1、（三）主要特点 6.1市场规模保持增长但增速放缓 6.2数据驱动业务发展的理念深入人心 6.3 工业云服务市场迅速升温 7.三、我国工业软件发展状况 8.（一）市场规模 8.（二）市场结构 8.（三）主要特点 9.1市场增长的动力主要来自重点行业带动 9.2业务管理和市场分析类 SaaS 产品市场快速增长 93生产调度和过程控制软件市场快速升温 9.四、创新进展 1.0.（一）技术与产品创新 1.01公有云成为企业应用软件的主要载体 1. 02容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度 1. 03物联网深入发展催生新的工业云服务 1. 04云协同功能成为企业级软件的标准配置 115企业级安全创新
2、发展进入新阶段 116人工智能技术在众多行业获得实际应用 11（二）发展模式创新 1.21开源发展成为重要的技术研发模式 1.22平台化和众包研发成为首选的产品发展模式 1. 23订阅式 SaaS 成为企业管理软件主流商业模式 1. 24技术增值服务成为研发和过程控制软件新兴商业模式 13五、应用推广 1.4.（一）重点应用 1.4.1市场营销管理等 SaaS 云服务 1.42基于混合云的 ERP 1.43面向全价值链可定制的 PLM 、MOM 集成服务 154基于泛在传感数据集成的工业互联网服务 1. 6（二）应用特点 1.6.1SaaS 服务模式收入占比稳步快速提高 1. 62大数据分析开
3、始在部分行业获得实际应用 1. 73面向智能工厂的综合定制解决方案市场兴起 1. 74传统企业跨界发展成为产业互联网发展的中坚力量 17六、企业发展 1.9.（一）总体发展状况 1.9（二）国外主要企业发展状况 1.91研发设计软件领域主要企业发展状况 2. 02生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 213业务管理软件领域主要企业发展状况 2. 24市场营销和分析软件领域主要企业发展状况 2. 4（三）国内主要企业发展状况 2.51研发设计软件领域主要企业发展状况 2. 52生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 263业务管理软件领域主要企业发展状况 2. 7七、产业投融资 2.9
4、.（一）国外投融资情况及特点 2.91投融资活动非常活跃 2.92投融资行为彰显各细分领域主要竞争焦点 3. 1（二）国内投融资情况及特点 3.21投融资活动相对较少 3.22跨界合作频现反映出企业拓展市场需求急切 3. 2八、政策环境 3.4.（一）主要国家和地区政策 3.41美国：“先进制造业国家战略计划”初见成效 3. 42英国：“高价值制造”战略推进缓慢 3. 43德国：“工业 4.0”战略快速发展 3. 5（二）我国及地方产业政策 3.61国家政策文件 3.6.2地方政策文件 3.8.九、主要问题 4.1.（一）工业企业投资水平下滑 4.11工业企业对软件服务的投资能力不足 4. 1
5、2工业企业对软件服务的投资动力不足 4. 1（二）产业市场关系还未完全理顺 4.11软件厂商与工业企业的需求对接不足 4. 12工业企业应用新一代信息技术的能力不足 4. 23工业软件产业价值链仍不完整 4.24工业软件市场成熟度低 4.2（三）综合解决方案存在技术挑战 4.21制造业信息化发展的需求复杂 4.22技术产业快节奏发展对解决方案更新的速度要求高 43十、 2015 年智能制造和工业软件产业发展展望 4. 4（一）总体发展展望 4.41产业规模展望 4.4.2产业结构展望 4.4.3市场发展展望 4.4.4技术发展展望 4.4.（二）创新态势展望 4.51工业技术与互联网融合发展成
6、为创新的主要方向 452智能工厂成为生产调度和过程控制软件创新的主线 453众包研发成为更多管理软件和研发设计软件企业的选择 45（三）应用发展展望 4.51工业大数据将是年度应用发展的最大热点 4. 52更多企业软件和应用将采用混合云的部署方式 4. 63企业级安全解决方案市场需求扩大 4.6（四）企业发展展望 4.61创新驱动成为企业主要发展动力 4.62调整能力成为企业竞争的关键胜负手 4. 7（五）投融资发展展望 4.71投融资活动将更加活跃 4.72大型企业重组并购将围绕差异化定位策略开展 4. 73中小企业融资业务需求将明显提高 4.8（六）政策展望 4.8.1致力于加强工业基础能
7、力 4.82 致力于完善创新体系和机制 4.83致力于新技术、新模式的应用推广 4.94致力于拓展投融资渠道 4.95致力于完善市场环境 4.9一、 2015年我国智能制造和工业软件产业发展建议 5. 0（一）对政府的建议 5.0（二）对用户企业的建议 5.1（三）对工业软件企业的建议 5.1（四）对行业协会等中介组织的建议 5.2附录 5.3.附录 1：研究对象与范畴 5.3附录 2：工业软件分类及代表企业 5.4、全球智能制造发展状况（一）智能制造与智能制造系统工信部印发的 2015 年智能制造试点示范专项行动实施方案 中对智能制造给出了明确定义 , 指出“智能制造是基于新一代信息技 术，
8、贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深 度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、 系统与模式的总称。 具有以智能工厂为载体， 以关键制造环节智能化 为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效 缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、 降低资源能源消耗。”上述定义明确了智能制造的概念包含“过程、 系统、模式”三个层次，以“信息深度自感知、智慧优化自决策、精 准控制自执行”为功能特征，通过网络互联打通端到端数据流，从关 键制造环节和工厂两个层面实现智能化，从而在绿色发展的基础上， 从速度、质量、 成本三个方面提升制造业核
9、心竞争力。由于这种制造 模式突出了知识在制造活动中的价值地位， 而知识经济又是继工业经 济后的主体经济形式， 所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的 制造业的重要生产模式。智能制造是人工智能在制造领域的具体应用， 其发展是制造业发 展需求和人工智能技术共同推动的结果。从制造业发展需求的角度看， 现代工业产品的性能大幅提升， 功 能越发多样，结构更加复杂精细，市场竞争日趋激烈，其背后所需要 的设计和工艺的工作量猛增， 造成企业生产线和生产设备内部的信息 流量增加，制造过程和管理工作的信息量暴涨，这种情况下，制造系 统由原先的能量驱动型加速转变为信息驱动型， 提高制造系统对于爆 炸性增长的制造信
10、息处理的能力、 效率及规模成为了制造业技术发展 的首要需求， 制造系统必须具备一定的智能性， 才能应对大量复杂的 信息工作。从人工智能技术发展的角度看，自上世纪 60 年代以来，计算机 技术以及以深度学习为代表的模拟人类神经网络的算法技术的发展， 促使人工智能技术有了长足的进步，已经在模式识别、自动工程、知 识工程等领域获得了实际的应用， 这为其在工业制造领域与传统技术 的融合，奠定了发展的基础。智能制造系统（Intelligent Manufacturing System , IMS）是 一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。 智能制造系 统是智能技术集成应用的环境， 也是智能制
11、造模式展现的载体， 核心 是大规模信息处理、 识别、分析、决策等工业软件技术的研发和应用。（2）全球智能制造发展情况智能制造代表着未来先进制造业的发展方向，已受到广泛重视， 多国政府均将此列入国家发展计划， 大力推动实施。 不过目前总体处 于概念和实验阶段。1美国将智能制造作为战略重点早在 1992 年，美国实施新技术政策大力支持关键重大技术 （ Critical Technology ）的发展，其中包括信息技术和新的制造工 艺，智能制造技术已包含在其中。 美国政府希望借此改造传统工业并 启动新产业。 2012年, 美国国家科技委员会发布先进制造业国家战 略计划，奥巴马总统随后提出创建 “国家
12、制造业创新网络 （ NNM）I ”， 再次将智能制造作为战略重点提出， 以帮助消除本土研发活动和制造 技术创新发展之间的割裂，重振美国制造业竞争力2日本大力发展工业机器人日本早在 1989年就已提出发展智能制造系统， 并在 1990年 4月 倡导发起了“智能制造系统IMS国际合作研究计划，计划投资 10 亿美元，对 100 个项目实施前期科研计划， 包括公司集成和全球制造、 制造知识体系、 分布智能系统控制、 快速产品实现的分布智能系统技 术等。当时包括美国、欧洲共同体（后解散成立欧盟）、加拿大、澳 大利亚等都发达国家加入了该项计划。 受益于此项计划的推进， 日本 在上世纪 90 年代就已经普
13、及工业机器人，目前已在第三、四代工业 机器人领域取得了世界领先的地位， 希望借助在该产业的高投入以解 决劳动力紧缺问题，降低劳动成本并支持未来的工业智能化。3欧盟多国部署智能制造相关发展战略欧盟的ESPRIT项目一直大力资助有市场潜力的信息技术，1994 年在此基础上又启动了新的研发项目，选择了 39项核心技术，其中 三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术） 中涉及智能制造。 2012 年，德国政府提出高科技战略计划“工业 4.0，计划投资 2亿欧元 提升制造业的智能化水平， 建立具有适应性、 资源效率及人因工程学 的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。（三）我国智能制造发展
14、情况我国对智能制造相关技术的研究，起步与国际基本同步， 80 年 代末即将“智能模拟列入国家科技发展规划的主要课题，并在专家 系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。但是 产业化进程一直比较滞后，与工业制造业发展的结合不太紧密。 “十 二五中期以来， 随着国家把智能制造作为进一步推进两化深度融合 的切入点，围绕智能装备、 工业软件等发展重点，面向传统产业改造升级和战略性新兴产业发展需求， 推出了一系列的战略部署， 智能制 造成为未来十年我国制造业转型升级发展的方向。（四）工业软件是智能制造发展的风向标智能制造的发展以企业的自动化和信息化发展为基础。 自动化主 要实现生产过程的数
15、字化控制， 离不开各类过程控制类软件的深度应 用；信息化主要实现企业研发、制造、销售、服务等环节和流程的数 字化，打通企业内部的数据流，以研发设计类、生产调度类、经营管 理类、市场营销分析类软件的深度应用为特征。因此，涵盖上述软件 类别的工业软件是智能制造发展的基础和核心支撑， 可视为智能制造 发展的灵魂和风向标。二、全球工业软件发展状况国际上以Gartner等公司为代表的主要市场研究机构，更多采用“企业级软件”这一概念，代指在企业经营过程中所使用的各类应用 软件，包括经营管理软件、生产管理软件、研发管理及工具软件、办 公工具及协同软件等。（一）市场规模根据Gartner的市场调查报告，201
16、4年全球企业级软件市场规 模为3175亿美元，同比增长5.5%,基本维持了自2012年以来的高 速增长态势，但增长速度远不及预期。2014年初，Gartner曾预测全 年企业级软件市场规模可达到 3200亿美元，实现同比增长6.8%。表1 2012-2014年全球企业级软件市场规模（单位：亿美元）201220132014市场规模（亿美元）285030003175同比上一年增长6.3%5.2%5.8%数据来源：Gartner ，2015.1图1 2012-2014年全球企业级软件市场规模（单位：二）市场结构2014 年，企业级软件市场主要围绕两条主线发展：一是数据的 生命周期，即数据的存储、安全
17、和分析；二是产品的生命周期，即设 计、生产和销售。反映到市场结构方面，数据生命周期主线上，市场 规模占比较大的是存储管理软件和企业安全软件， 以商务智能和绩效 分析为代表的数据分析软件的规模相对较小， 但增速很快； 在产品生 命周期主线上，市场规模占比较大的是工业设计、仿真、 ERP、CRM软件等，生产调度和过程控制软件的市场规模占比较小， 但增长较快。（三）主要特点1市场规模保持增长但增速放缓企业级软件是企业 IT 支出的重要部分，其市场规模变化反映了 企业 IT 投资的意愿和力度，与企业对全球经济发展形势及其业务发 展的预期呈现显著相关性。 2014 年，全球企业级软件市场规模基本 维持了
18、自 2012 年以来的高速增长态势，表示出企业为应对日益激烈 的市场竞争，仍然把新一代信息技术的应用视为提升其竞争力的重要 手段。但从增速看，近三年来呈现出较大波动， 2014 年同比增长虽 然高于去年同期， 但增幅仍不达市场此前的预期， 表现出企业的投资 能力以及对未来经济发展的走势预期不如此前乐观。2数据驱动业务发展的理念深入人心2014 年，企业级软件市场的增长主要受安全、存储管理和客户 关系管理软件及服务的推动， 尤其是客户关系管理和供应链管理软件 及服务的销售增长较快。同时，与大数据有关的信息采集、管理和分 析产品市场开始升温，例如企业内容管理、企业数据采集工具、数据 质量改善和集成
19、工具、 数据分析工具等软件的销售额稳步增长。 这些 产品的市场规模目前在产业结构中占比不高， 但是在企业客户群体中 已得到广泛的关注。这显示出“数据驱动业务发展”的理念逐渐被大 部分企业接受和重视，将其视为降低成本、开拓市场、促进销售等提 升自身核心竞争力的重要手段。3工业云服务市场迅速升温在云计算技术飞速发展的推动之下， 越来越多的企业级软件厂商 推出在公有云平台上部署的 SaaS服务，这些服务逐渐集成，形成面 向具体行业的工业云服务平台。 物联网的发展催生了一种面向工业领 域的新型云服务一一泛在传感信息的数据集成和分析，以 GE为代表的工业技术和服务企业实现跨界发展， 开拓出基于工业互联网
20、的新型 工业云服务模式。三、我国工业软件发展状况据初步测算，2014年我国工业软件市场规模约为1000亿元，比 2013年增长16.9%,增速比上年回落0.6个百分点。2013年初，多 家研究机构预测中国工业软件市场将保持约 19%勺复合增长率直到2015,从2014年数据情况看远不及预期。表2 2012-2014年中国工业软件市场规模（单位：亿元）市场规模723855100017.3%17.5%16.9%赛迪智库整理，2015.3图2 2012-2014年中国工业软件市场规模（单位：（二）市场结构2014年，我国工业软件市场仍以业务管理和市场营销分析类软 件为主体。与上一年相比，生产调度和过
21、程控制软件市场规模出现明 显扩大，同比增长超过 50%，增长主要来自轨道交通、能源、电力等 重点行业的应用发展。1市场增长的动力主要来自重点行业带动2014 年，我国工业发展进入转型升级的阵痛期，工业企业平均 利润增长同比下滑，拖累企业的总体 IT 支出增长停滞。但随着国家 加大对两化深度融合的推进力度，轨道交通、航空航天、能源电力、 装备制造等重点领域加快发展智能制造， 对工业软件市场规模的增长 形成了有力带动。2业务管理和市场分析类 SaaS 产品市场快速增长 经济形势低迷以及电子商务的兴起催生了企业利用信息技术提 升市场营销能力的需求， 同时云服务交付灵活、 按需付费的优势降低 了企业的
22、一次性支付压力，得到更多企业的青睐。 2014 年，用友、 金蝶等业务管理和市场分析类软件厂商纷纷加快了向云计算转型的 速度，而传统的信息系统集成厂商的业务遭遇显著冲击。3生产调度和过程控制软件市场快速升温2014 年，国家做出以智能制造为切入点推进两化深度融合的重 要部署，陆续出台了多项措施， 促进工业和制造企业在生产过程应用 软件和信息技术，改善生产效率，降低能耗。受此利好带动，生产调 度和过程控制软件市场的规模和关注度均迅速提升。四、创新进展（一）技术与产品创新1公有云成为企业应用软件的主要载体2014 年，企业逐渐对建设私有云的技术和成本开销有了更加清 晰的认识，开始愿意花费精力把自己
23、的业务根据安全敏感性做剥离， 除了把敏感数据相关的业务保持私有之外，其他 IT 需求转向使用公 有云。用户的这一重大态度转变， 促使大量软件厂商必须认真考虑从 传统架构转向适合在公有云部署， 便于移动化访问的架构。 大量的集 成商、应用开发商的业务因此遭受了明显的冲击， 销售模式和业务单 价也大幅度改变，引发了 2014 年企业应用软件市场最大的浪潮 面向共有云计算的转型。2容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度2014年下半年，容器架构技术借助开源项目 Docker 卷土重来， 引起广泛关注， 这种轻量级的封装方式允许把单个应用进行打包， 实 现在不同云平台之间的通用部署， 给云服务的开发
24、过程带来根本性变 革，重塑了企业软件的开发流程， 大幅度降低了开发云服务的工作量。 随着越来越多的公有云平台支持并推出容器服务， 云应用创新的门槛 进一步降低， 更多具有行业应用知识优势的传统公司， 开始通过开发 面向本行业的云解决方案而成为工业软件和信息服务供应商， 促进了 市场的竞争和产品的迭代。3物联网深入发展催生新的工业云服务2014年4月，AT&T思科、通用电气（GE、IBM和英特尔发起 成立工业互联网联盟。截至 2014 年底，已有超过 120 家企业加入。 GE所发明的工业互联网概念，是物联网的一种应用形式，通过在云 端集合、处理、 分析来自分布式传感器网络的各种数据，可以优化设
25、 备的运行和维护，从而提升企业资产管理的绩效。 2014年底，GE宣 布将其自用的资产绩效管理服务平台 Predix 开放，允许其他企业基 于 Predix 平台标准，自行构建定制化的资产管理服务，开创了新的 工业云服务领域。4云协同功能成为企业级软件的标准配置 企业级云协同有两个层面：一个层面是单用户多设备之间的协同，主要需求来自于自带设备办公（BYOD的发展。苹果公司的操作 系统OS X Yosemite和iOS 8配合已经可以实现文档文件在多台设备 上的自动同步，微软、谷歌、三星也正在为各自的设备生态系统制定 类似的产品计划。另一个层面是企业应用在多个云平台之间的协同， 主要需求来自于企
26、业在业务安全性方面的考虑。 已经有一些初创公司 推出了可供企业在多个云上管理、部署、优化 IT 资源的解决方案。5企业级安全创新发展进入新阶段公有云、多云、多设备，应用环境和信息交互方式的复杂和多样 正带给企业级安全前所未有的挑战。 企业需要全新的安全策略、 产品 和服务，使用更加复杂的安全规则， 不仅要做好安全防护和权限管理， 还需要准备好应对攻击发生后的应急和恢复措施。 要完整覆盖上述需 求，需要信息服务全产业链环节都加强安全设计。 国际领先的云计算 企业和安全厂商已经开始建立合作关系，共同应对日益严峻的挑战。6人工智能技术在众多行业获得实际应用机器学习算法给人工智能的发展带来重大突破，
27、为工业软件打开 了全新的业务领域，已在银行系统、医疗系统、生命科学领域、媒体 与娱乐行业、能源行业、零售行业等获得了实际应用，也有众多电子 消费品公司把机器视觉、 机器学习等认知技术以嵌入式的形式部署在 各自的产品上，比如机器人吸尘器，智能家居产品等。在上述这些应 用中，人工智能所带来的潜在商业收益远远超过了传统的业务信息化 和自动化所带来的收益。（二）发展模式创新1开源发展成为重要的技术研发模式随着习惯开源文化， 并大量使用开源软件构建业务的互联网公司 在整个软件产业中影响力的不断扩大，其“开源 +自研”相结合的技 术研发模式， 逐渐被越来越多的软件企业认识和接受， 开源社区已经 成为工业软件企业创新最重要的资源池之一。 软件研发人员会在开源 社区中跟踪并试验新技术， 提供反馈，最终将其应用于产品设计之中。 开源社区还同时扮演了生态系统孕育平台的角色， 热门项目能在短时 间内聚集大量的开发者，快速形成生态系统。2平台化和众包研发成为首选的产品发展模式2014 年，企业的互联网化进一步深入发展，企业用户不仅是软 件产品的购买者，还是产品构成的参与者、产品需求的设计者。为应 对这种变化， 越来越多的软件厂商利用已有的用户群基础， 借鉴互联 网公司“用户为先”、“快速迭代”的产品发展思路，将软件产品向 模块化、平台化发展，推
