报告简介
在“工业 4.0”和《中国制造 2025》全面部署的背景下，中国制造业加快转型升级，从”中国制造”向“中国智造”方向发展，而工业大数据则是制造业升级转型的重要战略资源，是工业互联网的核心，对我国深入实施工业互联网创新发展战略和加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济具有重要意义。
现阶段，我国工业大数据主要包括企业运营管理相关的业务数据、制造过程数据和企业外部数据三类。其中，企业运营管理相关的业务数据和制造过程中产生的海量数据是工业大数据的主要来源。由于工业互联网与经济社会各个领域的联系日益紧密，气候变化、生态约束、政治事件和市场变化等外部因素也会对企业经营产生显著影响，因而外部数据也成为工业大数据重要来源之一。
工业大数据具有一般大数据的特征(海量性、多样性等)，在此基础上具有四个典型特征，分别为价值性、实时性、准确性、闭环性。
近年来，我国加快出台了一系列政策文件以全面指导我国工业大数据技术发展、产业应用及其标准化进程，在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，我国工业大数据应用迈出关键步伐，在需求分析、流程优化、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。
但总体而言，我国工业大数据发展仍处在探索和起步阶段，依然面临数据采集汇聚不全面、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，针对这些问题，在国家层面把基础数据汇聚起来，建设以大数据为手段的支撑制造业企业数字化转型升级的平台显得尤为重要。
市场规模增长快 细分结构主要以应用服务层为主
伴随物联网、云计算、人工智能等新兴技术不断向工业领域渗透，在工业大数据行业利好政策不断发布和“工业化、信息化”融合深入推进的背景下，我国工业大数据发展呈现爆发式增长态势，应用广度和应用深度不断加强，持续促进传统制造产业转型升级，助力工业智能化发展。
目前，我国工业大数据的市场结构主要以应用服务层为主，占比在40%左右，其次是基础层，平台层占比最少。
从基础层来看，随着工业企业不断完善基础层部署，网络传输、集成、存储方面企业竞争日益激烈，技术带来的红利逐渐缩小，工业大数据基础层净利润增长趋于平缓发展，市场规模增速放缓。
从应用服务层来看，伴随各项大数据相关技术的逐步成熟以及国外先进的解决方案的不断引进，大数据技术在传统工业领域的融合应用将持续深化，工业大数据应用端的市场需求会进一步扩大。
从平台层来看，作为上市企业数量三层中最多的部分，平台层在技术不断进步的背景上设计将进一步优化，所占市场份额也会逐步扩大。
产业集聚特征开始初显 广东产业规模位居第一
作为大数据中的一个重要细分领域，工业大数据产业的资源分布多依赖于现有大数据产业基础，大数据产业园是集聚大数据产业资源的重要载体。
而随着智能制造步伐的加快，工业大数据产业集聚特征也开始初显，其中珠三角、长三角地区和北京、山东等环渤海地区发展水平较高，不同区域工业大数据产业发展各具特色。
企业竞争格局呈三级梯队分布 专注领域各具优势
目前，中国工业大数据行业竞争格局呈三级梯队分布，不同梯队内的企业专注领域不同，各具优势：大数据龙头企业综合实力强劲，工业大数据服务商在垂直领域的专业度较高，工业互联网企业依托流量优势布局大数据服务细分市场。
工信部出台重磅文件 行业发展空间巨大
未来三到五年，随着5G、工业互联网、人工智能等的发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。
在此背景下，2019年9月，工信部发布《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》，指出到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成，形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局，工业大数据价值潜力大幅激发，成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。
2020年4月28日，工业和信息化部官网发布《关于工业大数据发展的指导意见》，提出6个方面18项重点任务，包括数据的汇集、共享、应用、治理和安全工作，以及促进产业发展等领域。从整体架构来看，这些举措充分考虑宏观和微观、供给侧和需求侧、发展与安全三方面辩证关系，构建了一个系统推进工业大数据发展的政策架构体系。
在国家引导建设和相关政策大力扶持的背景下，政府及各工业企业将加快数字生产技术在工业领域的应用，工业企业的数字化转型进程也将加速，而工业智能化转型需求的增长也将推动工业大数据产品的商业化落地。
直属于工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院的赛迪咨询预计未来三年中国工业大数据市场规模将保持30%以上的增长速度持续增长，到2022年将达到346.1亿元，工业大数据将持续促进传统制造产业转型升级，助力工业智能化发展。
未来随着相关政策的落地、5G和人工智能等新型技术的快速发展与新基建的稳步推进，预计到2025年中国工业大数据行业收益规模有望达到497.6亿元，行业发展空间巨大，未来可期。
中国工业大数据行业市场规模
报告目录
2023-2027年中国工业大数据产业分析及发展趋势调研预计报告
第一章 工业大数据概述
第二章 2020-2022中国工业大数据发展驱动因素分析
2.1 经济因素
2.1.1 宏观经济概况
2.1.2 工业运行情况
2.1.3 经济转型升级
2.1.4 宏观经济展望
2.2 信息化发展
2.2.1 信息基础设施建设
2.2.2 信息消费发展现状
2.2.3 网信产业发展状况
2.2.4 信息技术研发创新
2.2.5 区域信息化的水平
2.3 两化融合
2.3.1 两化融合发展水平
2.3.2 两化融合区域分布
2.3.3 两化融合发展规划
第三章 2020-2022年中国工业大数据行业政策实施状况分析
3.1 政策体系
3.1.1 监管体系
3.1.2 政策汇总
3.1.3 行业标准
3.1.4 政策规划
3.2 政策解读
3.2.1 工业数据分类分级指南
3.2.2 工业大数据发展指导意见
3.2.3 工业互联网创新行动计划
3.2.4 推动工业互联网发展通知
3.3 政策影响
3.3.1 政策引导下行业的发展方向
3.3.2 政策为行业带来的发展机遇
3.3.3 新形势下行业政策建议
第四章 2020-2022年中国大数据产业发展分析
4.1 大数据产业链构成分析
4.1.1 大数据产业链结构
4.1.2 大数据产业链领域
4.1.3 产业链价值流动方向
4.2 2020-2022年中国大数据产业发展综述
4.2.1 大数据产业概念分析
4.2.2 大数据发展的必然性
4.2.3 大数据产业驱动主体
4.2.4 大数据产业发展阶段
4.2.5 数字经济的发展水平
4.2.6 大数据总体市场规模
4.2.7 地区大数据产业联盟
4.3 2020-2022年大数据产业竞争格局
4.3.1 产业竞争主体分类
4.3.2 竞争企业资本层次
4.3.3 产业百强企业统计
4.3.4 创新场景应用服务商
4.3.5 互联网企业布局状况
4.3.6 大数据应用领域竞争
4.3.7 产业竞争趋势展望
4.4 2020-2022年中国大数据市场供需分析
4.4.1 大数据市场供给结构介绍
4.4.2 主要行业大数据需求状况
4.4.3 企业大数据的应用及需求
4.4.4 大数据细分领域需求场景
4.4.5 大数据热点领域需求分析
4.4.6 数据小型机市场需求分析
4.5 中国大数据产业发展存在的问题
4.5.1 面临挑战分析
4.5.2 核心技术薄弱
4.5.3 数据相关问题
4.5.4 数据安全问题
4.5.5 人才供需问题
4.6 中国大数据产业发展的策略建议
4.6.1 推进研发应用
4.6.2 避免过度建设
4.6.3 提高数据安全
4.6.4 地区发展思路
4.6.5 推动标准建设
4.6.6 打破信息孤岛
第五章 2020-2022年中国工业大数据发展分析
5.1 工业大数据发展综述
5.1.1 产业链条分析
5.1.2 产业发展历程
5.1.3 产业发展周期
5.1.4 产业发展现状
5.2 2020-2022年中国工业大数据市场运行分析
5.2.1 市场发展规模
5.2.2 用户行业结构
5.2.3 产品结构分析
5.2.4 市场用户类型
5.2.5 市场投资状况
5.2.6 市场发展形势
5.3 中国工业大数据发展存在的问题
5.3.1 工业数据资源不够丰富
5.3.2 工业数据资产管理滞后
5.3.3 工业数据孤岛普遍存在
5.3.4 工业数据应用不够深入
5.4 中国工业大数据发展对策建议
5.4.1 提升工业大数据平台能力建设
5.4.2 加强工业大数据管理体系建设
5.4.3 持续完善工业大数据标准体系
5.4.4 探索工业大数据创新应用示范
第六章 2020-2022年工业大数据架构及技术分析
6.1 工业大数据参考架构
6.1.1 数据参考架构
6.1.2 技术参考架构
6.1.3 平台参考架构
6.2 工业大数据管理技术分析
6.2.1 工业大数据的采集技术
6.2.2 多源异构数据管理技术
6.2.3 多模态数据的集成技术
6.2.4 工业大数据技术的趋势
6.3 工业大数据分析技术介绍
6.3.1 时序模式分析技术
6.3.2 工业知识图谱技术
6.3.3 多源数据融合分析
6.4 工业大数据标准体系建设
6.4.1 工业大数据标准化的基础
6.4.2 工业大数据标准体系框架
6.4.3 工业大数据标准明细汇总
6.4.4 工业大数据重点标准描述
第七章 2020-2022年工业大数据与工业4.0发展关系
7.1 全球主要国家工业4.0发展战略
7.1.1 美国
7.1.2 德国
7.1.3 法国
7.1.4 中国
7.2 工业4.0发展概况
7.2.1 工业4.0基本内涵
7.2.2 工业4.0产生背景
7.2.3 工业4.0发展历程
7.2.4 中国工业4.0优势
7.3 工业4.0落地战略分析
7.3.1 工业4.0架构
7.3.2 信息网络系统
7.3.3 核心系统集成
7.3.4 大数据利用分析
7.4 2020-2022年中国工业4.0发展进程
7.4.1 工业4.0重点发展领域
7.4.2 工业4.0发展模式分析
7.4.3 推动工业4.0发展举措
7.4.4 工业4.0的相关技术
7.4.5 工业4.0未来发展蓝图
7.5 中国制造2025解读分析
7.5.1 中国制造2025重点任务
7.5.2 中国制造2025重点领域
7.5.3 工业4.0与中国制造2025
7.6 工业大数据是中国工业4.0的重要部分
7.6.1 工业大数据是工业4.0的基础
7.6.2 工业大数据对工业4.0的作用
7.6.3 工业4.0对工业大数据的需求
7.6.4 工业4.0中工业大数据的应用
第八章 2020-2022年工业大数据的应用场景及应用价值剖析
8.1 工业大数据的主要应用领域
8.1.1 在设计领域的应用
8.1.2 优化生产过程中
8.1.3 预测产品需求
8.1.4 优化工业供应链
8.1.5 强化工业绿色发展
8.2 工业大数据的典型应用场景
8.2.1 智能化设计
8.2.2 智能化生产
8.2.3 网络化协同制造
8.2.4 智能化服务
8.2.5 个性化定制
8.3 工业大数据企业应用案例分析
8.3.1 福特公司
8.3.2 恒逸石化
8.3.3 海尔集团
8.3.4 金风科技
8.4 工业大数据的应用价值分析
8.4.1 优化企业现有业务
8.4.2 促进企业升级转型
8.4.3 促进中小企业创新
第九章 2020-2022年工业大数据相关行业发展状况
9.1 智能制造
9.1.1 智能制造发展阶段
9.1.2 智能制造发展特征
9.1.3 智能制造发展规模
9.1.4 智能制造产业集群
9.1.5 智能制造试点项目
9.1.6 智能制造发展态势
9.2 智能装备
9.2.1 智能装备运行特征
9.2.2 智能装备产业布局
9.2.3 智能装备竞争格局
9.2.4 智能装备项目动态
9.2.5 智能装备发展机遇
9.2.6 存在的问题及对策
9.3 智能工厂
9.3.1 智能工厂基本框架
9.3.2 智能工厂基本特征
9.3.3 智能工厂建设模式
9.3.4 智能工厂解决方案
9.3.5 智能工厂建设现状
9.3.6 催生新业态新模式
9.3.7 智能工厂发展趋势
9.4 工业物联网
9.4.1 全球工业物联网规模
9.4.2 国内工业物联网规模
9.4.3 工业物联网应用领域
9.4.4 工业物联网应用模式
9.4.5 工业物联网应用场景
第十章 2020-2022年中国工业大数据行业投融资分析及风险预警
10.1 中国工业大数据投融资现状
10.1.1 龙头企业动向
10.1.2 融资规模分布
10.1.3 融资轮次分析
10.2 中国工业大数据产业投资方向
10.2.1 工业大数据平台企业
10.2.2 开发工业APP的企业
10.2.3 工业机理模型建设企业
10.2.4 具有制造基因的企业
10.2.5 产业投资价值企业
10.3 中国工业大数据行业投资风险
10.3.1 宏观经济不振风险
10.3.2 政策不及预期风险
10.3.3 发展动力不足风险
10.4 中国工业大数据行业投资建议
10.4.1 行业投资建议
10.4.2 企业投资建议
第十一章 2023-2027年工业大数据行业发展趋势分析及前景预测
11.1 工业大数据行业发展前景展望
11.1.1 大数据行业发展趋势
11.1.2 工业大数据应用前景
11.1.3 工业大数据发展趋势
11.2 2023-2027年中国工业大数据行业预测分析
11.2.1 2023-2027年中国工业大数据行业影响因素分析
11.2.2 2023-2027年中国大数据产业规模预测
11.2.3 2023-2027年中国工业大数据市场规模预测
附录
附录一：工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见
附录二：工业数据分类分级指南（试行）
图表目录
图表 工业大数据与商务大数据的区别
图表 工业大数据标准在智能制造标准化体系中的定位
图表 智能制造标准体系-智能赋能技术标准
图表 工业互联网平台功能架构图
图表 工业互联网标准体系框架
图表 2016-2021年国内生产总值及其增长速度
图表 2015-2020年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表 2021年GDP初步核算数据
图表 2020年规模以上工业增加至同比增长速度
