一、國(guó)產(chǎn)化：滲透率疊加國(guó)產(chǎn)化率處于較低水平

嵌入式軟件占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)地位，政策推動(dòng)下生產(chǎn)控制、研發(fā)設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)市場(chǎng)規(guī)模占比 有望成長(zhǎng)。從細(xì)分賽道看，目前我國(guó)工業(yè)軟件中嵌入式軟件份額超過(guò)五成，市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2022 年占比達(dá)57.4%，研發(fā)設(shè)計(jì)軟件規(guī)模份額僅有8.5%，未來(lái)隨著新型工業(yè)化、新質(zhì)生產(chǎn)力等政策層面的 推動(dòng)，疊加工業(yè)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)效率等層面的關(guān)注度提升，研發(fā)設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)的核心工 業(yè)軟件占比有望提升。

二、智能化：AI 大模型有望賦能工業(yè)軟件智能化發(fā)展

AI 結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用前景廣闊。工業(yè)軟件領(lǐng)域結(jié)合AI，可將大數(shù)據(jù)人工智能、專業(yè)性的工業(yè)軟件以及工業(yè)企業(yè)在各自領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)有機(jī)結(jié)合。AI 大模型有望推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域邁向優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的自主系統(tǒng)階段，在自主控制、機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)和演化建模三大環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)顯著進(jìn)步。行業(yè)研究報(bào)告指出AI 結(jié)合工業(yè)領(lǐng)域的顯著進(jìn)步主要體現(xiàn)在：

（1）自主控制（Autonomous Control）：利用AI/ML，制造過(guò)程正在從自動(dòng)化向自主 控制的方向發(fā)展，使系統(tǒng)能夠在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下做出實(shí)時(shí)決策和調(diào)整。

（2）機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)（Machine Visioon Systems）：將先進(jìn)的閉環(huán)控制策略與先進(jìn)的感官 機(jī)器視覺(jué)AI 反饋相結(jié)合，使PLC 能夠采取自動(dòng)糾正措施，以實(shí)時(shí)減少缺陷。

（3）演化建模（Evolutionary Modeling）：在數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐的早期，單點(diǎn)解決方案是常 態(tài)，其中根據(jù)從可用數(shù)據(jù)中得出的各種標(biāo)準(zhǔn)選擇單個(gè)模型。未來(lái)這種方法演變?yōu)閺臐撛诤蜻x 模型的集合中構(gòu)建模型，這種方法要求每個(gè)模型在每一次迭代中都要成功適應(yīng)，開(kāi)發(fā)出更符 合實(shí)際物理過(guò)程和各自系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的高精度和穩(wěn)健的模型。

三、云化：工業(yè)軟件云化趨勢(shì)，打通數(shù)據(jù)孤島與虛實(shí)孿生

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)在制造業(yè)中的生產(chǎn)要素作用日益突顯，企業(yè)數(shù)據(jù)上云 有望將數(shù)據(jù)資產(chǎn)有效轉(zhuǎn)化為制造業(yè)企業(yè)的重要生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)廣泛存在于制造業(yè)從客戶需求 到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、供應(yīng)等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期中的各 個(gè)環(huán)節(jié)。

1、助力企業(yè)進(jìn)行高效創(chuàng)新：通過(guò)數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素與新技術(shù)（AI、ML 等）動(dòng)態(tài)融合， 幫助制造業(yè)企業(yè)在構(gòu)建敏捷供應(yīng)鏈、精益生產(chǎn)和完善產(chǎn)品售后服務(wù)等方面激發(fā)新的創(chuàng)新性應(yīng) 用。

2、輔助智能決策：基于人工智能、數(shù)字孿生以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)于數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素 的深度挖掘，可以增強(qiáng)企業(yè)應(yīng)對(duì)不確定性挑戰(zhàn)的抵抗力，降低因不確定性而造成的決策失誤 損失。

四、平臺(tái)化：我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用仍處于較低水平

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)包含數(shù)據(jù)采集（邊緣層）、基礎(chǔ)設(shè)施（IaaS 層）、工業(yè)PaaS（平臺(tái)層）、 和工業(yè) App（SaaS 層）四大要素。其中數(shù)據(jù)采集（邊緣層）是基礎(chǔ)，本質(zhì)是利用感知技術(shù) 對(duì)多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人等要素信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高效采集和云端匯聚。同時(shí)通過(guò) 協(xié)議轉(zhuǎn)換和邊緣計(jì)算，一部分?jǐn)?shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行分析，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)傳到云端進(jìn)行綜合分析， 進(jìn)一步優(yōu)化形成決策，為制造資源的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)源，是建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)。

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