一、工業互聯網平台是什麼？

1.1 工業互聯網平台是工業互聯網的“操作係統”

工業互聯網平台是麵向製造業數字化
、網絡化、智能化需求，構建基於海量數據采集、彙聚
、 分析的服務體係，支撐製造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業雲平台
，是工業互聯 網的“操作係統”。工業互聯網平台包括邊緣層、IaaS、PaaS 和 SaaS 四個層級。其中
，邊 緣層是基礎，向下接入工業設備實現數據的采集與處理；工業 PaaS 層是核心
，基於通用 PaaS 並融合大數據、人工智能多種創新功能
，將工業機理沉澱為模型
，實現數據的深度分 析並為 SaaS 層提供開發環境，是平台核心能力的集中體現。應用層是關鍵
，主要提供覆蓋 不同行業、不同領域的工業 APP 及創新性應用，形成工業互聯網平台的最終價值。 對應從邊緣層到 SaaS 層的體係架構
，工業互聯網平台主要包括 4 大功能：（1）多源異構 數據采集，將網絡層麵采集的多源
、異構
、海量數據，傳輸至工業互聯網平台
，為深度分析 和應用提供基礎

；（2）海量數據處理
，提供大數據、人工智能分析的算法模型和物理、化學 等各類仿真工具
，結合數字孿生、工業智能等技術，對海量數據挖掘分析，實現數據驅動的 科學決策和智能應用
；（3）行業機理模型沉澱
，將工業經驗知識轉化為平台上的模型庫
、知 識庫
，並通過工業微服務組件方式
，方便二次開發和重複調用，加速共性能力沉澱和普及； （4）工業應用軟件開發，麵向研發設計
、設備管理、企業運營、資源調度等場景
，提供各 類工業 APP、雲化軟件，幫助企業提質增效。

1.2 工業互聯網平台同 PLM
、PDM 等傳統工業軟件的區別

相較於 PLM

、PDM 等本地部署的產品數據管理類軟件，工業互聯網平台的概念和功能範圍 更廣。

PDM（Production Data Management），即產品數據管理軟件，主要用於產品研發過程的 數據管理，包括數據文檔管理、圖紙管理、CAD 集成
、可視化管理、物料管理與產品結構 管理、產品配置管理、工作流管理
、組織管理、權限管理等。PLM（Production Lifecycle Management），即產品全生命周期管理軟件，是 PDM 概念和思想的延伸，PLM 包含 PDM 的全部內容

，PDM 的功能是 PLM 係統的子集，同時 PLM 又強調對產品從需求、立項、研 發設計
、生產製造到產品交付和售後維護全生命周期內跨越供應鏈的所有信息進行管理和利 用的概念。 相較於 PDM 及 PLM 等本地部署的傳統工業軟件
，工業互聯網平台采用雲化部署方式，其 概念和功能範圍更廣。概念範圍上，工業互聯網平台不僅僅局限於產品數據環節
，而是覆蓋 企業從研發設計、生產製造、運維服務到經營管理的全環節。功能範圍上
，工業互聯網平台 不僅僅起到生產經營各環節數據打通的作用
，其還可通過部署在邊緣側設備端的大量傳感器 實時采集各類設備運行數據，彙聚至工業互聯網平台側進行建模分析和應用。此外，工業互 聯網平台還可通過封裝在其工業 PaaS 層的大量通用的行業 Know-how 知識經驗或知識組 件以及算法和原理模型組件，以低代碼方式構建上層工業 APP 應用等各類雲化工業軟件。

1.3 工業 APP 同傳統工業軟件的區別

工業 APP 是依托於工業互聯網平台或工業軟件操作係統等平台，麵向特定工業場景
，解決 具體工業問題
，基於平台的技術引擎、資源

、模型和業務組件，將工業機理、技術、知識、 算法與最佳工程實踐進行代碼化封裝而形成的應用程序。工業 APP 具有六方麵典型特征： （1）工業 APP 是某一項或某些具體工業技術知識軟件形態的載體；（2）每一個工業 APP 承載解決某項具體問題的工業技術知識，解決特定具體問題；（3）工業 APP 功能單一，體 量相對較小；（4）工業 APP 可以不被緊耦合約束到某一具體應用軟件中
，可與其他應用程 序或 APP 通過接口交互實現鬆耦合應用；（5）工業 APP 從概念提出到開發、應用以及生態 構建與形成都是基於平台開展的；（6）每個工業 APP 隻解決特定問題，對於一些複雜工業問題，可以通過問題分解將複雜問題變成一係列單一問題，每一個單一問題由對應工業 APP 來解決。 工業 APP 是一種新形態的工業軟件，同 CAD、CAE
、PLM、MES 等傳統工業軟件相比， 其差異主要包括以下五點：（1）部署方式上，傳統工業軟件通常本地化部署，而工業 APP 通常采用雲化等部署方式；（2）運行方式上
，傳統工業軟件包含完整工業軟件要素，如技術 引擎、數據庫等，而工業 APP 必須依托平台提供的技術引擎、資源
、模型等完成開發與運 行；（3）軟件複雜度上，傳統工業軟件往往體量較大
，操作使用複雜，需要具備某些專業領 域知識才能使用
，而工業 APP 則小輕靈、易操作；（4）可擴展性上，傳統工業軟件通常是 緊耦合的
，而工業 APP 可以不被緊耦合約束到某一具體應用軟件中，可與其他應用程序或 APP 通過接口交互實現鬆耦合應用；（5）應用功能上
，傳統工業軟件一般解決抽象層次的 通用問題
，如 CAD 軟件提供麵向幾何建模的高度抽象的功能應用等，而工業 APP 則用於 解決特定具體工業問題，如某類齒輪設計 APP 隻能完成該類型齒輪設計

，無法用於其他類 型齒輪的設計工作等。

二、工業企業為什麼要上工業互聯網平台？

2.1 工業企業數字化、智能化轉型內需驅動工業互聯網平台建設

宏觀層麵，我國經濟社會發展正處於新舊動能轉換的關鍵時期，近年工業增加值增長逐步趨 緩


，我國工業麵臨高投入、高能耗、高汙染
、低效益等問題
，嚴重製約我國工業經濟的高質 量發展
，工業企業通過數字化
、智能化轉型帶動企業降本增效的需求迫切。 中觀層麵，當前我國製造業正處於由數字化、網絡化向智能化發展的重要階段
，工業數據的 快速增長需要新的數據管理工具
，以實現海量數據低成本、高可靠的存儲和管理
；數據的豐 富為製造企業開展更加精細化和精準化管理創造了前提，但工業場景高度複雜，行業知識千 差萬別
，傳統由少數大型企業驅動的應用創新模式難以滿足不同企業的差異化需求，迫切需 要一個開放的應用創新載體，通過工業數據

、工業知識與平台功能的開放調用
，降低應用創 新門檻，實現智能化應用的快速增長。 微觀層麵，為快速響應市場變化，製造企業間在設計、生產等領域的並行組織與資源協同日 益頻繁，要求企業設計、生產和管理係統都要更好支持與其他企業的業務交互，這就需要一 個新的交互工具
，實現不同主體、不同係統間的高效集成。海量數據管理、工業應用創新與 深度業務協同
，是工業互聯網平台發展的主要驅動力量。

2.2 工業互聯網平台較傳統工業 IT 架構優勢明顯

傳統工業 IT 架構下數據碎片化、信息孤島化，無法靈活快速響應新需求。傳統工業自動化 及工業軟件的本質是把生產操作和管理流程通過軟硬件係統方式予以固化
，從而建立垂直製 造體係，這一體係下負責不同業務環節或流程的子係統間彼此孤立
，形成大量煙囪式係統和 碎片化信息，無法滿足新形勢下企業統籌規劃、決策優化

、高效管理及靈活快速響應等新需 求。此外，傳統工業自動化設備和工業軟件高昂的價格給很多企業尤其是中小企業帶來較大 成本壓力。因此，企業亟需一款能夠打破各環節信息孤島，同時低成本開發工業應用的平台 產品
，工業互聯網平台成為解決這一痛點的良好解決方案。

工業互聯網平台較傳統工業 IT 架構在技術架構
、工業數據
、應用及價值模式上均有很大優 勢。其中，技術架構上
，傳統工業 IT 架構是封閉的大係統、垂直耦合架構、本地部署，因 此開發周期長
，升級成本高
；工業互聯網平台則采用邊緣+雲端的雲原生部署方式
，采用平 台化
、分層和微服務架構，敏捷開發，升級成本低。工業數據上，工業互聯網平台對采集數 據的管理
、應用

、整合能力更強，解決了傳統架構下數據來源有限和數據孤島的痛點。工業 應用上，工業互聯網平台通過工業機理模型、大數據分析模型、知識圖譜等將經驗和知識固 化成平台資源
，提升工業應用能力，同時改變了傳統“傳幫帶”式的工業知識傳承途徑，基 於平台上彙聚的工業機理模型和微服務組件，工程師能夠以更低成本
、更高效率，更具拓展 性地開發工業 APP，解決企業創新發展中對於單一人才依賴的製約。價值模式上，工業互 聯網平台可實現資源間的互聯互通和開發共享，數據價值指數級提升。工業互聯網平台相較 傳統工業 IT 架構的優勢決定了其是未來工業企業數字化、智能化轉型的必然方向。

三、我國工業互聯網平台目前發展程度如何
？

3.1 發展曆程：源於雲平台，2015 年後迎來快速發展

工業互聯網平台源於工業企業雲平台，2015 年後隨著國家大力推進工業互聯網而迎來快速 發展。2009 年，阿裏率先開展雲平台的研究
，並逐步與製造、交通、能源等眾多領域領軍 企業合作
，成為工業企業搭建雲平台的重要推手。2010 年之後，騰訊、華為等相繼開放和 發布雲平台，加之工業互聯網概念提出，為工業互聯網平台的發展奠定了良好基礎。2015 年 後，隨著國家政策開始大力推進工業互聯網的發展，特別是 2017 年國務院發布《關於深化 “互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意見》，進一步確立了工業互聯網的戰略發展 地位，國內企業如航天雲網、三一重工
、海爾等紛紛布局工業互聯網平台，我國工業互聯網 平台迎來快速發展。

3.2 發展階段：從概念普及走向落地深耕，處於快速發展階段

目前，我國工業互聯網平台正處於從概念普及走向落地深耕的快速發展階段，但整體滲透率 仍然不高。根據國家工業信息安全發展研究中心及全國兩化融合標委會發布的《工業互聯網 平台應用數據地圖（2021）》統計數據，2021 年我國工業互聯網平台普及率約為 17.50%， 同比提升約 2.83 個百分點，整體滲透率仍然不高。根據工信部《“十四五”信息化和工業化 深度融合發展規劃》
，目標到 2025 年我國工業互聯網平台普及率達到 45%。參考該普及率 目標，我們預計，未來 2-3 年我國工業互聯網平台市場規模有望保持快速增長趨勢。 從行業端來看，由於工業互聯網平台的建設對行業企業信息化、數字化基礎具有相對較高要 求(qiu)，特(te)別(bie)是(shi)企(qi)業(ye)上(shang)雲(yun)情(qing)況(kuang)
，因(yin)此(ci)我(wo)們(men)可(ke)以(yi)參(can)考(kao)設(she)備(bei)上(shang)雲(yun)率(lv)及(ji)工(gong)業(ye)知(zhi)識(shi)沉(chen)澱(dian)複(fu)用(yong)企(qi)業(ye)占(zhan)比(bi)等(deng)指(zhi)標(biao)來(lai)評(ping)估(gu)各(ge)行(xing)業(ye)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)平(ping)台(tai)應(ying)用(yong)水(shui)平(ping)。參(can)考(kao)《工業互聯網平台應用數據地圖（2021）》 統計數據，我國電力、輕工、交通設備製造及電子等行業工業互聯網平台應用水平相對較高， 2021 年我國電力行業設備上雲率最高，約為 25.83%

，其次為電子、交通設備製造及輕工行 業，設備上雲率分別為 22.30%、18.22%及 17.88%；各行業實現工業知識沉澱複用企業比 例最高的為電子行業，約為 18.68%，其次為機械、輕工及交通設備製造行業
，比例分別為 18.04%
、17.16%及 13.24%，但整體滲透率均不高。

工業互聯網平台按功能和應用場景覆蓋範圍可大致分為基礎性技術類、專業領域類、企業 級、行業級及跨行業跨領域級等，目前我國具有一定行業和區域影響力的平台數量超過 240 家
，跨行業跨領域工業互聯網平台數量達到 28 家。根據國家工業信息安全發展研究中心發 布的《2022 工業互聯網平台發展指數報告》，截至 2022 年末，我國工業互聯網平台監測係 統連接的全國 32 家重點工業互聯網平台工業設備連接總數為 8,049.60 萬台，工業模型數 量合計為 85.16 萬個，工業 APP 數量達到 29.33 萬個

，我國工業互聯網平台行業整體保持 快速發展趨勢。

四、工業互聯網平台行業空間、格局如何
？

4.1 工業互聯網平台市場方興未艾，市場空間廣闊

我國工業互聯網平台及相應解決方案市場空間廣闊
，且市場規模保持快速增長趨勢。根據 《中國統計年鑒（2022）》數據，2021 年我國規模以上工業企業數量約為 44.15 萬家，我們 假設平均每家單位工業互聯網平台建設費用為 500 萬元
，市場滲透率按 45%計算
，則對應 市場空間有望接近萬億元。市場規模方麵，根據共研網統計數據

，2022 年我國工業互聯網 平台及相應解決方案市場規模約為 601.3 億元
，同比增長約 38.9%，2020-2022 年複合增 速約為 41.0%
，保持快速增長趨勢。此外，我國工業互聯網平台及解決方案下遊行業目前以 資源能源
、裝備製造、通信及電子製造、原材料及汽車 5 大類行業為主。根據 IDC 統計數 據，2021 年，我國工業互聯網平台及解決方案下遊行業中
，資源能源行業約占 21.8%，裝 備製造約占 19.1%，通信及電子製造約占 17.4%，原材料約占 16.2%，汽車行業約占 12.9%
， 以上 5 大類行業合計占比達到 87.4%，是目前我國工業互聯網平台及解決方案下遊市場主 要構成行業。

4.2 市場參與者眾多，但尚未構成直接競爭

目前我國工業互聯網平台仍處於發展初期階段，由於未來市場空間廣闊
，各類型企業紛紛布 局，形成行業參與者眾多，但尚未構成直接競爭的市場格局。市場參與主體方麵，主要包括 六大類廠商：第一類是傳統工業領域龍頭企業孵化出的專業工業互聯網平台公司，如海爾卡 奧斯、徐工漢雲、樹根互聯等；第二類是從傳統係統解決方案提供商向平台解決方案服務商 轉型的廠商，如能科科技
；第三類是管理軟件企業，加速軟件雲化發展
，強化工業機理模型 開發，基於 SaaS 層優勢拓展構建 PaaS 層
，如用友網絡；第四類是互聯網巨頭
，積極向產 業互聯網領域拓展，推出或合作共建工業互聯網平台，如阿裏、百度；第五類是國內三大電 信運營商
，基於 5G 網絡部署

，打造 5G+工業互聯網解決方案，如電信天翼雲等
；第六類是 初創企業

，針對特定工業行業或領域業務痛點提供解決方案，如昆侖數據、瀚雲科技
、全應 科技等。 市場份額方麵
，根據 IDC 統計數據，2021 年，我國工業互聯網平台及解決方案市占率前五 廠商分別為華為（6.8%）
、阿裏巴巴（5.4%）
、百度（4.4%）、用友（4.1%）、樹根互聯（3.7%）
， 行業 CR5 為 24.4%，市shi場chang集ji中zhong度du不bu高gao。加jia之zhi各ge類lei型xing廠chang商shang各ge有you差cha異yi化hua競jing爭zheng優you勢shi，且qie我wo國guo工gong業ye互hu聯lian網wang仍reng處chu於yu發fa展zhan初chu期qi階jie段duan，市shi場chang空kong間jian廣guang闊kuo，目mu前qian形xing成cheng行xing業ye參can與yu者zhe眾zhong多duo，但dan尚shang未wei構gou成cheng直zhi接jie競jing 爭的市場格局。

從工業互聯網平台產品及解決方案角度來看，各類廠商均通過自身傳統優勢切入工業互聯 網平台賽道，並向其他行業領域延伸。脫胎於傳統工業企業的工業互聯網平台廠商，如海爾 卡奧斯
、寶信軟件等憑借其在家電製造、鋼鐵等行業的 Know-how 經驗優勢布局工業互聯 網平台，並逐步向其他行業延伸，形成跨行業、跨領域的大型平台，具備服務工業體係下多 行業、多領域的技術能力。能科科技等係統解決方案提供商，則通過在以往國防軍工等行業 的係統實施經驗研發工業互聯網平台相關產品，其產品主要定位為企業級，圍繞企業業務痛 點和場景需求打造工業互聯網平台。阿裏雲等互聯網企業則通過自身在雲計算領域積累的技 術和生態優勢，提供底層通用 PaaS 平台

，由生態夥伴共同開發上層工業 APP 應用。

五
、工業互聯網平台彙聚 AI 要素

，有望成為工業 AI 優良入口

5.1 工業互聯網平台彙聚算力、算法、數據和應用
，是工業 AI 的優良入口

工業互聯網平台的本質是通過工業互聯網網絡采集海量工業數據，並提供數據存儲
、管理、 呈現、分析
、建模及應用開發環境，彙聚製造業企業及第三方開發者
，開發出覆蓋產品全生 命周期的工業 APP 應用，以提升工業生產經營效率。工業互聯網平台彙聚了算力、數據、 算法及應用場景的 AI 全要素
，有望成為工業 AI 融合應用的優良入口。 算力方麵：工業互聯網平台采用雲化部署方式，底層 IaaS 基礎設施能夠提供彈性可伸縮的 基礎算力資源。

數據方麵：數據是 AI 模型的“燃料”，工業互聯網平台能夠打通和彙聚企業內部從研發設計、 工藝管理、生產製造、運維服務到經營管理的全環節數據，為 AI 模型的構建提供海量數據 資源。此外
，隨著區域級及行業級工業互聯網平台的逐步發展，跨區域及行業的海量數據逐 步彙聚亦有望為工業 AI 大模型的訓練奠定更加堅實的基礎。 算法方麵：工業互聯網平台 PaaS層封裝了工業互聯網平台企業大量的垂直行業 Know-how 知識經驗
，並基於此構建大量可複用的低代碼開發模塊和原理模型組件，能夠為工業 AI 模 型的訓練奠定良好的算法層基礎。 應用方麵：工業互聯網平台應用層可提供覆蓋不同行業、不同領域的工業 APP 及工業創新 應用
，是工業 AI 模型落地應用的有效載體。

西門子通過其工業互聯網平台 MindSphere 實現 AI 同工業物聯網的集成。2016 年
，在陸 續並購了多家大數據分析廠商後，西門子正式推出其工業互聯網平台 MindSphere
，加之多 種微服務應用

，逐步形成基於雲的開放式工業物聯網生態係統。2018 年西門子進一步收購低代碼應用開發領域領導者 Mendix 公司，2021 年收購 Mendix 合作夥伴 TimeSeries，開 發基於 Mendix 低代碼平台的垂直應用，如智能倉儲、預測性維護、能源管理、遠程監測等。 “MindSphere+Mendix”構成了西門子工業互聯網平台生態。基於 MindSphere 獲取的海量 工業數據，西門子將 AI 能力逐步集成入平台
，開發了包括異常檢測、事件分析、關鍵績效 指標（KPI）計算

、信號計算、信號頻譜分析等分析服務應用，以及資產管理等應用，奠定 了工業互聯網平台集成 AI 能力的良好實踐基礎。

5.2ChatGPT 代碼生成能力有望重塑工業 PaaS 低代碼平台

工業互聯網平台的重要能力之一是通過封裝在其 PaaS 平台層的大量通用的行業 Knowhow 知識經驗或知識組件以及算法和原理模型組件
，以低代碼方式構建上層工業 APP 應 用，而 ChatGPT 代碼生成能力的跨越式進步有望重塑工業 PaaS 低代碼開發平台。目前
， 微軟已將 GPT 的代碼生成能力融入其低代碼開發平台 Power Platform
，並於 2023 年 3 月 正式推出 Power Platform Copilot 產品。Copilot 是 Microsoft Power Platform 的一個新功 能
，可以在 Power Apps, Power Virtual Agents 和 Power Automate 中基於 GPT 能力提供 AI-powered 的幫助，讓製作者可以用自然語言描述他們想要的應用
、流程或機器人，然後 Copilot 可在幾秒鍾內完成創建，並提供改進建議。我們認為，未來隨著 AIGC 在代碼生成 能力方麵的逐步成熟，有望使得非程序員的工程師能夠使用自然語言指令進行零錯誤的工 業 APP 開發
，大幅提升工業互聯網平台的應用創建能力、降低應用開發成本。

六、重點公司分析

6.1 能科科技：自研“工業互聯網平台”+“工業 APP”，打開公司全新成長空間

能科科技於 2021 年底正式推出工業互聯網平台“樂倉生產力中台”、工業 APP“樂造企業 應用”及樂數數據資產平台等自研產品，進一步打開公司全新成長空間。樂倉生產力中台包 括樂倉 IT 容器、樂倉數據微服務組件、樂倉業務微服務組件、樂倉智能體廠、樂倉工坊及 樂倉流程建模器等模塊，以 aPaaS 形式向客戶提供微服務組件/API 服務。樂數數據資產平 台
，通過采集、盤點、治理、賦能的方式幫助企業構建一站式大數據資產平台
，打破企業信 息孤島

，為前台業務提供強大而穩定的數據治理

、專項分析、數據預警
、智能分析等數據服務能力。樂倉生產力中台及樂數數據資產平台屬工業互聯網平台的工業 PaaS 層。樂造企業 應用，以生產力中台的微服務組件為基礎，在公司多年服務各類製造業企業的實踐經驗基礎 上，定製開發出一係列企業應用
，包括樂造項目管理、樂造 BOM 管理、樂造需求管理、樂 造產品數據管理等研發設計類 APP，樂造製造工藝管理等工藝類 APP，樂造生產執行管理、 樂造高級計劃排產、樂造供應鏈管控等生產製造類 APP，以及樂造質量保證管理、樂造設備 管理等質量和維修保障類 APP，屬工業互聯網平台的工業 APP 層。截至 2022 年末，能科 自研樂造企業應用已上架 20 餘款工業 APP，為製造業企業的研發

、工藝、生產、質量到維 修保障等全流程業務提供支持與賦能。

6.2 賽意信息：由工業軟件向工業互聯網平台，推動製造業企業數字化轉型升級

賽意信息於 2018 年初推出自主技術研發的工業互聯網平台解決方案，在感知層能夠運用智 能傳感器采集設備的各類工況數據信息，通過智能網關在傳輸層應用多種通訊協議傳送至工 業互聯網雲端數據中心，利用工業互聯網數據中心的采集

、組織、分析能力

，基於已建立的 完善的設備健康值模型
，以數據為基礎，從現象出發，為客戶提供不同的設備檢修與維護策 略。平台通過邊緣層、基礎設施層（IaaS）對工業數據的數字化采集
、計算及存儲，實現工 業大數據的標準化；在此基礎上依托公司強大的研發能力，在平台層（PaaS）對數據進行 資產管理和技術管理，完成數據集成接入
、整合存儲及數據萃取
，以獲取麵向應用及客戶的開放、統一數據服務中間件
；最後通過應用層（SaaS）實現對企業關鍵生產設備及產線數 據的績效分析、健康分析、安全分析及工藝分析等功能。

6.3 寶信軟件：xIn3Plat 工業互聯網平台助力公司垂直行業拓展

寶信軟件於 2020 年推出工業互聯網平台 xIn3Plat，xIn3Plat 在 2020-2022 年連續 3 年被評 為國家級“雙跨”平台。xIn3Plat 包含兩大平台，分別為麵向工業領域的工業互聯平台 iPlat 和麵向產業領域的產業生態平台 ePlat。其中，iPlat 平台具備數字化
、網絡化、智能化特點， 可滿足工業數據融合、智能聯動、製造執行、遠程集控、視頻集成、工業實時
、彈性擴展、 高可用等多種智慧與創新場景需求
，並適用於多行業、多領域；ePlat 平台則具備平台化、 中台化、生態化特點，采用前中後台架構模式，打通企業業務煙囪和數據豎井
，實現互聯互 通
、業務敏捷
、數據智能。根據 xIn3Plat 平台官網顯示，截至目前，xIn3Plat 平台已連接工 業設備 505 萬+

，沉澱工業模型 1.4 萬+，承載平台微服務 5.9 萬+、雲化軟件及工業 APP1.3 萬+
，服務企業用戶 55 萬+。

6.4 東方國信：Cloudiip 注入工業企業數字化轉型新動力

Cloudiip 是東方國信自主研發，跨行業、跨領域
，集“邊緣計算+工業 PaaS+工業 APP” 於一體的綜合性工業互聯網平台。Cloudiip 工業互聯網平台由 Cloudiip-Link（邊緣網關）、 Cloudiip-Access（平台接入）、Cloudiip-Lab（平台計算）、Cloudiip-Apps（工業應用集）、 Cloudiip-Studio（平台開發）、Cloudiip-Operation（平台運營）、DataScience（數據科學平 台）、DataPlatform（數據雲平台）構成
，基於 Bon-Cloud 平台部署（支持阿裏雲、華為雲、 百度雲等基礎雲平台），提供麵向煉鐵、熱力、電力
、能源
、軌道交通
、汽車
、機械製造等 行業的同時，麵向資產管理、能源管理等工業領域和空壓機
、工業鍋爐等重要設備
，優化設 備管理

、研發設計、運營管理
、生產執行
、產品全生命周期管理和供應鏈協同
，形成覆蓋研 發
、生產、管理和服務領域的智能製造全麵解決方案。

6.5 用友網絡：用友精智，“平台+生態”為製造業企業提供綜合數智化服務

用友精智工業互聯網平台於 2017 年 8 月發布，是首批國家級工業互聯網平台之一，連續四 年（2019-2022）入選“工信部跨行業跨領域工業互聯網平台清單”。 精智工業互聯網平台 包含四層架構：邊緣層主要是工業現場人、機、物的連接，平台支持連接的現場設備主要有 動態供給類設備
、製造生產加工類設備、檢測儀器儀表類設備、工業物流倉儲類設備、工程 建設類設備等
；IaaS 層主要與華為、阿裏等 IaaS 提供商合作；PaaS 層提供“三中台+三平 台“服務，即業務中台

、數據中台、智能中台，與技術平台
、連接集成平台
、低代碼開發平 台
，實現雲計算、大數據、人工智能
、移動互聯、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術與製造 業務的深化融合；SaaS 層主要包括數字化管理以及全連接智能工廠、安全生產、工業大腦、 數字營銷、智慧采購、企業金融



、智能產品、智慧運維、智能診斷

、PLM
、項目型製造等新 型 SaaS 服務。根據用友網絡官網披露數據，截至目前，精智工業互聯網平台已連接設備 143.08 萬台，擁有工業 APP 22,470 個
、夥伴總數 6,681 個
、夥伴應用 14,163 個。

6.6 科大訊飛：TuringPlat 圖聆，打造 AI 工業互聯網平台

訊飛 TuringPlat 圖聆工業互聯網平台是科大訊飛打造的跨行業、跨領域 AI 工業互聯網平 台，圍繞設備預測性維護、產品質檢、人機交互、工藝參數優化等場景
，構建“1+1+4+1”AI 能力平台
，可為工業企業提供標準 AI 能力、工業大數據平台和相關的工業物聯設備，同時 基於訊飛以及開發者提供的工業 AI 能力，提供可被工業企業直接調用的標準接口，方便工 業企業快速形成工業應用，包含智能語音、工業視覺
、工業模型訓練和知識圖譜四個平台， 助力企業數字化升級轉型。根據科大訊飛官網顯示數據，目前訊飛 TuringPlat 圖聆工業互 聯網平台已覆蓋 9 大領域、20 大行業
，擁有工業模型 5,845 個。