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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( 二 )


产业链分析：工业大数据产业主要集中在基础层、平台层、应用层三个层面 。
（1）基础层：主要包括数据资源、技术组件与集成两部分 。 各技术组件帮助采集工业大数据的数据 ， 并实现不同系统间数据交互功能 。 另外 ， 工业大数据主要来源于三部分 ， 分别是外部联网数据、生产经营相关业务联网数据及设备物联数据 。
（2）平台层：主要包括数据处理、数据管理、工业应用软件三方面 。 工业大数据平台层从功能上来说是基于工业应用软件 ， 建立主题数据库 ， 完成原始数据清洗转换 ， 海量数据的交互查询、批量计算、流式计算和机器学习等计算任务 ， 同时提供数据可视化、统计分析和数据安全等服务 。
（3）应用层：主要涵盖工业设计、生产、协同、服务、个性化定制、资源共享的工业产品全生命周期各环节 ， 包括自动化设计数字化仿真优化、生产效率综合优化生产故障预测、设备联网与智能控制过程协同与透明化、产品智能化远程维修、全流程建模数据贯通、生产能力共享生产资料共享六方面 。
工业大数据应用层基于数据分析结果 ， 形成优化决策建议或产生直接控制指令 ， 从而对工业大数据系统产生影响 ， 实现个性化定制、智能化生产、协同化组织和服务化制造等创新应用模式 。
（4）区域分布格局：
产业资源分布：工业大数据是大数据中的一个重要细分领域 ， 目前 ， 我国工业正在进行全方位、多层次的数字化转型 ， 工业大数据尚未形成明显的产业集聚区 ， 工业大数据产业的资源分布也是基于大数据产业发展的 ， 大数据产业园是集聚大数据产业资源的重要载体 。
当前 ， 不仅八个国家级大数据综合试验区（贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、珠三角）的大数据产业园/基地快速发展 ， 与这些试验区其毗邻的区域 ， 如安徽、湖北、四川、陕西、浙江、山东和江苏 ， 也都加快落实“大数据产业园区/基地“建设 ， 意图增强数字经济发展实力 ， 加速产业转型升级 。 当前 ， 工业大数据地域布局中 ， 其中工业大数据上市企业较少 ， 多分布在北京以及东部沿海地区 。
（5）优势企业动态：2019年 ， 工业大数据领域的龙头企业纷纷完善自身建设 ， 将进一步扩展云端业务 ， 通过加强与细分行业优质公司合作等方式 ， 深化面向具体行业的应用 ， 推出针对特定应用场景的产品或服务 ， 同时重视人才、研发力量等要素的注入 ， 以校企联合、组建联盟搭建创新平台等方式 ， 共享优质资源 ， 部分企业积极参与工业互联网标识解析建设工作 ， 为工业大数据创造良好的数据流通环境 。
（6）市场规模前景：中国工业大数据市场受宏观政策环境、技术进步与升级、智能应用普及渗透等众多利好因素的影响 ， 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 。
2017-2022年中国工业大数据市场规模现状及预测
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
本文插图
数据统计：中金企信国际咨询
随着各项大数据相关技术不断趋于成熟的发展 ， 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持续深化 ， 工业大数据应用端的市场需求会持续扩大 。 工业大数据自身基础设施建设以及同其他产业平台的融合将更加完善 ， 创新性的优化改进现有生产线和产品全生命周期的管理 ， 探索符合自身发展的升级之路 。
（7）产业前景：2019年 ， 经纬中国、君联资本、高通Qualcomm Ventures对工业大数据企业产生两次投资 。 从数据上来看 ， 产业基金、老牌投资银行、大型企业等资金能力强的投资者对工业大数据企业持相对较乐观态度 ， 并且较关注提供应用端产品或服务的供应商 ， 对于融资方来说 ， 随着新兴技术不断落地 ， 话题热度有所下降 ， 产品或服务实际的功能性可以更好的吸引投资关注 。 总体上 ， 工业大数据投资市场中不乏优质标的 ， 投资者可以对相关标的加强了解 ， 抓住利好投资机会 。 未来 ， 国内工业大数据主要发展趋向为：


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