2020工业互联网行业发展趋势分析，网络契合工业互联网需求解决智能制造行业

随着5G的商用，有望带动工业互联网的大规模落地，形成全新的制造业经济发展范式。从短期效益来看，工业互联网极大地降低生产、运营成本，提升公司资本效率。同时工业互联网依托集聚共享的资源平台，打破“信息孤岛”，实现上下游商业伙伴的互联互通。从长期效益来看，工业互联网将构建新的商业模式，按产出付费、按需定产，改变原有与用户的连接方式，创造万物基于平台的市场。最终工业互联网将构建供需自治的经济，产品持续需求感知，设备从端到端的全自动化，实现商品流程中资源利用最优化，污染、排放最小化。

智能制造是以人工智能、机理模型、流程模型、数字孪生等为代表的算法技术帮助下，实现生产过程中发现规律、智能决策。其中数据是基础，通过工业现场的收集产业链各环节产生的大量数据，借助高容量的工业互联网实现数据的集中处理。有了海量数据后，云端需要强有力的算力进行处理，需要以云计算、边缘计算等为代表的计算技术，为高效、准确地分析大量数据提供了有力支撑。在这里数据采集是基础，数据处理是核心，而数据传输则是重要支撑。

1、发展痛点：现网性能无法满足未来智能制造的网络需求

现网容量、可靠性、时延尚无法满足智能制造绝大部分场景需求传统无线技术现网容量、可靠性、时延等性能指标无法满足智能制造绝大部分场景需求，只有5G网络才能实现智能制造。智能制造对于数据采集、分析、处理的诉求强，所以对数据传输有极高的需求，目前工业现场主要采用有线网络进行传输，但采用同轴线缆或光纤的有线网络建设成本和扩容成本高，部署方案复杂，无法实现工业互联网的规模落地。而传统的无线网络通信技术如3G/4G、Wi-Fi、Zigbee、蓝牙等，在网络速率、通信可靠性、连接数量、覆盖范围、传输容量、时延及稳定性等性能指标上无法全面兼顾，因而无法满足大部分工业场景的需求。

图：现有网络技术在工业互联网的应用痛点

资料来源：公开资料整理

不同于传统互联网，工业互联网对数据传输过程中的错误丢包、时延、容量性能非常敏感：

1、传输误差可能产生极其严重的后果，通信事故发生后需要快速故障恢复。同时。

2、对工业控制现场环境（温度、湿度、高电磁干扰等）远比消费互联网复杂。

3、在保证系统稳定性的同时，又需要增强了系统的开放性和互操作性，适应柔性生产，适应企业新品快速迭代，需要运营方提供完善的解决方案。

4、满足上面的要求后，智能制造联网后需要快速降低生产成本（降低数据传输的成本）。

2、工业互联网行业产业链分析

工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。从产业链来看，工业互联网上游主要是支持数据采集、存储、分析和开发的基础工业机器硬件设备;中游的工业互联网平台则面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建服务体系;下游则是各种应用场景，目前工业互联网广泛应用于石化、钢铁、电子信息、家电、服装、机械、汽车、装备、航空航天等垂直行业和领域。

工业互联网行业产业链分析情况

资料来源：公开资料整理

进入智能制造时代后，过程数据如果能被持续不断地累积下来，将成为实现工业智能化和智慧化的关键。工业智能制造简而言之可以分为三部曲：数字化、数值化、智能化。当工业智能制造进入智能化的阶段时，工业互联网几乎像是为其量身定制的平台。

工业智能制造三部曲分析情况

资料来源：公开资料整理

3、以下述三个工业应用场景为例：

远程控制：某些工业环境不适宜人工作业，也无法通过光缆链接，比如高温、高空等。受控装备需要在远程感知（足够高清晰度视频、状态感知等）的基础之上，通过无线网络向控制者发送状态信息，同时根据收到的动作指令执行相应的动作。此时，容量、网络时延和可靠性非常重要（如图像/视频流上传需要上行>50Mbps（8K）容量，时延<20ms）。目前工业上大多数远程控制还是基于有线网络，虽然稳定，但限制了生产灵活性，同时也限制控制范围。而现有无线网络4G、LoRa等容量无法满足高清视频回传的要求，另一方面无法保证可靠性的前提下满足远程控制对于时延的要求，操控的灵敏度和可靠性也无法满足。

云化AGV：自动导引运输车（AGV），指装备有电磁或光学等自动导引装臵，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。随着工业场景越来越复杂，AGV上运行的定位、导航、图像识别及环境感知等需要复杂计算需求正在指数级提升，需要将算力模块上移到边缘服务器，而仅仅将运动控制/紧急避障等实时性要求更高的模块保留在AGV主机上。目前云化AGV室外覆盖范围约2km，需要满足庞大的连接数。未来AGV安装6~10多摄像头（视觉导航、视觉检查等多16种功能），移动速度提升到2~3m/s，网络上行带宽需求小于1Gbps，时延约为20ms，现有4G网络显然无法满足。

云端机器人：云化机器人将控制“大脑”放在云端，对网络提出了两个需求，包括满足通信调度及业务数据实时交互需求和集成其它视觉应用的通信需求。目前单个机器人安装10~20个摄像头（实现视觉导航、视觉检查等多种功能），移动速度提升到2~3m/s，网络上行带宽需求小于1Gbps，时延10~100ms。

以5G为代表的现代通讯网络凭借其高传输速率、广覆盖、低延时的特点起到了关键的连接作用。5G将智能制造三大要素紧密地连接在一起，让它们协同作业。

图表：部分工业场景对容量、时延的需求

资料来源：公开资料整理

结合工信部、工业互联网产业联盟等的预测，工业互联网+智能制造的融合应用出现了多种新型场景，分别为超高清视频、AR/VR、无人机、云端机器人、远程控制、机器视觉以及云化AGV等等。综合国际牵头产业链企业（ICT&OT）在标准组织、联盟、项目、技术合作等平台所提供的信息或观点，目前，传统基于消费互联网应用的4G网络只能服务于单一的移动终端，无法适用于多样化的物与物之间的连接。

根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书(2019)》数据显示，2018年全球工业互联网平台市场规模初步估算达到32.7亿美元，预计2023年将增长至138.2亿美元，预期年均复合增长率达33.4%。目前全国各类型工业互联网平台数量总计已有上百家，具有一定区域、行业影响力的平台数量也超过了50家。

不同于传统互联网用户特性较为单一的特点，工业互联网将有有数以万亿计的人和设备接入网络，不同类型业务对网络要求千差万别，要求运营商提供不同功能和QoS的通信连接服务。基于5G核心网架构的网络切片能够解决在一张物理网络设施上，满足不同业务对网络的QoS要求。网络切片采用虚拟化和软件定义网络技术，可以让运营商在一个物理网络上切分出多个虚拟的、专用的、隔离的、按需定制的端到端网络，每个网络切片从接入网、传输网到核心网，实现逻辑上的隔离，从而灵活适配各种类型的业务要求，实现一网多用，不需要为每一个服务重复建设一个专用网络，极大降低成本。