速增長，需求旺盛。今年下半年 5G手機出貨量逐漸恢復，整體滲透率保持在 60%左右。Canalys 預測在 2023 年全球 5G 手機出貨量將達到約 8 億部，佔全部智慧手機出貨量的 51.4%，2019 年到 2023 年出貨量 CAGR 達 179.9%。

六、應用側之工業網際網路：平臺為核心，生態為關鍵

（一）工業網際網路走向落地

據麥肯錫預測，未來物聯網的價值 30%在 B2C，70%在 B2B。工業網際網路作為物聯網 B 端的 重要應用，具有巨大的發展潛力。

工業網際網路圍繞製造體系的四大層次與四大要素實現。工業網際網路透過將新一代資訊技 術與製造業深度融合，實現人、機、物的全面互聯，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈的全 面連線的新型工業生產製造和服務體系，是第四次工業革命的重要基石。工業網際網路覆蓋了製造體系的裝置層、邊緣層、企業層和產業層，把連線由企業內擴充套件到企業外；並且，網路、平 臺、安全、標識四大要素貫穿四個層級，實現全要素、全產業鏈的互聯互通。

工業網際網路發展正從概念框架走向落地。國際上，發達國家均非常重視工業網際網路建設， 如美國在先進製造國家戰略中，將工業網際網路和工業網際網路平臺作為重點發展方向，德國工業 4.0 戰略也將推進網路化製造作為核心。2018 年 6 月 7 日，工信部印發《工業網際網路發展行動 計劃（2018-2020 年）》，明確了基礎設施能力提升行動、標識解析體系構建行動、工業網際網路 平臺建設行動等八大重點任務，目標是在 2020 年底初步建成工業網際網路基礎設施和產業體系。 計劃實施近兩年來，我國工業網際網路發展正從概念框架走向落地實踐，在網路、平臺、安全、 標識解析等方面形成一系列突破，逐步建立起與我國經濟發展相適應的工業網際網路生態體系。 工業網際網路標識解析體系已實現從 0 到 1 的突破，以國家頂級節點為核心的工業網際網路標識解 析體系初步形成，截至 2020 年 8 月，已上線運營 60 個二級節點，覆蓋 21 省 26 個重點行業， 接入企業節點超 3000 個，標識註冊量突破 54 億。工業網際網路平臺蓬勃發展，多層次系統化平 臺體系初步形成，截至 2020 年 8 月，具有一定行業、區域影響力的平臺超 70 個，平均工業設 備連線數近 60 萬臺。

據信通院測算，2018 年、2019 年我國工業網際網路產業經濟規模（包括融合帶動規模）分 別為 1.42 萬億元、2.13 萬億元，佔 GDP 比重分別為 1.5%、2.2%。預計 2020 年，我國工業互 聯網產業經濟規模將達 3.1 萬億元，佔 GDP 比重為 2.9%，同時可帶動約 255 萬個新增就業崗 位。

工業網際網路在不同行業的應用水平存在差異，汽車、電子資訊、家電等行業較為領先。 信通院構建了工業網際網路應用成熟度評估體系，並於 2019 年釋出了《工業網際網路應用成熟度 白皮書 2.0》。汽車及零部件製造行業的基礎支撐能力較強，新技術應用相對成熟，電子資訊 行業工業網際網路的建設起步較快，進一步升級的基礎較好，家電行業由於大規模化生產的需求， 生產和營銷方面逐步智慧化升級；生物醫藥、化工、裝備製造等行業的互聯互通能力不斷提升， 基本能實現資料採集，但在系統整合和資料分析方面需要提升；機械製造等其他傳統行業的工 業網際網路建設成熟度不高，只有部分企業基礎設施完善，互聯互通水平不高，資料採集和分析 尚處於探索階段。

工業網際網路在生產管控、產品服務和市場營銷等環節已經顯示出較大價值。但是，研發設 計、供應鏈管理等業務流程的應用水平仍然不高，工業網際網路在研發設計中的應用成為短板， 仍需進一步提升。

（二）工業網際網路平臺為產業發展核心

我國工業網際網路細分產業中，工業網際網路平臺與工業軟體產業規模最大，增速領先。 2017-2019 年，工業網際網路平臺與工業軟體產業規模從 1490 億元增長到 2486 億元，年均複合 增長率 29.2%；工業網際網路網路產業規模從 381 億元增長到 651 億元，年均複合增長率 30.7%； 工業網際網路安全產業規模從 13.4 億元增長到 27.2 億元，年均複合增長率 42.3%；工業互聯自 動化產業規模從 829 億元增長到 1152 億元，年均複合增長率 17.8%；工業數字化裝備產業規 模從 658 億元增長到 1045 億元，年均複合增長率 26.0%。

全球工業網際網路平臺市場持續呈現高速增長。根據研究機構 MarketsandMarkets 統計數 據顯示，2017 年全球工業網際網路平臺市場規模為 25.7 億美元，2018 年達到 32.7 億美元，預 計 2023 年將增長至 138.2 億美元，預期年均複合增長率達 33.4%。美國當前平臺發展具有顯 著的集團優勢，佔據主導地位；歐洲平臺領域進展迅速，成為美國之外主要的競爭力量；亞洲 市場增速最快且未來有望成為最大市場。美國頭部企業有 GE、微軟、亞馬遜、PTC、羅克韋爾、 思科、艾默生、霍尼韋爾等；歐洲諸如西門子、ABB、博世、施耐德、SAP 等歐洲工業巨頭具 有領先的製造業基礎優勢；日本的日立、東芝、三菱、NEC、發那科等也在積極佈局。

工業 PaaS 層是工業網際網路平臺的核心，工業 SaaS 層是關鍵。邊緣層、工業 PaaS 層、工 業 SaaS 層是工業網際網路平臺三大層級。邊緣層是基礎，透過大範圍、深層次的資料採集，以 及異構資料的協議轉換與邊緣處理，為工業網際網路平臺提供資料基礎；工業 PaaS 層相當於工 業作業系統，基於通用 PaaS 疊加大資料處理、工業資料分析、工業微服務等能力，支援各類 工業 APP 應用的開發與運營；工業 SaaS 層是工業網際網路平臺價值的體現，包括滿足不同行業、 不同場景的工業 APP，形成平臺生態。未來的平臺競爭本質上是基於平臺的生態之爭，生態建 設是關鍵。

工業 PaaS 層需要支撐前端靈活構建各類工業應用和解決方案，其參與者需要深厚的專業 知識和領域經驗積累沉澱，裝備/自動化、工業軟體及製造業三類企業各具優勢。裝備和自動 化企業在工業現場積累了大量裝置系統，擁有豐富的經驗知識模型，透過打造平臺實現底層數 據的彙集與建模以及工業知識的複用，典型代表有國外的 GE、西門子、ABB、博世、發那科、 施耐德、庫卡(KUKA)、霍尼韋爾、羅克韋爾等，我國的和利時、徐工、三一、研華科技、藍卓、瀋陽機床等。工業軟體廠商將研發設計、生產製造、運營管理或採購銷售領域軟體轉化成平臺 中獨立的服務模組滿足個性化定製需求，並將全生命週期資料整合形成數字孿生，加速產品迭 代，典型代表有國外的 PTC、達索、SAP 等，我國的索為、數碼大方、安世亞太、石化盈科、 寶信、用友、東方國信等。製造類企業擁有特定行業的經驗知識與成熟模式，將其以數字化模 型或專業軟體工具的形式預置到平臺中，典型代表有國外的日立、東芝等，我國的海爾、富士 康、航天雲網、一汽等。

工業網際網路平臺的發展趨勢：

當前工業網際網路平臺仍然處於發展初期，尚未出現絕對的領導者，產業仍處於摸索與尋找 機會的階段。當前有兩個趨勢正在逐漸顯現：一是橫向看，國際巨頭正在透過併購或合作形 成具有全生命週期流程一體化服務能力的平臺，形成綜合性競爭優勢。西門子和達索透過不 斷併購，已擁有全流程產品，並遷移至平臺，包括設計模擬軟體、生產管理軟體、資產運維軟 件、經營管理軟體等，達索還與 ABB 合作，以進一步提升自動化領域解決方案服務能力。PTC 則透過與多家企業的深度合作來彌補自身在生產和運營方面的短板，與羅克韋爾透過 10 億美 元的股權投資形成戰略合作，提升生產管控和資產運維能力；與 ANSYS 合作，提升了設計模擬 能力。

二是縱向看，以垂直行業的企業為主體，與 ICT 公司優勢互補，工業網際網路有望產生細 分領域的龍頭企業。垂直行業的製造企業對本行業的生產流程熟悉，擁有成熟的經驗模式， ICT 企業為其提供大資料、雲計算、物聯網能力支撐。

（三）工業 APP 生態體系為平臺價值實現的關鍵

工業 APP 創新能力與應用交付能力將是平臺價值實現的關鍵，生態建設將成為下一階段平 臺產業發展的主線。“工業網際網路平臺+APP”為核心的工業網際網路生態體系可類比於移動互聯 網時代的“平臺（iOS 或 Android）+APP”生態模式。因此，工業 APP 實際上可以理解為工業 軟體。

我國工業軟體市場增速遠超全球平均，潛在發展空間仍然巨大。2018 年全球工業軟體產 品市場規模達到 3893 億美元，較 2017 年增長 5.19%。2019 年全球工業軟體產品收入已突破 4000 億美元，經估算，到 2020 年全球工業軟體行業市場規模將達 4332 億美元。國內市場方面增速遠遠超過全球平均，2019 年，我國工業軟體產品收入 1720 億元，較 2018 年增長 16.45%。 2012-2019 年，我國工業軟體產品收入年複合增長率為 20.34%。據中商產業研究院預測，2020 年，我國工業軟體產品收入將突破 2000 億元。按此口徑計算，我國工業軟體市場增速雖然快， 但全球市佔率僅有約 6%，而同期我國工業生產總值佔全球比重近 30%，潛在發展空間仍然巨大。

工業軟體是工業化長期程序的不可或缺的伴生物，沒有豐富的工業技術積累，難以產出優 秀的工業軟體。工業化水平走在世界前列的發達國家，如法國、德國、美國等工業強國，其工 業軟體具有先發優勢，21 世紀初，隨著全球製造業轉型升級，服務模式創新趨勢演進，在國 內企業開始大量購買和應用國外軟體產品的同時，國外軟體廠商透過併購擴大規模。如法國達 索 CATIA 迅速形成集團研發模式，佔領國內市場，而國內軟體廠商因資金不足以及使用者流失面 臨著生存困難甚至倒閉的局面。

目前，發達國家在全球率先建立了較為完整的工業體系，工業軟體在為工業企業服務的同 時也不斷完善改進，二者相互促進，孕育出了達索、西門子、SAP 等多家全球工業軟體龍頭企 業。而目前雖然我國尚處於工業化階段，還沒有完成工業化程序，但發展速度快，製造業升級 需求迫切，仍為國內工業軟體廠商的發展帶來契機。

總體而言，在外國市場，工業軟體行業已基本形成巨頭壟斷的格局，如研發設計類軟體領 域由達索、西門子、ANASYS、Synopsys 等龍頭佔據著技術和市場優勢；在生產控制軟體領域， 西門子、Honeywell、GE、ABB、Rockwell 佔據龍頭地位；資訊管理類軟體領域 SAP、Oracle 佔 據主導地位。當前，我國工業軟體市場長期被國外企業佔據，但在研發設計領域，產生了部分 自研的工業軟體產品；在生產製造類和經營管理類軟體領域，國內廠商在部分細分領域已具有 行業競爭優勢，但在高階領域仍滲透率較低。

我國工業軟體市場增速遠超全球平均，潛在發展空間仍然巨大。建議從兩條主線尋找投資 機會：一條是從發展“卡脖子”的核心技術角度，研發設計類軟體是我國的短板，長期被國外 巨頭壟斷，國產品牌市佔率極小，目前產生了部分有望突圍的企業，如中望軟體、華大九天、 芯願景（擬上市）、山大華天和數碼大方等。另一條是從製造業升級的角度，挖掘一些具有行 業競爭優勢，有望受益於工業資訊化持續滲透的公司，如中控技術、用友網路、鼎捷軟體、柏楚電子等。

七、應用側之智慧網聯汽車：前景漸明，順週期下迎來高成長期

（一）產業架構與四大驅動因素

從 2010 年以車載資訊娛樂服務為核心的“車聯網”概念的萌芽，到 2016 年以行車安全為 核心的智慧網聯技術路線的提出，再到 2017 年 LTE-V2X 標準的確定開啟商業化程序，從 2020 年開始 5G逐步替代 LTE 實現更高級別的自動駕駛，至今，智慧網聯汽車產業經歷了 10 年摸索， 以 V2X 為核心基礎實現網聯自動駕駛的產業路徑逐漸清晰，產業前景漸明。

智慧網聯汽車與智慧交通緊密相連，兩者融合協同發展是未來的主要趨勢。智慧網聯汽 車透過搭載先進的車載感測器、控制器、執行器等裝置，融合現代通訊與網路技術，實現車與 X（人、車、路、雲等）智慧資訊互動、共享，具備複雜環境感知、智慧決策、協同控制等功 能，可實現“安全、高效、舒適、節能”行駛，進而使汽車成為智慧交通網路系統中重要的功 能結點，從而構建“人-車-路-雲”協同的智慧交通體系。智慧網聯汽車產業的跨行業、跨領 域屬性突出，涉及汽車、電子、資訊通訊、交通等多個產業及交通、交管等多個主管部門，因 此產業架構複雜，需要多方協同推進。

C-V2X、高精度地圖、自動駕駛技術、政策協同是智慧網聯汽車產業發展的四大驅動因素。 1、C-V2X：在 V2X 系統中主要有短距離直接通訊的傳輸模式（V2V，V2I，V2P）和基於網路的 遠端通訊（V2N），V2X 的概念也隨之擴充套件為對增強的高階駕駛輔助系統（ADAS）的協同控制， 使得車輛之間可以分享感知資訊，從而最終 V2X 將發展為協作式自動駕駛（CAD）。車路協同 市場的發展需要依靠路側設施先行，當路側設施普及率達到一定程度，V2X 車載終端裝車成本 會進一步降低，普及率將逐漸提高，智慧交通網路搭建成功，再依託邊緣計算、雲控平臺等技 術，從而進一步提高城市和道路的運轉效率。車路協同得到發展，L4/L5 級自動駕駛才有可能 實現。所以 C-V2X 是核心。2、高精度地圖：不同級別的自動駕駛對地圖有不同的內容和精度 要求，對高級別自動駕駛 L4 和無人自動駕駛 L5，高精度地圖是必備項。3、自動駕駛技術： 包括計算平臺、ADAS、高階感測器、新型汽車電子、車載作業系統等等。4、政策協同：智慧網聯汽車的跨行業、跨領域屬性突出，涉及汽車、電子、資訊通訊、交通等多個產業及交通、 交管等多個主管部門，在政策、專項研究、法律法規、標準、試驗測試等工作方面均需要協同 推進。

四個因素密不可分，缺一不可，共同推動智慧網聯汽車產業發展。最核心的驅動因素是 V2X，這是車與道路、車、人進行資訊交換的基礎設施建設的統稱，包括車載終端、路側設施、 通訊協議、路側與交通、交管等監管部門的介面規範等等。基於 V2X 建設達到一定程度，再結 合高精度地圖、車輛自動駕駛技術的輔助及各監管部門政策的完備這 3 個驅動因素，車-路人協同的智慧駕駛才能實現，這是產業的發展路徑，四個因素缺一不可，透過跟蹤四個驅動因 素的發展情況可以獲知產業現狀。

（二）C-V2X 產業化部署處於匯入期

我國 C-V2X 工作組給出了產業化路徑及時間表：2019-2021 年為 C-V2X 產業化部署匯入 期，我國正在積極開展車路協同測試示範。在這一階段，C-V2X 通訊裝置、安全保障、資料平 臺、測試認證方面可基本滿足 C-V2X 產業化初期部署需求。同時，在國家和聯網示範區、先 導區及部分特定園區部署路側設施，形成示範應用，車企逐步在新車前裝 C-V2X 裝置，鼓勵 後裝 C-V2X 裝置，車、路部署相輔相成，形成良性迴圈，C-V2X 生態環境逐步建立，探索商業 化運營模式。

V2X 是車與道路、車、人進行資訊交換的基礎設施建設的統稱，下面將介紹其中 V2X 車載 終端、路側設施環節的發展情況及競爭格局。

（三）自動駕駛：L3 接近量產，L4 處於研發和小規模測試階段

乘用車及商用車的 L3 級自動駕駛系統已接近量產，L4 級自動駕駛系統處於研發和小規模 測試階段。主流車廠目前都給出了量產的 L2.5 的時間表，基本上集中在 2022 年前後。2018 年奧迪曾宣佈推出量產 L3 級自動駕駛車型奧迪 A8，這是世界範圍內第一臺宣佈量產的 L3 級 自動駕駛汽車。2019 年國內品牌上汽集團、廣汽集團均推出了 L3 車型，2020 年長安汽車也已 推出 L3 車型。國內主流客車企業在自動駕駛方面走在前列的以宇通、廈門金龍、中車、中通、 廈門金旅等為主要代表，卡車以東風商用車、一汽解放、重汽等為主要代表。

自動駕駛技術發展水平及難點：

自動駕駛技術按執行步驟可分為環境感知層、規劃決策層和控制執行層。自動駕駛透過裝配在車上的感測器裝置感知汽車周圍的駕駛環境，結合導航的高精度地圖等地圖資料，進行 快速的運算和分析，不斷模擬和深度學習潛在的路況環境並作出判斷，進一步藉助演算法規劃汽 車最理想或最合適的行駛路線及方式，再透過晶片反饋給控制系統進行剎車、方向盤控制等實 際操作。

下面表格介紹環境感知層、規劃決策層和控制執行層的技術發展水平及難點、主要參與者。

自動駕駛軟體和演算法領域的領先參與者：

在自動駕駛軟體技術和演算法服務中，市場發展潛力巨大。車企、網際網路科技公司和初創公 司等紛紛開展相關的研發。國外以美國的 Waymo 和以色列的 mobileye 為主。國內參與的互聯 網公司包括百度、阿里、騰訊、滴滴和華為。智慧汽車公司包括 ponyai、小鵬汽車、理想汽 車、威馬汽車、蔚來、Auto X 等。初創和科技公司中研發軟體服務和核心演算法的包括地平線、 Momenta、馭勢科技、環宇智行、縱目科技、東軟集團、圖森未來、Plus Ai、商湯科技、虹軟 科技等。地平線是目前中國唯一一家實現車規級 AI 晶片量產前裝的公司；Momenta 作為國內 知名的自動駕駛演算法提供商，在自動駕駛演算法、高精度地圖、ADAS 等細分方向都具有較強的 研發實力；馭勢科技在業務上已形成可規模化部署的 L3-L4 級智慧駕駛系統，並已在多種商業 場景中率先落地，在行業居於領先地位。除了初創科技公司和網際網路巨頭，國內整車企業也在 建設研發團隊，包括上汽、廣汽、一汽、長城、長安、吉利、比亞迪和其他車企，並與網際網路 和科技公司進行合作發展。

智慧網聯汽車的市場空間：

中國汽車工程學會預測，2025 年、2030 年我國銷售新車聯網比率將分別達到 80%、100%， 聯網汽車銷售規模將分別達到 2800 萬輛、3800 萬輛。預測到 2025 年 L1/L2 聯網汽車佔比 55%， L3 聯網汽車佔比 20%，L4/L5 聯網汽車佔比 5%。根據市場研究機構 Marketsandmarkets 預測， 全球智慧網聯汽車市場規模在 2027 年將達到 2,127 億美元，2019-2027 的年複合增長率將達 到 22.3%。

（四）政策：給出明確目標

《智慧網聯汽車技術路線圖 2.0》已釋出，相比 1.0 給出了延伸至 2035 年的發展目標。 在自動駕駛方面，目標 L2、L3 級自動駕駛在 2025 年新車銷量佔比中達到 50%，2030 年佔比到 70%。而 L4 級自動駕駛，2025 年在“高速公路、專用車道、停車場、園區、港口、礦區”等 特定場景和限定區域商業化應用，在 2030 年新車佔比 20%，在高速公路廣泛應用，在城市道 路實現規模化應用。2035 年以後，L5 級無人駕駛乘用車開始應用。V2X 方面，目標 2025 年 C-V2X 終端的新車裝配率達到 50%，2030 年基本普及。

總體來說我國智慧網聯汽車產業程序走在世界前列，得到政策大力支援。參照技術路線 2.0，預計 2025 年之前 L2、L3 級自動駕駛商用車型有望放量，相應的 C-V2X 終端模組及路側 設施建設也將跟進。可以圍繞 C-V2X、高精度地圖、自動駕駛等產業鏈環節，以及智 能網聯汽車催生的需求場景（如智慧座艙等）挖掘投資機會，相關公司有道通科技、虹軟科技、 中科創達、萬集科技、千方科技、鴻泉物聯、四維圖新等。

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