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工业大数据行业投资机会与投资策略(2018-2022)

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本报告回答的核心问题
指南样品:人工智能>>

1.市场空间大小:未来5年中国工业大数据市场规模有多大?增速有多快?
2.核心发展逻辑:哪些因素在推动工业大数据市场发展?怎样推动的?推动力有多强?
3.进入门槛高低:进入工业大数据行业有哪些门槛?门槛有多高?跨越难度大吗?
4.进入时机好坏:现在是进入工业大数据行业的好时机吗?是否太早或过晚?投资窗口期在何时?
5.最优投资策略:工业大数据行业有什么好的投资机会点?适合什么企业投?最优投资策略是什么?

概念解析

工业大数据行业是以工业数据为基础,通过先进的大数据方法和工具,将其使用到工业的设计、生产、管理、服务、营销等各个环节,使工业系统和产品具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能模式和结果。工业大数据实际应用可分为以下几个环节:数据源、数据收集/预处理/信息集成、数据处理、数据管理、应用场景。

一、投资价值综合评估

维度评级说明
市场机会
发展动力
进入壁垒
进入时机 很好
推荐指数 重点推荐
研究结论与主要观点:

市场机会较大:未来工业大数据的市场以高速增长,产业规模五年市场增量大约在990亿左右,年复合增长率达41%。

政策引导、市场需求和技术发展是大数据产业发展的多重驱动力。在“中国制造2025”和“大数据产业发展规划(2016~2020年)”的顶层设计推动下,智能制造和大数据两大战略新兴产业呈现出了强劲的发展势头,传统制造业的智能化转型升级过程离不开大数据的跨产业融合应用,因此工业大数据成为了大数据产业的重点应用场景之一,市场需求巨大。

行业进入壁垒较高:除了政策壁垒为偏低以外,竞争、技术和资金壁垒均为较高水平。其中竞争壁垒和技术壁垒是新进入者的重要关注方向。

行业处于成长期前期,进入时机最佳:工业大数据细分领域众多,各领域信息化渗透程度和数据质量参差不齐。在政府与龙头企业的努力下,工业数据生态体系初步建立,未来工业数据共享平台打通以后上下游产业得以更好的连接。因此工业大数据行业刚刚起步,是绝佳的进入时期。

综合评估:投资价值评级为四颗星,投资建议为重点推荐

业内企业实际投资项目参考:

收起

二、市场机会评估

工业大数据市场机会整体评估表
评级含义说明
未来几年市场增量大,增速高
中投市场机会矩阵:工业大数据
中高增速 低增速
  • 蓝海湾
  • 蓝海
  • 红海湾
  • 红海
中小增量大增量

工业大数据行业处于中投市场机会矩阵中右上区间,这个区间称为“蓝海市场”。基本特征是“中高增速+大增量”,即未来几年工业大数据行业的市场规模为高速增长,新增加的市场容量比较大。

......(略)

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2022年我国工业大数据市场空间预测

单位:亿元

产业 当前规模(2017年) 未来市场空间(2022年) 市场增长量 年复合增长率(%)
工业大数据 * * * *

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三、发展动力评估

驱动因素 很强
经济因素
技术因素
政策因素
社会文化因素
综合评估

工业大数据整体发展动力较为强劲。其中以大数据、人工智能和云计算为首的新一代信息技术的应用成为其主要推动因素。大数据推动了传统制造业向智能制造转型升级,也催生了工业大数据这一细分行业的发展。国家也发布多个重点规划,为工业大数据带来巨大的政策利好。

1、经济因素

智能制造与大数据两大新兴产业的高速增长激发工业大数据巨大的市场需求。我国现正大力推行工业4.0战略,根据工信部的预测,未来20年工业4.0领域的发展将会为我国带来至少20万亿的GDP增量。而工业4.0概念中的“智能化”部分则强调了大数据在工业制造各环节中的高渗透的重要性,传统制造业的转型升级离不开大数据的支持。当前机器与人是产生数据的两大主体,目前我国拥有全球数量最庞大的生产设备,在制造过程中可以产生海量数据,巨大的人口规模和庞大的工业体量为我国提供了丰富的工业数据资源,工业大数据行业的供给端获得了充足的保障;另一方面来看,大数据的下游应用环节未来将会保持70%的高速增长,而未来的核心渗透领域是政务、金融、和工业三大场景。一边是传统产业的转型需求带动,另一边是新兴产业的上中游技术突破带来下游产业应用市场的兴起,两大产业的共同作用下工业大数据行业市场前景可期。

......(略)

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四、进入壁垒评估

进入壁垒很高
竞争壁垒
技术壁垒
资金壁垒
政策壁垒
综合评估

工业大数据行业总体壁垒中等偏高,除了政策壁垒为偏低以外,竞争、技术和资金壁垒均为较高水平。其中竞争壁垒和技术壁垒是新进入者的重要关注方向。

1、竞争壁垒

工业大数据整体竞争壁垒较高,龙头企业主导行业发展。我国大数据市场中龙头企业的竞争优势突出,在大数据企业发展指数中,排名前1.8%的企业不管在企业研发指数或企业市场拓展指数方面表现均遥遥领先于其他企业。数据信息地域分割性不强,容易形成赢家通吃局面。龙头企业借助自身的先发优势、技术积累和资金实力,纷纷建立布局自身数据中心和数据服务平台,从产品提供转型为一站式解决方案服务商,向高附加值的产业链环节转型。部分龙头企业甚至完成工业大数据全产业链覆盖,凭借自身与龙头企业的良好合作关系在部分细分行业掌握了完整且优质的资源。美林数据深耕电力与制造业领域多年,与多家龙头企业形成了良好的合作关系(如国家电网、南方电网、中国电子科技集团等),拥有优质的客户资源和大量的先进技术能力与经验;东方国信多年来致力于服务运营商领域,因此积累了丰富的大数据技术,掌握了企业级大数据云平台整体解决方案的实施能力。从平台和生态构建方面工业大数据龙头企业已建立起较高的竞争壁垒。根据《中国大数据发展调查报告》显示,50.2%的企业认为数据隐私保护等政策不完善是首要制约因素,排名第二的是数据资源短缺问题。工业大数据的信息孤岛效应较为明显,短期内中小企业难以逾越该数据资源壁垒。

......(略)

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五、进入时机分析

评级含义说明
很好 市场需求巨大,行业刚刚起步,众多细分市场处于导入期和成长期
中投产业生命周期:工业大数据
工业大数据
  • 导入期
  • 成长期
  • 成熟期
  • 衰退期

工业大数据行业目前处于成长前期。工业大数据细分领域众多,各领域信息化渗透程度和数据质量参差不齐。在政府与龙头企业的努力下,工业数据生态体系初步建立,未来工业数据共享平台打通以后上下游产业得以更好的连接,大数据在工业方面才能做到更深度的跨领域融合,推动智能制造产业的发展。因此工业大数据行业刚刚起步,是较理想的进入时期。

六、投资指南:投资建议与竞争策略

高壁垒中低壁垒

大增量中小增量

中高增速低增速

工业大数据行业处于中投顾问投资机会箱的第2区间,基本特征是“中高增速+大增量+高壁垒”。即未来几年大数据行业的市场规模为高速增长,新增加的市场容量大,进入壁垒较高。未来随着工业大数据生态体系的建立与完善,应用场景会不断丰富,新进入者能拥有更多市场机会。中投顾问的投资建议如下:

对于行业龙头企业而言,其丰富的行业数据资源和业内领先的大数据跨领域应用能力使其在竞争中极具优势。我国现阶段工业基础相对薄弱,需要龙头企业牵头进行行业合作,共同搭建大平台帮助打通产业链上下游。因此行业龙头企业首先可从自身出发,打造自有工业大数据中心或平台,研发可拓展的云化操作系统,提供数据收集到数据分析到实时监控和生产管理等覆盖全产业链的一体化综合解决方案,云端操作系统则为中小企业提供技术条件与支持。以东方国信和工业富联为例,它们投资了数十亿搭建数据中心和云计算平台,为工业大数据在全产业链的深度应用创造良好的运行环境。同时从行业整体发展角度出发,大型企业应发挥自身龙头作用,积极响应行业合作号召,共同搭建大平台,带动智能制造的实施。以联想为例,2017年12月联想联合海尔、腾讯云、TCL等80多家企业成立了“工业大数据产业应用联盟”,旨在打造覆盖工业企业全价值流程、全产业生命周期的数据生态体系。该类型的投资项目投入金额均偏大,对企业的自有资金、融资能力和财务周转能力要求较高。

......(略)

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信息技术产业投资指南>>

指南份数: 50份 / 21份

更新时间:2019年05月

订购费用: 9800元 / 1年