在信息技術高速發展的今天，工業信息化過程中從研發制造到服務環節產生大量數據，工業數據模態多樣、結構關聯復雜，工業大數據融合了傳統大數據、自動化數據、產業鏈上下游及跨界數據，工業大數據相較于其他領域的大數據應用更需要和其他新一代信息技術進行融合創新。隨著大數據、云計算、物聯網、邊緣計算、人工智能等領域的技術突破與發展，工業大數據與這些新技術領域的聯系更加緊密，物聯網、邊緣計算技術的發展將極大提高數據的獲取能力，提升數據平臺層數據質量；云計算與人工智能技術深入地融入數據分析體系，提升數據平臺層多維度數據價值。新興技術的融合創新不斷地涌現并持續深入，使工業大數據的數據獲取量更大，存儲管理更便捷，分析產出更智能，實現最大化的商業價值。

    工業數據具備更強的專業性及關聯性，價值實現要求與難度均高于互聯網大數據。工業大數據與互聯網大數據之間存在明顯區別。互聯網大數據主要來自互聯網中產生及傳播的社會媒體數據，相對分散，且來自不同媒體與設備，而工業大數據來自不同環節不同設備的不同階段，專業性及關聯性都比較強。

工業大數據與互聯網大數據對比

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    近年來，我國將智能制造作為兩化融合的主攻方向，并出臺了一系列“兩化融合”“互聯網與制造業融合”等綜合性政策，隨著大數據應用時代的到來，工業大數據作為“智能制造”和“工業互聯網”的關鍵支撐及兩化融合的重要基礎逐漸受到重視。我國正在系統部署大數據發展工作，推動大數據技術在工業研發設計、生產制造、供應鏈協同管理、智能營銷、智能化服務全生命周期各環節的應用，加快了信息化技術和工業的深度融合，創新實現新技術、新產品和新模式。國家政策在工業大數據的需求端和供給端均出臺了相應的政策文件，全面指導我國工業大數據技術發展、產業應用及其標準化進程，并積極推動工業云、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據實驗中心，建設工業大數據應用示范工程，增強制造業轉型升級新動能。

中國工業大數據產業主要政策

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    工業大數據產業主要集中在基礎層、平臺層、應用層三個層面。基礎層：主要包括數據資源、技術組件與集成兩部分。各技術組件幫助采集工業大數據的數據，并實現不同系統間數據交互功能。另外，工業大數據主要來源于三部分，分別是外部聯網數據、生產經營相關業務聯網數據及設備物聯數據。平臺層：主要包括數據處理、數據管理、工業應用軟件三方面。工業大數據平臺層從功能上來說是基于工業應用軟件，建立主題數據庫，完成原始數據清洗轉換，海量數據的交互查詢、批量計算、流式計算和機器學習等計算任務，同時提供數據可視化、統計分析和數據安全等服務。應用層：主要涵蓋工業設計、生產、協同、服務、個性化定制、資源共享的工業產品全生命周期各環節，包括自動化設計數字化仿真優化、生產效率綜合優化生產故障預測、設備聯網與智能控制過程協同與透明化、產品智能化遠程維修、全流程建模數據貫通、生產能力共享生產資料共享六方面。工業大數據應用層基于數據分析結果，形成優化決策建議或產生直接控制指令，從而對工業大數據系統產生影響，實現個性化定制、智能化生產、協同化組織和服務化制造等創新應用模式。

2019年中國工業大數據價值鏈分布情況

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    一、工業大數據行業市場規模分布

    工業大數據是大數據中的一個重要細分領域，目前，我國工業正在進行全方位、多層次的數字化轉型，工業大數據尚未形成明顯的產業集聚區，工業大數據產業的資源分布也是基于大數據產業發展的，大數據產業園是集聚大數據產業資源的重要載體。當前，不僅八個國家級大數據綜合試驗區（貴州、京津冀、遼寧、內蒙古、上海、河南、重慶、珠三角）的大數據產業園/基地快速發展，與這些試驗區其毗鄰的區域，如安徽、湖北、四川、陜西、浙江、山東和江蘇，也都加快落實“大數據產業園區/基地“建設，意圖增強數字經濟發展實力，加速產業轉型升級。當前，工業大數據地域布局中，其中工業大數據上市企業較少，多分布在北京以及東部沿海地區。

    隨著智能制造步伐的加快，工業大數據集聚特征開始初顯，其中珠三角、長三角地區和北京、山東等環渤海地區發展水平較高。環渤海地區主要以鍛壓機械、數控車床、高速龍門銑床、龍門加工中心生產為主，長三角地區以磨床、電機加工機床、板材加工機床、工具和機床功能部件生產為主，珠三角地區主要布局數控車床、數控系統、功能部件制造，東北加工數控車床、加工中心、重型機床、鍛壓設備及量刃具居多，西北主要生產齒輪磨床、數控車床和加工中心、工具和功能部件，中部重點生產重型機床、數控系統，西南以小型機床、齒輪加工機床、專用生產線及工具生產為主。

2019年中國工業大數據產業規模分布圖

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    中國工業大數據市場受宏觀政策環境、技術進步與升級、智能應用普及滲透等眾多利好因素的影響，2019年整體規模達到146.9億元，同比增長28.6%，預計未來三年中國工業大數據市場規模將保持30%以上的增長速度持續增長，到2022年將達到346.1億元，工業大數據將持續促進傳統制造產業轉型升級，助力工業智能化發展。

2017-2022年中國工業大數據市場規模及預測

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    隨著各項大數據相關技術不斷趨于成熟的發展，以及國外先進的解決方案的不斷引進，大數據技術在傳統工業領域的融合應用持續深化，工業大數據應用端的市場需求會持續擴大。工業大數據自身基礎設施建設以及同其他產業平臺的融合將更加完善，創新性的優化改進現有生產線和產品全生命周期的管理，探索符合自身發展的升級之路。

2017-2022年中國工業大數據市場結構及預測

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    在工業大數據用戶行業結構中，離散型制造業企業由于設備和零部件數量多，零部件變更困難，設備故障檢測過程繁瑣等因素對大數據需求較高，占比達到62.1%。大數據技術可以為企業實現生產流程優化和故障診斷處理，從而達到企業內部生產效率提升。

2018年中國工業大數據用戶行業結構

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    二、工業大數據行業投融資情況

    智研咨詢發布的《2020-2026年中國工業大數據行業運營模式分析及未來前景展望報告》數據顯示：2018年工業大數據投資事件以A輪和Pre-A輪為主，自2019年以來，從融資輪次上來看，我國工業大數據企業投融資情況整體表現仍較多的集中在前期，但對比2018年，B輪及之后的輪次稍有豐富。2019年國內融資輪次在B輪以內（不含B輪）的融資次數占總次數的60.8%，其中，Pre-A輪的融資次數為最多。

2018年中國工業大數據投融資輪次占比

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2019年中國工業大數據投融資輪次占比

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    2018年工業大數據領域投融資金額以1000萬元-5000萬元居多占據總體的55%。2019年，我國工業大數據投融資案例金額來看，全年的融資金額普遍偏小，但相較去上一年，大額投資事件的比例正在回升，未有1000萬元以下投融資事件發生，2019年，1000萬元-5000萬元規模的投融資次數占總次數的47.6%，1億元以下規模的投融資次數占總次數的71.4%，融資兩次的企業融資次數占總次數的4.2%。

2018年中國工業大數據投融資金額占比

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2019年中國工業大數據投融資金額占比

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    三、工業大數據行業發展前景

    1.工業大數據成新工業革命的基礎動力

    互聯網技術全面深入發展，極大促進了人與人互聯、機器和機器互聯、人和機器互聯的程度，隨著5G、量子通信等新一代通信技術發展，世界將加速進入一個完全互聯互通的狀態。工業互聯網也將隨著機器的數字化、工業網絡泛在化、云計算能力的提高而取得長足進步，海量工業大數據的產生將是必然結果，而基于工業大數據的創新是新工業革命的主要推動力。

    2.工業大數據提升制造智能化水平、推動工業升級

    大數據是提升產品質量、生產效率、降低能耗、轉變高耗能、低效率、勞動密集、粗放型生產方式，提升制造智能化水平的必要手段。隨著智能工廠的推廣，廣泛深入的數字化是智能工廠的基礎。工業大數據能夠為智能工廠建立從經營到生產系統貫通融合的數據流，提升企業整體生產效率，提升制造化水平、推動工業升級。

    3.工業大數據將支持工業互聯網發展

    工業大數據是制造業實現從要素驅動向創新驅動轉型的關鍵要素和重要手段。大數據可以幫助企業更全面、深入、幾時了解市場用戶和競爭態勢的變化，以推出更有競爭力的產品和服務。此外，大數據也是實現更有企業從制造向服務轉型的關鍵支撐技術。

    4.工業大數據將推動制造業轉型升級

    《中國制造2025》規劃中明確提到，工業大數據是我國制造業轉型升級的重要戰略資源。目前，我國工業大數據已成為國際產業競爭和國家工業安全的基礎要素相關技術與應用必將成為我國工業“由跟跑、并跑到領跑”、“彎道取直”、“跨域發展”的關鍵支撐。