工业互联网核心对象-工业互联网的核心技术

2023全球工业互联网大会将于10月18日至20日举行，，该大会自2019年创办以来，已成功举办五届，旨在打造成为我国规模最大、规格最高、影响最广的工业互联网领域国际流平台。届时，工信部将发布最新成果，包括《5G工厂名录》和《工业互联网创新发展报告（2023）》。

工业互联网的各个环节数字化程度不同，AI等颠覆性技术在应用端落地难度也存在较大差异。工业视觉、工业质检和工业互联网平台有望率先受益。

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工业视觉在工业领域有多种应用场景，包括缺陷监测、视觉分拣、物流分包、拆码垛和工业上料等。采用工业视觉技术可以减少人工干预，提高准确率，降低错误率。

在全产业链中，上游的软件与核心零部件是工业视觉系统的核心，光学系统、镜头、相机、图像处理及算法和软件部分占据了机器视觉系统价值的高比例。

光源是机器视觉系统中至关重要的部件之一，其主要作用包括照亮目标、突出特征，形成有利于图像处理的效果，克服环境光干扰，保证图像稳定性，以及用作测量的工具或参照物。

在软件算法方面，工业机器视觉系统及解决方案集成国际机器视觉市场的高端市场主要被美国、德国和日本等品牌占据。康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头，垄断了近50%的全球市场份额。

整体市场格局方面，高端市场由国外厂商主导，而国内市场国产替代需求巨大。因此，掌握核心上游核心部件与软件算法设计能力的厂商，能实现核心零部件国产替代，同时有能力向中游拓展为系统集成商的核心部件设计制造商值得关注。

国内主要参与厂商包括海康威视、大华股份、奥普特、奥普光电、凌云光、奥比中光、北京君正、精测电子、天准科技、矩子科技、大恒科技等。这些公司在机器视觉系统的各个方面都有着一定的技术和市场优势。

工业视觉产业链全景图：

资料来源：奥普特、各公司官网

当前AI工业质检领域存在场景碎片化的特点，厂商们都在努力寻找具有自身优势的细分行业场景。

在工业视觉检测领域，主要包括四类公司：传统AOI公司、传统视觉硬件公司、AI视觉检测软件公司和AI平台创新企业。领先的AI质检创企具有以下相似特征：

• 掌握应用型小样本AI算法能力，能够真正解决质检难题；
• 在积累工程交付能力的同时，具备模型抽象能力；
• 在垂直场景不断迭代算法平台进行场景间的迁移。

在独立的第三方AI厂商中，商汤的收入规模最高，主要聚焦在to G领域；云从科技和第四范式更多聚焦在金融领域；传统行业巨头如海康威视在工业智能机器人领域发展迅速，而传统工业视觉领域Keyence和Cognex是龙头企业。

根据IDC的报告，工业质检行业的前五大厂商分别为百度智能云、创新奇智、腾讯云、华为和阿丘科技，先发布局厂商还包括科远智慧等。其中，创新奇智具备国产替代的潜在竞争优势；而以公有AI云为代表的百度智能云和华为云，发力AI云平台效应，收入规模较大，特别是百度智能云，其在IDC发布的2020年工业质检市场份额报告中排名第一，创新奇智紧随其后。

整体来看，工业质检行业处于发展期，市场集中度不高。中长期来看，随着市场逐步分化和应用成熟度的提高，拥有领先AI技术应用的厂商市场份额有望持续扩大。

工业互联网平台的核心作用是采集海量工业数据，并提供数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用开发环境。它汇聚了制造业企业及第三方开发者，共同开发出覆盖产品全生命周期的工业APP应用，有效提升了工业生产经营效率。此外，该平台还汇聚了算力、数据、算法及各类应用场景的AI全要素，这使得它有望成为工业AI融合应用的最佳入口。

工业互联网平台架构：

资料来源：华为工业互联网白皮书

从市场格局的角度来看，到目前为止，已有297万家平台服务企业、142万台工业设备连接、2.2万个工业APP和2476个工业机理模型聚集在一起，合作伙伴数量也达到了6600家，显示出一定规模效应。

华为、阿里巴巴、百度、用友、树根互联等企业已在市场上取得相对领先地位，但领先优势并不突出，与其它后续厂商之间的差距并不显著。

工业互联网平台及解决方案市场份额图示：

整体而言，工业互联网市场仍处于较为碎片化的状态。由于各行业需求差异较大，厂商产品标准化程度不高，业务规模化受到一定限制，收入也较难形成显著的差距。

此外，工业互联网市场的碎片化还表现在客户群体的多样性上。不同的行业、地区和企业在工业互联网应用需求和应用场景上存在较大差异，这使得厂商需要不断优化和定制产品和服务，以满足客户的个性化需求。这也进一步加剧了市场的竞争和不确定性，给厂商带来了一定的挑战。

随着技术的发展和市场的逐步成熟，工业互联网市场有望实现进一步的整合和发展，以适应市场的不断变化和需求增长。在新型工业化和AI浪潮的大背景下，工业互联网市场有望迎来新一轮发展机遇。

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