智能制造和工业软件发展白皮书版64doc.docx
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智能制造和工业软件发展白皮书版64doc
智能制造和工业软件发展白皮书
（2015版）
中国电子信息产业发展研究院
工业和信息化部赛迪智库
二O—五年四月
本文作者：
工业和信息化部赛迪智库安琳研究员
转载引用需注明“工业和信息化部赛迪智库
、八
前言
2014年，智能制造在全球范围内引起广泛关注，多个国家先后部署了相应的制造业发展战略。
工业软件作为智能制造的核心支撑，延续了自2012年以来的高速增长态势，但由于受到全球经济发展形势持续低迷，企业投资能力受限的影响，市场规模增速有所放缓。
在此背景下，多数企业视当前阶段为宝贵的“战略调整窗口期”，面向下一代智能制造的发展要求，纷纷加快了企业的战略定位、业务、产品和技术的优化调整，产业发展呈现出“蓄力凝神”的突出特征，产业创新活跃，投融资动作积极。
工业软件当前的发展情况，可视为未来智能制造发展的风向标。
工业软件产业的调整，体现了全产业对未来智能制造发展趋势的预判。
在此形势下，中国电子信息产业发展研究院编写了《智能制造和工业软件发展白皮书（2015版）》，全面梳理2014年全球和我国智能制造和工业软件的发展情况，从创新进展、应用推广、企业发展、投融资、政策环境等维度总结工业软件的发展特点，分析我国工业软件发展面临的问题，展望2015年智能制造和工业软件发展态势，并分别对政府、用户企业、工业软件企业和行业协会提出发展对策建议。
一、全球智能制造发展状况1..
（一）智能制造与智能制造系统1..
（二）全球智能制造发展情况2..
1．美国将智能制造作为战略重点2..
2．日本大力发展工业机器人3..
3．欧盟多国部署智能制造相关发展战略3.
（三）我国智能制造发展情况3..
（四）工业软件是智能制造发展的风向标4.
二、全球工业软件发展状况5..
（一）市场规模5...
（二）市场结构6...
（三）主要特点6...
1．市场规模保持增长但增速放缓6..
2．数据驱动业务发展的理念深入人心6.
3．工业云服务市场迅速升温7..
三、我国工业软件发展状况8..
（一）市场规模8...
（二）市场结构8...
（三）主要特点9...
1．市场增长的动力主要来自重点行业带动9.
2．业务管理和市场分析类SaaS产品市场快速增长9
3．生产调度和过程控制软件市场快速升温9.
四、创新进展1..0.
（一）技术与产品创新1..0
1．公有云成为企业应用软件的主要载体1.0
2．容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度1.0
3．物联网深入发展催生新的工业云服务1.0
4．云协同功能成为企业级软件的标准配置11
5．企业级安全创新发展进入新阶段11
6．人工智能技术在众多行业获得实际应用11
（二）发展模式创新1..2
1．开源发展成为重要的技术研发模式1.2
2．平台化和众包研发成为首选的产品发展模式1.2
3．订阅式SaaS成为企业管理软件主流商业模式1.2
4．技术增值服务成为研发和过程控制软件新兴商业模式13
五、应用推广1..4.
（一）重点应用1..4.
1．市场营销管理等SaaS云服务1..4
2．基于混合云的ERP1..4
3．面向全价值链可定制的PLM、MOM集成服务15
4．基于泛在传感数据集成的工业互联网服务1.6
（二）应用特点1..6.
1．SaaS服务模式收入占比稳步快速提高1.6
2．大数据分析开始在部分行业获得实际应用1.7
3．面向智能工厂的综合定制解决方案市场兴起1.7
4．传统企业跨界发展成为产业互联网发展的中坚力量17
六、企业发展1..9.
（一）总体发展状况1..9
（二）国外主要企业发展状况1..9
1．研发设计软件领域主要企业发展状况2.0
2．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况21
3．业务管理软件领域主要企业发展状况2.2
4．市场营销和分析软件领域主要企业发展状况2.4
（三）国内主要企业发展状况2..5
1．研发设计软件领域主要企业发展状况2.5
2．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况26
3．业务管理软件领域主要企业发展状况2.7
七、产业投融资2..9.
（一）国外投融资情况及特点2..9
1．投融资活动非常活跃2..9
2．投融资行为彰显各细分领域主要竞争焦点3.1
（二）国内投融资情况及特点3..2
1．投融资活动相对较少3..2
2．跨界合作频现反映出企业拓展市场需求急切3.2
八、政策环境3..4.
（一）主要国家和地区政策3..4
1．美国：
“先进制造业国家战略计划”初见成效3.4
2．英国：
“高价值制造”战略推进缓慢3.4
3．德国：
“工业4.0”战略快速发展3.5
（二）我国及地方产业政策3..6
1．国家政策文件3..6.
2．地方政策文件3..8.
九、主要问题4..1.
（一）工业企业投资水平下滑4..1
1．工业企业对软件服务的投资能力不足4.1
2．工业企业对软件服务的投资动力不足4.1
（二）产业市场关系还未完全理顺4.1
1．软件厂商与工业企业的需求对接不足4.1
2．工业企业应用新一代信息技术的能力不足4.2
3．工业软件产业价值链仍不完整4..2
4．工业软件市场成熟度低4..2
（三）综合解决方案存在技术挑战4.2
1．制造业信息化发展的需求复杂4..2
2．技术产业快节奏发展对解决方案更新的速度要求高43
十、2015年智能制造和工业软件产业发展展望4.4
（一）总体发展展望4..4
1．产业规模展望4..4.
2．产业结构展望4..4.
3．市场发展展望4..4.
4．技术发展展望4..4.
（二）创新态势展望4..5
1．工业技术与互联网融合发展成为创新的主要方向45
2．智能工厂成为生产调度和过程控制软件创新的主线45
3．众包研发成为更多管理软件和研发设计软件企业的选择45
（三）应用发展展望4..5
1．工业大数据将是年度应用发展的最大热点4.5
2．更多企业软件和应用将采用混合云的部署方式4.6
3．企业级安全解决方案市场需求扩大4.6
（四）企业发展展望4..6
1．创新驱动成为企业主要发展动力4.6
2．调整能力成为企业竞争的关键胜负手4.7
（五）投融资发展展望4..7
1．投融资活动将更加活跃4..7
2．大型企业重组并购将围绕差异化定位策略开展4.7
3．中小企业融资业务需求将明显提高4.8
（六）政策展望4..8.
1．致力于加强工业基础能力4..8
2．致力于完善创新体系和机制4..8
3．致力于新技术、新模式的应用推广4.9
4．致力于拓展投融资渠道4..9
5．致力于完善市场环境4..9
一、2015年我国智能制造和工业软件产业发展建议5.0
（一）对政府的建议5..0
（二）对用户企业的建议5..1
（三）对工业软件企业的建议5..1
（四）对行业协会等中介组织的建议5.2
附录5..3..
附录1：
研究对象与范畴5..3
附录2：
工业软件分类及代表企业5..4
、全球智能制造发展状况
（一）智能制造与智能制造系统
工信部印发的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》中对智能制造给出了明确定义,指出“智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。
”上述定义明确了智能制造的概念包含“过程、系统、模式”三个层次，以“信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行”为功能特征，通过网络互联打通端到端数据流，从关键制造环节和工厂两个层面实现智能化，从而在绿色发展的基础上，从速度、质量、成本三个方面提升制造业核心竞争力。
由于这种制造模式突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要生产模式。
智能制造是人工智能在制造领域的具体应用，其发展是制造业发展需求和人工智能技术共同推动的结果。
从制造业发展需求的角度看，现代工业产品的性能大幅提升，功能越发多样，结构更加复杂精细，市场竞争日趋激烈，其背后所需要的设计和工艺的工作量猛增，造成企业生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量暴涨，这种情况下，制造系统由原先的能量驱动型加速转变为信息驱动型，提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模成为了制造业技术发展的首要需求，制造系统必须具备一定的智能性，才能应对大量复杂的信息工作。
从人工智能技术发展的角度看，自上世纪60年代以来，计算机技术以及以深度学习为代表的模拟人类神经网络的算法技术的发展，促使人工智能技术有了长足的进步，已经在模式识别、自动工程、知识工程等领域获得了实际的应用，这为其在工业制造领域与传统技术的融合，奠定了发展的基础。
智能制造系统（IntelligentManufacturingSystem,IMS）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。
智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体，核心是大规模信息处理、识别、分析、决策等工业软件技术的研发和应用。
（2）全球智能制造发展情况
智能制造代表着未来先进制造业的发展方向，已受到广泛重视，多国政府均将此列入国家发展计划，大力推动实施。
不过目前总体处于概念和实验阶段。
1．美国将智能制造作为战略重点
早在1992年，美国实施新技术政策大力支持关键重大技术（CriticalTechnology）的发展，其中包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术已包含在其中。
美国政府希望借此改造传统工业并启动新产业。
2012年,美国国家科技委员会发布《先进制造业国家战略计划》，奥巴马总统随后提出创建“国家制造业创新网络（NNM）I”，再次将智能制造作为战略重点提出，以帮助消除本土研发活动和制造技术创新发展之间的割裂，重振美国制造业竞争力
2．日本大力发展工业机器人
日本早在1989年就已提出发展智能制造系统，并在1990年4月倡导发起了“智能制造系统IMS'国际合作研究计划，计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划，包括公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
当时包括美国、欧洲共同体（后解散成立欧盟）、加拿大、澳大利亚等都发达国家加入了该项计划。
受益于此项计划的推进，日本在上世纪90年代就已经普及工业机器人，目前已在第三、四代工业机器人领域取得了世界领先的地位，希望借助在该产业的高投入以解决劳动力紧缺问题，降低劳动成本并支持未来的工业智能化。
3．欧盟多国部署智能制造相关发展战略
欧盟的ESPRIT项目一直大力资助有市场潜力的信息技术，1994年在此基础上又启动了新的研发项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中涉及智能制造。
2012年，德国政府提出高科技战略计划“工业4.0'，计划投资2亿欧元提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。
（三）我国智能制造发展情况
我国对智能制造相关技术的研究，起步与国际基本同步，80年代末即将“智能模拟'列入国家科技发展规划的主要课题，并在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。
但是产业化进程一直比较滞后，与工业制造业发展的结合不太紧密。
“十二五'中期以来，随着国家把智能制造作为进一步推进两化深度融合的切入点，围绕智能装备、工业软件等发展重点，面向传统产业改造
升级和战略性新兴产业发展需求，推出了一系列的战略部署，智能制造成为未来十年我国制造业转型升级发展的方向。
（四）工业软件是智能制造发展的风向标
智能制造的发展以企业的自动化和信息化发展为基础。
自动化主要实现生产过程的数字化控制，离不开各类过程控制类软件的深度应用；信息化主要实现企业研发、制造、销售、服务等环节和流程的数字化，打通企业内部的数据流，以研发设计类、生产调度类、经营管理类、市场营销分析类软件的深度应用为特征。
因此，涵盖上述软件类别的工业软件是智能制造发展的基础和核心支撑，可视为智能制造发展的灵魂和风向标。
二、全球工业软件发展状况
国际上以Gartner等公司为代表的主要市场研究机构，更多采用
“企业级软件”这一概念，代指在企业经营过程中所使用的各类应用软件，包括经营管理软件、生产管理软件、研发管理及工具软件、办公工具及协同软件等。
（一）市场规模
根据Gartner的市场调查报告，2014年全球企业级软件市场规模为3175亿美元，同比增长5.5%,基本维持了自2012年以来的高速增长态势，但增长速度远不及预期。
2014年初，Gartner曾预测全年企业级软件市场规模可达到3200亿美元，实现同比增长6.8%。
表12012-2014年全球企业级软件市场规模（单位：
亿美元）
2012
2013
2014
市场规模（亿美元）
2850
3000
3175
同比上一年增长
6.3%
5.2%
5.8%
数据来源：
Gartner，2015.1
图12012-2014年全球企业级软件市场规模（单位：
亿美元）
数据来源：
Gartner，2015.1
二）市场结构
2014年，企业级软件市场主要围绕两条主线发展：
一是数据的生命周期，即数据的存储、安全和分析；二是产品的生命周期，即设计、生产和销售。
反映到市场结构方面，数据生命周期主线上，市场规模占比较大的是存储管理软件和企业安全软件，以商务智能和绩效分析为代表的数据分析软件的规模相对较小，但增速很快；在产品生命周期主线上，市场规模占比较大的是工业设计、仿真、ERP、CRM
软件等，生产调度和过程控制软件的市场规模占比较小，但增长较快。
（三）主要特点
1．市场规模保持增长但增速放缓
企业级软件是企业IT支出的重要部分，其市场规模变化反映了企业IT投资的意愿和力度，与企业对全球经济发展形势及其业务发展的预期呈现显著相关性。
2014年，全球企业级软件市场规模基本维持了自2012年以来的高速增长态势，表示出企业为应对日益激烈的市场竞争，仍然把新一代信息技术的应用视为提升其竞争力的重要手段。
但从增速看，近三年来呈现出较大波动，2014年同比增长虽然高于去年同期，但增幅仍不达市场此前的预期，表现出企业的投资能力以及对未来经济发展的走势预期不如此前乐观。
2．数据驱动业务发展的理念深入人心
2014年，企业级软件市场的增长主要受安全、存储管理和客户关系管理软件及服务的推动，尤其是客户关系管理和供应链管理软件及服务的销售增长较快。
同时，与大数据有关的信息采集、管理和分析产品市场开始升温，例如企业内容管理、企业数据采集工具、数据质量改善和集成工具、数据分析工具等软件的销售额稳步增长。
这些产品的市场规模目前在产业结构中占比不高，但是在企业客户群体中已得到广泛的关注。
这显示出“数据驱动业务发展”的理念逐渐被大部分企业接受和重视，将其视为降低成本、开拓市场、促进销售等提升自身核心竞争力的重要手段。
3．工业云服务市场迅速升温
在云计算技术飞速发展的推动之下，越来越多的企业级软件厂商推出在公有云平台上部署的SaaS服务，这些服务逐渐集成，形成面向具体行业的工业云服务平台。
物联网的发展催生了一种面向工业领域的新型云服务一一泛在传感信息的数据集成和分析，以GE为代表
的工业技术和服务企业实现跨界发展，开拓出基于工业互联网的新型工业云服务模式。
三、我国工业软件发展状况
（一）市场规模
据初步测算，2014年我国工业软件市场规模约为1000亿元，比2013年增长16.9%,增速比上年回落0.6个百分点。
2013年初，多家研究机构预测中国工业软件市场将保持约19%勺复合增长率直到
2015,从2014年数据情况看远不及预期。
表22012-2014年中国工业软件市场规模（单位：
亿元）
2012
2013
2014
市场规模
723
855
1000
同比上一年增长
17.3%
17.5%
16.9%
数据来源：
赛迪智库整理，2015.3
图22012-2014年中国工业软件市场规模（单位：
亿元）
数据来源：
赛迪智库整理，2015.3
（二）市场结构
2014年，我国工业软件市场仍以业务管理和市场营销分析类软件为主体。
与上一年相比，生产调度和过程控制软件市场规模出现明显扩大，同比增长超过50%，增长主要来自轨道交通、能源、电力等重点行业的应用发展。
（三）主要特点
1．市场增长的动力主要来自重点行业带动
2014年，我国工业发展进入转型升级的阵痛期，工业企业平均利润增长同比下滑，拖累企业的总体IT支出增长停滞。
但随着国家加大对两化深度融合的推进力度，轨道交通、航空航天、能源电力、装备制造等重点领域加快发展智能制造，对工业软件市场规模的增长形成了有力带动。
2．业务管理和市场分析类SaaS产品市场快速增长经济形势低迷以及电子商务的兴起催生了企业利用信息技术提升市场营销能力的需求，同时云服务交付灵活、按需付费的优势降低了企业的一次性支付压力，得到更多企业的青睐。
2014年，用友、金蝶等业务管理和市场分析类软件厂商纷纷加快了向云计算转型的速度，而传统的信息系统集成厂商的业务遭遇显著冲击。
3．生产调度和过程控制软件市场快速升温
2014年，国家做出以智能制造为切入点推进两化深度融合的重要部署，陆续出台了多项措施，促进工业和制造企业在生产过程应用软件和信息技术，改善生产效率，降低能耗。
受此利好带动，生产调度和过程控制软件市场的规模和关注度均迅速提升。
四、创新进展
（一）技术与产品创新
1．公有云成为企业应用软件的主要载体
2014年，企业逐渐对建设私有云的技术和成本开销有了更加清晰的认识，开始愿意花费精力把自己的业务根据安全敏感性做剥离，除了把敏感数据相关的业务保持私有之外，其他IT需求转向使用公有云。
用户的这一重大态度转变，促使大量软件厂商必须认真考虑从传统架构转向适合在公有云部署，便于移动化访问的架构。
大量的集成商、应用开发商的业务因此遭受了明显的冲击，销售模式和业务单价也大幅度改变，引发了2014年企业应用软件市场最大的浪潮——面向共有云计算的转型。
2．容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度
2014年下半年，容器架构技术借助开源项目Docker卷土重来，引起广泛关注，这种轻量级的封装方式允许把单个应用进行打包，实现在不同云平台之间的通用部署，给云服务的开发过程带来根本性变革，重塑了企业软件的开发流程，大幅度降低了开发云服务的工作量。
随着越来越多的公有云平台支持并推出容器服务，云应用创新的门槛进一步降低，更多具有行业应用知识优势的传统公司，开始通过开发面向本行业的云解决方案而成为工业软件和信息服务供应商，促进了市场的竞争和产品的迭代。
3．物联网深入发展催生新的工业云服务
2014年4月，AT&T思科、通用电气（GE、IBM和英特尔发起成立工业互联网联盟。
截至2014年底，已有超过120家企业加入。
GE所发明的工业互联网概念，是物联网的一种应用形式，通过在云端集合、处理、分析来自分布式传感器网络的各种数据，可以优化设备的运行和维护，从而提升企业资产管理的绩效。
2014年底，GE宣布将其自用的资产绩效管理服务平台Predix开放，允许其他企业基于Predix平台标准，自行构建定制化的资产管理服务，开创了新的工业云服务领域。
4．云协同功能成为企业级软件的标准配置企业级云协同有两个层面：
一个层面是单用户多设备之间的协
同，主要需求来自于自带设备办公（BYOD的发展。
苹果公司的操作系统OSXYosemite和iOS8配合已经可以实现文档文件在多台设备上的自动同步，微软、谷歌、三星也正在为各自的设备生态系统制定类似的产品计划。
另一个层面是企业应用在多个云平台之间的协同，主要需求来自于企业在业务安全性方面的考虑。
已经有一些初创公司推出了可供企业在多个云上管理、部署、优化IT资源的解决方案。
5．企业级安全创新发展进入新阶段
公有云、多云、多设备，应用环境和信息交互方式的复杂和多样正带给企业级安全前所未有的挑战。
企业需要全新的安全策略、产品和服务，使用更加复杂的安全规则，不仅要做好安全防护和权限管理，还需要准备好应对攻击发生后的应急和恢复措施。
要完整覆盖上述需求，需要信息服务全产业链环节都加强安全设计。
国际领先的云计算企业和安全厂商已经开始建立合作关系，共同应对日益严峻的挑战。
6．人工智能技术在众多行业获得实际应用
机器学习算法给人工智能的发展带来重大突破，为工业软件打开了全新的业务领域，已在银行系统、医疗系统、生命科学领域、媒体与娱乐行业、能源行业、零售行业等获得了实际应用，也有众多电子消费品公司把机器视觉、机器学习等认知技术以嵌入式的形式部署在各自的产品上，比如机器人吸尘器，智能家居产品等。
在上述这些应用中，人工智能所带来的潜在商业收益远远超过了传统的业务信息化和自动化所带来的收益。
（二）发展模式创新
1．开源发展成为重要的技术研发模式
随着习惯开源文化，并大量使用开源软件构建业务的互联网公司在整个软件产业中影响力的不断扩大，其“开源+自研”相结合的技术研发模式，逐渐被越来越多的软件企业认识和接受，开源社区已经成为工业软件企业创新最重要的资源池之一。
软件研发人员会在开源社区中跟踪并试验新技术，提供反馈，最终将其应用于产品设计之中。
开源社区还同时扮演了生态系统孕育平台的角色，热门项目能在短时间内聚集大量的开发者，快速形成生态系统。
2．平台化和众包研发成为首选的产品发展模式
2014年，企业的互联网化进一步深入发展，企业用户不仅是软件产品的购买者，还是产品构成的参与者、产品需求的设计者。
为应对这种变化，越来越多的软件厂商利用已有的用户群基础，借鉴互联网公司“用户为先”、“快速迭代”的产品发展思路，将软件产品向模块化、平台化发展，推
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