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工业2020年工业大数据市场发展前景及投资战略指导可行性预测


_本文原题：2020年工业大数据市场发展前景及投资战略指导可行性预测
2020年工业大数据市场发展前景及投资战略指导可行性预测
“新基建”即5G等信息基础设施、大数据等融合基础设施以及重大科技基础设施等创新基础设施 。 与俗称“铁公基”的铁路、公路、桥梁、水利工程等传统基建不同 ， 新基建具有鲜明的数字化科技特征和科技导向 ， 旨在推动实现我国经济社会数字化转型 。
工业大数据是指在工业领域中 ， 围绕智能制造模式 ， 以数据采集集成、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据总称 ， 包括从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、制造、采购、供应、库存、售后服务、运维等整个产品全生命周期各个环节 。 工业大数据以产品数据为核心 ， 延展了传统工业数据范围 ， 同时还包括工业大数据相关技术和应用 。 工业大数据的主要来源主要可以分为三类 ， 分别是生产经营相关的业务联网数据、物联网数据、外部联网数据 。 赛迪顾问结合对企业调研数据 ， 将工业大数据市场规模界定为工业大数据供应商对产业链基础层、平台层、应用层的相关产品、服务、解决方案销售后所得的总营收 。 另外 ， 工业企业自建自用或未产生营收的工业大数据产品或服务数据 ， 将不会纳入工业大数据市场规模计算 。
工业大数据市场：当前 ， 工业信息化过程中从研发制造到服务环节产生大量数据 ， 工业数据模态多样、结构关联复杂 ， 工业大数据融合了传统大数据、自动化数据、产业链上下游及跨界数据 ， 相较于其他领域的大数据应用更需要和其他新一代信息技术进行融合创新 。 据中金企信国际咨询公布的《2020-2026年中国工业大数据行业市场调查分析及投资策略专项研究预测报告》统计数据显示：在工业大数据产业发展方面 ， 中国工业大数据市场2019年整体规模达到 146.9 亿元 ， 同比增长28.6% ， 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 。
产业环境：在信息技术高速发展的今天 ， 工业信息化过程中从研发制造到服务环节产生大量数据 ， 工业数据模态多样、结构关联复杂 ， 工业大数据融合了传统大数据、自动化数据、产业链上下游及跨界数据 ， 工业大数据相较于其他领域的大数据应用更需要和其他新一代信息技术进行融合创新 。 随着大数据、云计算、物联网、边缘计算、人工智能等领域的技术突破与发展 ， 工业大数据与这些新技术领域的联系更加紧密 ， 物联网、边缘计算技术的发展将极大提高数据的获取能力 ， 提升数据平台层数据质量；云计算与人工智能技术深入地融入数据分析体系 ， 提升数据平台层多维度数据价值 。 新兴技术的融合创新不断地涌现并持续深入 ， 使工业大数据的数据获取量更大 ， 存储管理更便捷 ， 分析产出更智能 ， 实现最大化的商业价值 。
工业互联网标识解析系统通过工业互联网标识 ， 构建人、机、物全面互联的基础设施 ， 将唯一可标识的工业系统对象 ， 如生产设备、网络接口卡、智能仪表、传感设备等联通起来 ， 实现标识对象的交互与协作 ， 以便各类信息处理系统、资源管理系统、网络管理系统对目标对象进行相关管理和控制 ， 实现工业设计、研发、生产、销售、服务等产业要素的全面互联 ， 提升协作效率 ， 对促进工业数据的开放流动与聚合、推动工业资源的优化集成与自由调度、支撑工业集成创新应用起重要作用 。
政策环境：近年来 ， 我国将智能制造作为两化融合的主攻方向 ， 并出台了一系列“两化融合”“互联网与制造业融合”等综合性政策 ， 随着大数据应用时代的到来 ， 工业大数据作为“智能制造”和“工业互联网”的关键支撑及两化融合的重要基础逐渐受到重视 。 我国正在系统部署大数据发展工作 ， 推动大数据技术在工业研发设计、生产制造、供应链协同管理、智能营销、智能化服务全生命周期各环节的应用 ， 加快了信息化技术和工业的深度融合 ， 创新实现新技术、新产品和新模式 。 国家政策在工业大数据的需求端和供给端都出台了相应的政策文件 ， 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 ， 并积极推动工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用 ， 探索建立工业大数据实验中心 ， 建设工业大数据应用示范工程 ， 增强制造业转型升级新动能 。


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