2019中国工业大数据发展及投资价值研究-赛迪顾问
工业大数据深度解读
业领域渗透，以数字化为驱动的工业大数据推进了制造业发展向智能化新模式转变。
在现有大数据、移动互联技术之上，人工智能、超性能计算、区块链、物联网等前沿技术注入工业大数据，提升数据库的分布式存储计算能力及计算平台整体资源使用率等，让企业内部实现工业资源的中心化、统一化的智能管理，提升工业生产要素利用效果和运营效率，切实实现工业企业智能化转型。
总体上，云计算、人工智能等新型技术进一过程从研发制造到服务环节产生大量数据，业数据模态多样、结构关联复杂，工业大数据融合了传统大数据、自动化数据、产业链上
及跨界数据，工业大数据相较于其他领域的大数据应用更需要和其他新一代信息技术进行融合创新。
随着大数据、云计算、物联网、边缘计算人工智能等领域的技术突破与发展，工业大数据与这些新技术领域的联系更加紧密，网、边缘计算技术的发展将极大提高数据的获。
2019年中国数字经济行业市场现状及发展趋势分析 “5G+云+AI”赋能行业智能化升级
2019年中国数字经济行业市场现状及发展趋势分析“5G+云+AI”赋能行业智能化升级“5G+云+AI”技术赋能数字经济行业智能化升级数字经济助力传统产业不断拓展发展的广度和深度，降低成本提高效能，成为经济发展的新动能，随着全球数字经济发展的不断深入，数字经济的发展重心逐渐由消费互联网向产业互联网转变。
“5G+云+AI”技术融合释放行业发展潜力，赋能行业智能化升级。
1、数字经济成为带动我国经济发展的核心力量根据中国信息通信研究发布的相关数据显示，2018年我国数字经济总量达到31.3万亿元，占 GDP比重超过三分之一，达到34.8%，占比同比上升1.9%，数字经济发展对GDP增长的贡献率达到 67.9%，同比上升12.9%，超越部分发达国家水平，成为带动我国国民经济发展的核心力量。
中国数字经济蓬勃发展，推动传统产业改造提升，为经济发展增添新动能。
2、第三产业数字经济发展水平领先，工业数字经济增速加快2018年，中国服务业(不含信息通信服务业、软件和信息技术服业)、工业(不含电子信息制造业)和农业中数字经济占行业增加值的比重分别为35.9%、18.3%和7.3%。
其中工业数字经济比重的提升幅度同比增长0.7%，农业、服务业提升幅度同比增长0.3%，工业数字化加快增长。
3、数字经济由消费互联网向产业互联网转变数字经济以数字化的知识和信息为关键生产要素，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平。
随着数字经济发展的不断深入，数字化发展进入动能转化新阶段，数字经济的发展重心由消费互联网向产业互联网转移。
传统产业借力5G、云计算、 AI、大数据、物联网等新兴数字技术，推动企业主体利用数字技术提升效率和优化配置，将产业上下游的企业各个体和数据连接起来，提升内部效率和对外服务能力，实现跨越式发展。
4、5G、云计算和AI成为数字经济发展引擎在 5G、云计算、AI 的引领下，行业越来越丰富、数据量越来越大，这就需要多元新架构的支撑，5G、云计算、AI 的融合创新发展已成为必然。
2019年中国工业大数据市场研究报告
２０１９年中国工业大数据市场研究报告CONTENTS大数据产业分析1.1 大数据产业概况•大数据产业概念•大数据技术体系•大数据产业图谱•大数据产业生态链•大数据产业链全景图1.2 大数据市场分析•大数据市场规模•大数据细分市场•大数据应用市场CONTENTS 工业大数据市场2.1 工业大数据定义2.2 工业大数据来源 2.3 工业大数据分类2.4 工业大数据系统框架2.5 工业大数据市场规模工业大数据应用CHAPTER 1第一章大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。
大数据技术体系纷繁复杂，但其中有诸多技术格外受到关注。
随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。
随着需求不断扩大、升级，单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求，数据融合的价值更加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。
从数据在信息系统中的生命周期看，数据分析技术生态主要有5个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。
数据分析技术安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架，此外还涌现出同态加密、零知识证明、群签名、环签名、差分隐私等多种数据流通的技术工具。
数据流通技术而随着摩尔定律的失效（底层硬件的变化），单机性能扩展的模式走到了尽头，而数据交易规模的急速增长（上层应用的变化）要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。
事务处理技术从大数据产业细分领域来看，可以大致分为数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易（应用）层。
重庆地区十大有影响力的调查研究咨询机构公司
1、赛迪顾问（CCID）（中国）赛迪顾问股份有限公司是中国首家在香港创业板上市，并在业内率先通过国际、国家质量管理与体系标准认证的现代咨询企业，直属于中华人民共和国工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院。
经过多年的发展，目前公司总部设在北京，旗下拥有赛迪经智、赛迪经略、赛迪方略、赛迪设计和赛迪监理五家控股子公司，并在上海、广州、深圳、西安、武汉、南京、成都、贵州等地设有分支机构，拥有300余名专业咨询人员，业务网络覆盖全国200多个大中型城市。
赛迪顾问凭借强大的国家部委资源支撑、丰富的行业资源和高端专业化人才等竞争优势，面向政府、园区和企业，提供发展战略与规划、政策研究、转型升级规划、招商引资策略研究、信息化咨询、智慧城市规划、市场投资机会与策略分析、投资可行性研究、运营模式研究、企业兼并重组、企业战略咨询、人力资源管理等现代咨询服务。
研究领域涵盖电子信息、互联网、通信、基础电子、装备、消费品、汽车和原材料、战略性新兴产业等行业领域。
致力成为中国本土的城市经济第一智库、企业管理第一顾问、信息工程设计第一品牌。
2、Ipsos益普索（法国）益普索（Ipsos）是全球领先的市场研究集团，于1975年成立于法国巴黎，1999年在巴黎上市，是全球唯一由研究专业人士拥有并管理的市场研究集团。
益普索是全球第三大研究集团，2014年集团全球营业额22.184亿美元，在全球87个国家设有办公室。
益普索在六大研究领域为客户提供专业的洞察和服务：广告与品牌研究，客户满意度与忠诚度研究，营销研究，媒介研究，公共事务研究，以及调研管理服务。
益普索于2000年进入中国，已成为中国较大的市场研究公司，在上海、北京、广州、成都、武汉等5个城市设有办公室。
企业拥有丰富的专业研究产品线和行业专长，研究领域覆盖广告和品牌研究、营销研究、媒介研究、公众事务与社会研究、满意度与忠诚度研究、数据采集与处理，汽车研究以及金融与服务研究。
服务范围覆盖了快消、金融、汽车、IT/电信、医药保健等众多行业。
2019中国先进制造业集群发展研究
赛迪顾问股份有限公司2019年8月2019中国先进制造业集群发展研究赛迪白皮书郑重声明本报告的著作权归赛迪顾问股份有限公司(简称为“赛迪顾问”)所有。
本报告是赛迪顾问的研究与统计成果，其性质是供客户内部参考的业务资料，其数据和结论仅代表本公司的观点。
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党的十九大报告明确提出“促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群”，这是推动制造强国战略，实现高质量发展的战略选择。
产业迈向全球价值链中高端展现了我国对摆脱产业价值链低端锁定，提升产业竞争力的总体要求，而世界级先进制造业集群则是我国产业迈向全球价值链中高端在产业领域、空间布局、组织模式的体现。
为此，了解先进制造业集群的内涵、特征、发展现状及趋势对培育世界级先进制造业集群，助力我国制造业进一步发展有着重要的现实意义。
赛迪顾问智能装备产业研究中心通过对先进制造业集群内涵、形成动因、中国先进制造业集群的特征以及现状进行了研究，并提出了先进制造业集群的发展趋势，以及相关发展策略的建议。
希望本研究成果能为地方政府制定培育先进制造业集群相关举措提供参考。
前言 (1)第一章先进制造业集群内涵与形成动因 (3)（一）先进制造业集群内涵 (4)（二）先进制造业集群形成主要动因分析 (7)第二章先进制造业集群特征与现状 (9)（一）全球特色先进制造业集群发展概况 (10)（二）中国先进制造业集群发展现状 (14)（三）中国先进制造业集群基本特征 (17)第三章中国先进制造业集群发展趋势与展望 (20)第四章中国先进制造业集群发展策略建议 (26)第一章先进制造业集群内涵与形成动因先进制造业集群内涵先进制造业集群形成主要动因分析（一）先进制造业集群内涵为避免片面理解先进制造业集群，加强对其的理解，应避免与以下几种概念的混淆。
2019年中国大数据产业市场前景研究报告
为全球商业领袖提供决策咨询
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1.2 大数据技术体系
大数据技术体系纷繁复杂，但其中有诸多技术格外受到关注。随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应 对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。随着需求不断扩大、升级，单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求，数据融合的价值更 加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。
05 大数据产业前景
5.1 大数据产业发展建议 5.2 大数据产业发展前景
大数据产业概况
大数据产业概念 大数据技术体系 大数据产业图谱 大数据产业生态链 大数据产业链全景图
CHAPTER 1
第一章
1.1 大数据产业概念
大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生 产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、 海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生 活都产生了重大影响。
CONTENTS
目录
01 大数据产业概况
1.1 大数据产业概念 1.2 大数据技术体系 1.3 大数据产业图谱 1.4 大数据产业生态链 1.5 大数据产业链全景图
02 大数据市场分析
2.1 大数据产业发展经济环境 2.2 大数据产业发展政策环境 2.3 大数据产业发展行业环境
CONTENTS
目录
ห้องสมุดไป่ตู้
技术层
技术层包括实现 数据采集及处理、 存储管理、加工 分析、数据可视 化、数据安全等 技术手段，是实 现大数据价值的 重要环节
深度解读2019中国大数据产业发展
一、大数据与经济社会发展紧密相关
当今时代，数据与人们的日常生活密切相 关，衣、食、住、行等相关领域的海量数据持续 迸发。
2017年滴滴用户数达4.5亿人，提供了超过 74.3亿次移动出行服务；2018年微信每日发送 信息450亿次，新浪微博日活跃用户2亿人，微 博视频/直播日均发布量为150万+；2018年天猫
与此同时，数字政府和数字社会建设也同 步推进，持续提升政府的服务能力，优化社会 的运行效率。
二、大数据产业生态的五维度解析
1.政策维度 2016年-2018年国家和地方各级政府相继 出台了一大批大数据相关政策。截至2018年底， 国家累计发布了43条相关政策，全国有31个省 （市、区）累计发布政策347条，其中贵州、福 建、广东和浙江领先。 从省级大数据管理机构的成立来看，广东 省在2014年最先成立了大数据管理局，2015年 浙江省和贵州省跟进，2017年陕西省、重庆市和 内蒙古自治区也完成了布局。2018年则是大数 据管理机构最密集成立的年份，吉林省、北京 市、天津市、山东省、河南省、安徽省和福建省
2019年第9期
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专题研究 MONOGRAPHIC RESEARCH
快设立数据科学与大数据技术等一批相关专 业。教育部的统计数据显示，2017年-2019年高 校数据科学与大数据技术专业新增备案数量 依次为32所、250所和196所。
4.创新维度 据赛迪顾问统计，中国大数据相关专利新 增数量从2015年开始快速增加。2018年单年的 新增专利数量达7887个，其中发明专利占比达 77.0%，实用新型专利占比达21.7%，授权发明占 1.3%。进一步分析发现，企业和科研院所是大 数据创新的主力军。数据显示，2018年两者合 计贡献了7273项专利，占到了全年新增数量的 92.2%。 5.区域维度 赛迪顾问从创新能力、政府服务能力、典 型园区数量和产业规模四个维度评价了全国 六大区域的大数据产业综合发展能力。研究显 示，华东地区在创新能力、政府服务能力和典 型园区数量方面优势明显，典型代表地区包括 上海市和浙江省；华北地区虽然综合评价仅次 于华东，但其产业规模在六个区域中处于领跑 地位；中南地区近年来发展迅速，中南地区的 代表省份河南和广东相继落地了大量产业园载 体，其政府服务能力和区域创新能力均得到了 快速提升；西南地区主要由四川省和贵州省领 衔，已经打造形成区域发展新高地；东北和西 北地区的整体发展能力相对滞后，各项指标均 有待提升。
2019先进制造业城市发展指数
2019先进制造业城市发展指数作者：赛迪顾问智能装备产业研究中心来源：《机器人产业》2019年第05期赛迪顾问智能装备与智能制造产业研究中心通过对先进制造业发展历程的梳理和主要现状的剖析，总结出了经济带动性、创新驱动性、多领域融合、质量品牌和绿色集约五个主要特征，并在此基础上提出中国先进制造业城市发展指数（以下简称“指数”）。
指数旨在成熟、准确地衡量各城市及地区先进制造业发展水平，明晰地区与企业在先进制造业发展過程中所处的位置，为地方政府及企业总结发展模式，寻找前进路径提供重要参考。
发展现状与特点高端技术装备领域有所突破，整体创新能力有待提升在海外高层次人才引进计划和研发投入（R & D）经费逐年增多等国家政策的支持下，我国先进制造业在高端技术装备领域获得了突破性进展，技术水平跃居世界前列。
例如，在卫星导航领域，北斗三号系统完成部署，预示着我国自主研发的卫星导航系统即将开启全球化服务进程。
在轨道交通领域，我国自主研发的全球首套时速350公里高铁自动驾驶系统（C3+ATO）完成现场测试，高铁核心技术实现100%国产。
在量子领域，中国科学家率先实现了12个超导比特量子纠缠态，刷新了世界纪录。
在这些重点领域我国实现了从无到有，从跟随到领先的飞跃，为先进制造业的发展提供了源源不断的动力。
然而，在创新能力上，我国先进制造业仍需全面发力，有待进一步提升。
比如，在集成电路领域，我国目前尚需加大研发力度以增强自我供给能力，在高性能电子功能材料、航空发动机、纳米级光刻机、高端数控机床等领域，仍需持续发力，努力达到世界领先水平。
新技术催生产业结构变革，呈现出“智能+”融合发展态势当前，在新一代信息技术（物联网、人工智能、大数据、云计算等）快速发展的基础上，人工智能逐渐融入制造业领域，催生了制造业的智能化变革。
为实现制造业的转型升级，我国相继出台了一系列产业政策促进人工智能的发展，“智能+”多领域融合发展态势逐渐呈现。
研究报告——我国制造业数字化转型的特点、问题与对策
我国制造业数字化转型的特点、问题与对策摘要：我国制造业企业所处发展阶段参差不齐，其数字化转型既包括处于较低发展阶段的企业提高信息化水平，也包括处于较高发展阶段的企业实现数字化、网络化、智能化。
在有关部门引导和支持下，我国制造业数字化转型已经取得了一定成效，数字化、集成互联、智能协同水平持续提高，工业互联网应用规模不断扩大。
但是，缺乏权威的数据标准、数据安全问题有待解决、数据开放与共享水平有待提高、技术基础与信息基础设施相对薄弱、对就业将产生严峻挑战等问题仍存在，阻碍着制造业数字化转型进一步深入。
建议有关部门完善支持鼓励政策，促进工业数据标准建设与应用，加强数据安全保护，支持核心技术攻关，增强信息基础设施支撑能力，推进国际合作，与再就业培训、社会保障体系实现统筹规划。
关键词：制造业，转型升级，数字化，网络化，智能化我国制造业规模庞大，体系完备，但大而不强。
尤其是传统制造业，自主创新能力不强，生产管理效率较低。
随着我国制造业成本优势逐步下降，只有不断提高产品品质和生产管理效率，重塑竞争力，企业才能生存、发展、壮大。
数字化转型正是提高制造业产品质量和生产管理效率的重要途径。
近年来，大数据、云计算、人工智能等数字技术加速与制造业相融合，取得了一定成效，但仍有不少问题需要予以解决。
一、我国制造业数字化转型的内涵数字经济是继农业经济、工业经济之后新的经济形态，它以数据资源为重要生产要素，以数字化转型为重要推动力。
越来越多的国家把发展数字经济作为推动该国经济增长的重要途径。
其中，促进新一代信息技术和制造业深度融合，大力发展先进制造和智能制造，在各国数字经济发展战略中占有重要地位。
对于美国、德国等发达国家来说，由于制造业基础较好，数字化水平较高，其数字化转型的重点是网络化、智能化。
如德国发展工业4.0，美国推进工业互联网。
我国大部分制造业企业处于较低发展阶段，还需要“补课”。
制造业数字化转型，既包括尚处于工业1.0和2.0阶段的企业通过信息化（数字化）改造实现工业3.0；也包括少数已经达到工业3.0阶段的企业，将大数据、人工智能等技术深度应用于供应、制造、销售、服务等环节，实现工业4.0，即进入网络化、智能化发展阶段。
2019中国工业大数据产业演进及投资价值研究
融合论坛INTEGRATION FORUM56软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT从整体的概念和演进过程来看，工业大数据是在工业领域中，围绕智能制造模式，以数据采集、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据的总称，囊括了从需求到销售、计划、研发、采购等所有的环节。
2011年工业和信息化部印发的《物联网“十二五”发展规划》第一次提到跟工业大数据相吻合的概念，2014年大数据被正式写入政府工作报告，2015年大数据成为国家战略，大数据产业生态联盟于2016年大数据发展巅峰时成立。
工业大数据是智能制造和工业互联网的核心，工业互联网的本源是数据驱动。
通过产业年度市场报告，我们对市场总体规模有了检测和预判，近几年工业大数据的增速相较大数据整体增速偏缓，因为在制造业领域大数据特别不好做，工业大数据市场规模刚刚超过100亿元，规模并不是很大。
但随着制造企业数据成熟度不断提升，很多理念不断被制造企业接受，包括工业互联网政策、资金等，未来工业大数据增速将超越大数据市场规模整体增速。
工业大数据市场特征有哪些呢？从用户行业结构来看，离散型企业用户占中国工业大数据市场比例最大，离散型制造企业设备和零部件数量非常多，有一些技术可以方便地在一些场景和环节突破，从而达到提升企业内部生产效率的目的。
设备故障诊断和生产过程可视化相关的产品占据大部分市场份额。
在用户方面，工业大数据目前以大企业为主。
工业大数据的典型应用场景，一是产品设—赛迪顾问股份有限公司副总裁、赛迪（上海）先进制造业研究院执行院长董凯工业大数据企业的发展，构建精准数据流闭环是核心，数据安全是依据，根治行业、深耕场景是重要方向，如此展现出企业的最大投资价值。
2019中国工业大数据产业演进及投资价值研究主题演讲计和研发。
二是能耗优化，比如利用大数据技术实现燃煤效率提升。
三是供应链优化，比如海尔最早提出将C端数据作用到供给侧，除了提升自身产线智能化水平，也能优化供应链。
中国工业大数据应用发展研究报告
中国工业大数据应用发展研究报告一工业大数据应用现状分析该报告旨在描述我国当前大数据相关技术在工业行业及代表企业典型应用状况，分析当前工业大数据应用中亟待解决的问题以及发展制约因素，并对其未来发展趋势做出研判。
2013年7月，习近平视察中国科学院时指出：“大数据是工业社会的‘自由’资源，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。
”[1]以工业大数据技术为核心，综合利用云计算、人工智能、物联网、AR/VR/MR、NB-IoT等新兴工业网络、智能设备、各种传感器、工业控制系统等构建人机物共融协同的互联感知、集成协同、自决策执行的新型交互式工业生产环境，提升工业企业应对需求变化的响应速度，以更柔性的生产组织方式，变革制造企业的研发、生产、运营、营销和管理模式，实现制造企业智能化制造和智慧化服务，催生制造业新业态，必将给全球工业带来深刻的变革。
（一）国内外发展现状1.国外发展现状美国2012年3月发布了“大数据研究发展创新计划”，投资2亿美元启动大数据技术研发；英国2013年初注资6亿英镑发展8类高新技术，其中对大数据的投资达1.89亿英镑[2]；法国政府2013年2月发布了《数字化路线图》，明确将大数据作为未来大力支持的战略性高新技术；日本2013年6月发布名为“创建最尖端IT国家宣言”的IT战略，将大数据作为其IT战略的重要组成部分。
自2011年起，GE公司已经开始进行工业大数据平台（Predix）的布局。
2015年，GE公司宣布Predix大数据云平台开放计划，为其他厂家的智能机器提供云服务接口接入，引领工业互联网发展；德国安贝格西门子电子制造工厂，每条生产线拥有超过1000个数据采集点，实现了统一的数据标准和整体集成，以及基于此的有效监控和分析管理，其核心是工业大数据的采集、分析和综合应用[3]；丹麦风力涡轮机制造商维斯塔斯（Vestas）对天气数据及风力涡轮运行数据进行综合分析，以此来指导、改善风力涡轮机布局和运行状况，在提升风力涡轮机发电效率的同时，也延长了风力涡轮机的使用年限；英国罗尔斯-罗伊斯公司有超过29000部飞机引擎、25000部船用发动机正在服役，罗罗公司在这些交付的发动机中均安装有大量的传感器，通过对这些传感器采集的数据进行分析，不仅可以提前发现故障，还可根据用户对引擎和发动机的使用状况给出最优的检测、保养、维修计划[4]；丰田公司利用大数据分析为样车试制减少80%的缺陷。
重磅｜赛迪研究院发布《2019中国数字经济发展指数白皮书》
重磅｜赛迪研究院发布《2019中国数字经济发展指数白皮
书》
在上午举行的开幕式暨主题峰会上，中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）发布了《2019中国数字经济发展指数白皮书》，基于对数字经济内涵的认识，围绕四大维度构建指标体系，对我国省级区域的数字经济发展水平进行评价分析，并提出进一步规划发展数字经济应关注的四个方面。
发布时间：2019-10-11 19:42 来源：赛迪网作者：赛迪网
10月11日，2019中国国际数字经济博览会在河北省石家庄市开幕。
本届博览会由工业和信息化部、河北省人民政府共同主办，主题是“数字经济引领高质量发展”。
在上午举行的开幕式暨主题峰会上，中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）发布了《2019中国数字经济发展指数白皮书》，基于对数字经济内涵的认识，围绕四大维度构建指标体系，对我国省级区域的数字经济发展水平进行评价分析，并提出进一步规划发展数字经济应关注的四个方面。
以下是白皮书主要内容的PPT：
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2019年中国工业发展研究报告
中国工业发展研究报告（2019年）中国信息通信研究院2019年11月前言今年是新中国建立70周年，70年以来，我国工业发展取得了举世瞩目的成就，在几乎一穷二白的基础上，建立起门类齐全的现代工业体系，实现了由一个贫穷落后的农业国向世界第一制造大国的历史性转变。
1952-2018年间，我国国民生产总值增长175倍，年均增长8.1%，工业增加值从120亿元增加到305160亿元，增长970.6倍（按不变价格计算），年均增长11.0%，我国已连续十年稳居全球货物贸易第一大出口国。
面对日益复杂的发展环境，2019年以来，我国工业发展表现出较强的韧性，呈现出“四稳三优”的良好局面，工业生产、投资、出口、效益虽都面临一定程度下行压力，但基本稳定；在“稳工业”基础上，以“创新”、“开放”和“改革”为基本动力，产业结构、创新能力、区域协同等不断优化提升。
相对2018年，工业发展面临的内外环境更加复杂，工业下行压力进一步加大。
在内外环境制约下，工业增长动能不足、企业经营困难增强等问题更加明显，解决创新能力不够，产业结构不优，国际竞争不强等问题变得更加急迫。
2020年，“稳工业”任务更加艰巨，建议继续保持战略定力，适当扩需求、稳预期，保持工业稳定运行，加快优环境、促改革、强优势、补短板、提效率步伐。
《中国工业发展报告》已连续出版发布8年，2019年我院进一步建立完善了中国信息通信研究院“工业监测预警预判决策支撑体系”和“制造业高质量总体评价体系”，《中国工业发展研究报告白皮书（2019年）》以数据为基础，全面展示了建国70年以来，尤其是2018-2019年前三季度我国工业发展全景，研究提出了当前面临的突出问题，并对2020年工业发展形势进行了预判，希望为政府、行业、企业决策提供参考。
目录一、2019年以来我国工业发展全景图 (1)（一）工业生产缓中趋稳 (1)1.工业增长继续向中高速调整 (1)2.工业投资再现下行调整 (3)（二）质量效益总体良好 (6)1.工业企业利润缓中趋稳 (6)2.降本增效效果总体良好 (7)3.市场供需状况基本稳定 (9)（三）结构调整有序推进 (12)1.先进制造业引领工业增长 (12)2.传统制造工业基本稳定 (13)（四）创新能力不断提升 (15)1.工业引领研发经费投入增长 (15)2.重点领域技术创新活跃 (17)3.制造业智能化转型加快 (17)（五）区域协同能力增强 (18)1.四大板块发展协调增强 (18)2.工业大省基本稳定 (19)3.产业集群化趋势明显 (19)（六）对外开放步伐加快 (20)1.工业出口向下承压 (20)2.工业产品进口放缓 (24)3.对外投资继续下滑 (26)4.利用外资结构优化 (28)二、当前工业发展面临的突出困难和问题 (29)（一）市场需求总体不足，“稳工业”压力不断加大 (29)（二）企业生产成本上升，经营困难程度增强 (31)（三）资本“错配”依然突出，融资难融资贵犹存 (33)（四）基础研究投入不足，核心关键技术发展不充分 (34)（五）新旧动能同步疲软，谨防产业结构性陷阱 (35)（六）国际竞争面临双重挤压，贸易环境不确定性增强 (36)三、2020年工业发展趋势预判 (38)（一）2020年工业继续稳定增长 (39)（二）经贸摩擦下出口下行压力大 (40)（三）“稳消费”政策促消费趋稳 (41)（四）工业投资增速低位企稳 (42)（五）利润水平将继续波动调整 (44)四、促进工业高质量发展的相关建议 (45)（一）扩需求，稳预期，保持工业合理增长 (45)（二）优环境，促改革，加快提升创新能力 (46)（三）强优势，补短板，构建现代产业体系 (47)（四）深开放，提效率，增强国际竞争力 (47)图表目录图1 1953年-2018年我国工业增长趋势（%） (2)图2 2007-2019年GDP和规模以上工业增加值同比增速（%） (2)图3 2017-2019年工业增加值月度同比增速（%） (3)图4 2019年工业重点工业品增长面（%） (3)图5 2012-2019年工业固定资产投资累计增速趋势 (5)图6 2016-2019年民间固定资产投资累计增长状况 (5)图7 2018-2019年主要行业固定资产投资累计增长状况 (6)图8 2013-2019年工业企业利润月度增速变化 (7)图9 2018-2019年部分行业企业利润总额累计增速变化 (7)图10 工业企业每百元营业收入中的成本 (8)图11 三大类工业行业企业每百元营业收入中的成本 (9)图12 不同类型工业企业每百元营业收入中的成本 (9)图13 2016-2019年9月工业产销率 (10)图14 2005-2019年9月工业生产者出厂价格指数（PPI）同比增速 (11)图15 2005-2019年分行业工业生产者价格指数变化趋势 (11)图16 2014-2019年工业三大门类行业年度增速 (12)图17 2018-2019年工业三大门类行业月度增速 (13)图18 2018-2019年部分先进制造业增加值增速 (13)图19 2018-2019年主要消费品工业增加值增速 (14)图20 2018-2019年主要消费品工业增加值增速 (15)图21 2001-2018年我国研发经费支出情况 (16)图22 2001-2018年我国研发投入强度情况 (16)图23 2017-2019年四大板块工业增加值增速情况 (19)图24 2013-2019年工业企业出口交货值 (21)图25 2018-2019年工业企业出口交货值及月度增速 (22)图26 2018年工业行业出口交货值占比 (23)图27 2018-2019年我国重点行业出口交货值累计增速 (24)图28 2013-2019年我国进口金额累计值及累计同比状况 (25)图29 2013-2019年高新技术产品进口情况 (26)图30 2002-2017年我国对外直接投资流量 (27)图31 2017年我国制造业对外投资主要流向行业 (28)图32 2017-2019年我国实际利用外资情况 (29)图33 2012-2019年工业企业利润总额年度变化情况 (32)图34 2017年7月-2019年8月工业企业亏损面情况 (32)图35 重点工业品消费变化趋势（%） (42)图36 设备工器具固定资产投资当月同比增速（%） (44)表1 2018-2019年工业制成品进口情况 (25)在复杂的国内外发展环境下，2019年以来，我国工业总体保持了“四稳三优”的良好局面，工业生产、投资、出口、效益虽都面临一定程度下行压力，但基本稳定。
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消费数据 1
目标是产品
精准数据流闭环 3
挖掘数据价值
精准数据流闭环
转成数据 2
数据分析 3
2 工业大数据
产生数据 工业动作 1 分析数据
6 精准反馈
4 形成结果
5 转化命令
根植行业、深耕场景将成为工业大数据企业发展的重要方向
不同工业行业领域都有各自独特的知识领域和机理形成的行业门槛，每一个工业场景在不同行业、不同企业中的需 求也会差异较大，没有一个普适性的解决方案可以在各个行业、场景、企业通用。因此，大多数工业大数据企业未来将 呈现行业聚焦、场景聚焦模式，尤其对于工业企业成立分公司或部门专门研究大数据解决方案的企业，必将根植其优 势 行业，围绕优势行业拓展到相关行业，为相关行业的企业提供工业大数据解决方案。
3 工业大数据典型应用场景
产品设计与研发
司机驾驶习惯
车辆信息
• 加速度
• 胎压
• 刹车距离
• 电池系统
• 实时位置
产
品
改
数据分析
进
福特公司
• 司机驾驶习惯 • 充电习惯
利用大数据技术分
• 车辆位置
析用户驾驶习惯，
优化产品
电力公司
充电站位置 电力资源分配
本案例中工业大数据的应用为下一代电动汽车产品的功能优化提供了更为明确的改善点，也使汽车制造企业对用户需求更加明确，能够更好的 提升用户体验。此种应用方式不仅适用于汽车行业，各类离散型制造业都可借鉴此种方式优化产品，例如家电、手机等。另外，对于以上案例 采集的数据，电力公司和其他第三方供应商也可以通过分析这些数据，决定建立充电站的位置，并预防电网超负荷运转等。
2019中国工业大数据发展 及投资价值研究
赛迪顾问股份有限公司 2019年8月
1 概念界定及发展演进
工业大数据概念界定
工业大数据是指在工业领域中， 围绕智能制造模式，以数据采集集 成、分析处理、服务应用为主的各 类经济活动所产生的数据的总称， 包括从客户需求到销售、订单、计 划、研发、设计、制造、采购、供 应、库存、售后服务、运维等整个 产品全生命周期各个环节产生的数 据。
2020E
2021E
工业大数据增速
大数据增速 数据来源：赛迪顾问
2018年中国工业大数据市场特征
用户行业结构
产品结构
用户类型
离散型制造 业
62.1%
按销售额
流程型制造业 17.9%
电力 热力、燃气及水 8.2%
生产和供应
其他采矿7业 .2% 1.3%
离散型企业用3.
海尔集团
通过大数据采集和 分析用户体验，持 续改进和优化供应 链
零部件供应商
资金流 物流
整机组装企业
降低库存
本案例中某家电制造企业利用大数据技术对供应链进行优化，改变了传统供应链系统对于固定提前期概念的严重依赖。通过分析相关数 据创建更具有弹性的供应链，能够缩短供应周期，使企业获得更大的利润。该家电制造企业对于大数据技术的应用不仅能够给其他家电 企业启示，对于其他对供应链有要求的行业，例如手机、制药等行业也有一定示范作用。
预测性维护
结冰动力学 模型
结冰—风机性能 关系模型
金风科技
通过大数据进行 风机叶片结冰的 预测分析，降低 设备运维成本
特征提取 动态分析
包括风机结冰严重程度 、 输 出功率、风能综合利用率、风 向角、相对湿度、平均环境温
等
不结冰、早期结冰、明显结冰、 严重结冰等
诊断结果：出现结冰
结冰处理
风电装备利用大数据结冰动力模型，对风机特征进行动态观测，重点观测和分析风机利用率、环境温度等特征，尽可能监测和诊断到早期结冰 的状况，并进行及时处理，防止出现严重结冰，提高了风机运行效率和电网的安全。在工业领域，利用大数据技术对各种设备运行状况进行预 测，对出现的故障进行维护，不只是提高经济效益，更是保障生产的安全性。
… …
故障诊断 供应链优化
各行业、场景、企业需求差异大， 工业大数据企业将百花齐放
柔性生产
汽车
机械制造
3C …… 化工
钢铁
纺织
数据安全将成为企业智能化升级决策的重要依据
工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。目前我国数 据安全法规体系和监督机制尚不健全，一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。未来，提高数据全 生命周期安全性，增加企业上云信任度和意愿，将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。
赛迪顾问，2019年8月
2 工业大数据发展概况
中国工业大数据市场规模
中国工业大数据市场受宏观政策环境、技术进步与升级、智能应用普及渗透等众多利好因素的影响，成为工业领域转型新方向和 突破口，在促进产业管理创新和生产升级转型中起重要作用，持续促进传统制造产业转型升级，助力工业智能化发展。
2016-2018年，中国工业大数据市场规模稳步增长，预计未来三年中国工业大数据市仍呈增长态势，不久后中国工业大数据市场 规模增速将反超中国大数据市场规模增速。
工业机理模型
理论基础模型
流程逻辑模型
部件模型
工艺模型
故障模型
仿真模型
状态感知
实时分析
科学决策
精准执行
工业APP将成为工业大数据发展的重要业务载体
工业 APP 是面向工业产品全生命周期的场景，把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封 装成应用软件，能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化，极大地便利了知识的应用和复用。作为工 业互联网体系的应用层，工业APP是工业企业应用数据的最简单方式，受工业企业青睐。同时，国家出台多项政策 引领工业APP发展，也将助推工业APP成为工业大数据企业的重要业务发展方向。
工业大数据以 数据资产全生命周
期管理为核心
生产经营相关业务 联网数据
工业大数据演进历程
随着大数据应用时代的到来，工业大数据这一大数据细分领域也逐渐被重视。为推动工业大数据的发展，我国正在深化工业云、 大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据实验中心，建设工业大数据应用示范工程。国家政策在工业大数据的需求 端和供给端均出台了相应的规划，加快了信息化技术和工业的深度融合，创新实现新技术、新产品和新模式。
Ia aS
云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化）
政策引导
2017年，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发 展工业互联网的指导意见》，提出开发工业大数据分析应用 软件
2018年，工信部印发《工业互联网APP培育工程实施方案 （2018-2020年）》，明确指出在未来三年将通过政策保障 、 资金支持培育出30万个工业APP，构建工业APP标准体系
2016-2020年中国工业大数据市场规模增长及预测
27.3%
35.8%
20.2% 77.1
21.1% 93.4
34.2%
32.9%
22.3% 114.2
28.6% 146.9
32.0%
31.1% 192.6
256 32.9% 31.0%
2016
2017
2018
中国工业大数据（单位：亿元）
2019E
1850年
第二次工业革命
1980年 “大数据”一词在《第三次浪潮》书中出现
2011年
工信部印发《物联网“十二五”发展规划》把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之 一 被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这些是大数据的 重 要组成部分
2014年 “大数据”首次写入我国《政府工作报告》
大数据成熟度模型
业务监测
业务洞察
数据管控
数据盈利 业务重塑
业务优化
数据应用 数据运营
搭建工业机理模型库将成为工业大数据发展的重要路径
将各行业的工业技术、知识、经验和方法以数字化模型的形式沉淀，搭建包括理论基础模型、流程逻辑模型、工 艺模型、故障模型、仿真模型等模型，形成行业级工业机理模型库，把海量数据加载入模型库中，经过反复迭代、学 习、分析、计算后，可以实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。行业级工业机理模型库能够简单有效地帮 助工业企业应用工业数据，搭建工业机理模型库将成为工业大数据的重要发展路径。
• 设备故障诊断和生产过程可视化产品具 有一定通用性，在一定程度上可实现标 准化
• 生产流程优化和产品设计研发同样占据 主要地位，市场份额提升较快
大型企业 80.0%
按销售额
中型企业
小型企业
15.9%
4.1%
数据来源：赛迪顾问
大型工业制造类企业为主要客户 • 大型工业制造类企业自动化程度高、工
艺流程复杂、产生数据体量庞大、 利 润率高，数据需求量大，企业通过 工 业大数据的使用优化提升生产效率，减 少成本。
第一次工业革命
第三次工业革命
苹果推出网络商店 iTunes Store ，具有数字音乐搜索、数据共享与评价、 消费记录等大数据功能
第四次工业革命 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，明确 提出实施智能制造工程 国务院发布《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，加快新旧发 展动能和生产体系转换
• 离散型企业设备和零部件数量较多，零
部件变更困难，设备故障检测过程繁琐，
大数据技术可以为企业实现生产流程优
化和故障诊断处理，从而达到企业内部
生产效率提升。
生产过程可视 化
27.1%
生产流程优化 21.3%
按销售额
设备故障诊断 29.0%
产品设计研发 11.8%
供应链优化 其他 8.9% 2.0%
设备故障诊断和生产过程可视化产 品占据大部分市场份额
工业和信息化部办公厅组织开展工业互联网APP优秀解决方 案征集活动，确定了2018年工业互联网APP优秀解决方案89 项