电信业 赋能制 造业数 字化 发展研 究报告 （2020 年） 中国信息通信研究院产业与规划研究所 2020 年 12 月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院” 。违反上述声明者，本 院将追究其相关法律责任。 前 言 信息通信技术的创新推动着数字经济的不断发展。 随着消费升级， 数字经济承载了国家经济新的发展战略和企业新的转型方向。 对电信 行业而言，个人消费者市场的饱和，使得运营商将增长的预期转向了 垂直行业， 这也与国家数字经济发展中需要运营商为信息基础设施提 供保障相契合。 相较熟悉的个人市场， 垂直行业这个新市场对运营商而言既复杂、 陌生，又充满了不确定性。而且，对垂直行业及其企业自身来讲，如 何用好先进的信息通信技术为行业及其企业发展助力， 也是一个新课 题。这在一定程度上需要聚集需求方、网络运营商、软件企业、平台 方、自动化企业和系统集成商等诸多主体共同努力来实现。 垂直行业的数字化具有个性化和定制化的特点， 而且需要不断创 新和突破，运营商的服务不仅仅是提供一条线路那么简单，需要对垂 直行业的信息化需求和为其服务的生态有所了解， 才能更好的与生态 合作伙伴形成良好合作为客户服务。另外，还需要在生态中发现新的 机会，明确自身的定位，为未来的发展打下基础。由于垂直行业数量 众多，我们无法全面展开研究。因此，首选了当前关注度较高的制造 业作为对象进行研究，以期能够厘清复杂的需求和产业生态，同时发 现机遇，看见运营商未来发展的道路。 制造业的信息化已发展多年，在 2018 年第四次全国经济普查中 显示，标识信息化水平的两个指标，每家企业拥有计算机数和每百名 员工使用计算机数，制造业就超过或接近全国平均水平，而制造业企 业建立网站比重数更是超过全国平均数约 13 个百分点到达 60%。在 分领域中，财务管理的信息化遥遥领先，但生产管理和物流配送的信 息化发展还有较大空间。我们看到制造业的信息化需求遍布在研发、 生产和管理的各环节， 在每个环节也都已经拥有了许多相应的信息化 产品。随着信息通信技术的不断发展，传输、计算和存储能力不断提 高，制造业正向着数字化和智能化的信息化高级方向升级发展。但这 一升级的路并不平坦，许多的方向还在逐步探索之中，其发展的进程 和态势将形成制造业数字化市场的特征及规模， 也将影响电信业在该 领域的业务发展方向、模式及路径。 因此，我们从制造业数字化领域切入，首先梳理制造业数字化在 生产管理各个领域的需求及相应的产品和解决方案， 研判其未来的发 展趋势，寻找对通信网络的需求；同时我们分析为制造业提供数字化 服务的庞大而又复杂的产业生态系统， 梳理提出制造业数字化产业生 态地图，总结各生态角色的功能及其核心能力所在，发现其中活跃的 重要主体，为研究运营商可以进入的新领域提供依据。最后，我们提 出运营商在制造业数字化领域的发展策略及建议， 提出新的发展模式 展望和对未来盈利的预期。 制造业数字化自身仍然处于发展和建设之中，对于像 5G这样的 新技术的应用，需要生态中的大企业主导建立良好的生态体系，才能 使得制造业数字化与新技术很好结合。运营商作为国家大型央企，责 无旁贷地担起这一重任。在制造业领域，运营商首先是担负了支撑国 家战略发展的重要任务， 与此同时获得经济利润维持行业可持续发展。 目 录 一、制造业数字化趋势及网络需求. 1 （一）制造业数字化概况 . 1 （二）制造业数字化场景和应用 . 3 1.研发设计数字化. 3 2.生产过程数字化. 5 3.设备管理数字化. 7 4.营销服务数字化. 8 5.资源配置数字化. 9 （三）制造业数字化对通信网络的需求特点 . 11 二、制造业数字化产业生态及运营商竞争力. 13 （一）制造业数字化产业生态 . 13 1.制造业数字化产业. 13 2.制造业数字化产业生态地图. 15 （二）核心领域产业生态及运营商的竞争力 . 16 1.智能系统和装备领域. 16 2.工业网络领域. 18 （1）网络互联 . 18 （2）标识解析 . 20 3.通用云服务领域. 22 4.工业互联网平台领域. 24 5.工业APP/SaaS 领域. 26 6.安全领域. 29 7.集成运维领域. 30 8.支撑领域. 31 （三）产业生态发展趋势及对运营商的要求 . 32 三、电信运营商的发展建议. 34 (一) 聚焦网络. 35 (二) 相关多元化. 38 附录：. 44 图 目 录 图 1 制造业发展要求的变迁、范畴和动力 . 1 图 2 制造业数字化场景与应用（部分） . 3 图 3 制造业数字化应用（部分）与5G网络的相关性 . 14 图 4 制造业自动化产业架构 . 14 图 5 制造业数字化产业架构 . 15 图 6 制造业数字化产业生态地图（部分企业展示） . 16 图 7 工业互联网平台与云计算的关系 . 24 图 8 核心业务相关性、核心能力匹配度分析 . 34 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 1 一、制造 业数字 化趋势及 网络需 求 （一）制造业数 字化概况 制造业起源于18 世纪 60年代， 在经历了蒸汽时代和电气时代的 漫长发展之后进入了信息时代。伴随着代际变迁，制造企业的核心竞 争力和竞争焦点不断转化。从 20 世纪初期对低成本的追逐以满足消 费者的基本需求，升级为对产品质量、生产效率、价格、服务等的提 升，再到产品个性化和定制化的实现，从而创新能力上升成为制造业 的核心竞争力。同时，竞争焦点的转变也将制造业变革从最初的设备 层面拓展至产线、车间、工厂层面。随着数字化深化发展，工业互联 网加速推进，变革进一步拓展到工厂外的产业链环节。 来源：中国信息通信研究院 图 1 制造业发展要求的变迁、范畴和动力 伴随着数字经济持续快速发展， 制造业成为数字经济和实体经济 深度融合的关键领域。2015 年以来，我国连续出台智能制造、互联 网+先进制造业和工业互联网等数项相关重大政策，加之网络支撑、 平台建设等技术能力快速加强， 制造业数字化将推进企业产力和运营电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 2 的颠覆性变革。同时，我国制造业面临低成本优势逐渐减弱、自主创 新能力不强和生产管理效率较低等问题， 数字化转型成为行业共性要 求。据国家信息中心预估，2020 年我国智能制造产值有望超过 3 万 亿元。2018-2020 年年均复合增长率约 20%。同时，全球制造业数字 化均进入快车道，据国际市场研究机构 Markets and Markets 预测， 2020 年全球智能制造市场规模将达到 2147 亿美元，预计 2025 年达 3848亿美元，年复合增长率约12.4。 从我国制造业数字化总体进程来看， 当前越来越多的制造企业已 经认识到数字化在企业转型发展、打造核心竞争力中的重要作用，并 在一定程度上实现了数字化。对 44 家制造企业调研的结果显示，其 中 59%的企业已经进行了数字化转型，32%的企业处于信息化阶段， 仅9%的企业处于自动化阶段。从数字化应用的范畴来看，66%的企业 已经实现了车间和工厂级的数字化，但其中仅 2%的企业实现了工厂 外数字化。第四次全国经济普查显示，2018 年规模以上制造业企业 使用信息化手段进行生产制造管理的达38.7%，财务管理信息化已达 86.2%，购销存管理信息化56.8%，人力资源管理信息化32.9%，物流 配送管理信息化14.2%，各环节信息化水平差异较大。总体而言，我 国制造业数字化进程已经开启，并呈现出从信息化向智能化推进、从 单点应用到全程贯穿拓展、从厂内管理到厂外的特点。但其深度和智 能化水平仍处于初级阶段，当前主要实现全面感知和实施分析功能， 尚无法完全实现自动预判、自主决策和演进。 具体来看，制造业体系庞大，细分行业繁多，且细分行业领域跨电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 3 度极大，生产规模、产品结构、材料成本和交付周期等不尽相同，加 之制造企业数量庞大，制造业数字化呈现出较强的个性化，推进难度 较大。调研结果显示，当前制造业数字化主要的难点在于传统业务模 式难以转变、投入产出效益不明显，以及人才能力不足等方面。 （二）制造业数 字化场景和应用 随着网络支撑、平台建设等 DICT 技术能力的快速提升，制造业 数字化能力、业务形态和商业模式呈现出创新发展的态势。通过采用 数字化手段，对具体场景应用的优化创新，从而满足企业生产经营的 需求，推进生产力和生产运营的颠覆性变革。制造业数字化建设主要 集中在五大场景，包括研发设计、生产过程、设备管理、营销服务和 资源配置。 来源：中国信息通信研究院 图 2 制造业数字化场景与应用（部分） 1.研发设计数字 化 随着信息化的发展，制造业研发设计已有一系列成熟技术，如 CAD、CAE、CAM、CAPP、PLM 等，实现计算机辅助下的设计、仿真、电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 4 试生产。 三维技术得到广泛应用， 大大提升工业设计的便利性。 当前， 创新成为制造企业竞争优势培育的关键， 研发设计作为创新的核心环 节，其便利性和效率需求仍在不断增长。 随着研发技术不断成熟， 创新主体的分散成为制约研发设计效率 和水平的重要因素。我国企业“短平快”的技术创新多，原创性、颠 覆性技术创新相对较少。除了资金、人才、专利保护缺乏外，造成这 一现象的原因还包括创新主体分散，缺少共享资源，难以形成创新合 力。 在此背景下， 研 发设计协 同成为未来发展方向。 其中， 通过CAD、 CAE 等模 拟仿真，降低样品试制成本，缩短产品研发周期；通过 工艺 流程仿真，全方位模拟生产工序，确定最优工艺方案。同时，通过 设 计 数据交 互，实现各项设计工作跨部门、跨企业、跨区域同步进行， 保障设计方案的协调和适配，提高研发效率。5G 网络和 VR/AR 技术 的应用将进一步提升研发设计协同水平， 利用VR/AR将所有设计模块 虚拟化，在计算机提供强大的建模和仿真环境下，采用单一数据源的 并行设计，形成研发设计全环节的信息贯穿和共享。 研发设计协同的难点在于平台建设， 协同研发平台是企业级 （间） 的平台，应支持企业级、企业间乃至区域间的协作开发。但各企业内 部软件产品和系统众多，对协同研发平台中数据的唯一性和有效性、 工作流和数据流的管理、企业间关联模型的协同等方面均带来挑战， 信息孤岛难以打破。当前，已出现部分工业产品研发设计协同平台， 但覆盖范围、影响力等均待提升。 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 5 2.生产过程数字 化 生产过程的数字化以智能设备自动控制为中心， 通过信息技术和 网络技术，将自动化装备和辅助设备按照工艺顺序进行结合，在无人 （或少人）干预的情况下，按规定的程序或指令进行操作或控制，自 动完成产品全部或部分制造过程， 从而提高产品的生产效率及良品率。 出于对人员成本减少、工艺水平提升、个性化需求满足、高质量生产 的不断追求，数字化引导产线向无人、柔性、智能质量管控等方向发 展。 生产排程 。以 MES、APS 为代表的信息化生产排程和经营管理系 统广泛应用，工业互联网可实现用户需求、产品信息、设备信息等大 量数据的打通，并制定最佳生产和资源配置方案。 无人产线 。在 PLC、SCADA 等工业软件的支持下，生产线自动化 逐渐向制造业各细分领域、各生产流程渗透，并进一步提升自动化产 线的产能、精度和可靠性，有效提高生产率，降低成本。随着工业机 器人在内的新型产线设备应用范围逐渐拓展， 无人生产线建设模式快 速发展。基于 5G 网络、机器视觉、AR/VR 等技术和海量控制器、传 感器、执行器的产线，将走向控制自动化和远程化。 柔性生产。面向个性化和定制化生产需求，柔性生产线能够打破 传统产线限制，通过对生产模块的重新组合，实现产品生产的灵活调 整，以及新产线的快速、低成本部署。在这一过程中，产线设备的灵 活移动和无线网络连接支持成为关键。 质 量控制。现阶段，人工检测仍是制造业质量控制的主要手段，电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 6 信息技术的融合主要用于辅助人工，尚不能实现智能质量检测。未来 质量控制将协同产线和工序质量预测数据， 通过超高清摄像头等终端 精准采集产品数据， 利用网络连接将数据传输到边缘云上的智能分析 系统，借助大数据、AI 等技术自动判断产品质量缺陷，生成反馈分 析结果。 案例：格力依托5G网络优化质量监控 格力利用 5G+MEC 边缘云+SA 切片专网总体方案，应用端到端切片的企业 专网，实现产线无纸化首检及产线视频监控。其中： 无纸化首检系统是格力采用可触摸的移动终端搭建自主开发的系统， 采用 5G 网络低延时、高带宽的网络优势，实现无纸化首检，实时从云端获取图文 信息，确保生产线人员能实时顺畅地浏览电子文件，提升了首检效率，实现了 质量追溯的信息化管理，节约纸质成本。 产线视频监控方面，在 4G 网络条件下，格力在工厂各个角落里布设了智 能摄像头，内置行为识别技术，即通过智能算法对员工动作进行行为分析，有 效记录与监控员工操作是否合规，预防生产安全事故。但这一场景的实现对通 信网络速度提出了极高的要求，4G 网络下时而卡顿，导致管理者无法实时获 取一线的信息。本次将产线视频接入内网，通过 5G 网络的上行大带宽，适用 于多路工业摄像头回传视频，可用于实时监控产线电子检漏、电气安全检测、 运转测试、工序检验等多个关键岗位人员的动作，并从后台进行基于 AI 的工 艺行为识别，提升生产过程的产品质量控制。此外，通过 5G 网络替代传统有 线网络，可有效提高生产线灵活部署能力，解决厂区光纤及带宽资源不足、施 工难度大等问题。 总体来看，无论是哪种应用场景，制造业的生产过程数字化都是 围绕设备进行的。但目前，我国制造企业，尤其是离散制造企业车间 的设备数据采集和联网率很低。设备厂商众多，数据接口形式多种多 样，工控协议繁多，常见的总线/协议/接口近 30 种，客观上也限制电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 7 了设备数据的互联互通。在此背景下，也涌现出一批机床数据采集解 决方案，部分解决了设备数据采集和联网问题，但仍然存在由哑设备 导致的信息孤岛问题，未来还需要通过工业互联网平台建设，统一数 据架构和信息采集，从整体规划层面避免孤岛。 3.设备管理数字 化 作为重资产行业，制造企业的设备通常具有大规模、高价值的特 点，需要进行周密检查和维护，并且在出现故障时快速处理。传统的 设备管理采用点检制，存在人工成本高、受人员专业水平影响大、突 发故障响应慢等问题。 设备全生命周期管理和远程维护是数字化应用 于设备管理后的优化方向。 设备全生 命周期 管 理可以实时采集设备的运行数据， 故障发生时 能够结合监测数据、AI 诊断和边缘计算能力快速分析诊断，并为后 期管理提供故障预警，有效避免故障引发的生产停滞和安全问题。 远 程维护是通过生产设备和关键部件的联网和数据采集， 结合VR/AR技 术和设备运行状态的可视化，基于云端大数据分析，针对设备运营状 况提出预测性维护与维修建议，实现远程故障诊断和维修。 原有的设备管理平台能够实现设备状态的当时更新、 设备分组管 理、远程维护监管、实时日志抓取等功能。近两年，开始推进云化， 涌现出部分具有代表性的设备管理云平台， 能够实现工业设备的接入， 提供实时设备状态监控、数据采集、存储、设备管理、远程维护等功 能，进一步迈向自动化、智能化。但超高清视频、VR/AR等技术在设电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 8 备管理中的应用仍处于示范阶段，未来伴随 5G 建设带来的网络支撑 能力提升，相关技术规模化应用将持续推进。 4.营销服务数字 化 相对于服务业，制造业与消费者触点较少，营销模式更加传统， 主要依靠经销商实现产品销售；而服务方面成本高、效率低、质量难 以保证等问题凸显，亟需进行依托数字化的模式变革。 营销数字 化方面，通过数字化营销平台整合云、中台等技术，可 以为制造企业提供涵盖消费者洞察、互动管理、营销数据管理、智能 广告系统等功能的一体化解决方案。在提升销售效率的同时，还能够 获知消费者需求。 服 务数字化方面， 利用平台开展售后服务， 将用户、 维修人员、订单、服务需求等信息整合并对接；客户关系管理系统提 供客户分析、服务支持等功能。5G 网络支持下，可以通过设备联网 和实时数据采集实现故障预测， 结合VR/AR技术实现远程维护和远程 协助等售后服务功能。 目前， 制造企业营销服务数字化中存在的问题主要集中在数据割 裂。制造业消费者数据触点众多，但数据归属于制造企业、经销商、 系统提供商等不同主体，消费者信息数据、行为数据和产品数据难以 统一，易形成数据孤岛。因此，从制造企业角度看，难以整合全方位 的消费者画像， 在研发的重复应用、 客户维系等方面也存在一定难度。 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 9 5.资源配置数字 化 制造业的资源配置，同时强调供给和效益。一方面，要满足物料 的充足供给，工厂外（间）的数字化通过平台建设打通生产制造产业 链，实现产业链上下游生产决策、供需平衡，推进企业与相关企业、 物流、金融、开发者、用户等的跨行业、跨领域协同。另一方面，要 通过资源的科学管理提高效益，减少库存过剩，提升配置效率。 供 应链 协同。制造企业致力于实现采购物料准备和补给自动化， 形成与研发、物流、金融等外部环节和服务的高效协同。在ERP基础 上发展起来的供应链管理系统，打通企业内部制造过程、库存系统与 供应商的数据，有效降低采购成本。未来伴随工业互联网平台广泛应 用、5G 网络覆盖和区块链技术应用，供应链管理将整合和打通更多 上下游企业，实现链上信息穿透，打通设计、采购、生产、物流、交 付全流程。 物流供应。在RFID等关键技术和4G 网络支持下，物流管理信息 化已经实现物流计划制定、路线规划、运输跟踪等功能，5G 网络将 进一步推动无人配料等功能的应用。 仓储管理。自动化仓储管理依靠硬件设备和软件系统构成，其中 仓储管理系统（WCS）综合出入库管理、物料对应、库存盘点、虚仓 管理、库存统计等功能；仓库控制系统（WMS）用于协调输送机、自 动导引车、机器人等物理设备，优化分解任务和路径，实现统一调度 和监控。未来仓储管理将实现对物料的实时跟踪，分析物料运转情况 急速盘库，得出产线需求及库存信息，并通过智能运算能力根据物料电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 10 消耗情况，将指令发送给运输装置，实现自动补货发货。随着RFID、 工业互联网标识、EDI 等技术的发展，AGV 小车等设备可能用作物料 搬运，作为运输装置作用于未来的仓储环节。 案例：中车株机智慧物流建设 中车株机建设智能物流信息化系统， 通过生产物流环节物料二维码方案应 用，采集从供应商环节的物料编码、物料名称、序列号、批次号等关键信息， 跟踪物料全生命周期流转过程，从采购、销售、生产等各环节实现物料质量信 息管理及追溯。通过WMS系统记录到货、入库、质检、出库、配送、交接的全 过程信息，实现实物流与信息流的实时同步，同时MES依据BOM及生产任务自 动推导出物料需求发给 WMS，WMS 依据配盘物料清单进行拣货按时配送，通过 MES与WMS系统联动，实现工位计划、物料、工艺、质量等方面信息的交互， WMS 系统作为连接 MES 系统和自动立体库、AGV 系统的纽带，实现生产计划与 配送计划、自动立体库与AGV作业计划的协调运行，构建转向架线边建立立体 库存储、AGV转运的自动化物流模式，实现生产物料由自动立体库至工位、工 位至工位之间的转运，以及空托盘回收、紧急物料配送至工位的自动化转运， 为智能制造项目生产配送提供保障。 面向资源配置的数字化， 以工业互联网为基础的供应链协同管控 平台应运而生，实现需求、库存和物流信息的实时共享，协同提升基 础设施、装备和作业系统的智能化水平。但当前供应链协同管控平台 的建设多以企业为主导，单独或合作搭建，对于产业上下游信息的共 享更多的是在已经建立合作关系的企业间进行， 尚不能获取潜在合作 伙伴的信息。从供给侧来看，无法较好地应对突发资源需求，如疫情 初期口罩生产中耳绳、熔喷布等多种原材料告急。从需求侧来看，对 于尚未规模推广的新产品， 制造企业难以找到同性质产品需求的客户， 为分摊研发投入带来较大压力。 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 11 （三）制造业数 字化对通信网络 的需求特点 从制造业数字化场景的发展趋势来看，在对自动化、无人化、远 程化和协同化的追求中，新技术的应用势在必行，相应对通信网络的 支撑提出更高要求。 自动化方面，自动化水平的不断提升必然带来大规模设备应用， 海量控制器、传感器和执行器的网络连接需求亟待满足。同时，自动 化逐渐向自主控制、自主优化迭代，AI 在柔性生产、质量控制、故 障预警等场景中将获得广泛应用。其中，应用于质量控制的 AI 辅助 多摄像头监控以及其所使用的 360°4K+视频，要求网络速率大于 60Mbps。 无人化方面，机器人、无人机等智能硬件的应用将加快普及，应 用于产线生产、巡检安防等场景。由于相关设备需要在一定空间内移 动工作，需采用无线网络连接方式，支持机器人、无人机、生产设备 的移动和灵活组合。同时，云端控制的工业机器人要求网络时延至少 小于 10ms，巡检安防无人机控制时延应小于 20ms，上行传图速率 6-25Mbps。 远程化方面，超高清视频是重要实现方式，使相关人员通过视频 全面获知现场情况，是产线设备和售后服务远程运维的基础。实时传 输产线视频画面，8K 视频需要 135Mbps 带宽，要求最低的入门级 4K 需要 18Mbps 到 24Mbps 的带宽。VR/AR 是远程控制的重要实现形式， 使相关人员远程操纵更加精准，便于协同设计、远程运维的开展。未 来云VR/AR 要求网络连接速率大于100Mbps，时延2-10ms。 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 12 协同化方面，供应链的协同要求工厂间实现高质量无线连接，不 仅对工厂外的公网覆盖质量提出要求， 协同生产中跨区域的设备管理 等应用可能还需要进行工厂外专网建设。但同时，出于竞争和安全问 题的考虑，部分企业对网络自主建设提出更高要求，并将数据控制在 企业内部，一定程度上限制了网络的互联互通。 不难看出，制造业在向自动化、无人化、远程化和协同化的发展 过程中，对网络的速率、时延、安全等性能提出了更高要求，制造企 业5G网络部署势在必行。 对制造业数字化场景和应用中5G网络使能 作用分析发现，5G 网络对生产过程、设备管理和研发设计的数字化 使能作用更强，是决定其应用数字化实现的重要因素；从当前发展阶 段的需求分析来看，5G 网络的必要性在生产过程、研发设计和资源 配置的数字化中更为凸显。 来源：中国信息通信研究院 图 3 制造业数字化应用与 5G网络的相关性 同时，AI、机器人、无人机等新技术的应用需要以庞大的数据量 为基础，而算力则是驱动数据深度加工的重要基础设施支撑。除了数电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 13 据中心、智能计算中心等算力基础设施外，对算力网络的建设的需求 也愈发强烈，随着云、边、端算力之间的协同不断加强，需要网络更 高地为计算服务，有效释放算力。未来，5G、算力都将是通信网络支 撑制造业数字化转型发展的建设重点。 二、制造 业数字 化产业生 态及运 营商竞争 力 （一）制造业数 字化产业生态 1.制造业数字化 产业 制造业数 字化产 业 是指支撑 制造企 业 实现数字 化的产 业 集合。 制 造业数字 化产业 的 形成和发 展， 与 制造 产业的发 展和信 息 通信产业 的 发展密切 相关， 是 生产力与 生产关 系 相互作用 、相互 促 进的结果 。 20世纪四十年代， IT技术出现， 并在20世纪中后期与工业融合， 推动制造业进入工业3.0 时代 （自动化、 信息化时代） 。 在产业层面， 工控机及 系统制 造 ， 以及工业 软件和 集成运维 等服务 出 现， 并迅速 发 展起来， 制 造业自 动化产业 不断丰 富 和完善 （支 持制造 企业实现 自动 化、信息 化的产 业 集合，如 下图所 示） 。 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 14 来源：中国信息通信研究院 图 4 制造业自动化产业架构 当前，IT 技术与 CT 技术深度融合，云计算、物联网、大数据、 人工智能和 5G 等新一代信息通信技术不断创新与成熟，并正在与制 造业进行全面深度融合，数据将成为制造业变革的关键驱动力，制造 业正在步入工业4.0 时代（数字化、网络化、智能化时代） 。 未来， 企业的信息化部署方式将从传统硬件+软件向硬件软件化、 软件服务化方向演进；企业 IT 系统将从纵向烟囱式架构向集中化、 平台化架构演进；信息化应用场景将从单环节、单场景向多环节、多 场景集成化升级；信息化应用功能将从信息在线化、辅助控制，向数 据网络化、数据价值深度挖掘，系统动态优化、自主决策、自主执行 升级。 在技术、 应用、 模 式不断演 进的过 程 中， 产业 层面也 在 发生着巨 大变革。 支 撑制造 业实现数 字化、 智 能化的业 务领域 也 将逐步发 展起 来，形成制造业数 字化产业 。自动化系统和装备将加速向具有感知、 分析、推理、决策、控制和执行等综合功能的智能装备升级；工业软 件将加速向工业互联网平台或工业 APP/SaaS 方向演进；云化将成为电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 15 制造企业高效、低成本、灵活实现信息化的关键路径，云也将成为制 造企业数字化、智能化所需的核心基础设施；工业互联网平台以及平 台之上的工业 APP/SaaS，将在助力企业实现数字化、网络化和智能 化的同时实现规模增长。 总之， 未 来的 制造业数 字化产 业 将由智 能系 统和装备、 工 业网络 、 通用云服务、 工业 互联网平 台、 工业APP/ SaaS 、 安全、 集 成运维 ，7 个核心细 分领域 ， 规划咨询 、 技术 研 究、 标准 制 定/监管 ，3 个支撑 细分领域 共同构 成 。这些领域从不同专业层面面向 制造企业提供产品或服务，支撑制造企业实现业务变革和管理变革。 来源：中国信息通信研究院 图 5 制造业数字化产业架构 2.制造业数字化 产业生态 地图 制造业数 字化产 业 生态是指 制造业 数 字化产业 中各类 主 体， 以及 各类主体 之间的 相 互关系。 在制造业数字化产业不断演进过程中，制造企业龙头、自动化企 业、工业软件企业、通信设备提供商、电信运营商、互联网公司、安 全厂商、集成运维服务提供商等主体， 综合考 虑细分 领域 能力要 求、电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 16 市场空间 、 竞争 格 局、 自身 资源能 力 等因素， 对制造 业 数字化产 业中 的关键领 域进行 动 态战略布 局， 努 力 推陈出新 、 自我 突 破。 这些 主体 与不断涌 现出来 的 创新企业 ， 以及 技 术研究、 标准制 定 、 行业监 管组 织机构， 共 同构成 了当前的 制造业 数 字化产业 生态。也正是因为制造 业数字化产业内各类主体的主动创新，推动技术的不断进步，生产力 的不断升级，才推动了制造业数字化产业的不断演进。 来源：中国信息通信研究院 图 6 制造业数字化产业生态地图（部分企业展示） （二）核心领域 产业生态及运营 商的竞争力 1.智能系统和装 备领域 智能系统 和装备 是 指具备感 知、 分析 、 推理、 决 策、 控制 等核心 功能的系 统与装 备 ，是电气化、自动化系统和装备，进一步融合新一 代信息通信技术的产物，是当前自动化装备发展演进的主要方向。 此电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 17 领域是承 担数据 感 知、 数据采 集的核 心领域， 企 业能否 和智能系 统和 装备提供 商达成 协 议获取数 据， 决定 着 企业能否 实现网 络 化、 数字化 、 智能化。 此领域的 专业壁 垒 较高，要求从业者对制造机理有深刻认知，拥 有先进制造、电子电气和信息通信等多种技术融合创新能力，并拥有 实际的先进制造能力，或者拥有先进制造供应商。 目 前此 领域的 重要主 体是 自动化 企业和 一些 原生创 新企业 。如， ABB 是全球领先的工业机器人技术供应商，同时也是电力和自动化技 术领域的领导企业； 库卡(KUKA)机器人公司是德国库卡公司出资成立 的， 而德国库卡是世界几家顶级为自动化生产行业提供柔性生产系统、 机器人、 夹具、 模具及备件的供应商之一。 我国也有一些自动化企业， 在不断补齐自动化短板的基础上，在加大研发力度，积极向智能装备 领域拓展，如汇川技术、秦川机床等。而埃夫特、新时达、新松、博 实等则是智能装备领域原生创新企业代表， 这些企业始于智能装备创 新，致力于为智能制造赋能。 其中， 自动化企业向智能装备企业升级的优势在于拥有既定规模 的客户，掌握着已经广泛应用的众多工业协议，其产品天然有较高的 适配性，但是需要破除传统商业模式思维，推动产品向智能化、生态 化方向升级；而原生创新企业的优势在于技术整合、创新能力较强， 但属于新进入者和新技术的推动者， 需要塑造较强的市场能力和融资 能力。此领域的能力要求与电信运营商能力结构偏离度较大，电信运 营商在此领域不具备竞争力， 智能系统和装备企业应该是电信运营商电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 18 布局制造业数字化市场的关键合作对象。 2.工业网络领域 （1 ）网络互 联 当 前的 工业网 络可以 分为 三个部 分：生 产控 制网络 、企业/ 园区 网络、骨 干网络 。 其中： 生产控制 网络的核心功能是连接自动化系统及设备， 进行设备级 和产线级的信息传输，满足工业控制通信需要。其核心能力要求是供 应商能够提供高安全性、高可靠性、低延时的网络连接能力，了解制 造企业信息化场景需求和对网络能力的要求， 拥有基于制造企业网络 现状进行网络升级规划和改造能力， 拥有生产控制网络技术创新能力， 并且所掌 握的网 络 制式能够 与工控 系 统实现协 议互通 等 。当前，生产 控制网络以工厂总线和工业以太网为主（2019 年工厂总线连接规模 占比为35%；工业以太网连接规模占比接近60%） 1 。 目前此 领域的核 心 主体以 自动化 企业 、自动 化企业 联盟 或者自 动化企 业支 持的企 业/ 组织为主， 他们 基于 数据协议 垄断和 网 络协议垄 断等优 势 占据了主导 地位。如 Controller Area Network（简称 CAN）一种应用广泛的现 场总线，而 CAN 是由德国电气和自动化企业 Bosch 公司于 1983 年开 发的。 企业/ 园 区网络主要功能是提供工厂级、园区级、企业级的网络 连接能力，满足企业管理经营需要。核心能力是供应 商 能够提供高安1数据来源：中国信息通信研究院深度观察 2020 电信业赋能制造业数字化发展研究报告（2020 年） 19 全性、高可靠性、高带宽、全覆盖的网络连接能力，具有基于多种通 信网络制式，提出综合网络解决方案的能力，拥有属地化企业/园区 网络建设和运营能力。 另外， 制造企业对企业/园区网络的统一管理、 可视化管理、自主管理、按需调用、快速部署和终端快速认证等方面 的要求不断提高，企 业 /园区网络应该不断强化智能化网络运维能力。 在参与主体方面，由于企业/园区网络有私有企业/园区网络、公有企 业/园区网络、虚拟化企业/园区网络三种组网模式，而三种组网模式 各具优劣势，并且涉及不同类型的参与主体。 目 前， 电 信运营商、 通 信 设备商 、通信 工程 服务提 供商等 主体 在企业/ 园区网 络市 场已经 形 成竞争态 势。 骨干网络的核心功能是提供企业级、产业级的网络连接能力，满 足企业不同园区之间、企业与产业上下游之间、多个区域或地区之间 的高质量、高带宽、广覆盖的信息通信需求。这一领